## Sistem Pakar Diagnosis Penyakit pada Tanaman Karet
Dengan Metode Forward Chaining dan Dempster Shafer

## Expert System for Diagnosing Diseases in Rubber Plants Using the Forward Chaining and Dampster Shafer Methods
1 Indri Ayu Ningrum, 2 Samsudin, 3 Alchemi Putri Juliantika Kusdiana Sistem Informasi, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Jl. Lap Golf, Kec. Pancur Batu, Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia. Email: indriayuningrum26@gmail.com , samsudin@uinsu.ac.id , alchemiputri@puslitkaret.co.id
( received : 12 March 2024, revised : 15 March 2024, accepted : 18 March 2024)

## Abstrak
Tanaman  karet  merupakan  tanaman  penting  di  berbagai  Negara.  Tanaman  karet  memiliki  banyak manfaat bagi kehidupan manusia. Penyakit tanaman karet menyebabkan banyak kerugian bagi petani. Kurangnya pengetahuan dan informasi mengenai penanganan dari penyakit yang ada menjadi faktor yang menyebabkan menurunnya produktivitas getah karet. Dibutuhkan pengendalian yang tepat untuk mengatasi permasalahan ini. Sistem pakar merupakan salah satu solusi yang dapat membantu petani dalam  mengetahui  informasi  mengenai  fakta  penyakit  tanaman  karet.  Sistem  pakar  merupakan  ilmu kecerdasan buatan yang dapat membantu memberikan solusi perihal permasahalan yang dihadapi para petani  seolah  sedang  berkonsultasi  dengan  pakar  ahli.  Oleh  karena  itu,  dikembangkan  suatu  sistem yang dapat mendiagnosis penyakit pada tanaman karet menggunakan metode Forward Chaining dan Dempster Shafer. Forward Chaining berfungsi sebagai alat untuk menarik kesimpulan dari informasi yang  telah  ditetapkan  dan Dempster  Shafer untuk  menangani  ketidakpastian  pada  gejala,  sehingga manghasilkan  kesimpulan  akhir.  Dari  15  data  uji  coba  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  93.33%. Dengan  demikian  metode Forward  Chaining dan Dempster  Shafer dapat  digunakan  untuk mendiagnosa jenis penyakit pada tanamankaret karena memiliki akurasi yang sangat baik.
Kata kunci: Tanaman Karet, Sistem Pakar, Forward Chaining , Dempster Shafer.

## Abstract
Rubber plants are important crops in various countries. Rubber plants have many benefits for human life.  Rubber  plant  diseases  cause  many  losses  to  farmers.  Lack  of  knowledge  and  information regarding  the  treatment  of  existing  diseases  is  a  factor  that  causes  the  decline  in  rubber  latex productivity.  Appropriate  control  is  needed  to  overcome  this  problem.  An  expert  system  is  one solution  that  can  help  farmers  find  out  information  about  facts  about  rubber  plant  diseases.  Expert systems  are  artificial  intelligence  sciences  that  can  help  provide  solutions  to  problems  faced  by farmers as if they were consulting with experts. Therefore, a system was developed that can diagnose diseases  in  rubber  plants  using  this  method  Forward  Chaining  and  Dempster  Shafer.  Forward Chaining  serves  as  a  tool  to  draw  conclusions  from  the  information  that  has  been  established  and Dempster Shafer to handle uncertainty in symptoms, so as to produce final conclusions. From 15 trial data,  accuracy  results  were  obtained  at  93.33%.  Thus  method  Forward  Chaining  and  Dempster Shafer can be used to diagnose types of diseases in rubber plants because it has very good accuracy.
Keywords: Rubber Plants, Expert Systems, Forward Chaining, Dempster Shafer.

## 1 Pendahuluan
Pesatnya perkembangan teknologi telah mengantarkan umat manusia memasuki era industri baru yaitu industri 4.0 [1]. Semua orang tau bahwa  perkembangan teknologi di era ini banyak memberikan dampak  positif  bagi  kehidupan  manusia.  Perkembangan  teknologi  telah  mendorong  manusia  untuk
e-ISSN:2540-9719
mempunyai kehidupan yang lebih baik lagi. Seiring berjalannya waktu, alat dan media yang semakin canggih banyak dimanfaatkan oleh masyarakat untuk mempermudah aktivitas sehari-hari [2].
Perubahan  teknologi  informasi  terkhusus  peran  teknologi AI ( Artifical  Intelengence )  di  era modern  ini  berdampak  sangat  besar  karena  dengan  menerapkan  kecerdasan  buatan  banyak mendapatkan  kemudahan.  Diantaranya  dengan  memanfaatkan  sistem  pakar.  Melalui  sistem  pakar, suatu  program  dapat  menampilkan  kemampuan  pemecahan  masalah  layaknya  yang  dilakukan  oleh ahli  pakar  sehingga  memudahkan  dalam  mencari  penyelesaian  dari  kesulitan  yang  dihadapi  para petani  karet  [3].  Sistem  pakar  bertujuan  menyelesaikan  masalah  yang  cukup  kompleks.  Sistem  ini bekerja  layaknya  konsultan  cerdas  yang  memiliki  kemampuan  khusus.  Sistem  pakar  tidak  berarti dapat  menggantikan  seorang  pakar  atau  ahli,  tetapi  digunakan  sebagai  pendamping  dengan pemahaman yang tinggi [4].
Dalam  industri  perkebunan  di  berbagai  negara,  tanaman  karet  merupakan  salah  satu  tanaman penting karena memiliki nilai ekonomi  yang tinggi [5]. Tanaman ini memproduksi getah karet yang berguna untuk menghasilkan berbagai produk karet. Tanaman karet adalah sumber pendapatan utama keluarga  di  beberapa  daerah.  Penyakit  tanaman  karet  bisa  menghambat  pertumbuhan  dan  merusak komponen  tanaman,  menurunkan  produktivitas  dan  kualitas  getah  karet  atau  secara  tidak  langsung dapat  mematikan  tanaman  karet  [6].  Penyakit  pada  tanaman  karet  dapat  disebabkan  oleh  berbagai faktor, termasuk patogen, kondisi lingkungan, dan manajemen pertanian. Pencegahan dan manajemen yang  baik,  seperti  sanitasi  kebun  dan  pemilihan  varietas  yang  tahan  penyakit,  dapat  membantu mengurangi risiko kerusakan pohon. Upaya pencegahan dan pemantauan dini masih perlu dilakukan. Namun,  masih  kurangnya  pengetahuan  petani  karet  dalam  mengatasi  persoalan  ini  menjadi  masalah yang  berat  bagi  petani  karet.  Penyakit  tanaman  karet  yang  memiliki  dampak  besar  biasanya disebabkan oleh cendawan yang dapat merusak mulai dari area akar, bidang sadap, batang dan daun [6].
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  para  petani dalam  berkonsultasi  tanpa  harus  bertemu  langsung  dengan  seorang  pakar  pertanian.  Penelitian  ini dilakukan  dengan  harapan  supaya  memberikan  informasi  dalam  menangani  permasalahan  yang dialami  petani  karet  dalam  mendiagnosa  penyakit  serta  memberikan  solusi  yang  tepat  dalam penanganannya.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  terkait  dengan  sistem  pakar  pendeteksi  penyakit  pada  tanaman  karet  telah dikembangkan  oleh  peneliti  sebelumnya,  diantaranya  mendeteksi  penyakit  tanaman  karet  dengan metode Fuzzy  Mamdani [7] . Studi  ini  menggunakan  14  kelas  penyakit  dan  33  data  gejala  yang diperoleh  dari  Dinas  Perkebunan  Provinsi  Jambi.  Menunjukkan  bahwa  penelitian  ini  dapat menghasilkan  akurasi  sebesar  81.74%.  pengkajian  lain  yaitu  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  karet dengan  metode Certainly  Factor(baruuu)  , dengan  menggunakan  7  data  penyakit  dengan  24  gejala dengan  data  yanng  diperoleh  dari  PT.  Perkebunan  Nasional  III,  tetapi  kelemahan  dari  penelitian  ini yaitu  tidak  memaparkan  seberapa  akurat  sistem  yang  dibuat.  Penelitian  yang  relevan  yaitu menggunakan Forward  Chaining untuk  mendeteksi  penyakit  Paru-paru  [8].  Peneltian  ini menggunakan  5  penyakit  dan  27  gejala  dari  data  yang  di  dapat  melalui  dr.  Agus  Hidayat,  Sp.P  . Menunjukkan  hasil  jika  sistem  ini  mampu  berjalan  dengan  baik  dengan  keakuratan  sistem  sebesar 84,21%.
Penelitian yang sama yaitu metode Demspter shafer pada sistem pakar penentuan penyakit bayi [9].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  yang  sama  tapi  dengan  topik  yang  berbeda.  Studi  ini mengambil  data  yang  diperoleh  dari  seorang  pakar  dengan  3  jenis  penyakit  dan  23  gejala.  Tetapi sistem  ini  tidak  menunjukkan  seberapa  persen  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan.  Kajian  lain  yang serupa yaitu sistem pakar menggunakan metode Forward Chining untuk diagnosis penyakit tanaman karet [10]. Penelitian ini melakukan pembaharuan dari peneliti yang pernah dilakukan sebelumnya di Balai Penelitian getas. Data dalam peneitian tidak dipaparkan tetapi data yang diperoleh dari 2 orang pakar  yaitu  Budi  Setyawan,  SP.MSc  dan  Intan  Berlian,  SP.MSc.  Pada  penelitian  lain  yaitu  sistem pakar  diagnosa  penyakit  saluran  pencernaan  dengan  perbandingan  metode Forward  Chaining dan Dempster  Shafer [11].  Dari  35  sampel  data  penyakit  dari  RSUD  Syarifah  Ambami  Rato  Ebu Bangkalan  menunjukkan  hasil  akurasi  sistem  sebesar  71%  .  Perbedaan  penelitian  ini  terletak  pada
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
topik  yang  dibahas  yaitu  penyakit  tanaman  karet  dan  pengembangan  sistem  dengan  penerapan  2 metode,  yaitu forward  chaining dan dempster  shafer .  Penerapan  2  metode  ini  dilakukan  guna mendapatkan hasil keakuratan yang lebih besar. Sistem ini diharapkan dapat menjadi sarana informasi bagi petani karet dan ahli pertanian terkait diagnosa penyakit tanaman karet. Data dalam penelitian ini di  dapat  Balai  Penelitian  Sungei  Putih  melalui  Seorang  Pakar  Yaitu  Sdri.  Alchemi  Putri  Juliantika Kusdiana, M.Si. yang mencakup 8 penyakit dan 36 gejala.

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian merupakan pendekatan atau strategi yang digunakan untuk mengumpulkan data, menganalisis informasi dan mencapai tujuan penelitian.

## 3.1 Pengumpulan Data
1. Observasi
Observasi  merupakan  tindakan  pengumpulan  informasi  secara  langsung  untuk  melakukan peninjauan atau pengamatan terhadap objek penelitian.
2. Wawancara
Wawancara  berlangsung  selama  proses  pengembangan  sistem  dengan  tujuan  untuk mengumpulkan  informasi  tentang  jenis-jenis  penyakit,  gejala,  pencegahan  dan  solusi  untuk menangani penyakit tanaman karet.
3. Studi Pustaka
Studi  pustaka  yang  digunakan  adalah  mempelajari  teori  dan  konsep  yang  menyangkut dengan topik melalui buku atau jurnal.
3.2 Perancangan Sistem
1. Use Case Diagram
Use Case diagram menjelaskan sebuah hubungan terhadap aktor dan sistem. Sistem di bawah ini mencakup 2 aktor yakni pengguna dan admin berperan sebagai seorang pakar. Use Case diagram dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Use Case Diagram

## 3.3 Implementasi Sistem
Implementasi sistem merujuk pada proses mengubah rencana ataupun konsep sistem menjadi realistis  dengan  menetapkan  konfigurasi,  serta  mengoperasikan  komponen  juga  elemen-elemen yang dibutuhkan.

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian sistem merupakan langkah untuk memastikan bahwa sistem berfungsi sebagaimana harusnya,  memenuhi  persyaratan  yang  telah  ditetapkan,  dan  dapat  dipergunakan  dengan  baik bagi pengguna.
3.5 Forward Chaining
Forward  Chaining adalah  suatu  metode  berpikir  dikerangka  utama  dengan  tahapan  dimulai dari  informasi  yang  telah  ada  dan  melakukan  penerapan  aturan  interfensi  untuk  mendapatkan informasi lain sehingga mencapai suatu kesimpulan [12].
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
IF (input  data) THEN (hasil  akhir) input  fakta  dalam  bentuk  informasi,  bukti,  temuan,  atau pengamatan.  Sebaliknya  hasil  akhir  dalam  bentuk  tujuan,  prediksi,  penjelasan,  atau  diagnosis. Oleh  karena  itu,  arah  pencarian  rantai  maju  adalah  dari  informasi  ke  tujuan,  bukti  ke  prediksi, atau gejala ke diagnosis [13].

## 3.6 Dempster Shafer
Dempster shafer adalah suatu metode ketidakpastian yang mengambil penalaran yang dimiliki para ahli atau pakar guna mendapatkan diagnosa akhir yang pasti [14]. Dempster Shafer biasanya meliputi interval [ Belief,  Plausibility ] .  Belief ialah  tingkatan  keyakinan  ataupun  kepastian berdasarkan  bukti  untuk  menilai  proposisi. Plausibility merupakan  tingkatan  ketidakpercayaan ataupun ketidakpastian berdasarkan bukti [15]. Jarak interval [ Belief, Plausibility ] pada dempster shafer ialah dari 0 hingga 1. Hubungan Bel dan PI dinotasikan sebagai berikut:
PI = 1 – Bel (1) Keterangan:
PI = Nilai Plausibility Bel = Nilai Belief Pada  teori Dempster  Shafer semesta  pembicaraan  dari  sekumpulan  hipotesis  biasa  disebut environment, dinotasikan  dengan  simbol  ϴ. Mass  Fungtion (m)  pada  teori Dempster  Shafer adalah tingkat kepercayaan dari suatu evidence yang dinotasikan sebagai berikut:
∑ ∑ (2)
Keterangan: m 1 (X) = nilai densitas untuk gejala X m 2 (Y) = nilai densitas untuk gejala Y m 3 (Z) = nilai densitas untuk gejala Z

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan dengan  basis  pengetahuan  tertentu  yang  didapat  dari  Balai  Penelitian  Sungei  Putih  melalui seorang pakar yaitu Sdri. Alchemi Putri Juliantika Kusdiana, M.Si.

## 4.1 Akuisi Pengetahuan
Basis  pengetahuan  ialah  serangkaian  pemahaman  ataupun  fakta  yang  didapat  melalui  hasil wawancara  dengan  seorang  pakar  dan  diperoleh  data  penyakit  tanaman  karet  ada  8  panyakit. Adapun jenis peyakit pada tanaman karet terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1 Data Penyakit Kode Jenis Penyakit P1 Jamur akar putih P2 Bidang sadap mouldy rot P3 Lapuk batang dan cabang P4 Jamur upas P5 Gugur daun corynespora P6 Gugur daun colletotrichum P7 Gugur daun oidium P8 Gugur daun pestalotiopsis
Dari  masing-masing  penyakit  tanaman  karet  memiliki  gejala  yang  berbeda.  Gejala  penyakit pada tanaman karet ada 36 gejala. Adapun data gejala penyakit dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Data Gejala Kode Gejala GJ1 Terdapat benang berwarna putih yang menempel akar GJ2 Akar lunak dan membusuk
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
GJ3 Daun melipat/kaku GJ4 Berlangsungnya pembungaan dan pembuahan lebih awal GJ5 Daun memucat dan menguning GJ6 Daun gugur GJ7 Pohon rubuh dan mati GJ8 Membentuk struktur bertahan GJ9 Terlihat selaput putih menutupi alur sadap GJ10 Benang berwarna putih berubah menjadi warna abu dan hitam GJ11 Luka sampai cambium GJ12 Kulit pulihan berbenjol GJ13 Kudis pada batang dan cabang tanaman GJ14 Terbentuknya pustul (titik busuk) GJ15 Kulit Retak dan keluar cairan lateks berwarna merah. GJ16 Mati pucuk GJ17 Pohon patah GJ18 Gejala sarang laba-laba GJ19 Adanya lapisan berjamur yang berwarna merah muda GJ20 Kulit membusuk GJ21 Bagian kulit yang meneteskan lateks berwarna hitam GJ22 Tajuk mati GJ23 Pada daun muda terdapat bercak hitam GJ24 Daun muda pucat dan lemas GJ25 Bagian ujung daun muda mati atau menggulung GJ26 Pada daun tua terdapat bercak hitam yang berkembang menyirip seperti tulang ikan GJ27 Warna daun menguning karena adanya toksin GJ28 Daun muda mengeriput dan menggulung GJ29 Daun muda gugur GJ30 Pada daun tua, bercak berwarna hitam dan menonjol GJ31 Ujung daun tua mengeriput dan mati GJ32 Daun tua gugur GJ33 Miselia putih seperti tepung pada permukaan bawah daun GJ34 Daun tua terdapat bekas tepung berupa bercak transparan GJ35 Bercak bulat berwarna coklat GJ36 Daun berubah warna menjadi kuning/oranye

## 4.2 Penerapan Forward Chaining
Penerapan Forward  Chaining mendeskripsikan  pengetahuan  dari  tiap  gejala  untuk  suatu penyakit. Tiap penyakit mengalami beberapa gejala.
1. Penyajian Fakta dan Aturan
Tabel rule menjelaskan kondisi beberapa gejala tertentu yang menyebabkan penyakit. Tabel rule dibuat berdasarkan Tabel 1 dan 2. Rule ditampilkan pada Tabel 3 di bawah ini.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 3 Rule Penyakit Karet
Kode  Aturan R1 IF GJ1, GJ2, GJ3, GJ4, GJ5, GJ6, GJ7 AND GJ8 THEN P1 R2 IF GJ9, GJ10, GJ11, AND GJ12 THEN P2 R3 IF GJ13, GJ14, GJ15,GJ16, AND GJ17 THEN P3 R4 IF GJ17, GJ18,GJ19, GJ20, GJ21, AND GJ22 THEN P4 R5 IF GJ6, GJ23, GJ24, GJ25, GJ26, AND GJ27 THEN P5 R6 IF GJ28, GJ29, GJ30, GJ31 AND GJ32 THEN P6 R7 IF GJ29, GJ32, GJ33 AND GJ34 THE P7 R8 IF GJ6, GJ35 AND GJ36 THEN P8
Pohon  keputusan  dibuat  berdasarkan rule yang  telah  ditetapkan  pada  Tabel  3.  Pada Gambar  2  di  bawah  ini  merupakan  struktur  pohon  keputusan  dari  keseluruhan  rule  pada diagnosis penyakit tanaman karet.

## Gambar 2 Pohon Keputusan

## 4.3 Penerapan Dempster Shafer
Metode Dempster Shafer terdiri dari nilai Bel dan PI . Nilai Bel berupa besaran seberapa kuat suatu  gejala  untuk  membantu  sistem  ketika  mengambil  keputusan  akhir  penyakit  yang  diderita. Selain  itu  dibutuhkan  pengetahuan  dari  seorang  pakar  untuk  menentukan  nilai Belief dari  tiap gejala.  Pada  kenyataannya  penyakit  tanaman  karet  dapat  memiliki  suatu  gejala  yang  serupa dengan  beberapa  penyakit  tanaman  karet.    Gejala  yang  serupa  dan  bobot  dari  tiap  gejala  dapat dilihat pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4 Relasi dan Bobot Dari Tiap Gejala Kode Gejala (GJ) Kode Penyakit (P) Bobot 1 2 3 4 5 6 7 8 GJ1 * 1 GJ2 * 0.8 GJ3 * 0.4 GJ4 * 0.4 GJ5 * 0.4 GJ6 * * * 0.4 , 0.8 , 0.8 GJ7 * 0.4 GJ8 * 0.2 GJ9 * 1 GJ10 * 0.8 GJ11 * 0.6 GJ12 * 0.6 GJ13 * 0.8 GJ14 * 0.6
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
GJ15 * 0.6 GJ16 * 0.6 GJ17 * * 0.4 , 0.4 GJ18 * 0.8 GJ19 * 1 GJ20 * 0.8 GJ21 * 0.6 GJ22 * 0.4 GJ23 * 0.4 GJ24 * 0.4 GJ25 * 0.6 GJ26 * 0.8 GJ27 * 0.8 GJ28 * 0.8 GJ29 * * 0.8 , 0.6 GJ30 * 0.8 GJ31 * 0.6 GJ32 * * 0.4 , 0.4 GJ33 * 1 GJ34 * 0.8 GJ35 * 1 GJ36 * 0.6
Dari  gejala  dan  bobot  di  atas  dilakukan  uji  coba  perhitungan  dempster  shafer  dengan menetapkan 3 gejala penyakit. Di bawah ini merupakan langkah-langkah untuk menentukan hasil akhir pada suatu diagnosa.
1. Menetapkan ( m ) awal
Gejala 1 : Benang berwarna putih berubah menjadi warna abu dan hitam m 1 = {   } m 2 = { }
Gejala 2 : Pada daun muda terdapat bercak hitam m 2 = {   } { }
2. Menghitung ( m ) baru
m1  sebagai  gejala  pertama  sedangkan  m2  untuk  gejala  kedua.  Tabel  aturan  kombinasi diperlukan untuk menghitung m baru.
Tabel 5 Aturan kombinasi m 3
{   } { }
{   } { } {   } { } {   } { }
1. {   }
2. {   }
3. { }
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Hasil  dari  perhitungan  m 3 diperlukan  dalam  menghitung  gejala  lain  ( m 4 )  dengan membuat tabel baru bagi m 5 .
Gejala 3 : Ujung daun tua mengeriput dan mati m 4 = {   }
{ }
Tabel 6 Aturan kombinasi m 5 {   } { } {   } { } {   } {   } { } {   } { } {   } { }
1. {   }
2. {   }
3. {   }
4. { }
Dari  perhitungan  di  atas,  nilai  densitas  tertinggi  adalah  0,556  atau  55,6%.  Sehingga diperoleh  kesimpulan  akhir  yaitu  tanaman  karet  terserang  penyakit  P02  yaitu  bidang  sadap mouldy rout .

## 4.4 Implementasi Sistem
1. Tampilan Awal Sistem Pakar
Sistem  pakar  ini  mempunyai  dua  menu  yaitu  pengguna  dan  admin.  Dapat  dilihat  pada Gambar 3 menu pengguna merupakan menu yang digunakan user dalam melakukan diganosa penyakit, sedangkan menu admin digunakan oleh admin dalam mengelola sistem.

## Gambar 3 Tampilan Awal
2. Tampilan Utama Home User
Tampilan  menu  home  pada  Gambar  4  merupakan  bagian  depan  dari  sistem  yang menghungkan ke sub menu untuk kebutuhan konsultasi  pengguna.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4 Tampilan Home User
3. Tampilan Menu Diagnosis
Halaman menu diagnosis pada Gambar 5 adalah halaman yang digunakan user untuk melakukan  diagnosis.  Sebelum  memulai diagnosis user  harus  mengisi identitas diri terlebih dulu.

## Gambar 5 Tampilan Menu Diagnosis
4. Tampilan Proses Diagnosa Penyakit
Setelah  pengisian  proses  identitas  telah  dilakukan,  pengguna  akan  diarahkan  untuk menjawab pertanyaan terkait penyakit tanaman karet yang diberikan sistem. Pengguna dapat memberi tanda untuk gejala yang di derita. Seperti pada Gambar 6 di bawah ini.

## Gambar 6 Tampilan Proses Diagnosa Penyakit
5. Tampilan Hasil Diagnosis
Halaman hasil diagnosis pada Gambar 7 merupakan halaman yang menampilkan hasil akhir diagnosa berupa nama penyakit, gejala, nilai densitas beserta solusi penangannya.
Volume 13, Nomor 2, 2024:  631-642
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 7 Tampilan Hasil Diagnosis
6. Tampilan Login Admin
Seperti yang terlihat pada Gambar 8, Sebelum  mengolah data, untuk masuk ke sistem admin diharuskan login terlebih dahulu dengan mengisi username dan password terlebih dahulu.

## Gambar 8 Tampilan Login Admin
7. Tampilan Daftar Gejala Admin
Halaman ini berfungsi untuk admin dalam mengelolah data gejala. Pengolahan data gejala ditampilkan pada Gambar 9.

## Gambar 9 Tampilan Daftar Gejala
8. Tampilan Daftar Penyakit Admin Menu ini berfungsi untuk admin mengelola data penyakit karet beserta solusi
penanganannya seperti yang ditampilkan pada Gambar 10.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 10 Tampilan Daftar Penyakit Admin
9. Tampilan daftar Rule
Menu ini berfungsi bagi admin untuk mengelola gejala beserta nilai belief dari masing-masing gejala seperti yang ditampilkan pada Gambar 11.

## Gambar 11 Tampilan Daftar Rule
10. Tampilan Hasil Diagnosa
Menu ini merupakan hasil laporan diagnosa penyakit tanaman karet dari pengguna. Seperti yang ditampilkan pada Gambar 12.

## Gambar 12 Tampilan Hasil Diagnosa

## 5 Kesimpulan
Setelah  dilakukan  analisis  permasalahan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode forward chaining dan dempster shafer mampu  menganalisis data yang diperoleh dengan baik. Penggunaan 2 metode ini dapat mengatasi ketidakpastian dalam diagnosis penyakit tanaman karet. Dari 15 data uji coba  didapatkan  hasil  akurasi  sistem  sebesar  93.33  %.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem dapat  mendiagnosa  dengan  tingkat  keberhasilan  yang  memuaskan  dan  memberikan  rekomendasi pencegahan berdasarkan gejala yang diamati pada tanaman karet. Sistem ini dapat memudahkan para petani  karet  dalam  melakukan  diagnosa  tanpa  harus  bertemu  dengan  seorang  pakar  dan  dapat memberikan  solusi  pada  para  petani  yang  mengalami  kerugian  akibat  serangan  dari  penyakit  karet. Sistem  ini  dapat  memberikan  informasi  megenai  penyakit  tanaman  karet,  gejala,  beserta  tingkat keyakinan  untuk  hasil  diagnosa  sehingga  memungkinkan  tindakan  penegahan  atau  pengobatan  yang tepat waktu.
e-ISSN:2540-9719

## Referensi
[1] T. Kurniawati, I. R. Ermawaty, and M. N. Hidayat, “Media Pembelajaran Pada Materi Fluida Dengan Teknologi Augmented Reality Berbasis Android Untuk Siswa SMA,” no. November 2019, pp. 168–173.
[2] Y.  S.  Nauko  and  L.  N.  Amali,  “Pengenalan  Anatomi  Tubuh  Menggunakan  Teknologi Augmented Reality Berbasis Android,” Jambura J. Informatics , vol. 3, no. 2, pp. 66–76, 2021, doi: 10.37905/jji.v3i2.11720.
[3] E.  S.  Wahyuni,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Daun  Dan  Batang  Pada  Tanaman  Karet Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis WEB,” vol. 20, no. 1, pp. 20–25, 2019.
[4] S.  Informasi et  al. ,  “Penerapan  Metode  Forward-Backward  Chaining  pada  Sistem  Pakar Pencegahan dan Pengobatan Penyakit Sapi,” vol. 11, 2021, doi: 10.34010/jati.v11i1.
[5] H. Sulistiani, I. Darwanto, and I. Ahmad, “Penerapan Metode Case Based Reasoning dan K- Nearest Neighbor untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[6] A. Sindar, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pohon Karet Dengan Metode Certainty Factor,” vol. 2, no. 2, pp. 175–180, 2019.
[7] A.  Haris,  E.  Rasywir,  and  Y.  Pratama,  “Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Karet  dengan  Metode Fuzzy Mamdani,” vol. 22, no. 2, pp. 132–138, 2020.
[8] E.  Rahmawati,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Paru-Paru  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” vol. 8, no. 2, 2016.
[9] H.  Herman,  S.  Sunardi,  and  V.  Muslimah,  “Metode  Dempster  Shafer  pada  Sistem  Pakar Penentuan  Penyakit  Bayi,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  5,  p.  1643,  2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4908.
[10] S.  Rofiqoh,  D.  Kurniadi,  and  A.  Riansyah,  “Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Forward Chaining untuk Diagnosa Penyakit Tanaman Karet,” Sultan Agung Fundam. Res. J. , vol. 1, no. 1, p. 56, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/safrj.
[11] E.  Rahmanita,  W.  Agustiono,  and  R.  Juliyanti,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Saluran Pencernaan  Dengan  Perbandingan  Metode  Forward  Chaining  Dan  Dempster  Shafer,” J. Simantec , vol. 7, no. 2, pp. 82–89, 2019, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6743.
[12] N.  Rahmawati,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kelainan  Sistem  Ortopedi  pada  Manusia  dengan Metode Forward Chaining dan Dempster Shafer,” vol. 5, no. 1, pp. 49–59, 2021.
[13] M. A. Fahmy, I. P. Ningrum, and J. Y. Sari, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Hewan Sapi Dengan Metode Forward Chaining,” SemanTIK , vol. 4, no. 2, pp. 111–120, 2018.
[14] R. Jaka, Hidayati and U. Ristian, “Implementasi Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosa  Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Karet  Berbasis  Website  (Studi  Kasus  Pt. Landak Bhakti Palma Kecamatan Nanga Mahap),” vol. 11, no. 01, 2023.
[15] M. Laely, I. G. P. S. Wijaya, and A. Aranta, “Sistem Pakar Diagnosis Tanaman Cabai dengan Metode  Forward  Chaining  dan  Dempster  Shafer,” J.  Teknol.  Informasi,  Komputer,  dan  Apl. (JTIKA ) , vol. 2, no. 2, pp. 268–279, 2020, doi: 10.29303/jtika.v2i2.118.