## PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN CABAI
Windu Adi Pradana 1 , Tri Aristi Saputri 2
STMIK Dharma Wacana Metro 12
Jl. Kenanga No.3, Mulyojati, Kec. Metro Barat Email : windupradana12345@gmail.com 1 , aristy@dharmawacana.ac.id 2

## ABSTRAK
Cabai  merupakan tanaman pertanian  yang  mempunyai ciri khas pada rasanya,  meski demikian sebagian besar masyarakat di Indonesia sangat menyukai untuk dikonsumsi, karena dapat menambah nafsu makan dan  juga  mempunyai  banyak  kandungan  didalamnya,  Cabai  juga  bisa  masuk  penggolongan  sebagai sayuran ataupun bumbu. Jika digunakan sebagai  bumbu, buah cabai  yang sangat pedas menjadi penguat rasa  untuk  suatu  makanan.  Cabai  merupakan  komoditas  yang  sangat  banyak  di  budidaya  kan  oleh  para petani di Indonesia karena memiliki harga jual yang tinggi dan memiliki banyak kegunaan bagi kesehatan salah  satunya  yaitu  mengandung  zat  antikanker.  Tanaman  cabai  cocok  ditanam  ditanah  berhumus,  dan sedikit  gembur,  juga  tidak  terdapat  potensi  genangan  air,  dan  dalam  perawatannya  harus  diperhatikan dengan  teliti,  dan  atas  dasar  itulah  penulis  berusaha  mengamati  dan  memahami  penyakit  apa  saja  yang biasa  menyerang  tanaman  cabai,  dengan  berbagai  gejala,  dengan  penggunaan  metode Certainty  Factor dalam  penentuan  jenis  penyakitnya  dan  seperti  apa  solusinya.  penggunaan  nilai  yang  merujuk  pada tingkat  kepercayaan  pakar  mengenai  data  yang  ada. Certainty  Factor menggunakan  konsep  keyakinan dan ketidakpastian. Penulis melakukan studi literatur dan wawancara sebagai metode untuk pengumpulan data.  Untuk  hasil  dari  berbagai  pengumpulan  data  kemudian  hasil  data-data  tersebut  diterapkan  dan disesuaikan  dalam  kaidah-kaidah  metode Certainty  Factor ,  dan  hasilnya  adalah  penulis  mendapatkan hasil  persentase  tingkat  kepastian  yang  cukup  tinggi  untuk  menentukan  jenis  oenyakit  dengan  gejala- gejala  yang  ada,  yaitu  berkisar  antara  85-90%.  Dan  dengan  perhitungan  tersebut  penulis  bisa menginformasikan  hasil  penelitian  ini  kepada  para  petani  cabai.  Karena  sangat  sering  para  petani mendapati  masalah  pada  saat  melakukan  budidaya  tanaman  cabai,  berbagai  jenis  penyakit  yang menyerang tanaman cabai diantaranya ialah layu Fusarium,  Layu Ralstonia, Busuk Buah, Virus Kuning, dan  Bercak  Daun.  Dengan  berbagai  ciri-ciri  yang  telah  dijelaskan,  maka  kemudian  dengan  berbagai referensi  penulis  mencari  solusi  agar  dapat  diterapkan  oleh  para  petani  sehingga  hasil  panen  lebih maksimal  sehingga  membantu  meningkatkan  perekonomian  di  Indonesia.  dengan  penelitian  tersebut maka petani cabai bisa melakukan pengobatan, penyuluhan dan pencegahan sejak dini.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Certainty Factor ,  Cabai

## ABSTRACTS
Chili is an agricultural plant that has a characteristic taste, however, most people in Indonesia really like it to be consumed, because it can increase appetite and also has a lot of content in it, Chili can also be classified  as  a  vegetable  or  seasoning.  As  a  spice,  very  spicy  chilies  are  a  flavor  enhancer  for  a  food. Chili  is a commodity that is very much cultivated by farmers in  Indonesia  because it has a high  selling price  and  has  many  uses  for  health,  one  of  which  is  containing  anticancer  substances.  Chili  plants  are suitable to be planted in humus soil, and are slightly loose, there is also no potential for stagnant water, and  in  their  care  must  be  considered  carefully,  and  on  that  basis  the  author  tries  to  observe  and understand  what  diseases usually  attack  chili  plants,  with various symptoms, by using  Certainty  Factor method in determining the type of disease and what the solution is. using a value that indicates the level of expert confidence in the data. Certainty Factor uses the concept of belief  and uncertainty. The author conducted  a  literature  study  and  interviews  as  a  method  for  data  collection.  For  the  results  of  various
data  collections,  then  the  results  of  these  data  are  applied  and  adjusted  in  the  rules  of  the  Certainty Factor  method,  and  the  result  is  that  the  authors  get  the  results  of  a  high  enough  level  of  certainty  to determine  the  type  of  disease  with  the  existing  symptoms,  which  ranges  from  85  -90%.  And  with  these calculations  the  author  can  inform  the  results  of  this  study  to  chili  farmers.  Because  farmers  often encounter  problems  when  cultivating  chili  plants,  various  diseases  that  attack  chili  plants  include Fusarium  wilt,  Ralstonia  wilt,  fruit  rot,  yellow  virus,  leaf  spot.  With  various  characteristics  that  have been described, then with various references the author looks for solutions that can be applied by farmers so  that  crop  yields  are  maximized  so  as  to  help  improve  the  economy  in  Indonesia.  With  this  research, chili farmers can carry out treatment, counseling and prevention from an early age.
Keywords : Expert System,Certainty Factor, Chili

## 1. PENDAHULUAN
Komputer  pada  saat  ini  digunakan  tidak  hanya untuk  menggantikan  mesin  ketik  dan  alat komputasi  biasa,  tetapi  juga  untuk  memproses pengetahuan agar proses pengambilan keputusan  lebih  cepat  dan  akurat.  Manusia  bisa mengubah komputer menjadi
media pengambilan  keputusan  menggunakan  cara kerja  seperti  yang  terjadi  pada  otak  manusia dalam  mengambil  keputusan.  Satu  contoh sistem  untuk  mengambil  suatu  keputusan  yang bisa dilakukan komputer ialah sistem pakar. Cabai  adalah  satu  diantara  tanaman  budidaya yang  sangat  penting  dalam  kehidupan  manusia. Karena  Cabai  menjadi  bahan  pokok  untuk campuran  bumbu-bumbu  masakan  dengan menghasilkan rasa yang khas, bahkan jika suatu masakan  tidak  menggunakan  cabai,  maka  akan seperti ada yang kurang. Cabai memiliki banyak sekali  jenisnya,  diantaranya  cabai  besar,  cabai keriting,  cabai  rawit,  cabai  jawa  dan  cabai katokkon.
Untuk mendapatkan hasil panen yang berkualitas,  tanaman  cabai  harus  benar-benar sehat  dan  terhindar  dari  penyakit,  tentu  petani harus teliti dalam perawatan tanaman cabai, dan tidak  jarang ada petani  yang kurang  memahami cabai  tersebut  baik  dan  sehat  atau  terserang penyakit.
Setiap sistem pakar tentu
menggunakan
sebuah metode untuk
menentukan  hasil  dari  diagnosa  tersebut.  Ada banyak  sekali  metode  untuk  menemukan  hasil diagnosa  dari  sistem  pakar  tersebut,  dan penggunakan  Metode Certainty  Factor akan diterapkan  oleh  penulis.  Metode Certainty Factor ialah  suatu  metode  Faktor  Kepastian, yang menyatakan kepercayaan dengan pengumpulan  fakta-fakta  yang  ada  kemudian disimpulkan  dengan  solusi  yang  lebih  tepat. Oleh  karena  itu  penulis  mencoba  menggunakan
Metode Certainty  Factor untuk  mengetahui tingkat  keakuratan  untuk  diimplementasikan  ke dalam  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tanaman cabai.
Mengacu  pada  pembahasan  latar  belakang tersebut  di  atas,  sehingga  rumusan  masalah tentang penelitian ini ialah:
Bagaimana  kita  dapat  mengimplementasikan suatu  metode Certainty  Factor untuk  sistem pakar guna mendiagnosa penyakit yang menyerang pada tanaman cabai.
Dari  penjabaran  rumusan  masalah  yang  telah diberikan,  adapun  tujuan  penelitian  ini  sebagai berikut :
1. Mampu  mengetahui  jenis-jenis  penyakit yang menyerang tanaman cabai.
2. Mampu menerapkan metode certainty factor untuk  sistem  pakar  diagnosa  penyakit tanaman cabai.
Cabai  merupakan  buah  sekaligus  tumbuh- tumbuhan  dari  kelompok  genus Capsicum . Buahnya bisa masuk dalam penggolong sebagai sayuran ataupun bumbu. Jika digunakan sebagai bumbu,  cabai  yang  sangat  pedas  menjadi penguat  rasa  untuk  suatu  makanan.  Cabai merupakan  komoditas  yang  sangat  banyak  di budidayakan  oleh  para  petani  di  Indonesia karena  memiliki  harga  jual  yang  cukup  tinggi dan  memiliki  banyak  kegunaan  bagi  kesehatan salah satunya yaitu mengandung zat antikanker. Cabai  juga  mengandung  senyawa  yang  sangat dibutuhkan  bagi  kesehatan  manusia.  Tanaman cabai  cocok  ditanam  ditanah  berhumus,  dan sedikit  gembur,  juga  tidak  terdapat  potensi genangan  air,  perawatannya  pun  juga  harus diperhatikan dengan baik, karena tanaman cabai rentan  terhadap  berbagai  hama  dan  penyakit. Sehingga  petani  harus  sangat  teliti  dalam
penanaman  dan  perawatan  tanaman  cabai.  Ada beberapa jenis penyakit tanaman cabai, yaitu :
a. Layu Fusarium
b. Layu Rastonia
c. Busuk Buah
d. Virus Kuning
e. Bercak Daun

## 2. METODE PENELITIAN
Metode-metode yang dilakukan untuk penelitian ini yaitu:
a. Studi
Literatur, yaitu merupakan pelaksanaan  studi  dari  penelitian  terdahulu atau Jurnal-jurnal serta buku yang berhubungan dengan masalah terkait.
b. Wawancara,  dengan  seorang  pakar  tanaman terkait.
Gambar 1 Data Studi Literatur Penelitian

## Terdahulu
a. Penentuan Nilai Bobot
a. Metode  ini layak misalnya  untuk digunakan  dalam  sistem  pakar  untuk mengetahui  apakah  ada  sesuatu  yang dalam mendiagnosis suatu penyakit.
b. Perhitungan  menggunakan  metode  ini menjaga  akurasi  ,  karena  satu  hitungan hanya dapat mengatur dua kemungkinan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Algoritma Metode Certainty Factor
Certainty  factor merujuk  pada  nilai  dengan tingkat  kepercayaan  pakar  terhadap  data. Certainty  Factor mengenalkan  konsep-konsep keyakinan serta ketidak pastian dan dirumuskan dengan rumus dasar sebagai berikut:
CF (H , E) = MB (H , E) – MD (H , E) C F (H,E) :   certainty factor MB(H,E)        :  untuk  mengukur  tingkat kepercayaan terhadap dugaan  H  yang  dimana pada  saat  diberikan  bukti E(antara 0 sampai 1) MD (H,E) :  untuk  mengukur  tingkat ketidak  percayaan  mengenai bukti H,   jika diberikan bukti E(antara 0 sampai 1)
Bentuk  dasar  rumus certainty  factor pada sebuah  aturan  JIKA  E  MAKA  H  yaitu  seperti yang  dicontohkan  pada  kedua  persamaan berikut: C F (H,e) = C F (E,e) * C F (H,E) (2) Dengan keterangan: C F (E,e) :  dimana  certainty  factor dengan  menggunakan  bukti  e mempengaruhi oleh bukti E. C F (H,E) :  certainty  factor  dugaan dengan menggunakan perkiraan  bukti  dapat  kita ketahui dengan kepastian yang  lebih,  yaitu  pada  saat CF(E, e) = 1. CF (H,e) : bukti e mempengaruhi hipotesis certainty factor. Dan jika keseluruhan bukti pada saat antecedent  telah  diketahui  maka  persamaan tersebut menjadi :
C F(H,e) = C F (H , E) Pada  pengimplementasiannya,  C  F  (H,E)  ialah angka suatu kepastian yang telah  diberikan oleh seorang expert untuk sebuah kaidah, sedangkan untuk  CF(E,e)  ialah  angka  tingkat  kepercayaan yang diberikan oleh user mengenai gejala-gejala yang dialami oleh objek tersebut.
Misalnya,  aturan  CF  yang  diberikan  oleh  para ahli adalah :
JIKA daun layu DAN batang menguning DAN akar coklat MAKA Layu Fusarium, CF: 0,8

## 3.2 Pengertian Sistem Pakar
Sistem Pakar ( Expert System ) ialah system pada Personal  komputer  yang  dimana  kegunaannya adalah sebagai alat peniru aspek-aspek kemampuan  untuk  mengambil  keputusan  dari seorang  yang  pakar  dalam  bidangnya.  Sistem pakar memanfaatkan secara maksimal kemampuan  tertentu  yang  lebih  spesifik  yang dimiliki seorang pakar untuk menemukan solusi pada suatu masalah dengan menggunakan factor kepastian.  Faktor  Kepastian  ini  menggunakan asumsi  Para  ahli  kepercayaan  tentang  data mereka.

## 3.3 Data Jenis Penyakit pada Tanaman Cabai
Tabel 1 Tabel Data Penyakit yang Menyerang Cabai No. Kode Nama Penyakit 1 P1 Layu Fusarium 2 P2 Layu Ralstonia 3 P3 Busuk Buah 4 P4 Virus Kuning 5 P5 Bercak Daun
3.4 Data Gejala Penyakit Tanaman
Cabai

## Tabel 2 Tabel Data Gejala pada Cabai
No. Kode Ciri-Ciri Penyakit 1 G1 Daun Menguning 2 G2 Tulang Daun Menebal 3 G3 Daun Layu 4 G4 Buah Mengering 5 G5 Buah Bercak Mengkilap 6 G6 Daun Coklat 7 G7 Batang Menguning 8 G8 Buah Busuk 9 G9 Buah Berubah Warna 10 G10 Luka Melebar 11 G11 Daun Rontok 12 G12 Tidak Berbuah 13 G13 Akar Rusak 14 G14 Buah Berair 15 G15 Daun Mengecil 16 G16 Batang Kecoklatan 17 G17 Daun Keriting 18 G18 Buah Keriput
19 G19 Tanaman mengerdil 20 G20 Akar Coklat
3.5 Pengujian Logika Metode Certainty Factor
3.5.1 Basis Pengetahuan
Tabel 3 Tabel Basis Pengetahuan P1 P2 P3 P4 P5 G1   G2  G3   G4  G5  G6  G7  G8   G9   G10  G11  G12  G13  G14  G15   G16  G17  G18  G19  G20 
Keterangan :
P1-P5 = Penyakit
G1-G20 = Gejala

## 3.5.2 Pembobotan Nilai Penyakit oleh Pakar
Berikut adalah data yang diambil dari hasil studi pustaka  untuk  data  dari  pakar  yang  terkait dengan judul Karya Ilmiah :
Tabel 4 Tabel Bobot Nilai Penyakit oleh Seorang Pakar di Kotagajah Penyakit Gejala MB MD Layu Fusarium Daun Layu 0,9 0,2 Layu Fusarium Batang Menguning 0,9 0,2 Layu Fusarium Akar Coklat 0,8 0,1 Layu Daun Layu 0,7 0,1
Ralstonia Layu Ralstonia Daun Menguning 0,7 0,3 Layu Ralstonia Batang Kecoklatan 0,8 0,2 Layu Ralstonia Buah Berubah Warna 0,9 0,1 Layu Ralstonia Buah Busuk 0,9 0,2 Busuk Buah Buah Bercak Mengkilap 1 0,2 Busuk Buah Buah Berair 1 0,1 Busuk Buah Luka Melebar 0,8 0,1 Busuk Buah Buah Busuk 0,7 0,2 Busuk Buah Buah Berubah Warna 0,7 0,3 Busuk Buah Buah Mengering 1 0,3 Busuk Buah Buah Keriput 1 0,1 Virus Kuning Daun Menguning 1 0,1 Virus Kuning Tulang Daun Menebal 0,7 0,3 Virus Kuning Daun Keriting 0,9 0,1 Virus Kuning Daun Mengecil 0,9 0,3 Virus Kuning Tanaman Mengerdil 0,8 0,2 Virus Kuning Tidak berbuah 0,7 0,1 Bercak Daun Daun Rontok 1 0,1 Bercak Daun Daun Mengecil 1 0,3 Bercak Daun Akar Rusak 0,8 0,2 Bercak Daun Daun Coklat 0,8 0,3

## 3.5.3 Pembobotan Nilai User
User  diberikan  kebebasan  untuk  memilih jawaban  dengan  besaran    masing-masing bobotnya sebagai berikut :
Gambar 2 Bobot Nilai yang diberikan kepada User
3.5.4 Implementasi Metode Certainty Factor
Dibawah  ini  merupakan  implementasi  dari Metode Certainty  Factor ,  dengan  sampel Penyakit yang digunakan adalah Layu
Fusarium,  dengan  data  sampel  penggabungan nilai oleh pakar dengan nilai pembobotan user : Tabel 5 Tabel Data Sampel Penyakit Layu Fusarium Penyakit Gejala MB MD User Layu Fusarium Daun Layu 0,9 0,2 0,8 Layu Fusarium Batang Mengu ning 0,9 0,2 0,7 Layu Fusarium Akar Coklat 0,8 0,1 0,7
Sehingga  dengan  menerapkan  perhitungan secara manual :
1. Menggunakan CF Pakar pada setiap gejala :
a. Gejala G3
CF(Layu Fusarium, Daun Layu) =
0,9 – 0,2
= 0,7 b. Gejala G7 CF(Layu Fusarium, Batang Menguning) = 0,9 – 0,2 = 0,7 c. Gejala G20
CF(Layu  Fusarium,  Akar  Coklat)
= 0,8 – 0 = 0,7 2. Selanjutnya adalah menggunakan hitungan CF pada setiap gejala dengan pengkalian CF pada Pakar dan CF pada User : a. Gejala G3 CF(Layu Fusarium, Daun Layu) = 0,7 * 0,8 = 0,56 b. Gejala G7 CF(Layu Fusarium, Batang Menguning)  = 0,7 * 0,7
= 0,49 c. Gejala G20 CF(Layu  Fusarium,  Akar  Coklat) = 0,7 * 0,7 = 0,49 3. Mengkombinasikan nilai  CF  dari
masing-masing gejala
CF combine1 CF(Layu Fusarium, Daun Layu) 1,2 = 0,56 + 0,49 *(1 - 0,56) = 0,7756 CF combine2 CF(B Layu Fusarium,  Batang Menguning dan akar coklat) old,3 =
0,7756  +  0,49  *(1  - 0,7756)
= 0,8855
Jika  dikonversi  ke  bentuk  presentase, akan menjadi :
= 0,8855*100
= 88,55 %
Dari  tiga  ciri-ciri  yang  dijadikan sampel  diatas  merupakan  ciri-ciri gejala dari penyakit layu fusarium yang menyerang  pada  tanaman  cabai,  maka kesimpulan  dengan  merujuk  pada rumus perhitungan diatas adalah
diagnosa  penyakit  layu  fusarium  pada tanaman  cabai  dengan  gejala-gejala tersebut  memiliki  tingkat  kepercayaan 88,55 %
3.6 Solusi untuk penyakit Tanaman Caba

## 1. Layu Fusarium
Solusi  pencegahan  Penyakit  Layu  Fusarium ialah, sebagai berikut :
a. Sanitasi dengan mencabut dan menghancurkan  tanaman yang  terkena
dampak.
b. Mengunakan  salah  satu  spesies  antagonis Trichoderma  spp. Dan  juga Gliocladium spp. Dan  yang  lebih  penting  lagi  lakukan secara bersamaan pada saat pemupukan.
c. Gunakan  fungisida  yang  sesuai  saran sebagai solusi penanggulangan  terakhir.
2. Layu Ralstonia
Solusi  pencegahan  Penyakit  Layu  Ralstonia ialah, sebagai berikut :
a. Rotasi  tanaman,  kultur  teknis  melalui pemanfaatan  benih  yang  sehat,  sanitasi dengan  cara  mencabut  dan  menghancurkan pohon yang sakit.
b. Kami merekomendasikan penggunaan antagonis Trichoderma  spp .  dan  aplikasi yang terkait dengan Genus Gliocladium spp .
dasar.
c. Gunakan  jenis  bakterisida  sesuai  saran sebagai solusi penanggulangan terakhir

## 3. Busuk Buah
Solusi  pencegahan  Penyakit  Busuk  Buah  ialah, sebagai berikut :
a. Penanggulangan  dilakukan  dengan  cara membuka  lahan  dan  vegetasi  yang  terkena dampak untuk mencegah penyebarannya.
b. Pemilihan  bibit  maupun  penggunaan  bibit tanaman cabai yang tahan terhadap penyakit busuk  buah  ini  harus  sangat  dperhatikan dengan  mempertimbangkan  bahwa  penyakit ini  merupakan  patogen  penularan  pada benih.
c. Teknologi budidaya rotasi tanaman, menggunakan benih  yang benar-benar sehat, serta  pengendalian  sanitasi  dengan  cara melakukan pemotongan dan juga menghancurkan cabai yang sakit.
4. Virus Kuning
Solusi pencegahan Penyakit Virus Kuning ialah, sebagai berikut :
a. Dianjurkan  untuk  menanam  varietas  yang tahan seperti hotchilli.
b. Harus  dilakukan  sanitasi  lingkungan  yang terpenting  pada  tanaman  inang  seperti ciplukan, terong dll.
c. Peningkatan  daya  tahan  tanaman  dapat dilakukan dengan penambahan pupuk
d. Walaupun terserang virus kuning tetap harus berproduksi.
5. Bercak Daun
Solusi pencegahan Penyakit Bercak Daun ialah, sebagai berikut :
a. Memperhatikan  benih  dengan  baik  sebelum melakukan penanaman.
b. Perbaikan  drainase  agar  tidak  terjadi kelembaban yang berlebihan/genangan.
c. Aliran  air  dan  pergiliran  tanaman  dengan tanaman non solanaceae yang baik.
d. Menanam benih yang bebas penyakit dengan tidak  terinfeksi  pathogen  pada  tanah  baik pembibitan maupun penyemaian.

## 4. KESIMPULAN
Dari  rincian  penjelasan  diatas  maka  penulis dapat    menarik  kesimpulan  tentang  penulisan karya ilmiah ini, diantaranya :
1. Dengan  mengetahui  jenis-jenis  penyakit tanaman  cabai,  maka  akan  diberikan  saran bagi  para  petani  cabai  dalam  menentukan solusi  untuk  mencegah  penyakit  menyerang kembali.
2. Implementasian  Metode Certainty  Factor dapat  diaplikasikan  kedalam  sistem  pakar diagnosa  penyakit  pada  tanaman  cabai, dikarenakan  hasil  yang  didapat  merupakan hasil
presentase sehingga tingkat
keakuratannya tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Alim,  S.,  Lestari,  P.  P.,  &  Rusliyawati,  R.
(2020). Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Tanaman Kakao  Menggunakan  Metode Certainty Factor Pada Kelompok  Tani  Pt  Olam Indonesia  (Cocoa)  Cabang Lampung. Jurnal Data Mining Dan  Sistem  Informasi , 1 (1), 26. https://doi.org/10.33365/jdmsi .v1i1.798
[2]  Aryasa,  K.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Tanaman  Agribisnis Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Sistem Informasi Dan Teknologi  Informasi , 7 (01), 54–67. https://doi.org/10.51179/tika.v 6i01.435
[3]  Fitriani,  M.  A.,  &  Febrianto,  D.  C.  (2021). Penerapan Sistem Pakar untuk Diagnosa  Penyakit  dan  Hama Tanaman Cabai dengan Metode  Forward  Chaining. Sainteks , 16 (2), 159–164. https://doi.org/10.30595/st.v16 i2.7133 [4]  Hariyanto,  R.,  &  Sa’diyah,  K.  (2018). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit  dan  Hama  Pada Tanaman  Tebu  Menggunakan Metode Certainty Factor. JOINTECS (Journal of Information  Technology  and Computer  Science) , 3 (1),  1–4. https://doi.org/10.31328/jointe
cs.v3i1.500
[5]  Nusantara,  D.  O.,  Pamungkas,  S.  wisnu, Syaifudin,  N.  rosid,  Kusuma,
L.  wijaya,  &  Fakri,  J.  (2017). Sistem  pakar  analisa  penyakit pada  tanaman  cabai  merah menggunakan metode backward  chaining. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi
Dan Multimedia , 1 , 73–78.