Sistem Pakar Pengedintifikasian Hama Penyakit  Pada  Tanaman  Anggrek  Hitam Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Dan Backward Chaining
Eka Nur Sri Wahyuni 1 , Rachmat Wahid Saleh Insani 2 , Alda Cendekia Siregar 3
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, , Universitas Muhammadiyah Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia eka.wahyuni@unmuhpnk.ac.id
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, , Universitas Muhammadiyah Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia rachmad.wahid@unmuhpnk.ac.id
3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, , Universitas Muhammadiyah Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia alda.siregar@unmuhpnk.ac.id
Abstrak : Anggrek  Hitam  ( Coelogyne  Pandurata) merupakan  salah  satu  anggrek  alam  endemik  Kalimantan, anggrek  hitam  termasuk  dalam  anggrek  yang  dilindungi  oleh  pemerintah  karna  terancam kepunahannya dan tercantum dalam Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 7 Tahun 1999. Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran  dalam  memecahkan  masalah  menggunakan  Metode forward chaining dan backward chaining sebagai  alur  sistem  yang  merupakan  proses  pelacakan,  sedangkan certainty factor merupakan suatu nilai kepastian yang telah diberikan oleh para ahli untuk membuktikan suatu fakta. Hasil penelitian berupa web yang digunakan oleh admin untuk mempesentasikan kemampuan pakar dan aplikasi android yang digunakan oleh user untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman anggrek  hitam  serta  penanganan  dan  perawatan.  Pada  uji black box dan  uji  pakar  fungsi  sistem berjalan sesuai yang diharapkan. Aplikasi sistem pakar ini dibuat dengan menggunakan dua metode yaitu forward chaining dan backward chaining , aplikasi ini dapat digunakan untuk membantu para petani  dalam  mengetahui  hama  yang  menyerang  anggrek  hitam  dan  bagaimana  cara penanganannya. Hasil  perhitungan manual dan secara sistem, bahwa gejala daun menguning dan daun layu dengan masing-masing bobot user 1 dan 0.6 anggrek hitam terkena penyakit busuk lunak 87.20%
Kata Kunci :
Anggrek hitam, Sitem pakar, Forward chaining, Backward chaining, Certainty factor.

## Abstract:
Black Orchid (Coelogyne Pandurata) is one of the endemic natural orchids of Kalimantan, black orchid is included in the orchid protected by the government because it is threatened with extinction and is listed in Government Regulation of the Republic of Indonesia Number 7 of 1999. Expert system is a computer-based system that uses knowledge, facts and reasoning techniques in solving problems using the forward chaining and backward chaining methods as a system flow which is a tracking process, while the certainty factor is a certainty value that has been given by experts to prove a fact. The results of the research are in the form of a web that is used by admins to present expert abilities
and android applications that are used by users to diagnose pests and diseases on black orchid plants as  well  as  handling  and  care.  In  the  black  box  test  and  expert  test  the  system  functions  run  as expected. This expert system application is made using two methods, namely forward chaining and backward chaining, this application can be used to assist farmers in knowing the pests that attack black  orchids  and  how  to  handle  them.  The  results  of  manual  and  system  calculations,  that  the symptoms of yellowing leaves and wilted leaves with user weights of 1 and 0.6 respectively, black orchids affected by soft rot disease 87.20%

## Keywords:
Black orchid, Expert system, Forward chaining, Backward chaining, Certainty factor

## 1. Pendahuluan
Anggrek Hitam dalam bahasa latinnya Coelogyne Pandurata merupakan salah satu anggrek alam endemik  Kalimantan[1]. Menyusutnya luas hutan dan perburuan anggrek hitam untuk  dijual kepada para  pecinta  dan  kolektor  anggrek,  serta  mudahnya  diserang  oleh  hama  tanaman  dan  penyakit membuat anggrek semakin langka. Hama dapat diartikan dengan hewan pengganggu yang menyerang bagian-bagian tanaman anggrek, sehingga  menyebabkan anggrek tidak  maksimal atau  bahkan bisa menyebabkan kematian [2]
Anggrek  hitam  juga  mempunyai  banyak  manfaaat  seperti:  Menghentikan  pendarahan  rahim, mengatasi  pendarahan  internal  di  dalam  perut,  Anti-diare,  mengatasi  disentri,  mengobati TBC , mengobati sakit maag, mengobati TBC usus, membantu pertumbuhan dan meningkatkan kekebalan tubuh  dan  sebagai  tanaman  hias . Bentuk  bunga  yang  unik  menyebabkan  anggrek  ini  diekploitasi. Kegiatan eksploitasi anggrek hitam dari alam akan berdampak pada kepunahan apabila tidak dilakukan usaha pelestarian[3]. Selain itu anggrek hitam termasuk dalam anggrek yang dilindungi oleh pemerintah yang tercantum dalam Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 7 Tahun 1999 yang dikeluarkan pada tanggal 27 Januari 1999[4]
Kesulitan dalam mengidentifikasi hama dan penyakit dari anggrek hitam menjadi permasalahan utama  dikarenakan  terbatasnya  pengetahuan  para  pembudidaya  mengenai  hama  serta  sedikitnya jumlah pakar penyakit tanaman anggrek sehingga penyebaran penyakit tanaman anggrek hitam tidak dapat tertangani dengan cepat[5]. Selain itu, dibutuhkan juga peran seorang pakar untuk mengetahui spesies anggrek hitam berdasarkan ciri-ciri fisiknya. Oleh karena itu, diperlukan bantuan seorang ahli yang ahli dalam mengatasi penyakit tanaman anggrek hitam dan hama serangga. Namun, ahli hama tidak  selalu  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah.  Berdasarkan  keadaan  tersebut,  maka  pada penelitian ini, aplikasi sistem pakar  dibuat berbasis mobile dengan platform yang digunakan adalah Android . Aplikasi  dibuat  berbasis mobile agar  aplikasi  yang  dibuat  bisa  digunakan  kapan  saja  dan dimana saja.
Berdasar  latar  belakang  diatas  maka  penulis  membuat  judul  “Sistem  Pakar  Pegidentifikasian Hama  dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Anggrek  Hitam  Mengunakan  Metode  Forward  Chaining  dan Backward Chaining” yang diharapkan dapat memberikan solusi  dari permasalahan yang sesuai pada gejala-gejala penyakit pada tanaman anggrek hita

## 2. Metode Penelitian

## 1.2.1 Metode Forward Chaining
Dalam  sistem  pakar  ini  digunakan  metode  runut  maju (forward  chaining) yang  berarti menggunakan aturan kondisi-aksi[9]. Data yang sudah tersimpan akan digunakan untuk menentukan aturan mana yang dijalankan, kemudian akan diambil kesimpulan. Metode forward chaining digunakan karena pada sistem pakar ini pengguna memilih fakta terlebih dahulu  yang sesuai dengan dirinya, lalu dibuat konklusi atas fakta yang telah dipilih sebelumnya[10].
Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri (IF dulu). Dengan kata dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis. Forward Chaining berangkat dari kiri ke kanan, yaitu  dari  premis  menuju  kepada  kesimpulan  akhir,  metode  ini  sering  disebut  data  driven  yaitu pencarian dikendalikan oleh data yang diberikan[11].

## 1.2.2 Metode Backward Chaining
Backward chaining atau Backward Reasoning merupakan salah satu dari metode inferensi yang dilakukan untuk di bidang kecerdasan buatan. Backward chaining dimulai dangan pendekatan tujuan atau goal oriented atau hipotesa[12].   Pada backward chaining kita akan bekerja dari konsekuen ke antesendent untuk melihat apakah terdapat data yang mendukung konsekuen tersebut. Pada metode inferensi  dengan backward chaining akan  mencari  aturan  atau  rule  yang  memiliki  konsekuen  yang mengarah kepada tujuan yang diskenariokan/diinginkan.Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kanan (THEN dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari hipotesis terlebih dahulu, dan  untuk  menguji  kebenaran  hipotesis  tersebut  harus  dicari  fakta-fakta  yang  ada  dalam  basis pengetahuan[13]

## 1.2.3 Metode Certainty Factor
Faktor ketidakpastian merupakan suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar. Metode ini sangat cocok untuk sistem pakar yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti [14]

## Rumus/Persamaan
Certainty factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukan besarnya kepercayaan. CF didefinisikan sebagai pada persamaan 1 berikut, [14]:
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝑀𝐵(𝐻, 𝐸) − 𝑀𝐷(𝐻, 𝐸) (1)
Keterangan:
CF[h,e] : Faktor kepastian
MB[h,e] : Ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h MD[h,e] : Ukuran ketidakpercayaan terhadap hipotesis h h : Hipotesis (dugaan)
e : Evidence (peristiwa atau fakta)
Formula  dasar  digunakan  apabila  belum  ada  nilai  CF  untuk  setiap  gejala  yang  menyebabkan penyakit. Kombinasi certainty factor yang digunakan untuk mengdiagnosa kerusakan adalah[15]:
1. Certainty  Factor  untuk  kaidah  dengan  premis/gejala  tunggal  (single  premis  rules),  digunakan persamaan (2).
CFgejala = CF[user] ∗ 𝐶𝐹[𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟] (2)
2. Apabila terdapat kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similiary concluded rules) atau lebih dari satu gejala, maka CF selanjutnya dihitung dengan persamaan:
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 ∗ (1 − 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑) (3)
3. Sedangkan untuk menghitung persentase terhadap kerusakan, digunakan persamaan:
𝐶𝐹𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 ∗ 100% (4)
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Perancangan Sistem
a. Tampilan Menu Diagnosa Gejala
Gambar 1 : Tampilan menu diagnosa Pada Gambar 1 adalah menu diagnosa penyakit yang digunakan user untuk memilih gejala yang berguna untuk mmendiagnosa penyakit pada tanaman anggrek hitam serta tingkat persentasi nilai ketidakpastiannnya.
b. Tampilan Menu Diagnosa Penyakit
Pada Gambar 2 yaitu tampilan hasil diagnosa yang didapat dari gejala-gejala yang dipilih oleh user melalui penyakit.
c. Tampilan Menu Hasil Diagnosa Penyakit
Gambar 3: Tampilan hasil diagnosa penyakit
Pada  Gambar  3  yaitu  tampilan  adalah  menu  diagnosa  penyakit  yang  digunakan user untuk memilih gejala yang berguna untuk  mendiagnosa gejala pada tanaman anggrek hitam serta tingkat persentasi nilai akurasinya
d. Tampilan Menu Hasil Diagnosa Gejala
Gambar 4 tampilan hasil diagnosa gejala
Pada Gambar 4 yaitu tampilan hasil diagnosa yang didapat dari gejala-gejala yang dipilih oleh user .

## 3.2 Perhitungan manual
Untuk menentukan hasil diperlukan data gejala sebagai contoh user telah memilih beberapa gejala. Data gejala yang dipilih user memiliki nilai cf kombinasi sebagai berikut:
Tabel 1 : Gejala yang terpilih oleh pakar No Gejala Terpilih Nilai CF 1 Daun menguning 0.8 2 Daun layu 0.6 Tabel 2 : Gejala yang terpilih oleh user No Gejala Terpilih Nilai CF 1 Daun menguning 1 2 Daun layu 0.6 Tabel 3 : Hama dan Penyakit yang terhubung No Gejala yang terpilih Hama dan Penyakit 1 Daun menuning Busuk lunak 2 Daun layu Busuk lunak 3 Daun menuning Busuk akar 4 Daun menguning Layu fusarium 5 Daun layu Kumbang gajah
Pada tabel diatas dapat diketahui sebagai penakit dan hama yang terhubung dengan gejala- gejala  pilihan  user.  hama  tersebut  memiliki  persentase  masing-masing  pada  sistem.  Sistem  akan menampilka hama dengan urutan yang dimulai dari persentase tertinggi. Perhitungan manual dari tiap- tiap hama dijabarkan sebagai berikut.
Rumus untuk mencari persentase dari nilai CF tiap gejala.
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 ∗ (1 − 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑)
1. Busuk lunak Daun menguning   : nilai pakar*nilai user
= 0.8 * 1 = 0.8 Daun layu : nilai pakar*nilai user = 0.6*0.6 = 0.36 Cf gabungan : 0.8 + 0.36 * (1-0.8) = 0.872 Cf persentasi :  0.872 * 100%
= 87.20%
2. Busuk akar
Daun menguning :nilai pakar*nilai user
= 0.8*0.8
= 0.48 Cf persentase       : 0.48*100% = 48%
3. Layu fusarium
Daun menguning : 0.8*1 = 0.8 Cf persentase      : 0.8*100% = 80% 4. Kumbang gajah Daun layu          : 0.6*0.6 = 0.36 Cf persentase    : 0.36*100% = 36%
Jadi untuk gejala daun menguning (sangat yakin) dan daun layu (cukup yakin) adalah penyakit busuk lunak 87.20%

## 3.3 Pengujian Pakar
Pengujian verifikasi pakar adalah pengujian dengan cara membandingkan hasil diagnosa dari pakar dengan hasil diagnosa dari sistem, tabel pengujian dapat dilihat table 4.
Tabel 4 : Pengujian Pakar Nama kasus Gejala Sistem Pakar Keteranga n Kasus 1 G001,G002, G003, G012 Penyakit Busuk Akar Penyakit Busuk Akar Benar Kasus 2 G001,G0016, G020 Penyakit Busuk Lunak Penyakit Busuk Lunak Benar Kasus 3 G001, G004 Penyakit Layu Fusarium Penyakit Layu Fusarium Benar Kasus 4 G002, G006 G007 Hama kumbang gajah Hama kumbang gajah Benar Kasus 5 G003, G008 Hama kumbang perisai Hama kumbang perisai Benar Kasus 6 G011 ,G015 Hama thrips anggrek  Hama thrips anggrek Benar Kasus 7 G017 ,G018 Hama tungau anggrek  Hama tungau anggrek Benar Kasus 8 G008 ,G019 Hama siput telanjang Hama siput telanjang Benar Kasus 9 G06 ,G010 Hama ulat bunga Hama ulat bunga Benar Kasus 10 G01 ,G02 Penyakit Busuk Lunak Penyakit Busuk Lunak Benar
Dari Tabel 4 didapatkan hasil cross check antara sistem dengan pakar diperoleh nilai kecocokan sebanya 10 kasus yang berbeda sehingga persentasi akurasinya sebesar 100%.

## 3.4 Pengujian Blacbox
Pengujian dilakukan dengan metode Blackbox untuk menguji fungsional sistem.
Gambar 5:  Pengujian Blackbox Admin No Proses Yang Diuji Hasil Yang Diharapkan Berhasil Ya Tidak 1 Login Menampilkan Halaman Login Admin √ 2 Dashboard Admin Menampilkan Dashboard Admin √ 3 Lihat Data Gejala Menampilkan Data Gejala √ 4 TambahGejala Menampilkan Form TambahGejala √ 5 Edit Gejala Menampilkan Form Edit Gejala √ 6 Hapus Gejala Menghapus Data Gejala √ 7 Lihat Data Penyakit Menampilkan Data Penyakit √ 8 Tambah Penyakit Menampilkan Form Tambah Penayakit √ 9 Edit Penyakit Menampilkan Form Edit Penyakit √ 10 Hapus Penyakit Menghapus Data Penyakit √ 11 Lihat data Perawatan Menampilkan Data Perawatan √ 12 Tambah Perawatan Menampilkan Form Perawatan √ 13 Edit Perawatan Menampilkan Form Edit Perawatan √ 14 Hapus Perawatan Menghapus data Perawatan √ 15 Lihat data informasi Menampilkan Data Informasi √ 16 Tambah Perawatan Menampilkan Form Tambah Perawatan √ 17 Edit Data User Menampilkan Form Edit User √ 18 Hapus Data User Menghapus Data User √
Dapat dilihat dari Gambar 5:  Pengujian Blackbox Admin semua proses pada sisi admin berjalan dengan sebagaimana mestinya sesuai dengan yang diharapkan pada proses perancangan sistem.
Tabel 6: Pengujian Blackbox user No Proses Yang Diuji Hasil Yang Diharapkan Berhasil Ya Tidak 1 Perawatan Menampilkan Data Perawatan √ 2 Daftar Penyakit Menampilkan Hasil Diagnosa √ 3 Diagnosa Gejala Menampilkan Data Hama √ 4 Info Menampilkan Pertanyan Dan Pilihan Gejala √
Dapat dilihat dari Gambar 5:  Pengujian Blackbox AdminUsersemua proses pada sisi user berjalan dengan sebagaimana mestinya sesuai dengan yang diharapkan pada proses perancangan sistem.
Berdasarkan pengujianblackbox admin dan blackbox user yangtelah dilakukan oleh sistem yang telah dibuat, pada validasi uji coba menggunakan perangkat lunak (Black Box) telah sesuai dengan hasil yang di harapkan oleh system.

## 3.5 Penyakit dan Hama
Pada analisis data hama penyakit terdapat 9 hama dan penyakit, data-data tersebut dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7: kode hama dan peyakit No Kode penyakit Nama hama dan penyakit 1 P1 Penyakit busuk lunak 2 P2 Penyakit busuk akar 3 P3 Penyakit layu fusarium 4 P4 Hama kumbang gajah 5 P5 Hama kumbang perisai 6 P6 Hama thrips anggrek 7 P7 Hama tungau anggrek 8 P8 Hama siput telanjang 9 P9 Hama ulat bunga

## 3.6 Data Gejala
Pada analisis data gejala terdapat 20 gejala yang disebabkan oleh hama dan penyakit pada tanaman anggrek hitam, data-data tersebut dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8: Kode Gejala No Kode Gejala Gejala Bobot 1 G01 Daun menguning 0.8 2 G02 Daun layu 0.6 3 G03 Daun gugur 0.4 4 G04 Daun mengering 0.6 5 G05 Daun bergerigi 0.6 6 G06 Bercak hitam pada daun 0.8 7 G07 daun terdapat bekas gigitan dan telur 0.6 8 G08 Daun bolong tak beraturan 1 9 G09 Layu pada bunga 0.4 10 G010 Bunga rusak/tidak utuh 0.4 11 G011 Bunga berguguran 0.4 12 G012 Ada bagian akar yang terluka 0.6 13 G013 Akar berair 0.4 14 G014 Akar berwarna coklat kemarahan dan lembek 0.4 15 G015 Daun dan tangkai berubah warna abu abu 0.6 16 G016 Buff berair/lunak 1 17 G017 Bagian atas daub berwarna coklat 0.8 18 G018 Daun dan tangkai berubah warna coklat 0.6 19 G019 Daun terdapat lendir dan kotoran 1 20 G020 Mengeluarkan aroma tidak sedap 0.8

## 3.7 Pohon Keputusan
Pembuatan  pohon  keputusan  bertujuan  untuk  membantu  menyederhanakan  dalam  proses akuisisi  pengetahuan.  Pohon  keputusan  dirancang  dalam  tujuan  untuk  mengetahui  atribut  (kondisi) yang  dapat  direduksi  sehingga  mempermudah  dalam  proses  pencarian  keputusan.  Gambar  pohon keputusan  sistem  pakar  diagnosa  hama  padi  mengunakan  metode  forward  chaining  dan  backward chaining dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5: Pohon keputusan

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian Sistem Pakar Pengidentikasi Hama dan Penyakit  Pada Tanaman Anggrek  Hitam  Menggunakan  Meode Forward  Chaining dan Backward  Chaning ,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Aplikasi  sistem  pakar  ini  dibuat  dengan  menggunakan  dua  metode  yaitu forward  chaining dan backward chaining , aplikasi ini dapat digunakan untuk membantu para petani dalam mengetahui hama yang menyerang anggrek hitam dan bagaimana cara penanganannya.
2. Berdasarkan hasil pengujian blackbox pada metode forward chaining ( diagnosa gejala) dan backward chaining (daftar penyakit berserta solusinya) aplikasi ini berjalan dengan baik.
3. Untuk gejala daun kuning dan daun layu dengan masing-masing nilai ketidakpastiaan user 1 dan 06 adalah penyakit busuk lunak 87.20%

## Pustaka
[1] G. H. Wastito, “Bab II Landasan Teori Anggrek Hitam,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2018.
[2] S.  J.  Kustini,  “Anggrek  Hitam,” Yayasan  WWF-  Indones. ,  pp.  1–2,  2011,  [Online].  Available: https://www.wwf.or.id/?33062/Anggrek-Hitam-Coelogyne-pandurata
[3] P. . J.A. Barrowman, “Jenis Hama Pada Tanaman,” no. 1990, pp. 38–59, 1994.
[4] Presiden  Republik  Indonesia,  “Peraturan  Pemerintah  Republik  No  7  Tahun  1999  Indonesia Tentang Pengawetan Jenis Tumbuhan dan Satwa,” pp. 1–18, 1999.
[5] Ansori, “Habitat Anggrek Hitam,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 3, no. April, pp. 49– 58, 2015.
[6] A.  Deprianto,  Wamiliana,  “Pengembangan  Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Mobile  Untuk Mengidentifikasi Penyebab Kerusakan Telepon Seluler Dengan Menggunakan Metode Forward Dan Backward Chaining,” J. Komutasi , vol. 1, no. Sistem Pakar, pp. 1–9, 2015.
[7] M.  W.  Pangestika  and  A.  C.  Siregar,  “Reduced  Rule  Base  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa Penyakit Balita Gizi Buruk Di Kalimantan Barat,” Cybernetics , vol. 3, no. 01, pp. 36–48, 2019, doi: 10.29406/cbn.v3i01.1818.
[8] A.  N.  D.  Soetarmono,  Athiyah,  R.  Munarto,  J.  Tanjung,  A.  S.  M.  Lumenta,  and  B.  A.  Sugiarso, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit HPV (Human Papilloma Virus),” E-journal Tek. Elektro dan Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 28–39, 2018.
[9] Y. Irawan, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Stroke Dengan ( Studi Kasus Rumah Sakit Umum Daerah Selasih Pangkalan Kerinci ),” Riau J. Comput. Sci. , vol. 7, no. 01, pp. 47–52, 2021, [Online]. Available: https://e-journal.upp.ac.id/index.php/RJOCS/article/view/2074
[10]  R.  Himawan,  “Sistem  Pakar  Dengan  Metode  Forward  Chaining  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Chikungunya,” Skripsi , pp. 1–49, 2017.
[11]  D. T. Kusuma, S. Karmila, and T. A. Nova, “Forward Chaining Dalam Diagnosis Penyakit Tumbuhan Allium  Cepa  Var  Aggregatum,” Petir ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  164–178,  2018,  doi: 10.33322/petir.v11i2.347.
[12]  D. E. C. Na and C. Hipertensiva, “Perancangan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit,” pp. 2–19.
[13]  B. Yuwono, “Pengembangan Sistem Pakar Pada Perangkat Mobile Untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi,” Semin.  Nas.  Inform.  2010  (semnasIF  2010) ,  vol.  1,  no.  Seminar  Nasional  Informatika semnasIF, pp. 42–50, 2010.
[14]  S. Maharani, P. Dan, and B. Masalah, “Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Mendeteksi Dini Penyakit Tropis Pada Balita,” J. Inform. Mulawarman Ed. Februari , vol. 8, no. 1, pp. 20–24, 2013.
[15]  R.  Rachman  and  A.  Mukminin,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar Penentuan Minat dan Bakat Siswa SD,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 90, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.6828.

## Lampiran
1. Dokumentasi  mewawancarai  pakar  anggrek  di  UPT  Agribisnis  kota Pontianak bapak Ulung Sunandar S.P
2. Dokumentasi penyerahan aplikasi ke pihak UPT