Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pakcoy Hidroponik Pada Unit Usaha Sehati Farm Dengan Metode Forward Chaining Dan Naive Bayes
Amara Dian Safitri *1 , Budi Hartono 2 1,2 Progam Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank (Unisbank) Semarang Jl. Trilomba Juang No 1 Semarang 50241 e-mail : *1 amarasafitri18@gmail.com , 2 budihartono@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Unit  Usaha  Sehati  Farm  yang  berada  di  Desa  Klidang  Wetan,  Kabupaten  Batang merupakan  unit  usaha  tanaman  sayuran  dengan  menggunakan  teknik  budidaya  hidroponik. Budidaya ini didirikan oleh Bapak Sajuri pada tahun 2017 yang awal mula didirikannya hanya menekuni  sebuah  hobi  yang  akhirnya  dengan  melihat  propsek  pemasaran  sayur  hidroponik  di daerah perkotaan yang sangat meningkat, akhirnya budidaya tersebut berkembang menjadi unit usaha  tanaman  sayuran  hidroponik.  Sayuran  yang  ditanam  di  unit  usaha  sehati  farm  salah satunya adalah sayuran Pakcoy. Sayuran pakcoy memiliki penyakit tanaman yang diakibatkan oleh      hama  seperti  ulat  daun,  kutu  loncat,  kutu  apid,  belalang,  dan  busuk  daun.  Dari permalasahan tersebut maka dilakukan penelitian menggunakan metode forward chaining dan naïve  bayes  dimana  metode  forward  chaining  bekerja  dengan  malakukan  pencarian  atau penelusuran dari berbagai permasalahan dan metode naïve bayes digunakan untuk menghitung suatu  nilai  probabilitas  keakuratan  pada  penelitian  tersebut.  Pembuatan  sistem  pakar menggunakan bahasa pemrogaman PHP dan MySQL berbasis Website sehingga system pakar yang dihasilkan dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit  tanaman sayur pakcoy hidroponik dan terwujudya tampilan sistem dengan fitur yang lengkap dan mudah  dipahami.

## Kata Kunci : tanaman hidroponik, gejala penyakit, system pakar

## Abstract
Sehati  Farm  Business  Unit,  located  in  Klidang  Wetan  Village,  Batang  Regency,  is  a vegetable  growing  business  unit  using  hydroponic  cultivation  techniques.  This  cultivation  was founded by Sajuri in 2017, when he was initially founded just to pursue a hobby, but finally, seeing the prospect of marketing hydroponic vegetables in urban areas which was increasing greatly, finally the cultivation developed into a hydroponic vegetable growing business unit. One of the vegetables grown in the Sehati Farm business unit is Pakcoy vegetables. Pakcoy vegetables have plant diseases caused by pests such as; Leaf caterpillars, fleas, apids, grasshoppers and leaf rot. Based on these problems, the author conducted research using forward chaining and naïve Bayes methods where the forward chaining method works by searching or tracking various problems and the naïve Bayes method is used to calculate a probability value of accuracy in the research. In creating an Expert system that uses a programming language Website-based PHP and MySQL so  that  the  resulting  expert  system  can  be  used  to  diagnose  diseases  of  hydroponic  pak  choy vegetable plants and create a system display with complete and easy to understand features.
Keywords: hydroponic plants, disease symptoms, expert system

## 1. PENDAHULUAN
egara  Indonesia  adalah  negara  yang  termasuk  dalam  negara  agraris  karena  sebagian penduduknya  bermata  pencaharian  menjadi  petani.  Hal  ini  disebabkan  karena  negara Indonesia didukung oleh iklim dan cuaca yang mendukung serta sektor lahan pertanian yang luas dan  subur.  Semakin  pesatnya  pertumbuhan  penduduk  saat  ini,  mengakibatkan  lahan  semakin berkurang,  karena  banyak  lahan  kosong  yang  beralih  fungsi  menjadi  ruang  publik  seperti; pembangunan jalan, perumahan, tempat usaha, pabrik dan lain sebagainya. Akibatnya para petani khususnya  petani  di  daerah  perkotaan  mengalami  kekurangan  lahan,  tetapi  dengan  adanya perkembangan  teknologi  informasi  pada  salah  satu  bidang  pertanian,  Maka  untuk  mengatasi permasalahan tersebut petani mulai mencoba menggunakan teknik penanaman yang inovatif dan modern yaitu teknik penanaman dengan metode hidroponik.[1]
Teknik  penanaman  yang  menggunakan  air  sebagai  medianya  yaitu  disebut  dengan budidaya  hidroponik,  budidaya  hidroponik  identik  dengan  penanaman  sayur  dan  buah,  karena budidaya  hidroponik  menghasilkan  produk  yang  lebih  baik  dan  segar.  Pada  saat  penanaman budidaya hidroponik media tanam yang digunakan yaitu rockwool. Seperti halnya dengan Unit Usaha Sehati Farm yang berada di Desa Klidang Wetan, Kabupaten Batang merupakan unit usaha tanaman sayuran dengan menggunakan teknik budidaya hidroponik. Budidaya ini didirikan oleh Sajuri,  S.P.,  M.P  pada  tahun  2017  yang  awal  mula  didirikannya  hanya  menekuni  sebuah  hobi yang  akhirnya  dengan  melihat  propsek  pemasaran  sayur  hidroponik  di  daerah  perkotaan  yang sangat meningkat dan baik akhirnya budidaya tersebut berkembang menjadi unit usaha tanaman sayuran hidroponik
Berikut  merupakan  beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  dengan  penelitian  penerapan metode Forward Chaining dan Naive Bayes : Ramadhan, M dkk (2021) Sistem pakar tanaman hidroponik berbasis Android dengan menggunakan software Android Studio merupakan sistem yang dirancang menggunakan IoT yang memiliki perangkat utamanya yaitu sensor output dengan mikrokontroler dan menggunakan database sebagai user id interface didalam pembuatan sistem hidroponik.  Pengujian  sistem  ini  menggunakan  metode certainly  factor dengan  dilakukan pengujian certainty  factor secara  manual  dan  menggunakan  sistem,  Pengujian  akurasi  sistem, Pengujian  integrasi  dengan  alat.  Sebelum  melakukan  penguji  yang  harus  dipersiapkan  yaitu mengumpulkan beberapa gejala pada tanaman hidroponik seperti selada dan kangkung, dengan mengecek  kadar  PH  dan  larutan  yang  digunakan.Sehingga  mendapat  aplikasi  yang  dapat mengatur ukuran PH dan TDS pada suatu tanaman.[2]
Nugraha, I., & Siddik, M. (2021) Sistem pakar yang dibuat untuk mendeteksi tanaman hidroponik dengan pembuatan menggunakan beberapa yang digunakan yaitu metode CBR adalah Case Based Reasoning dan menggunakan Algoritma Nearst Neightbor (k-NN). Sehingga dengan adanya  pembuatan  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat  membantu  petani  untuk  mengetahui beberapa diagnosa penyakit yang menyerang tanaman hidroponik secara tepat dan akurat tanpa mengundang  seorang  pakar,  kita  bisa  menggunakan  beberapa  metode  seperti, Case  Based Reasoning dapat  membatu  dalam  penentuan  nilai  kepastian  dan  memberikan  solusi  dalam perawatan dan penanganan tanaman hidroponik.[3]
Rahman, R. Z., & Padilah, T. N. (2021). Sistem pakar yang digunakan untuk tanaman hidroponik cabai ini menggunakan beberapa metode yaitu theorema bayes, yakni metode yang menghitung ketidakpastian data menjadi suatu data yang pasti. Dalam penelitian ini menggunakan metodologi  ESDLC (Expert  System  Development  Life  Cycle). Pengujian  sistem  pakar  ini menggunakan sistem pengujian dengan metode Black box testing sehingga setelah melakukan uji menggunakan  theorema  bayes  dalam  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  bahwa  penyakit  yang menyerang pada tanaman cabe yaitu kutu daun dan virus kuning.[4]
Sistem pakar yang dibangun berguna untuk menyelesaikan suatu permasalahan dan dapat memecehkan  permasalahan  layaknya  seorang  pakar  [5].  Metode  yang  digunakan Forward Chaining untuk penarikan kesimpulan berdasarkan fakta- fakta yang telah diketahui dan Naive Bayes untuk pengklasifikasian dan memprediksi suatu probilitas yang ada dengan memerlukan jumlah data yang kecil sehingga dapat bekerja lebih baik dan efektif.

## N

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Pada  Gambar  1  merupakan  alur  penelitian  dalam  pembuatan  system  pakar  hidroponik pakcoy :
Gambar 1 Alur Penelitian
1. Observasi
Pada penelitian ini, dilakukan pengamatan langsung ketempat penelitian dengan datang langsung ke tempat budidaya tanaman hidroponik pakcoy yang berada di Desa Klidang Wetan Kabupaten Batang dengan tujuan agar mendapat informasi tentang penelitian yang akan di bahas yaitu diagnosa penyakit tanaman hidroponik pakcoy.
2. Wawancara
Pada  tahapan  wawancara  dilakukan  proses  tatap  muka  antara  dua  orang  dengan  tanya jawab secara lisan kepada narasumber yang bersangkutan. Pada penelitian ini dilakukan wawancara  kepada  Bapak  Sajuri,  S.P.,  M.P  selaku  pendiri  Usaha  Sehati  Farm  dengan tujuan mendapat informasi mengenai budidaya tanaman hidroponik pakcoy.
3. Perancangan Sistem
Pada tahapan ini merupakan proses perancangan suatu kerangka system yang dilakukan menghasilkan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  pada  tanaman  Hidroponik  Pokcoy menggunakan metode Forward Chaining dan Naïve Bayes.
4. Imlementasi Sistem
Pada  tahapan  ini  penerapan  system  dari  kerangka  yang  sudah  dibuat  pada  tahapan perancangan system tersebut.
5. Pengujian Sistem
Pada tahapan ini dilakukan pengujian dengan menggunakan system pengujian black box testing dengan  cara  menguji  pada  setiap  fungsi  fungsi  sistem  yang  ada  atau  setiap interface yang ada seperti menguji halaman tampilan, kegunaan system berjalan sesuai yang diharapkan atau tidak .
6. Kesimpulan
Pada  pembahasan  kesimpulan  akan  didapatkan  kesimpulan  mengenai  penelitian  yang sudah dibahas.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  yang  termasuk  didalam  kecerdasan  (Artificial Intelligent), ada beberapa definisi sistem pakar sendiri yaitu merupakan progam komputer yang dibuat untuk merancang sebuah sistem yang menyerupai seorang pakar yang dimana pada sistem pakar sendiri menggunakan beberpa sistem yaitu system (knowledge), dalam sistem ini berguna untuk menyelesaikan suatu permasalahan dan dapat memecehkan permasalahan layaknya seorang pakar.[5]
484  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 481 - 492

## 2.3 Metode Forward Chaining
Metode Forward Chaining ialah metode yang berupa penarikan kesimpulan berdasarkan fakta-  fakta  yang  telah  diketahui  sampai  mendapatkan fakta  baru dengan  memakai  aturan rule sampai mendapatkan hasil kesimpulanyang tepat sesuai dengan fakta yang ada. Dalam pengujian kesimpulan,  penggunaan  metode  forward  chaining  menggunakan  pengujian  hipotesa  yang diawali dengan IF (jika) dengan menganalisis permasalahan kepada solusinya. Pada Gambar 2 merupakan gambar pola metode forward chaining :

## Gambar 2 Pola Metode Forward Chaining
Pada  Gambar  3  terdapat  fakta  yang  telah  diketahui  dari  mekanisme  Metode Forward Chaining dalam diagnosis Penyakit Sayuran Hidroponik Pakcoy :
Gambar 3 Mekanisme Metode Forward Chaining

## 2.4 Metode Naïve Bayes
Metode  Naive  Bayes  merupakan  metode  pengklasifikasian  untuk  memprediksi  suatu probilitas yang ada dengan memerlukan jumlah data yang kecil untuk pengklasifikasian sehingga metode naïve bayes dapat bekerja lebih baik dan efektif. Pada metode naïve bayes terdapat tiga langkah untuk menghitung nilai prior, menghitung likelihood , menghitung posterior dari ketiga langkah tersebut didapat nilai dari perkalian prior dan likehood yang nantinya untuk keputusan akhir keputusan diambil dari nilai posterior yang tertinggi. Probabilitas bayes digunakan sebagai penggendali ketidakpastian antara theorema theorema yang ada seperti[7] :
P(H | E)= P(H |E) = p(E | H) . P(H) (1) Keterangan :
P(H | E) =Probabilitas yang hipotesis H jika diberikan evidence hasilnya E P(E | H) = Probabilitas yang munculnya evidence jika diketahui hasilnya hipotesis H P(H) = Probabilitas yang nilainya H tidak mengandung beberapa unsur P(E) = Evidence
Pada  metode  naive  bayes  terdapat  beberapa  langkah  perhitungan  untuk  mendapatkan hasil  presentasenya,  berikut  merupakan  langkah  langkah  perhitungan  metode  naive  bayes berdasarkan data gejala dan penyakit :
1. Dapat menentukan hasil keputusan dari suatu permasalahan
2. Dari beberapa gejala dapat mengindetifikasi beberapa hal
3. Dapat menghitung dan mendiagnosa beberapa penyakit

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Menentukan Diagnose Penyakit, Gejala, dan Nilai Naïve Bayes
Tabel  keputusan  sistem  pakar  penyakit  sayuran  hidroponik  pakcoy  menggunakan  metode Naive  Bayes ditunjukkan  pada  tabel  1.  Angka  0  pada  table1  diartikan  tidak  terdapat  gejala terhadap penyakit sedangkan angka 1 menunjukan gejala pada penyakit yang terkait.
Tabel 1 Penyakit
Konsultasi dilakukan oleh Bapak Sajuri, S.P., M.P yang merupakan pemilik  di Unit Sehati Farm, berikut merupakan implementasi dan perhitungan menggunakan metode naive bayes .
Tabel 1 Gejala
Berdasarkan  pemilihan  gejala  pada  tabel  sampel  kasus  diagnosa  penyakit  sayuran hidroponik pakcoy maka langkah penyelesaiaannya adalah :
1. Menentukan  penyakit  yang  muncul  pada  sampel  kasus  diagnosa  gejala  penyakit  sayuran hidroponik  pakcoy.  Berdasarkan  gejala  tersebut,  maka  didapatkan  dua  kemungkinan  jenis penyakit  dengan  probabilitas penyakitnya  adalah  Bercak  Daun  (P002)  dan  Embun  Upas (P004). Setiap jenis penyakit yang berhubungan dengan gejala yang dipilih harus dihitung  nilai kepastiannya  yang  kemudian  kesimpulan  dibuat  berdasarkan  nilai.  kepastian  tertinggi, Selanjutnya yaitu menghitung nilai probabilitas gejala dari P002 dan P004.
2. Dapat menghitung beberpa nilai yang diambil dari probabilitas suatu penyakit.
a. Penyakit Bercak Daun (P002)
• Perhitungan probabilitas penyakit Bercak Daun (P002)
Berikut rumus dalam menghitung penyakit (P002) Bercak Daun :
P002 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 (2) = 1 = 8 = 0,125 Keterangan :
• Jumlah  kemungkinan  penyakit  yang  timbul  merupakan  jumlah  prediksi  minimal kemungkinan penyakit yang timbul pada tabel keputusan
• Total semua penyakit merupakan jumlah penyakit berdasarkan tabel keputusan.
• Selanjutnya yaitu menghitung setiap gejala penyakit yang timbul , berikut merupakan rumus menghitung probabilitas gejala yang timbul
Gejala = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 (3) Keterangan : P001  P002  P003  P004  P005  P006  P007  P008 G001  1 0 0 0 0 0 0 0 G002  0 0 1 0 0 0 0 0 Kode Gejala Gejala P006 Munculnya bercak berwarna abu-abu pada daun yang berbentuk bulatan. P007 Bercak membesar dan membusuk.
486  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 481 - 492
• Jumlah kemungkinan, merupakan kemungkinan gejala yang timbul pada penyakit berdasarkan tabel keputusan.
• Jumlah  kemungkinan  penyakit  terhadap  gejala  merupakan  total  jumlah kemungkinan penyakit yang timbul akibat gejala.
• (G006) Munculnya bercak daun berwarna abu abu :
Gejala  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 G006 = 5 = 0,2 • (G007) Bercak membesar dan membusuk :
Gejala  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 G007  = 1
= 0,2
• Langkah  selanjutnya  yaitu  Menghitung  Nilai  Bayes  penyakit  Bercak  Daun (P002)
• G006 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡  𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 P(P002| G006)  = [P(G006 | P002) x P(P002)] [𝑃( 𝐺006 | 𝑃002 )𝑋𝑃(𝑃002)+𝑃( 𝐺006 | 𝑃004 )𝑋𝑃(𝑃004)]
= 0,2 x 0,125 0,2 𝑋 0,125+0 𝑋 0,125 = 1
• G007 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡  𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 P(P002| G007) = [P(G007 | P002) x P(P002)] [𝑃( 𝐺007 | 𝑃002 )𝑋𝑃(𝑃002)+𝑃( 𝐺007 | 𝑃004 )𝑋𝑃(𝑃004)] = 0,2 x 0,125
0,2 𝑋 0,125+0 𝑋 0,125 = 1
b. Penyakit Embun Upas (P004) :
Berikut rumus dalam menghitung penyakit (P004) Embun Upas:
P002 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 = 1 = 8 = 0,125
Keterangan :
• Jumlah  kemungkinan  penyakit  yang  timbul  merupakan  jumlah  prediksi  minimal kemungkinan penyakit yang timbul pada tabel keputusan
• Total jumlah penyakit berdasarkan tabel keputusan.
• Selanjutnya yaitu menghitung setiap gejala penyakit yang timbul ,berikut merupakan rumus menghitung probabilitas gejala yang timbul terhadap penyakit Embun Upas (P004)
1. (G006) Munculnya bercak daun berwarna abu abu :
Gejala =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙
G006  = 0 5 = 0 2. (G007) Bercak Membesar
Gejala =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙
G006  = 0 5
= 0
• Langkah selanjutnya yaitu Menghitung Nilai Bayes penyakit Bercak Daun ( P002)
• G006 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡  𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 P(P002| G006)  = [P(G006 | P002) x P(P002)] [𝑃( 𝐺006 | 𝑃002 )𝑋𝑃(𝑃002)+𝑃( 𝐺006 | 𝑃004 )𝑋𝑃(𝑃004)]
= 0,2 x 0,125 0,2 𝑋 0,125+0 𝑋 0,125 = 1
• G007
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑏𝑢𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡  𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 P(P002| G007)  = [P(G007 | P002) x P(P002)] [𝑃( 𝐺007 | 𝑃002 )𝑋𝑃(𝑃002)+𝑃( 𝐺007 | 𝑃004 )𝑋𝑃(𝑃004)]
= 0,2 x 0,125
0,2 𝑋 0,125+0 𝑋 0,125 = 1
• Menjumlahkan nilai bayes P002 + P004 Hasil Total = Total Bayes P002 + Total Bayes P004
= 1 + 2
= 3
• Menghitung presentase nilai prediksi penyakit
Dapat  disimpulkan  dari  hasil  perhitungan  total  didapatkan  nilai  3.  Angka  tersebut  nantinya  di gunakan  sebagai  pembagi  masing-masing  nilai  bayes  dari  P002  dan  P004  untuk  di ketahuisehingga  dapat  diketahui  beberapa  nilai  presentasinya.Berikut  adalah  hasil  yang didapatkan dari perhitungan tersebut :
a. Bercak Daun (P002)
Total bayes P002 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 x 100%
= 2/3
= 66%
b. Embun Upas (P004)
= Total bayes P002 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 x 100%
= 1/3 = 30%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  presentase  diatas,  didapatkan  nilai  presentase  tertinggi  yaitu penyakit Embun Upas dengan nilai presentase 60%, yang artinya jika terdapat beberapa gejala seperti munculnya bercak berwarna abu-abu, tulang daung menguning, tulang daun kecoklatan, bercak  membesar  dan  terdapat  dibagian  luar  permukaan  yang  rusak  berwarna  abu  abu  maka sayuran hidroponik pakcoy mengalami penyakit Embun Upas.
488  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 481 - 492

## 3.2. Hasil menggunakan Metode Forward Chaining
Berikut meupakan table penyakit sayuran hidropnik pakcoy . Tabel 2 Penyakit Hidroponik
Ada 8 aturan rule dengan menggunakan  operator AND karena menggunakan system pemahaman yang paling dasar yaitu dengan mendiagnosa  penyakit sayuran hidroponik pakcoy  berdasarkan data gejala yang ada.
Tabel 3 Diagnosa Penyakit
Berikut  merupakan  pengimplementasian  cara  mesin  inferensi  bekerja,  yaitu  mendiagnosis penyakit sayuran hidroponik pakcoy berdasarkan gejala yang muncul :
IF  Munculnya  pembengkakan  pada  pangkal batang  yang  disebabkan  oleh  infeksi  pada akar AND Batang kecoklatan THEN Akar Bengkak. Dari contoh tersebut dapat menyimpulkan bahwa jika terdapat gejala munculnya pembengkakan pada pangkal batang yang disebabkan oleh akar dan jika batang kecolatan mesin inferensi atau metode forward chaining akan mendeteksi bahwa gejala tersebut merupakan THEN penyakit Akar Bengkak. Karena pada metode forward chaining bekerja dengan mencocokan kaidah yang ada pada basis pengetahuan dengan fakta yang ada yang terdapat didalam basis data.

## 3.3. Hubungan antara Forward Chaining dan Naïve Bayes
Dalam  penelusuran  jenis  penyakit  dan  gejala  dilakukan  dengan  kombinasi  metode Forward Chaining sebagai basis pengetahuan yang sesuai sehingga mesin penelusuran inferensi berjalan lancar ketika memproses beberapa rules, kemudian rules yang sudah diproses dan benar akan menarik kesimpulan untuk mendapatkan hasil keputusan yang akurat dengan menggunakan metode theorema bayes. Mekanisme kerja pada kombinasi dua metode ini menggunakan metode penelitian  sekuensial  dimana  terdapat  data  kualitatif  dan  data  kuantitatif,  metode forward chaining menggunakan  sekuensial  kualitatif  untuk  mendapatkan  beberapa  data  dan  infromasi sedangkan  metode  naive  bayes  mengguakan  metode  sukuensial  kuantitatif  untuk  melakukan perhitungan  dari  rules  atau  informasi  yang  sudah  didapat  dalam  penelitian forward  chaining . Terdapat pada gambar 4 untuk menjelaskan alur hubungan metode forward chaining dan naive bayes :
No.  Kode  Nama Penyakit 1. P001 Akar Bengkak 2. P002 Bercak Daun Kode Penyakit Aturan P001 IF  Munculnya  pembengkakan  pada  pangkal  batang  yang disebabkan oleh infeksi pada akar AND Batang kecoklatan THEN Akar Bengkak P002 IF Munculnya  bercak  bercak  berwarna  abu  abu  pada  daun yang berbentuk bulatan AND Bercak membesar dan membusuk AND Lubang bergelombong THEN Bercak Daun
Gambar 4 Proses Metode Forward Chaining dan Naive Bayes
3.4 Hasil Pengujian menggunakan Blackbox
Tabel 4 Hasil Pengujian Blackbox No  Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil pengujian  Kesimpulan 1. Pada  halaman login mengkosongk an  email  dan password ketika mau login Sistem  akan  menolak  akses  login dan  akan  ada  pemberitahuan  salah. Karena  system  akan  menerima  login ketika  username  diisi  dengan  nama yang sesuai yang sudah di progam dan pada kolom password harus diisi sesuai Sesuai (valid) 2. Pada halaman Sistem  akan Sesuai Login Admin menampilkan  halaman (valid) mengisi email menu  admin.  Akan dan password muncul tampilan secara benar  dengan fitur fitur yang
sesuai.

## 3.5. Tampilan Antar Muka Pengguna
Implementasi  Sistem  pada  tahap  ini  merupakan  hasil  dari  perancangan  system  yang  telah dilakukan sebelumnya.

## 490  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 481 - 492
Pada tampilan login dapat diakses oleh admin dan user, Dimana user dan admin memasukan username dan password yang sesuai, jika username dan password tidak sesuai maka tidak akan masuk kehalaman login.
Gambar 6 Tampilan Dashboard
Pada  halaman  ini  terdapat  informasi  mengenai  tanaman  hidroponik  pakcoy,  macam macam dan jenisnya, pada pojok seblah kanan terdapat fitur bagian home, login, dan konsultasi yang terdapat infomasi tentang jenis penyakit dan cara pencegahannya.
Gambar 7 Halaman Konsultasi
Pada halaman ini terdapat beberapa informasi tentang penyakit hidroponik pakcoy. .
Gambar 8 Hasil Konsultasi
Pada halaman ini berisi tentang hasil konsultasi pada point yang sudah diisi dengan mendapatkan hasil yang akurat berdasarkan ciri-ciri gejala penyakit yang sudah diisi pada point tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan sistem pakar berbasis website dengan mengimplementasikan metode forward chaining dan metode naïve bayes, untuk penelitian ini dapat ditarik kesimpulan bahwa  penyakit  Bercak  daun  mendapat  nilai  66%  sedangkan  penyakit  Embun  Upas  mendapat nilai 33% , yang artinya penyakit yang didapat dalam peneliitian ini yaitu penyakit Embun Upas. Berdasarkan hasil penelitian sistem pakar diagnosa penyakit dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain yaitu, terwujudnya system pakar diagnose penyakit pada sayuran hidroponil pakcoy menggunakan  metode forward  chaning dan  naïve  bayes.  Sistem  dapat  memonitoring  tentang hama  dan  dapat  membantu  petani  tanaman  pakcoy  hidroponik  untuk  menambah  pemahaman tentang adanya diagnosa penyakit dan cara penanganannya pada tanaman hidroponik pakcoy.

## 5. SARAN
Dalam pembuatan sistem pakar menggunakan metode forward chaining dan naïve bayes untuk kedepannya dapat mengembangkan system pakar tersebut agar lebih bermanfaat baik untuk budidaya  Unit  Usaha  Sehati  Farm  dan  masyarakat  Kabupaten  Batang,  Adapun  saran pengembengan berikutnya yaitu :
1. Memperbanyak informasi tentang jenis penyakit sayuran hidroponik pakcoy
2. Memperbanyak informasi tentang gejala penyakit sayuran hidroponik pakcoy
3. Menambah beberapa fitur seperti fitur laporan yang lebih spesifik berdasarkan jenis sayuran hidroponik pakcoy
4. Menambah fitur jenis penyakit untuk setiap wilayah
5. Menambah jenis sayuran hidroponik lainya seperti sayuran hidroponik selada pada sistem.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberi dukungan  dan semangat terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dillenia A., Hasanah N.N, Mubarok Z, Rusmana, Siry H.Y, Ilham, Arsana I. M. A, & Amri A.A.2019. Sejarah dan Politik Maritim Indonesia, in S. Widjaja dan Kadarusman (eds), Seri Buku Besar Maritim Indonesia. Amafrad Press. Jakarta.
[2]   Ramadhan,  Muhamad,  Muhammad  Ary  Murti,  and  Casi  Setianingsih.  "Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Tanaman Hidroponik Terintegrasi Iot Menggunakan Metode Forward Chaining." eProceedings of Engineering 8.3 (2021).
[3]   Nugraha, I., & Siddik, M., “Penerapan Metode Case Based Reasoning (CBR) Dalam Sistem Pakar Untuk Menentukan Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Hidroponik” (2021)
[4]   Rahman,  R.  Z.,&  Padilah,  T.  N.  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Hama  dan  Penyakit  Cabai Menggunakan Metode Teorema Bayes”. (2021)
[5]   Wijaya, R. (2007). Penggunaan Sistem Pakar dalam Pengembangan portal Informasi untuk Spesifikasi Jenis Penyakit Infeksi. Informatika, 3(1).
[6]   Putra,  Harry  Wahyu.  "Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ginjal  Dengan  Metoda  Forward Chaining."  Jurnal Sains dan Informatika: Research of Science and Informatic 5.1 (2019): 7- 12.
[7]   Nasution,  G.  S.  (2022).  Sistem  Pakar  dalam  Mendiagnosis  Hama  Blas  dan  Kresek  pada Tanaman  Padi  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining.  Jurnal  Sistim  Informasi  Dan Teknologi, 4(4), 161–166.
[8]   Ramadika,  Tarsisius  Dirga.  "PENERAPAN  METODE  FORWARD  CHAINING  DAN NAIVE  BAYES  CLASSIFIER  PADA  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT KAMBING." Jurnal Teknologi Pintar 2.12 (2022).
[9]   Ibrohim, M., & Purwanty, N. (2017).”Rancang Bangun Aplikasi Identifikasi Gaya Belajar Siswa Dengan Metode Forward Chaining (Studi Kasus: Sekolah Dasar Negeri Sumampir)”. ProTekInfo (Pengembangan Riset Dan Observasi Teknik Informatika), 4, 19-28.
[10]  Situmorang,  Cornelius,  Budhi  Irawan,  and  Casi  Setianingsih.  "Sistem  Kendali  Terpusat Kebutuhan  Tanaman  Hidroponik  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis Android." eProceedings of Engineering 7.2 (2020).
[11]  Suherman,  Bayu  Bastiyan.  "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Dan  Hama  Pada  Tanaman Jagung  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes."  Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat Lunak 2.3 (2021): 390-398.
492  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 481 - 492
[12]  Viransyah,  Viery,  and  Bambang  Sugiarto.  "Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Gizi  Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Website." Digital Transformation Technology 3.2 (2023): 569-576.
[13]  Sudibyo,  Heri,  M.  Bahrul  Ulum,  and  Raimon  Efendi.  "Sistem  Pakar    Mengidentifikasi Penyakit pada Tanaman Cabai." Innovative: Journal Of Social  Science  Research 3.4(2023): 5922-593
[14] Viransyah, Viery, and Bambang Sugiarto. "Sistem Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Website." Digital  Transformation Technology 3.2 (2023): 569-576.
[15] Yulian, Yulian Eka Putra. "Rancang Bangun Menggunakan Metode Naive Bayes Dalam Sistem Pakar Penentuan Penyakit Tanaman Nanas Berbasis Web." Jurnal Portal Data 1.1 (2021).