## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 3 (2020) 185 - 194

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Deteksi Penyakit Dan Hama Tanaman Pepaya Menggunakan Metode
Forward Chaining dan Best First Search
Wahyuni Eka Sari 1,2 , Eny Maria 1 , Rizki Kurniawan Santoso 2
1 Program Studi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
2 Program Studi Teknik Rekayasa Komputer, Politeknik Negeri Samarinda
1 wahyunisari52@gmail.com, 2 enymaria.siringo2@gmail.com, 3 r16615003@gmail.com

## Abstract
Papaya is one of the fruits commodity that grow in the plateau and lowlands. It makes papaya vulnerable to pests and diseases that impedes optimal yields. In this study, an expert sistem was build that was able to store a knowledge base for the diagnosis of pests and diseases of papaya plants. A method of information retrieval is needed that the knowledge base becomes dynamic. Forward Chaining is a method of finding knowledge that starts with existing information and combines rules to produce a conclusion. The Best First Search technique is used for fact finding to obtain optimal results. Forward Chaining method that was build in expert sistems allow the sistem to perform the simple searching result on the database facts. The knowledge was obtained from experts. Web-based expert sistem has 6 pest data and 7 disease data, 41 pest and disease symptom data, and also 12 treatment techniques. Fifty data of papaya trees that had been sustained by disease were used in the test. The test results showed a sistem accuracy is 96% compared to experts.
Keywords: papaya; kaltim; forward; chaining; expert.

## Abstrak
Pepaya merupakan salah satu buah komoditas yang dapat hidup di dataran tinggi dan dataran rendah. Hal ini menyebabkan papaya mudah diserang hama dan penyakit sehingga menghambat hasil panen yang optimal. Oleh sebab itu diperlukan suatu sistem pakar yang menyimpan basis pengetahuan untuk diagnosis hama dan penyakit tanaman pepaya. Agar basis pengetahuan menjadi dinamis diperlukan suatu metode penelusuran informasi secara tepat. Forward Chaining adalah salah satu  metode pencarian metode pencarian pengetahuan yang dimulai dengan informasi yang ada dan penggabungan rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuan. Kemudian untuk mempermudah pencarian fakta dilakukan Teknik pencarian Best First Search sehingga hasil lebih optimal. Penerapan metode Forward Chaining pada sistem pakar memudahkan sistem untuk melakukan penelusuran fakta pada basis data. Pengetahuan ini diperoleh dari pakar. Pada sistem pakar berbasis web ini terdapat 6 data hama  dan  7  data  penyakit,  41  data  gejala  hama  dan  penyakit,  serta  12  cara  pengendalian.  Data  uji  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah sebanyak 50 data pohon papaya yang terserang penyakit.  Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sistem sebesar 96%.
Kata kunci: pepaya; kaltim; forward; chaining ; pakar.
© 2020 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Pepaya  adalah  salah  satu  komoditas  unggul  di Kalimantan timur [1]. Pepaya banyak dibudidayakan di Samarinda,  Balikpapan,  dan  Samboja.  Pepaya  (Carica
pepaya  L.)  merupakan  tanaman  yang  berasal  dari Amerika.  Di  Indonesia,  tanaman  pepaya  umumnya tumbuh  menyebar  dari  dataran  rendah  sampai  dataran tinggi,  yaitu  sampai  1.000  m  diatas  permukaan  laut. Secara  umum  tanaman  pepaya  dapat  tumbuh  pada
berbagai  jenis tanah. Namun, kondisi  lingkungan yang berubah-ubah  serta  kondisi  tanah  yang  kurang  baik menyebabkan permasalahan pada pertumbuhan tanaman dan  buah  pepaya.  Penyakit  tanaman  merupakan perubahan  seluruh  atau  sebagian  organ-organ  tanaman yang  menyebabkan  terganggunya  kegiatan  fisiologis sehari-hari [2]. Selain penyakit yang muncul, beberapa hama  tanaman  juga  menyerang  pepaya.  Hama merupakan  semua  binatang  yang  mengganggu  dan merugikan tanaman yang diusahakan manusia.
Banyak  masyarakat  yang  kurang  paham  tentang penanganan  penyakit  tanaman  pepaya.  Untuk memperoleh Informasi tentang penyakit, gejala dan cara penanggulangan  penyakit  pada  tanaman  pepaya biasanya  masyarakat  mendapatkannya  dari  penyuluh pertanian  dari  dinas  terkait.  Akan  tetapi  kegiatan tersebut  sangat  jarang  sekali,  sehingga  para  petani kesulitan mendapatkan informasi tersebut.
Untuk  mengatasi  pemecahan  masalah  tersebut,  maka perlu dibangun sistem pakar untuk mendeteksi penyakit dan hama tanaman pepaya. Salah satu cakupan Artificial Intelligence (AI)  adalah  sistem  pakar  ( Expert  Sistem) yang diperuntukkan guna membantu masyarakat awam dengan  berdasarkan  pengalaman  dari  pakar  [3]. Implementasi  sistem  pakar  banyak  digunakan  untuk kepentingan komersil [4], dan untuk tanaman pepaya [5] karena  sistem  pakar  dipandang  sebagai  cara penyimpanan  pengetahuan  pakar  pada  bidang  tertentu yang  disimpan  dalam  program  komputer,  sehingga keputusan dapat  diberikan dalam melakukan penalaran secara cerdas. Umumnya pengetahuan yang ada diambil dari seorang manusia yang mempunyai keahlian (pakar) dalam bidang tersebut.
Salah satu metode untuk mengembangkan sistem pakar adalah  Metode  Forward  Chaining.    Metode  ini  sangat baik  jika  bekerja  dengan  permasalahan  yang  dimulai dengan  rekaman  informasi  awal  dan  ingin  dicapai penyelesaian  akhir,  karena  seluruh  proses  akan dikerjakan  secara  berurutan  maju.  Namun  metode Forward Chaining ini memiliki kekurangan yaitu kurang efektif  dalam  hal  waktu  pencarian.  Sehingga  untuk pencarian  jalur  akan  digunakan  Teknik  pencarian Heuristic  Best  First  Search yang  berfungsi  untuk mengurangi beban komputasi karena hanya solusi yang memberikan harapan saja yang diuji dan akan berhenti apabila solusi sudah mendekati alternatif yang terbaik.
Penelitian  yang  membahas  tentang  penerapan  metode Forward Chaining cukup banyak. Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh [6] di Indragiri hilir yang merupakan  kabupaten  penghasil  kakao.  Penyakit  pada Kakao  menyerang  batang,  buah  dan  daun.  Pada penelitian ini dibangun aplikasi sistem pakar pendeteksi penyakit  kakao  menggunakan  Bahasa  pemrograman java  dengan  metode  Forward  Chaining  sebagai  mesin inferensi. Penelitian lain menggunakan metode Forward
Chaining untuk  sistem pakar deteksi  penyakit tanaman padi  [7].  Terbentuk  13  aturan  berdasarkan  metode Forward Chaining.
Kemudian  penelitian  lain  tentang  sistem  pakar  pada tanaman  menggunakan  metode  Forward  Chaining diterapkan  pada  jamur  timur  [8].  Aplikasi  yang dihasilkan adalah aplikasi berbasis web. Diagnosis yang dihasilkan meliputi hama dan tanaman yang menyerang jamur  tiram.  Terdapat  16  gejala  yang  dianalisis  pada sistem  pakar  ini.  Kemudian  untuk  diagnosis  tanaman anggrek  [9]  menggunakan  metode  Forward  Chaining dan Certainty Factor.
Sistem  pakar  untuk  penyakit  dan  hama  tanaman  cabai menggunakan metode Forward Chaining dan Dempster- Shafer yang berfungsi memberikan solusi kepada petani untuk  menentukan  varietas  cabai  yang  unggul  [10]. Hasil  dari  metode  ini  berupa  perangkingan.  Metode Forward  Chaining  berfungsi  sebagai  mesin  inferensi berdasarkan  fakta-fakta  yang  ada  setelah  itu  dihitung dengan  metode  Dempster-  Shafer.  Nilai  akurasi  yang dihasilkan sebesar 90%.
Selain  untuk  sistem  pakar  pada  penyakit  tanaman, metode Forward Chaining juga banyak diterapkan pada penyakit  yang  diderita  manusia  yaitu  untuk  deteksi penyakit  saluran  pernapasan  [11].  Pada  penelitian  ini terdapat 30 gejala dengan 9 jenis penyakit ISPA. Aturan yang  dihasilkan  dari  metode  Forward  Chaining sebanyak 9 aturan. Validitas sistem pakar dibandingkan dengan pengetahuan pakar adalah 94% dari 100 data uji. Penelitian  lain  tentang  sistem  pakar  deteksi  penyakit jamur pada manusia juga dikembangkan [12]. Penelitian ini  menggunakan  20  data  uji  dengan  hasil  keakuratan 95%.  Sistem  pakar  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini berbasis android  dengan input berupa suara. Penelitian lain tentang penerapan metode Forward Chaining pada penyakit  manusia  yaitu  untuk  penyakit  Tuberkulosis [13].  Keakuratan  sistem  adalah  93,33%  dari  15  data pasien. Terdapat 26 gejala dengan 3 jenis penanganan. Selanjutnya pada penyakit syaraf manusia [14] dengan metode Forward Chaining. Selain penerapan pada kasus tumbuhan dan manusia, metode Forward Chaining dan Depth  First  Search juga  diterapkan  untuk  diagnosis penyakit pada burung Perkutut  [15]. Terdapat  13 jenis penyakit  burung  perkutut  dengan  19  gejala.  Aplikasi yang dihasilkan dapat mendiagnosis dengan akurat.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  maka  pada penelitian ini dibangun sistem pakar pendeteksi penyakit dan  hama  tanaman  pepaya  menggunakan  metode Forward  Chaining dan Best  First  Search untuk pencarian  jalur  terbaik.  Hasil  dari  penelitian  ini divisualisasikan  dalam  aplikasi  berbasis  web.  Petani dapat  memilih  gejala  kemudian  mendapatkan  hasil analisa secara langsung. Aplikasi ini adalah solusi bagi para  petani  untuk  melakukan  pencegahan  dan
pengobatan akibat serangan hama dan penyakit sehingga hasil panen menjadi optimal.

## 2. Metode Penelitian
Pada metode penelitian dijelaskan tentang teori Forward Chaining dan Best  First  Search ,  data  hama,  data penyakit,  data  penanganan  penyakit  dan  hama,  serta desain sistem.
2.1. Forward Chaining
Metode Forward  Chaining adalah  metode  pencarian atau  teknik  pelacakan  ke  depan  yang  dimulai  dengan informasi  yang  ada  dan  penggabungan rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuan. Pelacakan maju ini sangat baik jika bekerja dengan permasalahan yang dimulai dengan rekaman informasi awal dan ingin dicapai penyelesaian akhir, karena seluruh proses akan dikerjakan  secara  berurutan  maju.  Berikut  adalah diagram Forward  Chaining secara  umum  untuk menghasilkan  sebuah  goal  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Observasi A Aturan R1 Fakta Aturan Observasi B Aturan R2 Fakta Aturan R2 Kesimpulan
Fakta
Gambar 1. Penerapan Metode Forward Chaining [16]
Forward  Chaining berarti  menggunakan  himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini, data digunakan untuk  menentukan  aturan  mana  yang  akan  dijalankan, kemudian  aturan  tersebut  dijalankan.  Mungkin  proses menambahkan  data  ke  memori  kerja.  Proses  diulang sampai  ditemukan  suatu  hasil.  Metode  inferensi  runut maju  cocok  digunakan  untuk  menangani  masalah pengendalian (controlling) dan peramalan (prognosis) . Untuk mempermudah pemahaman mengenai metode ini, akan  diberikan  ilustrasi  kasus  pembuatan  sistem pakar dengan daftar aturannya sebagai berikut:

## Program Jurnal
R1: Jika Premis 1 Dan Premis 2 Dan Premis 3 Maka Konklusi 1 R2: Jika  Premis 1  Dan Premis 3  Dan Premis 4 Maka Konklusi 2 R3: Jika Premis 2 Dan Premis 3 Dan Premis 5 Maka Konklusi 3 R4: Jika Premis 1 Dan Premis 4 Dan Premis 5 Dan Premis 6 Maka Konklusi 4.

## End
Penelusuran  maju  pada  kasus  ini  adalah  untuk mengetahui  apakah  suatu  fakta  yang  dialami  oleh pengguna itu termasuk konklusi 1, konklusi 2, konklusi 3,  atau  konklusi  4  atau  bahkan  bukan  salah  satu  dari konklusi  tersebut,  yang  artinya  sistem  belum  mampu
mengambil  kesimpulan  karena  terbatas  aturan. Seandainya user memilih premis 1 dan premis 6, maka sistem  akan  mengarah  pada  aturan  R4  dengan konklusinya  adalah  konklusi  4,  tetapi  karena  aturan tersebut premisnya adalah premis 1, premis 4, premis 5, dan premis 6, maka premis-premis yang dipilih oleh user tidak  cukup  untuk  mengambil  kesimpulan  konklusi  4 sebagai konklusi terpilih [16].

## 2.2. Best First Search
Best  First  Search adalah  penelusuran  yang menggunakan pengetahuan
akan suatu
masalah  untuk  melakukan  panduan  pencarian  ke arah node tempat di
mana solusi berada.  Pencarian  jenis  ini  dikenal  juga  sebagai heuristik.  Pendekatan  yang  dilakukan  adalah  mencari solusi  yang  terbaik  berdasarkan  pengetahuan  yang  di miliki  sehingga  penelusuran  dapat  ditentukan  harus bagaimana menggunakan proses terbaik untuk mencari solusi.  Keuntungan  jenis  penelusuran  ini  adalah mengurangi beban komputasi karena hanya solusi yang memberikan harapan saja yang diuji dan akan berhenti apabila solusi  sudah mendekati alternatif yang terbaik [16].

## 2.3. Hama Penyakit dan Cara Pengendalian
Pada  penelitian  ini  terdapat  6  jenis  hama  dan  7  jenis penyakit pada tanaman papaya. Sedangkan untuk Teknik pengendalian sejumlah 12 alternatif. Berikut pada Tabel 1 daftar hama papaya.
Tabel 1. Data Hama Pepaya Kode Hama P1 Tungau (Tycleus linarocatus) P2 Kutu putih (Paracoccus marginatus)
P3 Lalat buah (Bactrocera pepayae) P4 Thrips P5 Bekicot (Achatina fulica)
P6
Burung dan Tupai (Callosciurus notatus)
Pada  Tabel  1  data  hama  yang  menyerang  tanaman papaya  adalah  6  jenis.  Hama  yang  paling  sering menyerang  tanaman  papaya  di  Samarinda  adalah  kutu putih dan bekicot. Jenis papaya yang digunakan sebagai obyek  pada  penelitian  ini  adalah  semua  jenis  tanaman papaya.
Tabel 2. Data Penyakit Pepaya Kode Penyakit P7 Busuk  pangkal batang (Phytophthora palmivora) P8 Bercak  Daun  Helminthosporium  (Helminthosporium biseptatum) P9 Layu  fusarium  (fusarium  oxysporum  sinonim  F.
angustum dan F. aurantiacum)
P10 Layu rhizoctonia (Rhizocnia solani)
P11 Busuk Buah Fusarium (fusarium sporotrichoides)
P12 Antraknosa (Colletotrichum gloeosporioides)
P13 Bercak Daun (Corynespora (Corynespora cassiicola)
Pada Tabel 2 data penyakit pepaya sebanyak 7 penyakit. Berdasarkan  Tabel  2,  penyakit  yang  paling  sering ditemui menyerang tanaman papaya di kota Samarinda adalah Busuk pangkal batang dan Bercak daun. Namun untuk kasus serangan hama dan penyakit dapat berubah- ubah sesuai  dengan kondisi  cuaca. Dari Tabel  1 dan 2, total serangan hama dan tanaman adalah 13 jenis.
Tabel 3. Daftar Gejala Kode Nama Gejala G1 Daun terdapat bercak kekuningan G1 Daun terdapat bercak kekuningan G2 Daun bagian bawah terjadi kerusakan jaringan mesofil
G3 Daun bagian atas bergelombang, bercak-bercak klorosis
G4 Daun tersisa pada bagian puncak
G5 Bercak bagian luar berwarna kuning seperti matang G6 Daun muncul garis coklat sejajar dengan tulang daun dari ujung
G7 Daun menguning kemudian berubah coklat, menggulung lalu mongering
G8 Daun menguning dan kering G9 Daun  bercak  berwarna  coklat  muda  dengan  pinggiran bercak berwarna kuning
G10 Daun bagian bawah terdapat bercak bulat berwarna coklat muda, mengering dan berlubang
G11 Daun  bagian  tulang  berwarna  hijau  tetapi  daging  daun menguning
G12 Daun kaku dan melengkung keluar
G13 Tanaman layu G14 Daun bercak abu-abu, mengering, dan berlubang
G15 Tangkai  daun  dan  buah  berubah  warna  menjadi  seperti perunggu
G16 Bercak  pada  bagian  tengah  berwarna  coklat  gelap dikelilingi lingkaran coklat kebasahan
G17 Batang menjadi kusam, muncul bercak berwarna coklat G18 Batang bagian kulit menjadi kering dan mengelupas
G19 Batang  bagian  pangkal  seringkali  busuk,  keropos  dan pohon roboh
G20 Buah terdapat bercak besar kebasahan G21 Buah busuk, ketika dibelah terdapat larva berwarna putih keruh
G22 Buah  tampak  titik-titik  kecil  yang  berkembang  menjadi alur berwarna putih perak
G23 Buah terlihat kusam
G24 Buah berlubang dibagian ujung buah
G25 Buah  terdapat  bercak  coklat  kehitaman  kering,  timbul, dan kasar jika diraba
G26 Getah mengering dan meninggalkan bekas lubang-lubang kecil berwarna hitam atau coklat gelap
G27 Buah terdapat luka-luka kecil dan mengeluarkan getah G28 Buah  timbul  bercak  kecil,  bulat,  coklat  kemerahan  dan kebasahan
G29 Buah terdapat bercak berwarna coklat muda dengan pusat berwarna  abu  -  abu,  Bercak  cekung  membusuk  dan berwarna hitam
G30 Buah busuk mengeluarkan aroma menyengat
G31 Sasaran utama adalah Daun dan buah
G32 Sasaran utama adalah buah berwarna kuning/mengkal dan matang dipohon
G33 Sasaran  utama  adalah  tanaman  yang  ditanam  dekat dengan sumber air
G34 Sasaran utama adalah buah matang dipohon
G35 Sasaran utama adalah pepaya berbatang tinggi
G36 Serangan tingkat lanjut, daun cepat mengering dan gugur
G37 Serangan tingkat lanjut, daun menjadi hitam akibat jamur jelaga
G38 Serangan tingkat lanjut, daun belang-belang dan tanaman terhambat
G39 Serangan  tingkat  lanjut,  pangkal  batang  membusuk  dan tanaman mati
Kode Nama Gejala G40 Kutu berwarna kuning ditutupi lilin putih
G41 Bekicot  menyerang  putik  buah  atau  bunga,  dan  bekicot berada dipucuk tanaman
Pada  Tabel  3,  dipaparkan  41  gejala  untuk  semua serangan  hama  dan  penyakit.  Total  gejala  ini  terdapat gejala  umum  yang  dapat  diderita  pada  beberapa  jenis penyakit. Selain itu, terdapat gejala khusus yang hanya terjadi pada kasus penyakit tertentu.
Tabel 4. Teknik Penanganan Kode Jenis Pengendalian
A1 Tambahkan  tanaman  lain  yang  menjadi  tempat  hidup hama  ini,  seperti  singkong,  cabai,  buah  naga. Penggunaan  insektisida  nabati  berbahan  akar  tuba, daun sirsak, mimba & sereh. Penggunaan akarisida atau insektisida pada bagian batang dan daun
A2 Buah terserang segera dimusnahkan, saat panen jangan disisakan  buah  yang  mulai  matang,  pengasapan disekitar dan tengah kebun pagi dan sore, pemasangan perangkap lalat buah
A3 Bersihkan kebun dari gulma, gunakan umpan beracun seperti  pepaya  muda  cincang  dicampur  insektisida, pemungutan bekicot yang ditemukan
A4 Bersihkan tanaman terserang, penyemprotan dengan air sabun,  penyemprotan  dengan  insektisida,  gunakan agens hayati
A5 Drainase kebun yang baik, bersihkan tanaman terserang hingga  akar,  bersihkan  buah  terserang,  bila  terserang seluruh  kebun  rotasi  tanaman  dengan  tanaman  yang tidak  memiliki  riwayat  penyakit  ini,  penggunaan Trichompos  sebagai  media  semi  maupun  diberikan pada lubang tanam
A6 Bersihkan  tanaman  terserang  hingga  akar,  bersihkan buah terserang, perbaikan drainase kebun, penggunaan trichompos  sebagai  media  persemaian  maupun diberikan  pada  lubang  tanam  dan  pupuk  susulan, pemberian fungisida yang efektif
A7 Sanitasi  lingkungan  untuk  mengurangi  gulma  yang merangkap  sebagai  inang  alternatif,  terutama  gulma yang  mempunyai  bunga,  Pemberian  mulsa  untuk memutus  siklus  hidup  hama  thrips,  Pemakaian insektisida,  Pemanfaatan  predator  kelompok  thrips seperti  Leptothrips  mali  (Franklinothrips  orizabenzis,
Scolothrips sexmaculatus, Aeolothrips fasciatus dan A. kuwanaii). Pemanfaatan parasit larva kelompok lebah seperti Ceranisus menes, Thripobius semiluters.
A8 Pemasangan perangkap beracun, memburu, membungkus  buah,  clan  khusus  burung  dapat dikendalikan  dengan  cara  mengusir  atau  menakut- nakutinya dengan bunyi bunyian.
A9 Pemeliharaan  tanaman  yang  baik,  aplikasi  fungisida efektif apabila serangan hebat.
A10 Penyemprotan fungisida, Perbaikan irigasi
A11 Buah-buah  yang  sakit  dipetik  lalu  dimusnahkan, Pembungkusan  buah  dengan  kertas  saat  panen  untuk menghindari luka pada buah, Perendaman buah ke air panas  yang  bersuhu  47 o C  selama  20  menit  untuk mencegah pembusukan, Penyimpanan buah pada suhu rendah 10 o C
A12 Hindari  terjadinya  pelukaan  pada  buah  sejak  masih muda sampai saat setelah panen, Memusnahkan daun dan  buah  yang  bergejala  penyakit,  Jarak  tanam  tidak terlalu rapat (minimal 2-3 m x 3 m), Hindari tumpang sari  dengan  tanaman  inang  alternatif  penyakit antraknosa
Pada Tabel 4 terdapat 12 cara penanganan dari serangan hama  dan  penyakit  tanaman  papaya.  Terdapat  teknik
penanganan yang dapat diterapkan pada beberapa hama dan  penyakit.  Namun,  ada  teknik  penanganan  yang khusus hanya untuk hama dan penyakit tertentu.

## 2.4. Desain Sistem
Desain  sistem  pakar  ini  menggunakan physical  data model untuk  pemetaan  data.  Aplikasi  ini  dibangun menggunakan  basis  data  MySQL  dan  berbasis  web. Berikut  ini  pada  Gambar  2  dijelaskan physical  data model yang terbentuk pada sistem ini.
Gambar 2. Physical Data Model pada Sistem Pakar
Pada  Gambar  2  proses physical  data  model terdapat  6 Tabel, yaitu Tabel user, pengendalian, gejala, penyakit, gejala_penyakit, dan analisa. Tabel yang tersedia dalam physical data model nantinya akan menjadi Tabel pada database, sehingga bias dikatakan bahwa phisycal  data model merupakan perwujudan dari desain basis data itu sendiri.
Kemudian  untuk  evaluasi  sistem  menggunakan  nilai keakuratan. Hal ini berfungsi untuk mengetahui tingkat galat  atau error dan  keberhasilan  sistem  menampilkan output.  Perhitungan  nilai  keakuratan  sistem  dijelaskan pada rumus 1.
akurasi = jumlah hasil sesuai jumlah kasus 𝑥 100% (1)
Nilai keakuratan diperoleh dari jumlah  keluaran  sistem yang  sesuai  dengan  pengetahuan  pakar  dibagi  dengan total kasus yang diujicoba.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Data Uji
Pakar pada penelitian ini Pegawai di POPT Madya pada UPTD  Proteksi  Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura Kalimantan  Timur.  Kemudian  data  uji  diperoleh  dari kondisi  tanaman  pepaya  di  Kota  Samarinda.  Sebanyak 50 pohon pepaya dilakukan uji coba pencocokan dengan sistem  dan  pengetahuan  pakar.  Berikut  ini  pohon keputusan dari penerapan metode Forward Chaining dan best  first  search pada  Gambar  3.  Simbol  kotak  kuning merupakan  penanganan,  sedangkan  simbol  lingkaran putih merupakan gejala penyakit atau hama.
Pada  penyakit  tanaman  pepaya,  terdapat  banyak gejala khusus hanya terjadi pada suatu kasus tertentu. Dengan teknik  penelusuran best-first  search ,  penelusuran dilakukan  dilakukan  secara  mendalam  dari  simpul  atas kesimpul dibawahnya secara terurut.
Berikut ini Gambar 3 merupakan pohon keputusan yang terbentuk  dari  jenis  hama,  penyakit,  dan  gejala  serta Teknik  penanganan yang terbentuk. Basis pengetahuan dari  penyakit  tanaman  pepaya  menggunakan  metode Forward Chaining dan Best First Search pada Tabel 5. Terdapat 13 aturan dari 13 penyakit tanaman papaya.
Diagnosa Penyakit Pepaya G3 G4 G9 G10 G13 G33 G20 G27 G24 G26 G30 G22 G23 G38 G25 G39 G5 G11 G16 G28 G14 G12 G29 G30 G6 G7 G8 G17 G18 G19 G21 G32 G34 G35 G36 G1 G2 G15
G31
G37 G40 P4 P7 P12 P8 P13 P9 P10 P3 P6 P11 P5 P1 P2 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y
Tabel 5. Basis Pengetahuan Kode Penyakit Kode Gejala Pengendalian P1 G36, G1, G2, G15 A1 P2 G36, G31, G37, G40
A4 P3 G20, G21, G32 A2 P4 G3, G22, G23, G38 A7 P5 G30, G33
A3 P6 G24, G34, G35
A8 P7 G4, G25, G39 A5 P8 G9, G11, G12, G14 A9 P9 G13, G6, G7 A6 P10 G13, G8, G17, G18, G19 A10 P11 G26, G27 A11 P12 G9, G5, G16, G28 A12 P13 G10, G29, G30 A9
Berikut  ini  langkah-langkah  untuk  memproses  aturan pada  proses Forward  Chaining untuk  serangan  hama Lalat buah ( Bactrocera pepayae ) dijelaskan pada Tabel 6. Pada Tabel 6, terdapat 3 (tiga) aturan yang tersimpan dalam  basis  pengetahuan.  Dengan  fakta  awal  yang diberikan hanya G20 pada R-1.
Tabel 6. Aturan Lalat Buah (Bactrocera pepayae)
No. Aturan R-1 IF G20 then G21 R-2 IF G21 then G32 R-3 IF G32 then P3
Kemudian berlanjut ke R-2 dengan fakta baru yakni G21 dan pada R-3 menemukan kesimpulan akhir. Sedangkan alur inferensinya terlihat dalam Gambar 4. Dari Gambar 4  dapat  dijelaskan  bahwa  G320,  G21,  dan  G32 menyatakan  gejala  serangan  hama  sedangkan  P3 menyatakan jenis hama.
Gambar 4. Aturan Lalat Buah
Alur inferensi  dengan Metode Forward Chaining pada gambar tersebut dimulai dari kiri terlebih dahulu. Gejala penyakit diuji satu per satu sampai mencapai gejala yang spesifik. Sehingga memperoleh kesimpulan akhir berupa jenis  hama  P3  Lalat  buah (Bactrocera  pepayae) dan memiliki rekomendasi pengendalian yakni A2.
Kemudian langkah selanjutnya diperlukan pengetahuan dari  pakar  untuk  memberikan  nilai  bobot  pada  setiap gejala. Hal ini bertujuan untuk mendeteksi gejala sesuai dengan fakta. Pada beberapa kasus, tidak semua gejala ditemukan pada satu tanaman, atau ada gejala lain yang
mengindikasikan  bahwa  tanaman  pepaya  mengalami serangan tidak hanya satu jenis hama maupun satu jenis penyakit.  Sehingga  untuk  gejala  yang  umum  diberi presentase  10%,  pada  gejala  khusus  diberi  bobot 25%, kemudian  presentase  diatas  50%  menyatakan  bahwa penyakit tersebut terdeteksi.
Selanjutnya  terdapat  suatu  kasus  dimana  pada  satu pohon papaya ditemukan indikasi serangan tidak hanya satu penyakit, maka hasil pembobotan diakumulasikan. Kemudian  jika  nilai  akhir  dari  penyakit  yang  diderita kurang  dari  50%  berarti  keputusan  diragukan.  Berikut ini  contoh  kasus  dengan  hasil  keputusan  Thrips  100% pada Tabel 7.
Tabel 7. Bobot Setiap Gejala pada Hama Thrips Gejala Aksi Bobot Keterangan G03 Ya 25 G22
G22 Ya 25
G23
G23 Ya 25
G38 G38 Ya 25 Thrips (P4)
Pada  Tabel  7  keempat  gejala  memenuhi  bobot  100% untuk  penyakit  yang  disebabkan  oleh  hama  Thrips. Sehingga  kecenderungan  tanaman  pepaya  mengalami serangan Thrips.

## 3.2. Tampilan Sistem
Tampilan sistem pakar deteksi penyakit papaya berbasis web dibuat dengan desain yang sederhana dan minimalis agar  mempermudah  pengguna  dalam  mengoperasikan sistem.  Implementasi  antarmuka  pada  halaman  utama menggambarkan tampilan selamat datang, dan menampilkan  beberapa  menu  form  dan  lihat  data. Berikut  tampilannya  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Halaman Utama
Implementasi antarmuka pada proses diagnosa menampilkan  beberapa  penyakit  yang  berada  baris paling  atas  dalam  tree,  dan  telah  terhubung  untuk diagnosa  proses  ke  2  untuk  menampilkan  turunan  dari gejala  yang  telah  di  klik.  Berikut  tampilannya  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Proses Diagnosa
Pada Gambar 6, setelah melalui proses memilih gejala, kemudian user akan menjumpai tahap diagnosa, sistem pakar  akan  memberikan  jawaban  atas  gejala  –  gejala yang  di  alami  tanaman  pepaya  user.  Jawaban  dalam bentuk  persen  memudahkan  user  mengetahui  seberapa parah penyakit yang di alami tanaman pepaya miliknya. Jawaban juga dapat lebih dari 1, tergantung pada gejala penyakit  yang  dialami.  Berikut  tampilan  hasil  analisa dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Hasil Analisa
Pada  Gambar  7,  hasil  analisa  menunjukkan  bahwa sebuah  pohon  papaya  mengalami  serangan  hama  dan penyakit.  Nilai  tertinggi  adalah  serangan  hama  Thrips 100%, kemudian penyakit antraknosa dan busuk pangkal batang.
Gambar 8. Tampilan Informasi Penyakit/Hama
Selanjutnya user dapat menekan tombol informasi untuk mendapatkan  informasi  yang  lebih  lanjut  mengenai penyakit yang divoniskan kepada tanaman pepaya milik petani. Terdapat nama latin, definisi, cara penanggulangan  dan  pencegahan  penyakit  tersebut. Dilengkapi  gambar  yang  dapat  menambah  penjelasan dari  keterangan  yang  sebelumnya.  Berikut  tampilan informasi  mengenai  penyakit  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 8.

## 3.3. Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  sejauh  mana program  yang  dibuat  sudah  benar-benar  sesuai  dengan kebutuhan  dalam  proses  diagnosa  penyakit  tanaman pepaya  dengan  Metode Forward  Chaining. Hasil pengujiannya ditunjukkan pada Tabel 8
Tabel 8. Pengujian Aplikasi Form Masukan Pengamatan Hasil
Sistem Pakar analisa
1 Memilih gejala Gejala  dapat  dipilih  dan dapat diproses Berhasil Menekan tombol analisa selanjutnya Tombol analisa selanjutnya dapat ditekan, dapat memproses  gejala  yang dipilih menampilkan gejala turunan dari gejala  yang  telah  dipilih pada halaman analisa ke 2
Berhasil Sistem Pakar analisa 2 Memilih gejala Gejala  dapat  dipilih  dan dapat diproses Berhasil Menekan tombol analisa selanjutnya Tombol analisa selanjutnya dapat ditekan, dapat memproses  gejala  yang dipilih menampilkan gejala turunan dari gejala  yang  telah  dipilih pada halaman analisa ke
3 Berhasil Sistem Pakar analisa 3 Memilih gejala Gejala  dapat  dipilih  dan dapat diproses Berhasil Menekan tombol analisa selanjutnya Hasil  dapat  ditampilkan sesuai  dengan  gejala yang dipilih pada halaman hasil analisa Berhasil Hasil analisa Menekan tombol Informasi Dapat menampilkan informasi mengenai penyakit atau hama sesuai gejala pada halaman penjelasan penyakit Berhasil
Berdasarkan  Tabel  8,  pengujian  sistem  sebanyak  7 skenario  berhasil.  Pengamatan  dilakukan  pada  waktu yang  bersamaan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem tidak lagi menunjukkan galat ketika memproses data.

## 3.4. Pembahasan
Pada penelitian ini dilakukan pengujian dengan data 50 tanaman  pepaya  yang  terserang  penyakit.  Sejumlah  50 sample pohon pepaya yang berasal dari kebun pepaya di
lingkungan kampus Politani Samarinda dan kebun milik petani di kota Samarinda. Sample tersebut dikumpulkan pada waktu berbeda, antara bulan November 2019 – Juni 2020.
Tabel 9. Diagnosis Sistem dan Diagnosis Pakar No Gejala Diagnose sistem Diagnose pakar Hasil 1 Daun  cepat  mengering dan gugur, serangan  di  Daun  dan buah, daun menjadi hitam akibat jamur jelaga, Kutu berwarna kuning ditutupi lilin putih Kutu putih (Paracoc cus marginat us) , 85% Kutu putih ( Paracocc us marginatu s) Ses uai
2 Buah berlubang dibagian ujung buah, buah matang dipohon, pepaya berbatang tinggi, Burung dan Tupai ( Callosci urus notatus) , 100% Burung dan Tupai ( Callosciu rus notatus) Ses uai 3 Daun tersisa pada bagian puncak,
Buah  terdapat  bercak
coklat  kehitaman  kering, timbul,  dan  kasar  jika diraba, pangkal batang membusuk  dan  tanaman mati Busuk pangkal batang (Phytopht hora palmivor a) , 100% Busuk pangkal batang (Phytopht hora palmivora ) Ses uai 48 Getah  mengering  dan meninggalkan bekas
lubang-lubang kecil berwarna  hitam  atau coklat gelap, Buah  terdapat  luka-luka kecil  dan  mengeluarkan getah Busuk Buah Fusarium (fusarium sporotric hoides) , 85% Busuk Buah Fusarium (fusarium sporotrich oides) Ses uai 49 Daun  bercak  berwarna coklat  muda  dengan pinggiran bercak berwarna kuning, Bercak bagian luar berwarna  kuning  seperti matang,  Bercak  pada bagian  tengah  berwarna coklat  gelap  dikelilingi lingkaran coklat kebasahan,
Buah timbul bercak kecil, bulat,  coklat  kemerahan dan kebasahan Antrakno sa (Colletotr ichum gloeospo rioides) , 75% Antraknos a (Colletotri chum gloeospor ioides)
Ses uai 50 daun  cepat  mengering dan  gugur  dan  bercak kekuningan,  kerusakan jaringan  mesofil  di  daun bagian  bawah,  Tangkai daun  dan  buah  berubah warna  menjadi  seperti perunggu Tungau (Tycleus linarocat us) Kutu putih (Paracocc us marginatu s)
Tida k sesu ai
Pada  Tabel  9  ditampilkan  5  hasil  uji  dari  50  data. Berdasarkan hasil pengujian  pada  Tabel 9  dari  50 data diperoleh  keakuratan  sistem  sebesar  96%.  Terdapat  2 data  uji  yang  tidak  sesuai  dengan  pengetahuan  pakar. Data  uji  yang  tidak  sesuai  dengan  data  pakar  dapat disebabkan  oleh  algoritma  alur  pencarian  pada  metode
forward  chaining dan best  first  search kurang  tepat berpindah  dari  satu  node  ke  node  lain.  Hal  ini  dapat terjadi karena banyaknya percabangan dari satu gejala.
Berikut ini pada Gambar 9 merupakan salah satu data uji untuk  kasus  serangan  hama  lalat  buah.  Serangan hama tidak menentu pada suatu waktu. Pada akhir tahun 2019, sebagian  besar  data  uji  adalah  tanaman  yang  terserang hama  kutu  putih.  Sedangkan  pada  pertengahan  tahun 2020 hama yang sering menyerang adalah lalat buah.
Gambar 9. Pohon Pepaya Terserang Lalat Buah

## 4.   Kesimpulan
Penerapan  penelusuran  maju  ( Forward  Chaining )  dan Best  First  Search pada  kasus  serangan  hama  dan penyakit tanaman pepaya cukup mudah diterapkan. Hal ini disebabkan oleh beberapa gejala khusus yang hanya mewakili satu serangan penyakit maupun hama tertentu. Keakuratan  hasil  yang  diperoleh  antara  sistem  pakar dengan  pengetahuan  pakar  memberikan  hasil  yang cukup  baik  yaitu  96%  dari  50  data  uji.  Hal  ini menunjukkan bahwa terdapat dua data yang tidak sesuai dengan  pengetahuan  pakar  dan  48  data  telah  sesuai dengan  pakar.  Metode  ini  mudah  dan  ringan  ketika diterapkan  pada  sistem,  sehingga  memberikan  respon output  yang  cepat.  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan dengan  menerapkan  metode  penelurusan  lain  sehingga memberikan hasil yang lebih akurat.

## Ucapan Terimakasih
Terima kasih kepada Kemenristek-BRIN atas Penelitian Dosen  Pemula  Tahun  2019  dengan  nomor  kontrak 008/PL.21.C/PL/2020.

## Daftar Pustaka
[1] I. N. Dewi, A. Zaini, and N. Imang, “Pengaruh Faktor Sosial Ekonomi Dan Efisiensi Pemanfaatan Faktor Produksi Terhadap Produksi  Usahatani  Pepaya  Callina  (Carica papaya  L.)  di  Kota  Balikpapan,” J.  Pertan. Terpadu , vol. 7, no. 2, pp. 236–250, 2019, doi:
10.36084/jpt..v7i2.203.
[2] A. Pramurjadi, I. W. Arsanti, D. Gartina, and K.
Budiarto, “Sistem Pakar Identifikasi  Gangguan Organisme Pengganggu Tanaman Dan
Defisiensi Hara Tanaman Hias Krisan,” Inform. Pertan. ,  vol.  26,  no.  2,  p.  67,  2017,  doi: 10.21082/ip.v26n2.2017.p67-90.
[3] T.  Paul  Manason  Sahala  Simanjuntak,  Edy Santoso, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Menggunakan Metode Naive Bayes - Weighted  Product,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  6952– 6958, 2018.
[4] C. Fiarni, A. S. Gunawan, Ricky, H. Maharani, and  H.  Kurniawan,  “Automated  Scheduling System  for  Thesis  and  Project  Presentation Using Forward Chaining Method with Dynamic Allocation Resources,” Procedia  Comput.  Sci. , vol. 72, pp. 209–216, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.12.133.
[5] M. T. Habib, A. Majumder, A. Z. M. Jakaria, M. Akter,  M. S.  Uddin,  and  F.  Ahmed,  “Machine vision  based  papaya  disease  recognition,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 32, no. 3, pp. 300–309, 2020, doi:
10.1016/j.jksuci.2018.06.006.
[6] S. Hawa, Abdullah, and Usman, “Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman  Kakao Menggunakan Metode Forward Chaining (Studi Kasus  Dinas  Perkebunan  Indragiri  Hilir),” Sistemasi , vol. 4, no. 2, pp. 1–8, 2015.
[7] Y.  Nur,  J.  T.  Elektro,  F.  Teknik,  and  U.  N.
Semarang, “Perancangan Sistem Pakar Penyuluh Diagnosa Hama Padi dengan Metode
Forward Chaining,” J. Tek. Elektro , vol. 7, no. 1, pp. 30–36, 2015.
[8] A. Baianis, L. S. Nusantara, and F. A. Suciono, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  dan  Penyakit pada  Jamur  Tiram  Menggunakan  Metode Forward    Chaining,” JOINTECS  (Journal  Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, 2017, doi: 10.31328/jointecs.v2i1.414.
[9] D.  T.  Yuwono,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi, “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Dan Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa
Hama  Anggrek  Coelogyne  Pandurata,” Klik  - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 2, p. 136,
2017, doi: 10.20527/klik.v4i2.89.
[10] E.  H.  Wijaya  and  N.  Hidayat,  “Diagnosis Penyakit  Cabai  Dengan  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  –  Dempster-Shafer,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, pp. 7202–7208, 2018.
[11] T.  F.  Ramadhani,  I.  Fitri,  and  E.  T.  E. Handayani,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit ISPA  Berbasis  Web  Dengan  Metode  Forward Chaining,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol. Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  81,  2020,  doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1243.
[12] F.  S.  Pranata,  Jufriadif  Na’am,  and  Sumijan, “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Jamur  pada Manusia  Menggunakan  Input  Suara  Berbasis Android,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 435–442, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1187.
[13] W.  Supartini  and  H.  Hindarto,  “Sistem  Pakar Berbasis  Web  Dengan  Metode  Forward Chaining  Dalam  Mendiagnosa  Dini  Penyakit Tuberkulosis  Di  Jawa  Timur,” Kinetik ,  vol.  1, no. 3, p. 147, 2016, doi: 10.22219/kinetik.v1i3.123.'
[14] D.  A.  O.  Turang,  “Aplikasi  Sistem  Pakar Berbasis  Web  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Syaraf Pusat Dengan Metode Forward Chaining,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 87, 2018, doi:
10.20527/klik.v5i1.133.
[15] T.  Hastono,  S.  Oyama,  and  S.  Informatika, “Identifikasi  Penyakit  Burung  Perkutut,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 07, no. 1, pp. 23– 34, 2020.
[16] W.  Verina,  “Penerapan  Metode  Forward Chaining untuk  Mendeteksi  Penyakit THT,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 123– 138, 2015.
Halaman ini sengaja dikosongkan