Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit dan Hama Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Forward Chaining dan Naïve Bayes
Aldo Rio Prayoga 1) , M. Iwan Wahyuddin 2) , Andrianingsih 3
1,2,3) Jurusan Sistem Informasi/Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika Universitas Nasional, Jl. Sawo Manila, Pejaten Ps. Minggu Jakarta 12520
*) Penulis korespondensi : alprayoga@gmail.com

## Abstract
Papaya  is  an  agricultural  product  that  can  be  grown  anywhere.  This  causes  papayas  to  be susceptible to pests and diseases, which can cause delays in the harvest period. So we need an expert system application that can help  diagnose pests and  diseases in papaya  so that it can make it easier for papaya plant cultivators. The research has a goal to create an expert system application that can provide information on papaya plant diseases and can make it easier to diagnose diseases that exist in papaya and can be accessed easily anywhere by the public. This system  is  designed  using  Forward  Chaining  and  Naïvei  Bayes  Methods.  This  expert  system application  is  expected  to  make  it  easier  for  users  to  diagnose  diseases  and  pests  on  papaya plants  without  having  to  require  experts  directly,  based  on  the  discussion  and  results  in  this research, the accuracy value of this expert system application has an accuracy value of 95% in diagnosing diseases and pests on papaya plants.
Keywords : maximum 5 keywords from paper
Abstrak
Pepaya  adalah  hasil  pertanian  yang  dapat  tumbuh  dimana  saja.  Sehingga  menyebabkan pepaya  mudah  terkena  hama  dan  penyakit  dapat  menyebabkan  terhambatnya  masa  panen. Sehingga diperlukan sebuah aplikasi system pakar yang dapat membantu mendiagnosis hamai dan  penyakit  pada  pepaya  sehingga  dapat  mempermudah  pembudidaya  tanaman  papaya. Riset memiliki tujuan untuk membuat aplikasi sistemipakar yang dapat memberikan informasi penyakit tanamanipepaya  dan dapat mempermudah  mendiagnosais penyakit yang ada pada pepaya serta dapat diakses dengan mudah dimana saja oleh masyarakat. System  ini dirancang dengan menggunakan Metode Forward Chainingi dan Naïvei Bayes. Aplikasi system pakar ini diharapkan  dapat  memudahkan  user  dalam  melakukan  diagnose  peyakit  dan  hama  pada tanaman  pepaya  tanpa  harus  memerlukan  ahli  pakar  secara  langsung,  berdasarkan  pada pembahasan dan hasil dalam riset ini didapatkan nilai keakuratan dari aplikasi system pakar ini memiliki nilai akurasi 95% dalam mendiagnosa penyakit dan hama pada tanaman pepaya.
Kata kunci : maksimal 5 kata terpenting dalam makalah
1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  teknologi  yang  tinggi  pada  era  globalisasi  ini, mengharuskan  tercipta  keringanan  proses  pada  bidang  kerja  apapun. Komputer  adalah  perangkat  yang  memiliki  kelebihan  seperti  kecepatan, ketepatan  dan  efisiensi  saat  mengolah  data  dibandingkan  dengan  cara manual  [1].  Pepaya  merupakan  tanaman  yang  banyak  di  Indonesia. Masyarakat  Indonesia  biasa  menanam  pepaya  di  halaman  rumah  atau  di sawah. Pepaya memiliki kelebihan harga perbuahnya yang cukup mahal dan daya busuk buahnya sangat lama. Masalah yang sering dihadapi ialah sering
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
terserang hama dan penyakit, sehinga membuat tanaman pepaya hidup tidak sempurna.  Kurangnya  wawasan  terhadap  penanganan  hama  dan  penyakit sehinga perlu dibuat sistem pakar untuk mempermudah para petani [2].
Untuk  menyelesaikan  masalah  diatas,  sehingga  dibuat  sebuah  system pakar  untuk  membantu  menemukan  penyakit i dan i hama  pepaya.  Salah satunya  dengan  dibuatnya  system  pakar  ( Expert  Sistem )  untuk  membantu masyarakat  yang  tidak  mengetahui  penyakit  pepaya  berdasarkan pengalaman  dari  pakar.  Metode  yang  digunakan  untuk  aplikasi  system pakar i adalah Metode Forward Chaining . Metode ini bekerja dengan i permasalahan i yang  dimulai  dengan i rekaman  data  awal  dan  dapat dicapainya  penyelesaian i akhir,  karena  seluruh  proses  yang  ada  akan dikerjakan  secara i berurutan  [3].  Metode Forward  Chaining akan digabungkan    bersama  metode  Naive i Bayes  untuk    menemukan    nilai maksimal  dari  setiap  penyakit  [4].  Naive i Bayes i merupakan  sebuah  teknik pengklasifikasian  probabilistik i sederhana  yang i menghitung  kumpulan probabilitas i dengan  menjumlahkan  frekusi i dan i kombinasi  nilai i dari  data yang i diberikan [5]. Berdasarkan uraian diatas dapat dirumuskan permasalah yang  dihadapi  yaitu  bagaimana  sistem i pakar  dapat  mempermudah pembudidaya mendiagnosis i hama dan penyakit pada pepaya. Penelitian  yang  terkait  sistem i pakar  dalam  diagnose  hama i dan penyakit pada pepaya dengan metode Forward Chaining yang dilakukan oleh Wahyu  Eka  Sari  dkk  di  tahun  2019.  Penelitian  tersebut  terkait  dengan mendiagnosa  penyakit  yang  terjadi  pada  pepaya  memiliki  keakuratan hasil i yang  cukup  baik  yaitu i 96%  dari  50 i data i uji  coba.  Test  terserbut menghasilkan  48  data  sesuai  dengan  pengetahuan  pakar  dan    2  data  yang tidak sesuai i dengan i pengetahuan pakar [3].
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Achmad  Syarifudin  dkk  pada tahun  2018  dengan  Diagnose  Penyakit  Pada i Tanaman i Jagung i Menggunakan Metode i Naive  Bayes  dengan  Berbasis i Android  telah i dilakukan  percobaan sebanyak    50 i kali    didapatkan i hasil output  yang  sesuai  sebanyak i 48. sehingga  didapatkan i nilai i akurasi 96% [6].
Penelitian  selanjutnya  yang  ketiga  dilakukan  oleh  Yuliyana  dkk  pada tahun  2019  dengan  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Naive Bayes.  Hasil  probabilitas  diagnosa  menunjuk  pada  suatu  nama  Penyakit Halitosis  yang  memiliki  nilai i tertinggi i dari i penyakit  lain  yaitu  0.29646 atau i 29.64%[5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Sistem Pakar
Sistem i pakar    merupakan  Artificial  Inteligence  yang    menggunakan prosedur  inferensi  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  memerlukan keahlian  manusia  sebagai    solusinya  dan  pengetahuan  dari  pakar. Sistem i pakar  adalah sebuah  sistem  komputer yang  memiliki kemampuan untuk melakukan pengambilan  keputusan dari pakar [2] .
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Forward Chaining
Forward i Chaining merupakan cara untuk pencarian data yang dimulai dengan  fakta  yang  diketahui,  kemudian  menyamakan  fakta  tersebut dengan i bagian i IF dari aturan i IF-THEN. Aturan akan dijalankan jika ada fakta yang i cocok dengan bagian IF. Fakta baru (bagian i THEN) dimasukkan kebasis data  ketika  aturan i sudah  dieksekusi.  Setiap  kali  mencocokkan  data,  itu dimulai  dengan  rule  teratas.  Setiap  rule  dapat  dilakukann  proses  eksekusi sekali. Proses berhenti saat tidak ada lagi aturan yang bisa diselesaikan[7].

## 2.3. Naïve Bayes
Naïve i Bayes  merupakan  teknik  klasifikasi  probabilistik  berdasarkan teorema i bayes  bahwa  menggunakan  asumsi  indentasi i atribut  (tidak berhubungan antar atribut) dalam proses klasifikasi. Keuntungan klasifikasi adalah hanya membutuhkan sedikit data pelatihan untuk
memperkirakan i parameter  (rata-rata  dan  varian  variabel)  yang  diperlukan untuk  klasifikasi.  Karena  variabel  independen i diasumsikan,  hanya  variasi variabel  pada  setiap  kelas  yang  harus i ditentukan,  bukan  seluruh matriks i kovarians. Dalam prosesnya, Naïve 1 Bayes Classifier mengasumsikan bahwa ada atau tidak ada fitur dalam sebuah kelas yang tidak terkait dengan fitur yang ada[7]. Dibawah ini contoh perhitungan naïve i bayes (1)
Keterangan : P , (H | E) : Probabilitas i hipotesa H jika diketahui evidence E. P , (E | H) : Probabilitas i munculnya evidence E jika diketahui i hipotesa H. P ’ (H)   : Probabilitas i hipotesa i H. P ’ (E)   : Probabilitas evidence i E.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Basis Pengetahuan
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  yang  didapatkan  dari  Ebook Pengenalan i dan i Pengendalian Hama dan Penyakit Penting Tanaman Pepaya, Dibuatlah tabel penyakit,  dan tabel gejala penyakit pada tanaman pepaya.
Tabel i 1. List Penyakit Pepaya. Kode Penyakit P1 i Kutu Sisik P2 i Tungau P3 i Busuk Buah P4 Busuk Akar dan Pangkal Batang P5 Penyakit i Layu Bakteri P6 Kutu Alphids P7 Papaya Ring Spot Virus P8 Busuk Buah Antraknose
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2. Gejala i Penyakit Pepaya
Pada saat proses mengumpulkan data yang ingin digunakan adalah data gejala penyakit tanaman pepaya yang digunakan berasal dari menurut para pakar.
Tabel i 2. Gejala Penyakit Kode i Gejala i GE1 Daun Menguning GE2 Abnormalitas Bentuk Daun GE3 Daun Berwarna Perak-Perakan GE4 Daun Berubah Warna Menjadi Kuning GE5 Daun Kering GE6 Buah Bintik-Bintik Hitam GE7 Buah Berwarna Coklat GE8 Buah Mengeluarkan Aroma Kuat GE9 Buah TerlihatTidak Menarik GE10 Daun Bawah Layu GE11 Tangkai Daun Terdapat Bercak Kebasah-basahan GE12 Batang Terdapat Bercak Kebasah-basahan GE13 Daun Gugur GE14 Tanaman Menjadi Kerdil GE15 Daun Nekrotis GE16 Daun Layu GE17 Daun Bercak Kuning GE18 Transparansi Tulang-Tulang Daun Muda GE19 Tangkai Daun dan Batang Bercak Seperti Cincin GE20 Buah Setelah Matang Muncul Bercak Coklat Kemerahan GE21 Buah Muncul Bercak Kecil Kebasah-Basahan Berwarna Coklat 3.3. Contoh data aturan system
Pada  tabel  2,  menunjukkan  gejala-gejala  yang  terjadi  pada  penyakit tanaman pepaya.
Tabel i 3. List Aturan i Sistem
i Kode i Penyakit i Gejala P1 Kutu Sisik GE1, i GE2 P2 Tungau GE3, i GE4, i GE5 P3 Busuk Buah GE6, i GE7, i GE8, GE9 P4 Busuk Akar dan Pangkal Batang GE1, i GE10 P5 Penyakit Layu Bakteri i GE11, i GE12, i GE13 P6 Kutu Alphids i GE14, i GE15, i GE16 P7 Papaya Ring Spot Virus GE1, GE17, GE18, GE19 P8 Busuk Buah Antraknose GE20, GE21 Table 4. Tabel Relasi P GE P1 i P2 i P3 i P4 i P5 i P6 i P7 i P8 i GE1 ’  ’  ’  ’
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
P GE P1 i P2 i P3 i P4 i P5 i P6 i P7 i P8 i GE2 ’  ’
GE3 ’  ’ GE4 ’  ’ GE5 ’  ’ GE6 ’  ’’ GE7 ’  ’ GE8 ’  ’ GE9 ’  ’ GE10 i  ’ GE11 i  ’ GE12 i  ’ GE13 i  ’ GE14 i  ’ GE15 i  ’ GE16 i  ’ GE17 i  ’ GE18 i  ’ GE19 i  ’ GE20 i  ’ GE21 i  ’
3.4. Proses perhitungan i Naïve i Bayes Contoh i perhitungan  dengan  Metode  Naïve i Bayes  dapat  dicoba  pada penyakit yang ada di Tabel i 1 yaitu penyakit Kutu Sisik.
Tabel 6. Kasus Gejala yang Dialami Penyakit Kutu Sisik: Kode Gejala Nama Gejala Gejala Dialami GE1 ’ Daun Menguning i Ya GE2 ’ Abnormalitas Bentuk Daun i Ya GE3 ’ Daun Berwarna Perak-Perakan i Tidak GE4 ’ Daun Berubah Warna Menjadi Kuning i Tidak GE5 ’ Daun Kering i Tidak GE6 ’ Buah Bintik-Bintik Hitam i Tidak GE7 ’ Buah Berwarna Coklat i Tidak GE8 ’ Buah Mengeluarkan Aroma Kuat i Tidak GE9 ’ Buah Keliatan Tidak Menarik i Tidak GE10 i Daun Bawah Layu i Tidak GE11 i Tangkai Daun Terdapat Bercak Kebasah-basahan i Tidak GE12 i Batang Terdapat Bercak Kebasah-basahan i Tidak GE13 i Daun Gugur i Tidak GE14 i Tanaman Menjadi Kerdil i Tidak GE15 i Daun Nekrotis i Tidak GE16 i Daun Layu i Tidak GE17 i Daun Bercak Kuning i Tidak
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kode Gejala Nama Gejala Gejala Dialami GE18 i Transparansi Tulang-Tulang Daun Muda i Tidak GE19 i Tangkai Daun dan Batang Bercak Seperti Cincin i Tidak GE20 i Buah Setelah Matang Muncul Bercak Coklat Kemerahan i Tidak GE21 i Buah Muncul Bercak Kecil Kebasah-Basahan Berwarna Coklat i Tidak
Jumlah  data  dummy  penyakit  dari  data  latih  sebanding  dengan seluruh i jumlah data yang ada.
Tabel i 7. Total Class Penyakit No    Jumlah i Class i Penyakit / Keseluruhan i Data Latih 1 (X= Kutu Sisik)=4/49= 0,081 2 (X= Tungau)=7/49= 0,142 3 (X= Busuk Buah)=8/49= 0,163 4 (X= Busuk Akar dan Pangkal Batang)=5/49= 0,102 5 (X= Penyakit Layu Bakteri)=5/49= 0,0,102 6 (X= Kutu Alphids)=7/49= 0,142 7 (X= Pepaya Ring Spot Virus)=8/49= 0,163 8 (X= Busuk Buah Antraknose)=5/49= 0,102
Menghitung  Jumlah i kasus  yang  sama  dengan i Class i sama i dialami  penyakit Kutu Sisik / P (H i | i X) i :
Tabel 8. Perhitungan P (H | X) Gejala
Perhitungan i Probabilitas Kutu Sisik : Jumlah Kasus i dengan Class i yang sama i / P ’ (H ’ | ’ X) GG1
(GE1 = Ya | X= Kutu Sisik)=2/4=0,5 (GE1 = Ya | X= Tungau)=4/7=0,571 (GE1 = Ya | X= Busuk Buah)= 4/8=0,5 (GE1 = Ya | X= Busuk Akar dan Pangkal Buah)= 3/5=0,6 (GE1 = Ya | X= Penyakit Layu Bakteri)= 2/5= 0,4 (GE1 = Ya | X= Kutu Alphids)= 4/7= 0,571 (GE1 = Ya | X= Pepaya Ring Spot Virus)= 3/8= 0,375 (GE1 = Ya | ’ X= Busuk i Buah Antraknose)= 2/5= 0,4 GG2 (GE2 = Ya | ’ X= Kutu Sisik)=2/4=0,5 (GE2 = Ya | X= Tungau)=4/7=0,571 (GE2 = Ya | X= Busuk Buah)= 4/6=0,5 (GE2 = Ya | X= Busuk Akar dan Pangkal Buah)= 3/5=0,6 (GE2 = Ya | X= Penyakit Layu Bakteri)= 2/5= 0,4 (GE2 = Ya | X= Kutu Alphids)= 4/7= 0,571 (GE2 = Ya | X= Pepaya Ring Spot Virus)= 3/8= 0,375 (GE2 = Ya | X= i Busuk i Buah Antraknose)= 2/5= i 0,4
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada i tabel i 8  melakukan  perhitungan  pada  gejala-gejala  dari i penyakit Kutu  Sisik  dengan i hipotesis i dan  menghasilkan i nilai i probabilitas  dari i setiap Class i penyakit Kutu Sisik berdasarkan i gejala yang dialami. Contoh i Perhitungan

## 3.5. Persentase Hasil Perhitungan Dari Seluruh Penyakit
Tabel 9. Table Hasil Persentase Penyakit Pepaya Penyakit Nilai Probabilitas Kutu Sisik 0,082 Tungau 0,09 Busuk Buah 0,368 Busuk i Akar dan Pangkal i Batang 0,113 Penyakit Layu i Bakteri 0,227 Kutu Alphids 0,24 Papaya Ring Spot Virus 0,182
Gambar 1. Persentase Penyakit
Dari  Tabel  9  dan  Gambar  1  hasil  perhitungan  menunjukan  dari  nilai probabilitas bahwa penyakit  Busuk Buah adalah yang tertinggi dari penyakit lainnya  yaitu  0,368  menunjukkan  dari  49  buah  pepaya  yang  diuji  paling banyak terkena penyakit Busuk Buah

## 3.6. User Interface Aplikasi Sistem Pakar
Pada  gambar  2  adalah  tampilan  halaman  utama  dari  aplikasi.  Pada halaman  utama  terdapat  menu  Home  dan  Konsultasi  untuk  melakukan diagnose gejala.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar i 2. Tampilan i Halaman i Utama
Pada  gambar i 3  adalah  tampilan  halaman  input  data  user  ini menunjukan  tampilan  halaman  isi  data  user  setelah  itu  akan  masuk  ke halaman  yang  di  dalamnya  terdapat  pertanyaan  yang  harus di  jawab  untuk mendiagnosa penyakit pepaya.
Gambar i 3. Tampilan i Halaman Data User
Pada i gambar  4  adalah  tampilan  hasil  dari  diagnosa  penyakit  setelah user selesai menjawab pertanyaan-pertanyaan pada gambar 3. Pada halaman ini terdapat juga fitur untuk print hasil diagnosa.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Hasil i Diagnosa Penyakit
3.7. Pengujian hasil Forward i Chaining dan Naïve i Bayes
Tabel 10. Rekapitulasi hasil pengujian No Gejala i Forward i Chaining Naïve i Bayes Hasil 1 GE1, i GE2, i GE3, i GE4 Kutu Sisik Kutu Sisik  2 GE1, i GE4 i Kutu Sisik Kut Sisik  3 GE1 i Kutu Sisik Kutu Sisik  4 GE3, i GE4, i GE5, i
GE6, i GE7, GE8 Tungau Tungau  5 GE3, i GE4, i GE5 Tungau Tungau  6 GE3 Tungau Tungau  7 GE6, i GE7, i GE8,
GE9, i GE10, GE11, i GE12, i GE 13 Busuk Buah Busuk Buah  8 GE7, GE8, GE9 Busuk Buah Kutu Sisik  9 GE6, i GE7, i GE8 Busuk Buah Busuk Buah  10 GE10, i GE11, i GE 12 Busuk i Akar dan Pangkal Batang Busuk i Akar dan Pangkal Batamg  11 GE10, GE11 Busuk i Akar dan Pangkal Batang Busuk i Akar dan Pangkal i Batang  12 GE1, GE10 Busuk i Akar dan Pangkal Batang Busuk i Akar dan Pangkal Batang  13 GE11, GE12, GE13, GE14 Penyakit i Layu Bakteri Penyakit Layu i Bakteri  14 GE11, GE14 Penyakit i Layu Bakteri Penyakit Layu i Bakteri  15 GE11 Penyakit i Layu Bakteri Penyakit Layu Bakteri 
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Gejala i Forward i Chaining Naïve i Bayes Hasil 16 GE14, i GE15,
GE16, i GE17,
GE18, i GE19 Kutu Aphids Kutu Aphids  17 GE14, GE15, GE16, GE17 Kutu Aphids Kutu Aphids  18 GE14, i GE15, i GE 16 Kutu Aphids Kutu Aphids  19 GE1, GE17, i GE18, i GE 19 Pepaya Ring Spot Virus Pepaya Ring Spot Virus  20 GE17, GE18, GE19, GE20, GE21 Pepaya Ring Spot Virus Pepaya Ring Spot Virus  21 GE1, GE17 Pepaya Ring Spot Virus Pepaya Ring Spot Virus  22 GE19, GE21 Busuk Buah Antraknose Busuk Buah Antraknose  23 GE20, GE21 Busuk Buah Antraknose Busuk Buah Antraknose  24 GE20 Busuk Buah Antraknose Busuk Buah Antraknose  Keterangan:
Simbol  =  Menunjukkan  bahwa Forward  Chaining dan  Naïve  Bayes  sudah akurat. Simbol  = Menunjukkan bahwa salah satu metode kurang akurat.
Keakuratan untuk perbandingan metode i Forward i Chaining dan Metode Naïve  Bayes  dengan  hasil  uji  coba  24  pengujian i telah  dilakukan dengan i membandingkan  hasil i yang  sama i antara  pengujian  adalah sebanyak 23. Maka hasil data yang i sama antara i pretest adalah

## 4.  SIMPULAN
Hasil  penelitian  tentang  Sistem i pakar  berbasis i web  diagnosa i penyakit pepaya menggunakan metode i Forward
Chaining i dan i Naïve i Bayes, menghasilkan  yang  dapat i mempermudah  masyarakat  dan  pembudidaya pepaya  dalam  mendiagnosa  penyakit  tanaman i pepaya.  Menurut  hasil perhitungan tingkat keakuratanya pun mencapai 95% dari 24 uji coba.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Ummi, E. Kurniawan, S. P. Utama, J. K. L. Yos, and S. Km, “Penerapan Certainty  Factor  Dalam  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Hama  Dan Penyakit Tanaman Papaya,” 2014. [2] N.  Politeknik et  al. ,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada  Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Backward Chaining Berbasis Web.”
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 781-791 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[3] S. Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti et  al. ,  “Terakreditasi  SINTA  Peringkat  4  Deteksi  Penyakit  Dan  Hama Tanaman  Pepaya  Menggunakan  Metode Forward  Chaining dan  Best First Search,” 2018.
[4] M.  Hana  Maulinda,  Ria  Arafiyah,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Gigi  dan  Mulut  Menggunakan  Metode Forward Chaining dan Naive Bayes Berbasis Web,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[5] Y.  Yuliyana  and  A.  S.  R.  M.  Sinaga,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naive Bayes,” Fountain Informatics J. , vol. 4, no. 1, p. 19, May 2019, doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
[6] A.  Syarifudin,  N.  Hidayat,  and  L.  Fanani,  “Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Pada  Tanaman  Jagung  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis Android,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[7] S.  Rahmatullah  and  R.  Mawarni,  “Diagnosis  Of  Skin  Diseases  In Toddlers Using Naïve Bayes And Forward Chaining Methods.”
[8] T. Cabai et al. , “Rancang Bangun Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis,” J. Rekayasa Dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, 2016.
[9] C.  P.  C.  Munaiseche,  D. R.  Kaparang,  and  P.  T. D.  Rompas, “An  Expert System for Diagnosing Eye Diseases using Forward Chaining Method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 306, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757- 899X/306/1/012023.
[10]  S.  Nurajizah  and  M.  Saputra,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Android  Untuk Diagnosa  Penyakit  Kulit  Kucing  Dengan  Metode Forward  Chaining ,” None , vol. 14, no. 1, pp. 7–14, 2018.