Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 541-549 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5371

## Implementasi Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Tomat: Pendekatan Backward Chaining Berbasis Web
Taruma Leo Wijaya 1,* , Harfebi Fryonanda 1 , Ainil Mardiah 1 , Defni 1 , Roy Ibrahim 2
1 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Padang, Padang, Indonesia
2 Fakultas Pertanian, Universitas Lancang Kuning, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* taruma@pnp.ac.id , 2 harfebi@pnp.ac.id , 3 ainilmardiah@pnp.ac.id , 4 defni@pnp.ac.id , 5 royibrahim@unilak.ac.id Email Penulis Korespondensi: taruma@pnp.ac.id Submitted: 19/06/2024 ; Accepted: 30/06/2024 ; Published : 30/06/2024
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan sistem pakar dengan menggunakan pendekatan metode backward chaining berbasis  web guna  membantu petani  dalam  mendiagnosis  dan  mengelola  penyakit  pada  tanaman  tomat.  Penelitian  ini diangkat dikarenakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  membutuhkan  bantuan  pakar  pertanian  sehingga  menimbulkan permasalahan pada biaya konsultasi dan petani yang kesulitan mengetahui jenis penyakit pada tanaman tomat akan menimbulkan kerugian bagi petani yang diakibatkan oleh gagal panen. metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode prototype yang  dimulai  dengan  identifikasi  masalah  melalui  pengumpulan  data  dari  literatur,  wawancara  dengan  pakar  pertanian,  dan observasi lapangan. Data yang terkumpul kemudian dianalisis menggunakan metode backward chaining untuk menelusuri gejala hingga ke penyebab masalah dan memberikan rekomendasi penanganan. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web yang  memudahkan  akses  bagi petani.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  ini  mampu  memberikan diagnosa dan rekomendasi  yang  akurat  dan  andal  dengan  tingkat  akurasi  dari  penelitian  ini  adalah  85%.  Dengan  demikian,  sistem  pakar  ini diharapkan dapat meningkatkan pengetahuan dan keterampilan petani dalam mengelola tanaman tomat, serta berkontribusi pada peningkatan hasil panen dan kualitas produk pertanian.
Kata Kunci: Backward Chaining; Diagnosa Pertanian; Penyakit Tanaman Tomat; Teknologi Pertanian
Abstract− This study aims to implement an expert system using a web-based backward chaining method approach to help farmers diagnose  and  manage  tomato  plant  diseases.  This  study  was  conducted  because  diagnosing  plant  diseases  requires  the  help  of agricultural experts, which causes problems with consultation costs and farmers who have difficulty knowing the type of disease in tomato plants will cause losses for farmers due to crop failure. The methodology used in this study is the prototype method which  begins  with  identifying  problems  through  data  collection  from  literature,  interviews  with  agricultural  experts,  and  field observations.  The  collected  data  is  then  analyzed  using  the  backward  chaining  method  to  trace  symptoms  to  the  cause  of  the problem and provide recommendations for handling. This system is implemented in the form of a web application that facilitates access for farmers. The results of the study show that this expert system is able to provide accurate and reliable diagnoses  and recommendations with an accuracy level of this study of 85%. Thus, this expert system is expected to improve farmers' knowledge and skills in managing tomato plants, as well as contribute to increasing yields and the quality of agricultural products.
Keywords : Backward Chaining; Agricultural Diagnosis; Tomato Plant Diseases; Agricultural Technology

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  disebut  juga  sebagai  Negara  Agraris,  dimana  Sebagian  besar  dari  penduduknya  bekerja  dibidang pertanian[1]. Pertanian memiliki peran yang penting dalam pemenuhan pasokan pangan nasional[2]. Kualitas hasil pertanian dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti kemampuan petani dalam pemilihan benih yang tepat, pengendalian hama dan penyakit,dan proses panen[3]. Indonesia memiliki iklim tropis, curah hujan tinggi, dan tanah yang subur, sehingga cocok untuk berbagai jenis tanaman[4], termasuk tomat. Tomat (Solanum lycopersicum syn. Lycopersicum esculentum) bukan hanya sebagai sayuran harian, tetapi juga bahan baku untuk berbagai produk seperti saus, jus, dan pewarna makanan[5]. Tomat memiliki berbagai keunggulan gizi yang penting bagi tubuh manusia, seperti karbohidrat, lemak, protein, dan kalori yang dibutuhkan untuk aktivitas fisik dan mental[6]. Tanaman tomat dapat tumbuh hingga ketinggian 1 hingga 3 meter[7], dengan buah yang berwarna-warni seperti hijau, kuning, dan merah[8]. Meskipun memiliki siklus hidup singkat, tanaman tomat sering mengalami masalah yang menghambat hasil panennya, terutama terkait dengan serangan penyakit[9].
Penyakit  tanaman  tomat  menjadi  faktor  utama  penyebab  penurunan  produksi  dan  kualitas  panen.  Beberapa penyakit  umum  pada  tanaman  tomat  meliputi  bercak  coklat  pada  daun,  busuk  daun,  layu  Fusarium,  layu  bakteri, kapang daun, dan busuk ujung buah[9][10]. Tingkat pengetahuan petani dalam mengenali dan mengatasi penyakit- penyakit ini masih tergolong rendah[11], sehingga sering kali intervensi yang dilakukan hanya sebatas pencegahan dengan menggunakan pestisida, insektisida, atau fungisida secara umum. Keterbatasan akses terhadap ahli pertanian juga menjadi kendala utama dalam penanganan penyakit tanaman. Seperti konsultasi dengan ahli akan menimbulkan biaya  dan  waktu  yang  cukup  tinggi,  sehingga  tidak  selalu  dapat  dilakukan  oleh  para  petani[12].  Untuk  mengatasi permasalahan ini, pengembangan sistem pendukung keputusan menjadi solusi yang menjanjikan. Sistem pendukung keputusan merupakan aplikasi komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh seorang ahli dalam bidang tertentu[13]. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan system pendukung keputusan dengan menggunakan pendekatan backward chaining dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman tomat.
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 541-549 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5371
Banyak  metode  yang  bisa  digunakan  dalam  system  pendukung  keputusan  ini  seperti  Backward Chaining[14][15][16][17][18], Forward Chaining[19], Bayes[9][20], dan banyak lagi lainnya. Dalam penelitian ini, metode Backward Chaining dipilih karena dianggap paling efektif dalam menangani kasus ini. Metode ini dimulai dengan membangun hipotesis yang kemudian diuji kebenarannya melalui serangkaian pertanyaan yang saling terkait, dengan fokus pada mencapai tujuan akhir yang telah ditetapkan sebelumnya[15], [18]. Pendekatan ini telah terbukti memberikan hasil yang baik dalam sistem pendukung keputusan untuk diagnosa penyakit pada tanaman padi[18] dan Vrikshayurveda  (Pengetahuan  India  kuno  tentang  tanaman)[14].  Dengan  menerapkan  pendekatan  ini  pada  sistem pendukung keputusan untuk penyakit tanaman tomat, diharapkan sistem dapat memberikan diagnosa yang akurat dan rekomendasi yang tepat. Hal ini diharapkan dapat membantu dalam meningkatkan produktivitas dan kualitas hasil panen, serta mengurangi kerugian akibat gagal panen yang disebabkan oleh penyakit tanaman.
Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  pengetahuan  dan  keterampilan  petani  dalam mengelola tanaman tomat secara efektif dan berkelanjutan. Selain itu, dapat mendukung ketahanan pangan nasional melalui peningkatan produktivitas sektor pertanian, khususnya dalam budidaya tanaman tomat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode prototype yang memiliki tahapan dalam penelitiannya yaitu: Requirement analysis(analisis kebutuhan), Quick design, Build prototype, User evaluation, Refining prototype dan Implementasi product and maintain

## 2.1 Analisis Kebutuhan
Tahapan  ini  adalah  awal  dalam  implementasi  sistem  pakar  untuk  tanaman  tomat  menggunakan  metode  backward chaining.  Proses  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  mengenai  gejala-gejala  yang  sering  terjadi  pada  tanaman tomat, seperti perubahan warna daun, bintik-bintik pada buah, dan pertumbuhan yang terhambat, yang diperoleh dari literatur ilmiah, wawancara dengan pakar pertanian, dan observasi lapangan. Gejala-gejala ini kemudian dikategorikan ke  dalam  penyakit,  serangan  hama,  dan  defisiensi  nutrisi  untuk  mempermudah  analisis.  Menggunakan  backward chaining, gejala-gejala tersebut dianalisis untuk menelusuri penyebab masalah berdasarkan aturan-aturan dalam basis pengetahuan, dan hasil analisis di validasi oleh pakar pertanian untuk memastikan akurasi. Data yang telah tervalidasi diintegrasikan ke dalam sistem, sehingga SPK dapat memberikan rekomendasi yang cepat dan tepat untuk membantu petani dalam mengelola tanaman tomat secara efektif..

## 2.2 Quick Design
Pada tahapan quick design terlebih dahulu dilakukan dengan melakukan pengumpulan data. dimana data yang akurat dan komprehensif menjadi dasar bagi sistem untuk memberikan rekomendasi yang tepat. Proses pengumpulan data dimulai dengan studi literatur dari berbagai sumber ilmiah yang mencakup jurnal, buku, dan laporan penelitian yang relevan. Informasi dari literatur ini memberikan gambaran umum tentang berbagai masalah yang sering dihadapi oleh tanaman tomat, seperti penyakit, serangan hama, dan defisiensi nutrisi. Selain itu, wawancara mendalam dengan pakar pertanian  dilakukan  untuk  mendapatkan  wawasan  praktis  dan  pengalaman  langsung  terkait  identifikasi  dan penanganan  masalah  pada  tanaman  tomat.  Observasi  lapangan  juga  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data  empiris mengenai  gejala-gejala  yang  muncul  di  berbagai  kondisi  lingkungan.  Seluruh  data  yang  terkumpul  kemudian dianalisis dan disusun dalam basis pengetahuan yang akan digunakan oleh mesin inferensi backward chaining untuk menelusuri dan menentukan solusi yang tepat berdasarkan gejala yang diidentifikasi. Pendekatan multi-sumber ini memastikan bahwa sistem memiliki dasar data yang kuat dan dapat memberikan rekomendasi yang valid dan andal kepada petani.

## 2.3 Build Prototype
Setelah data gejala dikumpulkan, langkah berikutnya melakukan build prototype dengan terlebih dahulu menganalisis data  tersebut  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  yang  dapat  mengarah  pada  diagnosis  yang  akurat.  Proses analisis dimulai dengan mengkategorikan gejala-gejala berdasarkan jenis masalah, seperti penyakit, serangan hama, atau  defisiensi  nutrisi.  Setiap  kategori  dianalisis  lebih  lanjut  menggunakan  aturan-aturan  yang  ada  dalam  basis pengetahuan sistem. Metode backward chaining digunakan untuk bekerja mundur dari gejala yang teramati menuju penyebab yang mungkin, dengan menguji setiap kemungkinan berdasarkan data yang ada. Sebagai contoh, jika daun tanaman  tomat  menguning,  sistem  akan  mengevaluasi  kemungkinan  penyebab  seperti  layu  fusarium,  defisiensi nitrogen, atau serangan hama tertentu, berdasarkan gejala tambahan dan kondisi lingkungan. Proses ini melibatkan verifikasi silang dengan data validasi dari pakar pertanian untuk memastikan bahwa analisis yang dilakukan sesuai dengan kenyataan di lapangan. Hasil dari analisis ini kemudian digunakan untuk memperbaiki dan memperkuat basis pengetahuan  sistem,  sehingga  sistem  pakar  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  semakin  akurat  dan  efektif. Dengan analisis data yang tepat, sistem dapat membantu petani dalam mengidentifikasi dan mengatasi masalah pada tanaman tomat dengan lebih cepat dan tepat.
Pada  tahapan build  prototype dimulai  dengan  menghitung  perhitungan  proporsi  penyakit  sebagai  masukan untuk metode backward chaining . Pada tahapan ini akan dilakukan pengolahan data gejala yang telah dikumpulkan
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 541-549 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5371
untuk  menentukan  persentase  atau  proporsi  masing-masing  penyakit  dalam  populasi  data.  Dengan  tujuan  untuk mengetahui  kemungkinan  terkena  penyakit  yang  dilakukan  sebuah  penerapan  rumus  yaitu  rumus  proporsi. Perhitungan  dilakukan  melalui  poin  dari  pertanyaan  yang  dijawab.  Pada  penelitian  ini  untuk  menentukan kemungkinan  tanaman  tomat  terkena  penyakit  dilakukan  penerapan  rumus  yaitu  rumus  proporsi  seperti  pada persamaan 1.
𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 = 𝑥 𝑦 100% (1)
Keterangan: 𝑥 merupakan jumlah bobot atau jumlah nilai yang didapatkan dari pertanyaan-pertanyaan yang dipilih oleh pengguna. Sedangkan 𝑦 adalah jumlah bobot atau nilai dari keseluruhan pertanyaan. Nilai proporsi yang didapat dari gejala yang dipilih  bisa  saja  bersifat  benar  dan  salah,  sehingga  untuk  setiap  penyakit  yang  diprediksi  bisa  memiliki  dua  nilai proporsisi, yaiu nilai proporsi benar dan salah. Nilai proporsisi benar adalah jumlah nilai dari gejala yang benar untuk penyakit  tertentu  dan  nilai  proporsisi  salah  adalah  jumlah  nilai  yang  salah  dari    gejala  yang  salah  untuk  penyakit tertentu.
Pada penetapan metode backward chaining yang kemudian dilakukan tahapan pemodelan dan pembuatan rule yang digunakan dalam tahapan berikutnya. Backward chaining adalah proses kebalikan dari forward chaining, dimulai dari kesimpulan dan hipotesis bahwa kesimpulan tersebut benar. Identifikasi dan penempatan fakta syarat IF dilakukan untuk membentuk kesimpulan yang benar. Aturan dipilih untuk menguji kebenaran semua syarat IF, dan kesimpulan dicapai. Jika ada syarat yang salah, aturan dibuang dan aturan berikutnya diambil sebagai hipotesis kedua. Jika tidak ada  fakta  yang  memastikan  kebenaran  atau  kesalahan  syarat  IF,  pencarian  aturan  dilanjutkan  untuk  mencapai kesimpulan yang sesuai dengan syarat IF. Proses ini berlanjut hingga aturan ditemukan untuk mencapai kesimpulan yang benar[21]. Alur proses pencarian fakta dan pembuktian kesimpulan backward chaining dijelaskan pada Gambar 1.
Setelah  dilakukan  pemetaan  selanjutnya  buatlah  prototype  sistem  yang  dimulai  dari  tahapan  desain  sistem. yang dimulai dari pembuatan activity diagram dan use case diagram.  Tujuan dari pembuatan activity diagram dan use
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 541-549 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5371
case  diagram  adalah  untuk  menjadi  gambaran  dari  sebuah  sistem  dan  juga  menjelaskan  langkah-langkah  dalam penggunaan system.

## 2.3.1 Use Case Diagram
Usecase pada Gambar 2 menjadi gambaran interface dari sebuah sistem yang akan di buat serta mengidentifikasi siapa yang dapat menggunakan sistemdan apa yang dilakukan oleh sistem.

## Gambar 2. Use Case Diagram

## 2.3.2 Activity Diagram
Activity Diagram pada Gambar 3 menjelaskan urutan atau langkah-langkah dalam penggunaan system.

## Gambar 3. Activity Diagram

## 2.4 User evaluation
Pada fase ini, dilakukan tahap mendengar masukan dari user mengenai sistem yang dirancang terutama pada  sistem pakar berbasis website dengan menggunakan metode backward chaining. perbaikan yang dilakukan terutama pada tampilan graphical user interface untuk memudahkan pola interaksi dengan pengguna.

## 2.5 Implementasi sistem
Pada  tahapan  implementasi  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit dengan menggunakan metode backward chaining berbasis web. selanjutnya pada tahapan ini juga dilakukan sosialisasi
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 541-549 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5371
kepada  petani  dalam  menggunakan  sistem  ini.  Pada  saat  pengimpelemntasian  dilakukan  pengujian  untuk fungsionalitas sistem dengan menggunakan pengujian Black Box.

## 2.6 Pemeliharaan sistem
Tahapan  pemeliharaan  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  sistem  secara  berkala  dan  melakukan  update  dan perbaikan terhadap sistem terutama untuk tampilan yang memudahkan bagi petani dalam menggunakannya dan juga menambahkan informasi baru tentang penyakit tomat yang belum tercakup di dalam sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Perumusan  basis  pengetahuan  dimulai  dengan  menyimpulkan  jenis  penyakit  tanaman  tomat  dan  gejala-gejala  dari penyakit  tanaman  tomat.  Dalam  penelitian  ini  terdapat  6  penyakit  dan  15  gejala  yang  akan  diolah  menjadi  basis pengetahuan. Data penyakit dan gejala tanaman tomat dapat dilihat pada Tabel 1 dan 2.
Tabel 1. Penyakit Tanaman Tomat ID Penyakit P001 Bercak Coklat P002 Busuk Daun P003 Layu Fusarium P004 Layu Bakteri P005 Kapang Daun P006 Busuk Ujung Buah Tabel 2. Gejala Penyakit Tanaman Tomat ID Gejala
G001 Bercak berwarna coklat hingga kehitaman G002 Bercak berbentuk lingkaran kosentris dengan jalur halo berwarna kuning G003 Bercak berwarna abu-abu pada daun yang berdimensi besar dengan bagian tengahnya agak hitam serta basah
G004 Busuk di bagian leher pangkal dann berwarna hitam G005 Umbi yang membusuk dan berwarna abu-abu atau hitam G006 Layu G007 Pada daun bagian bawah menjadi kuning G008 Tumbuhan menjadi kerdil G009 daun menggulung ke bawah G010 akar adventif sepanjang batang tomat G011 akar dan pangkal batang membusuk, berwarna kehitaman, dan kulitnya mengelupas G012 Pada daun bagian atas terdapat bercak pucat G013 Pada daun memiliki  spora yang awalnya berwarna kelabu muda. Lalu  menjadi coklat atau hijau kekuning-kuningan
G014 Pada buah meiliki bercak kecil yang berwarna coklat,membesar dan menjadi cekung G015 buah akan busuk dan rontok
Dari tabel jenis penyakit dan gejala penyakit tanaman tomat diatas, kemudian disimpulkan ke dalam satu tabel relasi data. Tujuannya adalah untuk memudahkan ketika membuat kaidah aturan atau basis pengetahuan. Tabel relasi jenis dan gejala penyakit tanaman tomat terdapat dalam Tabel 3.
Tabel 3. Relasi Jenis dan Gejala Penyakit Tanaman Tomat
ID Gejala P001 P002 P003 P004 P005 P006 Bobot G001 ✔ 1 G002 ✔ 1 G003 ✔ 1 G004 ✔ 1 G005 ✔ 1 G006 ✔ ✔ 1 G007 ✔ 1 G008 ✔ 1 G009 ✔ 1 G010 ✔ 1
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 541-549 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5371
G011 ✔ 1 G012 ✔ 1 G013 ✔ 1 G014 ✔ 1 G015 ✔ 1
Setelah didapatkan relasi antara jenis dan gejala penyakit tanaman tomat, langkah selanjutnya adalah membuat basis pengetahuan backward chaining. Basis pengetahuan backward chaining terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Basis Pengetahuan Backward Chaining
Penyakit Rule Rule 1 : P001 IF G001 AND G002 THEN True Rule 2 : P002 IF G003 AND G004 AND G005 THEN True Rule 3 : P003 IF G006 AND G007 AND G008 AND G009 AND G010 THEN True Rule 4 : P004 IF G006 AND G011 THEN True Rule 5 : P005 IF G012 AND G013 THEN True Rule 6 : P006 IF G014 AND G015 THEN True
Alur pencarian berdasarkan basis pengetahuan diatas dapat dirumuskan ke dalam pohon pencarian pada Gambar 4.
Gambar 4. Pohon Pencarian Sistem pendukung keputusan
Perhitungan akurasi untuk diagnosa penyakit tomat dengan menggunakan backward chaining adalah sebagai berikut ini:

## a. Skenario:
Sistem  pakar  diagnosis  penyakit  tomat  diuji dengan  100 kasus  penyakit  tomat.  Dari  100 kasus  tersebut,  85 kasus didiagnosis dengan benar oleh sistem pakar. 15 kasus didiagnosis dengan salah oleh sistem pakar.
b. Analisis Metrik:
Untuk skenario analisis metrik pada penelitian ini adalah dengan menggunakan Confusion Matrix. Confusion Matrix ini akan digunakan sebagai nilai patokan kelayakan untuk menghitung nilai akurasi atau nilai ketepatan dari sistem pakar yang telah dirancang. Skenario Confusion Matrix terbagi menjadi empat tipe, yaitu gejala yang benar dan terdiagnosa benar oleh sistem pakar (TP), gejala yang benar dan terdiagnosa salah oleh sistem pakar (TN), gejala yang salah dan terdiagnosa benar oleh sistem pakar (FP) dan gejala yang salah dan terdiagnosa salah oleh sistem pakar (FN). Dari skenario diatas maka didapatkan tabel Confusion Matrix berikut:
Tabel 5. Hasil Pengujian Confusion Matrix
Jenis Identifikasi TP  TN  FP  FN Kasus penyakit tomat yang didiagnosa benar oleh sistem pakar 85 0 0 15
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 541-549 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5371
Berdasarkan hasil confusion matrix diatas perhitungan nilai akurasi dapat dilakukan seperti di bawah:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ( Jumlah diagnosis benar
Jumlah total diagnosis ) × 100% = ( 85 100 ) × 100% = 85%

## c. Interpretasi:
Sistem  pakar  memiliki  tingkat  akurasi  85%,  yang  berarti  dapat  mendiagnosis  penyakit  tomat  dengan  benar pada  85  dari  kasus  dari  100  kasus  yang  didiagnosa.  Sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  sistem  pakar  telah  mampu mendiagnosa penyakit tanaman tomat dengan baik.

## 3.2 Implementasi Aplikasi
Implementasi aplikasi dirancang berbasis website. Berikut tampilan halaman aplikasi.
a. Tampilan Utama
Gambar 5 merupakan Halaman Utama adalah tampilan halaman pertama ketika pengguna mengakses aplikasi.
Gambar 5. Halaman Utama
b. Tampilan Fitur Diagnosa
Pada Gambar 6 merupakan halaman fitur diagnosa menampilkan beberapa tampilan halaman yaitu halaman pemilihan  penyakit,  tampilan  halaman  pertanyaan  dan  tampilan  halaman  hasil.  Pada  halaman  pemilihan  penyakit menampilkan pilihan dari beberapa penyakit yang terdapat pada penyakit tomat.
Gambar 6. Halaman Fitur Diagnosa
c. Tampilan Halaman Pertanyaan
Pada Gambar 7 merupakan halaman pertanyaan berisi pertanyaan gejala apa yang terjadi pada tanaman tomat sesuai penyakit yang di pilih sebelumnya. Pada setiap pertanyaan memilikibobot yang akan di hitung dengan rumus proporsi.
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 541-549 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5371
d. Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Pada Gambar 8 merupakan halaman  hasil menampilkan kemungkinan terkena penyakit yang dihasilkan dari perhitungan dengan rumus proporsi, gejala yang dialami dan bobotnya, penyebab serta solusi.

## Gambar 8. Halaman Hasil Diagnosa

## 4. KESIMPULAN
Melalui proses identifikasi masalah, pengumpulan data dari berbagai sumber, dan analisis data yang komprehensif, sistem ini mampu memberikan rekomendasi yang akurat dan andal berdasarkan gejala yang teramati pada tanaman tomat. Pada penelitian ini menggunakan metode prototype dengan tingkat akurasi dari hasil penelitian dari penerapan metoe ini adalah sebesar 85%. Metode backward chaining dipilih karena kemampuannya untuk bekerja secara efektif dengan  hipotesis  yang  telah  ditentukan,  memfokuskan  pencarian  solusi  pada  tujuan  yang  telah  ditetapkan. Implementasi sistem berbasis web mempermudah akses dan penggunaan oleh petani, memungkinkan mereka untuk dengan  cepat  mendapatkan  diagnosa  dan  rekomendasi  penanganan  yang  tepat.  Sistem  ini  diharapkan  dapat meningkatkan pengetahuan dan keterampilan petani dalam mengidentifikasi dan mengatasi penyakit pada tanaman tomat, yang pada akhirnya berkontribusi pada peningkatan hasil panen dan kualitas produk pertanian. Dengan adanya sistem pakar ini, kendala keterbatasan jumlah pakar pertanian dan biaya konsultasi dapat diatasi, sehingga petani dapat lebih  mandiri  dalam  mengelola  tanaman  mereka.  Sistem  ini  juga  menunjukkan  bahwa  teknologi  informasi  dapat berperan  signifikan dalam  sektor pertanian,  memberikan  solusi  praktis untuk  masalah-masalah  yang  dihadapi  oleh petani.  Keberhasilan  sistem  ini  membuka  peluang  untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  termasuk  integrasi  dengan teknologi  sensor  IoT  dan  perluasan  basis  pengetahuan  untuk  mencakup  lebih  banyak  jenis  penyakit  dan  hama tanaman.

## REFERENCES
[1] Sekretariat Kabinet Republik Indonesia, “Indonesia Negara Agraris dan Maritim, tapi Banyak Petani dan Nelayan Belum Sejahtera.”  Accessed:  Feb.  13,  2024.  [Online].  Available:  https://setkab.go.id/indonesia-negara-agraris-dan-maritim-tapi- banyak-petani-dan-nelayan-belum-sejahtera/
[2] Kementerian Pertanian, “Rencana Strategis Kementerian Pertanian Tahun 2020-2024,” Salinan Keputusan Menteri Pertan. Republik Indones. , pp. 1–161, 2021.
[3] B. Riansyah, D. Kurniawan, and M. Same, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kopi Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Komputasi , vol. 9, no. 1, 2021, doi: 10.23960/komputasi.v9i1.2420.
[4] L.  Subagiyo,  Herliani,  Sudarman,  and  Z.  Haryanto, Literasi  Hutan  Tropis  Lembab  &  Lingkungannya ,  vol.  53,  no.  9. Samarinda: Mulawarman University Press, 2019.
[5] I. Surya, K. Idris, and A. Bode, “Klasifikasi Jenis Buah Tomat Menggunakan Covolutional Neural network,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, 2023.
[6] D. A. Luta, “Peningkatan Pertumbuhan dan Produksi Tanaman Tomat Akibat Aplikasi Kompos dan Pupuk Organik Cair,” J. Agrium , vol. 23, no. 1, 2020.
[7] R. N. Kholifah and Suparti, “Pertumbuhan Tanaman Tomat dengan Pemberian Vitamin B1 dan Hormon Giberelin,” Semin. Nas. Pendidik. Biol. dan Saintek , pp. 225–213, 2022.
[8] I. D. M. Subrata, A. Z. Ramadhan, and A. Sutejo, “Pengembangan Sistem Pendeteksi Mutu Buah Tomat Cherry Berdasarkan Warna Menggunakan Sensor Optis TCS230,” J. Ilm. Rekayasa Pertan. dan Biosist. , vol. 10, no. 2, pp. 171–183, 2022, doi: 10.29303/jrpb.v10i2.389.
[9] Y.  F.  Tefa,  D.  Nababan,  Y.  O.  L.  Rema,  and  H.  H.  Ullu,  “Implementasi  Teorema  Bayes  pada  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosis  Penyakit  pada  Tanaman  Tomat,” J.  Saintek  Lahan  Kering ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  44–47,  2023,  doi: 10.32938/slk.v5i2.2010.
[10]  Dinas  Pertanian  Tulang  Bawang,  “Pengendalian  Penyakit  Pada  Tanaman  Tomat.”  2021.  [Online].  Available: https://distani.tulangbawangkab.go.id/news/read/3572/pengendalian-penyakit-pada-tanaman-tomat
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 541-549 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5371
[11]  F. D. Hasanah, “Perilaku Petani Dalam Penggunaan Pestisida Pada Budidaya Tanaman Sayuran Di Nagari Sungai Nanam Kecamatan Lembah Gumanti Kabupaten Solok,” Universitas Andalas, 2022.
[12]  M. A. Yulianto, “Penerapan Metode Forward Chaining Dalam Sistem Pakar Untuk Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Tomat,” 2019.
[13]  D. Ranti, A. Desiani, S. Yahdin, and S. Lamin, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Teknol. , vol. 23, no. 2, 2023, doi: 10.30811/teknologi.v23i2.3887.
[14]  L.  B.  Rananavare  and  S.  Chitnis,  “Technology  from  traditional  knowledge  -  Vrikshayurveda-based  expert  system  for diagnosis  and  management  of  plant  diseases,” J.  Ayurveda  Integr.  Med. ,  vol.  15,  no.  1,  p.  100853,  Jan.  2024,  doi: 10.1016/j.jaim.2023.100853.
[15]  I. M. D. Herdiawiranata, I. M. Putrama, and I. M. A. Wirawan, “Pengembangan Web Semantik Silsilah Keluarga Kawitan Nararya Dalem Benculuk Tegeh Kori Dengan Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, 2019, doi: 10.23887/janapati.v8i1.13470.
[16]  M. Christina et al. , “Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Menggunakan Metode Backward Chaining,” J.  Teknol.  Komput.  dan  Sist.  Informasi)  Februari  2021 ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  19–26,  [Online].  Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/teknisi
[17]  Y.  Mulyani,  M.  Komarudin,  Pariyem,  and  Herydian,  “Sistem  pakar  diagnosis  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  lada menggunakan  metode backward chaining berbasis  android,” Pros.  Semin.  Nas.  Ilmu  Tek.  Dan  Apl.  Ind.  Fak.  Tek.  Univ. Lampung , vol. 3, 2020.
[18]  A. M. Tambunan, S. R. Siringoringo, R. Aruan, P. I. Aisyah, and D. Sitanggang, “An expert system for diagnosing plant diseases using certainty factor and backward chaining based on android,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, no. 1, p. 012075, Jul. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012075.
[19]  M. Saiful and A. Muliawan Nur, “Application of Expert System with Web-Based Forward Chaining Method in Diagnosing Corn Plant Disease,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1539, no. 1, p. 012019, May 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1539/1/012019.
[20]  A.  A.  Bukhori,  A.  R.  Matondang,  and  J.  Hidayati,  “Pest  Control  and  Palm  Oil  Plant  Disease  by  Application  of  Expert System,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , pp. 380–384, 2020, doi: 10.1145/3400934.3401003.
[21]  E. Darnila, M. Maryana, K. Mawardi, M. Sinambela, and I. Pahendra, “Supervised models to predict the Stunting in East Aceh,” Int. J. Eng. Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 3, pp. 33–39, 2022, doi: 10.52088/ijesty.v2i3.280.