## PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT PADA TANAMAN BONSAI
Anita 1) Rodhy 2) S. Ningsih 3) D. Solin 4)
Program Studi Sistem Informasi FTIK Universitas Prima Indonesia Surel: anitayakub_pilchan@yahoo.com 1) rodhyrbtm97@yahoo.com 2) suryaniningsiherasari95@gmail.com 3) dumawatisolin0@gmail.com 4)
Abstract: Application of Forward Chaining and Certainty Factor Methods for Diagnosing Diseases in Bonsai Plants . Bonsai plants are dwarfed plants which are generally planted in shallow pots. The main element in bonsai is  harmony between pots and plants, in addition to harmony between pots and plants there are also other elements  such  as  the  size  of  the  trunk,  the  height  of  the  tree,  the  spread  of  roots, twigs,  and  large  leaves.  Therefore,  planting  and  maintaining  bonsai  is  quite complicated,  where  the  way  to  care  for  bonsai  plants  ranging  from  fertilization  to formation must be highly considered and very thorough. Expert systems are needed to help quickly find out what diseases attack bonsai plants based on symptoms that arise. Not only the type of disease, this system also informs how to deal with plants affected by the  disease  and how to prevent it.  The  results  of the  application of the Forward Chaining Method and Certainty Factor can provide a diagnosis of pests in bonsai based on the symptoms given. Based on the results of the MySQL calculation is  used  as  a  database  design,  and  system  design  using  the  programming  language Hypertext Preprocessor (PHP).
Keywords: Bonsai, Expert System, Forward Chaining, Certainty Factor, PHP
Abstrak:  Penerapan  Metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor untuk Diagnosa  Penyakit  pada  Tanaman  Bonsai. Tanaman  hias  Bonsai  adalah  sebuah tanaman yang dikerdilkan dimana pada umumnya tanaman ini ditanaman dalam pot yang  dangkal.  Unsur  utama  dalam  bonsai  adalah  keharmonisan  antara  pot  dan tanaman, selain keharmonisan antara pot dan tanaman ada juga unsur lainnya seperti besar batang, tinggi pohon, penyebaran akar, ranting, dan besar daun. Oleh karna itu penanaman  dan  pemeliharaan  bonsai  cukup  rumit,  dimana  cara  merawat  tanaman bonsai  mulai  dari  pemupukan  sampai  pembentukan  harus  sangat  diperhatikan  dan sangat  teliti.  Sistem  pakar    di  butuhkan  untuk  membantu  mengetahui  secara  cepat penyakit  apa  yang  menyerang  tanaman  bonsai  berdasarkan  gejala  yang  muncul. Tidak  hanya  jenis  penyakit,  sistem  ini  juga  menginformasikan  cara  penanganan untuk  tanaman  yang  terserang  penyakit  dan  cara  pencegahannya.  Hasil  penerapan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor dapat memberikan diagnosa hama pada  tanaman  bonsai  berdasarkan  gejala-gejala  yang  diberikan.    Berdasarkan  hasil perhitungan MySQL digunakan  sebagai  perancangan  database,  dan  perancangan sistem menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP).
Kata Kunci :Bonsai , SistemPakar, Forward Chaining , Certainty Factor , PHP.

## PENDAHULUAN
Tanaman  hias  Bonsai  adalah sebuah tanaman yang  dikerdilkan
dimana  pada  umumnya  tanaman  ini ditanaman  dalam  pot  yang  dangkal.
Dalam  Bahasa  Jepang  bonsai  berasal dari  kata “ bon ” yang  artinya  pot  dan “ sai ” yang  artinya  tanaman.  Unsur
utama dalam bonsai adalah
keharmonisan  antara  pot  dan  tanaman, selain  keharmonisan  antara  pot  dan tanaman  ada  juga  unsur  lainnya  seperti besar  batang,  tinggi  pohon,  penyebaran akar, ranting, dan besar daun.
Oleh  karna  itu  penanaman  dan pemeliharaan  bonsai  cukup  rumit,
dimana  cara  merawat  tanaman  bonsai mulai dari pemupukan sampai pembentukan  harus  sangat  diperhatikan dan  sangat  teliti,  meski  perawatan tanaman ini sama saja seperti perawatan tanaman  lainnya,  tetapi  yang  sulit  dari merawat  tanaman  ini  adalah  dari  segi pembentukannya, dimana harus memberi arah pembentukan dan mempertahankan  bentuk  dari  tanaman tersebut. Ada  beragam  penyakit  yang menyerang  tanaman  bonsai,  Penyakit merupakan suatu gangguan pada tanaman yang menghambat pertumbuhan pada suatu tumbuhan.Oleh karna  itu  penulis  ingin  membangun aplikasi sistem pakar dalam mengidentifikasikan  penyakit  tanaman bonsai.
Sistem  pakar  dibutuhkan  untuk membantu  mengetahui  secara  cepat penyakit  apa  yang  menyerang  tanaman bonsai berdasarkan gejala yang  muncul.
Tidak  hanya  jenis  penyakit,  sistem  ini juga menginformasikan cara penanganan untuk tanaman yang terserang penyakit dan cara
pencegahannya.

## METODE
Forward  Chaining  adalah  tehnik pencarian  yang  dimulai  dengan  fakta yang  diketahui,  kemudian  mencocokan fakta – fakta  tersebut  dengan  bagian  IF dari  rules  IF – THEN.  Bila  ada  fakta yang cocok dengan bagian IF, maka rule tersebut  dieksekusi.  Bila  sebuah  rule dieksekusi,  maka  sebuah  fakta  baru (bagian  THEN)  ditambahkan  ke  dalam database Langkah-langkah dalam membuat sistem pakar dengan menggunakan  metode  forward  chaining yaitu :
a. Pendefenisan masalah dimulai dengan  pemilihan  domain  masalah dan akuisi pengatahuan.
b. Pendefenesian  data  input  untuk memulai inferensi karena diperlukan oleh sistem forward chaining.
c. Pendefenisian  struktur  pengendalian data untuk membantu mengendalikan  pengaktifan  suatu aturan.
d. Penulisan  kode  awal  dalam  domain pengatahuan
e. Pengujian sistem agar dapat mengatahui  sejauh  mana  sistem berjalan
f. Perancangan antarmuka dengan basis pengatahuan
g. engembangan system
h. Evaluasi system
Metode certainty factor digunakan ketika  menghadapi  suatu  masalah  yang jawabannya  tidak  pasti.Ketidakpastian ini  bisa  merupakan  probabilitas.Metode ini diperkenalkan oleh Shortlife Buchanan  pada  tahun  1970-an.  Beliau menggunakan metode ini saat melakukan diagnosis dan terapi terhadap penyakit meningitis dan infeksi darah.Tim  pengembang  dari  metode  ini mencatat  bahwa,  dokter  sering  kali menganalisa informasi yang ada dengan ungkapan  seperti “ mungkin ” , “ hampir pasti ” .
Metode  ini  mirip  dengan  fuzzy logic, karena ketidakpastian direpresentasikan dengan derajat
kepercayaan  sedangkan  perbedaannya adalah pada fuzzy logic saat perhitungan untuk  rule  yang  premisnya  lebih  dari satu,  fuzzy  logic  tidak  memiliki  nilai keyakinan  untuk  rule  tersebut  sehingga perhitungannya  hanya  melihat  nilai terkecil  untuk  operator  AND  atau  nilai terbesar  untuk  operator  OR  dari  setiap premis  yang  pada  rule  tersebut  berbeda dengan  certainty  factor  yaitu  setiap  rule
memiiki nilai keyakinannya sendiri tidak hanya  premis-premisnya  saja  yang memiliki  nilai  keyakinan.  Certainty factor  menunjukkan  ukuran  kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.

## PEMBAHASAN
Forward Chaining.Sebuah kesimpulan yang menghubungkan masalahperkalian  dengan  solusi  yang disebut rantai.Rantai dicari atau dilewati atau  disilangkan  dari  masalah  untuk mendapatkan solusi yang disebut sebagai forward  chaining .  Cara  lain untuk mendeskripsikan forward chaining ini  adalah  dengan  penalaran dari  fakta-fakta  yang  mengarah  pada kesimpulan yang ada dari fakta-fakta.
Dalam aturan penalaran lanjutan diuji satu per satu dalam urutan tertentu. Urutan  dapat  berupa  urutan  -  aturan penggabungan  ke  dalam  aturan  dasar atau  juga  urutan  lain  yang  ditentukan oleh  pengguna.  Setiap  kali  aturan  diuji, sistem pakar akan  mengevaluasi apakah kondisi  benar  atau  salah.  Jika  kondisi benar,  maka  aturan  disimpan  maka aturan  berikutnya  diuji.Sebaliknya,  jika kondisi salah, tidak disimpan dan aturan berikutnya diuji. Proses ini akan diulang sampai seluruh dasar aturan diuji dengan berbagai  kondisi.  Pekerjaan  penalaran canggih  dengan  masalah  yang  dimulai dengan  pencatatan  informasi  awal  dan penyelesaian  akhir  yang  ingin  dicapai, maka  seluruh  proses  akan  dilakukan secara berurutan. Gambar berikut menunjukkan proses forward chaining . User Pengguna Antar muka pengguna Mesin Informas i Fasilitas Penjelas Basis Pengetahuan Proses Akuisisi Pengetahuan
Pakar Gambar Alur Forward Chaining
Certainty  Factor  Faktor  kepastian (certainty factor) menyatakan kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian (atau  fakta  atau  hipotesis)  berdasarkan bukti  atau  penilaian  pakar.certainty factormenggunakan  suatu  nilai  untuk mengasumsi  derajad  keyakinan  seorang pakar  terhadap  suatu  data.  Certainty factor memperkenalkan
konsep keyakinan  dan  ketidakyakinan  yang kemudian  diformulakan  dalam  rumusan dasar sebagai berikut:
CF[h,e] = MB[h,e] -MD[h,e] ............(1)
Keterangan :
CF[h,e]  :  Faktor kepastian MB[h,e]  : Measure  of  belief ,  ukuran kepercayaanatau tingkat keyakinan  terhadaphipotesis (h),  jika  diberikan evidence (e) antara 0 dan 1 MD[h,e]  : Measure of disbelief , ukuranketidakpercayaan  atau tingkat keyakinan terhadaphipotesis  (h),  jika diberikan evidence (e) antara 0 dan 1. e : Evidence (peristiwa atau fakta). h : Hipotesis (dugaan). Kelebihan  dari  metode  ini  adalah cocok  digunakan  pada  sistem  pakar yang  mengukur  sesuatu  yang  pasti  atau tidak pasti seperti mendiagnosis penyakit  dan  perhitungan  dari  metode ini  hanya  berlaku  untuk  sekali  hitung, serta  hanya  dapat  mengolah  dua  data sehingga keakuratannya terjaga.
Implementasi.Berdasarkan asumsi
dari  pakar  dan  penerapan  dari certainty
factor maka  range  untuk  memberikan bobot  nilai  adalah  0-1,  begitupula dengan  nilai  keyakinan  yang  dapat
diberikan oleh pengguna. Berikut adalah gejala-gejala  hama  beserta  nilai  bobot dari  pakar,  macam-macam  hama,  dan aturan gejala dari masing-masing hama.

## Tabel Data Gejala
No. Kode Gejala Nama Gejala Nilai Bobot Pakar 1. G1 Daun kering atau menggulung 0.6 2. G2 Daun berwarna coklat 0.8 3. G3 Daun dan batangnya lemah 0.8 4. G4 Tidak tumbuh daun yang baru 0.6 5. G5 Daunnya berlubang – lubang 1 6. G6 Terdapat kotoran ulat di permukaannya 0.8 7. G7 Kuncup gagal menjadi bunga dan rontok 0.6 8. G8 Bercak – bercak pada daun kemudian melepuh dan rontok 0.8 9. G9 Permukaan daun atas maupun bawah menjadi hitam 1 10. G10 Dikerumuni semut, kemudian terdapat telur lalat di permukaan bawah daun. 0.6 11. G11 Tanaman layu 0.8 12. G12 Mahkota rontok 1 13. G13 Pucuk daun keriting 0.6 14. G14 Daun menguning dan sobek 1 15. G15 Tangkai dan akar membusuk 0.8 16. G16 Terdapat hewan cabuk didalam kulit batang 0.8 17. G17 Kalau disiram air tidak cepat habis 0.6 18. G4 Tidak tumbuh daun yang baru 0.6
Tabel Data Penyakit Kode Nama Penyebab Solusi P1 Kutu Daun Daunnya kering  atau menggulung, daun dan batangnya lemah,  daun berwarna coklat dan tidak ada pertumbuhan daun baru. Menyingkirkn tanaman  yang sakit untuk sementara,  jika tidak terlalu parah dapat diatasi  dengan menyemprotkan air hangat seminggu sekali dan  disemprot dengan obat. P2 Ulat Berlubang lubang dan terdapat kotoran ulat di permukaannya Musnahkanlah ulatnya, usahakan mencabut gulma yang tumbuh disekitarnya agar hama tidak dating kembali. P3 Thrips Kuncup  gagal menjadi bunga dan akhirnya rontok,  bercak – bercak  pada daun, serta daun  melepuh kemudian rontok. Bersihkan tanaman dengan air hangatdan semprotkan obat yang sesuai sebanyak satu kali seminggu selama  dua  2 minggu. P4 Cabuk Putih Permukaan atas  ataupun bawah daun menjadi  hitam dan dikeruminu semut. Dan terdapat  telur lalat  di  bawah daun. Singkirkan semut  yang  ada pada  tanaman dan  bersihkan dengan air hangat, kemudian diberi obat yang sesuai. P5 Jamur Tanaman kelihatan layu, mahkota rontok,  pucuk daun  keriting, daun sobek dan menguning, serta  tangkai dan akar membusuk. Buanglah bagian  tanaman yang rusak, kemudian semprotkan dengan air hangat. P6 Cabuk Merah Terdapat hewan  cabuk Sikatlah tanaman
Pada Batang di  dalam  kulit batang, sehingga batang  terlihat bintik – bintik merah. dengan sikat gigi dan inteksida. P7 Tumor Akar Tidak bisa tumbuh  daun yang baru, kalau  disiram airnya tidak cepat habis. Mengganti tanah dengan tanah yang baru. Tabel Rule Forward Chaining No. Rule 1. If [G1] [G2] [G3] And [G4] Then P1
2. If [G5] And [G6] Then P2
3. If [G7] And [G8] Then P3
4. If [G9] And [G10] Then P4
5. If [G11] [G12] [G13] [G14] And [G15] Then P5
6. If [G16] Then P6
7. If [G17] And [ G4] Then P7

## Tabel Bobot Nilai
No. Keterangan Bobot 1. Tidak yakin 0 2. Sedikit yakin 0.4 3. Cukup yakin 0.6 4. Yakin 0.8 5. Sangat yakin 1 Untuk  mengetahui  hasi  dari penelitian    sistem  pakar  di  gunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang  ada.  Permasalah  yang  telah dirumuskan  atau  diteliti  sebelumnya yaitu  apakan  metode forward  chaining dan certainty  factor dapat  memberkan diagnosa hama pada tanaman  bonsai.
Langkah  yang  digunakan  metode certainty factor dalam  memproses gejala-gejala berdasarkan diagnose hama menggunakan  metode forward  chaining proses analisis certainty factor . Formula
dasar digunakan apabila belum ada nilai
CF untuk setiap gejala yang
memberikan
diagnosa.Untuk mendapatkan  nilai  CF  penguna  dapat memilih  dari  18  gejala  yang  ada  dan member  nilai  bobot  yang  sesuai  dengan gejala  yang  dialami  oleh  pengguna. Selanjutnya  bobot  nilai  yang  diberikan pengguna  akan  dikalikan  dengan  bobot nilai  yang  diberikan  oleh  pakar.  Contoh proses  memperoleh  nilai  CF  dengan menggunakan  tabel  rule,  nilai  bobot pengguna dan nilai bobot pakar:

## Tabel  Rule (Aturan)
No Rule 1 If [G1] And [G2] And [G3] And [G4] Then P1 Tabel  Nilai Bobot Pengguna (User) No. Kode Gejala Nama Gejala Nilai Bobot User 1. G1 Daun kering atau menggulung 0.6 2. G2 Daun berwarna coklat 0.8 3. G3 Daun dan batangnya lemah 0.6 4. G4 Tidak tumbuh daun yang baru 0.6 Tabel Nilai Bobot Pakar No. Kode Gejala Nama Gejala Nilai Bobot Pakar 1. G1 Daun kering atau menggulung 0.6 2. G2 Daun berwarna coklat 0.8 3. G3 Daun dan batangnya lemah 0.8 4. G4 Tidak tumbuh daun yang baru 0.6 CFgejala1  = CF(user)*CF(pakar) = 0.6 * 06
= 0.36
Cfgejala2   = CF(user)*CF(pakar) = 0.8 * 08
= 0.64
Cfgejala3   = CF(user)*CF(pakar) = 0.6 * 08
= 0.48
Cfgejala4   = CF(user)*CF(pakar)
= 0.6 * 06 = 0.36
Dikarenakan  terdapat  lebih  dari satu gejala, maka untuk menentukan CF
selanjutnya digunakan persamaan berikut :
CF combine 1 (CF gejala1 ,   =  CF gejala1 +  CF gejala2 *(1-CF gejala1 ) CF gejala2) = 0.36 + 0.64*(1-0.36) CF old 1 = 0.7696
CF combine 2 (CF old 1 ,  =    CF old 1 +    CF gejala3 *(1- CF old 1 ) CF gejala3)
= 0.7696+ 0.48*(1-0.7696) CF old 2 = 0.880192
CF combine 3 (CF old 2 ,  =    CF old 2 +  CF gejala4 *(1- CF old 2 ) CF gejala4) = 0.880192+ 0.36*(1- 0.880192) CF old 3 = 0.92332288
Keterangan:  CFold  terakhir  merupakan CF  Diagnosa  Hama,  berdasarkan  hasil perhitungan  CF  di  atas,  maka  CF Diagnosa Hama adalah 0.92332288.
Selanjutnya  hitung  persentase keyakinan  terhadap  penyakit  dengan persamaan :
Persentase  = Cfpenyakit*100 =0.92332288*100 = 92.332288 %
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di atas,  maka  diketahui  tingkat  keyakinan berdasarkan tabel interpretasi dari pakar dan  persentase  akhir  adalah  sangat yakin.
CFgejala1   = CF (user)*CF (pakar) = 0.6 * 06
= 0.36
Cfgejala2   = CF(user)*CF(pakar) = 0.8 * 08 = 0.64 Cfgejala3   = CF(user)*CF(pakar) = 0.6 * 08 = 0.48 Cfgejala4   = CF(user)*CF(pakar) = 0.6 * 06 = 0.36

## Rancangan User Interface
1. Halaman  Login.  Pada  halaman  login pengguna  diharuskan  login  terlebih dahulu sebelum melakukan
konsultasi.
Gambar Halaman Login
2. Halaman  Utama.  Setelah  login pengguna  akan  masuk  ke  halaman utama sebagai langkah awal memulai konsultasi.

## Gambar Halaman Utama
3. Halaman  Data  Gejala.  Halaman  ini akan  menampilkan  gejala-gejala pada tanaman bonsai.
Gambar Halaman Data Gejala
4. Halaman  Data  Penyakit.  Halaman ini  akan  menampilkan  penyakit- penyakit pada tanaman bonsai.
Gambar Halaman Data Penyakit
5. Halaman Basis Pengetahuan

## Gambar Halaman Basis Pengetahuan
6. Halaman  Konsultasi.  Pada  halaman ini  akan  terjadi  proses  wawancara antara  pengguna  dan  pakar  untuk menginput  gejala  yang  pengguna sebutkan ke dalam system pakar.
Gambar Halaman Konsultasi
7. Halaman Hasil Konsultasi. Halaman ini  akan  menampilkan  hasil  dari pada konsultasi pengguna.
Gambar Halaman Hasil Konsultasi
8. Halaman Daftar Konsultasi

## Gambar Halaman Daftar Konsultasi

## KESIMPULAN
Dari  uraian  yang  telah  dijelaskan dalam  penelitian  ini,  maka  dapat disimpulkan beberapa hal yaitu : 1. Sistem  yang  telah  dibuat  dapat mendiagnosa penyakit pada tanaman bonsai  yang  meliputi  beberapa penyakit  yaitu  :  Kutu  daun,  Ulat,
Thrips,  Cabuk  putih,  Jamur,  Cabuk merah pada batang, dan Tumor akar. 2. Aplikasi  yang  telah  dibuat  ini  juga dapat memberi saran dalam pengendalian penyakit bonsai tersebut. 3. Aplikasi  ini  dapat  membantu  petani maupun  masyarakat  secara  umum yang mempunyai tanaman bonsai di pekarangan rumahnya untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman bonsai.

## DAFTAR PUSTAKA
Dwi  Arief  Prambudi,  dkk.  2018. Expert
System  Application  of  Forward Chaining  and  Certainty  Factors Method  for  The  Decision  of Contraception Tools . UniversitasDiponegoro. Atikah  Ari  Pramesti1,  Riza  Arifudin. 2016. Expert System for Determination  of    Type  Lenses Glasses using Forward Chaining  Method .  Semarang: Universitas Semarang.
Doddy  Teguh  Yuwono,  Abdul  Fadlil, Sunardi. 2017. Penerapan Metode  Forward  Chaining  Dan Certainty  Factor  Pada  Sistem Pakar Diagnosa Hama Anggrek Coelogyne Pandurata . Yogyakarta:  Universitas  Ahmad Dahlan. Septi  Dwi  lestari  dan  Siti  Nurmiati. Sistem  Pakar  Penentuan  Style Pada Tanaman Bonsai Menggunakan Metode Certainty Factor .InstitueSainsdanTeknolo giNasional.