## EXPERT SYSTEM HAMA PENYAKIT CABAI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR

## BERBASIS WEBSITE
Muhammad Lutfi Jamaludin 1) , Raden Mohamad Herdian Bhakti 2) , Bambang Irawan 3)
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhadi Setiabudi Brebes Jalan Pangeran Diponegoro No. KM2, Rw 11, Pesantunan, Kec. Wanasari, Kab. Brebes
Co Responden Email: lutfijamaludin08@gmail.com
Article history
Received 10 Jun 2024 Revised  02 Jul 2024 Accepted 15 Jul 2024 Available online 31 Jul 2024
Keywords Horticulture, Chili farmers, Forward chaining, Certainty factor
Abstract
Chili is one of the plants included in horticultural crops. This plant grows a lot in the Brebes Regency area and is used as a cooking spice and made into chili sauce. However, cultivating chilies is very difficult because it is hampered by pest attacks and diseases which often cause problems for chili farmers, resulting in many losses resulting in decreased yields. An expert system is a system that works based on the results or information of an expert or experts connected to a computer. By using an expert system, chili farmers will find it easier to diagnose a pest or disease easily and  quickly.  By  combining  the  forward  chaining  method  and  certainty  factors, more accurate results will be obtained, by determining forward chaining symptoms and  assessing  the  level  of  confidence  and  accuracy  using  certainty  factors.  The expert  system  was  developed  with  a  website-based  system  which  can  later  be accessed  easily  by  chili  farmers.  And  the  final  results  of  this  system  can  help determine  disease  and  pest  symptoms,  explanations  and  control,  as  well  as descriptions of these pests and diseases.
Riwayat Diterima 10 Jun 2024
Revisi     02 Jul 2024 Disetujui  15 Jul 2024. Terbit online 31 Jul 2024
Kata Kunci Hortikultura, Petani cabai, Forward chaining, Certainty factor

## Abstrak
Cabai  adalah  salah  satu  tanaman  yang  termasuk  dalam  tanaman hortikultura . Tanaman  ini  banyak  tumbuh  di  daerah  Kabupaten  Brebes  dan  digunakan  sebagai salah satu bumbu masakan dan di buat untuk sambal. Namun dalam budidaya cabai sangatlah  susah  karena  banyak  terkendala  dengan  serangan  hama  serta  penyakit yang kerap sekali menyusahkan para petani cabai, sehingga menimbulkan banyak kerugian hasil panen yang menurun. Sistem pakar adalah sebuah sistem yang bekerja didasarkan  pada  hasil  atau  keterangan  seorang  pakar  atau  ahli  yang  dihubungkan kedalam  sebuah  komputer.  Dengan  menggunakan  sistem  pakar  para  petani  cabai akan lebih mudah mendiagnosis suatu hama atau penyakit dengan mudah dan cepat. Dengan  menggabungkan  metode forward  chaining dan certainty  factor akan mendapatkan hasil yang lebih akurat, dengan penentuan sebuah gejala yaitu forward chainig dan untuk penilaian tingkat kepercayaan dan akurasi menggunakan certainty factor. Sistem pakar dikembangkan dengan sistem berbasis website yang nantinya dapat diakses dengan mudah oleh para petani cabai. Dan hasil akhir dari sistem ini dapat  membantu  menetukan  diagnosa  gejala  penyakit  dan  hama,  penjelasan,  dan pengendalian, serta deskripsi dari hama dan penyakit tersebut.

## PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  negara agraria yang memiliki jumlah produksi cabai cukup  besar  di  kancah  internasional.  Cabai termasuk  dalam  jenis  sayuran  atau  tanaman semusim  yang  dijadikan  sebagai  komoditas pertanian  yang  sangat  dibudidayakan  oleh
petani  indonesia.  Tanaman  cabai  ( capsicum annum  L )  adalah  salah  satu  komoditas pertanian penting di Kabupaten Brebes, Jawa Tengah  dengan  memiliki  peran  signifikan dalam perekonimian lokal dan
nasional (Alamsyah  &  Kurniawan,  2021) .
Namun  dalam  upaya  pengendalian  hama  dan
penyakit  yang  menyerang  para  petani  masih terkendala  dengan  adanya  informasi  yang akurat,  cepat  dan acountable .  Para  petani banyak  mengalami  kerugian  akibat  gagal panen  dan  pengendalian  hama  dan  penyakit yang  kurang  optimal,  sehingga  dibutuhkan sebuah  sistem  informasi  yang  mampu memberikan  solusi  bagi  pengendalian  hama dan penyakit yang menyerang tanaman cabai. Dengan  sebuah  sistem  pakar  nantinya  akan memberikan  sebuah  solusi  terkait  diagnosa hama dan penyakit tanaman cabai. Sistem  pakar  merupakan  sebuah pemikiran  seorang  ahli  terhadap  suatu  objek yang dihubungkan dengan komputer sehingga mampu diakses secara cepat dan akurat. Dalam sistem  pakar  ini  di  perlukan  sebuah  metode yang cocok dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi.  Pada  penelitian  ini  menggunakan metode  kombinasi  antara forward  chaining dengan certainty  factor. Dimana forward chaining digunakan  sebagai  penentuan  suatu gejala  yang  cocok  untuk  sebuah  hama  dan penyakit  yang  menyerang  tanaman  cabai tersebut, sedangkan certainty factor digunakan sebagai penentuan suatu fakta apakah fakta itu benar dan memiliki presentase yang kuat serta tinggi  terhadap  nilai  keyakinan  suatu  gejala hama dan penyakit tersebut.

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  penggunaan sebuah metode sangatlah penting dibutuhkan  karena  menyangkut  terhadap keberhasilan  suatu  penelitian  tersebut apakah  mampu  menjadi  penelitian  yang baik dan relevan. Data dalam penelitian ini didapatkan  dari  teknik  pengumpulan  data sebagai berikut :
Pengumpulan Data
1.   Wawancara
Pada  tahapan  ini  seorang  peneliti mendapatkan  sebuah  informasi  dari  seorang narasumber  yang  mengetahui  tanaman  cabai, baik  dari  hama  dan  penyakit,  upaya pengendalian,  pencegahan  ataupun  jenis insektisida yang ampuh dan cocok untuk hama dan  penyakit  tersebut.  Dengan  melakukan pertemuan  langsung  atau  mewawancarai seorang pakar atau ahli tanaman cabai.
2. Observasi
Tahapan  ini  merupakan  dimana  seorang peneliti melakukan sebuah pengamatan
langsung dengan melihat proses kegiatan yang berhubungan  dengan  suatu  upaya  atau pengendalian  hama  dan  penyakit  yang menyerang  tanaman  cabai  dan  mampu mengetahui  suatu  gejala  yang  ditimbulkan akibat dari serangan tersebut.
3. Studi literatur
Tahapan  ini  merupakan  salah  satu  cara seorang  peneliti  untuk  mendapatkan  sebuah informasi  yang  bersumber  dari  studi  literatur atau penelitian terdahulu degan mengumpulkan  data  dari  informasi  buku, website, journal ataupun artikel ilmiah lainnya yang  memuat  pokok  pembahasan  yang  sama seperti penelitian yang akan kita buat.

## Desain Penelitian
Penelitian dengan menggunakan pendekatan  sistem  yang  berfungsi  untuk mengembangkan  sistem  diagnosa  hama  dan penyakit  yang  menyerang  tanaman  cabai. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem  ini  adalah forward  chaining dan certainty  factor dengan  menggunakan  sistem berbasis website.

## Forward Chaining
Forward chaining merupakan salah satu metode  dalam  kecerdasan  buatan  yang digunakan untuk pengambilan sebuah keputusan.  Dalam  konteks  sistem  diagnosa hama  dan  penyakit  pada  tanaman  cabai. Forward chaining berfungsi sebagai pembuatan inferensi yang  didasarkan  pada suatu  gejala  yang  telah  diamati  berdasarkan dari  informasi  seorang  pakar.  Selain  itu forward chaining beroperasi dengan memulai informasi  yang  diberikan  berdasarkan  gejala kemudian metode ini membuat inferensi untuk mencapai  sebuah  kesimpulan  atau  diagnosis suatu hama atau penyakit. Proses ini dilakukan secara berulag hingga mencapai hasil diagnosa akhir.

## Certainty Factor
Certainty  factor adalah  sebuah  teknik yang digunakan untuk menangani ketidakpastian dalam inferensi . Pada penelitian ini certainty factor akan digunakan sebagai  alat  pengukur  tingakat  keyakinan terhadap  setiap  diagnosis  yang  dihasilkan. Certainty  factor menggabungkan  informasi dari  berbagai  gejala  dan  menetapkan  tingkat keyakinan terhadap
diagnosis
tertentu(Mulyani  et  al.,  2023).  Hal  ini
memungkinkan sistem untuk membuat
keputusan  yang  lebih  tepat  meskipun  data yang  tersedia  belum  sempurna.  Metode certainty factor memiliki dua tingkat perhitungan  yaitu  tingkat  kepastian  dan ketidakpastian  suatu  gejala  yang  dapat memungkinkan seorang pakar untuk menentukan diagnosa suatu hama dan penyakit secara  lebih  akurat.  Berikut  ini  merupakan rumus untuk menentukan nilai kepastian gejala dan  ketidakpastian  terhadap  hama  atau penyakit : CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e]   (1) Keterangan : CF[h,e] = faktor kepercayaan MB[h,e]  =  tingkat  kepercayaan  terhadap hipotesis
MD[h,e] = tingkat ketidak percayaan terhadap hipotesis
Dalam perhitungan nilai certainty factor (keyakinan)  diperlukan  sebuah  kombinasi untuk  memperoleh  sebuah  hasil  kesimpulan dari  metode  ini,  berikut  rumus  untuk kombinasi :
CF combine = CF old + CF gejala * (1- CF old )  (2)
Keterangan : CF combine = kombinasi faktor kepercayaan CF old =  nilai  faktor  kepercayaan  hasil  dari (MB-MD) CF gejala = nilai suatu gejala atau bobot

## HASIL DAN PEMBAHASAN Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  yang  terdapat  pada sistem  pakar  menyimpan  suatu  fakta  yang berhubungan dengan hama dan penyakit yang menyerang tanaman cabai, dan dapat menentukan  suatu  gejala  untuk  memperoleh informasi dan keakuratan suatu diagnosa pada cabai.  Fakta  yang  terkandung  dalam  sistem pakar  ini  berisi  terkait  informasi  gejala, pengendalian, nilai gejala terhadap suatu hama dan  penyakit  serta  penjelasannya.  Basis pengetahuan  dalam  penelitian  ini  diperoleh dari  seorang  pakar  yang  ahli  pada  ilmu pertanian khususnya terkait tanaman hortikultura , yaitu bapak Maryadi, S.P sebagai Kepala  Penyuluhan  Pertanian  Kecamatan Wanasari.  Sumber  pengetahuan  lainnya  juga diperoleh  dari  artikel  ilmiah,  buku,  ataupun situs website resmi terkait gangguan hama dan penyakit pada cabai.

## Perancangan Sistem
Flowchart sistem  merupakan  sebuah proses yang menggambarkan alur sistem yang bertujuan  untuk  mengetahui  proses  langkah dari  suatu  sistem  yang  dibuat.  Berikut flowchart sistem  pakar  untuk  diagnosa  hama dan penyakit cabai ditunjukan pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart diagnosa hama dan penyakit
Flowchart diagnosa merupakan kerangka  atau  alur  dari  proses  kerja  sistem bagaimana  cara  memulai  diagnosa  suatu penyakit dan hama. Selain itu ada pada atribut- atribut pada sistem ini saling berhubungan satu sama  lain  untuk  memperoleh  hasil  diagnosa yang  lebih  akurat.  Berikut  merupakan hubungan antar atribut yang dideskripsikan melalui diagram entitas .
Gambar 2 . Diagram entitas antar atribut
Diagram  entitas antar  atribut  berfungsi sebagai  penjelasan  dari  sebuah  sistem  pakar pada  penelitian  ini  untuk menjelaskan hubungan  antar  atribut  seperti  atribut pengetahuan dengan  diagnosa  yang  saling berhubungan  untuk  menciptakan  sebuah
ele Gejala password kode_penyakit Mula i Menu Diagnosa Memilih Gejala Proses Perhitungan Hasil Diagnosa Mencetak Hasil Diagnosis Selesai username Pakar (admin) Memproses nama_gejala nama_penyakit kode_gejala Hama dan Penyakit Pengetahuan Id MB MD Memproses kode_penyakit kode_gejala Id Id Menghubungkan kode_gejala nama_gejala nama_penyakit kode_penyakit kode_gejala kode_penyakit
sistem  yang  dapat  digunakan  dengan  akurat sesuai dari gejala yang di pilih. Selain itu ada beberapa  aturan  gejala  hama  dan  penyakit pada cabai yang bertujuan untuk mempermudah  dalam  pembentukan  suatu diagnosa  terhadap  suatu  hama  dan  penyakit dan mempermudah dalam pembuatan database sistem. Berikut merupakan hama dan penyakit serta aturan database pada sistem ini adalah sebagai berikut.
Tabel 1 . Hama dan Penyakit Tanaman Cabai
Tabel 2 . Gejala dan nilai MB MD
Tabel 3 . Bobot Gejala dan nilai MB MD
Dari tabel nilai evidence pada certainty factor dapat  disimpulkan  untuk  masing-masing gejala memiliki tingkat kepercayaan atau nilai terhadap  suatu  penyakit  dan  hama.  Nilai cf didapatkan  dari  pengurangan  nilai  MB  dan MD  yang  dimana  nilai  MB  merupakan  nilai kepercayaan  seorang  pakar  terhadap  gejala sedangkan nilai MD adalah nilai ketidakpercayaan  terhadap  suatu  gejala. Kemudian terdapat kaidah aturan perhitungan gejala  terhadap  suatu  penyakit  dengan menggabungkan kedua metode penelitian.
Tabel 4 . Kaidah aturan forward chaining

## Perhitungan manual
Misalkan  didalam  suatu  percobaan pengguna  memilih  tiga  gejala  yang  ada  pada tanaman  tersebut  yaitu  gejala  G01,  G02,  dan G04,  berikut  perhitungan  untuk  menentukan nilai cf dan hasil tingakt akurasi akhir.
No  Kode Penyakit Nama Hama dan Penyakit 1. P01 Penyakit Layu Fusarium ( Fusarium oxysporum f.sp.Melongense) 2. P02 Layu Bakteri ( Ralstonia Pseudomonas solanacearum E.F.Sm) 3. P03 Bercak Daun Cercospora ( Cercospora capsici
Heald et Wolf)
4. P04 Antraknosa / Penyakit Patek ( Colletotrichum capsici (Syd.) Bult. Et. Bisby) No Keterangan Bobot 1 Sangat Yakin 1 2 Yakin 0.8 3 Cukup Yakin 0.6 4 Kurang Yakin 0.4 5 Tidak Tahu 0.2 6 Tidak Yakin 0 Bobot Nilai MD No Keterangan Bobot 1 Sangat Yakin 0-0.3 2 Yakin 0.4-0.5 3 Sedikit Yakin 0.6-08 Gejala Penyakit Cabai Kode Nilai MB Nilai MD Warna jaringan akar berwarna kecoklatan G01 1 0.1 Akar cabai membusuk dalam tanah G02 1 0 Warna jaringan batang cabai berwarna coklat G03 1 0 Bakal buah kecil dan berguguran G04 0,8 0.2 Daun menguning dan akhirnya layu G05 0,6 0.3 Jaringan sekuler bawah batang kecoklatan G06 0,8 0.1 Warna buah kekuningan dan membusuk G07 1 0 Daun tanaman cabai layu dan berguguran G08 1 0.1 Terdapat bercak pada batang G09 0 0.5 Terdapat bercak bulat dan kering pada daun G10 1 0 Bercak pada daun berwarna pucat sampai putih G11 1 0 Bercak pada daun menyerupai mata kodok G12 1 0.1 Bercak kecil coklat kehitaman pada buah G13 1 0 Buah menjadi keriput G14 1 0.1 Warna kulit buah seperti jerami padi G15 0,8 0.2
Aturan IF THEN R1 Penyakit Layu Fusarium ( Fusarium oxysporum f.sp.Melongense) G01 AND G02 AND G03
AND G04 AND G05 R2 Layu Bakteri ( Ralstonia Pseudomonas solanacearum E.F.Sm ) G06 AND G07 AND G08
R3 Bercak Daun Cercospora ( Cercospora capsici Heald et
Wolf )
G09 AND G10 AND G11
AND G12
R4 Antraknosa / Penyakit Patek
( Colletotrichum capsici (Syd.)
Bult. Et. Bisby )
G13 AND G14 AND G15
CFgejala1 = Nilai MB – Nilai MD = 1-0.1 = 0.9 CFgejala2 = Nilai MB – Nilai MD = 1-0 = 1 CFgejala3 = Nilai MB – Nilai MD = 0.8-0.2 = 0.6
Kemudian untuk mencari nilai akhir dari perhitungan certainty factor dengan melakukan  kombinasi antara  gejala  yang  lain dengan menggunakan rumus kombinasi untuk menentukan hasil akurasi perhitungan terhadap gejala tersebut.
CF combine = CF gejala1 + CF gejala2 * (1- CF gejala1 ) CF combine = 0.9 + 1 * (1-0.9) CF combine = 0.9 + 0.1 CF combine = 1 old1
CF old2 = CF old1 + CF gejala3 * (1 - CF old1 ) CF old2 = 1 + 0.6 * (1-1) CF old2 = 1 + 0.6 * (1-1) CF old2 = 1+0 CF old2 = 1
Dari hasil perhitungan manual diatas dapat diperoleh  hasil  akhir  dari  penggabungan  dua metode  dengan  nilai  1  untuk  uji  coba menggunakan data tiga gejala, kemudian untuk mendapatkan  tingkat  akurasi  dari  perhitungan tersebut dengan menghitung prosentasenya. Akurasi = CF akhir * 100%
= 1 * 100
= 100%
Berdasarkan  tingkat  akurasi  diatas  untuk ujicoba  dengan  menggunakan  tiga  data  gejala diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  100%  yang dimana penelitian ini sudah dinyatakan kategori baik.

## User Interface
1. Tampilan beranda
Pada  bagian  ini  merupakan  tampilan
utama  yang  terdapat  pada  sistem  pakar  yang telah  dibuat  dengan  tampilan  yang  menarik dan  sistematis  agar  pengunjung  ataupun pengguna  dapat  memakai  sistem  ini  dengan nyaman dan mudah.
Gambar 3 . Tampilan utama sistem pakar cabai
2. Tampilan login admin
Pada bagian form login digunakan untuk melakukan  proses  masuk  kesistem  sebagai seorang pakar atau admin yang bertujuan dapat menambah dan mengubah informasi yang ada pada  sistem  bahkan  menghapus  yang  tidak sesuai.
Gambar 4 . Form login admin

## 3. Tampilan menu pengetahuan
Pada  menu  pengetahuan  admin  dapat melihat  hama  dan  penyakit,  gejala,  nilai  MB dan  MD  serta  admin  dapat  melakukan tindakan yaitu menambah gejala, mengahapus, dan  meng edit nya  sesuai  dengan  kondisi tertentu.
Gambar 5 . Menu pengetahuan pada admin
4. Form hama dan penyakit Pada form hama  dan  penyakit  terdapat keterangan  terkait  hama  dan  penyakit  yang serig terjadi pada tanaman cabai. Admin dapat menambah  hama  dan  penyakit, edit ,  dan menghapus.
Gambar 6 . Form hama dan penyakit
5. Form gejala
Bagian  ini  berisi  terkait  data  gejala  yang menyerang  tanaman  cabai. Admin dapat melakukan tambah, edit dan hapus data gejala.
Gambar 7 . Form gejala
6. Tampilan menu diagnosa pengguna
Pada menu diagnosa pengguna dapat melakukan konsultasi terhadap suatu hama dan penyakit  yang  menyerang  tanaman  cabai berdasarkan  gejala  yang  dialami  tanaman cabai tersebut.
Gambar 8 . Tampilan diagnosa pengguna

## 7. Hasil diagnosa
Pada  tampilan  hasil  diagnosa  berisi  tentang hasil  dari  diagnosa  gejala  yang  telah  dipilih dari menu diagnosa untuk memperoleh tingkat akurasi dan hasil sesuai dengan inputan gejala.
Gambar 9. Form hasil diagnosa

## 8. Riwayat konsultasi
Pada form riwayat konsultasi merupakan menu yang berisi terkait riwayat dari konsultasi atau hasil diagnosa sebelumnya.
Gambar 10 . Form riwayat konsultasi

## Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk menguji atau memastikan apakah sebuah sistem tersebut dapat  berfungsi  dan  digunakan  sesuai  yang diharapkan. Pada pengujian sistem ini dilakukan dengan menggunakan sistem pengujian black bock testing . Berikut merupakan  hasil  dari  pengujian  sistem  pakar cabai; Tabel 5. Pengujian form login No Hasil Pengujian Keterangan 1 Menekan tombol login dengan mengosongkan username dan password , maka akan muncul peringatan untuk mengisi username dan password Sesuai 2 Mengisi username dan password bebas atau belum terdaftar, maka akan muncul peringatan gagal login Sesuai 3 Isi form username dan
password dengan benar atau
sudah didaftarkan, maka akan masuk kehalaman dashboard
menu admin Sesuai
Dari  hasil  pengujian from  login diatas dapat  disimpulkan  bahwa  tombol  dan  form login  dapat  berfungsi  dan  digunakan  dengan baik.
Tabel 6. Pengujian Menu Gejala
Dari  hasil  pengujian  menu  gejala  untuk semua  tombol  dan  kolom  dapat  berfungsi dengan baik.
Tabel 7. Pengujian Menu Hama dan Penyakit
Hasil pengujian pada menu hama penyakit dapat  menampilkan  daftar  hama  dan  penyakit dan semua tombol dapat berfungsi dengan baik.
Tabel 8 . Pengujian Menu Pengetahuan
Hasil  dari  tabel  tersebut  bahwa  menu pengetahuan  dapat  berfungsi  dengan  baik, sesuai perintah dan tombol yang digunakan.
Tabel 9. Pengujian Menu Diagnosa Pengguna
Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan untuk pengujian pada menu diagnosa pengguna dapat berfungsi untuk mengetahui hasil dari diagnosa berdasarkan pilihan gejala.

## Tabel 10. Pengujian Menu Riwayat
Berdasarkan  hasil  pengujian  tabel  riwayat dapat menampilkan beberapa riwayat konsultasi sebelumnya yang sudah dilakukan.

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  pakar  ini  sangat  berguna  bagi para petani cabai, antara lain :
1. Sistem pakar dengan menggunakan perpaduan  dua  metode  yaitu forward chaining dan certainty factor menghasilkan output yang sangat berkualitas  dan  tingkat  akurasi  yang tinggi.
2. Menghasilkan  tingkat  akurasi  diagnosa untuk  suatu  hama  dan  penyakit  pada tanaman  cabai  sebesar  100%  dengan tingkat kepercayaan tinggi.
3. Menghasilkan sebuah sistem yang mampu digunakan  para  petani  untuk  dapat mengakses  dengan  mudah  yang  berbasis website dan  mampu  digunakan  dalam
smartphone ataupun desktop .
No Hasil Pengujian Keterangan 1 Menu gejala dapat menampilkan daftar gejala Sesuai 2 Tombol “tambah ” dapat menampilkan form untuk menambahkan gejala, dan gejala baru ditambahkan Sesuai 3 Tombol “ubah ” dapat mengubah gejala lama menjadi perubahan gejala baru Sesuai 4. Tombol “hapus” dapat menghapus gejala yang sudah tidak sesuai Sesuai 5. Tombol “cari” dapat mencari gejala dengan memasukan kata pada kolom cari pencarian. Sesuai No Hasil Pengujian Keterangan 1 Menu Hama dan Penyakit dapat menampilkan daftar hama dan penyakit Sesuai 2 Tombol “tambah ” dapat menampilkan form untuk menambahkan hama dan penyakit Sesuai 3 Tombol “ubah ” dapat mengubah Hama dan penyakit yang akan di lakukan perubahan Sesuai 4. Tombol “hapus” dapat menghapus Hama dan penyakit yang sudah tidak sesuai kondisi Sesuai 5. Tombol “cari” dapat mencari hama dan penyakit dengan memasukan kata pada kolom cari pencarian. Sesuai No Hasil Pengujian Keterangan 1 Menu pengetahuan menampilkan hama dan penyakit, gejala serta nilai cf yaitu nilai MB dan MD Sesuai 2 Tombol “tambah ” menambahkan suatu hama dan penyakit serta nilai MB-MD Sesuai 3 Tombol “ubah ” dapat mengubah pengetahuan yang ter update , baik berupa hama dan penyakit, gejala, maupun nilai MB dan MD Sesuai 4. Tombol “hapus” dapat menghapus pengetahuan yang tidak sesuai Sesuai 5. Tombol “cari” dapat mencari pengetahuan dapat berupa gejal atau hama dan penyakit Sesuai
No Hasil Pengujian Keterangan 1 Menu diagnosa pengguna dapat menampilkan beberapa gejala yang akan di pilih. Sesuai 2 Tombol “Pilih sesuai” dapat memilih keadaan gejala sesuai dengan keadaan tanaman cabai tersebut Sesuai 3 Tombol “Tanda pencarian plus ” dapat berfungsi untuk menentukan hasil diagnosa berdasarkan pilihan Sesuai No Hasil Pengujian Keterangan 1 Menu riwayat pengguna dapat menampilkan beberapa hasil diagnosa yang lama Sesuai 2 Tombol “ detail ” dapat melihat secara detail hasil diagosa tersebut Sesuai 3 Tombol “cetak” dapat berfungsi mencetak hasil diagnosa dari sistem Sesuai

## REFERENSI
Alamsyah,  M.  R.,  &  Kurniawan,  H.  (2021). Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode Certainty  Factor  untuk  Mendiagnosa Hama  dan  Penyakit  pada  Tanaman Cabai. Jurnal  Teknologi  Informasi , Vol. XVI (ISSN; 1907-2430), 1907–2430.
Anggrawan,  A.,  Satuang,  S.,  &  Abdillah, M.
N.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Ayam  Broiler  Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer , 20 (1), 97–108.
Asrul,  A.  (2020).  Virulensi  beberapa  isolat Pantoea  ananatis  penyebab  penyakit hawar daun bakteri (bacterial leaf blight) pada varietas bawang merah. AGROMIX , 11 (2), 136–150.
Azhari,  B.  A.,  Mulyani,  N.,  &  Sapta,  A.
(2022). Forward Chaining: Metode untuk Mengembangkan Sistem Prediksi Penyakit  Gigi  dan  Mulut. Edumatic:
Jurnal  Pendidikan  Informatika , 6 (2), 316–323.
Balai Penelitian Tanaman Sayuran Lembang.
(2020). Organisme Pengganggu
Tumbuhan  dan  Pengendaliannya  pada Budidaya  Bawang  Merah (Prof.  Dr. Ahsol  Hasyim,  Ed.;  5th  ed.).  Balai Penelitian Tanaman Sayuran.
Chandra, S., Yunus, Y., & Sumijan, S. (2020). Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode Certainty  Factor  untuk  Estetika  Kulit Wanita  dalam  Menjaga  Kesehatan.
Jurnal Informasi Dan Teknologi .
David  Kaharap.  (2022). Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  dan  Hama  pada Tanaman Langsat Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Website . Ernawati,  E.,  Hidayatullah,  D.,  &  Fitri,  I. (2022).  Sistem  Pakar  Delirium  Pasien COVID-19  Pada  Lansia  Menggunakan Metode  Certainty  Factor  dan  Forward Chaining. Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 6 (1), 434.
Firmansyah.  (2019). Penerapan  Metode Certainty  Factor  dan  Metode  Forward Chaining dalam Sistem Pakar
Indentifikasi  Penyakit  Gangguan  Sistem
Pencernaan Manusia .
Lapu  Kalua,  A.,  Korespondensi,  P.,  Tineke
Salaki,  D.,  &  Ratulangi,  S.  (2023a).
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Malaria dengan  Certainty  Factor  dan  Forward Chaining. ITSESC: Journal of Information Technology, Software Engineering & Computer Science , 1 (1). Lapu  Kalua,  A.,  Korespondensi,  P.,  Tineke Salaki,  D.,  &  Ratulangi,  S.  (2023b). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Malaria dengan  Certainty  Factor  dan  Forward Chaining. ITSESC: Journal of Information Technology, Software
Engineering,  and  Computer  Science , 1 (1).
Mulyani, A., Kurniadi, D., & Multajam, S. I. (2023).  Penerapan  Metode  Certainty Factor  pada  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Difteri Berbasis Web. Teknika ,
12 (3), 205–211.
Raissa  Amanda  Putri,  M.  T.  (2022). Sistem Pakar (prof.  Junda  Malikha,  Ed.;  2nd ed.).  Fukultas  Sain  dan  Teknologi UINSU Medan.
Ratonamo, R., & Saitakela, M. (2021). Sistem Pakar  Diagnosa  Hama  Dan  Penyakit Bawang  Putih  Menggunakan  Metode Dempster Shafer .
Riang Sari, M. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit Pada Tanaman Cabai Berbasis  Website. Jurnal  Teknologi Informasi Mura , 12 , 145–155.
Rindang TQ, N. K. dkk. (2021). Pengendalian Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Pangan dan  Hortikultura.  In  M.  J.  Prof.  Oslan Jumadi  (Ed.), Balai  Proteksi  Tanaman Pangan dan Hortikultura (ISBN). Jurusan Biologi FMIPA UNM.
Rudy  Ariyanto,  &  Bagas  SD,  S.  Y.  (2020).
Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  dan Penyakit  Pada  Bungan  Krisan  Upaya Pengendalian  Menggunakan  Metode
Case Based Reasoning. Seminar
Informatika  Aplikatif  Polinema  (SIAP) , ISSN 2460-1160 , 2460–1160.
Sri Wulandari, M. F. A. K. K. (2019). Sistem Pakar  Diagnosa  Hama  dan  Penyakit Tanaman   Padi  dengan  Metode  Bayes. Jurnal  INFORMA  Politeknik  Indonusa Surakarta , 5 (ISSN : 2442-7942).
Yansyah, I. R., & Sumijan, S. (2021). Sistem Pakar  Metode  Forward  Chaining  untuk Mengukur Keparahan Penyakit Gigi dan Mulut. Jurnal  Sistim  Informasi  Dan Teknologi , 41–47.