## SISTEM PENGIDENTIFIKASI HAMA PENYAKIT TANAMAN AGLAONEMA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB
1 Hilda Tasya Salsabila, 2 Lily Wulandari, 3 Dini Triasanti
1,3 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma, 2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 hildatasya@gmail.com, 2 lily@staff.gunadarma.ac.id, 3 dini3asa@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Tanaman  Aglaonema  merupakan  salah  satu  tanaman  hias  yang  memiliki  popularitas sangat  tinggi.  Daya  tariknya  terletak  pada  corak  dan  kilau  warna  daun  yang  dimiliki, keindahan tersebut dapat hilang jika tanaman ini mulai diserang hama penyakit.  Sistem pakar dapat digunakan sebagai sistem untuk mengidentikasi hama penyakit pada tanaman. Penelitian ini  membangun  sebuah  aplikasi  berbasis  web  untuk  mengidentifikasi  hama  penyakit  pada tanaman Aglaonema dengan memberikan informasi hama penyakit yang menyerang dan solusi berdasarkan pakar atau ahli menggunakan metode Forward Chaining. Pengembangan aplikasi dilakukan  menggunakan  pendekatan  SDLC  dengan  tahapan  yaitu  perencanaan,  analisis kebutuhan,  perancangan,  implementasi  dan  uji  coba.  Pembangunan  program  dilakukan menggunakan  framework  codeigniter  3  dengan  bahasa  HTML,  PHP,  CSS  dan  MySQL. Pengujian aplikasi dilakukan metode pengujian Black Box yang berfungsi untuk memperhatikan kualitas  dari  aplikasi.  Hasil  pengujian  Black  Box  menunjukkan  bahwa  semua  menu  pada aplikasi dapat  berfungsi  dengan  baik.  Aplikasi  ini  telah dipublikasi  dan  dapat  diakses melalui alamat https://aglaonemaku.xyz.
Kata kunci: Aglaonema, Forward Chaining, Sistem Pakar.

## Abstract
Aglaonema  plant  is  one  of  the  ornamental  plants  that  has  a  very  high  popularity.  The attraction lies in  the pattern and luster of the leaf color, this beauty can be lost if  this plant is attacked  by  pests  and  diseases.  Expert  systems  can  be  used  as  a  system  to  identify  pests  and diseases in  plants. This  study  builds a  web-based  application  to  identify  pests and  diseases on Aglaonema  plants  by  providing  information  on  pests  and  diseases  that  attack  and  solutions based  on  experts  or  experts  using  the  Forward  Chaining  method.  Application  development  is carried  out  using  the  SDLC  approach  with  stages,  namely  planning,  needs  analysis,  design, implementation  and  testing.  Program  development  is  carried  out  using  the  CodeIgniter  3 framework  with  HTML,  PHP,  CSS  and  MySQL  languages.  Application  testing  is  carried  out using  the  Black  Box  testing  method  which  serves  to  pay  attention  to  the  quality  of  the application.  The  results  of  the  Black  Box  testing  show  that  all  menus  in  the  application  can function properly. This application has been published and can be accessed through the address https://aglaonemaku.xyz.
Keywords: Aglaonema, Forward Chaining, Expert System.

## PENDAHULUAN
Aglaonema berasal dari bahasa Yunani, yaitu aglos yang  berarti  sinar  dan nema yang berarti  benang,  secara  harfiah  aglaonema berarti  benang  yang  bersinar  [1].  Aglaonema adalah  salah  satu  tanaman  hias  yang  banyak diminati  oleh  masyarakat,  tanaman  ini dijuluki sebagai ratu dari tanaman hias karena memiliki  bentuk  yang  mempesona  [2]. Tanaman  ini  memiliki  daya  tarik  yang terdapat  pada  corak  dan  kilau  warna  daun yang  dimilikinya.  Keindahan  pada  tanaman tersebut dapat hilang begitu saja jika terdapat hama  dan  penyakit  yang  mulai  menyerang [3].  Hama  dan  penyakit  yang  ada  pada Aglaonema bermacam-macam jenisnya, antara  lain Mealy  Bugs , Thrips , Pythium , Erwinia  sp , Root  Mealy  Bugs ,  Kutu  Sisik, Tungau  laba-laba,  dan  ulat.  Hama  pada tanaman  yang  tidak  segera  diatasi  dengan penanganan  yang  tepat,  akan  menjadikan kualitas  tanaman  rendah  hingga  dapat menyebabkan kematian [4],[5].  Sistem pakar merupakan  teknologi  yang  dapat  menyerap pengetahuan  khusus  yang  dimiliki  oleh  pakar atau  ahli  pada  bidang  spesifik  [6].  Pada bidang pertanian, sistem pakar dapat digunakan sebagai metode untuk mengidentifikasi  atau  melacak  berbagai macam  hama  dan  penyakit  pada  tanaman, salah satunya  adalah  Aglaonema  [7].  Metode pelacakan pada sistem pakar yang tepat untuk mengidentifikasi hama penyakit pada
tanaman  adalah Forward  Chaining, metode tersebut  memulai  penalaran  dari  sekumpulan data  menuju  kesimpulan,  data  dapat  berupa kumpulan  gejala  yang  menyerang  tanaman, kemudian  diproses  dengan  mesin inferensi sehingga  terdapat  kesimpulan  berupa  hasil hama  penyakit  yang  menyerang  tanaman  dan solusi  untuk  mengatasinya  [8],[9].  Metode Forward  Chaining  dipilih  karena  cara penalaran yang dilakukan sesuai dengan yang dilakukan  pakar  tanaman  Aglaonema  dalam mengidentifikasi hama penyakit. Pakar tanaman Aglaonema mengamati ciri-ciri yang terdapat  pada  tanaman  Aglaonema  sebelum memutuskan  hama  yang  menyerang  tanaman tersebut. Beberapa penelitian terkait identifikasi penyakit pada tanaman menggunakan  sistem  pakar  telah  dilakukan oleh peneliti terdahulu. Berdasarkan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Andriani, didapat  kesimpulan  bahwa  telah  dibangun website  sistem  pakar  yang  dapat  membantu penyuluhan mengenai penyakit tanaman cabai rawit  kepada  masyarakat  yang  membutuhkan informasi mengenai tanaman cabai rawit [10]. Selanjutnya  pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  Tobing  sistem  pakar  dirancang  untuk mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  padi. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan terhadap  15  kasus  yang  berbeda  di  lapangan selanjutnya  di cross  check dengan  hasil Analisa  pakar  dan  memiliki  kesesuaian sebanyak  93%  [11].    Penelitian  sistem  pakar lainnya  dilakukan  oleh  Ilmi,  sistem  pakar
yang  dibangun  dapat  mendiagnosa  penyakit tanaman  bunga  krisan  berdasarkan  gejala- gejala  yang  dipilih  pada  halaman  diagnosa. Pada  penelitian  tersebut  disebutkan  bahwa pengujian  dengan  melakukan  perbandingan antara diagnosa secara manual dan menggunakan sistem menunjukkan hasil yang sama [12]. Sistem pakar juga dapat digunakan pada bidang kesehatan, berdasarkan penelitian yang lakukan oleh Nugroho, sistem yang  dibangun  sangat  bergantung  pada ketersediaan  pakar  (dokter)  yang  menjadi sumber  pengetahuan  dan  sistem  ini  sangat membantu bagi awam karena dapat digunakan  oleh  semua  kalangan  dimanapun dan kapanpun sebagai diagnosa awal sebelum berkonsultasi langsung dengan dokter spesialis jantung [13].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka muncul  sebuah  gagasan  dengan  tujuan melakukan  penelitian  untuk  membangun sebuah  aplikasi  yang  diharapkan  mampu memberi  solusi  terhadap  hama  penyakit  yang
menyerang  tanaman  Aglaonema  berdasarkan gejala-gejala  yang  muncul  tanpa  harus berinteraksi  dengan  seorang  pakar  secara langsung.  Tahap  penelitian  dilakukan  dengan mengggunakan  metode  SDLC  ( Software Development  Life  Cycle )  dengan  tahap-tahap perencanaan, analisis kebutuhan, perancangan aplikasi,  implementasi  kode  program  dan  uji coba aplikasi [14]. Uji coba dilakukan dengan menggunakan metode blackbox untuk mengetahui kinerja sistem yang telah dibangun melalui pengecekan pada antarmuka dan  navigasi  agar  sesuai  dengan  hasil  yang diharapkan [15].

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan adalah metode SDLC ( Software Development Life  Cycle )  dengan  tahapan  perencanaan, analisis,  perancangan,  implementasi,  dan  uji coba  dengan  blok  diagram  penelitian  seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram Penelitian
Tahap pertama adalah melakukan input jenis hama dan penyakit yang akan diidentifikasi  berdasarkan  gejala-gejala  yang dialami  tanaman  Aglaonema  dan  akan digunakan  sebagai  kaidah  atau  aturan  ( rule ) untuk  dimasukkan  nilai  atau  bobot.  Data tersebut didapatkan melalui melalui wawancara  seorang  pakar  atau  ahli,  studi pustaka  pada  buku  dan  jurnal.  Berdasarkan analisis  didapat  dataset  berupa  informasi mengenai  hama  penyakit  pada  tanaman aglaonema,  terdapat  23  daftar  gejala  yang dapat  menyerang  daun,  batang,  dan  akar tanaman.  Aglaonema  memiliki  banyak  hama penyakit  yang  dapat  menyerang  tanaman tersebut.  Pada  penelitian  ini  hanya  dibatasi sebanyak  8  daftar  hama  penyakit  yang  sering
menyerang  tanaman  Aglaonema  berdasarkan gejala-gejala  yang  sudah  direlasikan.  Data yang  sudah  diperoleh  dimasukkan  ke  dalam representasi pengetahuan berupa tabel keputusan, basis aturan, dan pohon keputusan.

## Tabel Keputusan
Tabel  keputusan  merupakan  kumpulan tabel  berisi  data  yang  digunakan  untuk mendiagnosa hama penyakit tanaman Aglaonema pada  sistem.  Data  hama  penyakit yang  terdapat  pada  tanaman  Aglaonema menurut  Junaedhie  dan  Djojokusumo,  dapat dilihat pada Tabel 1. Data gejala yang dialami dari  hama  penyakit  pada  Tabel  1  menurut Junaedhie  dan  Djojokusumo  dapat  dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 1. Daftar Hama Penyakit
No Kode Hama Penyakit Nama Hama Penyakit 1 HP1 Mealy Bugs 2 HP2 Kutu Sisik 3 HP3 Thrips 4 HP4 Pythium 5 HP5 Erwinia sp 6 HP6 Root Mealy Bugs 7 HP7 Tungau laba-laba 8 HP8 Ulat Tabel 2. Daftar Gejala Penyakit No Kode Gejala Gejala 1 G1 Pertumbuhan tanaman terganggu 2 G2 Daun kisut/ mengkerut 3 G3 Terdapat jelaga/lapisan hitam pada permukaan daun 4 G4 Daun menguning 5 G5 Batang/daun melepuh 6 G6 Batang/daun lunak seperti bubur 7 G7 Tanaman berbau tidak sedap 8 G8 Batang/daun mengering 9 G9 Batang/daun membusuk 10 G10 Akar membusuk 11 G11 Tanaman menjadi kurus dan kecil 12 G12 Daun menjadi layu 13 G13 Gigitan pada pinggir daun muda/setengah tua 14 G14 Daun rombeng/sobek/rusak 15 G15 Ulat pada daun atau batang tanaman 16 G16 Kutu putih pada batang/tangkai/bawah daun
Tabel 2. Lanjutan No  Kode Gejala Gejala 17 G17 Kutu hitam/coklat pada dalam daun/ lipatan batang 18 G18 Kutu putih pada akar tanaman 19 G19 Lintah berukuran kecil 20 G20 Laba-laba kecil menempel pada batang dan daun 21 G21 Telur laba-laba dilapisi sarang dibagian  bawah daun 22 G22 Bintik-bintik putih/kuning pada daun 23 G23 Ujung tunas gundul Tabel 3. Daftar Keterhubungan Kode Hama Penyakit dan Kode Gejala Penyakit No  Kode Hama Penyakit Kode Gejala 1 HP1 G1, G2, G3, G16 2 HP2 G1, G2, G4, G12, G19 3 HP3 G1, G2, G4, G17 4 HP4 G1, G4, G7, G8, G9, G10 5 HP5 G1, G5, G6, G7 6 HP6 G1, G11, G12, G18 7 HP7 G1, G12, G20, G21, G22, G23 8 HP8 G1, G13, G14, G15
Hubungan  yang  terjadi  antara  hama penyakit  dan  gejala  yang  dialami  oleh tanaman  Aglaonema  menurut  Junaedhie  dan Djojokusumo dapat dilihat pada Tabel 3. Basis Aturan RULE 1 : IF Pertumbuhan tanaman terganggu AND  Daun  kisut/  mengkerut  AND  Terdapat jelaga/lapisan  hitam  pada  permukaan  daun AND  Kutu  putih  pada  batang/tangkai/bawah daun THEN Mealy Bugs.
RULE 2 : IF Pertumbuhan tanaman terganggu AND  Daun  kisut/  mengkerut  AND  Daun menguning  AND  Daun  menjadi  layu  AND Lintah berukuran kecil THEN Kutu Sisik. RULE 3 : IF Pertumbuhan tanaman terganggu AND  Daun  kisut/  mengkerut  AND  Daun menguning AND Kutu berwarna hitam/coklat pada  dalam  daun/  lipatan  batang  THEN Thrips.
RULE 4 : IF Pertumbuhan tanaman terganggu AND  Daun  menguning  AND  Tanaman berbau  tidak  sedap  AND  Batang/daun
mengering  AND  Batang/daun  membusuk AND Akar membusuk THEN Pythium.
RULE 5 : IF Pertumbuhan tanaman terganggu AND  Batang/daun  melepuh  AND  Batang /daun  lunak  seperti  bubur  AND  Tanaman berbau tidak sedap THEN Erwinia sp.
RULE 6 : IF Pertumbuhan tanaman terganggu AND Tanaman menjadi kurus dan kecil AND Daun  menjadi  layu  AND  Kutu  putih  pada akar tanaman THEN Root Mealy Bugs.
RULE 7 : IF Pertumbuhan tanaman terganggu AND  Daun  menjadi  layu  AND  Laba-laba kecil  menempel  pada  batang  dan  daun  AND Telur  laba-laba  dilapisi  sarang  dibagian bawah  daun  AND  Bintik-bintik  putih/kuning pada  daun  AND  Ujung  tunas  gundul  THEN Tungau Laba-laba.
RULE 8 : IF Pertumbuhan tanaman terganggu AND Gigitan pada pinggir daun muda/setengah tua AND Daun
rombeng/sobek/rusak  AND  Ulat  pada  daun atau batang tanaman THEN Ulat.

## Pohon Keputusan
Pohon keputusan adalah struktur sistem yang  digambarkan  secara  hirarkis  untuk mempermudah  pembangunan  sistem.  Data pada  struktur  sistem  tersebut  diambil  dari Tabel  3  yang  merupakan  keterhubungan antara  kode  hama  penyakit  dan  kode  gejala. Gambar 2 menunjukkan pohon keputusan dari sistem yang dibangun. Pada tahap implementasi  dilakukan  penerapan  hasil analisis dan rancangan antarmuka yang sudah dibuat. Penerapan dilakukan dengan membuat basis data, konfigurasi framework , implementasi kode
program, dan
implementasi metode forward chaining untuk mengambil keputusan berupa kesimpulan dari proses  identifikasi  yang  dilakukan  pada sistem. Proses pengambilan keputusan dilakukan  dengan  memulai  penalaran  dari sekumpulan data yang telah dimasukkan oleh user, kemudian data akan diproses oleh sistem untuk mendapatkan kesimpulan.
Pada  tahap  uji  coba  dilakukan  uji coba dengan menggunakan metode Black Box pada setiap  halaman  website  yang  telah  dibangun, dengan  elemen-elemen  yang  diuji  yaitu tampilan,  tombol,  dan text  link hingga  sesuai dengan yang diharapkan.
Gambar 2. Pohon Keputusan
Gambar 3. Struktur Navigasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Struktur Navigasi
Struktur  navigasi  dirancang  untuk menunjukkan  alur  halaman  pada  sistem  yang dibangun.  Gambar  3  menunjukkan  struktur navigasi  dari  sistem.  Pada  saat  sistem dijalankan,  akan  tampil  halaman  utama  yang dapat  menuju  ke  empat  halaman  antara  lain, halaman Informasi Umum Aglaonema , Identifikasi  Hama  Penyakit  Aglaonema , Aglaonema  Favoritku ,  dan Login  Admin .
Pada saat user mengakses halaman Identifikasi  Hama  Penyakit  Aglaonema, user akan  diarahkan  untuk  mengisi  biodata  pada halaman Isi  Biodata ,  kemudian  menuju halaman Identifikasi Gejala dan melihat hasil berupa  nama  hama  penyakit  dan  solusi  pada halaman Hasil  Identifikasi .  Pada  halaman
Aglaonema
Favoritku , user dapat memfavoritkan  jenis  tanaman  yang  disukai. Halaman Login  Admin hanya  dapat  diakses oleh  admin  untuk  melakukan  proses  CRUD
data antara lain menambahkan data, mengedit data, dan menghapus data.

## Struktur Basis Data
Struktur  basis  data  dirancang  untuk mempermudah  proses  identifikasi  data  yang disimpan  pada  sistem.  dibawah  ini  terdapat tabel perancangan struktur basis data.

## a. Tabel Gejala
Tabel  gejala  berisi  kumpulan  gejala  pada tanaman  Aglaonema  yang  terserang  hama penyakit.  Tabel  4  menunjukkan  struktur tabel gejala.

## b. Tabel Hama Penyakit
Tabel  hama  penyakit  berisi  kumpulan hama  penyakit  yang  dapat  menyerang tanaman Aglaonema. Tabel 5 menunjukkan struktur tabel hama penyakit.
c. Tabel Relasi
Tabel relasi berisi hubungan antara tabel 4 dan 5. Tabel 6 menunjukkan struktur tabel relasi.
Tabel 4. Struktur Tabel Gejala Field Type Length Keterangan kode_gejala Varchar 5 Primary Key nama_gejala Varchar 100 desc_gejala Text Tabel 5. Struktur Tabel Hama Penyakit Field Type Length Keterangan kode_hp Varchar 5 Primary Key nama_hp Varchar 100 desc_hp Text Tabel 6. Struktur Tabel Relasi Field Type Length Keterangan id_relasi int 5 Primary Key kode_gejala varchar 5 Kode_hp varchar 5
d. Tabel Admin
Tabel  admin  berisi  data username dan password admin  untuk  dapat  memasuki halaman  admin.  Tabel  7  menunjukkan struktur tabel admin.
e. Tabel Pengguna
Tabel Pengguna berisi data yang di input kan  oleh  pengguna  pada  halaman isi  biodata.  Tabel  8  menunjukkan  struktur tabel pengguna.
f. Tabel Hasil
Tabel  hasil  berisi  hasil  identifikasi  hama penyakit  tanaman  yang  diperoleh  oleh
user .  Tabel  9  menunjukkan  struktur  tabel hasil.
g. Tabel Rule_temp
Tabel  rule  menampung  kumpulan  data berdasarkan  hasil  identifikasi  yang  dipilih oleh user .  Tabel  10  menunjukkan  struktur tabel rule.

## h. Tabel Favorit
Tabel  favorit  terbagi  menjadi  dua  tabel yaitu  tabel  untuk  menampung  data  jenis tanaman  Aglaonema  (Tabel  11)  dan  tabel untuk  menampung  data  ip  pengunjung (Tabel 12)
Tabel 7. Struktur Tabel Admin Field Type Length Keterangan id_admin int 5 Primary Key Nama varchar 100 Username varchar 100 Password varchar 100 Role enum ‘admin’ Tabel 8. Struktur Tabel Pengguna Field Type Length Keterangan id_identifikasi int 5 Primary Key nama varchar 5 usia varchar 25 alamat varchar 100 Tabel 9. Struktur Tabel Hasil Field Type Length Keterangan id_hasil int 5 Primary Key id_identifikasi int 5 kode_hp varchar 5 Tabel 10. Struktur Tabel Rule_temp Field Type Length Keterangan id_rule int 5 Primary Key id_identifikasi int 5 pilihan varchar 100 jawaban varchar 200
Tabel 11. Struktur Tabel Jenis Tanaman Aglaonema Field Type Length Keterangan id_agl int 5 Primary Key nama_agl varchar 25 desc_agl text Gambar_agl text Jumlah_fav int 5 Tabel 12. Struktur Tabel Data IP Pengunjung Field Type Length Keterangan id_ip int 5 Primary Key id_agl int 5 ip text Gambar 4. Perancangan Halaman Beranda

## Perancangan Antarmuka
Perancangan antarmuka dibangun
untuk menampilkan rancangan berupa halaman interaksi antara user dan sistem yang dibangun .
a. Halaman Beranda
Halaman Beranda adalah  halaman  yang tampil pertama  kali  saat  website  diakses oleh user, pada halaman tersebut terdapat tiga form yaitu Informasi Umum Aglaonema,
Identifikasi  Hama  Penyakit  Aglaonema,  dan Aglaonema Favoritku yang didalamnya terdapat button yang  akan  mengarahkan  ke masing-masing halaman (Gambar 4).
b. Halaman Informasi Umum Aglaonema
Halaman Informasi  umum  Aglaonema terdiri dari  3  form  yaitu  Asal  Usul  Aglaonema, Media  Tanam,  dan  Cara  Perawatan  yang didalamnya  terdapat  gambar  dan  deskripsi (Gambar 5).
c. Halaman Identifikasi Gejala Hama Penyakit
Halaman Identifikasi  Gejala  Hama Penyakit akan tampil setelah user sebelumnya mengisi  biodata.  Pada  halaman  ini  terdapat form berisi  pertanyaan  gejala-gejala  pada tanaman Aglaonema , pertanyaan dapat dijawab dengan memilih button iya atau tidak dan  sistem  akan  otomatis  menuju  ke pertanyaan berikutnya (Gambar 6).
Gambar 5. Perancangan Halaman Informasi Umum Aglaonema
Gambar 6. Perancangan Halaman Identifikasi Gejala Hama Penyakit
Gambar 7. Perancangan Halaman Hasil Identifikasi
d. Halaman Hasil Identifikasi
Halaman Hasil  Identifikasi berisi  form biodata user yang  terdiri  dari  nama,  usia dan alamat,  kemudian  terdapat  keterangan hasil hama penyakit, deskripsi, dan solusi. Kemudian  terdapat  button  untuk user jika ingin mengidentifikasi ulang (Gambar 7)
e. Halaman Data Gejala
Halaman Data  Gejala dapat  diakses setelah  admin  berhasil login .  Halaman
ini berisi form untuk admin melakukan CRUD data pada sistem. (Gambar 8).

## Implementasi
Implementasi  adalah  tahap  penerapan hasil  analisis  dan  rancangan  antarmuka  yang sudah dibuat.
Implementasi Metode Forward Chaining
Metode forward  chaining digunakan untuk mengambil keputusan berupa
kesimpulan  dari  proses  identifikasi  yang
dilakukan  pada  sistem. Dataset pada  sistem dapat diproses dengan cara menjadikannya ke dalam  bentuk rule-based dan  analisis  data dilakukan  dengan  menggunakan  literatur berklausa if ,  kesimpulan  diambil  berdasarkan jawaban  terpilih  gejala  yang  dominan  pada salah satu hama penyakit dengan sintaks yang
digunakan $max_peluang =
max($peluang_terpilih) ,  setalah  kesimpulan didapat  hasil  akan  ditampilkan  pada  halaman Hasil  Identifikasi .  Berikut  ini  terdapat script program implementasi metode forward chaining yang  terletak  pada controller User.php .
Gambar 8. Perancangan Halaman Data Gejala
#pilihan terbanyak terpilih $max_peluang = max($peluang_terpilih); $index = array_search($max_peluang, $peluang_terpilih); $id_identifikasi = $this->session->userdata('id_identifikasi'); $kode_hp = $hama_penyakit_terpilih[$index]; $cek_id = $this->db->get_where('hasil', ['id_identifikasi' => $id_identifikasi])->num_rows(); if($cek_id == 0){ $this->db->insert('hasil', [ 'id_identifikasi'    => $id_identifikasi, 'kode_hp' => $kode_hp, ]); } $data['hama_penyakit'] = $this->db->get_where('hama_penyakit', ['kode_hp' => $kode_hp])->row_array(); $data['pengguna'] = $this->db->get_where('pengguna', ['id_identifikasi' => $id_identifikasi])->row_array(); $this->load->view('depan/hasil_identifikasi', $data); } }

## Implementasi Tampilan Antarmuka
Tampilan  antarmuka  berisi  halaman-
halaman pada website yang dibuat menggunakan  HTML,  PHP,  CSS  dan Bootstrap 4.
a. Halaman Beranda
Pada  halaman Beranda adalah  halaman yang  tampil  pertama  kali  saat  website diakses oleh user . Terdapat 3 menu utama
didalamnya yaitu Informasi Umum
Aglaonema , Identifikasi  Hama  Penyakit Aglaonema dan Aglaonema  Favoritku (Gambar 9)
b. Halaman Informasi Umum Aglaonema
Halaman Informasi  Umum  Aglaonema adalah  halaman  yang  akan  muncul  saat user menekan button LIHAT pada halaman Beranda. Halaman  ini  berisi  informasi umum tanaman Aglaonema (Gambar 10).
c. Halaman  Identifikasi  Hama  Penyakit
Aglaonema
Halaman Identifikasi  Hama  Penyakit Aglaonema adalah  halaman  yang  akan muncul saat user menekan button Identifikasi pada halaman Beranda. Halaman  ini  berisi  form  isi  biodata sebelum  melakukan  proses  identifikasi hama  penyakit  pada  tanaman Aglaonema yang dimiliki (Gambar 11).
d. Halaman Identifikasi Gejala
Halaman Identifikasi  Hama  Penyakit Aglaonema adalah  halaman  yang  akan muncul saat user menekan button Identifikasi pada halaman Beranda. Halaman  ini  berisi  form  isi  biodata sebelum  melakukan  proses  identifikasi hama  penyakit  pada  tanaman Aglaonema yang dimiliki (Gambar 12).
Gambar 9. Halaman Beranda

## Gambar 10. Halaman Informasi Umum Aglaonema
\
Gambar 11. Halaman Identifikasi Hama Penyakit Aglaonema
Gambar 12. Halaman Identifikasi Gejala
Gambar 13. Halaman Hasil Identifikasi
Gambar 14. Halaman Aglaonema Favoritku
e. Halaman Hasil Identifikasi
Halaman Hasil Identifikasi Hama Penyakit Aglaonema adalah  halaman  yang  akan muncul  setelah  user  selesai  menjawab pertanyaan . Pada  halaman  ini  terdapat
form  berisi  biodata  user,  hasil  hama penyakit,  deskripsi,  dan  solusi  (Gambar 13).
f. Halaman Aglaonema Favoritku
Halaman Aglaonema  Favoritku adalah halaman  yang  akan  muncul  setelah  user memilih  tombol  Favoritku.  Pada  halaman ini  terdapat  gambar  jenis  tanaman, deskripsi,  dan  tombol  favorit  untuk menyukai tanaman (Gambar 14).
g. Halaman Data Gejala
Halaman Data  Gejala adalah  halaman yang  akan  muncul  setelah  admin  berhasil melakukan login .  Pada  halaman  ini  admin dapat menambahkan, mengedit, dan mengahapus  data-data  yang  dibutuhkan pada  sistem  (Gambar  15)..  Halaman selanjutnya  yang  terdapat  pada  bagian admin  memiliki  tampilan  yang  sama dengan  halaman  data  gejala  dimana didalamnya  terdapat  proses  CRUD  data yang dapat dilakukan oleh admin

## Uji Coba
Uji  coba  merupakan  tahap  yang dilakukan  untuk  memeriksa  sistem  yang dibangun  apakah  sudah  sesuai  dengan  yang
diharapkan.  Uji  coba  dilakukan  dengan menggunakan metode Black Box Testing yang dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  kinerja dari  aplikasi  yang  dibangun  telah  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Uji  coba  dilakukan pada  setiap  halaman  website  yang  dibangun. Tabel 13 menunjukkan contoh pengujian pada halaman Beranda .  Uji  coba  yang  dilakukan menggunakan  metode black  box  testing pada setiap  halaman  dengan  elemen  yang  di  uji berupa  tampilan,  tombol,  dan text  link . Berdasarkan  hasil  uji  coba,  elemen  pada setiap halaman sudah berfungsi sesuai dengan perintah  program,  kemudian  hasil  uji  coba pada  halaman  identifikasi  hama  penyakit tanaman menunjukkan bahwa hasil identifikasi  pada  sistem  sudah  sesuai  dengan pakar.  Sistem  yang  dibangun  sudah  sesuai dengan  yang  diharapkan  dan  siap  digunakan oleh pengguna.

## Gambar 15. Halaman Data Gejala
Tabel 13 Hasil Uji Coba Halaman Beranda Test ID Deskripsi Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Status A1 Image Asset Menampilkan gambar pada background Gambar dapat ditampilkan pada halaman Berhasil
A2 Marquee Menampilkan animasi tulisan bergerak Animasi ditampilkan pada halaman Berhasil A3 Tombol Lihat Menampilkan halaman Informasi Umum Dapat  melakukan  navigasi  ke  halaman Informasi Umum dan menampilkan halaman Berhasil

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  pengidentifikasi  hama  penyakit tanaman Aglaonema berhasil dibangun sebagai  aplikasi  berbasis  Web,  metode Forward  Chaining berhasil  diimplemen- tasikan pada sistem dan dapat membantu user untuk  melakukan  proses  identifikasi  hama penyakit dengan mudah, user bisa mendapatkan solusi untuk mengatasi serangan hama  penyakit  tanpa  harus  bertemu  dengan seorang  pakar.    Proses  identifikasi  dilakukan dengan user mengisi  biodata,  kemudian user menjawab  beberapa  pertanyaan  berkaitan dengan hama penyakit pada tanaman Aglaonema yang  dimiliki,  data  yang  sudah dimasukkan user akan  diproses  oleh  sistem menggunakan  metode forward  chaining dan user  akan  mendapatkan  hasil  berupa  hama penyakit  yang  menyerang  dan  solusi  untuk mengatasinya. Metode penelitian yang digunakan  adalah  metode  SDLC  ( Software Development  Life  Cycle )  dengan  tahap-tahap perencanaan,
analisis
kebutuhan, perancangan,  implementasi  dan  uji  coba. Aplikasi ini dibangun menggunakan framework
Codeigniter
3 dengan
menggunakan  bahasa  HTML,  PHP,  CSS  dan MySQL.  Uji coba aplikasi dilakukan dengan menggunakan Black  Box testing pada  setiap halaman  web  yang  dibangun,  dengan  elemen yang diuji yaitu tampilan, tombol dan text link
yang  sudah  berfungsi  sesuai  dengan  perintah program.  Kesimpulan  yang  didapat  adalah sistem  yang  dibangun  sudah  sesuai  dengan yang  diharapkan  dan  siap  digunakan  oleh pengguna.  Aplikasi  berbasis  web  ini  sudah melalui  proses  publikasi  sehingga  pengguna dapet melakukan akses tautan melalui melalui alamat http://aglaonemaku.xyz.
Sistem  yang  telah  dibangun  ini  masih dapat dikembangkan, disarankan untuk membuat perhitungan akurasi dan probabilitas dari sistem pakar yang dibangun menggunakan  metode  tambahan  agar  hasil yang  didapat  menjadi  lebih  akurat,  hal tersebut dapat dilakukan dengan menambahkan  metode  pendukung  seperti certainty  factor .  Pengembangan  fitur  juga dapat dilakukan dengan menambahkan beberapa  fitur  seperti  konsultasi  yang  dapat menghubungkan pengguna agar dapat berkonsultasi secara langsung oleh pakar atau ahli tanaman Aglaonema . Kemudian menambahkan fitur identifikasi dengan metode  lain  seperti  mengunggah  gambar tanaman Aglaonema yang  terserang  hama penyakit dan sistem dapat langsung melakukan  identifikasi  serta  memberikan solusi, sehingga pengguna dapat lebih mudah dalam  melakukan  proses  identifikasi.  Fitur selanjutnya adalah jual beli tanaman Aglaonema yang  dapat  memudahkan  para
kolektor Aglaonema untuk menjual
koleksinya. DAFTAR PUSTAKA
[1]. M. Subono and A. Andoko,
Meningkatkan Kualitas Aglaonema Sang  Ratu  Pembawa  Rezeki. Jakarta
Selatan: PT AgroMedia Pustaka, 2004.
[2]. A.  Kadir, Aglaonema  Pesona  Sang
Ratu Daun . Yokyakarta: Lily
Publisher, 2010.
[3]. M. Apriansi, and R. Suryani,
“Karakterisasi  Tanaman  Aglaonema  di Dataran  Tinggi  Rejang  Lebong,”
Jurnal  Agroqua, Vol.  17,  No.  2,  2019. Available:
https://doi.org/10.32663/ja.v17i2.887
[Accessed July. 28, 2021].
[4]. K. Junaedhie, Panduan Praktis Perawatan Aglaonema. Jakarta Selatan: PT AgroMedia Pustaka, 2006.
[5]. P. Djojokusumo,
Aglaonema Spektakuler . Jakarta Selatan: PT AgroMedia Pustaka, 2006.
[6]. B.  Hayadi, Sistem  Pakar .  Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[7]. R.  A.  Imaniar,  “Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa Hama Penyakit Tanaman Aglaonema,” Jurnal  Ilmu  Komputer ,
Vol. 1, No.1, October 2012. Available: http://  10.33060/JIK/2012/Vol1.Iss1.8 [Accessed July. 28, 2021].
[8]. I.  Akil,  “Analisa  Efektifitas  Metode
Forward  Chaining  dan  Backward
Chaining  pada  Sistem  Pakar” Jurnal Pilar  Nusa  Mandiri ,  Vol.  13  No.1, Maret 2017. Available: https://doi.org/10.33480/pilar.v13i1.12 [Accessed July. 28, 2021].
[9]. K.  Aeni,  “Penerapan  Metode  Forward
Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa  Hama  Dan  Penyakit  Padi,” Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan  Teknologi  Sistem  Informasi -  INTENSIF,  Vol.  2,  No.  1,  February 2018. Available: https://doi.org/10.29407/intensif.v2i1.1 1841 [Accessed July. 28, 2021]. [10]. S. Andriani, “Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman Cabai Rawit Menggunakan Metode Forward Chaining  Berbasis  Web,” J-INTECH ,
Vol.  8,  No.  2  December  2020.  [Online serial].
Available:
https://doi.org/10.32664/j-intech [Accessed July. 28, 2021].
[11]. D. M. L. Tobing, E. Pawan, F. E. Neno,
and Kusrini, “Sistem Pakar Mendeteksi
Penyakit Pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Forward Chaining,” Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA ,  Vol.  9,  No.  2,  July 2019. Available:
http://dx.doi.org/10.30700/  jst.v9i2.440 [Accessed July. 28, 2021].
[12]. M.  F.  Ilmi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Tanaman Bunga  Krisan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” Jurnal
Mahasiswa  Teknik  Informatika ,  Vol.1,
No.  1,  February  2017.    Available: https://doi.org/10.36040/jati.v1i1.1877 [Accessed July. 28, 2021].
[13]. F.  A.  Nugroho,  “Perancangan  Sistem
Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung Dengan  Metode  Forward  Chaining”, Jurnal Informatika Universitas Pamulang, Vol.  3  No.2,  Juny  2018.
Available: http://dx.doi.org/10.32493/informatika.
v3i2.1431[Accessed July. 28, 2021].
[14]. D.  Abdullah, Merancang  Aplikasi Perpustakaan  Menggunakan  SDLC.
Aceh: Sefa Bumi Persada, 2018
[15]. D. Ahrizal, M. K. Miftah, R. Kurniawan, T. Zaelani and A. Yulianti,
“Pengujian  Perangkat  Lunak  Sistem
Informasi Peminjaman PlayStation dengan Teknik Boundary Value Analysis  Menggunakan  Metode  Black Box  Testing,” Jurnal  Informatika
Universitas Pamulang . Vol. 5, No. 1, p. 73,  March  2020.  [Online  serial]. Available:
http://dx.doi.org/10.32493/informatika.
v5i1.4338 [Accessed July. 28, 2021].