## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## SISTEM PAKAR HAMA DAN PENYAKIT CABAI BERBASIS TEOREMA BAYES
(STUDI KASUS : DINAS PERTANIAN KARAWANG)
Rizal Zulfikar Rahman 1 , Garno 2 , Tesa Nur Padilah 3
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email : 1441177004277@student.unsika.ac.id 1 , garno@staff.unsika.ac.id 2 , tesa.nurpadilah@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRAK
Sistem  Pakar  adalah  suatu  program  komputer  yang  dirancang  untuk  mengambil keputusan  seperti  keputusan yang diambil  oleh seseorang atau beberapa  orang pakar. produksi  cabai  dari  tahun 2012-2016 mengalami fluktuasi yang disebabkan oleh faktor iklim  dan  gangguan  serangan  hama  penyakit.  Tahun  2015  jumlah  produksi  cabai  di Kabupaten karawang menempati puncak tertinggi sebesar 3.517,50 Kw, sedangkan pada tahun  2016  mengalami  penurunan  menjadi  3.103,00  Kw,  karena  musim  panen  cabai bertepatan  dengan  peningkatan  curah  hujan,  yang  menyebabkan  buah  cabai  diserang jamur dan akhirnya rontok sebelum siap panen. Usaha tani adalah ilmu yang mempelajari bagaimana mengalokasikan sumber daya yang dimiliki petani agar berjalan secara efektif dan efisien dan memanfaatkan sumber daya tersebut agar memperoleh keuntungan yang setinggi-  tingginya.  Dalam  hal  ini  peran  seorang expert atau  pakar  sangat  diandalkan untuk  menentukan  jenis  penyakit  serta  memberikan  cara  pengendalian  guna mendapatkan  solusinya.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  membangun sistem pakar identifikasi hama dan penyakit cabai menggunakan metode Teorema Bayes . Hasil  implementasi  pada  aplikasi  ini  adalah  pengguna  dapat  mengetahui  hama  dan penyakit  yang  diderita  berdasarkan  gejala  yang  dialami  pada  cabai.  Dengan  adanya aplikasi ini, pengguna menjawab beberapa pertanyaan gejala yang sesuai dengan yang dialami oleh petani sehingga mendapatkan  hasil atau kesimpulan sesuai dengan gejala yang dijawab dalam pertanyaan yang ada pada aplikasi sistem pakar hama dan penyakit cabai berbasis teorema bayes , dengan 6 penyakit yang dibahas.
Kata Kunci: Produksi cabai, Sistem Pakar, Hama dan penyakit.

## I. PENDAHULUAN
Sistem pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang
menggunakan  ilmu,  fakta  dan  teknik
berpikir  dalam  pengambilan  keputusan untuk  menyelesaikan  masalah-  masalah yang  biasanya  hanya  dapat  diselesaikan oleh  tenaga  ahli  dalam  bidang  yang bersangkutan.  Adapun  tujuan  membuat
sistem pakar sebagai alat bantu mendiagnosis penyakit seperti gagal ginjal.
Sistem Pakar adalah suatu program  komputer  yang  dirancang  untuk mengambil  keputusan  seperti  keputusan yang diambil oleh seseorang atau beberapa orang pakar (Muslim, Arnie, &
Sushermanto, 2015).
Pakar yang digunakan untuk
mendiagnosis  penyakit  tanaman  sangat bermacam-  macam.  Diagnosis  penyakit yang akan diteliti sebagai objek diantaranya hama penyakit yang menyerang tanaman cabai. Adapun hama-hama tersebut
diantaranya  ada, hama dan  penyakit Trips
( Thrips parvispinus ), Lalat buah ( Bactrocera sp ), Ulat daun atau Ulat grayak ( Spodoptera litura ), Hama Kutu  daun ( Myzus persicae) , Virus  keriting  atau  mosaik,  Virus  kuning (Gemini virus).
Kondisi  tanah  dan  iklim  di Kabupaten  Karawang  sangat  potensial untuk usaha budidaya tanaman hortikultura  seperti  sayur-sayuran,  buah dan bunga.
Tabel 1.1 Data produksi cabai di kabupaten karawang No NAMA KEC. Tahun 2012 2013  2014  2015 2016 1  Kec. Batujaya 0,00  0,00  0,00  0,00 315,00 2  Kec. Banyusari 0,00  0,00  0,00  0,00 0,00 3  Kec. Rawamert a 1.26 9,50 1.43 8,50 1.263, 00 1.532,5 0 1.891,0 0 4  Kec. Cikampek 594,
00 643, 50 792,00 924,00 297,00
5  Kec. Pangkalan 0,00  0,00  0,00  0,00 0,00 6  Kec. Cibuaya 320, 00 440, 00 560,00  415,00 240,00 7  Kec. Cilamaya kulon 0,00  0,00  0,00  0,00 0,00 8  Kec. Rengasde ngklok 0,00  0,00  0,00  0,00 0,00 9  Kec. Tanjungm ekar 396, 00 420, 00 600,00  362,50 360,00 Jumlah 2.57 9,50 2.94 2,00 3.215, 00 3.517,5 0 3.103,0 0

## Sumber: BPP Kabupaten Karawang 2017
Tabel  1.1  menunjukkan  jumlah produksi  cabai  dari  tahun  2012-2016 mengalami fluktuasi yang disebabkan oleh faktor iklim dan gangguan serangan hama penyakit.  Tahun  2015  jumlah  produksi cabai di Kabupaten karawang menempati puncak  tertinggi  sebesar  3.517,50  Kw, sedangkan  pada  tahun  2016  mengalami penurunan  menjadi  3.103,00  Kw,  karena musim  panen  cabai  bertepatan  dengan peningkatan curah hujan, yang menyebabkan buah cabai diserang jamur dan akhirnya diserang jamur dan akhirnya rontok sebelum siap panen.
Usaha  tani  adalah  ilmu  yang mempelajari  bagaimana  mengalokasikan sumber  daya  yang  dimiliki  petani  agar berjalan  secara  efektif  dan  efisien  dan memanfaatkan  sumber  daya  tersebut agar  memperoleh  keuntungan  yang setinggi-  tingginya  (Sesanti  &  Handayani, 2018).

## II. LANDASAN TEORI
2.1. Sistem Pakar Sistem Pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk
mengambil  keputusan  seperti  keputusan yang  diambil  oleh  seseorang  atau beberapa orang pakar. Menurut Marimin (1992) dan  (Rahayu, 2013), Sistem Pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta dan teknik berpikir  dalam  pengambilan  keputusan untuk  menyelesaikan  masalah-masalah yang  biasanya  hanya  dapat  diselesaikan oleh  tenaga  ahli  dalam  bidang  yang bersangkutan.

## 2.2. Expert  System  Development  Life
Cycle (ESDLC) Pengembangan sistem pakar dengan menggunakan metode pendekatan  konvensional  yaitu  ( Expert System  Development  Life  Cycle )  ESDLC. Tahap - tahap yang harus dilakukan pada metode  ESDLC  sebagai  berikut  (Durkin, 1994:40)(Aziz, Damiri, & Destiani, 2014) :
1. Penilaian (Assessment)
2. Akuisisi pengetahuan
3. Desain
4. Pengujian
5. Dokumentasi
6. Pemeliharaan

## 2.3. Teorema Bayes
Teorema  bayes  merupakan  satu metode yang digunakan
untuk menghitung  ketidakpastian  data  menjadi data  yang  pasti  dengan  membandingkan antara  data  ya  dan  tidak.  Probabilitas bayes  merupakan  salah  satu  cara  untuk mengatasi  ketidakpastian  data  dengan menggunakan  Formula  bayes  yang dinyatakan :
P (H | E)= 𝑃 ( 𝐻 | 𝐸 ) = 𝑝 ( 𝐸 | 𝐻 ). 𝑃 ( 𝐻 ) (2.1)
𝑃 ( 𝐸 )
P(H | E) = probabilitas  hipotesis  H jika diberikan evidence E P(E | H) = probabilitas  munculnya evidence  E  jika  diketahui hipotesis H P(H) = probabilitas H tanpa mengandung P(E) = evidence apapun Dalam bidang kedokteran teorema Bayes  dikenal  lebih  banyak  diterapkan dalam logika kedokteran modern.
Teorema ini lebih banyak diterapkan pada hal-hal yang berkenaan dengan diagnosis secara statistik yang berhubungan dengan probabilitas  serta  kemungkinan  dari penyakit dan gejala-gejala yang berkaitan.
2.4. Hama dan Penyakit Cabai 2.4.1. Hama dan Penyakit Hampir semua hama yang menyerang  tanaman  terung-terungan bisa menyerang tanaman cabe. Serangan hama  ini  bisa  menurunkan  produktivitas tanaman,  bahkan  pada  tingkat  tertentu mengakibatkan  gagal  panen.  Berikut  ini beberapa  jenis  hama  utama  yang  sering menyerang tanaman cabe di Indonesia.
1. Hama trips (Thrips)
2. Hama lalat buah
3. Hama ulat
4. Hama kutu daun
5. virus kuning(virus gemini)
6. Keriting daun atau mosaik

## 2.4.2. Cabai
Cabai  atau  cabai  merah  adalah
buah  dan  tumbuhan  anggota  genus Capsicum.  Buahnya  dapat  digolongkan sebagai sayuran maupun bumbu, tergantung bagaimana
digunakan.
Sebagai  bumbu,  buah  cabai  yang  pedas sangat  populer  di  Asia  Tenggara  sebagai penguat rasa makanan. Bagi seni masakan
Padang,  cabai  bahkan  dianggap  sebagai "bahan makanan pokok" ke sepuluh (alih- alih sembilan). Sangat sulit bagi masakan Padang dibuat tanpa cabai.

## 2.5. Metode Pengumpulan Data
Hal pertama yang dilakukan dalam
analisis sistem adalah melakukan pengumpulan  data. Ada beberapa teknik pengumpulan data yang penulis gunakan sebagai berikut :
1. Metode Observasi
2. Wawancara
3. Studi pustaka
(Yaniah & Kamal, 2017)
2.6. Pengujian Perangkat Lunak
1. Black box testing
2. White box testing

## III. ANALISIS MASALAH

## 3.1. Objek Penelitian
Penelitian yang menjadi fokus pada penelitian  ini  yaitu  hama  dan  penyakit cabai  yang  akan  diimplementasikan dengan metode teorema bayes. Sehingga dapat memberikan solusi serta mengatasi masalah  mengenai  penyakit  tanaman cabai  yang  digunakan  untuk  kelompok tani  dan  pegawai  dinas  pertanian karawang.

## 3.2. Metodologi Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  mengenai  Hama  dan Penyakit Cabai yaitu dengan menggunakan  metodologi  ESDLC  ( Expert System  Development  Life  Cycle ).  Adapun metode  pendukung  dalam  penelitian  ini dengan  menggunakan  metode teorema bayes
sebagai metode menarik
kesimpulan.

## 3.3. Rancangan Penelitian
Adapun  rancangan  penelitian  yang digunakan Expert  System  Development Life Cycle (ESDLC) yaitu :
Gambar 3.1 Alur rancangan penelitian ESDLC
Alur  rancangan  penelitian  ESDLC adalah konsep yang mendasari
pengembangan  sistem  pakar.  Seperti halnya  metode  pengembangan  sistem lainnya,  ESDLC  juga  memiliki  beberapa tahapan.

## IV. PERANCANGAN SISTEM
4.1. Penilaian Ada beberapa analisis yang dilakukan pada tahap ini: 1. Analisis Kelayakan Analisis kelayakan merupakan
tahap  yang  paling  penting,  karena didalamnya  menyangkut  berbagai  aspek sistem  yang  diusulkan.  Studi  kelayakan pada  sistem  pakar  penyakit  hama  dan tanaman cabai adalah untuk menentukan kemungkinan  apakah  pengembangan proyek  sistem  layak  diteruskan  atau dihentikan.
2. Analisis Masalah
Menganalisis  permasalahan  yang tengah terjadi mengenai objek penelitian yaitu  dengan  mempelajari  gejala  hama dan penyakit cabai dan cara menanganinya. Untuk kepastian hipotesis hama  dan  penyakit  cabai  ini  diterapkan metode teorema bayes.
3. Akuisisi Kebutuhan Menganalisa kebutuhan yang diperlukan pada masyarakat, yang berkaitan  dengan  sistem  yang  akan dikembangkan,  yaitu  tentang  bagaimana mendiagnosa hama dan penyakit cabai.

## 4.2. Akuisisi Pengetahuan
Pada  tahap  ini  dilakukan  teknik pengumpulan  data, proses pengumpulan data  dilakukan  dengan  empat  cara  yaitu sebagai berikut:
1. Observasi Pada penelitian ini penulis
mengalami  langsung  proses  berjalannya kegiatan mendiagnosa hama dan penyakit cabai, sehingga dapat melakukan analisis sistem  yang  berjalan  guna  mendapatkan identifikasi masalah, dan identifikasi solusi dari masalah.
2. Wawancara Wawancara dilakukan untuk mendapatkan  informasi  mengenai  hama dan  penyakit  cabai,  yang  dilakukan kepada  para  petani  dan  dinas  pertanian. Hasil  yang  diharapkan  dari  wawancara tersebut yaitu dapat menjawab kebutuhan  data,  kebutuhan  fungsional, dan non-fungsional sistem.
3. Studi Pustaka
Pada  tahapan  pengumpulan  data
dengan cara
studi pustaka,  penulis
mencari referensi- referensi yang relevan dengan objek yang akan diteliti. Pencarian referensi dilakukan di perpustakaan, took buku,  maupun  secara  online  melalui internet. Setelah mendapatkan referensi- referensi  yang  relevan,  penulis  lalu mencari informasi-informasi yang dibutuhkan mengenai hama dan penyakit cabai. 4. Representasi Pengetahuan Pada model representasi pengetahuan yang digunakan  adalah representasi pengetahuan pohon
keputusan. Pohon keputusan adalah salah satu  bentuk  representasi  pengetahuan yang  digunakan  untuk  memodelkan persoalan  yang  terdiri  dari  serangkaian keputusan  yang  mengarah  ke  solusi, pohon  keputusan  digunakan  sebagai  alat pendukung keputusan untuk
mengklasifikasikan  penyakit  berdasarkan serangkaian  pertanyaan  mengenai  gejala hama dan penyakit cabai.

## 4.3. Perancangan ( Design )
Tahap ketiga dalam model ESDLC ini terbagi  tiga  tahapan  sesuai  dengan metode  pendukung  yang  digunakan dalam  penelitian  berupa  suatu  tahapan membangun desain agar bisa dikembangkan  menjadi  suatu  sistem pakar  yang  lengkap  dan  sesuai  dengan kebutuhan yaitu sebagai berikut : 1. Desain Arsitektur Aplikasi Dengan arsitektur aplikasi dilakukan  untuk  menentukan  komponen modul  pembentuk  aplikasi  yang  akan dirancang  dan  proses  yang  terdapat didalamnya menggunakan Unified Modeling  Language  (UML)  diantaranya akan membuat use case diagram. Aplikasi yang digunakan adalah Microsoft Visio .
2. Desain Database
Database  merupakan  pangkalan data  (tempat  data)  yang  disusun sedemikian  rupa  dengan  tujuan  agar database tersebut efisien dan efektif serta mengikuti  aturan-  aturan  alat  desain database,  terlepas  dari  perangkat  lunak pemrograman apa yang digunakan.

## 3. Desain interface
Untuk  mempermudah  komunikasi Antara  sistem  dengan  pengguna,  maka perlu dirancang antarmuka ( interface ).

## 4.4. Pengujian
Tahap keempat dalam model ESDLC ini  merupakan  metode  pendukung  yang digunakan  dalam  penelitian  berupa pengujian  ESDLC  kepada  user,  pengujian akan  terus  dilakukan  sampai  menjadi suatu sistem pakar utuh yang layak untuk dikembangkan  dan ditingkatkan
pengetahuan kepakarannya yaitu sebagai berikut : 1. Black Box Testing
2. White box
3. Uji Pakar

## 4.5. Dokumentasi
Pada tahapan kelima model ESDLC ini  merupakan  pendokumentasian  dari aplikasi dan tahapan-tahapan yang sudah dilewati. Dokumentasi penelitian meliputi hasil  wawancara,  hasil  implementasi berupa  source  code,  cara  pengoperasian sistem  dan  hasil  pengujian  serta spesifikasi yang digunakan untuk menentukan spesifikasi minimal
perangkat  keras  dan  perangkat  lunak untuk menjalankan sistem.

## 4.6. Pemeliharaan
Sistem  pakar  merupakan  sistem berbasis pengetahuan dimana
pengetahuan  dalam  domain  tertentu  itu selalu  berubah.  Maka  hal  yang  dapat dilakukan  untuk  pemeliharaan  sistem pakar  adalah  dengan  memperbaharui pengetahuan dan mengganti pengetahuan yang sudah ketinggalan agar sistem  dapat  lebih  baik  lagi  dalam menyelesaikan  masalah.  Pemeliharaan penting  dilakukan  untuk  menjaga  kinerja sistem. Pemeliharaan sistem yang dilakukan adalah bisa berbentuk
pembaharuan  basis  pengetahuan  serta pengguna  mengevaluasi  apakah  sistem yang  sudah  jadi  sesuai  dengan  yang diharapkan.

## V. IMPLEMENTASI 5.1. Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  sistem  pakar diagnosa  hama  dan  penyakit  cabai  yang dilakukan  di  Dinas  Pertanian  Karawang dengan  cara  observasi  dan  wawancara, pembahasan  hasil  penelitian  dilakukan sesuai dengan tahapan metodologi ESDLC (Expert  System  Development  Life  Cycle) dengan tahapan sebagai berikut:
5.1.1. Penilaian Penilaian  adalah  tahapan  pertama dalam  perancangan  sebuah  perangkat lunak  (software)  dalam  skripsi  ini  yang menggunakan  metode  ESDLC  (Expert System  Development  Life  Cycle).  Oleh karena itu, tahap ini sangat mempengaruhi tahapan tahapan berikutnya.  Tahapan  penilaian  yang dilakukan yaitu:
1. Analisis kelayakan
2. Analisis masalah
3. Analisis kebutuhan
5.1.2. Akuisisi pengetahuan Pada tahap akusisi pengetahuan ini dibagi menjadi 2 bagian, yaitu
pengumpulan  data  dan  representasi pengetahuan.
1. Pengumpulan data
Tabel 5.1 Daftar hama Dan penyakit cabai No. Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P1 Hama trips ( Thrips parvispinus ) 2 P2 Hama lalat buah ( Bactrocera sp ) 3 P3 Hama ulat grayak ( Spodoptera litura ) 4 P4 Hama kutu daun (Myzus persicae) 5 P5 Virus kuning(virus gemini) 6 P6 Keriting daun atau mosaik Tabel 5.2 Daftar gejala hama Dan penyakit cabai No. Kode Gejala Nama Gejala 1 G1 Pertumbuhan menjadi kerdil atau pendek 2 G2 Warna daun belang-belang hijau tua dan hijau muda 3 G3 Ukuran daun lebih kecil 4 G4 Daun akan berubah menguning 5 G5 Kerontokan buah 6 G6 Daun bolong-bolong 7 G7 Daun menjadi kering dan permukaan daun keriting 8 G8 Lubang pada buah cabe
Tabel 5.3 Tabel keputusan Kode Gejala Kode Penyakit P1  P2  P3 P4 P5 P6 G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 Tabel 5.4 Probabilitas gejala terhadap penyakit Kode Gejala Kode Penyakit P1 P2  P3  P4  P5  P6 G1 1 0 0 0 0 1 G2 0 0 0 0 0 1 G3 0 0 0 0 0 1 G4 1 0 0 0 1 1 G5 0 1 0 0 0 0 G6 0 0 1 1 0 0 G7 1 0 0 1 0 0 G8 0 0 1 0 0 0 jumlah 3 1 2 2 1 4 probabilitas 0.3333 33333 1 0.5 0.5 1 0.25
2. Representasi pengetahuan
Gambar 5.1
Pohon Keputusan

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisa pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka dapat diambil kesimpulan bahwa :
Perancangan sistem pakar diagnosa hama dan penyakit tanaman cabai dengan menggunakan  metode  ESDLC  dengan  6 tahapan  yaitu  penilaian  yang  berguna untuk  mengidentifikasi  masalah  dan analisis  kebutuhan,  akuisisi  pengetahuan yang berfungsi untuk merancang representasi  pengetahuan  menggunakan kaidah  produksi  dan  pohon  keputusan, tahap  desain,  pengujian,  dokumentasi dan  pemeliharaan.  Sistem  pakar  ini dirancang  untuk  mendiagnosis  6  hama dan  penyakit  berdasarkan  gejala  gejala yang dialami dengan menggunakan rules. setelah  hasil uji sistem  aplikasi dilakukan hama  dan  penyakit  tanaman  cabai  yang menyerang  di  karawang  kebanyakan adalah hama kutu daun dan virus kuning.

## DAFTAR PUSTAKA
Aziz,  E.  F.,  Damiri,  D.  J.,  &  Destiani,  D.
(2014).  Perancangan  sistem  pakar diagnosis  penyakit  syaraf  pada wajah  berbasis  web.  Algoritma Sekolah  Tinggi  Teknologi  Garut, 11(1), 1–8.
Caesar  Pats  Yahwe,  Isnawaty,  L.  .  F.  A. (2016). Rancang bangun prototype system  monitoring  kelembaban tanah  melalui  sms  berdasarkan hasil  penyiraman  tanaman  system monitoring kelembaban tanah melalui  Sms  berdasarkan  hasil penyiraman  tanaman.  SemanTIK, 2(1), 97 – 110. https://doi.org/doi: 10.1016/j.ccr.2005.01.030
Cahyono,  G.  R.,  &  Riadi,  J.  (2013). Implementasi certainty factor pada
sistem pakar untuk diagnosa hama dan  penyakit  tanaman  jagung menggunakan  sms  gateway.  Jurnal INTEKNA, 13(2), 131–136.
Christy,  T.  (2018).  Implementasi  sistem pakar  diagnosa  penyakit  cabe menggunakan  metode  forward chaining.  TMIK  Royal,  15(1),  353– 358.
Duriat.  (2008).  Pengaruh  ekstrak  bahan nabati dalam menginduksi ketahanan tanaman cabai terhadap vektor dan penyakit kuning keriting. Jurnal Hortikultura, 18(4), 446–455.
https://doi.org/10.21082/jhort.v18
n4.2008.p
Fitria,  Dinar  ,  Septiana,  A.  (2016). Perancangan  Animasi  Interaktif
Pengenalan Tata Surya Untuk Siswa Sekolah  Berbasis  Android.  Sniptek 2016 Isbn : 978-602- 72850-3-3, (1), 303–308. Retrieved from https://konferensi.nusamandiri.ac.i d/proce
eding/index.php/sniptek/article/vi ew/113/ 113.
Fitrianingtyas, Y. A., & Rahmad, C. (2015). Sistem  pakar  deteksi  hama  dan penyakit  pada  tanaman  cabai dengan metode naïve bayes. Jurnal Prosiding Seminar Informatika Aplikatif Polinema, 2015(1), 68–72. Hidayat, P., Kurniawan, H. A., Afifah, L., & Triwidodo,  H.  (2018).  Siklus  hidup dan  statistik  demografi  kutukebul Bemisia tabaci (Gennadius) (Hemiptera: Aleyrodidae) biotipe B dan  non-B  pada  tanaman  cabai
(Capsicum  annuum  L.).  Jurnal Entomologi  Indonesia,  14(3),  143. https://doi.org/10.5994/jei.14.3.87
Maulina,  B.  A.  A.,  &  Harrison.  (2016). Sistem  pakar  diagnosis  hama  dan penyakit  tanaman  kacang  tanah berbasis  desktop  dengan  metode backward  chaining.  Media  Jurnal Informatika, 8(1), 25–32.
Muliadi, Budiman, I., Pratama, M. adihtya, &  Sofyan,  A.  (2017).  Fuzzy  dan dempster-shafer  pada  sistem  pakar diagnosa  penyakit  tanaman  cabai.
Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer, 4(2), 209– 221. https://doi.org/10.20527/klik.v4i2.1 16
Muslim,  A.  A.,  Arnie,  R.,  &  Sushermanto. (2015). Sistem pakar diagnosa hama dan penyakit cabai berbasis teorema bayes. Jutisi, 4(3), 867–876.
Nusantara,  D.  O.,  Pamungkas,  S.  wisnu, Syaifudin,  N.  rosid,  Kusuma,  L. wijaya,  &  Fakri,  J.  (2017).  Sistem pakar analisa penyakit pada tanaman cabai merah menggunakan metode backward chaining. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Multimedia, (1), 73–78.
Palit,  H.  C.,  Milawati,  C.,  &  Yuliana,  S. (2005). Sistem pengendalian kualitas dengan  bantuan  expert  system untuk menurunkan tingkat kecacatan  produk.  Jurnal  Teknik Industri, 7(2), 168–176. https://doi.org/10.9744/jti.7.2.pp.1 68-176 Rahayu,  S.  (2013).  Sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  gagal  ginjal dengan menggunakan metode bayes.  Pelita  Informatika  Budi
Darma, 6(3), 129–134.
Ramadhan,  R.  A.  M.,  Puspasari,  L.  tri, Meliansyah,  R.,  Maharani,  R., Hidayat,  Y.,  &  Dono,  D.  (2016).
Bioaktivitas  formulasi  minyak  biji azadirachta indica (A. Juss) terhadap Spodoptera  litura  F.  Agrikultura, 27(1), 1–8. https://doi.org/10.24198/agrikultur a.v27i1.8470
Ridwan,  M.,  &  Prastia,  B.  (2015). Pemanfaatan  tiga  jenis  pestisida nabati  untuk  mengendalikan  hama kutu daun penyebab penyakit kriting daun  pada  tanaman  cabe  merah. Jurnal  Sains  Agro,  03(01),  1–5.
Retrieved from http://ojs.umb- bungo.ac.id/index.php/saingro/inde x Rohman,  F.  F.,  &  Fauzijah,  A.  (2015). Asthma,  Airway  Biology,  and  Nasal Disorders  in  AJRCCM  2003.  Media Jurnal Informatika, 6(1), 1– 23. https://doi.org/10.1164/rccm.2312 011 Samsudin.  (2019).  Perancangan  dan implementasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman  cabai  rawit  menggunakan metode forward chaining. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(1), 36–44. https://doi.org/10.1017/CBO97811 074153 24.004
Sembiring, A. S. (2013). Sistem pakar untuk mendiagnosis  hama  dan  penyakit tanaman  padi.  Pelita  Informatika Budi Darma, 3(1), 6–11.
Sesanti,  R.  N.,  &  Handayani,  S.  (2018). Analisis  usahatani  melon  (  cucumis melo  L .) dengan sistem  hidroponik di  politeknik  negeri  lampung. Prosiding Seminar Nasional Pengembangan Teknologi Pertanian Seluruh, 6(1), 39–44.
Sukri, M.  zayi., & Hariyono  rakhma,  S.  p. (2016).  Penanganan  hama  da penyakit  tanaman  jeruk  dalam desain  sistem  pakar  diagnosis penyakit  menggunakan  metode
euclidean distance. Seminar
Nasional  Hasil  Penelitian  Dan Pengabdian  Masyarakat,  (1),  146– 154.
Susanto,  A.,  Supriyadi,  Y.,  Tohidin,
Susniahti,  N.,  &  Hafizh,  V.  (2017). Fluktuasi  populasi  lalat  buah bactrocera spp. (diptera : tephritidae) pada pertanaman cabai merah (capsicum annuum) di Kabupaten  Bandung,  Jawa  Barat. Agrikultura,28(3), 141–143. https://doi.org/10.24198/agrikultu ra.v28i3.15747
Waluyo, Nugroho, D., & Kustanto. (2015).
Sistem pakar diagnosa penyakit dbd dan  demam  tifoid  dengan  metode fuzzy  tsukamoto  (Studi  Kasus Puskesmas Pracimantoro I). TIKomSin, 3(1), 17–24.
Yaniah,  S.,  &  Kamal,  B.  (2017).  Analisis penggunaan metode activity based costing  sebagai  alternatif  dalam menentukan tarif spp sekolah dasar pada  global  inbyra  school  kota tegal. Monex, 6(1), 241–245.
Yuwono, B. (2015). Sistem pakar diagnosa
penyakit ayam menggunakan perintah  suara.  Telematika,  7(2), 77–86.
https://doi.org/10.31315/telemati ka.v7i2.4 17 Yuwono, D. T., Fadlil, A., & Sunardi. (2017). Penerapan metode forward chaining  dan  certainty  factor  pada sistem  pakar  diagnosa  hama anggrek coelogyne pandurata.
Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer, 4(2), 136.https://doi.org/10.20527/klik. v4i2.89