## System  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Dan  Hama Pada  Tanaman  Lidah  Buaya  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Dan Certainty Factor
1 Arsita, 2 Alda Cendekia Siregar, 3 Sucipto
1 Universitas Muhammadiyah Pontianak Pontianak, Kalimantan Barat, INDONESIA arsita@unmuhpnk.ac.id
2 Universitas Muhammadiyah Pontianak Pontianak, Kalimantan Barat, INDONESIA alda.siregar@unmuhpnk.ac.id
3 Universitas Muhammadiyah Pontianak Pontianak, Kalimantan Barat, INDONESIA sucipto@unmuhpnk.ac.id

## Abstrak :
Tanaman  Lidah  buaya  merupakan  suatu  produk  andalan  dari  provinsi  Kalimantan  barat  serta tanaman  lidah  buaya  sebagai  salah  satu  jenis  obat  tradisional  yang  dibudidayakan  untuk dikembangkan  di  negara  Indonesia.  Potensi  ini  tentunya  dapat  menjadi  sumber  daya  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  menuju  Indonesia  yang  lebih  maju  dan  Makmur  dengan  membudidayakan tanaman Lidah Buaya salah satunya. Namun perkembangan tanaman Lidah Buaya sering mengalami permasalahan  pada  gangguan penyakit dan  hama jika tidak  ditangani dengan baik, masalah  bisa muncul  karena  dapat  menyebabkan  tanaman  mati  atau  tidak  tumbuh  dengan  baik.  Sistem  pakar merupakan  sebuah sistem yang kinerjanya  mengambil atau mengikuti keahlian yang  dimiliki oleh seorang  pakar  dalam  bidang  tertentu  ke  dalam  sistem  atau  program  komputer  yang  disajikan dengan  tampilan  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna.oleh  karena  itu  dengan  menggunakan metode  forward  chaining  dan  certainty  factor.  Dengan  menggunakan  sistem  pakar  yang  mudah dipahami  untuk  mendiagnosa  penyakit  dan  hama  tanaman  Lidah  Buaya  berdasarkan  gejala  yang ada.dan  menghasilkan  nilai  akurasi  dan  nilai  tingkat  keyakinan  dari  metode  certainty  factor  dan forward chaining sebagai perhitungannya.Sistem pakar diagnosa penyakit dan hama pada tanaman lidah buaya berbasis web menggunakan metode forward chaining dan certainty factor, sistem dapat menampilkan  nama  penyakit  dan  hama  beserta  gejala  dari  setiap  penyakit  dan  hama.  Hasil pengujian  dengan  menggunakan  metode  forward  chaining  dan  certainty  factor,  didapatkan  nilai tingkat keyakinan penyakit dan hama pada tanaman lidah buaya 84%.

## Kata Kunci :
Lidah Buaya, Sistem Pakar, Forward Chaining, Certainty Factor, Penyakit dan Hama.

## Abstract:
The aloe vera plant is a mainstay product from the province of West Kalimantan and the aloe vera plant is a type of traditional medicine that is cultivated for development in Indonesia. This potential can  certainly  become  a  resource  that  can  be  utilized  to  move  towards  a  more  advanced  and prosperous Indonesia by cultivating the Aloe Vera plant, one of them.However, the development of
Aloe  Vera  plants  often  experiences  problems  with  disease  and  pests.  If  not  handled  properly, problems can arise because they can cause the plant to die or not grow well. An expert system is a system whose performance takes or follows the expertise possessed by an expert in a particular field into  a  computer  system  or  program  that  is  presented  with  a  display  that  can  be  used  by  users. Therefore, it uses forward chaining and certainty factor methods. By using an expert system that is easy to understand to diagnose diseases and pests of Aloe Vera plants based on existing symptoms and produce accuracy values and confidence level values from certainty factor and forward chaining methods as calculations. Web-based expert system for diagnosing diseases and pests on Aloe Vera plants using forward chaining and certainty factor methods, the system can display the names of diseases  and  pests  along  with  the  symptoms  of  each  disease  and  pest.  Test  results  using  the forward  chaining  method  and  certainty  factor  showed  that  the  confidence  level  of  diseases  and pests in aloe vera plants was 84%.

## Keywords
Aloe Vera, Expert Systems, Forward Chaining, Certainty Factor, Diseases and Pests

## 1. Pendahuluan
Indonesia di kenal secara luas sebagai negara yang keanekaragaman hayati ( biodiversity ) terbesar ke  dua  setelah  Brazil  di  dunia  yang  terdiri  dari  tumbuhan  tropis  dan  biota  laut  [1].  Indonesia  juga memiliki lahan pertanian serta perkebunan yang sangat luas sehingga sebagian penduduknya memilih untuk  bercocok  tanam.  Potensi  ini  tentunya  dapat  menjadi  sumber  daya  yang  dapat  dimanfaatkan untuk  menuju  Indonesia  yang  lebih  maju  dan  Makmur  dengan  membudidayakan  tanaman  Lidah Buaya salah satunya.
Tanaman  Lidah  buaya  merupakan  suatu  produk  andalan  dari  provinsi  Kalimantan  barat  karena pertumbuhannya  dapat  menghasilkan  pelepah  dengan  ukuran  yang  besar  dan  berat  mencapai  2,7 kg[2].  Pengembangan  usaha  lidah  buaya  dilakukan  mulai  dari  hulu  yang  artinya  dari  budidayanya hingga ke pasca panen. Tanaman Lidah Buaya ( Aloevera ) merupakan tanaman sebagai salah satu jenis obat  tradisional  yang  dibudidayakan  untuk  dikembangkan  di  negara  Indonesia.  Lidah  Buaya  juga digunakan  sebagai  bahan  obat  sejak  beberapa  ribu  tahun  yang  lalu  untuk  mengobati  luka  bakar, rambut rontok, infeksi kulit, peradangan sinus, dan rasa nyeri pada saluran cerna [3].
Tanaman  Lidah  Buaya  adalah  tanaman  hias  yang  memiliki  banyak  manfaat  bagi  masyarakat antara  lain  untuk  obat,  kesehatan,  kecantikan,  dan  sumber  vitamin  yang  ada  di  dalam  kandungan tanaman Lidah Buaya. Namun perkembangan tanaman Lidah Buaya sering mengalami permasalahan pada  gangguan  penyakit  dan  hama.  Contohnya  seperti  penyakit  layu,  Busuk  Pangkal  Batang, Antraknosa, Busuk Bakteri, Hama Kutu Putih/Kutu Dompolan dan Semut Merah. Jika tidak ditangani dengan  baik,  masalah  bisa  muncul  karena  dapat  menyebabkan  tanaman  mati  atau  tidak  tumbuh dengan  baik.  Penanggulangan  bisa  dilakukan  dengan  mengenali  gejala-gejala  yang  terjadi  pada tanaman  tersebut.  Karena  kurangnya  pengetahuan  serta  penanggulangan  petani  terhadap  penyakit dan hama tanaman sehingga gagal panen sering terjadi.
Dalam hal ini dengan adanya sistem pakar akan menjadi alternatif untuk menggantikan seorang ahli  pakar  sebagai  sumber  informasi  dan  solusi  pada  masalah  sehingga  dapat  membantu  petani dalam menghadapi permasalahan seperti penyakit  dan hama yang menyerang pada tanaman Lidah Buaya  tersebut.  Tentunya  dapat  menghemat  waktu  dan  biaya  yang  diperlukan  bagi  seorang  petani dalam  mengetahui  permasalahannya.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah  Metode Forward Chaining dan Certainty  Factor ,  dengan  menggunakan  metode  ini  permasalahan  dapat  teratasi. Adapun penelitian yang terkait yang berjudul “Sistem pakar metode forward chaining dan certainty
factor untuk mengidentifikasi penyakit pertussis pada anak” pada penyakit ini disebabkan oleh bakteri Bordetella Pertusis yang dapat menyebabkan kematian[4].
Salah  satu  metode  yang  tepat  adalah  menggunakan  metode forward  chaining dan certainty factor dengan  mengembangkan  sistem  pakar  yang  dapat  membantu  para  dokter  dan  pasien  agar dapat mengetahui gejala dan solusi dari penyakit pertussis.
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan sebelumnya, maka dalam penelitian ini penulis tertarik  untuk  mengangkat  judul “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Dan  Hama  Pada  Tanaman  Lidah Buaya Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor” diharapkan mampu untuk  memberikan  sebuah  solusi  yang  akurat  pada  permasalahan  yang  sesuai  pada  gejala-gejala penyakit dan hama yang ada di tanaman Lidah Buaya.

## 2. Metode Penelitian

## a) Metode Forward Chaining
Forward Chaining merupakan metode dengan melakukan penarikan kesimpulan dengan langkah awal melalui data yang ada atau pencocokan fakta untuk mendapatkan sebuah kebenaran hipotesis dari  fakta-fakta  tersebut  data  selanjutnya  akan  bergerak  maju  melalui  premis-premis  untuk mendapatkan sebuah kesimpulan dari fakta-fakta tersebut. Forward Chaining merupakan pencocokan fakta atau pernyataan di mulai dari bagian sebelah kiri (IF dulu). Dengan kata lain, penalaran di mulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis.

## a. Karakteristik Forward Chaining
Adapun karakteristik Forward Chaining adalah sebagai berikut[9]:
1. Perancangan, Monitoring , Control
2. Disajikan untuk masa depan
3. Antecedent ke konsekuen
4. Data memandu, penalaran dari bawah ke atas
5. Bekerja kedepan untuk mendapatkan solusi apa yang mengikuti fakta.

## b. Kelebihan Forward Chaining
Metode Forward chaining memiliki beberapa kelebihan yaitu sebagai berikut[10]:
1. Metode ini akan bekerja dengan baik ketika  masalah bermula dari mengumpulkan atau menyatukan  informasi  lalu  kemudian  mencari  kesimpulan  apa  yang  dapat  di  ambil  dari informasi tersebut.
2. Metode ini mampu menyediakan banyak sekali informasi dari hanya jumlah kecil data.

## c. Kekurangan Forward Chaining
Metode Forward chaining memiliki beberapa kelemahan yaitu sebagai berikut[10]:
1. Kemungkinan tidak adanya cara untuk mengenali dimana beberapa fakta lebih penting dari fakta lainnya.
2. Sistem  bisa  saja  menanyakan  pertanyaan  yang  tidak  berhubungan.  Walaupun  jawaban dari  pertanyaan  tersebut  penting.  Namun  hal  ini  dapat  membingungkan user untuk menjawab pada subjek yang tidak berhubungan.
b) Metode Certainty Factor
Certainty  Factor merupakan  metode  yang  dapat  menyelesaikan  suatu  masalah  ketidakpastian dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesisi) dengan berdasarkan bukti atau penilaian pakar. Untuk melakukan perhitungan  dengan meneggunakan metode Certainty  Factor maka dibuat sebuah tabel
yang menginterpretasikan trem dari pakar kedalam nilai CF, nilai 0-1 merupakan tingkat kepercayaan yang terdapat pada measure of belief dan measure of disbelief [11]. Berikut tabel 1 nilai certainty factor .
Tabel1: Nilai Certainty Factor No Keterangan Nilai CF 1. Tidak Yakin 0 2. Kurang yakin 0.2 3. Sedikit yakin 0.4 4. Cukup Yakin 0.6 5. Yakin 0.8 6. Sangat Yakin 1

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  pada  penelitian  ini  menerapkan  metode Basis  Path  Analysis dengan menggunakan flowchart sistem dalam mengatasi permasalahan banyaknya file kode program yang mengakibatkan sulitnya dalam pembuatan flowgraph.

## Gambar 1: Pengujian Sistem White Box
Setelah  flowgraph  dibuat,  kemudian  dilakukan  penghitungan  CC  ( Cyclomatic  Complexity ) dengan menggunakan rumus: V (G) = E – N + 2. Dari flowgraph diperoleh jumlah Edge , E = 12 dan Node , N = 11, maka:
V(G) = (12 – 11) + 2 = 1 + 2 = 3 Independent Path = 4, yaitu : Path 1 = 1-2-3-4-5-3-4-6-7-8-9
Path 2 = 1-2-3-4-6-7-8-10-11
Path 3 = 1-2-3-4-5-3-4-6-7-8-10-11
Dari  hasil  perhitungan  diatas  diperoleh  nilai  region,  kompleksitas  siklomatis  V(G),  dan independent path yang sama. Maka dapat disimpulkan konsultasi bebas dari kesalahan logika.

## Gambar 2: Pohon Keputusan
Gambar  diatas  merupakan  pohon  keputusan  dari  penyakit  dan  hama  pada  tanaman lidah buaya yang menunjukkan rangkaian rule gejala untuk menghasilkan hasil diagnosa.

## 3.1. Hasil
Berikut ini merupakan hasil perancangan program sistem pakar diagnosa penyakit dan hama tanaman lidah buaya:
a) Tampilan Login Admin
Halaman Login Admin menampilkan username dan password untuk melakukan login agar bisa masuk ke sistem pakar tersebut. Login admin dapat dilihat di Gambar 3.

## b) Tampilan Penyakit dan Hama
Halaman  Data  penyakit  dan  hama  menampilkan  data-data  penyakit  dan  hama  tanaman  lidah buaya serta solusi yang telah diinput oleh admin. Data penyakit dan hama dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4: Tampilan penyakit dan hama

## c) Tampilan Data Gejala
Halaman  data  gejala  menampilkan  nama  gejala  dari  setiap  penyakit  dan  hama  pada  tanaman lidah buaya. data gejala dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5: Tampilan Gejala

## d) Tampilan Hasil Konsultasi
Tampilan  hasil  konsultasi  menampilkan  biodata  pengguna  dan  hasil  analisa  seperti  nama penyakit,  nilai  kepercayaan certainty  factor dan  dapat  menampilkan  gambar  penyakitnya. Berikut dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 4: Tampilan Hasil
3.2. Pembahasan
Pembahasan kita sajikan dalam bentuk tabel yang ditunjukkan pada Tabel 2:
Tabel 2: Aturan No Aturan 1. IF (daun melengkung berwarna hijau kusam) AND (pelepah layu menguning dan mengering) AND (Akar sedikit akibat busuk) AND (Busuk pada bagian pangkal batang dan terkadang ditumbuhi miselia warna putih) THEN (Penyakit Layu) 2.
IF (pelepah layu menguning dan mengering) AND (pertumbuhan akar terhenti) AND (busuk pada bagian pangkal batang) AND (daun bercak putih kekuningan) THEN (Busuk pangkal batang) 3. IF (timbul bercak kuning bundar) AND (timbul bercak mengendap atau cekung) AND (daun mengering dimulai dari bagian ujung) THEN (Antraknosa)
4.
IF (akar membusuk) AND (Tanaman layu warnanya hijau kusam) AND (pelepah busuk berair) AND (Pelepah busuk dan terkulai) AND (Mengeluarkan aroma bau pesing) THEN (Busuk bakteri)
5. IF (ditumbuhi embun jelaga berwarna hitam) AND (Pada pelepah atau batang ada kumpulan kutu warna putih seperti tepung) AND (Pelepah layu) AND (pertumbuhan akar tanaman terhambat) THEN (Kutu putih/kutu Dompolan) 6. IF (Bibit diselimuti tanah) AND (bagian daun muda terpotong) THEN (Semut merah)
Hasil Perhitungan Certainty Factor Contoh kasus: Pertanyaan yang dipilih user:
Tabel 3: Gejala yang dipilih user Gejala CF Pakar CF User Daun mengering dimulai dari bagian ujung 1 0.6 Timbul bercak kuning bundar 0.6 1
Selanjutnya kaidah dihitung nilai CFpakar dengan mengalikan nilai CF user sebagai berikut: CF[H,E]1 = CF[H]1 * CF[E]1 = 1*0.6 = 0.6 CF[H,E]2 = CF[H]2 * CF[E]2 = 0.6*1 = 0.6
Langkah yang terakhir adalah mengkombinasikan nilai CF dari kaidah sebagai berikut: CFcombine CF[H,E]1,2 =CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1-CF[H,E]1) =0.6 + 0.6 * (1-0.6) =0.6 + 0.6 * (0.4) =0.6 + 0.24 =0.84 * 100% =84%
CFold2 merupakan CF penyakit, berdasarkan hasil perhitungan CF diatas, maka nilai CF penyakit 84%.

## Pengujian Tingkat Akurasi Sistem
Proses  pengujian  akurasi  sistem  pakar  untuk  melihat  seberapa  besar  keakuratan  hasil  akhir dari jenis penyakit dan hama yang mungkin dihasilkan sistem dan yang dihasilkan oleh pakar dengan 15 data uji coba responden, dimana 15 data sama. Rumus yang digunakan sebagai berikut:
Tabel 4: Tingkat Akurasi Nama kasus Gejala Sistem Pakar Keterangan Kasus 1 G10,G15,G19 Antraknosa Antraknosa Benar Kasus 2 G07,G03,G12 Penyakit Layu Penyakit Layu Benar Kasus 3 G02,G03,G06 Semut merah Semut merah Benar Kasus 4 G04,G12,G08,G11 Busuk Pangkal Batang Busuk Pangkal Batang Benar Kasus 5 G09,G015,G017 Antraknosa Antraknosa Benar Kasus 6 G07,G012,G021,G018 Penyakit layu Penyakit layu Benar Kasus 7 G020,G019,G014 Busuk Bakteri Busuk bakteri Benar Kasus 8 G02,G013,G017,G019 Semut merah Semut merah Benar Kasus 9 G05,G06,G010 Semut merah Semut merah Benar Kasus 10 G01,G011,G014 Kutu putih/kutu dompolan Kutu putih/kutu dompolan Benar Kasus 11 G03,G05,G06,G07 Semut merah Semut merah Benar Kasus 12 G09,G010,G013 Antraknosa Antraknosa Benar Kasus 13 G016,G020,G021 Busuk bakteri Busuk bakteri Benar Kasus 14 G011,G012,G018,G019 Busuk bakteri Busuk bakteri Benar Kasus 15 G02,G04,G05,G09 Antraknosa Antraknosa Benar
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 jumlah seluruh data = 15 15 ∗ 100% = 100%
Hasil perhitungan yang telah dilakukan dengan menggunakan rumus akurasi, maka didapatkan nilai keakuratan Sistem Pakar diagnosa penyakit dan hama tanaman lidah buaya mencapai 100% dengan metode Certainty Factor .
Tabel 5: Tabel Data Gejala penyakit & hama
No Kode Gejala 1. G01 Daun melengkung berwarna hijau kusam 2. G02 Pelepah layu menguning dan mengering 3. G03 Akar sedikit akibat busuk 4. G04 Pertumbuhan akar terhenti 5. G05 Ditumbuhi embun jelaga berwarna hitam 6. G06 Daun muda atau pucuk terpotong 7. G07 Busuk pada bagian pangkal batang dan terkadang ditumbuhi miselia warna putih 8. G08 Busuk pada bagian pangkal batang 9. G09 Daun mengering dimulai dari bagian ujung 10. G010 Timbul bercak kuning bundar 11. G011 Daun bercak putih kekuningan 12. G012 Akar membusuk 13. G013 Pada pelepah atau batang ada kumpulan kutu warna putih seperti tepung 14. G014 Pelepah layu 15. G015 Timbul bercak mengendap (cekung) dan bitnik-bintik hitam 16. G016 Pertumbuhan akar tanaman terhambat 17. G017 Bibit diselimut tanah 18. G018 Mengeluarkan aroma bau pesing 19. G019 Pelepah busuk dan terkulai 20. G20 Tanaman layu warnanya hijau kusam 21. G021 Pelepah busuk berair
Berikut ini adalah data-data yang akan digunakan pada sistem pakar nanti data gejala ini berisi tentang data kode gejala dan gejala.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis  terhadap  sistem  pakar  diagnosa penyakit dan hama pada tanaman lidah buaya dengan menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem pakar diagnosa penyakit dan hama pada tanaman lidah buaya berbasis web menggunakan metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor ,  sistem  dapat  menampilkan  nama  penyakit  dan hama beserta gejala dari setiap penyakit dan hama.
2. Hasil pengujian dengan menggunakan metode Forward Chaining dan certainty factor, didapatkan nilai tingkat keyakinan penyakit dan hama pada tanaman lidah buaya 84%.

## Pustaka
[1] C.  A.  Zamai,  D.  Bavoso,  A.  A.  Rodrigues,  and  J.  A.  S.  Barbosa,  “STUDI  TANAMAN  KHAS SUMATERA UTARA YANG BERKHASIAT OBAT,” Resma , vol. 3, no. 2, pp. 13–22, 2016.
[2] D. Zulfita, “Kajian Fisiologi Tanaman Lidah Buaya Dengan Pemotongan,” J. Perkeb. dan lahan tropoka , vol. 2, no. 1, pp. 7–14, 2012, [Online].
Available:
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/perkebunan/article/view/1957.
[3] C. A. Sewta, C. Mambo, and J. Wuisan, “Effect Of Extract Effect Of Vocational Leaf Extract (Aloe vera L.) On Healing Of Rabbit Skin (Oryctolagus cuniculus),” J. e-Biomedik , vol. 3, no. 1, pp. 1– 7, 2015.
[4] H.  Susilo,  “Sistem  Pakar  Metode  Forward  Chaining  Dan  Certainty  Factor  Untuk Mengidentifikasi Penyakit Pertusis Pada Anak,” Rang Tek. J. , vol. 1, no. 2, pp. 185–194, 2018, doi: 10.31869/rtj.v1i2.764.
[5] I. K. D. G. Supartha and I. N. Sari, “Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Kulit Pada Sapi Bali dengan Menggunakan MetodeForward chaining dan Certainty Factor,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 3, no. 3, p. 110, 2014, doi: 10.23887/janapati.v3i3.9820.
[6] verdi yasin Azmi Zulfian, Pengantar Sistem Pakar Dan Metode . 2017.
[7] P.  Dinas  Pangan  and  D.  Perikanan,  “LIDAH  BUAYA,” pontianakkota.go.id ,  2020. https://pertanian.pontianakkota.go.id/produk-unggulan-detil/4-lidah-buaya.html.
[8] Munawar, Pemrograman Visual dengan SQL , Edisi pert. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2015.
[9] D. Pelawi, “Dengan Analisis Dan Perancangan Berorientasi Objek,” ComTech , vol. 3, no. 2, pp. 740–750.
[10] M. W. Pangestika and A. C. Siregar, “Reduced Rule Base Pada Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit  Balita Gizi Buruk  Di Kalimantan Barat,”  Cybernetics, vol. 3, no. 01, pp. 36–48, 2019, doi: 10.29406/cbn.v3i01.1818.
[11] Supardi Yuniar, Web My Profile dengan Joomla 1.5.X . PT Elex Media Komputindo.
[12] Simarmata  Janner, Aplikasi  Mobile  Commerce  Menggunakan  PHP  dan  MySQL ,  Edisi  1.  C.V ANDI OFFSET, 2016.
[13] E. Ali, Rekayasa Perangkat Lunak . yogyakarta: CV MFA, 2019.
[14] supono  Virdianty, Pemrograman  web  dengan  Menggunakan  PHP  dan  Framwork ,  Cetakan  1. Yogyakarta: Deepublish, 2016.
[15] D. Setiawan, Buku Sakti Pemrograman web: HTML, CSS, PHP , Cetakan 2. Yogyakarta: START UP, 2018.

## Lampiran
Dokumentasi mewawancarai pakar tanaman Lidah buaya di UPT Agribisnis kota Pontianak bapak Davin Arifin, SP dan bersama petani tanaman lidah buaya.