## SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN CABAI BERBASIS WEBSITE
Cipta Riang Sari 1 , Muammar 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Al Asyariah Mandar e-mail: ciptariangsari@unasman.ac.id 1 , muammar@unasman.ac.id 2

## Abstrak
Cabai  merupakan  salah  satu  tanaman  di  bidang  pertanian  yang  banyak  di  budidayakan  di Indonesia yang memiliki bebrapa masalah, satu masalah yang sering dihadapi oleh petani cabai adalah  kurangnya  pengetahuan  tentang  hama  dan  penyakit  yang  menyerang  tanamannya. Terbatasnya  jumlah  pakar  yang  ada  mengakibatkan  petani  mengalami  kesulitan  untuk berkonsultasi dengan pakar jika sewaktu- waktu tanaman cabai mereka diserang oleh hama dan penyakit.  Penelitian  ini  bertujuan  Membangun  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  hama  dan penyakit pada tanaman cabai yang berbasis website menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor . Solusi dari permasalahan tersebut adalah dengan merancang perangkat lunak system  pakar  menggunakan  metode Forward  Chaining sebagai  proses  pelacakan  sedangkan metode Certainty Factor merupakan cara untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti, dengan sistem tersebut mampu melakukan diagnosa hama dan penyakit pada tanaman cabai berdasarkan gejala-gejala yang diberikan. Berdasarkan hasil perhitungan, maka keterangan tingkat keyakinan berdasarkan tabel interpretasi dari pakar dan persentase akhir  sebesar 83,1% adalah  Sangat  Mungkin  kedua  metode  ini  diterapkan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ada. Sistem ini dibangun untuk menyimpan keahliah seorang pakar hama dan penyakit pada tanaman cabai,  sehingga  sistem  ini  dapat  dijadikan  asisten  pandai  dibidang  pertanian  sebagai  sumber pengetahuan user.
Kata kunci : Forward Chaining;  Certainty Factor; Tanaman Cabai

## Abstract
Chili  is  one  of  the  crops  in  agriculture  that  widely  cultivated  in  Indonesia  which  has  several problems, one problem that is often faced by chili farmers a lack of knowledge about pests and diseases that attack their plants.  The limited number of experts available makes it difficult for farmers to consult with experts if any time their chili plants are attacked by pests and diseases. This study aims to build an expert system to diagnose pests and diseases in website-based chili plants using Forward Chaining and Certainty Factor methods.  The solution to this problem is to design  expert  system  software  using  the  Forward  Chaining  is  a  tracking  process  while  the Certainty Factor method is a way to prove whether a fact is certain or uncertain, with the system being able to diagnose pests and  diseases in chili plants based on the symptoms given.  Based on the  results  of  the  calculation,  the  information  on  the  level  of  confidence  based  on  the interpretation table from the expert and the final percentage of 83.1% is very likely that these two methods are applied to solve the existing problem.  This system was built to save the expertise of an expert on pests and diseases in chili plants, so that this system can be used as a smart assistant in agriculture as a source of user knowledge .
Keywords : Forward Chaining;  Certainty Factor;  Chili Plant

## I PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  negara yang  memiliki  jumlah  petani  hampir setengah  dari  jumlah  penduduknya.  Salah satu    tanaman  yang  dibudidayakan  petani Indonesia  adalah  cabai  merah.  Menanam cabai telah dijadikan sebagai mata pencaharian dari sebagian petani di Indonesia.  Tetapi  masih  banyak  dari  petani yang  belum  dapat  menanam  tanaman  cabai sesuai  dengan  standar  yang  ada,  dan  bisa mengakibatkan  terserangnya  tanaman  oleh hama  dan  penyakit,  kebanyakan  tidak mengetahui dengan jelas jenis penyakit dan hama  yang  sedang  menyerang  cabai. Kebanyakan  petani  akan  menerka-nerka penyakit  apa  yang  sedang  menyerang tanaman  cabainya  dan  mencoba  alternatif pengobatan  yang  belum  jelas  hasilnya sehingga  akan  mengakibatkan  para  petani merugi, karena tanamannya mati, harga jual yang  rendah  dan  hasil  panen  yang  sedikit. Sehingga petani membutuhkan pengetahuan dari  pakar  untuk  meningkatkan  kualitas dalam  menanam  dan  juga  meningkatkan harga jual tanaman cabai.
Sistem  Pakar (Expert  System) adalah  program  berbasis  pengetahuan  yang menyediakan  solusi-solusi  dengan  kualitas pakar untuk problema-problema dalam suatu domain  yang  spesifik.  Sistem  Pakar merupakan program komputer yang meniru proses  pemikiran  dan  pengetahuan  pakar dalam menyelesaikan suatu masalah
tertentu.  Salah  satu  implementasi  yang diterapkan  sistem  pakar  dalam  bidang pertanian [1].
Media  yang  dapat  membantu
permasalahan diatas adalah dengan
dibuatnya Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit  Tanaman  Cabai  Besar.  Pada penelitian  ini  metode Certainty  Factor diterapkan  untuk  mengakomodasi  tingkat keyakinan  pakar  sehingga  dapat  diterapkan untuk  membuat  Sistem  Pakar  Diagnosa Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Cabai  Besar
Menggunakan Metode Certainty Factor dan didapatkan  presentase  nilai  keyakinan serangan  hama  atau  penyakit  beserta  solusi pengendaliannya [2]. Cara  untuk mengatasi permasalahan ketidakpastian dengan
mengguanakan  metode Dempster-Shafer , dieksekusi.  Setelah  aturan  yang  cocok dieksekusi  maka  akan  ada  fakta  baru  pada bagian THEN akan ditambahkan dalam basis data. Pencocokan dimulai dari aturan paling atas dan setiap aturan hanya bias dieksekusi satu kali [3].

## II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer untuk menyelesaikan suatu masalah  seahri-hari  sebagaimana  halnya seperti  yang  dilakukan  oleh  seorang  pakar [4].
Struktur  sistem  pakar  terdari:  basis pengetahuan, mesin inferensi, basis data dan antarmuka pemakai [5].

## 2.2 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  merupakan  inti dari  suatu  sistem  pakar,  yaitu  berupa representasi  pengetahuan  dari  pakar.  Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. Fakta  adalah  informasi  tentang  objek, peristiwa,  atau  situasi.  Kaidah  adalah  cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta  yang  sudah  diketahui.    Basis pengetahuan  merupakan  representasi  dari seorang  pakar,  yang  kemudian  dapat dimasukkan  kedalam  bahasa  pemrograman khusus  untuk  kecerdasan  buatan  (misalnya PROLOG atau PHP ).

## 2.3 Mesin Inferensi
Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk  memandu  proses  penalaran  terhadap suatu  kondisi,  berdasarkan  pada  basis pengetahuan yang tersedia.
2.4 Antarmuka Pengguna ( User Interface) User interface merupakan mekanisme yang  digunakan  oleh  pengguna  dan  sistem pakar untuk berkomunikasi.

## 2.5 Metode-metode Pada Sistem Pakar
Adamun  metode-metode  yang  biasa
digunakan  dalam  pembuatan  sebuah  sistem pakar yaitu sebagai berikut:
1 Metode Bayes
Metode Bayes adalah salah satu metode untuk  mengatasi  ketidakpastian  suatu  data, yang  kemudian  dapat  dirumuskan  dalam persamaan bayes sebagai berikut [6] P(E | H).P(H) P(H | E) = P(E) Keterangan : P(H | E) :  Probabilitas  hipotesa  H  jika diketahui evidence E. P(E | H) :  Probabilitas munculnya evidence  E  jika  diketahui hipotesa H. P(H) : Probabilitas hipotesa H. P(E) : Probabilitas evidence E
2 Metode Breadth First Search ( BFS )
Metode Breadth  First  Search  (BFS)
merupakan pencarian yang dilakukan dengan  mengunjungi  tiap-tiap  node  secara sistematis pada setiap level hingga keadaan tujuan (goal state) ditemukan. Dengan kata lain  menggunjungi  terlebih  dahulu  semua node  yang  selevel  hingga  ditemukan goal state nya. Breadth  First  Search dapat diartikan  juga  dengan  algoritma  pencarian simpul  dalam graf (pohon)  secara travelsal yang dimulai dari simpul akar dan mengecek semua  simpul-simpul  tetangganya.  Setelah itu,  dari  tiap  simpul  tetangganya,  algoritma akan terus mencek semua simpul tetangganya  yang  belum  dicek,  sedemikian seterusnya  hingga  menemukan  simpul tujuan Breadt  First  Search.  Interpreter kaidah  mulai  dari  fakta  yang  ada  yaitu
hipotesa  kemudian  kaidah  bagian THEN mulai di uji untuk mendukung hipotesa awal. Jika ditemukan maka kaidah IF yang cocok digunakan  untuk  menghasilkan  hipotesa antara yang baru. Kemudian proses berantai terus  di  ulang,  mengumpulkan  bukti  yang mendukung,  sehingga  hipotesa  terbukti kebenarannya [7].
3 Metode Depth Frist Search (DFS)
Merupakan  teknik  penelusuran  data pada node-node secara vertikal dan
mendalam.  Pencarian  dilakukan  pada  satu node dalam setiap level dari yang paling kiri. Jika  pada  level  yang  paling  dalam,  solusi belum ditemukan maka pencarian dilanjutkan pada node sebelah kanan. Node yang  kiri  dapat  dihapus  dari  memori.  Jika pada  level  dalam  tidak  ditemukan  solusi maka  pencarian  dilanjutkan  pada  level sebelumnya.  Demikian  seterusnya  sampai ditemukan  solusi.  Jika  solusi  ditemukan maka  tidak  diperlukan  proses  backtracking (penelusuran balik untuk mendapatkan jalur yang diinginkan [8].
4 Metode Backward Chaining (BF) Metode Backward-Chaining ,  sesuai namanya  bekerja  mundur  dari query -nya. Jika query q  diketahui  adalah  benar,  maka tak  ada  yang  perlu  dikerjakan  selanjutnya. Selain  itu,  algoritmanya  akan  mencari implikasi-implikasi  di  dalam  basis  data pengetahuan  atau Knowledge  Base (KB) yang  kesimpulannya  adalah  q.  Jika  semua premis-premis  dari  salah  satu  implikasi- implikasi  tersebut  bisa  dibuktikan  benar, maka  q  adalah  benar.  Jelas  sekali  disini bahwa backward-chaining menggunakan algoritma  pencarian depth-first.  Backward- chaining adalah  sebuah  bentuk  pemikiran yang  dikendalikan  oleh  tujuan  atau goal. Backward-chaining berguna untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang
spesifik  seperti  “Apa  yang  harus  aku lakukan  sekarang?”  dan  “Dimana  kunci-
kunci  ku?”.  Seringkali,  harga  dari  metode backward-chaining lebih  sedikit  dari  pada pencarian  linear  didalam  KB,  karena prosesnya  hanya  menyentuh  fakta-fakta yang terkai [9].

## 2.6 Ranut Maju (Forward Chaining)
Forward  chaining digunakan  untuk mengungkapkan  fakta  dan  kesimpulan (conclusion) serta sebagai strategi inference yang berawal dari sejumlah  data. Pencarian dilakukan menggunakan rules yang premisnya  cocok  dengan  fakta  yang diketahui tersebut untuk mendapatkan fakta yang  baru  dan  melakukan  proses  sampai tidak  ada  lagi  rules  yang  premisnya  cocok dengan fakta yg ada sebelumnya [8]
Forward chaining dimulai dari premis- premis atau dari informasi masukan (if) dan  kemudian  menuju  ke  konklusi  atau derived information ( then). Metode ini dapat menyelesaikan masalah pengendalian
(controlling) dan peramalan (prognosis) [2] Forward  chaining akan  digunakan apabila  Banyak  aturan  yang  berbeda  tetapi memiliki  kesimpulan  yang  sama  selain  itu, memiliki  Banyak  cara  untuk  mendapatkan sedikit  konklusi  dan  Benar-benar  telah mendapatkan  berbagai  fakta,  dan  ingin mendapatkan  konklusi  dari  beberapa  fakta tersebut.

## 2.7 Faktor Kepastian ( Certainty Factor )
Certainty  Factor merupakan  suatu metode  untuk  membuktikan  ketidakpastian pemikiran  seorang  pakar,  dimana  untuk mengakomodasi  hal  tersebut  seseorang biasanya  menggunakan certainty  factor untuk  menggambarkan  tingkat  keyakinan pakar  terhadap  masalah  yang  sedang dihadapi [2]
2.8 Diagnosa
Diagnosa merupakan identifikasi jenis  penyakit  dengan  cara  mengamati gejala-  gejalanya.  Konsep diagnosa Selain
identifikasi  juga  mengimplikasikan  suatu upaya untuk meramalkan kemungkinan dan menyarankan tindakan pemecahannya [6].

## 2.9 Penelitian Terdahulu
Diagnosa  penyakit  pada  tanaman rumput  laut,  dengan  menggunakan  metode certainty  factor dan forward  chaining berbasis web , yang dilakukan di Kabupaten Aru  dengan  hasil  penelitian  sistem  pakar diagnosa penyakit pada tanaman rumput laut mengunakan  metode forwad  chaining dan certainty  factor berbasis web ini,  mampu mengidentifikasikan  gejala  dan  penyakit serta  memberikan  solusi  atau  penanganan yang tepat [2].
Penelitian yang lain adalah penelitian yang  dilakukan  [2].  Melakukan  penelitan tentang Penerapan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar  Diagnosa  Hama  Anggrek Coelogyne Pandurata,  yang  dilakukan  di  Yogyakarta dengan  hasil  penelitian  Metode Forward Chaining dan Certanty  Factor dapat memberikan  diagnosa  hama  pada  Anggrek Coelogyne Pandurata  berdasarkan  gejala- gejala  yang  diberikan  Berdasarkan  hasil perhitungan,  maka  keterangan  tingkat keyakinan berdasarkan tabel interpretasi dari pakar dan persentase akhir sebesar
93,0736%  adalah  Sangat  Mungkin  kedua metode  ini  diterapkan  ntuk  menyelesaikan masalah yang ada.

## III METODOLOGI PENELITIAN
Kerangka  sistem  merupakan  siklus umum  untuk  menggambarkan  tujuan  yang ingin  dicapai.  Kerangka  sistem  memuat input , proses dan outpu t  dari  penelitian. Maka  kerangka  sistem  dalam  mencapai tujuan  penelitian  ini  maka  akan  disajikan pada gambar 1
Gambar 1.
Kerangka Sistem Untuk memperoleh gambaran mengenai  data  yang  dibutuhkan  dalam penelitian ini
digunakan teknik
pengumpulan data sebagai berikut:
1 Studi pustaka
Tahapan pengumpulan data selanjutnya pada  penelitian  ini  yaitu  melalui  studi pustaka  dengan  mengumpulkan  data  dan informasi dari buku, website dan jurnal yang terkait dengan pokok bahasan penelitian ini
2 Observasi Melakukan pengamatan secara langsung kelapangan dengan melihar proses kegiatan yang berhubungan dengan perencanaan sistem pakar yang akan dibuat.
3 Wawancara Pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan  cara  mewancari  langsung  pakar tanaman cabai dan petani cabai.

## 3.1 Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang digunakan adalah Backward Chaining dan Forward Chaining 1 Metode Backward Chaining (BF) Metode Backward-Chaining ,  sesuai namanya  bekerja  mundur  dari query -nya. Jika query q  diketahui  adalah  benar,  maka tak ada yang perlu dikerjakan selanjutnya. 2 Forward chaining Forward  chaining adalah  sebuah penalaran  yang  diawali  dengan  fakta  untuk mendapatkan sebuah kesimpulan (conclusion) dari fakta tersebut. 3 Perhitungan  Manual  Dalam  Metode
Certainty Factor
Pada  sesi  diagnosa  penyakit, user diberikan  pilihan  interpretasi  yang masing-  masing  memiliki  nilai CF sebagai berikut [9]:
Tabel 1. Tabel Rule (Aturan)
NO Rule 1 If [G010] And [G011] And [G012] Then S4
Tabel 2. Nilai Bobot User NO Kode Gejala Nama Gejala Nilai Bobot Pengguna
1 G01 Daun Menguning sebelum Waktunya dan berguguran yang tinggal buah dan ranting saja. 0.4
2 G02 Pusat bercak berwarna pucat  pada daun dengan warna  tepi lebih tua. 0.2 3 G03 Daun terdapat bercak kecil berbentuk bulat dan kering.
1.0
Tabel 3. Nilai Bobot Pakar NO Kode Gejala Nama Gejala Nilai Bobot Pakar 1 G01 Daun Menguning sebelum Waktunya dan berguguran  yang tinggal  buah  dan ranting saja. 0.7 2 G02 Pusat bercak berwarna  pucat pada daun dengan warna tepi lebih tua. 0.8 3 G03 Daun terdapat bercak kecil berbentuk  bulat dan kering. 0.9 Tabel 4. Nilai Evidence Tingkat Tidak = 0.0 Tidak Ragu- Ragu = 0.2 Ragu- Ragu Mungkin  = 0.4 Mungkin Sangat Mungkin = 0.6 Sangat Mungkin Hampir Pasti = 0.8 Hampir Pasti Pasti = 1.0 Pasti Proses perhitungan prosentasi keyakinan  diawali  dengan  pemecahan sebuah  kaidah (rule) yang  memiliki gejala majemuk, menjadi kaidah-kaidah (rules) yang  memiliki  gejala  tunggal.
Kemudian  masing-masing rule baru dihitung CF nya  dengan  menggunakan persamaan 2.2:
CF gejala = CF(user)*CF(pakar)
Namun  apabila  terdapat  lebih  dari  satu gejala,  maka  CF  penyakit  dihitung dengan menggunakan persamaan 2.3: CF combine =  CF old +CF gejala *(1- CF old ) Sebagau contoh kasus adalah pemberian nilai  CF  pada  setiap  gejala  hingga perolehan  persentase  keyakinan  untuk hama dan penyakit pada tanaman cabai. Perhitungan  Manual  Untuk  Hama Cabai Kaidah 1:
I F Buah cabai berwarna kuning pucat dan layu AND Terdapat titik hitam pada pangkal buah cabai AND Buah cabai menjadi busuk lunak dan berguguran THEN Lalat Buah Langkah pertama, pakar
menetukan  nilai  CF  untuk  masing- masing gejala.
Adapun  nilai  CF  yang  diberikan pakar misalnya:
CF pakar (Gejala 1)
= 0.7 CF pakar (Gejala 2) = 0.8
CF pakar (Gejala 3) = 0.9
Misalkan  user  memilih  jawaban sebagai berikut : Kaidah awal (kaidah 1) yang memiliki 3 gejala  di  pecah  menjadi  kaidah  yang memiliki  gejala tunggal,  sehingga menjadi :
Proses  perhitungan  manual  untuk kaidah 1.1 :
CF gejala1 = CF(user)*CF(pakar) = 0.4*0.7 = 0,280
Proses  perhitungan  manual  untuk kaidah 1.2 :
CF gejala2 = CF(user)*CF(pakar) = 0.8*0.8 = 0,640 Proses  perhitungan  manual  untuk kaidah 1.3 : CF gejala3 = CF(user)*CF(pakar) = 1.0*0.9 = 0,900
Dikarenakan  terdapat  lebih  dari  satu  gejala, maka untuk menentukan CF hama selanjutnya digunakan persamaan :
CF combine1 (CF gejala1, CF gejala2 )  =      CF gejala1 + CF gejala2 *(1- CF gejala1 ) =      0.280  + 0.640 *(1- 0.280) CF old1 =      0.662CF combine2 (CF old1, CF gejala3 )  =   CF old1 + CF gejala3 *(1- CF
old1 )
=   0.662+ 0.900 *(1- 0.662) CF old2 =   0.528 Keterangan  CF old terakhir  merupakan CF Hama ,  berdasarkan  hasil  perhitungan CF diatas, maka CF hama adalah 0.528. selanjutnnya hitung persentase
keyakinan  terhadap  penyakit  dengan persamaan :
Persentase =  CF Hama *100 =  0.528*100 =   52.8 %
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka
persentase tingkat keyakinan berdasarkan  tabel  interpretasi  adalah 52.8 %

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Diagram Konteks
Untuk menggambarkan arus data pada sistem  yang  dubangun  maka  dugunakan Data konteks diagram dengan level 0. Untuk membantu  memahami  sistem  adapun  DFD sistem dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Diagram konteks
Data  Konteks  Diagram  pada  sistem pakar  diagnosa  penyakit  tanaman  cabai  ini, menggunakan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor menunjukkan  bahwa User memasukkan data konsultasi kemudian data konsultasi tersebut akan di proses oleh sistem.  Setelah  data  konsultasi  di  proses
Kaidah 1.1:
IF Buah cabai berwarna kuning pucat dan layu THEN Lalat Buah
Kaidah 1.2: IF Terdapat  titik  hitam  pada  pangkal  buah cabai
THEN Lalat Buah Kaidah 1.3: IF Buah  cabai  menjadi  busuk  lunak  dan berguguran THEN Lalat Buah
dengan data yang di input oleh admin maka sistem akan menampilkan hasil.
Langkah  yang  digunakan  metode Certainty  Factor dalam  memproses  gejala- gejala  berdasarkan  diagnose  hama  dan penyakit  menggunakan  metode forward chaining proses  analisis certainty  factor untuk kaidah dengan premis/gejala tunggal. Formula dasar digunakan apabila belum ada nilai CF untuk setiap  gejala  yang memberikan  diagnosa.  Untuk  mendapatkan nilai CF penguna  dapat  memilih  dari  15 gejala  hama  dan    15  gejala  penyakit,  pada tanaman  cabai  yang  ada  dan  memberi  nilai bobot  yang  sesuai  dengan  gejala  yang dialami  oleh  pengguna.  Selanjutnya  bobot nilai  yang  diberikan  pengguna  akan dikalikan dengan bobot nilai yang diberikan oleh pakar. Contoh poses memperoleh nilai CF dengan  menggunakan  tabel  rule,  nilai bobot pengguna dan nilai bobot pakar
CF gejala1 = CF(user)*CF(pakar)
= 0.4*0.7 =
0,280
CF gejala2 =CF(user)*CF(pakar) = 0.2*0.8 = 0,160 CF gejala3 = CF(user)*CF(pakar) = 1.0*0.9 = 0,900 Dikarenakan  terdapat  lebih  dari  satu gejala, maka untuk menentukan CF penyakit selanjutnya digunakan persamaan :
CF combine1 (CF gejala1, CF gejala2 ) =  CF gejala1 + CF gejala2 *(1- CF gejala1 )
=   0.280 + 0.160 *(1- 0.280) CF old1 =   0.317
CF combine2 (CF old1, CF gejala3 )  =   CF old1 + CF gejala3 *(1- CF old1 ) =   0.317 + 0.900 *(1- 0.317) CF old2 =   0.831
Keterangan CF old terakhir merupakan CF Penyakit , berdasarkan hasil perhitungan CF diatas,  maka  CF  penyakit  adalah  0.831. selanjutnnya  hitung  persentase  keyakinan terhadap penyakit dengan persamaan :
Persentase =  CF Penyakit *100 =  0.831*100 =  83.1 %
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka keterangan  tingkat  keyakinan  berdasarkan tabel  interpretasi  dari  pakar  dan  persentase akhir adalah SANGAT MUNGKIN.
4.2 User Interface Program
1 Halaman Utama
Halaman  utama  merupakan  halaman yang  pertama  kalai  tampil  ketika  pengguna megakses  halaman  sistem  pakar  diagnosa penyakit  pada  tanaman  cabai  dapat  dilihat pada gambar 3
Gambar 3. Halaman utama
2 Halaman Login Admin From login  administrator digunakan untuk  melakukan login para administrator untuk  masuk  ke  halaman  utama  aplikasi. Tampilan from  login admin dapat  dilihat pada gambar 4. berikut :
Gambar 4. From Login Administrator
3 Halama Utama Administrator
Halaman utama administrator merupakan  halaman  utama  pada  bagian administrator  untuk  melakukan  semua kegiatan dalam sistem. Tampilannya seperti pada gambar 5. berikut :
Gambar 5. Halaman Utama Administrator
4 From Input Data Penyakit
From  Input  data  penyakit  digunakan untuk  menginputkan  data  penyakit  dan untuk  menampilkan  penyakit.  Tampilannya seperti pada gambar 6  berikut :
Gambar 6. From Data Penyakit
5 From Input Data Hama From Input data hama digunakan untuk menginputkan  data  penyakit  dan  untuk menampilkan penyakit. Tampilannya seperti pada gambar 4.12. berikut :
Gambar 7.
From Data Hama 6 From Input Data Gejala From input data gejala digunakan untuk
menginput  gejala  hama  dan  penyakit  pada tanaman  cabai.  Tampilannya  seperti  pada gambar 8 berikut:
Gambar 8.
From Input Data Gejala 7 From Registrasi User Form registrasi user digunakan untuk melakukan  registrasi  bagi  user  pengguna aplikasi.  Adapun  tampilannya  dapat  dilihat pada gambar 9. berikut :
Gambar 9. From Registrasi User 8 From Diagnosa Penyakit Form diagnosa penyakit digunakan  untuk  memilih  penyakit yang  diderita  oleh  Petani  untuk melakukan  proses  diagnosa  dan mendapatkan hasil. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.15. berikut :
Gambar 10. From Diagnosa Penyakit User 9 Halaman Hasil Proses Diagnosa
Halaman hasil digunakan untuk
menampilkan  hasil  dari  proses  diagnosa hama  dan  penyakit  pada  tanaman  cabai. Adapun  tampilaannya  dapat  dilihat  seperti gambar  4.16. berikut :
Gambar 11. Halaman Hasil Proses
Diagnosa User
V KESIMPULAN Sebagai kesimpulan dari hasil penelitian ini sebagai berikut: 1. Sistem ini dibangun untuk menyimpan keahliah  seorang  pakar  hama  dan penyakit pada tanaman cabai, sehingga sistem  ini  dapat  dijadikan  asisten pandai  dibidang  pertanian  sebagai sumber pengetahuan user. 2. Metode Forward Chaining dan Certanty  Factor dapat  memberikan diagnosa  hama  dan  penyakit  pada tanaman  cabai  berdasarkan  gejala- gejala  yang  diberikan.  Berdasarkan hasil  perhitungan,  maka  keterangan tingkat  keyakinan  berdasarkan  tabel interpretasi  dari  pakar  dan  persentase akhir  sebesar 83,1% adalah Sangat
Mungkin kedua metode ini diterapkan untuk  menyelesaikan  masalah  yang ada. 3. Aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat digunakan untuk mempercepat pencarian  dan  pengaksesan  pada  ilmu pengetahuan  oleh  masyarakat  atau orang-orang yang membutuhkan informasi mengenai hama dan penyakit pada  tanaman  cabai.  Sehingga  tidak perlu menunggu penyuluh untuk memberikan penyuluhan.

## VI SARAN
Setelah  dilakukan  pengujian  dan implementasi  pada  perangkat  lunak  sistem pakar  yang  telah  dirancang,  masih  banyak kekurangan  dan  kelemahan  sehingga  masih perlu dikembangkan lagi agar kinerja sistem ini lebih baik, untuk itu disarankan :
1. Dengan  kemajuan  teknologi  yang semakin  berkembang  kiranya  aplikasi ini dikembangkan dengan pemrograman lain  seperti Android, untuk lebih mempermuda user .
2. Hama dan Penyakit yang dibahas dalam sistem  pakar  ini  dibatasi  yaitu,  hama lima  dan  penyakit  lima  untuk  itu
kedepannya diharapkan dapat ditambahkan lagi data gejala hama dan penyakit  serta  pengetahuan  kepakaran agar dapat digunakan lebih luas.
3. Diharapkan dikembangkan dengan penggunaan  pengenalan  pola  gejala hama dan penyakit dengan menggunakan  fitur  bentuk  sebagai ekstraksi ciri dan klasifikasi City Block Distance.
4. Selain  itu  sistem  pakar  dapat  menjadi referensi  perbandingan  untuk  sistem pakar lainnya. Program aplikasi sistem pakar dapat dikembangkan tampilannya,  sehingga  lebih  menarik bagi pengguna

## VII DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Kaswidjanti,  “Implementasi Mesin  Inferensi  Fuzzy  (Studi  Kasus
Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  Tanaman  Cabe  Merah),”
Telematika ,  vol.  7,  no. 2, 2015, doi: 10.31315/telematika.v7i2.424.
[2] T.  W.  Y.  R.  W.  U.  Sri  Hariyati Fitriasih,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Cabai Besar Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Ilm. SINUS , vol.
15,  no.  2,  pp.  13–24,  2017,  doi: 10.30646/sinus.v15i2.302.
[3] E.  H.  Wijaya  and  N.  Hidayat,
“Diagnosis  Penyakit  Cabai  Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining  –  Dempster-Shafer,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu
Komput. ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  7202-, 2020,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/3870.
[4] M.
Fergusson et al. , “PERANCANGAN SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA KERUSAKAN HARDWARE LAPTOP MENGGUNAKAN
METODE  CERTAINTY  FACTOR Bhaskara,” J. Chem. Inf. Model. , vol.
53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013.
[5] A.  E.  P.  Ali  Mahmudi,  Moh. Miftakhur  Rokhman,  “Rancang Bangun Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Tanaman Cabai Menggunakan  Metode  Bayes,” J. Rekayasa Dan Manaj. Sist. Inf. , vol.
2, no. 2, pp. 48–58, 2016.
[6] Y.  A.  Pratama  and  E.  Junianto, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit
Ginjal  Dan  Saluran  Kemih  Dengan Metode  Breadth  First  Search,” J.
Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  2016,  doi: 10.31311/ji.v2i1.69.
[7] P. K. Handayani, “Diagnosa
Penyakit  Jantung  Dengan  Metode Penelusuran  Forward  Chainning- Depth  First  Search,” Semin.  Nas. Inform.  2012  (semnasIF  2012) ,  vol.
2012, no. Sistem Pakar, pp. C-92-C– 99, 2012.
[8] M.  Rizal  and  F.  Putra,  “Rancang
Bangun Sistem Pakar untuk Diagnosa  Hama  Tanaman  Cabai,” Univ. Muhammadiyah Sidoarjo , 2018.
[9] K.  E.  Setyaputri  and  A.  Fadlil, “Analisis  Metode  Certainty  Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  THT,” J.  Tek.  Elektro  Vol.
10  No.  1 ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  30–35,
2018.