## SISTEM  PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT BUAH ANGGUR MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER BERBASIS WEB
Muhammad Yusuf Amin, Ali Mahmudi, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia muhammadyusufamin@gmail.com

## ABSTRAK
Salah  satu  penyebab  rendahnya  produksi    dan  kualitas  buah  anggur    di  Desa  Sumberbendo,  Kecamatan Sumberasih,  Kabupaten  Probolinggo  adalah  adanya  serangan  hama  penyakit  yang  menyerang  mulai  dari tanaman sampai buahnya sendiri,. Untuk meningkatkan produksi hasil tanaman anggur akibat adanya serangan hama  penyakit  tanaman,  perlu  dilakukan  langkah-Iangkah  yang  terkoordinasi  di  lapangan,  khususnya  dalam mengantisipasi  muncul  dan  berkembangnya  hama  penyakit,  sesuai  rakitan  teknologi  budidaya  anggur  yang dianjurkan.  Untuk  membantu  para  petani  dalam  pengelolaan  tanaman  anggur  dalam  mendiagnosa  penyakit akibat  serangan  hama,  dikembangkan  perangkat  lunak  yang  dapat  diakses  melalui  web.  Aplikasi  yang dikembangkan dalam penelitian ini berbasis pada sistem pakar, dimana segala macam penyakit yang lazim pada tanaman  anggur  akibat  serangan  hama  dapat  didiagnosis  dan  memberi  solusi  penanganan  layaknya  seorang pakar. Sistem pakar pada penelitian kali ini menggunakan metode Dempster shafer. Data yang digunakan pada penelitain  kali  ini  berupa  data  gejala,  data  penyakit,  dan  data  solusi  pengendalian  yang  didapatkan  dari  Balai Tanaman Jeruk dan Subtropika  Kota Batu, dan divalidasi oleh pakar ahli dalam bidang tanaman pada instansi tersebut.
Kata kunci : Anggur,Sistem Pakar,Dempster Shafer
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Keterbatasan  jumlah  seorang  pakar  atau  ahli yang dapat menentukan penyakit tanaman anggur dan cara  penanggulangannya  mengakibatkan  produksi buah  anggur  dapat  menurun  drastis  setiap  tahunnya tidak  hanya  itu,  ketidakhadiran  seorang  pakar  dalam mengidentifikasi  penyakit    mengakibatkan  proses penyembuhan  terhambat.  Selain  itu,  posisi  seorang pakar yang  jauh dengan lahan tanaman anggur yang terserang  penyakit    juga  menjadi  faktor  penghambat penyembuhan  tanaman.  Untuk  menanggulangi  hal- hal  tersebut  dibangunlah  sebuah  sistem  komputer yang  mampu  diakses    dimana    saja    dan    kapan  saja oleh  pemilik  lahan  pertanian  atau    petani  sebagai pengganti peran seorang pakar apabila pakar tersebut tidak hadir.
Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya  dapat  dipecahkan  oleh  pakar  bidang  tertentu. Sistem  pakar  dapat  digunakan  untuk  menyimpan pengetahuan dan keahlian pakar. Dengan menggunakan sistem  pakar  para  petani dapat  dengan mudah  mendiagnosa  penyakit  yang  menyerang tanaman  anggur  mereka  karena  sistem  pakar  dapat digunakan  untuk  menyimpan  pengetahuan  dan keahlian  pakar,  selain  itu  sistem  pakar  dapat meningkatkan  kapabilitas  dalam  menyelesaikan masalah sehingga menghemat waktu dalam pengambilan  keputusan.  Adapun  cara  kerja  dari sebuah  sistem pakar adalah user memasukkan fakta- fakta  atau  gejala  yang  dialami  ke  dalam  sebuah
sistem  pakar,  Kemudian  fakta-fakta  yang  telah dimasukan    tersebut  akan  dikirim  ke  dalam  mesin inferensi  Mesin  inferensi  tersebut  akan      mengolah fakta-fakta  tersebut  berdasarkan  aturan-aturan  logika yang  ada  pada  basis  pengetahuan  yang  telah  dibuat. Ketika  sudah    selesai  diolah,  sistem  pakar  akan memberikan  output  atau  jawaban  yang  sudah  diolah oleh  mesin  inferensi  berdasarkan  pengetahuan  yang ada pada sistem pakar. Jawaban tersebut akan tampil di  User  Interface  sistem  pakar  sendiri.  Tentunya sistem  pakar  ini    tidak  akan  menggantikan  peran pakar  ahli  dari  berbagai  bidang  tetapi  hanya  sebagai pembantu  untuk  menganalisis  suatu  penyakit  yang ada buah anggur.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka dibangun  sebuah  sistem  pakar  berbasis  web  dengan judul “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Buah Anggur  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer Berbasis  Web  “ Dengan  adanya website ini diharapkan mempermudah para petani untuk mengetahui gejala mendapatkan informasi pengendalian hama/penyakit.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan  di  latar  belakang,  maka  masalah  dapat dirumuskan sebagai berikut :
1. Bagaimana  cara  membangun  sistem  pakar diagnosis penyakit  buah anggur ?
2. Bagaimana  cara  membangun  sistem  pakar penyakit  buah  anggur  di  Desa  Sumberbendo, Kecamatan Sumberasih, Kabupaten Probolinggo ?
3. Bagaimana cara membangun website?
1.3 Batasan Masalah
Untuk  lebih  memfokuskan  pada  permasalahan yang  akan  diteliti,  maka  penelitian  ini  dibatasi sebagai berikut :
1. Data yang digunakan dalam penelitian menggunakan data sekunder yaitu buku Bertanam Anggur  oleh  Drs.  Srijono,  B.Sc    Penerbit  PT BALAI  PUSTAKA  (Persero)  dan  Bertanam Anggur  Oleh  Setiadi  Penerbit  PENEBAR SWADAYA, kemudian divalidasi oleh ahli pakar pada  kantor  BALAI  PENELITIAN  TANAMAN JERUK  DAN  BUAH  SUBTROPIKA,  KOTA BATU.
2. Jumlah  penyakit  yang  ada  pada  buah  anggur  13 jenis penyakit dan 28 gejala
3. Menggunakan  metode Dempster  Shafer dalam penelitian sistem pakar buah Anggur
4. Jumlah user ada 2 yaitu petani dan pakar
5. Bahasa  Pemograman  yang  digunakan  adalah HTML, CSS, PHP dan JAVA SCRIPT.

## 1.4 Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian ini adalah
1. Sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  dempster shafer
2. Menghasilkan  sistem  pakar  anggur  yg  datanya diperoleh Balijestro dan divalidasi oleh pakar ahli
3. Tools yang digunakan untuk membuat web sistem pakar adalah Sublime Text, Xampp
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait
Nilai  Certainty  Factor  yang  dihasilkan  dari metode  Certainty  Factor  dan  nilai  densitas  yang dihasilkan  dari  metode  Dempster-Shafer  pada  setiap hasil  diagnosis  yang  dihasilkan  oleh  kedua  metode. Hal  ini  berguna  untuk  memperkuat  keyakinan pengguna  akan  penyakit  yang  dialami  kelinci.  Pada pengujian dengan metode Certainty Factor, didapatkan  nilai  keakuratan  sebesar  80%,  sedangkan hasil  pengujian  dengan  metode  Dempster-Shafer didapatkan  nilai  keakuratan  sebesar  85%  Perbedaan hasil diagnosis antara kedua metode disebabkan oleh perbedaan mendasar dalam  perhitungan keduanya, di mana  perhitungan  dari  setiap  kemungkinan  penyakit pada metode Certainty Factor tidak saling terkait dan dihitung  sendiri-sendiri  sedangkan  perhitungan  dari setiap  kemungkinan    penyakit  pada  metode Dempster-Shafer selalu saling terkait. [1].
Berdasarkan hasil  pengujian  sistem  terhadap  25 kasus  uji  menunjukkan  akurasi  sebesar  92%.  Hal  ini menunjukan  bahwa  sistem  sudah  cukup  baik  dan dapat  digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit  pada tanaman kedelai. Ketidakakuratan sistem sebesar 8%, dikarenakan perhitungan yang dilakukan menggunakan metode Dempster-shafer yang menggunakan  nilai  tertinggi  tanpa  adanya  optimasi nilai densitas pada setiap gejala. [2]
Program  aplikasi  sistem  pakar  ini  dibuat  untuk membantu pembudidaya tanaman anggur mengetahui hama  dan penyakit  yang  menyerang  tanaman  anggur dan  dapat  menemukan  solusi  dari  penyakit  tersebut berdasarkan  gejala-gejala  yang  tampak  sehingga dapat melakukan upaya pengobatan dan pencegahannya.  Aplikasi  ini  menggunakan  metode certainty  factor,  dimana  nilai  CF  masing-masing gejala  diperoleh  dari  dari  pakar  sehingga  dapat menunjukan  besarnya  keyakinan  pada  tanaman anggur yang terserang penyakit. Nilai keyakinan yang dihasilkan  dari  sistem  ini  sama  dengan  hasil perhitungan  manual  dengan  menggunakan  metode certainty  factor.  Sistem  aplikasi  ini  terdapat  fasilitas untuk  menangani  munculnya  pengetahuan  baru  dan untuk mengubah pengetahuan / basis aturan. [3].
Pemodelan sistem pakar diagnosis penyakit sapi dengan  metode  Dempster-Shafer  merupakan  solusi alternatif untuk mengetahui penyakit yang menyerang pada  sapi.  Sistem  yang  dibangun  mengolah  data penyakit sapi berdasarkan data gejala yang diinputkan dan  dihitung  dengan  metode  Dempster-Shafer sehingga  menghasilkan  klarifikasi    penyakit    pada sapi.  Hasil  dari  pengujian  didapatkan  nilai  akurasi sebesar  75,17%..  Berdasarkan  dari  akurasi  yang didapat  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Dempster- Shafer  cukup  baik  digunakan  untuk  diagnosa penyakit sapi. [4].

## 2.2 Pengertian Sistem Pakar
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.  Seseorang  yang  bukan  pakar menggunakan  sistem  pakar  untuk  meningkatkan kemampuan  pemecahan  masalah,  sedangkan  seorang pakar  menggunakan  sistem  pakar  untuk knowledge assistantI [5].
Atau  secara  ringkasnya  Sistem  pakar  (expert system)  secara  umum  adalah  sistem  yang  berusaha mengadopsi pengetahuan  manusia ke komputer, agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan kata lain sistem  pakar  adalah  sistem  yang  didesain  dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman  tertentu  untuk  dapat  menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli
Konsep  sistem  pakar  dapat  meliputi  enam  hal berikut :
1. Kepakaran ( Expertise )
Kepakaran  adalah  suatu  ilmu  yang  dapat diperoleh  dari  pelatihan,membaca  buku  dan pengalaman dari seseorang. kepakaran inin yang bisa  membuat  para  ahli  memungkinkan  untuk mengambil  suatu  keputusan  atau  kesimpulan yang lebih baik dari yang bukan ahlinya.
2. Pakar ( Expert )
Pakar  adalah  seseorang  yang  mempunyai ilmu  tentang  metode  khusus  dan  mampu  untuk menerapkannya untuk memecahkan suatu masalah  .  pakar  disini  harus  mampu  untuk menyelesaikan  hal-hal  yang  berkaitan  dengan dengan topik permasalah yang dihadapinya, dan jika  perlu  ia  harus  mampu  menyusun  kembali masalah  yang  didapatkan  ,  dan  dapat  memecah aturan serta menentukan relevansi kepakarannya
3. Pemindahan kepakaran ( Transfering Expertise )
Tujuan dari sistem pakar adalah memindahkan  ilmu  kepakaran  dari  seseorang pakar  kemudian  ilmu  tersebut  diterapkan  ke dalam    computer,  kemudian  digunakan  kepada orang lain yang bukan pakar.
4. Aturan-aturan ( Rule )
Saat  ini  kebanyakan  software  sistem  pakar komersional  adalah  sistem  yang  berbasis  rule (rule-based system), yaitu pengetahuan disimpan  terutama  dalam  bentuk  rule,  sebagai prosedur-prosedur pemecahan masalah.
5. Kemapuan menjelaskan ( Explanation Capability ) Penjelasan  dilakukannya  dalam  subsistem yang disebut subsistem penjelasan (explanation). Bagian dari sistem ini memungkinkan sistem untuk memeriksa
penalaran yang dibuatnya sendiri dan menjelaskan operasi-operasinya.

## 2.3 Metode Dempster Shafer
Dalam  sistem  pakar  terdapat  banyak  model dalam  penalaran.  tetapi  banyak  permaslahan  yang tidak  dapat  terselesaiakan  secara  lengkap  dan konsisten. Ketidakkonsistenan tersebut karena adanya penambahan fakta-fakta baru yang muncul, penalaran seperti  itu  disebut  penalaran  monotonis.  untuk mengatasi masalah tersebut maka dapat menggunakan  metode  Dempster  Shafer.  Umumnya teori  Dempster-Shafer.  ditulis  dalam  suatu  interval seperti pada Persamaan 1 dan Persamaan 2 [6].
1. Belief  (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan  evidence dalam  mendukung  suatu  himpunan  proposisi. Jika  bernilai  0  maka  mengindikasikan  bahwa tidak  ada  evidence  dan  jika  bernilai  1 menunjukkan adanya kepastian.
2. Plausibility  (PI)  dinotasikan  sebagai  persamaan PI(s) = 1 – Bel (⌐s)
Plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika yakin akan ⌐s, maka dapat dikatakan bahwa Bel(⌐s) = 1, dan PI(s) = 0.
Di  dalammetode  Dempster-Shafer  dikenal adanya  Frame  of  Discrement  yang  dinotasikan dengan θ. Frame ini merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis.
Tujuannya  adalah  untuk  mengaitkan  ukuran kepercayaan elemen–elemen θ.  Tidak  semua evidence  secara  langsung  mendukung  tiap–tiap
elemen.  Sebagai  contoh,  panas  mungkin  hanya mendukung {F,D,B}.
Untuk  itu  perlu  adanya  probabilitas  fungsi densitas  (m).  Nilai  m  tidak  hanya  mendefinisikan elemen–elemen θ saja, namun juga semua subsetnya. Sehingga jika θ berisi n elemen, maka subset θ adalah 2ⁿ.  Kita  harus menunjukkan  bahwa jumlah  semua  m dalam  subset  θ  sama  dengan  1.  Apabila  tidak  ada informasi  apapun  untuk  memilih  keempat  hipotesis tersebut, maka nilai : m{θ} = 1,0
Jika kemudian diketahui bahwa panas merupakan gejala dari flu, demam, bronchitis, dan Y
juga  merupakan  subset  dari  θ  dengan  m  =  0,8 maka :
Apabila nilai diketahui X adalah subjekt dari θ, dengan  m1  sebagai  fungsi  densitasnya,  dan  Y  juga merupakan  subset  dari  θ  dengan  m2  sebagai  fungsi densitasnya,  maka  dapat  dibentuk  fungsi  kombinasi m1  dan  m2  sebagai  m3  sehingga  didapatkan Persamaan 3.
P.2 Keterangan : M = Nilai Densitas(Kepercayaan) XYZ     = Himpunan Evidence Θ
= Himpunan Kosong

## 3.   METODE PENELITIAN

## 3.1  Desain sistem
Dalam desain sistem yang terdapat pada gambar dibawah  hal  yang  harus  dimiliki  oleh  user  untuk mengakses sistem pakar adalah sebuah perangkat PC atau Smartphone tetnunya  sudah  memiliki  akses internet,  kemudian  user  mengunjungi  laman  sistem pakar  dan  langung  masuk  ke  menu  konsultasi penyakit  anggur,  user  memilih  gejala-gejala  yang terdapat pada buah anggur, setelah selesai maka akan mucul  kemungkinan  penyakit  yang  menyerang  buah anggur tersebut dan juga terdapat soslusi pengendalian penyakitnya

## Gambar 1 Desain sistem

## 3.2  Struktur Menu
Dalam  pembuatan  struktur  menu  pada  sistem pakar  ini  terdapat  4  menu  yaitu  Beranda,  konsultasi, tentang anggur, dan login. Untuk menu pada halaman admin  terdapat dashboard, penyakit,  di  dalam  menu penyakit  ini  terdapat  sub  menu  yaitu  untuk edit ,
update dan delete data  dari  penyakit,  pada  menu gejala  juga  terdapat  sub  menu edit , update dan  juga delete

## Gambar 2 Sturktur menu

## 3.3   Flowchart Sistem
Gambar 3 Flowchart Sistem

## 3.4   Mesin inferensi
Dalam  perancangan  sistem  pakar  diagnosis penyakit  buah  anggur  ini  menggunakan  metode penalaran Forward  Chaining atau  penalaran  maju yang dimulai dari mengumpulkan fakta-fakta tentang suatu  gejala  dari  penyakit  yang    yang  diberikan  oleh user  sebagai  masukan  sistem,  kemudian  dilakukan pelacakan perhitungan sampai akhir berupa diagnosis kemungkinan  penyakit  yang  diderita  oleh  oleh  buah anggur  dan  beserta  nilai  kepercayaannya.  Untuk proses  penarikan  kesimpulan  dapat  dilihat  pada Gambar  4  yang  merupakan  gambaran  pencarian solusi  sistem  pakar  dengan  menggunakan  flowchart atau diagram alir.
Mulai Gejala (g1) Densitas(m1) Banyaknya gejala = 1 Penyakit = [x] Selesai Penyakit = yang mempunyai densitas terbesar Max(m)) Gejala habis ? Gejala (g) Densitas g(m {Y}} 1-2 i=i+1 Tidak Tidak
Gambar 4. Mesin Inferensi Dempster shafer

## 3.5   Rule sistem pakar
Berikut  adalah  tabel  dari  rule  base  sistem  pakar  penyakit  buah  anggur  menggunakan  metode  dempster shafer berbasis web
Kode Gejala Gejala Kode Penyakit P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9  P10  P11  P12  P13 G1 Bagian bawah daun berwarna merah * G2 Tepi daun membusuk * G3 Tepi ranting membusuk * G4 Daun mengering * G5 Buah yang masak menjadi busuk * G6 Buah menjadi lapuk * G7 Buah mengeluarkan bubuk putih * G8 Permukaan atas dan daun berbintik hijau dan kekuningan * G9 Warna daun merah kecoklatan * G10 Bintik kecoklatan pada daun * *
G11 Bintik coklat lama kelamaan akan membesar dengan garis pinggir warna kehitaman * G12 Buah tampak keabu abuan * G13 Kulit buah mengerut * G14 Buah busuk * * G15 Buah gugur * G16 Jamur pada daun berwarana putih keabuan * G17 Infeksi pada daun yang lama lama akan menjalar kemana mana * G18 Menyerang daun * * * G19 Menyerang buah * * * * G20 Buah berwarna kecoklatan * G21 Buah menjadi keriput * G22 Permukaan daun berbintik kuning * G23 Daun mengering dan gugur * G24 Permukaan bawah daun tampak tepung warna putih * G25 Menyerang tangkai * G26 Permukaan berwarna merah jingga * G27 Permukaan daun berwarna merah sawo * G28 Menyerang tanaman * 4.    HASIL DAN PEMBAHASAN Gambar 5 tampilan home untuk user
Gambar 6 tampilan menu diagnosa penyakit anggur
4.1.   Pengujian Fungsional Sistem Pengujian sistem merupakan proses
menampilkan sistem dengan maksud untuk menemukan adanya kesalahan atau tidak pada sistem sebelum  sistem  dipublikasikan  untuk  digunakan  oleh masyarakat.  Hasil  pengujian  sistem  ditunjuakkan pada Tabel 4.2 sebagai berikut.
Tabel 2 Akses Fungsi Browser Mozila Firefox V 70.0.1 Google Chrome V 78.0 Microsoft Edge V 44.1 Admin Login Admin    Tambah Penyakit    Edit penyakit    Hapus penyakit    Tambah gejala    Edit gejala    Hapus gejala    Tambah rule    Edit rule    Hapus rule    Logout    User Checklist gejala    Button proses diagnosis    Hasil diagnosis    Keterangan :  = Berjalan.
 = Tidak Berjalan.
V = Versi Browser

## 4.2   Pengujian Kepuasan Terhadap Pengguna
Pada  pengujian  kepuasan  terhadap  user,  pengujian dilakukan secara langsung diantaranya oleh user, kuisioner tersebut disebar kepada 10 orang user untuk mengetahui seberapa  besar  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Angur . Hasil pengujian kepuasan pengguna ditunjukkan pada Tabel 3
Tabel 3 Pertanyaan Jawaban Sangat Setuju Cukup Setuju Tidak Setuju Apakah bahasa yang digunakan pada tampilan website sistem pakar mudah dipahami ? 3 3 1 Apakah pemilihan gejala berupa “ check box’ mudah digunakan? 3 4 - Apakah sistem ini membantu anda mengetahui penyakit pada buah anggur sesuai dengan gejala yang dipilih ? 4 3 - Apakah perpaduan warna background dengan tulisan pada sistem terlihat jelas ? 3 2 2 Apakah perpaduan warna background dengan semua elemen halaman (tombol, menu, ikon) sudah sesuai ? 3 4 - Jumlah 16 16 3 Persentase 43% 43% 14%
Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  diambil  hasil bahwa  dari  7  petani  yang  telah  diberi  kuisioner memberikan  nilai  kepuasan  dari  segi  penggunaan, tampilan  antarmuka,  manfaat,  kelengkapan  informasi aplikasi.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  presentase sebanyak  43%  menyatakan  bahwa  pengguna  Sangat Setuju dan 43% menyatakan setuju dan 14% menyatakan bahwa  pengguna  tidak  setuju  dengan  sistem  pakar diagnosis penyakit anggur.

## 5. KESIMPULAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa:
1. Berdasarkan  dari  pengujian  fungsionalitas  sistem pakar  diagnosis  penyakit  buah  anggur  berjalan sesuai dengan apa yang telah diharapkan.
2. Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  pembangunan sistem  pakar  diagnosis  penyakit  buah  anggur terdapat presentasi error sebesar 0,33%
3. Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  diambil  hasil bahwa  dari  7  petani  yang  telah  diberi  kuisioner memberikan nilai kepuasan dari segi penggunaan, tampilan antarmuka, manfaat, kelengkapan informasi aplikasi. Dari hasil pengujian didapatkan presentase sebanyak 43% menyatakan bahwa  pengguna  Sangat  Setuju  dan  43% menyatakan  setuju  dan  14%  menyatakan  bahwa pengguna  tidak  setuju  dengan  sistem  pakar diagnosis penyakakit buah anggur.

## 5.2 Saran
Beberapa  saran  untuk  pengembangan  lebih lanjut yang dapat diberikan setelah dilakukannya penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penambahan  data  penyakit  anggur  yang  lebih lengkap.
2. Penyempurnaan desain user interface aplikasi.
3. Penyederhanaan bahasa pada gejala dan penyakit agar mudah dimengerti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ihsan,Muhd,  Agus,Fahrul,.  Khairina,  Marisa, Dyna  ,2018.  ‘ Penerapan  Metode  Dempster Shafer Untuk Sistem Deteksi Penyakit Tanaman Padi’,  Prosiding  Seminar  Ilmu  Komputer  dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 1, Maret 2017
[2] Harry, Salistiwa.,2017. Rancang Bangun Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Sapi  Dengan  Metode Depster Shafer Berbasis Web
[3] Sihotang,  Tamando,  Hengki.,2015. Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosisi  Penyakit  Pada Tanama Jagung Dengan Metode Bayes
[4] Wijayanti,  Reni,.  Winiarti,  Sri  2013. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit  Pada  Buah- buahan Pasca panen.
[5] Rahmat Adi Wicaksono, Dkk,.2018.
Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  untuk Diagnosis Penyakit pada Tanaman Kedelai. [6] Rahmat Adi Wicaksono,
Dkk,.2018.
Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  untuk Diagnosis Penyakit pada Tanaman Kedelai
[7] Sri  Kusumadewi,  2003,. Penerapan  Metode Dempster  Shafer  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Dari Akibat Bakteri Salmonella