## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Beasiswa dengan Metode Decision Tree ID3 pada SMAK Kalam Kudus Malang ................................................ 01-12 Erwin Prasetya Chrisnata Sistem Informasi Logistik Berbasis Web di Unit Donor Darah PMI Kota Malang............................................................................................................ 13-16 Anjang Wijaya Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Metode Weighted Product guna Membantu Proses Anamnesa Berbasis Mobile  ...... 17-24
Devi Tri Wahyuningtyas
Penerapan Metode Bayes Classifier untuk Pradiagnosa Penyakit Tuberculo- sis ............................................................................................................ 25-31 Andhika Dwi Indra Irawan Sistem Informasi Positioning Samsat Keliling Berbasis Android ................. 32-39 Yosia Prabowo Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Weighted Product di PT Makmur Jaya Kharisma ............................ 40-43 Yehezkiel Fernando Sistem Penunjang Keputusan Mekanisme Pemilihan Hasil Pertanian dengan Metode Topsis Berbasis Webgis di Dinas Pertanian Kabupaten Malang ...... 44-47 RB. Dandy Raga Utama Kontrol Suhu dan Kelembaban pada Green House ....................................... 48-53 Rizka Septiandoyo Nugroho
Aplikasi Pendeteksi Kelayakan Telur Menggunakan Metode Backpropaga- tion dan Thresholding .................................................................................... 54-63 Harman Tunggorono
Sistem  Penunjang  Keputusan  Penggolongan  Keluarga  Melalui  Posdaya dengan Metode Decision Table Berbasis Webgis .......................................... 64-70
Sephira Elliandini Widodo
Pemanfaatan Engine Vuforia untuk Implementasi Teknologi Augmented
Reality dalam Metode Pembelajaran Sholat Berbasis Mobile ....................... 71-81

## Dawang Mahendra Sudirman Putra
Prototype Alat Bantu Tuna Netra Berupa Tongkat Menggunakan Arduino dan Sensor Ultrasonik .................................................................................... 82-90 Charles Setiawan Pemanfaatan Corona SDK dalam Perancangan Game Edukasi Matematika
Berbasis Android ............................................................................................   91-103
Rindang Raharjo Rozak
Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: SMKN 8 Malang).....................................................  104-109
Gusti Dani Arianto Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit Buah Mangga Menggunakan
Metode Inferensi Forward Chaining Berbasis Web ......................................  110-118 Muhammad Zaidi Efendi
Implementasi Corona Game Engine untuk Game Edukasi “ Galaxy of Science ” Berbasis Android .............................................................................  119-126 Albert Ferento
Game Tutorial Pengenalan Rambu Rambu Lalu Lintas untuk Anak Sekolah Dasar   ............................................................................................................  127-134 L. Danny Adventus Rufus
Aplikasi Kompetisi Bola Basket Berbasis Mobile (Studi Kasus: STIKI Basket-
ball League ) ...................................................................................................  135-138
Sendi Kurniawaty
Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Barang Terlaris dengan Algoritma Apriori pada CV Calosa Global Indonesia  ..................................  139-146
Septian Widjaya
Pemanfaatan Sistem Temu Kembali Informasi dalam Pencarian Dokumen
Menggunakan Metode Vector Space Model .................................................. 147-153
Ferry Sanjaya
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, S.Kom, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom, M.MT. Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T.
Laila Isyriyah, S.Kom, M.Kom
Anita, S.Kom, M.T. Layout Editor : Nira Radita, S.Pd., M.Pd Muh. Bima Indra Kusuma

## Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit Buah Mangga
Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining
Berbasis Web

## Muhammad Zaidi Efendi
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang Email: onok.asem@gmail.com

## ABSTRAK
Tanaman  mangga  merupakan  tanaman  yang  mudah  tumbuh  dengan  varietas  buah  yang  beraneka rasa, sehingga menyebabkan tanaman mangga sangat popular di Indonesia. Sebagian besar produksi dan mutu buah di Indonesia saat ini masih rendah dikarenakan keterbatasan pengetahuan para petani dalam  pemeliharaan  tanamannya  dari  serangan  hama  dan  penyakit.  Identifikasi  secara  dini  dapat meminimalisir resiko gagal panen serta untuk penentuan upaya pengendalian secara strategis. Proses identifikasi  yang  ada  selama  ini  masih  manual,  hal  ini  sangat  tergantung  pada  pengamat  hama penyakit tanaman (PHPT) yang jumlahnya terbatas. Jumlah  hama dan penyakit tanaman  mangga pun  juga  cukup  banyak  dan  membuat  PHPT  cukup  kesulitan  untuk  mengidentifikasi  hama  dan penyakit  yang  menyerang.  Oleh  karena  itu,  dengan  adanya  aplikasi  sistem  pakar  ini  diharapkan dapat membantu petani mengetahui jenis-jenis hama dan penyakit dari gejala-gejala yang tampak pada tanaman mangga yang terserang. Sistem pakar identifikasi hama dan penyakit buah mangga ini menggunakan metode forward chaining untuk menentukan hama dan penyakit yang menyerang dengan  memilih  gejala  yang  ada.  Sistem  pakar  identifikasi  hama  dan  penyakit  buah  mangga  ini dikembangkan berbasis web karena digunakan sebagai identifikasi hama dan penyakit buah mangga. Web ini juga sebagai  media informasi bagi pemilik perkebunan buah  mangga, sehingga  nantinya informasi  dari  web  ini  dapat  diakses  oleh  para  petani  dan  orang  yang  membutuhkan  informasi tentang tanaman mangga.
Kata Kunci: sistem pakar, hama dan penyakit buah mangga,  forward chaining.

## 1. PENDAHULUAN
Komputer pada era globalisasi saat ini menjadi kebutuhan utama dalam  menunjang pekerjaan  manusia.  Peran  komputer  kini menjadi lebih meluas. Salah satu cabang ilmu komputer  yang  banyak  dimanfaatkan  oleh manusia  untuk  membantu  kerjanya  adalah pembentukan  sistem  pakar  yang  merupakan salah  satu  sub  bidang  ilmu  kecerdasan buatan. Salah satu pemanfaatan sistem pakar adalah  dalam  bidang  hama  dan  penyakit tanaman.
Tanaman mangga merupakan tanaman  yang  mudah  tumbuh  dengan varietas  buah  yang  beraneka  rasa,  sehingga menyebabkan  tanaman  mangga  sangat popular  di  Indonesia.  Dengan  banyaknya masyarakat  yang  menanam  mangga,  namun minimnya penguasaan tentang teknik budidaya dan pengetahuan tentang hama dan penyakit, mengakibatkan kurang optimalnya produksi  mangga  di  Indonesia.  Sebagian
besar  produksi  dan  mutu  buah  di  Indonesia saat ini masih rendah dikarenakan keterbatasan  pengetahuan  para  petani  dalam pemeliharaan  tanamannya  dari  serangan hama dan penyakit. Proses identifikasi  yang ada  selama  ini  masih  manual,  hal  ini  sangat tergantung  pada  pengamat  hama  penyakit tanaman  (PHPT)  yang  jumlahnya  terbatas. Jumlah hama dan penyakit tanaman mangga juga  cukup  banyak  dan  membuat  PHPT cukup kesulitan untuk mengidentifikasi hama dan penyakit yang menyerang.
Pemanfaatan  sistem  pakar  proses identifikasi  menjadi  lebih  mudah  dan  cepat. Dengan kurangnya pengetahuan para pembudidaya  mengenai  hama  dan  penyakit serta  penanganan  yang  tepat  pada  buah, adanya  hama  dan  penyakit  buah  mangga seringkali mengakibatkan pertumbuhan buah mangga terganggu, bahkan dapat menggagalkan  terwujudnya  produksi  yang maksimal.    Sehingga  hal  inilah  yang
mendorong  dilakukannya  penelitian  untuk merancang  dan  membangun  sebuah  sistem yang  mampu  mengidentifikasi  hama  dan penyakit buah mangga berbasis web. Sistem ini  membuat  proses  identifikasi  penyakit serta  pengambilan  kesimpulan  diagnosa dihitung  menggunakan  metode  Inferensi forward  chaining dengan  menggunakan masukkan gejala fakta dari pengguna.
Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah sistem yang berusaha mengapdosi
pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli. Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu dengan meniru kerja dari para ahli.
Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya dapat  dipecahkan  oleh  seorang  pakar  dalam bidang  tersebut  (Martin  dan  Oxman, 1998).Berikut  adalah  beberapa  pengertian tentang  istilah  Sistem  Informasi  yang diperoleh dari berbagai sumber dan para ahli.
Sistem  pakar  terdiri  dari  dua  bagian pokok,  yaitu:  Lingkungan  pengembangan digunakan  sebagai  pembangun  sistem  pakar baik dari segi pembangun komponen maupun basis  pengetahuan.  Lingkungan  konsultasi digunakan  oleh  seorang  yang  bukan  ahli untuk berkonsultasi.

## Gambar 1. Struktur Sistem Pakar
Forward  chaining adalah  teknik pencarian  yang  dimulai  dengan  fakta  yang diketahui, kemudian mencocokan fakta-fakta tersebut  dengan  bagian  IF  dari  rules  IF- THEN.  Bila  ada  fakta  yang  cocok  dengan bagian  IF,  maka  rule  tersebut  dieksekusi. Dengan kata lain penalaran dimulai dari fakta terlebih  dahulu  untuk  menguji  kebenaran hipotesis.
Gambar 2. contoh alur forward chaining Menurut Arhami (2005: 131), ketidakpastian dapat dianggap sebagai kekurangan  informasi  yang  memadai  untuk membuat  suatu  keputusan.  Ketidakpastian merupakan  suatu  permasalahan  karena mungkin  menghalangi  kita  dalam  membuat suatu  keputusan  yang  terbaik  bahkan mungkin dapat menghasilkan suatu keputusan  yang  buruk  Rumus  umum  untuk probabilitas  klasik  didefinisikan  sebagai peluang  P(A)  dengan  n  adalah  banyak kejadian,  n(A)  merupakan  banyaknya  hasil mendapatkan  A.  Frekuensi  relatif  terjadinya A adalah:
P(A) = 𝑛(𝐴) 𝑛 Di mana:
A
: gejala per penyakit
P(A)  : Peluang gejala per penyakit n : Total banyaknya gejala per penyakit n(A)  : Banyaknya hasil mendapatkan A sebagai  contoh  Hama  wereng  mangga mempunyai  4  kemungkinan  gejala  yang tampak.  Berdasarkan  probabilitas  klasik, maka diasumsikan bahwa ada 4
kemungkinan  hasil  kejadian  dengan  nilai probabilitas yang sama utuk tiap gejala .
P (A) = 𝑛(𝐴) 𝑛 = 1 4 = 0.25 0.25 x 100% = 25% Nilai  diatas  menunjukkan  prosentase probabilitas  tiap  gejala.  Jika  dalam  proses identifikasi muncul 3 gejala dari total 4 gejala pada hama wereng mangga, maka prosentase probabilitas  tiap  gejala  tersebut  dikalikan dengan  jumlah  gejala  yang  muncul,  maka hasilnya adalah
3 x 25% = 75%
Nilai  75%  tersebut  menunjukkan prosentase  kemungkinan  hama  wereng mangga  berdasarkan  pada  gejala  yang muncul. Perhitungan
diatas dapat disederhanakan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Persentase penyakit = (jumlah  gejala  1  penyakit  pada  tabel fakta  aturan  x  100%)/(jumlah  total gejala 1 penyakit pada tabel fakta_aturan)
Jadi , 3/4 x 100% = 75%
2. ANALISA DAN

## PERANCANGAN

## A. Analisa Sistem
Analisis  sistem  diperlukan  untuk mengetahui  berbagai  kebutuhan  perancang dan  pengguna  sistem,  yakni  mengenai masukan  dan  keluaran  yang  dibutuhkan. Berdasarkan kondisi saat ini, untuk mengidentifikasi hama dan penyakit tanaman mangga  masih  menggunakan  cara  manual yakni  dengan  mengandalkan  pengalaman, karena  dengan minimnya  pakar  atau pengamat  hama  dan  penyakit  tanaman. Dengan analisis yang baik maka pengembangan  sistem  akan  berjalan  dengan baik  dan  sesuai  dengan  tujuan  yang diharapkan.  Untuk  itu  dilakukan  tahapan analisis  pada  “  Sistem  Pakar  Identifikasi Hama  dan  Penyakit  Mangga  menggunakan Metode Inferensi Forward chaining berbasis web “ ini dikembangkan.

## Analisa Masalah
Berdasarkan  analisa  sistem  di  atas, terdapat beberapa masalah mengenai informasi tanaman mangga, yaitu:
- Minimnya seorang pakar atau pengamat hama dan penyakit tanaman khususnya pada tanaman mangga.
- Kurangnya pengetahuan mengenai tanaman mangga yang dibutuhkan oleh petani dan pembudidaya.

## Pemecahan Masalah
Berdasarkan  analisa  masalah  yang dihadapi  diatas,  dapat  diberikan  sebuah usulan pemecahan masalah yaitu membangun  sistem  pakar  identifikasi  hama dan  penyakit  buah  mangga  menggunakan metode  inferensi forward  chaining berbasis web.  Sistem  ini  adalah  sistem  pakar  yang dibuat untuk membantu para petani dan orang awam  yang  membudidayakan  tanaman mangga.  Pengguna  akan  dapat  mengetahui organisme pengganggu tanaman mangga dan tata cara pengendalian yang perlu dilakukan).

## B. Perancangan Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  tersusun  atas  dua elemen  dasar,  yaitu  fakta  yang  merupakan informasi tentang obyek dalam area permasalahan  tertentu  dan  aturan  yang merupakan informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru dari fakta yang telah diketahui.

## Tabel 1. Hama Mangga
Id Hama Hama Tanaman Mangga Pengendalian P01 Wereng Mangga - Pengasapan semniggu 4 kali - Secara kimiawi: penyemprotan insektisida pada bagian  tunas  atau ranting pada saat tanaman memasuki masa fase pecah tunas P02 Penggerek Pucuk - Cabang  tunas  yang terinfeksi dipotong lalu  dibakar,  untuk mematikan pupa - Secara kimiawi; penyemportan insektisida  sistemik pada jaringan kayu P03 Penggerek Batang - Memangkas  ranting yang terserang. - Memotong batang yang  terserang  lalu dibakar - Secara kimiawi dengan menyemprotkan insektisida P04 Penggerek Buah - Membungkus buah dengan kertas semen
- Kimiawi:
menyemprot  pestona, insektisida P05 Kutu Putih - Pemangkasan total pada  pohon  mangga tanpa daun - Menyemprotkan insektisida P06 Bisul Daun - Menyemprot buah dan daun dengan ripcord, cymbuth/ Phsodrin 3x seminggu - Membakar daun yang berbisul P07 Lalat Buah - Memusnahkan  buah yang rusak - Pembungkusan  buah saat masih muda dengan kantong plastik, kertas semen. - Menyemprotkan insektisida P08 Kepik mangga - Dengan semut merah/kerangkan, agar kepik tudak bertelur - Meyemprotkan pestona pada sore hari P09 Tungau - Menyemprotkan tepung belerang.
Id Hama Hama Tanaman Mangga Pengendalian - Memangkas dan memusnahkan bagian batang yang terserang - Menyemprotkan insektisida diazinon/basudin P010 Thrips - Memotong tunas muda  yang  terserang dan dibakar - Menangkap  dengan perangkap warna kuning - Pemangkasan teratur - Penyemprotan dengan  BVR  atau PESTONA P011 Codot - Membiarkan semut kerangkang hidup disela daun mangga - Memasang kitiran angin berpeluit - Melindungi pohon dengan jaring P012 Kepik penghisap - Dengan  semut  merah yang menyebabkan kepik tidak bertelur P013 Ulat perusak daun - Memonitoring tanaman mangga - Membersihkan gerombolan daun dengan cara dikumpulkan dan dibakar, pemangkasan Tabel 2. Penyakit Mangga Id_ penyakit Penyakit Tanaman Mangga Pengendalian P014 Antraknose - Pemangkasan penanaman  jangan terlalu rapat - Bagian yang terserang  dipotong dan dibakar - Kimiawi:  dengan air hangat ditambah  fungisida benomil (500ppm)/diebend azol (90ppm) selama 5menit P015 Gleosporiu m - Fungsida bubr bordeoux P016 Penyakit kulit - Menghindari pemangkasan tanaman yang terlalu berat - Pengapuran pangkal batang - Menutup bagian tanaman  yang  luka pada waktu pemangkasan dengan klorox - Pengelupasan  kulit bagian tanaman yang terserang kemudian di aplikasikan fungisida yang efektif P017 Cendawan jelaga - Membrantas serangga yang menghasilkan cairan manis dengan  insektisida atau tepung belerang P018 Bercak karat merah - Pemangkasan dahan, cabang, ranting. - Menyemprotkan fungisida bubuk Bordeaux atau sulfat tembaga P019 Bercak daun stigmina - Menjaga kelembapan sekitar tanaman - Memangkas dan memusnahkan bagian yang terserang - Pengelolaan air yang  tepat  atau menggunakan fungisida  benlate, topsin M70 wp dan derosal 500/60wp P020 Bercak daun kelabu - Tidak perlu dilakukan pengendalian karena tidak terlalu merugikan dan biasanya akan hilang  bersamaan saat membasmi penyakit lainnya P021 Kudis buah - Fungisida  dithane m-45, manzate atau pignoe  tiga  kali seminggu dan memangkas tangkai bunga yang terserang. P022 Penyakit blendok - Memotong  bagian yang  sakit,  lubang ditutupi dengan kapas  yang  telah dicelupkan ke dalam  insektisida dan menyemprotkan
pohon dengan bubuk Bordeaux Tabel 3. Fakta (Gejala) id_ fakta Fakta(gejala) F01 Daun  mengeluarkan  cairan  manis (embun madu) F02 Daun gugur
F03 Pucuk bunga gugur
F04 Buah muda mudah gugur
F05 Terdapat  ulat  penggerek  pada  pucuk muda dan bunga
F06 Terdapat  ulat  penggerek  tunas  menuju ke bawah. F07 Tunas Daun layu
F08 Daun kering
F09 Malai Bunga layu F10 Bunga kering F11 Daun mati
F12 Bunga mati
F13 Cabang batang patah
F14 Cabang batang/ranting kering
F15 Cabang batang/ranting mati
F16 Bekas  patahan  ranting  terlihat  lubang dengan gerekan F17 Lubang gerekan pada ranting mengeluarkan  kotoran  seperti  serbuk gergaji berwarna coklat
F18 Terdapat  kotoran  bekas  gerekan  pada bagian tengah/ujung buah
F19 Bagian  tengah/ujung  buah  berwarna coklat gelap
F20 Buah pecah F21 Buah busuk F22 Buah jatuh F23 Daun menjadi keputihan penuh dengan kutu putih F24 Kutu putih/kutu kebul juga merangsang terbentuknya cendawan jelaga F25 Kutu menghambat proses pertumbuhan buah F26 Daun Berbisul F27 Daun  berwarna  coklat,  hijau  dan kemerahan F28 Permukaan kulit buah terdapat titik-titik hitam F29 Disekitar  titik  hitam  buah  menjadi kuning F30 Didalam buah terdapat larva
F31 Terdapat kepik pada buah
F32 Daun atau ranting berwarna pucat
F33 Daun mengerut.
F34 Daun terdapat tepung berwarna kelabu
F35 Tepi daun menggulung
F36 Daun kelihatan seperti terbakar F37 Daun berwarna coklat dan menggelinting F38 Bunga terlihat thrips saat diketok diatas kertas
F39 Buah berlubang sampai dagingnya
F40 Buah berlubang bekas dimakan
F41 Daun  muda  menjadi  layu  dan  kering karena cairan daun habis dihisap F42 Daun  menguap  pada  bagian  luka selanjutnya tidak dapat berbunga F43 Pada  tanaman  terdapat  gerombolan daun mengering berwarna coklat F44 Larva merangkai daun F45 Ujung-ujung  tunas  menjadi  sebuah gerombolan seperti sarang burung yang terdapat banyak larva F46 Daun berlubang F47 Daun berupa bercak tidak teratur F48 Daun berwarna coklat keabuan F49 Batang  muda  berupa  bercak  coklat keabuan F50 Batang  terdapat  bercak  membentuk gelang melingkari batang F51 Batang mati F52 Bunga terlihat bintik-bintik kecil F53 Daging buah busuk. F54 Bunga layu
F55 Daun bintik-bintik hitam F56 Daun menggulung F57 Batang/cabang mengeluarkan blendok F58 Kulit batang berwarna gelap F59 Kulit batang mengering F60 Kulit luar batang tampak seperti pecah- pecah F61 Kulit  batang  mengelupas  sebagai kepingan F62 Terdapat jamur pada daun F63 Daun  berwarna  kehitaman  seperti beledu F64 Ranting berbintik kecoklatan F65 Daun berbintik kecoklatan F66 Daun  terdapat  bercak  kecil  bulat  atau bersudut F67 Daun hitam kecoklatan F68 Daun dikelilingi lingkaran klorotis yang jelas    jika  dilihat  dari  cahaya  yang menembus daun F69 Daun  muda  berupa  bercak  putih keabuan F70 Daun  dapat  membentuk  bercak  yang besar F71 Tepi daun  dibatasi dengan warna gelap F72 Buah terdapat bercak kuning yang akan berubah menjadi abu-abu F73 Pembuahan tidak terjadi F74 Batang berlubang F75 Blendok  akan  berubah  warna  menjadi coklat atau hitam F76 Bunga gugur/rontok
Tabel 4. Aturan Produksi No Aturan 1 IF F01 AND F02 AND F03 AND F04
THEN P01 2 IF F05 AND F06 AND F07 AND F08 AND F09 AND F010 AND F011 AND F012 THEN P02 3 IF F013 AND F014 AND F015 AND
F016 AND F017 THEN P03 4 IF F018 AND F019 AND F020 AND
F021 AND F022 THEN P04 5 IF F023 AND F024 AND F025 THEN P05 6 IF F026 AND F027 THEN P06 7
IF F021 AND F022 AND F028 AND F029 AND F030 THEN P07 8 IF F021 AND F031 THEN P08
9 IF F02 AND F032 AND F033 AND F034 AND F035 THEN P09
10 IF F036 AND F037 AND F038 THEN P010 11 IF F039 AND F040 THEN P011 12 IF F041 AND F042 THEN P012
13 IF F043 AND F044 AND F045 AND
F046 THEN P013 14 IF F02 AND F08 AND F028 AND F046 AND F047 AND F048 AND F049 AND F050 AND F051 AND F052 AND F053 AND F076 THEN P014

## 15 IF F021 AND F054 AND F055 AND
F056 THEN P015 16 IF F057 AND F058 AND F059 AND F060 AND F061 THEN P016 17 IF F062 AND F063 THEN P017 18 IF F064 AND F065 THEN P018
19 IF F066 AND F067 AND F068 THEN P019

## 20 IF F02 AND F046 AND F069 AND
F070 AND F071 THEN P020
21 IF F072 AND F073 AND F076 THEN
P021
22 IF F074 AND F075 AND F057 THEN P022

## C. Flowchart Forward Chaining
Flowchart di bawah akan menjelaskan dari proses metode forward chaining. Sistem akan  manampilkan  gejala-gejala  yang  ada pada  database.  Kemudian  user  memilih gejala  yang  sesuai  dengan  tanaman  mangga dan system menyimpan data id_fakta. Sistem akan memproses id_aturan pada tabel aturan. Kemudian  pada  tabel  fakta  aturan  akan mencocokkan  id_aturan  dengan  id_aturan pada  tabel  aturan.  Pada  proses  selanjutnya data  user  akan  dicocokkan  dengan  id_fakta yang ada pada tabel fakta aturan sampai tidak ada  lagi  data  yang  ditemukan.  Setelah  data user selesai diproses maka proses selanjutnya yaitu  mencocokkan  id_aturan  pada  tabel fakta aturan. Jika data user sudah cocok maka
tambahkan fakta baru kedalam data user. Dan proses  tersbut  akan  berulang  jika  fakta  baru tersebut  masih  ada  maka  sistem  akan mengulangi  lagi  pada  proses  pertama pencarian  id_aturan/fakta  baru  pada  tabel aturan.    Dan  jika  sudah  tidak  ada  lagi  fakta baru  maka  data  akan  diproses  kemudian ditampilkan sebagai hasil.
START
Query=select data_gejala
User memiih/input gejala Query=select tabel aturan Query=fakta_aturan where id_aturan=id_aturan tabel
In_array $row_fakta_aturan(id_fakta, $selected) Tampilkan hasil akhir End No Tampilkan gejala-gejala Simpan gejala user In_array(id_fakta, $selected) No Tambahkan fakta baru ke dalam simpan gejala user
Gambar 3. flowchart forward chaining

## D. Analisis Probabilitas Klasik
Misal seorang petani memiliki pohon mangga  dengan  beberapa  gejala  yang terserang:  cabang  batang/ranting  kering, bagian  tengah/ujung  buah  berwarna  coklat gelap, buah jatuh dan buah berlubang sampai dagingnya. Dari gejala tersebut jika dikodekan sesuai tabel daftar gejala menjadi F014, F019, F022, F039. Dari gejala tersebut mesin inferensi akan melakukan pencocokan gejala  diatas  dengan  aturan/tabel  keputusan yang  dikelompokkan  menurut  aturan  bukan id_penyakit. Sehingga hasilnya akan sebagai berikut:
F014  P03 (aturan 3) F019  P04 (aturan 4)
F022  P04 (aturan 4) dan P07 (aturan 7) F039  P011 (aturan 11) Hasil perhitungan probabilitas:
- P03 terdapat satu gejala yaitu F014, dari gejala  tersebut  didapat  nilai  0,20. 0,20x100%=20%
- P04  terdapat  dua  gejala  yaitu  F019  dan F022,  dari  gejala  tersebut  didapat  nilai 0,2x2= 0,40x100%=40%
- P07 terdapat satu gejala yaitu F022, dari gejala tersebut didapat nilai 0,2. 0,2x100%=20%
- P011 terdapat satu Gejala yaitu F039, dari gejala tersebut didapat nilai 0,5. 0,5x100%=50% Dari  hasil  perhitungan  diatas  hama P011 Codot memiliki nilai probabilitas 50%, maka  codot  menjadi  kemungkinan  hama yang terserang.

## E. Perancangan Sistem
Use Case Diagram Use  case  diagram dibuat  dengan tujuan mendeskripsikan siapa saja yang akan menggunakan  sistem  dan  dalam  cara  apa pengguna  mengharapkan  interaksi  dengan sistem  tersebut.  Pengguna  –  pengguna  yang melakukan  interaksi  dengan  sistem  ini nantinya adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Use Case Diagram Sistem
Gambar  di  atas,  terdapat  interaksi  antara pengguna  sistem  yaitu  admin,  dan  user. Interaksi yang terjadi antara kedua pengguna tersebut  dengan  sistem  adalah  sebagai berikut:
 Admin  dapat  menambah,  merubah, menghapus  data  berita,  data  gejala, data hama, data penyakit, data aturan dan data admin
 User dapat  melakukan  konsultasi,
mengakses berita dan budidaya.

## Activity Diagram
Activity  diagram menggambarkan aktifitas sistem atau proses bisnis. Menggambarkan  bagaimana  alur  sebuah sistem tersebut berjalan. Pada pengembangan sistem informasi akademik terdapat beberapa activity diagram , diantaranya adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Activity Diagaram User
Konsultasi
ER Diagram
Gambar 6. ERD Sistem Pakar

## Desain Menu
Struktur  menu User dan  Admin,  dimana user dengan kotak berwarna biru dan admin kotak berwarna hijau. uc UseCase Admin Contact Berita Budidaya Fakta Aturan Fakta Aturan User Konsultasi Login
Gambar 7. Struktur Menu user
dan Admin 3. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Dalam pembuatan program
diperlukan  beberapa  spesifikasi  perangkat keras  (Hardware)  dan  juga  perangkat  lunak (Software)  yang  dapat  mendukung  jalannya program.

## A. Pengujian Sistem
Gambar 8. Menu Diagnosa
Gambar 9. hasil diagnosa

## B. Perbandingan Hasil
Setelah  selesai  melakukan  percobaan identifikasi  baik  menggunakan  sistem  pakar dan  perhitungan  manual  maka  peneliti membuat tabel perbandingan.

## Tabel 5. perbandingan hasil perhitungan
manual dan perhitungan sistem Perhitungan Manual Perhitungan Sistem Nama Penyakit % Nama Penyakit % Codot 50% Codot 50% Penggerek Buah/seed borer (Noorda albizornia) 40%  Penggerek Buah/seed  borer (Noorda albizornia) 40% Penggerek Batang/ Ranting 20%  Penggerek Batang/Ranting 20% Lalat Buah  20%  Lalat Buah 20%
Dari  tabel  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  antara  perhitungan  sistem  dan perhitungan  manul  memberikan  hasil  yang sama.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Dari  uraian  yang  telah  diselesaikan dalam pembuatan sistem dan Laporan Tugas Akhir  ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan adanya sistem ini dapat membantu  pengguna  yang  mempunyai masalah dengan tanaman mangga. Mengenai  informasi  budidaya  dan  hama penyakit yang menyerang. 2. Dengan  metode forward  chaining dapat digunakan  untuk  melakukan  identifikasi hama  penyakit  pada  tanaman  mangga dengan  perhitungan  bobot  yang  sama dengan perhitungan manual

## B. Saran
Sebagai  bahan  pertimbangan  dalam penyempurnaan  dan  pengembangan  sistem lebih lanjut penulis memberikan saran, yaitu:
Perlu  ditambah  fitur  untuk  bagian  gejala pada  tanaman  mangga  semisal  pada bagian  (daun,  buah,  batang,  bunga  dll). Jika  memilih  daun  maka  gejala  tentang daun  akan  tampil,  agar  pengguna  lebih mudah mengakses

## 5. REFERENSI
[1] Arhami,  Muhammad.  (2005).  Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi
[2] Kusrini.  (2006).  Sistem  Pakar,  Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Andi.
[3] Kusrini. (2008). Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi.
[4] Pusat Penelitian Pengembangan Hortikultura  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Pertanian. 2006. Pengenalan  dan  Pengebangan  Hama dan Penyakit Penting Tanaman Mangga.
http://www.litbang.pertanian.go.id/beri ta/one/773/file/Bagian-1.pdf
http://www.litbang.pertanian.go.id/beri ta/one/773/file/Bagian-2.pdf.  Di  akses tanggal 3 Desember 2014.
[5] Perdana,  Damar,  S.Pi.  2015  Budidaya Mangga  Varietas  Unggul  di  Pot  dan Pekarangan Rumah. Yogyakarta.
[6] Raharjo, Budi. (2011). Membuat Database Menggunakan MySql.
Bandung: Informatika.
[7] Weilkiens,  Tim.,  Bernd,  Oestereich. (2011).  Uml  2  Certification  Guide: Fundamental  &  Intermediate  Exams.
Morgan Kaufmann