## JURNAL TIKA Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim http://www.journal.umuslim.ac.id/index.php/tika/index

## SISTEM PAKAR PENDETEKSI PENYAKIT CABAI DENGAN METODE DEMPTSTER SHAFER

## Abstract
[EXPERT  SYSTEM-BASED  AGRICULTURE  APPLICATION  DESIGN  FOR  CHILI  DISEASE DETECTION USING THE DEMPSTER SHAF METHOD] Very commonly found in chili plants, but the problem is whether the pest or disease causes significant losses or not. To find out what type of attack occurs on chili plants, sometimes farmers lack knowledge in the field of information on pests and diseases so that there are times when the treatment is not in accordance with the type of attack so the disease continues to spread to other plants. Advances in expert systems can overcome this problem by designing a web-based computer system that is integrated with databases and programming languages such as PHP-MySql so that it can assist farmers in diagnosing the disease that is attacked. The application of an expert system in making decisions uses a forward chaining inference engine (forward reasoning) where cases are traced at the initial state so that goals will be found for the final results of diagnosing chili plant diseases. The results of the implementation of the system, namely the system provides questions in the form of symptoms that must be answered by farmers and the results of this process the system will provide information on what diseases attack plants and solutions for handling them.
Keywords: Chili Disease; Diagnosis ; Expert System; Forward Chaining; MySQL; PHP

## Abstrak
Sangat banyak ditemukan pada tanaman cabai, tetapi masalahnya adalah apakah hama atau penyakit tersebut menimbulkan  kerugian  yang  berarti  atau  tidak.  Untuk  mengetahui  jenis  serangan  apa  yang  terjadi  pada tanaman cabai terkadang petani minim pengetahuan di bidang informasi hama penyakit sehingga ada kalanya untuk  pengobatan  tidak  sesuai  dengan  jenis  serangan  sehingga  penyakit  tetap  merebak  ke  tanaman  lain. Kemajuan sistem pakar dapat mengatasi permasalahan ini yaitu dengan merancang sebuah sistem komputer berbasis web yang terintegrasi dengan database dan bahasa pemrograman seperti PHP-MySql sehingga dapat membantu petani dalam mendiagnosis penyakit yang terserang. Aplikasi sistem pakar dalam pengambilan keputusannya menggunakan mesin inferensi forward chaining (penalaran maju) dimana kasus ditelusuri pada stat  awal  sehingga  akan  ditemukan  goal  untuk  hasil  akhir  diagnosa  penyakit  tanaman  cabai.    Hasil  dari implementasi  sistem  yaitu  sistem  memberikan  pertanyaan  berupa  gejala-gejala  yang  harus  dijawab  oleh petani  dan  hasil  dari  proses  tersebut  sistem  akan  memberikan  informasi  penyakit  apa  yang  menyerang tanaman serta solusi untuk penanganannya
Keywords: Diagnosis; Forward Chaining; MySQL; Penyakit Cabai; PHP; Sistem Pakar;

## 1. Pendahuluan
Budidaya  tanaman  cabai  oleh  petani  di  Indonesia  sudah  menjadi  tunggak  utama  dalam  menyokong ekonomi  dan  pertahanan  di  bidang  pangan,  karena  konsumsi  cabai  masyarakat  Indonesia  sangat  banyak. Cabai telah di budidaya mulai dari sistem ekstensif sampai ke sistem intensif modern. Pada umumnya petani banyak  yang  menggunakan  sistem    intensif  mengingat  produktivitas  dan  peningkatan  hasil  panen  sangat ditentukan oleh sistem intensif. Dalam merancang suatu sistem pakar di perlukan suatu metode yang dapat menunjang  sistem  pakar  tersebut.  Maka  dari  itu  dipilihlah  metode  Dempster-Shafer  (Muliadi,  Budiman,
Mutasar 1)* , Nunsina 2) , Cut Fadhilah 3)
1)* Jurusan Informatika Fakultas Komputer dan Multimedia, Universitas Islam Kebangsaan Indonesia 2) Jurusan Sistem Informasi Fakultas Komputer dan Mutimedia, Universitas Islam Kebangsaan Indonesia e-mail: mutasar77@uniki.ac.id 1)* , nyak.nunun@gmail.com 2) , cutfadhilahzakaria@gmail.com 3)
Pratama,  &  Sofyan,  2017).  Teori  Dempster-Shafer  adalah  representasi,  kombinasi  dan  propogasi ketidakpastian,  dimana  teori  ini  memiliki  beberapa  karakteristik  yang  secara  intuitif  sesuai  dengan  cara berpikir seorang pakar (Fitrianingtyas & Rahmad, 2015).
Permasalahan utama yang dihadapi oleh petani dalam budidaya tanaman cabai adalah pengendalian hama atau penyakit yang kerap menyerang tanaman seperti hama Gangsir (Brachytrypes portentosus), Ulat Tanah (Agrotis ipsilon), Ulat Grayak (Spodoptera litura), Ulat Buah (Helicoverpa sp), Thrips (Thrips parvispinus), Kutu Daun (Myzuspersiceae), Kutu kebul (Bemisia tabaci), Tungau (Mite), dan Hama Lalat Buah (Dacus dorsalis) yang membuat petani melakukan penyemprotan pestisida secara tidak tepat yang mengakibatkan penyakit tidak dapat dikendalikan dengan baik (Hasibuan, 2020; Laely, 2020).
Pengendalian hama yang tepat sangat diperlukan untuk menunjang produktivitas pertumbuhan tanaman maupun dari segi penghematan biaya perawatan (Lasahido, 2016). Pengendalian hama yang tepat seperti melakukan  penyemprotan  yang  tepat  terhadap  penyakit  yang  timbul  seperti  kapan  harus  dilakukan penyemprotan pestisida, penyemprotan insektisida, maupun fungisida sehingga pengendalian penyakit dapat di atasi dengan baik.
Permasalahan  penentuan  penyakit  dan  penyemprotan  yang  tepat  untuk  pengendalian  hama  adalah permasalahan  utama  yang  penulis  temukan  pada  pertanian  tanaman  cabai.  Oleh  karena  itu  perlu  adalah sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  informasi,  melakukan  diagnosa  gejala  dan  penyakit  layaknya seorang  pakar  pertanian  maka  digunakan  sistem  pakar  berbasis  komputerisasi  untuk  menangani  masalah tersebut.

## A. Pengertian Sistem Pakar
Sistem Pakar adalah sebuah program komputer yang mencoba meniru atau mensimulasikan pengetahuan (knowledge) dan keterampilan (skill) dari seorang pakar pada area tertentu. Selanjutnya menurut zain, sistem ini akan mencoba memecahkan suatu permasalahan sesuai dengan kepakarannya.
Menurut Marimin, 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 assistant (Maulidina, 2020; Nurkholis, Riyantomo, & Tafrikan, 2017).
B. Macam-macam penyakit pada tanaman cabe
1) Hama Gangsir ( Brachytrypes portentosus )
Hama ini menyerang tanaman cabai muda yang baru saja pindah tanam. Serangannya dilakukan pada malam hari, sedangkan pada siang harinya bersembunyi di dalam tanah. Gangsir ini membuat liang di  dalam  tanah  sampai  kedalaman  90  cm.  Gangsir  merusak  tanaman  cabai  muda  dengan  cara memotong  pangkal  batang  tapi  tidak  memakannya  serta  gangsir  aktif  pada  malam  hari  menurut (Hasibuan, 2020). Pengendalian penyakit ini dengan pemberian insektisida berbahan aktif karbofuran sebanyak 1gram pada lubang tanam. Contoh hama dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1 Brachytrypes portentosus
2) Hama Ulat Tanah (Agrotis ipsilon)
Hama  jenis  ini  menyerang  tanaman  cabai  muda  pada  malam  hari,  sedangkan  pada  siang  harinya bersembunyi di dalam tanah atau di balik mulsa. Ulat tanah menyerang batang tanaman cabai muda dengan cara memotongnya, sehingga sering dinamakan juga ulat pemotong seperti pada gambar
Gambar 2 Agrotis ipsilon
3) Hama Ulat Grayak (Spodoptera litura)
Hama ini menyerang bagian daun tanaman cabai secara bergerombol. Daun yang terserang berlubang dan  meranggas.  Pada  serangan  parah,  daun  tanaman  cabai  hanya  tinggal  epidermis  saja  (Bahtiar, Wibawa, & others, 2014; Fitrianingtyas & Rahmad, 2015). Ulat grayak disebut juga dengan nama ulat tentara seperti pada gambar berikut

## Gambar 3 Spodoptera litura
Seperti halnya jenis hama ulat lain, hama ini menyerang tanaman cabai pada malam hari, sedang siang harinya  bersembunyi  di  balik  mulsa  atau  di  dalam  tanah.  Hama  ini  bersifat  polifag.  Pengendalian kimiawi  menggunakan  insektisida  berbahan  aktif  sipermetrin,  deltametrin,  profenofos,  klorpirifos, metomil, kartophidroklorida, atau di mehipo dengan dosis sesuai petunjuk yang tertera pada kemasan.
C. PHP
PHP merupakan bahasa script yang biasa digunakan untuk web development yang dapat diselipkan dalam HTML. Berbeda dengan script lainnya seperti Java Script atau VB script, PHP dieksekusi di lingkungan server, client hanya menerima hasil dari script yang telah dieksekusi, tanpa bisa mengetahui kode yang digunakan (Arief, 2011). Awalnya, PHP bekerja di lingkungan Linux, karena merupakan ’turunan’ bahasa PEARL  yang  merupakan  bahasa  pemrograman  native  di  lingkungan  Linux  dan  Unix.  Namun  seiring perkembangan  dan  kebutuhan  maka  PHP  dibuat  secara  cross  platform.  Menurut  suhartanto  PHP memungkinkan Web dapat dibuat dinamis sehingga maintenance situs Web tersebut menjadi lebih mudah dan efisien (Sidik, 2006; Suhartanto, 2017) . Adapun sistem kerja PHP pada server web dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 4 Sistem Kerja PHP Dalam Server Web

## 2. Metode

## A. Metode Forward Chaining
Forward  chaining:  Pencocokan  fakta  atau  pernyataan  dimulai  dari  bagian  sebelah  kiri  dulu  (IF  dulu). Dengan kata lain penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis. Kadang disebut:  data-driven karena  inference  engine menggunakan  informasi  yang  ditentukan  oleh user untuk memindahkan ke seluruh jaringan dari logika ‘AND’ dan ‘OR’ sampai sebuah terminal ditentukan sebagai objek.  Bila inference engine tidak dapat menentukan objek maka akan meminta informasi lain. Aturan (Rule)  di  mana  menentukan  objek,  membentuk path  (lintasan)  yang  mengarah  ke  objek  (Manik  & Sianturi, 2020; Nurkholis et al., 2017; Syafrizal, Setyaningrum, & Hulliyah, 2015). Oleh karena itu, hanya satu cara untuk mencapai satu objek adalah memenuhi semua aturan.
Contoh forward chaining dikutip dari Idhawati Hestiningsih
R1 : IF suku bunga turun THEN harga obligasi naik
R2 : IF suku bunga naik THEN harga obligasi turun
R3 : IF suku bunga tidak berubah THEN harga obligasi tidak berubah
R4 : IF dolar naik THEN suku bunga turun R5 : IF dolar turun THEN suku bunga naik R6 : IF harga obligasi turun THEN beli obligasi
B. Sistem Pakar
Sistem pakar dirancang dengan menggunakan basis pengetahuan para pakar pertanian untuk mendiagnosa penyakit  tanaman  cabai  dengan  menggunakan  metode  dempster  shafer  dapat  menganalisis  dan mendiagnosis gejala-gejala yang terjadi pada tanaman untuk dapat disimpulkan suatu penyakit dan dapat diberikan solusi penanganan. Sistem yang berbasis database memungkinkan pakar dapat menambah basis pengetahuan ke dalam sistem secara dinamis sehingga akan memperkaya kemampuan dari sistem pakar (Laely, 2020; Nurkholis et al., 2017).
Sistem berbasis web dapat mudah di akses oleh masyarakat umum yaitu petani untuk melakukan diagnosa tanaman cabai.
1. Analisis Kebutuhan Sistem
Perancangan  sistem  pakar  diperlukan  adanya  analisis  guna  mendapatkan  data-data  yang  akan dibutuhkan  sistem  dalam  melakukan  perancangan.    Analisis  sistem  berupa  analisis  sistem  baru, analisis kebutuhan perangkat keras, kebutuhan perangkat lunak dan analisis kebutuhan informasi.
2. Analisis Sistem Sistem pakar tanaman cabai berbasis web digunakan untuk mendiagnosa ketika tanaman mengalami gejala-gejala klinis berdasarkan basis pengetahuan gejala-gejala penyakit tanaman cabai yang terdapat pada sistem. Petani tanaman cabai yang melakukan diagnosa berdasarkan gejala-gejala yang muncul akan  diproses  oleh  aplikasi  sistem  pakar  selanjutnya  sistem  akan  memberikan  informasi  penyakit untuk dapat ditangani.
Gambar 5 Konteks Diagram Sistem Pakar Penyakit Tanaman cabai
Pada diagram sistem pakar penyakit tanaman cabai maka sistem kerjanya adalah sebegai berikut:
1. Pakar menginput data gejala dan sistem menyimpan data gejala.
2. Pakar menginput data penyakit dan sistem menyimpan data penyakit.
3. Pakar menginput data rule base dan sistem menyimpan data rule base.
4. Petani  melakukan  diagnosa  ke  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tanaman  cabai  dan  petani memasukkan jenis gejala yang terserang.
5. Sistem akan memberikan pertanyaan berupa gejala-gejala apa saja yang terserang oleh tanaman cabai yang berguna sebagai basis pengetahui bagi sistem dalam mendiagnosa penyakit.
6. Petani  tanaman  cabai  akan  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  yang  di  ajukan  oleh  sistem berdasarkan gejala-gejala apa saja yang terserang oleh tanaman cabai.
7. Sistem akan memberikan hasil berdasarkan gejala-gejala yang terserang oleh tanaman cabai. Hasil berupa data penyakit dan solusi penanganannya.
Tabel 1 Atribut Tabel Penyakit No Field Name Type Field Panjang Keterangan 1 kd_penyakit Varchar 4 Kode penyakit (primary key) 2 nama_penyakit Varchar 100 Nama penyakit 3 definisi Text - Definisi penyakit 4 solusi Text - Solusi penyakit Tabel 2 Atribut Tabel Petani No Field Name Type Field Panjang Keterangan 1  id_petani Int 4 Id Petani (primary key) 2  nama Varchar 30 Nama Petani 3  kelamin Varchar 10 Jenis kelamin 4  umur Varchar 3 Umur Petani 5  alamat Varchar 50 Alamat Petani 6  noip Varchar 30 Nomor IP komputer 7  tanggal Date - Tanggal diagnosa 8  email Varchar 20 Alamat e-mail

## C. Desain Halaman Login Admin Pakar
Halaman  login  admin  pakar  digunakan  untuk  melakukan  login  bagi  admin  pakar  sehingga  akan mendapatkan hak akses untuk menggunakan sistem. Adapun rancangan nya dapat di lihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Form Login Admin Pakar

## D. Halaman registrasi Petani
Pada form login digunakan untuk melakukan registrasi bagi user yang akan menggunakan aplikasi web pakar ini. Adapun rancangannya dapat dilihat pada gambar desain Halaman Form Registrasi Petani/user.
Gambar 7. Halaman Diagnosa Penyakit
Halaman hasil diagnosa merupakan halaman yang menampilkan hasil setelah user melakukan diagnosa penyakit  pada  cabai    dan  menampilkan  data  gejala  digunakan  untuk  menginputkan  data  gejala-gejala penyakit yang terdapat pada tanaman cabai.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  akan  menghasilkan  diagnosa  penyakit  pada  cabai,  nilai  parameter  diambil  dari kriteria yang sudah di tentukan dalam sistem. Adapun data yang di uji pada sistem dibagi menjadi dua bagian yaitu implementasi bagian pakar/admin dan implementasi bagian pengguna yaitu petani.
Bagian  Administrator/pakar berperan  penting  dalam  manajemen  informasi  yang  memuat  pengetahuan pakar seperti data gejala, data penyakit dan data rule base. Bagian pengguna yaitu bagian yang digunakan oleh  petani  untuk  mendiagnosa  tanaman  cabai.  Adapun  aktivitas  dari  bagian  ini  seperti  registrasi  petani, diagnosa gejala, dan memperoleh hasil diagnosa penyakit tanaman cabai.
A. Uji Coba Sistem dan Program
Bagian  Administrator/pakar berperan  penting  dalam  manajemen  informasi  yang  memuat  pengetahuan pakar seperti data gejala, data penyakit dan data rule base. Bagian pengguna yaitu bagian yang digunakan oleh petani untuk mendiagnosa tanaman cabai. Adapun aktivitas dari bagian ini seperti registrasi petani, diagnosa gejala, dan memperoleh hasil diagnosa penyakit tanaman cabai.
B. Pemeliharaan Sistem
Pemeliharaan  sistem  dengan  tidak  mengubah  secara  sembarangan  informasi  terkait  dengan  penyakit tanaman  cabai  misalnya  gejala,  penyakit  maupun  rule  base  tanpa  benar-benar  dari  seorang  pakar, mengingat sistem pakar yang dirancang adalah sistem pakar berbasis database yang dapat dimanipulasi dengan mudah.
C. Page Utama Administrator
Page utama merupakan halaman utama yang terlihat pada aplikasi, tujuannya yaitu untuk menampilkan beberapa tampilan menu utama. Adapun tampilan halam utama interface seperti gambar di bawah ini.
Gambar 8. Page Utama Administrator
Gamabr 8 merupakan page utama untuk menampilkan tool yang akan digunakan pada aplikasi, di antara master  data,  data  penyakit  dan  solusi,  data  gejala  serta  laporan  gejala,  hal  ini  bermanfaat  untuk memudahkan pengguna aplikasi dalam mengoperasikan aplikasi tersebut.
D. Page Data Penyakit
Page data penyakit digunakan untuk menambahkan data penyakit dan untuk mereturn penyakit apa saja yang dialami pada tanaman cabai.
Gambar 9. Data Penyakit yang di tampilkan
Pada gambar 9 menampilkan data-data penyakit berdasarkan nama penyakit yang terdiri dari, wereng coklat, penggerak batang, wereng hijau dan hama ulat buah, keterangan data penyakit ini bertujuan untuk memudahkan pengguna aplikasi dalam mengetahui solusi penyembuhan penyakit tersebut.
E. Page Data Rule Dempster Shafer
Fungsi  Form data rule digunakan  untuk mengatur rule base dempster shafer yang dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 10. Page Data Rule Dempster Shafer
Gambar  di  atas  menunjukkan  page  data  rule  yang  berfungsi  untuk  memberikan  basis  pengetahuan mengenai  gejala  penyakit  yang  ada  pada  tanaman  cabai,  sehingga  dari  rule  tersebut  nantinya  akan berfungsi menampilkan penyakit yang di alami oleh cabai.

## F. Page Proses Diagnosa Penyakit Tanaman Cabai
Gambar 11. Proses Diagnosa Penyakit Cabai
Gambar 11 adalah proses diagnosa penyakit cabai, dimana user dapat memilih gejala awal yang dialami oleh cabai, sehingga dapat menentukan penyakit cabai nantinya.
G. Hasil Proses Diagnosa
Hasil  proses  yang  diperoleh  pada  penyakit  cabai  dengan  berbagai  macam  gejala  maka  didapatkan beberapa gejala sebagai berikut:
1. Daun berwarna kuning
2. Pangkal berwarna kehitaman
3. Adanya telur warna muda di lapang
4. Setelah terdapat beberapa gejala yang diperoleh maka dapat ditentukan nilai densitas awal sesuai dengan gambar di bawah ini.
Gambar 12. Menentukan Nilai Densitas (m) Awal
Gambar 13. Proses Hasil Diagnosa
Pada  pengujian  ke-2  bahwa  didapatkan  2  jenis  penyakit  dengan  nilai  persentase  yang  berbeda  yaitu penyakit P02 nilai kepercayaan sebesar 87.05% artinya penyakit ini mendominasi dari hasil keputusan. Sedang kan untuk penyakit selanjutnya adalah P01 dengan nilai kepercayaan rendah yaitu 9.33% artinya penyakit ini tidak menjadi rujukan dari hasil diagnosa.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  pengujian  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tanaman  cabai    dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Sistem  pakar  dapat  mendiagnosa  penyakit  tanaman  cabai  dengan  cara  mengajukan  pertanyaan- pertanyaan gejala kepada petani.
2. Dengan menggunakan rule base Dempster Shafer maka sistem pakar dapat mengambil keputusan dengan memberikan tingkat kepercayaan suatu penyakit yang menyerang tanaman.
3. Sistem dapat memberikan informasi penanganan penyakit dengan rekomendasi pestisida, fungisida, insektisida maupun pemupukan.
4. Sistem  dapat berjalan pada aplikasi web yang mudah di akses oleh semua petani.

## Daftar Pustaka
Arief, M. R. (2011). Pemrograman web dinamis menggunakan php dan mysql. Yogyakarta: Andi , 7– 19.
Bahtiar, N., Wibawa, H. A., & others. (2014). Aplikasi Pendiagnosis Hama Dan Penyakit Tanaman Palawija  Menggunakan  Metode  Inferensi  Forward  Chaining  Berbasis  Web. Journal  of Informatics and Technology , 2(1), 91–105.
Fitrianingtyas, Y. A., & Rahmad, C. (2015). Sistem pakar deteksi hama dan penyakit pada tanaman cabai dengan metode na{\"\i}ve bayes. In Seminar Informatika Aplikatif Polinema .
Hasibuan,  S.  (2020).  PENGENDALIAN  TERPADU  HAMA  PADA  TANAMAN  CABAI (CAPSICUM ANNUM L) DENGAN MENGGUNAKAN PERANGKAP FLUORENSE DAN BERBAGAI  PERANGKAP  WARNA.  In Seminar  Nasional  Multi  Disiplin  Ilmu  Universitas Asahan .
Laely,  M.  (2020).  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS  PENYAKIT  TANAMAN  CABAI  DENGAN METODE  FORWARD  CHAINING  DAN  DEMPSTERSHAFER. Publikasi  Tugas  Akhir  S-1 PSTI FT-UNRAM .
Lasahido, S. (2016). Sistem Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Cabai Merah Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto . Universitas Brawijaya.
Manik, A., & Sianturi, F. A. (2020). Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Pada Equipment Dengan Menggunakan  Metode  Forward  Chaining. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Sistem  Informasi (JIKOMSI) , 3(1.1), 183–191.
Maulidina,  G.  (2020). SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSIS  MALWARE  PADA  SISTEM OPERASI  WINDOWS  MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR .  Universitas Siliwangi.
Muliadi, M., Budiman, I., Pratama, M. A., & Sofyan, A. (2017). Fuzzy Dan Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Cabai. Klik-Kumpul. J. Ilmu Komput , 4(2), 209.
Nurkholis, A., Riyantomo, A., & Tafrikan, M. (2017). Sistem pakar penyakit lambung menggunakan metode forward chaining. Jurnal Ilmiah MOMENTUM , 13(1).
Sidik, B. (2006). Pemograman Web dengan PHP . Bandung: Informatika.
Suhartanto,  M.  (2017).  pembuatan  website  sekolah  menengah  pertama  negeri  3  delanggu  dengan menggunakan php dan mysql. Speed-Sentra Penelitian Engineering Dan Edukasi , 4(1).
Syafrizal, D. P., Setyaningrum, A. H., & Hulliyah, K. (2015). Penggunaan Metode Forward Chaining Pada  Aplikasi  Deteksi  Pendingin  Reaktor  Serba  Guna. PRSG-Batan.  Banten:  UIN  Syarif Hidayatullah .