Sistem Pakar Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor untuk Mendeteksi Hama pada Tanaman Alpukat Berbasis

## Web
Ferriza Tyar 1* , Muhammad Iwan Wahyuddin 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 15 December 2021 Received in revised form 10 January 2022 Accepted 3 February 2022 Available online October 2022 DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v6i4.519
Keywords:
Expert Systems; Avocado;
Naïve Bayes; Certainty Factor.

## Kata Kunci:
Sistem Pakar; Tanaman Alpukat; Naïve Bayes; Certainty Factor.

## a b s t r a c t
Avocad  (Persea  americana)  is  a  table  fruit-producing  plant  of  the  same  name.  This plant comes from Mexico and Central America as a garden plant in other tropical areas of  the  world.  In Indonesia  itself,  avocados  are  widely  found  because  of  the  tropical climate, then people also like avocados because there are many choices from various food and beverage ingredients.  Lack of attention to the cultivation and breeding of avocados makes the yields less good, and not optimal. so the author conducted this research in the hope that the yield and breeding of avocado plants can be maximized. This expert system was built using  Web-based programming. The method applied is Naïve  Bayes,  which  is  a  method that  uses  statistics  and  probability  in  predicting  the chances  of  avocado  plants  having  growth  disorders  based  on  the  presence  of  pests (worms) in avocado plants .

## a b s t r a k
Avokad  atau  alpukat  (Persea  americana)  adalah  meja  membuat  produk  organik tanaman  dengan  nama  yang  mirip.  Tanaman  ini  berasal  dari  Meksiko  dan  Focal America  sebagai  tanaman  pembibitan  di  ruang  tropis  lainnya  di  dunia.  Di  Indonesia sendiri, Alpukat banyak di temui karena iklim yang tropis, lalu masyarakat juga banyak yang menggemari buah alpukat karna bisa di jadikan berbagai macam bahan makanan dan minuman.  Kurangnya perhatian untuk budidaya dan pengembang biak an buah alpukat  menjadikan  hasil  panen  jadi  kurang  baik,  dan  tidak  optimal.  maka  penulis melakukan  peneletian  ini  dengan  harapan  agar  hasil  panen  dan  pengembangbiak  an tanaman  Alpukat  dapat  lebih  maksimal.  Sistem  pakar  tersebut  didirikan  dengan memakai  pemrograman  berbasis  Web.  Perbandingan  Metode  yang  diterapkan  yaitu Naïve Bayes dan Certainty Factor (CF) untuk lebih spesifik teknik yang memanfaatkan wawasan  dan  kemungkinan  dalam  meramalkan  bukan  tanaman  alpukat  memiliki gangguan pertumbuhan berdasarkan adanya hama (ulat) yang ada di tanaman Alpukat. Dengan  adanya  fasilitas  ini  para  petani  dapat  lebih  mudah  mendeteksi  hama  pada tanaman alpukat .
*Corresponding author. Email: ferrizatyar@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2022. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Gangguan  dan  infeksi  selalu  ditemukan  di  setiap tanaman  yang  dikenali  oleh  peternak,  namun masalahnya adalah apakah serangga atau penyakit ini menyebabkan  kemalangan  besar  atau  tidak?. Meskipun demikian, ini adalah halangan yang sering dihadapi  peternak.  Kegagalan  panen  khususnya pada  tanaman alpukat  dapat  disebabkan  oleh  hama dan penyakit [1]. Sebagian besar kekecewaan panen disebabkan  oleh  tanaman  yang  diserang  oleh serangga  dan  penyakit.  Kadang-kadang  peternak menyadari  bahwa  panen  mereka  diserang  oleh gangguan/penyakit,  namun  peternak  tidak  tahu sama  sekali  apa bug /infeksi  yang  menyerang  hasil panen mereka. Ahli agraria juga berpendapat bahwa sulit  untuk  mengenali  jenis  serangga  dan  penyakit yang menyerang tanaman, meskipun ada perubahan pada  tanaman.  Terkadang  para  pekerja  ekspansi tidak  tahu  sama  sekali  tentang  obat-obatan  yang digunakan untuk menghilangkan iritasi dan penyakit pada  tanaman.  Buruh  ekspansi  juga  berpendapat bahwa sulit untuk mengungkapkan kepada peternak tentang  (indikasi)  tanaman  yang  diserang  gangguan dan  penyakit.  Oleh  karena  itu,  eksplorasi  ini  dapat membantu  meringankan  dan  bekerja  dengan peternak,  dan  buruh  tani  perluasan  dengan  tujuan mengetahui  hama  dan  penyakit  yang  menyerang tanaman alpukat serta obat yang akan digunakan.
Adapun  rujukan  yang  digunakan  sebagai  relevansi penelitian  yang  dilakukan  peneliti,  khususnya  pada sumber  Buku  Harian  yang  tergabung  dalam Jeperson  Hutahaean,  Yessica  Siagian,  Eva  Solita Pasaribu  tentang expert  system untuk  mendiagnosa penyakit  tanaman  buah  berbasis web .  Kemudian Penelitian  oleh  A.  Yudi  Permana,  dan  Handina Hidayah  Saputra  dengan judul  implementasi sistem pakar hama pada tanaman alpukat mentega berbasis web menggunakan  metode forward  chaining di  CV. Romaco  Jaya  siap  membuat  kesimpulan  awal dengan  efek  samping  yang  dialami  oleh  tanaman alpukat.  Iqbal  Yudhawan  merancang  sistem  pakar pendeteksi hama pada tanaman alpukat berbasis web menggunakan  teorema  bayes  [3].  Sistem  pakar diagnosa  penyakit  buah  naga  menggunakan backward  dan forward  chaining yang  disusun Muhammad Salafuddin dan Umi Rosyidah [4].
Reni  Wijayanti,  Sri  Winiarti  dengan  judul  penelitian sistem  pakar  mengdiagnosa  penyakit  pada  buah buahan  pasca  panen  [5].  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Azizul  Moh  Hamzani  dengan  judul  Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Forward chaining [6]. Kerangka Induk Mendiagnosis Penyakit Produk Organik Jeruk (Lemon) Memanfaatkan Strategi Komponen Kepastian disusun oleh Nur Yanti Lumban Gaol [7]. Penelitian  yang  serupa  ditulis  oleh  Ginanjar  Wiro Sasmito  untuk  diagnosis  hama  pada  tanaman hortikultura memanfaatkan strategi Master Framework Improvement  Life  Cycle (ESDLC),  dibuat  sebagai jawaban  atas  permasalahan  yang  ada  [8].  Dan  yang terakhir  rujukan  dari  penelitian  International  ditulis oleh Gunawan Budiyanto DKK, dengan judul “ Web based  expert  system  for  diagnosing  disease  pest  on  banana plant ”  Teknik yang  digunakan  untuk  menentukan jenis bug dan infeksi, pencipta menggunakan strategi rasional yang halus, yang artinya agar pemanfaatannya  lebih  luas  dan  luas,  sehingga peternak/penduduk  secara  keseluruhan  tidak  perlu berbicara dengan ahlinya [9].

## 2. Metode Penelitian

## Proses Penelitian
Mulai
Studi Pustaka Analisis Kebutuhan Mengumpulkan Data Perancangan Sistem Pengujian Data Kesimpulan Selesai
Gambar 1. Tingkatan Penelitian
Ferriza Tyar, Muhammad Iwan Wahyuddin / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 6 (4) 2022, 488-496
Gambar  1  menggambarkan  fase-fase  eksplorasi  ini dimulai  dengan  mengumpulkan  dan  mempelajari tulisan  yang  diidentifikasi  dengan  masalah  yang diperiksa  meningkatkan  keberhasilan  penelitian. Kemudian dilanjutkan dengan menganalisa kebutuhan,  pengumpulan  data,  diikuti  dengan  cara yang  paling  umum  untuk  merencanakan  dan melaksanakan  kerangka  kerja.  Sejak  saat  itu, pengujian  dan  pengujian  efek  samping  dari pengujian  kerangka  kerja  dilakukan,  setelah  semua siklus selesai, sangat baik dapat diselesaikan dengan membuat kesimpulan dan ide.

## Data dan Acuan yang Digunakan
Tabel 1. Data Hama dan Penyakit No Nama Hama Dan Penyakit Ket 1 Ulat Kipat H1 2 Ulat Kupu-Kupu Gajah H1 3 Aphis Gossypii Glov H1 4 Kutu Dompalan Putih H1 5 Tungau Merah H2 6 Lalat Buah Dacus H2 7 Codot H2 8 Antraknosa H3 9 Bercak Daun H3 10 Busuk Akar H3 11 Busuk Buah H3 Keterangan: H :  Hama  atau  Penyakit  yang  dialami oleh tanaman H1 :  Hama pada Daun H2 :  Hama pada Buah H3 :  Penyakit yang disebabkan Jamur Jumlah data latih :  152 Jumlah gejala :  11
Berikut  ini  adalah  ilustrasi  pengujian  Guileless Bayes.  Klien  memainkan  tes  dengan  memilih indikasi.
Tabel 2. Tabel Input User No Hama / Penyakit Pilih 1 Ulat Kipat Ya 2 Ulat Kupu-Kupu Gajah Tidak 3 Aphis Gossypii Glov Tidak 4 Kutu Dompalan Putih Tidak 5 Tungau Merah Tidak
6 Lalat Buah Dacus Tidak 7 Codot Tidak 8 Antraknosa Tidak 9 Bercak Daun Tidak 10 Busuk Akar Tidak 11 Busuk Buah Tidak H1 : (52/152) x (26/52) x (22/52) x (28/52) x (15/52) x (50/52)  x  (50/52)  x  (50/52)  x  (50/52)  x  (50/52)  x (50/52) x (50/52) =0.0085419755746689
H2
(50/152)  x  (1/50)  x  (51/50)  x  (51/50)  x  (51/50)  x (19/50)  x  (28/50)  x  (25/50)  x  (51/50)  x  (51/50)  x (51/50) x (51/50) =0.0008040799673545
H3 (50/152)  x  (1/50)  x  (51/50)  x  (51/50)  x  (51/50)  x (51/50)  x  (51/50)  x  (51/50)  x  (25/50)  x  (26/50)  x (20/50) x (15/50) =0.00023115965448051
Data  yang  didapat  berasal  dari  jurnal  tentang tanaman  Alpukat  yang  diterbitkan  oleh  Dinas Pertanian Provinsi D.I. Yogyakarta.

## Sistem Pakar
Kerangka kerja spesialis (atau kerangka kerja master, biasanya  disingkat  ES)  adalah  program  yang  dibuat untuk menyegarkan informasi master tentang inovasi [10].  Kerangka  kerja  spesialis  dapat  memiliki  opsi untuk  mengamati  jalan  keluar  dari  masalah  yang diselesaikan oleh spesialis [11]. Kerangka kerja utama ini  tidak  digunakan  sebagai  posisi  spesialis  tetapi menganjurkan  sains  dan  metodologi  yang  didesain. Kerangka  kerja  utama  menyarankan  standar  dalam klarifikasinya  untuk  keluar  dari  masalah  saat  ini.  Di sana-sini,  mendapatkan  jawaban  dari  masalah  yang berbeda  lebih  signifikan  selama  waktu  yang dihabiskan untuk menangani masalah tersebut.

## Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  strategi  AI  yang  menggunakan karakterisasi dengan menggunakan kemungkinan dan wawasan  yang  diciptakan  oleh  peneliti  Inggris Thomas  Bayes  [12],  teknik  yang  digunakan  untuk mengantisipasi peluang masa depan yang bergantung pada pertemuan sebelumnya dan strategi nave bayes dipandang  baik  sejauh  pengaturan  dibandingkan dengan  strategi  urutan  lainnya  sejauh  sebagai ketepatan dan kemahiran [13, 14]. Berikut tingkatan
atau tahapan cara naïve bayes bekerja:
1) Hitung jumlah kelas
2) Hitung jumlah kasus perkelas
3) engkalikan semua pada variable pada kelas
4) Melakukan perbandingan pada hasil perkelas.
Sebagai  berikut  merupakan  perhitungan  untuk metode naïve bayes untuk menentukan probabilitas:
𝑃 (𝑋|𝐴)𝑃(𝐴) 𝑃(𝑋) Keterangan: A :  Hipotesis  data  merupakan  suatu class yang spesifik X :  Data class yang belum diketahui P(A/X) :  Probabilitas  hipotesis  berdasarkan kondisi P(A) :  Probalitas berlandasan Hipotesis P(X) :  Probabilitas A
Certainty Factor Conviction  Component (CF)  adalah  teknik  untuk memperkirakan  nilai  kepastian  dari  kenyataan  atau aturan  untuk  menggambarkan  keyakinan  spesialis dalam masalah utama yang mendesak [15,16]. Untuk membantu dan mempermudah masyarakat setempat dalam  mengidentifikasi  hama  atau  penyakit  pada tanaman alpukat, maka strategi faktor jaminan dapat diterapkan  pada  kerangka  ini  [17].  Sebagai  berikut untuk  perhitungan  pada  metode Certainty  Factor (CF):
CF [P, E]   =  MB [P, E] –  MD [P, E]
Keterangan :
CF : Certainty Factor MB : Measure of Belief MD : Measure of Disbelief P : Probalitas E : Evindece{peristiwa)
Sebagai berikut merupakan penjabaran kombinasi Certain Factor untuk beragam kondisi:
1) Certainty Factor untuk kaidah dengan premis tunggal ( single premis rules ):
CF(H, E)   =  CF(E) ∗ CF(rule
=  CF(user) ∗ CF(pakar)
2) Certainty Factor untuk kaidah dengan premis majemuk ( multiple premis rules ):
CF (A AND B )   =  Minimum (CF (a), CF (b)) ∗  CF (rule)
CF (A OR B )   =  Maximum (CF (a), CF (b)) ∗  CF (rule)
3) Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules ):
CFCOMBINE (CF1, CF2)   =  CF1  +  CF2 ∗ (1 − CF1)

## Untuk menghitung presentase pada Hama
CFcombine  ∗  100%  =  Presentase hasil

## Tabel 3. Nilai CF
No  Keterangan Nilai 1 Mungkin Tidak 0.1 2 Kemungkinan Tidak 0.3 3 Tidak 0.6 4 Kemungkinan Besar Iya 0.7 5 Hampir Pasti 0.8 Tabel 4. Nilai CF Pakar Kode Gejala Nilai CF P01 P02 P03 G01 0.6 0.6 0.3 G02 0.7 0.6 0.3 G03 0.7 0.6 0.3 G04 0.3 0.6 0.6 G05 0.3 0.7 0.1 G06 0.3 0.6 0.6 G07 0.3 0.6 0.1 G08 0.6 0.7 0.3 G09 0.3 0.7 0.6 G10 0.1 0.6 0.3 G11 0.3 0.6 0.7
Berikut  ini  adalah  Perhitungan  Metode Certainty Factor .   Diketahui  User  Memilih  Hama  Seperti  yang ada di tabel berikut:
Tabel 5. User Kode Hama Hama Jawaban Nilai CF user H001 Ulat Kipat Kemungkinan Besar 0.7 H002 Ulat Kupu- kupu Gajah Kemungkinan  Besar Tidak 0.3 H003 Aphis Gossypii Glov Kemungkinan  Besar Tidak 0.3 H007 Codot Mungkin Tidak 0.1 H004 Kutu Dompalan Putih Kemungkinan  Besar Tidak 0.3
Ferriza Tyar, Muhammad Iwan Wahyuddin / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 6 (4) 2022, 488-496
Setelah  User  Menginput  Konsultasi  nya,  penulis dapat mengelompokkan gejala seperti tabel berikut:
Tabel 6. Jenis Hama yang berkaitan dengan data
Hama atau Penyakit Nama Kelompok Hama Nama Hama Nilai Pakar Hama Pada Daun Ulat Kipat 0.8 Ulat  Kupu-Kupu Gajah 0.7 Aphis Gossypii Glov 0.7 Hama Pada Buah Codot 0.6 Kutu Dompalan Putih 0.7
Pada tabel 6 menjelaskan kelompok Hama apa saja yang berkaitan dengan Hama yang telah diinput oleh user dengan nilai CF Pakar yang ada ” .
1) Perhitungan Hama Pada Daun: CF𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = CF𝑜𝑙𝑑 + CFgejala ∗ (1 − CFold) Tabel 7. Input Hama Daun No CF H CF E CF (H.E) 1 0.6 0.7 0.42 2 0.7 0.3 0.21 3 0.7 0.3 0.21 CFCombine  =  CF 1 (H.E)  1,2  =  0.42  +  0.21  x  (1- 0.42)  =  0.42  +  0.21  0.44  =  0.51  x  100  =51% CFCombine  =  (CFold 1  , CF 3 )  =  0,51  +  0.21  x  (1- 0.51) = 0.51 + 0.21 x 0.49 = 0.61 x 100 = 61%.
2) Perhitungan Hama Pada Buah
Tabel 8. Input Hama Buah No CF H CF E CF (H.E) 1 0.6 0.1 0.06 2 0.6 0.3 0.8

## CF  =  CF
1 (H,E)  1,2  =  0.6  +0.8  =  0,86 0,86 x 100% = 86%
Dilihat  dari  efek  samping  dari  perkiraan  di  atas, terlihat  bahwa  dengan  efek  samping  yang  telah dimasukkan, mengidentifikasi keterbukaan terhadap manifestasi  yang  tidak  biasa  mendapat  tingkat tertinggi 86%.

## Flowchart pada sistem
Gambar 2. Flowchart Sistem
Pada  Gambar  2  diatas  menjelaskan  tahapan  aliran dalam  program  dimulai  dengan  masuk  ke  program, kemudian,  pada  saat  itu,  klien  memutuskan  untuk masuk  dengan  asumsi  dia  sudah  memiliki  catatan, jika  dia  tidak  memiliki  catatan,  dia  bisa  mendaftar terlebih  dahulu.  Kemudian,  pada  saat  itu,  setelah masuk,  Anda  akan  segera  pergi  ke  layar  utama  dan kemudian  pilih  menu  tes  dan  pilihan  manifestasi akan  muncul.  Setelah  memilih  manifestasi  dan kemudian menyelidikinya, mereka ditentukan dengan menghitung Gullible  Bayes dan  Variabel  Keyakinan yang akan mengenali bug pada tanaman alpukat.

## Use Case Diagram
Admin
Gambar 3. Use Case Diagram Admin
Users

## Gambar 4. Use Case Diagram Users
Pada  gambar  3  dan  4  diatas  memberitahukan tentang  Use  Case  pada  Administrator  dan  Klien. Administrator  memulai  dengan  masuk.  Dengan menggunakan akun login, layar yang mendasari akan muncul,  ada  pilihan  untuk  memulai  catatan Administrator guna Create akun administrator, Habi itu  menyiapkan  input  informasi  yang  mencakup menyiapkan informasi, kemudian, di intinya, ada test client  guna  create  akun  client  dari  akun administrator.  Kemudian  client  memulai  dengan Enrollment,  kemudian  login  tunggu  beberapa  saat untuk muncul tampilan Underlying System, terdapat pilihan Client Profile dapat merubah data client, Tes untuk menemukan Vermin pada Tanaman Alpukat. Sejak  saat  itu  hasil  investigasi  menimbulkan  kesan yang dapat dicetak untuk menemukan jawaban agar tanaman alpukat dapat berkembang dan mengumpul secara  ideal,  kemudian  pada  titik  tersebut  terdapat Informasi  Dokumen  untuk  melihat  pengujian  yang telah selesai dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gambar 5. Halaman Form Login Struktur login Administrator dan Client untuk masuk ke  aplikasi  Master  Framework  untuk  Membedakan Vermin pada Alpukat.
Gambar 6. Halaman Administrator
Perspektif Pengenalan Program untuk Administrator jika  berhasil  Login.  Terdapat  menu  Administrator, Menyiapkan Informasi, Client Inspector dan Logout.
Gambar 7. Halaman Data Latih
Di  Menu  data  latih  anda  dapat  memasukkan  input data  latih  yang  akan  digunakan  untuk  pengujian Mendeteksi Hama pada Alpukat.
Gambar 8. Halaman User
Tampilkan  menu  Pendaftaran  untuk  klien  yang perlu  mendaftar  agar  proyek  atau  aplikasi  dapat dibuka dengan tepat.
Gambar 9. Tampilan Awal User
Tampilan  Awal  Program  untuk  Admin  jika  berhasil Login.  Ada  menu  Admin,  Data  Latih,  User  Penguji dan Logout.
Gambar 10. Tampilan Punguji User Pada  Pengujian  User,  User  dapat  memilih  Hama yang terdapat pada tanaman Alpukat.
Gambar 11. Profil User
Pada  tampilan  Profil  User  dapat  melihat  data  diri atau identitas user tersebut.
Gambar 12. Hasil Analisa Hama Gambar  12  diatas  adalah  hasil  analisa  dengan  hasil Perhitungan Naïve  Bayes dan  dengan  Solusi  yang  di Sarankan Oleh Penulis.

## Gambar 13. Tampilan Arsip
Pada  gambar  13  merupakan  Bentuk  Menu  Arsip pada pengujian sebelum ini oleh User lain.

## 4. Kesimpulan
Mengingat  efek  lanjutan  dari  ulasan  ini  yang menggunakan  teknik Gullible  Bayes dan  Variabel Jaminan  dalam  mengenali  Bug  pada  Tanaman Alpukat,  terlihat  bahwa  keduanya  memiliki  kontras yang  berbeda.  Dalam  strategi Gullible  Bayes , informasi  kami  dapat  dikumpulkan  terlebih  dahulu dan  kemudian  ditentukan  untuk  mendapatkan konsekuensi  dari  penyakit  atau  gangguan  yang potensial  dapat  diketahui  tanaman  alpukat  mana yang  terkena.  Sementara  strategi  Elemen  Jaminan tidak  menggunakan  konsekuensi  dari  informasi sebelumnya  untuk  mendapatkan  efek  samping  dari indikasi potensial tanaman yang terkena bug, namun menggunakan nilai kepastian dari spesialis dan klien untuk  memutuskannya.  Oleh  karena  itu,  untuk tingkat akurasi, Teknik Elemen Jaminan lebih tepat untuk  menentukan  tanaman  alpukat  yang  terkena iritasi atau infeksi. Bagaimanapun, dengan informasi yang  diperoleh  klien,  teknik Gullible  Bayes dapat membedakan  serangga  pada  tanaman  alpukat berdasarkan  informasi  yang  didapat.  Ide-ide  dari pencipta untuk masa depan sehingga ilmuwan lebih lanjut dapat bergabung dengan Komponen Strategi dan  Jaminan Gullible  Bayes menjadi  lebih  maksimal dan  membuat  lompatan  baru  ke  depan  untuk membedakan  gangguan  pada  tanaman  alpukat  dan mendapatkan hasil yang paling ekstrim.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Hutahaean,  J.,  Siagian,  Y.  and  Pasaribu,  E.S.,
2015.  Expert  system  untuk  mendiagnosa penyakit  tanaman  buah  berbasis web . Jurnal APTEK , 7 (1), pp.7-18.
[2] Muhidin,  A.  and  Muzzafar,  G.,  2019. Perancangan  Sistem  Informasi  Kost  Wilayah Karawang  Berbasis Web . Jurnal  SIGMA , 9 (3), pp.98-104.
[3] Yulian,  Y.E.P.,  2021.  Rancang  Bangun Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Dalam Sistem  Pakar  Penentuan  Penyakit  Tanaman Nanas Berbasis Web . Jurnal Portal Data , 1 (1).
[4] Salafuddin, M. and Rosyidah, U., Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Buah Naga Menggunakanbackwarddan forward chaining . Creative  Communication  and  Innovative Technology Journal , 10 (1), pp.16-23.
[5] Wijayanti,  R.  and  Winiarti,  S.,  2013. Sistem Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Buah-Buahan Pascapanen (Doctoral  dissertation,  Universitas Ahmad Dahlan). [6] Rosadi, D. and Hamid, A., 2014. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Menggunakan  Metode Forward  chaining . Jurnal Computech & Bisnis , 8 (1), pp.43-48.
[7] Gaol, N.Y.L., 2020. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit  Tanaman  Buah  Citrus  (Lemon) Mengggunakan  Metode Certainty  Factor . Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika Dan Komputer) , 19 (1), pp.1-7.
[8] Sasmito,  G.W.,  2017.  Sistem  Pakar  Diagnosis Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Hortikultura dengan  Teknik  Inferensi  Forward  dan Backward  Chaining. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer , 5 (2), pp.69-74.
Ferriza Tyar, Muhammad Iwan Wahyuddin / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 6 (4) 2022, 488-496
[9] Das,  N.R.,  Rai,  S.C.  and  Nayak,  A.,  2018. Intelligent  scheduling  of  demand  side  energy usage  in  smart  grid  using  a  metaheuristic approach. International  Journal  of  Intelligent Systems and Applications , 10 (6), p.30.
[10] Mohammed, A.A., Ambak, K., Mosa, A. and Syamsunur,  D.,  2019.  Expert  system  in engineering transportation: a review. Journal of Engineering Science and Technology , 14 (1), pp.229- 252.
[11] Huang,  Q.R.,  2007.  Competencies  for graduate  curricula  in  health,  medical  and biomedical  informatics:  a  framework. Health Informatics Journal , 13 (2), pp.89-103.
[12] Berrar,  D.,  2018.  Bayes’  theorem  and  naive Bayes classifier. Encyclopedia of Bioinformatics and Computational  Biology:  ABC  of  Bioinformatics; Elsevier  Science  Publisher:  Amsterdam,  The Netherlands , pp.403-412.
[13] Chen,  S.,  Webb,  G.I.,  Liu,  L.  and  Ma,  X., 2020.  A  novel  selective  naïve  Bayes algorithm. Knowledge-Based
Systems , 192 ,
p.105361.
[14] Burhani,  H.R.,  Fitri,  I.  and  Andrianingsih,  A., 2021. Perbandingan Naïve bayes dan Certainty factor  pada  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Dini  Penyakit  Glaukoma. Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 5 (3), pp.291- 299.
[15] Sumatorno,  I.,  Arisandi,  D.,  Siahaan,  A.P.U. and  Mesran,  M.,  2017.  Expert  System  of Catfish  Disease  Determinant  Using  Certainty Factor  Method. International  Journal  of  Recent Trends in Engineering & Research , 3 (8).
[16] Burhani,  H.R.,  Fitri,  I.  and  Andrianingsih,  A., 2021. Perbandingan Naïve bayes dan Certainty factor  pada  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Dini  Penyakit  Glaukoma. Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 5 (3), pp.291- 299.
[17] Surya,  A.P.,  Fauziah,  F.  and  Nurhayati,  N., 2021.  Sistem  Diagnosis  Penyakit  Hipokalemia menggunakan  Gabungan  Metode  Forward Chaining  dan  Certainty  Factor. Jurnal  JTIK (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi) , 5 (2), pp.213-218.