Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Tanaman Bonsai Menggunakan Metode Forward Chaining
Ismiya Nurhayati* 1 , Sri Lestanti 2 , Saiful Nur Budiman 3
1,2 Universitas Islam Balitar; Jl. Majapahit No.2- 4 Blitar, 0342813145
3 Teknik informatika, Teknologi Informasi, Blitar e-mail: * 1 ismiyahayati@gmail.com , 2 lestanti85@gmail.com, 3 sync.saifulnb@gmail.com.

## Abstrak
Penelitian ini membangun sistem pakar bertujuan untuk membantu mengetahui secara cepat tanaman bonsai terkena hama atau penyakit apa berdasarkan gejala-gejala yang muncul khususnya  di  Blitar  Nursery.  Tidak  hanya  jenis  hama  atau  penyakit,  sistem  ini  juga menginformasikan  solusi  untuk  tanaman  yang  terserang  hama  atau  penyakit.  Pada  penelitian ini menggunakan metode forward chaining, proses pelacakan metode ini yaitu dari data gejala, kemudian mencocokkan data tersebut dengan bagian IF dari rule IF-THEN, jika sesuai dengan rule yang ada, selanjutnya rule akan di eksekusi untuk mendapatkan suatu kesimpulan. Sistem pakar ini dibangun menggunakan Bootstrap dan Bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP) dengan text editor Sublime Text. Pengujian sistem pakar ini menggunakan black box dan beta  testing  kepada  ahli  bidang  IT  dan  ahli  pakar.  Hasil  dari  pengujian  black  box  sebesar 97,22%  dan  hasil  pengujian  beta  sebesar  85.2%,  kesimpulan  bahwa  sistem  sudah  layak digunakan  dan  dapat  memberikan  diagnosis  hama  atau  penyakit  pada  tanaman  bonsai berdasarkan gejala-gejala yang diberikan.
Kata kunci — Bonsai, Diagnosis, Forward chaining , Sistem Pakar

## Abstract
This  study  builds  an  expert  system  that  aims  to  help  quickly  determine  what  pests  or diseases bonsai plants are affected by based on the symptoms that appear, especially in Blitar Nursery. Not only types of pests or diseases, this system also provides solutions for plants that are attacked by pests or diseases. In this study using the forward chaining method, the tracking process of this method is from symptom data, then matches the data with the IF part of the IF- THEN rule, if it is in accordance with the existing rule, then the rule will be executed to get a conclusion. This expert system was built using Bootstrap and the Hypertext Preprocessor (PHP) programming language with the Sublime Text text editor. Testing this expert system using black box and beta testing to IT experts and experts. The results of black box testing are 97.22% and beta test results are 85.2%, the conclusion that the system is feasible to use and can provide a diagnosis of pests or diseases in bonsai plants based on the symptoms given.
Keywords — Bonsai, Diagnosis, Expert System, Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
anaman  hias  merupakan  tumbuhan  atau  jenis  tanaman  yang  biasa  ditanam  sebagai  hiasan yang  menciptakan  kesan  keindahan,  kecantikan,  dan  menciptakan  daya  tarik.  Umumnya pengertian hiasan adalah hiasan di dalam rumah atau taman-taman umum, karena ditanam di  rumah  atau  di  taman,  otomatis  ukuran  tanaman  hias  tidak  terlalu  besar  dan  rimbun  serta menggunakan  pot  sebagai    tempatnya.[1]  Pada  umumnya  tanaman  hias  dapat  digolongkan menjadi tanaman hias bunga dan tanaman hias daun serta tanaman hias pohon. Tanaman Bonsai termasuk  tanaman  hias  pohon.  Tanaman  Bonsai  merupakan  tanaman  yang  dikerdilkan  dan biasanya  bisa  ditanam  dalam  sebuah  pot  dan  digunakan  untuk  menghiasi  pekarangan  atau halaman  rumah.  Bonsai  merupakan  upaya  karya  seni  panorama  alam.  Bonsai  dapat  dikatakan sebagai  karya  seni  apabila  tanaman  tersebut  sudah  meliputi  beberapa  unsur  yang  diantaranya merupakan gerak dasar, kematangan, keserasian serta penjiwaan dari pembuatnya. Dari semua unsur  tersebut  gerak  dasar  merupakan  sebuah  elemen  utama  yang  harus  diperhatikan  dalam pembuatan bonsai [2].
Blitar  Nursery  merupakan  suatu  Usaha  yang  bergerak  dalam  menjual  tanaman  hias seperti Bonsai, Aglaonema, Kaladium dan Adenium. Tempat tersebut menjual tanaman bonsai sudah 4 tahun, karena tanaman bonsai memiliki nilai jual tinggi, sudah mendunia, menjanjikan dan mengangkat perekonomian. Pak Jono merupakan salah satu petani bonsai di Blitar Nursery yang  sudah  berpengalaman  selama  10  tahun  di  bidangnya.  Berdasarkan  hasil  wawancara merawat  tanaman  bonsai  membutuhkan  waktu,  tenaga,  serta  harus  membutuhkan  kesabaran yang ekstra.
Pada  tanaman  tidak  terpungkiri  terkena  hama  dan  penyakit.  Hama  adalah  hewan  yang merusak secara langsung pada tanaman. Di Blitar Nursery ada hama yang menyerang tanaman bonsai,  seperti  Kutu  Putih,  sedangkan  penyakit  adalah  gangguan  yang  menghambat pertumbuhan  pada  tumbuhan.  Di  Blitar Nursery ada  beragam  penyakit  yang  menyerang tanaman  bonsai,  seperti  Klorosis,  Embun  Tepung,  Hama  Pinus  dan  Busuk  Akar.  Jika  tidak segera  ditangani  akan  terjadi  permasalahan  yang  serius  dan  bisa  mematikan  tanaman  bonsai tersebut.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sistem  yang  dapat    mendiagnosis  berbagai  gejala-gejala penyakit  yang  timbul  dari  tanaman  bonsai,  memberikan  informasi  tentang  jenis-jenis  hama penyakit  tanaman  bonsai  serta  memberikan  solusi  atau  cara  penanggulangannya.  Untuk mendiagnosis  hama  dan  penyakit  tersebut  dapat  menggunakan  pendekatan  metode  Forward Chaining  karena  metode  ini  pencarian  atau  teknik  pelacakan  ke  depan  yang  dimulai  dengan informasi yang ada dan penggabungan rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuan.
Berdasarkan latar belakang masalah diatas maka penelitian ini mengambil judul “Sistem Pakar  Diagnosis  Hama  dan  Penyakit  pada  tanaman  Bonsai  Menggunakan  Metode  Forward Chaining (Studi Kasus: Blitar Nursery)”. Dimana Sistem Pakar ini, diharapkan dapat membantu penjual  di  Blitar  Nursery  untuk  menampung  pengetahuannya  dan  sistem  tersebut  dapat dimanfaatkan  sebagai  sebuah  informasi  oleh  para  konsumen,  agar  lebih  efisien  dan  efektif dalam menangani konsumen yang berkonsultasi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  menggunakan  beberapa  metode  dimana  dalam  pelaksanaannya dilakukan sebagai berikut:

## 2. 1.1 Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini ada 3 cara yaitu dengan cara wawancara, observasi dan  studi  literatur.  Wawancara  sendiri  merupakan  pengumpulan  data  secara  langsung  berupa

## T
tanya  jawab  kepada  pihak-pihak  terkait  penelitian.  Dalam  hal  ini  peneliti  melakukan  tanya jawab  kepada  petani  bonsai  secara  langsung  di  Blitar  Nursery.  Sedangkan  observasi  adalah metode  pengumpulan  data  dengan  cara  mengadakan  tinjauan  secara  langsung  ke  objek  yang diteliti,  yang  mana  untuk  mendapatkan  data  set  yang  relevan,  maka  peneliti  melakukan pengamatan  langsung  di  Blitar  Nursery.  Sedangkan  studi  literatur  adalah  teknik  pengumpulan data  dengan  mempelajari  buku-buku  di  perpustakaan  dan  di  tempat  lain[3].  Penelitian memperoleh dan mengumpulkan data dengan membaca buku dan literatur.

## 2.1.2 Jenis Data
Data sendiri dapat diartikan sebagai sesuatu yang belum mempunyai arti dan belum dapat diambil manfaatnya bagi penerima dan masih memerlukan pengolahan lagi. Contoh data sendiri yaitu  berupa  keadaan,  gambar,  suara,  huruf,  angka,  ataupun  simbol-simbol  lainnya.  Berikut jenis data berdasarkan cara memperolehnya:
1. Data Primer
Data  primer  adalah  data  secara  langsung  diambil  dari  objek  penelitian  oleh  peneliti [4].  Memperoleh  data  primer  dengan  cara  wawancara.  Wawancara  merupakan  suatu  alat untuk  memperoleh  fakta  dari  pakar  secara  lisan.  Bertujuan  untuk  mendapatkan  data  yang diperlukan. Metode pengumpulan informasi ini dapat diperoleh dengan berbagai macam cara diantaranya, diskusi, observasi, wawancara, dan sebagainya.
Berikut data yang didapat dari wawancara seputar data hama atau penyakit, data gejala penyakit  dan  data  rule  base  tanaman  bonsai  oleh  pakar  tanaman  bonsai.  Data  yang  telah didapatkan kemudian dikelompokkan dalam bentuk tabel berikut:
a. Data Hama atau Penyakit Tanaman Bonsai
Data  penyakit  tanaman  bonsai  yang  didapat  dari  hasil  wawancara,  kemudian  dibuat tabel  dengan  kode  penyakit  tanaman  bonsai  yang  berbeda-beda.  Hama  atau  penyakit tanaman bonsai terbagi menjadi 9. Berikut tabel hama atau penyakit tanaman bonsai:
Tabel 1. Hama atau Penyakit Tanaman Bonsai
No. Kode Hama atau Penyakit 1 P001  Jamur 2 P002  Busuk Akar 3 P003  Cabuk Merah pada Batang 4 P004  Kutu Daun 5 P005  Ulat Hijau 6 P006  Thrips 7 P007  Tungau 8 P008  Cabuk Putih 9 P009  Siput
b. Data Gejala Tanaman Bonsai
Data  gejala  yang  dimaksud  disini  merupakan  kumpulan  permasalahan  penyakit tanaman  bonsai  yang  dialami  seseorang,  data  gejala  penyakit  ini  di  dapat  dari  hasil wawancara,  kemudian  dibuat  tabel  dengan  kode  gejala  penyakit.  Gejala  penyakit  tanaman bonsai terbagi menjadi 25. Berikut tabel gejala penyakit tanaman bonsai:
Tabel 2. Gejala Penyakit Tanaman Bonsai
No Kode Gejala 1 GAK001  Terdapat putih-putih pada akar 2 GAK002  Akar akan membusuk
3 GBT001  Batang akan membusuk
4 GBT002  Batang lemah
5 GBT003  Hewan cabuk merah
6 GBG001  Mahkota rontok 7 GBG002 Gagal  berbunga  karena  kuncup  tidak mengembang dan menjadi kering 8 GDN001  Bercak-bercak pada daun 9 GDN002  Daun berlubang-lubang 10 GDN003  Daun mongering
11 GDN004  Daun menggulung
12 GDN005  Daun lemah
13 GDN006  Tidak ada pertumbuhan daun baru
14 GDN007  Daun menguning
15 GDN008 Terdapat  telur  lalat  di  permukaan bawah daun 16 GDN009  Daun habis 17 GDN010  Terdapat telur ulat pada daun
18 GDN011  Terdapat kotoran ulat pada daun
19 GDN012  Terdapat putih-putih pada daun
20 GDN013  Daun pada rontok
21 GDN014  Tanaman kelihatan layu
22 GDN015  Pucuk daun keriting
23 GDN016  Terdapat jejak lendir
24 GDN017  Daun muda dan tunas habis
25 GDN018  Daun melepuh kemudian rontok
c. Data Rule Base
Sistem pakar pada basis pengetahuannya disajikan dalam bentuk  aturan produk sistem berbasis aturan (rule based system). Kaidah produksi merupakan cara formal yang digunakan untuk  merepresentasikan  rekomendasi,  arahan,  atau  strategi  yang  merupakan  hubungan implikasi dua bagian yaitu bagian premis dinyatakan dengan IF (jika) dan bagian kesimpulan dinyatakan dengan THEN (maka) yang dituliskan dalam bentuk jika-maka (IF-THEN), yang menghubungkan anteseden dengan konsekuensi yang mengakibatkannya [5]
Tabel 3. Data Rule Base
No Aturan Gejala 1 IF [GAK001]  -  Terdapat  putih-putih  pada  akar AND [GAK002]  -  Akar  akan membusuk AND [GBG001]  -  Mahkota  rontok AND [GBT001]  -  Batang  akan membusuk AND [GDN001]  -  Bercak-bercak  pada  daun AND [GDN007]  -  Daun menguning AND [GDN012] - Terdapat putih-putih pada daun AND [GDN013] - Daun pada rontok AND [GDN014] - Tanaman kelihatan layu AND [GDN015] - Pucuk daun keriting THEN [P001] – Jamur
2 IF [GAK002] - Akar akan membusuk AND [GBT001] - Batang akan membusuk AND [GDN006] - Tidak ada pertumbuhan daun baru AND [GDN014] - Tanaman kelihatan layu THEN [P002] - Busuk Akar
3 IF [GBT002] - Batang lemah AND [GBT003] - Hewan cabuk merah AND [GDN005] - Daun lemah THEN [P003] - Cabuk Merah pada batang
4 IF [GDN001]  -  Bercak-bercak  pada  daun AND [GDN002]  -  Daun  berlubang-lubang AND [GDN003]  -  Daun  mengering AND [GDN004]  -  Daun  menggulung AND [GDN005] - Daun lemah AND [GDN006] - Tidak ada pertumbuhan daun baru THEN [P004] - Kutu Daun
5 IF [GDN001]  -  Bercak-bercak  pada  daun AND [GDN002]  -  Daun  berlubang-lubang
AND [GDN009]  -  Daun  habis AND [GDN010]  -  Terdapat  telur  ulat  pada  daun AND [GDN011] - Terdapat kotoran ulat pada daun THEN [P005] - Ulat Hijau
6 IF [GBG002] - Gagal berbunga karena kuncup tidak mengembang dan menjadi kering AND [GDN001] - Bercak-bercak pada daun AND [GDN002] - Daun berlubang-lubang AND [GDN018] - Daun melepuh kemudian rontok THEN [P006] – Thrips
7 IF [GDN001]  -  Bercak-bercak  pada  daun AND [GDN007]  -  Daun  menguning AND [GDN013] - Daun pada rontok THEN [P007] – Tungau
8 IF [GDN007] - Daun menguning AND [GDN008] - Terdapat telur lalat di permukaan bawah daun THEN [P008] - Cabuk Putih
9 IF [GDN007] - Daun menguning AND [GDN013] - Daun pada rontok AND [GDN014]
-  Tanaman  kelihatan  layu AND [GDN016]  -  Terdapat  jejak  lendir AND [GDN017]  - Daun muda dan tunas habis THEN [P009] – Siput
2. Data Sekunder
Data  sekunder  merupakan  sumber  data  yang  secara tidak  langsung  memberikan  data kepada  pihak  pengumpul  data  [6].  Peneliti  mendapatkan  data  yang  telah  jadi  dan dikumpulkan oleh pihak lain secara komersial maupun non komersial. Contoh data sekunder adalah  studi  pustaka.  Studi  pustaka  sendiri  merupakan  segala  usaha  yang  dilakukan  oleh peneliti untuk mengumpulkan informasi berupa data set yang relevan dengan masalah yang sedang  diteliti.  Informasi  itu  dapat  diperoleh  dari  buku-buku  ilmiah,  karangan  ilmiah, laporan penelitian, dan sumber-sumber tertulis baik tercetak maupun elektronika lain.

## 2.2   Tahap-tahap Penelitian
Metode yang digunakan untuk membangun sistem ini adalah Model Waterfall. Model ini merupakan  sebuah  pendekatan  terhadap  pengembangan  perangkat  lunak  yang  sistematik, dengan  beberapa  tahapan,  yaitu:  Requirements  Definition,  System  And  Software  Design, Implementation And System Testing dan Operation And Maintenance. Metode Waterfall dapat dilihat pada gambar berikut [7]:
Gambar 1. Model Waterfall

## 2.3   Pengujian

## 2.3.  1 Pengujian Black Box
Pengujian perangkat lunak dari segi spesifikasi fungsional tanpa menguji desain dan kode program  untuk  mengetahui  apakah  fungsi,  masukan  dan  keluaran  dari  perangkat  lunak  sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan. Banyaknya data uji dapat dihitung melalui banyaknya field data  entry  yang  akan  diuji,  aturan  entri  yang  harus  dipenuhi  serta  kasus  batas  atas  dan  batas bawah yang memenuhi [8].
Untuk melakukan perhitungan pengujian black box menggunakan rumus:
100% (1)

## 2.3.2 Pengujian Beta
Pengujian beta dikenal sebagai pengujian pengguna berlangsung di lokasi dan dilakukan oleh  pengguna  akhir  untuk  memvalidasi  kegunaan,  fungsi,  kompatibilitas,  dan  uji  reliabilitas dari software yang  dibuat.  Tujuannya  untuk  menempatkan  aplikasi  di  tangan  pengguna  yang berada di luar tim teknik untuk mengetahui kekurangan atau masalah dari perspektif pengguna akhir [9].
Untuk melakukan perhitungan kuesioner menggunakan rumus:
= ∑(.) 100% (2) Keterangan: Y = Nilai persentase yang dicari X = Jumlah nilai kategori jawaban dikalikan dengan frekuensi
N = Nilai dari setiap jawaban R = Frekuensi Skor ideal  [10]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Implementasi Sistem
Berikut  beberapa  tampilan  aplikasi user pada  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada Tanaman Bonsai:

## 3.1.1 Tampilan Halaman Beranda User
Pada tampilan beranda user kita diperlihatkan header tanaman bonsai yang sesuai dengan aplikasi  yang  dibuat  dan  terdapat  prolog  tanaman  bonsai.  Pada  bagian  navigasi  bar    terdapat Beranda,  Daftar  Penyakit,  Diagnosis  Penyakit  , About  Me dan Login ,  yang  mana  jika  user memilih  salah  satu  tombol  pada  tulisan  tersebut  maka user akan  ditujukan  ke  halaman  yang dipilih. Berikut tampilan Beranda bagian header dan navigasi bar .
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 71-81
Gambar 2. Tampilan Halaman Beranda User
Pada  tampilan  daftar  penyakit  menampilkan  daftar  penyakit  pada  tanaman  bonsai  dari hasil  wawancara  ada  9  yaitu,  Kutu  daun,  Cabuk  putih,  Ulat  hijau,  jamur,  Cabuk  merah  pada batang,  Busuk  akar,  Tungau,  Siput  dan Thrips .  Pada  halaman  ini  terdapat  gambar  serta  nama masing-masing penyakit.
Gambar 3. Halaman Detail Penyakit
Jika  user  memilih  menu  diagnosis  penyakit  maka    akan  menampilkan  halaman diagnosis  penyakit.  Pada  tampilan  halaman  diagnosis  penyakit  digunakan  untuk  konsultasi mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman  bonsai.  Cara  konsultasi  dengan  menceklis  sesuai  gejala- gejala  yang  ada  lalu  menekan  tombol  “Diagnosis  Penyakit”  maka  akan  menampilkan  hasil diagnosis.
Gambar 4. Halaman Diagnosis Penyakit
Pada tampilan halaman diagnosis penyakit menampilkan solusi dari gejala-gejala yang telah  dipilih  pada    halaman  diagnosis  penyakit.  Pada  halaman  ini terdapat  gejala  yang  dipilih, penyakit, gejala dan solusi. Berikut tampilan halaman diagnosis penyakit.
Gambar 5. Halaman Hasil Diagnosis Penyakit
Pada tampilan halaman about berisi tentang biodata diri dari pembuat aplikasi yang terdiri nama, alamat, tempat lahir, tanggal lahir, e-mail dan Riwayat Pendidikan. Berikut tampilan about me.

## 3.2   Pengujian

## 3.2.1 Pengujian Black Box
Metode pengujian ini akan  menguji hasil kinerja setiap halaman pada website ini. Total seluruh  pengujian  ada  72  pengujian  yang  mana  dari  seluruh  pengujian  terdapat  dua  pengujian yang tidak sesuai. Jadi dapat disimpulkan dari pengujian tersebut diperoleh:
!"#$% &'()*+$"( ,%"-. ,/0 = 12 13 100% = 97,2% (3)
Kesimpulan  yang  didapatkan  adalah  pengujian  black  box  pada  setiap  fungsi  baik  dari sisi pengguna maupun admin mendapatkan hasil 97,22% dari total 68 skenario pengujian.

## 3.2.2 Pengujian Beta
Pengujian  beta  merupakan  pengujian  secara  langsung  kepada  pengguna  website  yang telah  dibuat  dan  mengisi  kuesioner  mengenai  kepuasan  pengguna  setelah  mencobanya.  Dari kuesioner  tersebut  akan  dilakukan  perhitungan  untuk  dapat  diambil  kesimpulan  terhadap penilaian dari website yang baru dibuat. Pengujian ini akan dilakukan tiga kali yaitu, pengujian validasi  kepada  pengguna,  validasi  kepada  ahli  dan  validasi  kepada  ahli  pakar.  Kuesioner dibagikan  kepada  17 responden,  9  dari orang  awam,  8  dari  orang  mengerti tanaman  dari  hasil kuesioner  tersebut  memperoleh  persentase  rata-rata  sebesar  91,6%.,  sedangkan  validator  ahli dibagikan  kepada  5  validator  dari  hasil  kuesioner  tersebut  memperoleh  persentase  rata-rata sebesar  84%,  1  dari  dosen  dibidang  Teknologi  Informasi  2  dari  Freelancer  web  programming full stack dan 2 ahli pakar dari Blitar Nursery dan validator ahli pakar dilakukan langsung oleh ahli  pakar  di  Blitar  Nursery  dan  melakukan  10  kali  percobaan  aplikasi  kepada  ahli  pakar  dari hasil  kuesioner  tersebut  memperoleh  persentase  rata-rata  sebesar  80%,  Kesimpulan  yang didapatkan dari pengujian beta secara keseluruhan baik dari segi pengujian beta pada pengguna, pengujian  beta  validasi  ahli  dan  pengujian  beta  validasi  ahli  pakar  mendapatkan  hasil  85.2%. Berikut ini hasil pengujian beta pada ahli pakar dan hasil pengujian yang telah dilakukan oleh 1 validator. Berikut tabel hasil pengujian beta validasi ahli pakar.
Tabel 4. Hasil Pengujian Beta Validasi Ahli Pakar No Percobaan Hasil Pakar Kesimpulan 1 IF Daun  mengering AND Terdapat telur  lalat  di  permukaan  bawah  daun THEN Cabuk Cabuk Sesuai 2 IF Terdapat  putih-putih  pada  akar THEN Jamur Jamur Sesuai 3 IF Daun  menguning AND Terdapat jejak lendir THEN Siput Siput Sesuai 4 IF Bercak-bercak  pada  daun AND
Daun  lemah AND Gagal  berbunga karena kuncup tidak mengembang dan menjadi kering THEN Thrips Thrips Sesuai 5 IF Daun  berlubang-lubang AND Terdapat telur  ulat  pada  daun THEN Ulat hijau Ulat hijau Sesuai 6 IF Akar  akan  membusuk AND Tidak ada  pertumbuhan  daun  baru THEN Busuk akar Busuk akar Sesuai
7 IF Hewan cabuk merah THEN Cabuk merah pada batang Cabuk merah pada batang Sesuai 8 IF Daun habis THEN Ulat hijau Ulat hijau Sesuai 9 IF Batang lemah AND Daun berlubang-lubang AND Daun menggulung THEN Kutu Daun Ulat Hijau Tidak Sesuai 10 IF Bercak-bercak  pada  daun AND Pucuk daun keriting THEN Jamur Cabuk merah pada batang Tidak Sesuai 4. KESIMPULAN
1. Perancangan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  bonsai menggunakan metode forward chaining berbasis website dilakukan secara berurutan dengan metode waterfall yaitu: menganalisa kebutuhan berupa data hama atau penyakit, data gejala dan  data rule  base .  Membuat  desain  sistem  berupa use  case diagram, flowchart ,  data flow diagram , entity  relationship diagram  dan design  layout .  Proses  penerapan  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dan  menggunakan  database  MySQL.  Melakukan  pengujian sistem dengan metode black box dan beta. Pemeliharaan memperbaiki kesalahan yang tidak ditemukan pada langkah sebelumnya.
2. Pengujian sistem pakar hama dan penyakit pada tanaman bonsai menggunakan 2 pengujian yaitu pengujian black box dan pengujian beta. Dari hasil pengujian black box diperoleh nilai sebesar 97,22%, sedangkan hasil pengujian beta diperoleh nilai sebesar 85.2%.

## 5. SARAN
1. Diharapkan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  ini  dikembangkan  menjadi  aplikasi  berbasis mobile.
2. Diharapkan penggunaan metode selain metode Forward Chaining misalnya Naïve Bayes .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian mengucapkan terima kasih kepada dosen pembimbing yang telah membimbing dan memberi masukan dalam penelitian, sehingga penelitian selesai dengan baik. Kepada Jurnal Algoritme khususnya para review saya ucapkan terima kasih telah merevisi dengan cermat atas artikel  penelitian  ini.  Sehingga  artikel  dapat  terpublikasi  dengan  baik  dan  semoga  bermanfaat untuk penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Autoridad, “Metode Penulisan Laporan KKP,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , Hal. 2013–2015, 2021.
[2] D. Rofifah, “Seni Bonsai,” Pap. Knowl. Towar. a Media Hist. Doc. , No. 2018, Hal. 12– 26,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada:  https://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/729/8/8.  Bab II.pdf.
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 71-81
[3] R. Cucu, “Model Pengembangan Budaya Demokrasi Konstitusional Melalui Pendidikan Kewarganegaraan  Dalam  Perspektif  Pendidikan  Demokrasi  Berbasis  Sekolah:  Studi Kasus di SMA Terpadu Krida Nusantara Kota Bandung,” Hal. 83–97, 2010.
[4] D.  Suardi, “Metode  Penelitian  Metode  Penelitian,”  Metod.  Penelit.  Kualitatif ,  No.  17, Hal.  43,  2017,  [Daring].  Tersedia  pada:  http://repository.unpas.ac.id/30547/5/BAB III.pdf.
[5] N.  Mukhtar  dan  S.  Samsudin, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Dampak  Penggunaan  Softlens Menggunakan Metode Backward Chaining,” J. Buana Inform. , Vol. 6, No. 1, Hal. 21–30, 2015, doi: 10.24002/jbi.v6i1.401.
[6] STEI INDONESIA, “Bab III Metoda Penelitian 3.1.,” Bab III Metod. Penelit. , Vol. Bab III me, Hal. 1–9, 2017.
[7] I. D. Lesmono, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Sepatu Berbasis Website Dengan  Metode  Waterfall,”  Swabumi ,  Vol.  6,  No.  1,  Hal.  55–62,  2018,  doi: 10.31294/swabumi.v6i1.3316.
[8] W. N. Cholifah, Y. Yulianingsih, dan S. M. Sagita, “Pengujian Black Box Testing pada Aplikasi  Action  &  Strategy  Berbasis  Android  Dengan  Teknologi  Phonegap,”  STRING (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  Vol.  3,  No.  2,  Hal.  206,  2018,  doi: 10.30998/string.v3i2.3048.
[9] Rosa  &  Shalahuddin, “Perancangan  Sistem  Informasi  Manajemen  Training  Center Pusfid,” J. Chem. Inf. Model. , Vol. 53, No. 9, Hal. 1689–1699, 2018.
[10]  S.  Masripah,  L.  Ramayanti,  B.  S.  Informatika,  U.  Bina,  S.  Informatika,  dan  B.  Testing, “Penerapan  Pengujian  Alpha  dan  Beta  pada  Aplikasi,” Swabumi ,  Vol.  8,  No.  1,  Hal. 100–105, 2020.