Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No 2,  pp 140 – 147

## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN CABAI BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Nur Alamsyah 1 , Sukirman 2
1,2, Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Islam Makassar, Jl. Perintis Kemerdekaan No.9 Kota Makassar Co Responden Email: nuralamsyah.dty@uim-makassar.ac.id

## Article history
Received   10 Dec 2022 Revised     11 Jan 2023 Accepted  01 Mar 2023 Available online 15 May 2023
Keywords Chili Plant Diseases, Android, ESDLC, Forward Chaining

## Abstract
Bengo  Village  is  one  of  the  areas  in  Bengo  District,  Bone  Regency  with  the cultivation of curly and large red chilies. Diseases that attack chili plants in this area have leaf spot disease, fruit rot, leaf blight, wilting, falling, yellow virus. The expert  system  development  method  uses  the  forward  chaining  method  through Expert System Development Life Cycle (ESDLC) testing. Forward chaining expert system to identify chili plant rot disease and provide information about signs and disturbances, as well as how to maintain through an android application. So that it can help farmers in dealing with chili plant disease attacks.

## Riwayat
Diterima   10 Des 2022 Revisi       11 Jan 2023 Disetujui   01 Mar 2023 Terbit Online 15 Mei 2023
Keywords Penyakit Tanaman Cabai, Android, ESDLC, Forward Chaining

## Abstrak
Desa  Bengo  merupakan  salah  satu  daerah  yang  berada  di  Kecamatan  Bengo Kabupaten  Bone  dengan  budidaya  cabai  merah  keriting  dan  besar.  Penyakit  yang menyerang tanaman cabai daerah ini  memiliki penyakit bercak daun, busuk buah, busuh  daun,  layu,  rebah,  virus  kuning.  Metode  pengembangan  sistem  pakar menggunakan  metode  forward  chaining  melalui  pengujian  Expert  System Development  Life  Cycle  (ESDLC).  Sistem  pakar  forward  chaing  untuk mengidentifikasi penyakit busuk tanaman cabai dan menyediakan informasi tentang tanda-tanda dan gangguan, serta cara memelihara melalui aplikasi android. Sehingga dapat membantu para petani dalam mengatasi serangan penyakit tanaman cabai.

## PENDAHULUAN
Tanaman  cabai  merupakan  salah  satu tanaman hortikultura utama di Indonesia. Cabai rawit  merupakan  salah  satu  dari  berbagai varietas tanaman cabai yang ditanam (Capsicum frutescens L) (Siahaan et al., 2018). Baik dataran tinggi maupun dataran rendah dapat dimanfaatkan  untuk  budidaya  cabai  rawit  (C. frutescens  L)  (Ulya  et  al.,  2020).  Salah  satu keunggulan cabai rawit (C. frutescens L.) adalah potensinya  untuk  sifat  antioksidannya  dengan adanya  beberapa  komponen  seperti  bioaktif capsaicin, phenol, kadar vitamin C dan flavonoid yang tinggi. (Kusnadi et al., 2019).
Cabai  merupakan  komoditas  pertanian yang selalu dibutuhkan dalam kehidupan sehari- hari.  Tidak  adanya  barang  substitusi  cabai sebagai  produk  hortikultura  membuat  nilai ekonomi produk hortikultura ini memiliki harga yang tinggi (Prihatiningrum et al., 2021). Untuk
memenuhi  kebutuhan  pangan  tersebut,  manusia selalu  berupaya  membudidayakan  berbagai tanaman  pertanian.  Dalam  upaya  pemenuhan kebutuhan pangan (Hasibuan, 2020).
Hambatan  utama  untuk  menghasilkan cabai  dengan  kualitas  dan  kuantitas  yang memadai adalah penyakit. Patogen yang berbeda, termasuk  bakteri,  nematoda,  virus,  jamur, oomycetes  juga  dapat  menyebabkan  penyakit pada  tanaman  cabai  (Ramadhani  et  al.,  2021). Selain  itu,  salah  penyakit  busuk phytophthora capsici adalah  hambatan  utama  untuk  tanaman cabai di dunia. Sehingga penyebab gejala busuk pada batang. Selain itu, penyakit ini menimbulkan gejala busuk buah, busuk akar dan daun busuk (Barchenger et al., 2018).
Penyebab  terjadinya  penurunan  produksi karena  adanya  permasalahan  dalam  teknis kegiatan  budidaya  cabai  merah  dan  salah  satu
Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No 2,  pp 140 – 147
E ISSN : 2722-2713
permasalahan  teknis  yang  menjadi  penyebab menurunnya  produktivitas  tanaman  cabai  yaitu adanya serangan Organisme Penganggu Tanaman (OPT) (Wulandari et al., 2020). Sistem yang  memiliki  keahlian  adalah  yang  bertujuan untuk mentransfer pengetahuan tentang komputer  dan  manusia  sehingga  mereka  dapat memecahkan masalah yang biasa dilakukan oleh para ahli (Fauzi, 2016). Untuk menentukan saran yang  diberikan,  pengetahuan  seorang  pakar dapat  dikumpulkan  dan  disimpan  oleh  sistem pakar  sebagai  dasar  pengetahuan  (Sila  & Sopialena, 2016).
Penelitian  terdahulu  tentang  identifikasi 14 varietas penyakit kedelai yang berbeda. Sulit bagi  petani  untuk  mengendalikan  hama  dan penyakit  tanaman  ketika  mereka  tidak  terbiasa dengan varietas mereka. Penelitian ini mengevaluasi  94 tanda  penyakit  di  semua tahap  pertumbuhan,  dan berbagai  kriteria untuk  mendeteksi  penyakit,  yang  dibagi  dari empat tahap perkembangan kedelai (kecambah, tanaman muda, tanaman dewasa, dan biji). Hasil yang didapatkan yaitu tanpa perlu berkonsultasi dengan profesional, petani dapat memanfaatkan teknologi berbasis android untuk mengidentifikasi  jenis  penyakit  kedelai  kapan saja,  di  mana  saja,  dan  tanpa  memerlukan komputer  atau  koneksi  internet  (Astuti  et  al., 2016).
Penelitian  terdahulu  mengenai  penyakit tanaman  tomat  yang  membutuhkan  spesialis untuk  menghasilkan  diagnosis  yang  benar. Namun mengingat waktu yang singkat seorang ahli  harus  memberikan  saran  kepada  petani, serta  tenaga  ahli  pertanian  sangat  sedikit dibandingkan  dengan  jumlah  petani  yang bekerja.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  sistem untuk  mendiagnosis  penyakit  tanaman-tomat berdasarkan  Visual  Prolog  dapat  digunakan sebagai  pengganti  oleh  pasien  dari  pada melakukan konsultasi untuk menentukan kondisi  berdasarkan  gejala  yang  muncul (Nurdiawan et al., 2016).
Penelitian
selanjutnya dengan menggunakan  teknik  Dempster  Shafer  and Forward  Chaining  berbasis  web,  sistem  pakar dapat  mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman cabai.  Hasil  yang  didapatkan  yaitu  mampu mengenali 7 penyakit tanaman cabai berdasarkan  keahlian  3  tenaga  ahli  dan  hasil perhitungan  sesuai  dengan  hasil  perhitungan manual melalui pengujian yang akurat, sehingga tingkat  akurasi  akhirnya  menjadi  90,00%, 96,67% (Laely et al., 2020).
Penelitian  terdahulu  tentang  desain antarmuka untuk sistem pakar dalam
mendiagnosis  penyakit  cabai  menggunakan pemrograman  ekstrim.  Hasil  yang  didapatkan yaitu aplikasi sistem pakar ini dapat memabantu petani cabai  mengidentifikasi tanda  dan  bentuk penyakit  tanaman  cabai  dengan  memberikan informasi  tentang  definisi,  pengobatan,  dan pencegahan. (Farid Fitriyadi et al., 2020).
Sedangkan  penelitian  lainnya  tentang metode forward chaining dapat digunakan untuk mendiagnosis  masalah  kulit  dengan  sistem pakar,  begitu  juga  bagi  dokter  spsesialis puskesmas  untuk  menangani  pasien  yang berkonsultasi  penyakit  kulit.  Hasil  yang didapatkan yaitu konsultasi penyakit kulit dapat diberikan secara efektif oleh sistem pakar, serta menjelaskan  kondisinya,  tanda-tandanya,  dan kemungkinan  perawatannya.  (Trianasari  et  al., 2018).
Desa  Bengo  bertempat  tinggal  di Kecamatan Bengo dan merupakan salah satu kawasan  perkebunan  di  Kabutan  Bone. Kacang  panjang,  kacang  hijau,  mentimun, tomat,  dan  cabai  adalah  beberapa  sayuran yang  umum  ditanam  di  sini.  Cabai  merah keriting yang besar merupakan varietas yang paling  populer  ditanam  dalam  budidaya cabai,  yang  dilakukan  secara  monokultur. Penyakit  yang  menyerang  pada  tanaman  di daerah  ini  yaitu:  penyakit  bercak  daun,  busuk buah, busuh daun, layu, rebah, virus kuning.
Untuk mengatasi penyakit pada tanaman cabai,  maka  para  petani  membutuhkan  seorang profesional  yang  berpengetahuan  luas  dengan pengalaman  untuk  sampai  pada  diagnosis  yang benar.  Sistem  pakar  yang  digunakan  adalah forward  chaining sebagai  alternatif  untuk memecahkan  permasalahan  sehingga  dapat mendiagnosa  penyakit  busuk  pada  tanaman cabai, dengan harapan termasuk rincian tentang tanda-tanda  penyakit,  gejala,  dan  pilihan pengobatan  melalui  aplikasi  android,  sehingga membantu meningkatkan produksi tanaman dan mengurangi kegagalan panen.

## METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengembangan System

## Penelitian  ini  menggunakan  metode
Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC). Dimana pendekatan tradisional akan digunakan  untuk  membuat  sistem  pakar. Forward  Chaining adalah algoritma  inferensi yang  digunakan  untuk  penelusuran  ke  depan
Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No 2,  pp 140 – 147
atau  tracing  yang  diawali  dengan  kumpulan informasi  yang  ditemukan  dalam  penelitian melalui  aturan-aturan  yang  secara  khusus sesuai dugaan ( hipotesis ) yang akan mengarah pada sebuah keputusan bahwa telah dicapainya (Putri  &  Sidiq,  2020).  Adapun  tahapan pembuatan sistem pakar adalah menggunakan pendekatan ESDLC pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahap pengembangan sistem pakar
1. Penilaian :
- Identifikasi masalah
- Menjelaskan  tujuan  dan  keseluruhan sistem
- Menkonfirmasikan kompatibilitas sistem pakar dengan masalah tersebut.
2. Akuisisi pengetahuan :
- Memastikan sumber informasi
- Memperoleh  informasi  tentang  topik pembahasan.
- Mengadakan diskusi dengan spesialis
3. Desain Sistem :
- Membuat konsep desain
- Memilih rencana pengembangan.
- Menentukan  bahasa  pemrograman yang digunakan
4. Pengujian  saat  ini  digunakan  untuk mengevaluasi dan mengubah pengetahuan sistem.
5. Membuat  diagram  dan  kamus  pengguna dalam  dokumen  yang  bermanfaat  bagi pengguna.
6. Pemeliharaan adalah melakukan
perawatan  atau maintenance terhadap sistem yang telah dibuat.
2.2 Flowchart Penelitian Menggambarkan keterkaitan aliran- aliran  penelitian  sebuah  sistem  secara  umum, seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Flowchart aplikasi

## 2.3 Context Diagram
Konteks Diagram menjelaskan hubungan antara input sistem, output, dan entitas eksternal yang  dibangun.  Sebuah  lingkaran  tunggal mewakili seluruh sistem dalam konteks diagram yang akan dibangun pada gambar 3.
Gambar 3. Context diagram

## 2.4 Usecase Diagram
Perancangan usecase  diagram sistem yang diusulkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Usecase diagram

## 2.5 Interface Diagram
Perancangan  tampilan  halaman  pilih gejala  Pada  tampilan  ini  terdapat  pemilihan gejala dan  akan diseleksi sesuai dengan gejala yang menyerang tanaman cabai, dihalaman ini juga terdapat tombol diagnosa untuk menampilkan hasil diagnosa dan juga terdapat pop  up berupa  konfirmasi  pemilihan  ulang ketika  gejala  tidak  menemukan  hasil    Pada gambar 5.
Gambar 5 Rancangan tampilan pilih gejala dan hasil diagnosa

## 2.6 Pohon Keputusan
Berdasarkan  metode  yang  digunakan dalam merancang aplikasi ini, maka didapatlah pohon keputusan gejala penyakit tanaman dan pengobatan  penyakit  tanaman  cabai  sebagai bentuk  metode forward  chaining dalam perancangan sistem pada gambar 6.
Gambar 6 Pohon keputusan penyakit tanaman cabai dan pengendalian penyakit

## 2.7 Perancangan Sistem Pakar
Penulisan aturan berupa pernyataan IF
(premis)  dan THEN (kesimpulan)  digunakan untuk  membangun  sistem  pakar  ini.  Struktur pernyataannya  adalah IF (gejala), THEN karena dalam perancangan basis pengetahuan sistem  pakar,  premisnya  adalah  gejala  dan kesimpulannya  adalah  diagnosis  penyakit ( disease  diagnosis ).  Aturan  sistem  pakar  ini yang  memiliki  banyak  gejala,  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Perancangan sistem pakar No. Rule Gejala dan Penyakit Objek 1 if and then Timbulnya bercak putih pada permukaan tubuh dengan insang. Menggosok  berulang- ulang  badannya  pada dinding  atau  dasar kolam is true is true
bintik  putih  (white spot) 2. if and then Sering menggosok tubuhnya  ke  kolam atau dinding. Warna tubuh kusam Ikan terlihat lemas is true is true 3. if and then Perut ikan menggembung Luka  pada  tubuh  ikan Aeronomas hydrophilla Pangkal sirip bengkak is true is true 4. if and and and then Luka pada tubuh ikan Terdapat lapisan putih/bintik-bintik putih Gerakan renang melambat Ikan sering mengambang vertikal Cotton wall disease is true is true is true is true 5. if and and then Bercak kuning disekitar  tulang  daun is true Pucuk  daun  berubah jadi  kuning  jelas is true Daun mengkerut berwarna  kuning is true Penyakit  virus  kuning is true Daun 6. if and and then Tanaman layu keseluruhan is true Anak tulang daun menguning is true Jaringan akar dan batang berwarna coklat is true Tanaman  jadi  kerdil atau  susah  tumbuh is true Batang 7. if and and then Luka coklat dipangkal batang Bibit cabai tidak tumbuh subur Benih yang ditaburkan tiba-tiba mati Penyakit rebah kecamba Batang

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengembangan Sistem Pakar
Desain  sistem  aplikasi  dimaksudkan untuk  membangun  atau  membuat  sistem  yang efektif  dengan  langkah-langkah  operasional prosedur dan pemrosesan data sebagai pendukung sistem.
Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No 2,  pp 140 – 147 E ISSN : 2722-2713

## 3.1.1 Tampilan Flashscreen
Tampilan flashscreen adalah  tampilan yang awalnya muncul ketika membuka aplikasi dan akan secara otomatis berpindah ke halaman utama dalam waktu dua detik pada gambar 7.
Gambar 7. Flashscreen
3.1.2 Halaman Menu  Pilihan Gejala Penyakit
Pada  halaman  user,  akan  memilih gejalah penyakit dan diagnosa. Namun apabila tidak  menemukan  hasil  maka  sistem  pakar akan menampilkan konfirmasi “ tidak menemukan hasil silahkan pilih ulang gejala” pada gambar 8.

## Gambar 8 Halaman menu pilih gejala penyakit
3.1.3 Halaman Hasil Diagnosa Penyakit
Halaman  hasil  diagnosa  penyakit merupakan hasil dari diagnosa yang sebelumnya  telah  dilakukan. User akan memilih  beberapa  gejala  penyakit  yang kemudian  didiagnosa  secara  otomatis  oleh sistem pakar, serta halaman ini menampilkan kemungkinan  penyakit  yang  menyerang tanaman  cabai  dan  menyediakan  obat  saat terserang penyakit tersebut pada gambar 9.

## Gambar 9 Hasil diagnosa penyakit

## 3.2 Daftar Gejala Penyakit
Daftar gejala penyakit secara keseluruhan pada tanaman cabai pada tabel 2. Tabel 2 Daftar gejala penyakit tanaman cabai Kode Gejala Nama Gejala Penyakit GP1 Terdapat bercak kecil bulat didaun GP2 Bercak Daun mengering ± 0,5 cm GP3 Titik-titik  daun  berwarna  putih  pucat dengan tepi gelap GP4 Daun menguning GP5 Bercak kecil didaun bagian bawah GP6 Bercak coklat dengan lingkaran sepusat GP7 Terdapat bercak  berwarna  kelabu-hitam terlihat diatas bercak GP8 Bercak coklat kehitaman pada permukaan buah GP9 Terdapat bercak yang lunak pada bagian buah GP10 Buah terlihat mengkilap GP11 Buah kering dan keriput GP12 Kulit buah kering seperti jerami padi GP13 Bercak  kebasah-basahan  pada  bagian tengah buah atau tepian daun GP14 Bagain bercak melebar berwarna coklat GP15 Terdapat  bercak  hijau  dikelilingi  hitam kelabu GP16 Tanaman layu keseluruhan GP17 Anak tulang daun menguning GP18 Jaringan  akar  dan  batang  berwarna coklat
Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No 2,  pp 140 – 147
GP19 Tanaman jadi kerdil atau susah tumbuh GP20 Luka coklat dipangkal batang GP21 Bibit cabai tidak tumbuh subur GP22 Benih yang ditaburkan tiba-tiba mati GP23 Bercak kuning disekitar tulang daun GP24 Pucuk daun berubah jadi kuning jelas GP25 Daun mengkerut berwarna kuning

## 3.3 Daftar Penyakit Tanaman Cabai
Dafar  jenis  penyakit  secara  keseluruhan tanaman cabai pada tabel 3. Tabel 3. Nama penyakit tanaman cabai Kode Penyakit Nama Penyakit Objek P1 Penyakit bercak daun (serkospora) Daun P2 Penyakit bercak daun (Alternaria) Daun P3 Penyakit  Busuk  Daun (Fitoftora) Daun P4 Penyakit busuk buah (antraknosa) Buah P5 Penyakit layu (pusarium) Batang P6 Penyakit rebah kecamba Batang P7 Penyakit virus kuning Daun 3.4 Pencegahan dan Pengobatan Penyakit Tanaman Cabai
Pencegahan  dan  pengobatan  penyakit tanaman cabai pada tabel 4. Tabel 4. Pencegahan dan penanggulangan penyakit tanaman cabai No Nama Penyakit Pencegahan dan Pengobatan 1. Penyakit bercak  daun (cerkospora) a. Pemupukan berimbang yang  meliputi  per  hektar, 20-30  ton  pupuk  organik bersama  dengan  TSP  100- 150 kg, ZA 450-500 kg, dan urea 150-200 kg, dan  KCL 100–150 kg per hektar.. b. Penggunaan jerami di dataran  rendah  dan  mulsa plastik  perak  di  tengah dataran tinggi akan mengurangi serangan penyakit  busuk  tanah  dan bercak,  khususnya  selama musim hujan. c. Infeksi bercak daun Fungisida difenokonazol (Score  ®  250  EC  pada konsentrasi 0,5 ml/l) digunakan untuk mengendalikan  Cercospora capsici. Interval penyemprotan 7 hari. d. Disarankan untuk menggunakan  nosel  kipas yang mendistribusikan tetesan semprotan berkabut secara merata untuk mengurangi penggunaan insektisida (sekitar 30%). 2. Penyakit bercak  daun (Alternaria) a. Pengendaliannya dengan cara penyemprotan menggunakan fungisida secara berselang-seling. 3. Penyakit busuk  buah (Antraknosa) a. Pemupukan berimbang yang  meliputi  per  hektar,
20-30  ton  pupuk  organik bersama  dengan  TSP  100– 150  kg,  KCL  100–150  kg, ZA  450–500  kg,  dan  urea 150–200 kg per hektar. b. Di dataran tinggi, tumpangsari  cabai  dapat meningkatkan  hasil  panen dan  mengurangi  serangan serangga dan penyakit. c. Penurunan serangan antraknosa dan  penyakit tanah  lainnya  khususnya pada  musim  hujan  dengan menggunakan  jerami  di dataran  rendah  dan  mulsa plastik perak di perbukitan. d. Disarankan untuk menggunakan  nosel  kipas yang mendistribusikan tetesan semprotan berkabut secara merata untuk mengurangi penggunaan insektisida (sekitar 30%). 4. Penyakit busuk buah/daun (fitoftora) a. Pemupukan berimbang, yang  meliputi  per  hektar,
20-30  ton  pupuk  organik bersama  dengan  TSP  100– 150  kg,  KCL  100–150  kg, ZA  450–500  kg,  dan  urea 150–200 kg per hektar. b. Penggunaan jerami di dataran  rendah  dan  mulsa plastik perak dataran tinggi menurunkan serangan penyakit,  terutama  selama musim hujan. c. Tanaman yang baru terinfeksi  dikeluarkan  dari dan  diganti  dengan  yang sehat.
Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No 2,  pp 140 – 147
E ISSN : 2722-2713 d. Metall-M 4 fungisida
keseluruhan  persen  +  64 Mancozeb  persen  (Gold MZ  ®  4/64  WP  Ridomil) pada  konsentrasi  air  3  g/l, dalam  aplikasi  alternatif menggunakan fungisida kontak seperti chlorotalonyl (500  F  Daconil®,  2  g/l), dapat mengendalikan patogen Phytophthora capsici.  Hingga  empat  kali per musim, fungisida sistemik diterapkan.. e. Disarankan untuk menggunakan  nosel  kipas yang mendistribusikan tetesan semprotan berkabut secara merata untuk mengurangi penggunaan insektisida (sekitar 30%). 5. Penyakit layu (pusarium) a. Berikan  tanah  kapur  untuk membuatnya dapat diterima dan bebas basa.
b. Menjagaa  agar  bedengan bebas dari genangan air dan biarkan biji cabai terendam dalam  larutan  selama  10 menit. 6. Penyakit rebah kecamba
a. Bibit  yang  terserang  harus dicabut dan dimusnahkan. b. Naungan pembibitan secara bertahap dihilangkan untuk membiarkan matahari masuk  dan  memperkuat tanaman. c. Penggunaan fungisida spesifik dengan batas  dosis terendah. 7. Penyakit virus  kuning (gemini) a. Memanfaatkan  pemangsa yang  bermusuhan  untuk menekan serangga pembawa  virus  berwarna kuning, terutama lalat putih, digunakan zat alami, seperti jamur patogen serangga Beauveria bassiana  dan  Verticillium lecanii atau serangga Menochilus sexmaculatus. b. Budidaya  berbagai  jenis antara lain cabai rawit. c. Menjaga kebersihan lingkungan, memberikan perhatian khusus pada tanaman inang seperti gulma kancing, terong, dan ciplukan. d. Pupuk ekstra untuk meningkatkan  pertahanan tanaman agar tanaman tetap berproduksi  meski  virus
kuning menyerangnya.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan tentang  penggunaan  sistem  pakar  berbasis android  untuk  mendiagnosis  penyakit  cabai menggunakan  metode  forward  chaining,  maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Mengembangkan  aplikasi  menggunakan ide  sistem  pakar  berbasis  android  dalam mendiagnosa  tanaman  cabai,  mampu membantu  petani  cabai  dalam  mengatasi serangan  penyakit  tanaman  cabai  di  Desa Bengo Kecamatan Bengo Kabupaten Bone.
2. Pengujian  dan  penerapan  sistem  pakar forward  chaining  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman cabai, melalui pencegahan dan pengendalian  penyakit  cabai , dimana fungsional menu aplikasi berfungsi dengan baik untuk mendiagnosa penyakit tanaman cabai.

## SARAN
Adapun  saran  berdasarkan  penelitian perancangan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit pada tanaman cabai yaitu:
1. Diharapkan  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat didaftarkan  pada google playstore untuk mempermudah pengguna dalam mengunduh aplikasi sistem pakar yang berbasis android.
2. Penggunaan aplikasi ini berguna bagi petani sehingga  dapat  memantau  tanaman  cabai dan mengurangi potensi gagal panen.

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti, I. P., Hermadi, I., Buono, A., & Mutaqin, K. H. (2016). Design of an Expert System for Controlling Soybean Diseases . August 2015 , 117–130.
Barchenger, D. W., Lamour, K. H., & Bosland, P. W. (2018). Challenges and strategies for breeding  resistance  in  Capsicum  annuum to the multifarious pathogen, Phytophthora capsici. Frontiers  in  Plant  Science , 9 (May),
1–16. https://doi.org/10.3389/fpls.2018.00628
Farid  Fitriyadi,  Tino  Feri  Efendi,  &  Moh.
Erkamim.  (2020).  Perancangan  Interface
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Cabai dengan Metode
Extreme Programming  (XP). Jurnal  Informatika, Komputer  Dan  Bisnis  (JIKOBIS) , 1 (01), 039–047. https://doi.org/10.29040/jikobis.v1i01.13
Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No 2,  pp 140 – 147
Fauzi, A. (2016). Penerapan Forward Chaining Dalam Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit  Pada  Anak. Techno  Xplore : Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi
Informasi , 1 (1), 11–16. https://doi.org/10.36805/technoxplore.v1i
1.7
Hasibuan,  S.  (2020).  Pengendalian  terpadu hama  pada  tanaman  cabai  (capsicum annum l) dengan menggunakan perangkap fluorense  dan  berbagai  perangkap  warna.
Jurnal HPT , 1 (2), 1022–1033.
Kusnadi, J., Andayani, D. W., Zubaidah, E., &
Arumingtyas, E. L. (2019). EKSTRAKSI SENYAWA BIOAKTIF CABAI RAWIT (CAPSICUM FRUTESCENS L.) MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI GELOMBANG ULTRASONIK  Extraction  of  Bioactive
Compound  in  Chilli  Pepper  (Capsicum frutescens  L.)  with  Ultrasonic  Asissted Extraction  Methods. Jurnal  Teknologi Pertanian , 20 (2), 79–84.
Laely,  M.,  Wijaya,  I.  G.  P.  S.,  &  Aranta,  A. (2020). Sistem Pakar Diagnosis Tanaman Cabai  dengan  Metode  Forward  Chaining dan  Dempster  Shafer. Jurnal  Teknologi Informasi,  Komputer,  Dan  Aplikasinya (JTIKA ) , 2 (2), 268–279. https://doi.org/10.29303/jtika.v2i2.118
Liesnaningsih,  L.,  Kasoni,  D.,  &  Djamaludin,
D.  (2022).  Prototype  Robot  Penyemprot Disinfektan  Dengan  Metode  Research And Development. JIKA (Jurnal Informatika) , 6 (2), 135. https://doi.org/10.31000/jika.v6i2.5914
Nurdiawan,  H.,  Destiani,  D.,  Fatimah,  S., Tinggi,  S.,  Garut,  T.,  &  Chaining,  F.
(2016).  PENGEMBANGAN  SISTEM PAKAR DIAGNOSIS. Jurnal STT-Garut , 13 (1), 114–121.
Permana, A. A., Perdana, A. T., & Ramadhan, Y. E. (2022).  Mobile  Educational  Game  of  Animal Guess  in  Android  Platform. JIKA  (Jurnal
Informatika) , 6 (3), 317–323.
https://doi.org/10.31000/jika.v6i3.6811
Prihatiningrum,  C.,  Nafi’udin,  A.  F.,  & Habibullah, M. (2021). Identifikasi Teknik  Pengendalian  Hama  Penyakit Tanaman  Cabai  di  Desa  Kebonlegi Kecamatan Kaliangkrik Kabupaten
Magelang. Jurnal  Pertanian  Cemara ,
18 (1),
19–24. https://doi.org/10.24929/fp.v18i1.1130
Putri,  D.  I.,  &  Sidiq,  P.  (2020).  Perancangan Expert  System  Development  Life  Cycle.
JOEAI:  Journal  of  Education  and Instruction , 3 , 322–331. https://journal.ipm2kpe.or.id/index.php/JO EAI/article/view/1769 Ramadhani,  S.  I.,  Masruni,  Y.,  &  Aidawati,  N. (2021). Membangun Sinergi antar Perguruan  Tinggi  dan  Industri  Pertanian dalam  Rangka  Implementasi  Merdeka
Belajar Kampus Merdeka. Seminar Nasional Dalam Rangka Dies Natalis Ke- 45 UNS Tahun 2021 , 5 (1), 245–252.
Siahaan,  C.  D.,  Sitawati,  S.,  &  ...  (2018).  Uji efektifitas  pupuk  hayati  pada  tanaman cabai  rawit  (Capsicum  frutescens  L.). … Produksi  Tanaman , 6 (9),  2053–2061. http://protan.studentjournal.ub.ac.id/index. php/protan/article/view/879
Sila,  S.,  &  Sopialena.  (2016).  Perkembangan Penyakit  dan  Produksi  Tanaman  Cabai  ( Capsicum frutescens ) dan Colletotrichum capsici  (  Syamsuddin  ,  tanaman. Jurnal AGRIFOR , 15 (1), 117–130.
Trianasari,  A.,  Kom,  S.,  &  Nanang,  H.  (2018). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit Menggunakan  Metode  Forward  Chaining Berbasis  Web. Jurnal  Esensi  Infokom ,
2 (1), 64–72.
Ulya, H., Darmanti, S., & Ferniah, R. S. (2020). Pertumbuhan Daun Tanaman Cabai (Capsicum  annuum  L.)  yang  Diinfeksi Fusarium oxysporum pada Umur Tanaman yang Berbeda. Jurnal Akademika Biologi ,
9 (1), 1–6.
Wulandari,  T.  N.,  Saridewi,  T.  R.,  &  Dayat.
(2020).  Peningkatan  Kapasitas  Petani
Dalam Pengendalian Oorganisme Pengganggu  Tanaman  Pada  Budidaya Cabai  Merah  Di  Kecamatan  Tugumulyo
Kabupaten  Musi  RawasS. Jurnal  Inovasi Peneliitian , 1 (3), 647–658.