## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3096

## Penerapan Metode Forward Chaining dan Naïve Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kakao
Hilman Hadi, Ucuk Darusalam, Andrianingsih *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Infomatika, Prodi Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 hilmanhadi27@gmail.com, 2 ucuk.darusalam@civitas.unas.ac.id, 3,* andrianingsih@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: andrianingsih@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Kakao adalah satu dari sekian banyak hasil perkebunan diIndonesia yang mempunyani nilai ekonomi yang cukup besar,  dan  memiliki  lahan  perkebunan  serta  produksinya  tiap  tahun  mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan. Kurangnya  tenaga  ahli  penyuluh  pertanian  dalam  memberikan  pengarahan,  pembinaan,  dan  penyuluhan  informasi  tentang perkembangan  penyakit  tanaman  kakao  yang  dihadapi  oleh  para  pembudidaya  tanaman  tersebut,  dapat  membawa  dampak bagi pembudidayanya. Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah metode forward chaining dan naïve bayes. Sistem ini diharapkan  dapat  berguna  untuk  user  dalam  melakukan  pendiagnosaan  penyakit  kakao  secara  mandiri,  tentu  saja  dengan mudah  dan  efisien  tanpa  harus  memerlukan  tenaga  ahli  dibidangnya,  dengan  mengacu  pada  hasil  dan  pembahasan  yang dilakukan, tingkat keakuratan dari sistem ini memiliki nilai akurasi sekitar 95% dalam melakukan pendiagnosaannya.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Forward Chaining; Naive Bayes; Penyakit Tanaman Kakao; Berbasis Web
Abstract− Cocoa  is  one  of  the  many  plantation  products  in  Indonesia  which  has  considerable  economic  value,  and  has plantation  land  and  its  production  each  year  has  increased  significantly.  The  lack  of  agricultural  extension  experts  in providing  direction,  guidance,  and  information  dissemination  about  the  development  of  cocoa  plant  diseases  faced  by  the cultivators of these plants can have an impact on the cultivators. The method used in this research is the forward chaining and naïve  Bayes  method.  This  system  is  expected  to  be  useful  for users  in  diagnosing  cocoa  diseases  independently, of  course easily  and  efficiently  without  having  to  require  experts  in  their  fields,  with  reference  to  the  results  and  discussions  carried out, the accuracy of this system has an accuracy value of about 95% in carrying out the diagnosis.
Keywords : Expert System; Forward Chaining; Naïve Bayes; Cocoa Plant Diseases; Web Based

## 1. PENDAHULUAN
Semakin berkembangya teknologi dari hari kehari dimana hal tesebut tentunya memiliki manfaat yang besar bagi dunia  usaha,  salah  satu  manfaatnya  yaitu  digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk  melakukan  sesuatu,  teknologi komputer  dapat  dimanfaatkan  oleh  instansi  pemerintah  maupun  perusahaan  untuk  memajukan  perusahaan mereka masing-masing dengan cara meningkatkan efisiensi dalam pekerjaan setiap individunya[1].
Didunia perbisnisan teknologi sangat diperlukan guna mempermudah suatu pekerjaan, sistem pakar pun juga ikut dalam perkembangannya untuk dipakai dimacam-macam bidang[2], antara lain dalam bidang  pangan. Salah  satu  contoh  kegunaan  dari  sistem  pakar  dalam  bidang  pangan  adalah  mempermudah  petani  untuk mendeteksi  penyakit  yang  dialami  pada  tanaman  yang  dibudidanya[3],  sehingga  dapat  mendeteksi  sedini mungkin  tentang  penyakit  yang  dialami  oleh  tanaman  tersebut  dan  juga  dapat  mengetahui  cara  mengatasi masalah tersebut dengan cepat dan akurat tanpa harus menunggu lama orang yang ahli dalam bidang tersebut[4].
Ada  bermacam-macam  hama  penyakit  yang  dapat  menjangkiti  tanaman  kakao  tentu  saja  hal  tersebut dapat  menimbulkan  kerugian  bagi  pembudidayanya[5],  Pengidentifikasian  hama  penyakit  dari  tanaman  kakao diharuskan  secepat  mungkin  dilakukan  secara  tepat  sasaran  dan  cepat,  apabila  tidak  penyakit  dari  tanaman tersebut  dapat  dengan  cepat  menjalar  ke  tanaman  lainnya  diseluruh  area  pekebunan[6].  Apabila  pembudidaya dapat  dengan  mudah  mendeteksi  penyakit  tersebut  maka  akan  lebih  mudah  pula  penanganannya,  begitu  pula sebaliknya apabila pembudidaya terlambat mengetahui masalahdan harus menunggu terlebih seseorang yang ahli dibidang tersebut dapat berakibat fatal[7].
Sistem  pakar  untuk  melakukan  pendiagnosaan  penyakit  dari  tanaman  kakao  ini  menggunakan  metode forward  chaining  dan  naïve  bayes  yang  dikembangkan  berbasis  website,  dapat  digunakan  oleh  pembudidaya tanaman  kakao  dan  user  lainnya  secara  gratis,  dimaksudkan  untuk  membantu  pembudidaya  tanaman  kakao dalam melakukan pendiagnosaan penyakit tanaman kakao tersebut sehingga dapat mengurangi dampak kerugian yang dialami[8].
Berdasarkan  studi  referensi  yang  dilakukan,  ada  beberapa  penelitian  terkait  penggunaan  metode  naïve bayes  untuk  mendiagnosa  penyakit  berbagai  tanaman  antara  lain  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ahmad Syarifudin dkk ditahun 2018. Penelitian tersebut tentang pendiagnosaan penyakit tanaman jagung menggunakan teori  naïve  bayes  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  sistem  sebesar  96%[9].  Penelitian  selanjutnya  yang dilakukan oleh Ali Syahrawardi dkk ditahun 2018, penelitian tersebut membahas pendiagnosaan hama penyakit tanaman  sedap  malam  mengunakan  metode  naïve  bayes  dan  memiliki  tingkat  keakuratan  sebesar  86,67%[10]. Penelitian ketiga yang dilakukan oleh Mohammad Syarif dkk yang dilakukan pada tahun 2017, yaitu mendeteksi penyakit tanaman jagung pula memiliki hasil kecocokan sebesar 18 dari 30 kasus percobaan yang dilakukan[11]. Selanjutnya ada penelitian Acihmah dkk pada tahun 2017, disitu tertulis bahwa tingkat keakuratan dari aplikasi yang  dibuat  sekitar  92,25%  untuk  mendeteksi  penyakit  dari  tanaman  tanaman  kelapa  sawit[12].  Kemudian  ke

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3096
Submitted: 29/06/2021 ; Accepted: 10/07/2021 ; Published: 31/07/2021
penelitian  selanjutnya  tentang  pendiagnosaan  tanaman  cengkeh  yang  dilakukan  oleh  Adrianto  Setiawan  tahun 2018, hasil yang didapatkan dari pengujian tersebut akurasi sistem sekitar 93%[13]. Terakhir, ada penilitian dari Paul  Manason  tahun  2018,  tentang  diagnosa  penyakit  gigi  dengan  menggunakan  30  data  uji  ia  memperoleh sekitar 93,3% tingkat akurasi[14]. Berdasarkan tinjauan penelitian tersebut, penelitian ini juga diharapkan dapat berguna  untuk user  dalam  melakukan  pendiagnosaan  penyakit  kakao  secara  mandiri,  tentu  saja  dengan  mudah dan efisien tanpa harus memerlukan tenaga ahli dibidangnya[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
a. Melakukan Perencanaan
Ini  merupakan  tahap  awal  yang  dilakukan  dalam  penelitian,  hal  yang  dilakukan  yaitu  mencari  dan mengidentifikasi masalah yang akan diteliti.
b. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan    studi  kepustakaan,  yaitu  merupakan  salah  satu  teknik  pengumpulan  data  dengan mencari  teori-teori  yang  telah  dikembangkan  dalam  bidang  ilmu  yang  berhubungan  dengan  pembuatan aplikasi  serta  melakukan  referensi  dengan  buku-buku  yang  berkaitan  dengan  masalah  yang  diangkat  dan eksplorasi  internet,  yaitu  dengan  cara  membuka  situs-situs  yang  berhubungan  dengan  tema  yang  diangkat dalam penelitian ini serta mencari jurnal-jurnal refrensi yang berhubungan dengan penelitian ini.
c. Melakukan Implementasi Melakukan penghitungan dan menerapkan metode yang dipakai kedalam aplikasi yang dibuat.

## 2.2 Sistem Pakar
Definisi  Sistem  pakar  itu  sendiri  murupakan  suatu  sistem  program  komputer  yang  memilki  ilmu  pengetahuan dari  satu  atau  beberapa  pakar  dalam  bidangnya  masing-masing.  Sistem  pakar  adalah  satu  dari  sekian  banyak cabang Artificial Intelligence (AI), sistem pakar menggunakan pengetahuan yang dimiliki pakar dan dimasukkan ke dalam komputer untuk membantu orang yang tidak memiliki kompetensi dibidangnya dalam melakukan suatu kegiatan agar mempermudah orang tersebut tanpa memerlukan seorang tenaga ahli[16].

## 2.3 Forward Chaining
Metode Forward  Chaining adalah  suatu  metode  pencarian/penarikan  kesimpulan  berdasarkan  data  atau  fakta yang  ada,  pencarian  dimulai  dari  fakta-fakta  yang  ada,  kemudian  bergerak  maju  melalui  premis-premis  untuk menarik  kesimpulan.  Maka  dari  itu  sistem  kerja  dari  metode  tersebut  yaitu  memberikan  suatu  informasi  yang bisa disebut [IF] dan memperoleh hasil yang diinginkan atau disebut [THEN][17].

## Gambar 1. Proses Forward Chaining
Gambar  di  atas  merupakan  alur  bagaimana  terjadinya  proses  dari  metode  forward  chaining  mulai  dari obeservasi hingga didapatkannya kesimpulan.

## 2.4 Naïve Bayes
Metode Naive Bayes adalah metode untuk menghitung peluang terjadinya suatu peristiwa berdasarkan efek yang diperoleh  dari  pengamatan.  Probabilitas  Bayes  adalah  metode  menggunakan  rumus  formula  Bayes  untuk mengatasi ketidakpastian data[16], yang dinyatakan sebagai:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻)∗𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)
(1)
Dimana: H : hipótesis data
E
: data class yang belum diketahui P(H | E)  : probabilitas hipotesis H atas kondisi evidence E. P(E | H)  : probabilitas munculnya nilai evidence E apabila hipótesis H diketahui.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3096
P(H) : probabilitas hipótesis H tanpa mengandung evidence apapun, P(E) : probabilitas dari evidence E.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Bedasarkan  data  dari  buku  saku  Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Kakao  Direktorat  Perlindungan  dan  Direktorat Jendral Pertanian tahun 2019 berikut adalah daftar dari penyakit dan hama yang terdapat pada tanaman kakao.
Tabel 1. Penyakit Pada Tanaman Kakao Kode Penyakit Nama Penyakit P1 Penggerek Buah Kakao/PBK P2 Kepik Penghisap Buah P3 Penggerek Cabang P4 Ulat Kilan P5 Kumbang Daun P6 Tikus dan Tupai P7 Busuk Buah P8 Vascular Streak Dieback/VSD P9 Kanker Batang P10 Antraknosa P11 Penyakit Akar
Bedasarkan    tabel  1  diatas  terdapat  11  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  kakao  yaitu,  Penggerek  Buah Kakao, Kepik Penghisap Buah, Penggerek Cabang, Ulat Kilan, Kumbang Daun, Tikus dan Tupai, Busuk Buah, Vascular Streak Dieback, Kanker Batang, Antraknosa dan Penyakit akar.
Tabel 2. Gejala Penyakit Tanaman Kakao Kode Gejala Gejala Penyakit KG1 Warna Buah Tidak Merata KG2 Biji Tidak Terbentuk Sempurna KG3 Biji Berukuran Kecil KG4 Buah Bercak Coklat KG5 Buah Kering KG6 Kulit Buah Retak KG7 Pucuk Layu dan Mati KG8 Ranting Mengering KG9 Cabang Berlubang KG10 Cabang Terdapat Rongga Gerekan KG11 Daun Berlubang KG12 Tanaman Gundul KG13 Pucuk Berlubang KG14 Buah Berlubang KG15 Buah Busuk Basah KG16 Buah Muncul Serbuk Putih KG17 Tanaman Meranting KG18 Daun Menguning KG19 Dudukan Daun Berwarna Coklat KG20 Kulit Batang Hitam Membusuk KG21 Bintik Nekrosis Pada Daun Muda KG22 Matinya Seluruh Jaringan Daun KG23 Akar Membusuk KG24 Akar Terdapat Benang Putih
Berdasarkan  tabel 2  terdapat 24  gejala yang  terdapat  pada penyakit  tanaman kakao  yang  sering  muncul atau terjadi menurut pakar/ahli.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3096
Tabel 3. Data Aturan Sistem
Kode Penyakit Nama Penyakit Kode Gejala P1 Penggerek Buah Kakao/PBK KG1,KG2,KG3 P2 Kepik Penghisap Buah KG4,KG5,KG6,KG7,KG8 P3 Penggerek Cabang KG9,KG10 P4 Ulat Kilan KG11,KG12 P5 Kumbang Daun KG7,KG13 P6 Tikus dan Tupai KG14 P7 Busuk Buah KG15,KG16 P8 Vascular Streak Dieback/VSD KG17,KG18,KG19 P9 Kanker Batang KG20 P10 Antraknosa KG4,KG12,KG21,KG22 P11 Penyakit Akar KG18,KG23,KG24

## 3.2 Proses Penghitungan Menggunakan Metode Naïve Bayes
Untuk penghitungan ini mengambil contoh dari salah satu penyakit pada tanaman kakao yaitu penggerek buah kakao.
Tabel 4. Gejala yang dialami Penyakit Penggerek Buah Kakao Kode Gejala Gejala Penyakit Gejala Dialami KG1 Warna Buah Tidak Merata Ya KG2 Biji Tidak Terbentuk Sempurna Ya KG3 Biji Berukuran Kecil Ya KG4 Buah Bercak Coklat Tidak KG5 Buan Kering Tidak KG6 Kulit Buah Retak Tidak KG7 Pucuk Layu dan Mati Tidak KG8 Ranting Mengering Tidak KG9 Cabang Berlubang Tidak KG10 Cabang Terdapat Rongga Gerekan Tidak KG11 Daun Berlubang Tidak KG12 Tanaman Gundul Tidak KG13 Pucuk Berlubang Tidak KG14 Buah Berlubang Tidak KG15 Buah Busuk Basah Tidak KG16 Buah Muncul Serbuk Putih Tidak KG17 Tanaman Meranting Tidak KG18 Daun Menguning Tidak KG19 Dudukan Daun Berwarna Coklat Tidak KG20 Kulit Batang Hitam Membusuk Tidak KG21 Bintik Nekrosis Pada Daun Muda Tidak KG22 Matinya Seluruh Jaringan Daun Tidak KG23 Akar Membusuk Tidak KG24 Akar Terdapat Benang Putih Tidak
Berdasarkan tabel 4 di atas dapat diketahui gejala apa saja yang terdapat pada penyakit Penggerek Buah Kakao.
Tabel 5. Penghitungan Jumlah dari Masing-masing Class
No. Jumlah Class Penyakit 1 (E = Penggerek Buah Kakao) = 6/56 = 0,107 2 (E = Kepik Penghisap Buah) = 8/56 = 0,142 3 (E = Penggerek Cabang) = 4/56 = 0,071 4 (E = Ulat Kilan) = 4/56 = 0,071 5 (E = Kumbang Daun) = 4/56 = 0,071 6 (E = Tikus dan Tupai) = 3/56 = 0,053 7 (E = Busuk Buah)= 4/56 = 0,071 8 (E = Vascular Streak Dieback) = 6/56 = 0,107 9 (E = Kanker Batang) = 3/56 = 0,053 10 (E = Antraknosa) = 8/56 = 0,142 11 (E = Penyakit Akar) = 6/56 = 0,107

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3096
Tabel 6. Penghitungan P(H|E) untuk gejala Penggerek Buah Kakao
Hitung Perhitungan Probabilitas Penggerek Buah Kakao
(KG1=Ya|E) = Penggerek Buah Kakao) = 4/6 = 0,666 (KG1=Ya|E) = Kepik Penghisap Buah) = 5/8 = 0,625
(KG1=Ya|E) = Penggerek Cabang) = 3/4 = 0,75
(KG1=Ya|E) = Ulat Kilan) = 1/4 = 0,25 (KG1=Ya|E) = Kumbang Daun) = 2/4 = 0,5 KG1 (KG1=Ya|E) = Tikus dan Tupai) = 1/3 = 0,333
(KG1=Ya|E) = Busuk Buah)= 3/4 = 0,75
(KG1=Ya|E) = Vascular Streak Dieback) = 5/6 = 0,833 (KG1=Ya|E) = Kanker Batang) = 2/3 = 0,666 (KG1=Ya|E) = Antraknosa) = 7/8 = 0,875 (KG1=Ya|E) = Penyakit Akar) = 2/ 6 = 0,333 (KG2=Ya|E) = Penggerek Buah Kakao) = 4/6 = 0,666 (KG2=Ya|E) = Kepik Penghisap Buah) = 5/8 = 0,625 (KG2=Ya|E) = Penggerek Cabang) = 3/4 = 0,75 (KG2=Ya|E) = Ulat Kilan) = 1/4 = 0,25 (KG2=Ya|E) = Kumbang Daun) = 2/4 = 0,5 KG2 (KG2=Ya|E) = Tikus dan Tupai) = 1/3 = 0,333
(KG2=Ya|E) = Busuk Buah)= 3/4 = 0,75
(KG2=Ya|E) = Vascular Streak Dieback) = 5/6 = 0,833 (KG2=Ya|E) = Kanker Batang) = 2/3 = 0,666 (KG2=Ya|E) = Antraknosa) = 7/8 = 0,875 (KG2=Ya|E) = Penyakit Akar) = 2/ 6 = 0,333 (KG3=Ya|E) = Penggerek Buah Kakao) = 4/6 = 0,666 (KG3=Ya|E) = Kepik Penghisap Buah) = 5/8 = 0,625 (KG3=Ya|E) = Penggerek Cabang) = 3/4 = 0,75 (KG3=Ya|E) = Ulat Kilan) = 1/4 = 0,25 (KG3=Ya|E) = Kumbang Daun) = 2/4 = 0,5 KG3 (KG3=Ya|E) = Tikus dan Tupai) = 1/3 = 0,333
(KG3=Ya|E) = Busuk Buah)= 3/4 = 0,75
(KG3=Ya|E) = Vascular Streak Dieback) = 5/6 = 0,833 (KG3=Ya|E) = Kanker Batang) = 2/3 = 0,666 (KG3=Ya|E) = Antraknosa) = 7/8 = 0,875 (KG3=Ya|E) = Penyakit Akar) = 2/ 6 = 0,333
Berdasarkan tabel 6 diatas dijelaskan perhitungan gejala penyakit Penggerek Buah Kakao  dengan hipotesis dan menghasilkan nilai probabilitas dari class penyakit Penggerek Buah Kakao dari gejala yang dialami.

## 3.3 Perhitungan Manual Metode Naïve Bayes
Percobaan hitung P(P1|KG1), sebagai berikut:
𝑃(𝑃1|𝐾𝐺1) =
0,666 ∗ 0,107
(0,666 ∗ 0,107) + (0,625 ∗ 0,142) + (0,75 ∗ 0,071) + (0,25 ∗ 0,071) + (0,5 ∗ 0,071) + (0,333 ∗ 0,053) + (0,75 ∗ 0,071) +
(0,833 ∗ 0,107) + (0,666 ∗ 0,053) + (0,875 ∗ 0,142) +
(0,333 ∗ 0,107)
𝑃(𝑃1|𝐾𝐺1) = 0,115

## 3.4 Perbandingan Hasil Implementasi
Berikut adalah hasil perbandingan implementasi dari 2 metode yaitu forward chaining dan naïve bayes.
Tabel 6. Perbandingan metode
No. Kode Gejala Forward Chaining Naïve Bayes Hasil 1 KG1,KG2,KG3,K G4 Penggerek Buah Kakao Penggerek Buah Kakao Benar 2 KG1,KG2,KG3 Penggerek Buah Kakao Penggerek Buah Kakao Benar 3 KG4,KG5,KG6,K Kepik Penghisap Buah Kepik Penghisap Buah Benar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3096
No. Kode Gejala Forward Chaining Naïve Bayes Hasil G7,KG8 4 KG4,KG5,KG6 Kepik Penghisap Buah Kepik Penghisap Buah Benar 5 KG9,KG10 Penggerek Cabang Penggerek Cabang Benar 6 KG9,KG10,KG11 Penggerek Cabang Penggerek Cabang Benar 7 KG11,KG12 Ulat Kilan Ulat Kilan Benar 8 KG7,KG13 Kumbang Daun Kumbang Daun Benar 9 KG13 Kumbang Daun Kumbang Daun Benar 10 KG14 Tikus dan Tupai Penggerek Buah Kakao Salah 11 KG15,KG16 Busuk Buah Busuk Buah Benar 12 KG15,KG16,KG1 7 Busuk Buah Busuk Buah Benar 13 KG17,KG18,KG1 9 Vascular Streak Dieback Vascular Streak Dieback Benar 14 KG17,KG18 Vascular Streak Dieback Vascular Streak Dieback Benar 15 KG20 Kanker Batang Kanker Batang Benar 16 KG20,KG21 Kanker Batang Kanker Batang Benar 17 KG12,KG21,KG2 2 Antraknosa Antraknosa Benar 18 KG4,KG12,KG21 ,KG22 Antraknosa Antraknosa Benar 19 KG18,KG23,KG2 4 Penyakit Akar Penyakit Akar Benar 20 KG23,KG24 Penyakit Akar Penyakit Akar Benar
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  diatas  dengan  melakukan  20  kali  tes  pengujian,  Tingkat  keakuratan perbandingan  dari  2  metode  tersebut  yaitu  mendapatkan  19  hasil  yang  sama,  maka  dari  itu  nilai  akurasinya sekitar:
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 19
20 𝑥100
Maka Nilai Akurasi = 95%

## 3.5 Tampilan User Interface
Gambar ini merupakan tampilan awal aplikasi diagnose penyakit kakao terdapat menu home dan mulai diagnosa.
Gambar 2. Tampilan Menu Home
Gambar 3. Tampilan Menu Mulai Diagnosa
Berdasarkan  gambar  diatas  merupakan  menu  mulai  diagnosa,  apabila  ingin  melakukan  diagnosa  harus memasukkan nama beserta email.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3096
Submitted: 29/06/2021 ; Accepted: 10/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Gambar 4. Tampilan Pemilihan Gejala Penyakit
Gambar  di  atas  terdapat  tampilan  salah  satu  pertanyaan  yang  muncul  saat  kita  melakukan  diagnosa penyakit tanaman kakao.
Gambar 4. Tampilan Hasil Diagnosa
Berdasarkan  gambar  di  atas,  menunjukkan  tampilan  hasil  diagnosa  penyakit  yang  muncul  setelah pertanyaan selesai dijawab.

## 4. KESIMPULAN
Mengacu  pada  hasil  dan  pembahasan  serta  perhitungan  diatas,  maka  dapat  diberi  kesimpulan  bahwa  aplikasi diagnosa  penyakit  tanaman  kakao  dengan  mengunakan  metode  forward  chaining  dan  naïve  bayes  yang  begitu sederhana  ini  dapat  membantu  user  dalam  melakukan  pendiagnosaan  penyakit  pada  tanaman  kakao  dan  juga dapat mengetahui penyebab serta solusi dari penyakit tersebut secara mudah dan efisien dengan tingkat akurasi sekitar 95%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya  penelitian  ini  terutama untuk dosen pembimbing 1 dan dosen pembimbing 2 dan juga kepada Tuhan YME sehingga peneletian ini dapat selesai sesuai dengan yang diharapkan.

## REFERENCES
[1] Lasmiati,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  TANAMAN  KAKAO  MENGGUNAKAN  METODE FORWARD  CHAINING  BERBASIS  ANDROID,” J.  Perencanaan,  Sains,  Teknol.  dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 532–538.
[2] O. Pahlevi and M. K. Atmojo, “Application of Expert System for Diagnosing Diseases Cocoa Plants Using the Forward Chaining Algorithm Method,” SinkrOn , vol. 4, no. 2, p. 10, 2020, doi: 10.33395/sinkron.v4i2.10481.
[3] V. Ariandi, H. Kurnia, Heriyanto, and H. Marry, “Expert system for disease diagnosis in cocoa plant using android- based  forward  chaining  method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1339,  no.  1,  pp.  0–7,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1339/1/012009.
[4] A. Franz, “Expert System for Diagnosing Diseases Cocoa Using the Dempster Shafer Method,” Tepian , vol. 1, no. 1, pp. 35–43, 2020.
[5] S. Alim, P. P. Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 26, 2020, doi: 10.33365/jdmsi.v1i1.798.
[6] R.  Sulaehani,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Tanaman  Kakao Menggunakan  Metode  Case  Base  Reasoning  (Cbr)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3096
Pada Kelompok Tani Gapoktan Desa Makarti Jaya,” Simtek    J.  Sist.  Inf. dan  Tek.  Komput. , vol.  4,  no. 1, pp. 74–83, 2019, doi: 10.51876/simtek.v4i1.51.
[7] G. A. Rianty and Taufiq, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Dengan Metode Breadth First  Search,” 2016.
[8] S.  Hawa,  Abdullah,  and  Usman,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman  Kakao  Menggunakan  Metode Forward Chaining (Studi Kasus Dinas Perkebunan Indragiri Hilir),” Sistemasi , vol. 4, no. 2, pp. 1–8, 2015.
[9] A.  Syarifudin et  al. ,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada  Tanaman  Jagung  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis Android,” Semesta Tek. , vol. 21, no. 2, pp. 1492–1500, 2018.
[10]  A. Syahrawardi, N. Hidayat, and D. Sihombing, “Sistem Pakar Diagnosis Hama-Penyakit Pada Tanaman Sedap Malam Menggunakan Metode Naïve Bayes-Certainty Factor Berbasis Android,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 153–160, 2018.
[11]  M. Syarief, A. Mukminin, N. Prastiti, and W. Setiawan, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk,” Nero , vol. 3, no. 1, pp. 61–68, 2017.
[12]  A.  P.  Acihmah  Sidauruk,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  TANAMAN  KELAPA  SAWIT MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES,” J. Ilm. DASI , vol. 18, no. 1, pp. 51–56, 2017.
[13]  A. Setiawan, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Cengkeh Menggunakan Metode Naive Bayes,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 4034–4038, 2018.
[14]  P.  M.  S.  Simanjuntak,  E.  Santoso,  and  Tibyani,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  dan  Mulut  Menggunakan Metode Naive Bayes - Weighted Product,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, pp. 6952–6958, 2018.
[15]  V.  P.  Dewa,  A.  Pujianto,  and  M.  H.  Putra,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Buah  Nanas  Menggunakan  Algoritma Bayes Berbasis Web,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017 , pp. 43–48, 2017.
[16]  N.  A.  Umayah    Indah  Fitri;  Maharani,  Septya,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman  Kakao Menggunakan Metode Teorema Bayes,” Pros. SAKTI (Seminar Ilmu Komput. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 72–75, 2018, [Online]. Available: http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/SAKTI/article/view/1839.
[17]  A.  T.  Sumpala  and  M.  N.  Sutoyo,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Hama  Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor,” Prosding Semin. Nas. , no. November, pp. 261–267, 2018.