## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN BUNGA KRISAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB
Mohamad Fatchul Ilmi Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang ilmi_mohamad@yahoo.com

## ABSTRAK
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  mengadopsi  pengetahuan  manusia  dan  memanfaatkannya  ke  komputer agar dapat menyelesaikan masalah layaknya seorang pakar.  Sistem pakar yang digunakan sudah banyak, salah satunya  penyakit  tanaman,  contohnya  untuk  mendiagnosa  penyakit  tanaman  bunga  krisan.  Krisan  adalah tanaman  bunga  hias  yang  dimanfaatkan  sebagai  bunga  potong  maupun  bunga  pot.  Dalam  prakteknya  di  desa Sidomulyo Kota Wisata Batu tanaman krisan sering terserang hama dan penyakit, namun para petani sering mengabaikan hal  tersebut  karena  kurangnya  pengetahuan.  Maka  dari  itu  sistem  pakar  dibangun  untuk  memberikan  alternatif  solusi kepada masyarakat terkait pengendalian hama dan penyakit pada tanaman bunga krisan.
Metode yang digunakan untuk membangun sistem pakar diagnosa penyakit tanaman bunga krisan ini adalah dengan Forward  Chaining untuk  proses  pemilihan  gejala  yang  akan  menghasilkan  diagnosa  penyakit  dan  dengan  perhitungan Certainty  Factor untuk  memberikan  tingkat  keyakinan  dari  hasil  diagnosa  tersebut.  implementasinya  menggunakan bahasa  pemprograman  web  seperti  HTML,  PHP,  CSS,  dan Javascript ,  dan  penyimpanan  data  pendukungnya MySQL.
Sistem pakar ini dapat berjalan dengan baik pada Mozilla Firefox, Google Chrome , dan Internet Explorer . Selain  itu  dari  hasil  pengujian user ,  77.5% user mengatakan  iya  dan  22.5%  mengatakan  cukup.  Dengan  hasil pengujian tersebut diharapkan sistem ini mampu memberikan pelayanan yang baik terhadap user .
Kata kunci : Sistem Pakar, Diagnosa Tanaman Bunga Krisan, Forward Chaining, dan Certainty Factor.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Krisan  ( Chrysanthemum )  merupakan  tanaman bunga  hias  dengan  sebutan  lain  seruni  atau  bunga  emas ( golden  flower )  (Istianingrum,  2013).  Produksi  krisan sejak tahun 2005 sampai dengan 2014 sebesar 24,57% per tahun.  Produksi  krisan  pada  tahun  2005  sebesar  4,7  juta tangkai, meningkat menjadi 42,7 juta tangkai atau hampir 10  kali  lipat  selama  kurun  waktu  10  tahun  (BPS,  2015). Hal  ini  menunjukkan  tren  kebutuhan  bunga  krisan  dari tahun  ke  tahun  sangat  meningkat.  Bunga  krisan  sering digunakan  sebagai  bunga  potong  maupun  tanaman  hias dalam  pot.  Sebagai  bunga  potong,  krisan  digunakan sebagai bahan dekorasi ruangan, vas bunga dan rangkaian bunga.  Sedangkan  sebagai  tanaman  hias  pot  krisan digunakan  untuk  menghias  meja  kantor,  ruangan  hotel, restaurant dan  rumah  tempat  tinggal  (Listyani  dan Widiawati, 2015). Dalam prakteknya di  Desa  Sidomulyo Kota  Wisata  Batu  tanaman  krisan  sering  terserang  hama penyakit,  antara  lain:  karat  putih,  karat  hitam,  layu fusarium, embun jelaga, embun tepung, hawar daun, virus kerdil,  busuk  batang,  kapang  kelabu,  bercak  daun,  ulat grayak,  pengorok  daun, thrips ,  dan  kutu  kebul  (Putri, 2014).
Penanganan  penyakit  pada  tanaman  bunga  krisan saat ini sering diabaikan oleh para petani karena kurangnya pengetahuan.  Pakar  pertanian  dalam  hal  ini  memiliki peranan penting untuk menganalisa gejala-gejala penyakit
tanaman  untuk  memperkecil  terjadinya  kerugian.  Akan tetapi  pakar  sendiri  sering  terkendala  oleh  waktu  dan banyaknya  petani  yang  mempunyai  masalah  dengan tanamannya.  Berdasarkan  masalah  tersebut  dibutuhkan sistem  untuk  mengadopsi  pengetahuan  seorang  pakar  ke dalam komputer.
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang  dapat mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang dirancang  untuk  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti layaknya  seorang  pakar  (Darmayuda,  2016).  Salah  satu metode dalam sistem pakar adalah Forward Chaining . Forward  Chaining adalah  proses  pengambilan keputusan  yang  dimulai  dari  bagian  fakta  berupa gejala  menuju  kesimpulan  akhir  berupa  hasil  diagnosa penyakit  (Yulianto,  2015).  Untuk  memberikan  tingkat keyakinan  pada  hasil  diagnosa  dapat  menggunakan perhitungan Certainty Factor . Penggunaan perhitungan ini adalah  untuk  memberikan  nilai  tingkat  keyakinan  dari hasil  yang  didapat  berdasarkan  perhitungan  bobot  gejala yang dipilih pengguna, mampu memberikan jawaban pada permasalahan  yang  tidak  pasti  kebenarannya  seperti masalah  diagnosa  penyakit,  dan  dengan  perhitungan  ini pakar menggambarkan keyakinannya dengan memberikan bobot keyakinan sesuai dengan pengetahuan pakar terkait (Halim  dan  Hansun,  2015).  Agar  sistem  pakar  lebih mudah  dijangkau  dan  digunakan  oleh  para  petani  maka perlu  dibangun  sistem  berbasis  web  yang  dapat  diakses
menggunakan  web browser atau mobile  browser seperti Mozilla Firefox, Chrome , dan Internet Explorer . Berdasarkan  penjabaran  di  atas,  maka  perlu dibangun  sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  pada tanaman  bunga  krisan  dengan  menggunakan  metode Forward Chaining . Sistem pakar yang dibangun berbasis web agar dapat diakses kapanpun dan dimanapun.

## 1.2. Tujuan
Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam pembuatan sistem ini, yaitu:
1. Membangun  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Tanaman  Bunga  Krisan  Menggunakan  Metode Forward  Chaining Berbasis  Web  untuk  membantu seorang pakar dalam menampung pengetahuannya.
2. Membangun  aplikasi  sistem  pakar  yang  dinamis, sehingga  basis  pengetahuan  dan  aturan  perhitungan dari  aplikasi  sistem  pakar  ini  sewaktu-waktu  dapat diperbaharui oleh pakar sistem.
3. Agar  dapat  dimanfaatkan  sebagai  media  informasi oleh  para  petani  untuk  memperkecil  resiko kerusakan  serta  kerugian  pada  tanaman  bunga krisan.

## 1.3. Manfaat
Manfaat yang akan diperoleh pada sistem pakar ini, yaitu:
1. Dapat menampung pengetahuan pakar.
2. Dapat meringankan pekerjaan pakar.
3. Dapat memberikan hasil yang konsisten.
4. Dapat  mempermudah  user  dalam  melakukan diagnosa penyakit.
5. Dapat  diakses  oleh  siapapun  dimanapun  dan kapanpun.

## 1.4. Batasan
Batasan dalam pembuatan sistem ini adalah sebagai berikut:
1. Sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  tanaman bunga krisan.
2. Sistem pakar ini dirancang berbasis web.
3. Metode yang digunakan adalah Forward Chaining.
4. Menggunakan  perhitungan Certainty  Factor untuk memberikan tingkat keyakinan pada hasil diagnosis.
5. Menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  CSS, HTML, serta Javascript dan database MySQL.
6. Terdapat 14 hama dan penyakit yang dibahas.
7. Data didapat dari pakar, yaitu Prof. Dr. Moh. Cholil Mahfud di BPTP Jatim.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Krisan
Krisan  (Chrysanthemum)  merupakan  tanaman bunga  hias  dengan  sebutan  lain  seruni  atau  bunga  emas (golden  flower).  Tanaman  krisan  banyak  disukai  karena warnanya  yang  beragam  sehingga  dapat  menghiasi ruangan.  Kebanyakan  konsumen  lebih  menyukai  warna
merah,  putih,  dan  kuning  sebagai  warna  dasar  krisan. Krisan digunakan sebagai bunga hias pot dan bunga hias potong  (Istianingrum,  2013).  Sebagai  bunga  hias  potong, krisan  digunakan  sebagai  bahan  dekorasi  ruangan,  vas bunga dan rangkaian bunga. Sebagai tanaman hias dalam pot,  krisan  digunakan  untuk  menghias  meja  kantor, ruangan  hotel,  restaurant  dan  rumah  tempat  tinggal (Listyani dan Widiawati, 2015).
Produksi  bunga  krisan  di  Indonesia  mengalami peningkatan  dari  tahun  2005  hingga  2014,  terlihat pada Tabel 1 berikut (BPS, 2015):
Tabel 1. Produksi krisan (ribu tangkai)
Tahun Krisan(ribu tangkai) 2005 4.746.6 2006 6.371.6 2007 6.697.9 2008 10.177.7 2009 10.784.7 2010 18.523.3 2011 30.586.8 2012 39.765.2 2013 38.720.9 2014 42.724.8
Terbukti  bahwa  pada  tahun  2005  hanya  sebesar 4.7  juta  tangkai  dan  pada  tahun  2014  sebesar  42.7 juta  tangkai  atau  hampir  10  kali  lipat  selama  kurun waktu  10  tahun,  hal  ini  membuktikan  bahwa Indonesia  memiliki  potensi  dalam  mengembangkan budidaya bunga krisan.
Daerah  yang  cocok  untuk  pengembangan tanaman  bunga  krisan  berada  pada  dataran  medium hingga  dataran  tinggi,  yaitu  pada  kisaran  600-1200 mdpl.  Di  Jawa  Timur  terdapat  sentra  pengembangan krisan  seperti  Kecamatan  Bumiaji,  Kota  Batu; Kecamatan Poncokusumo, Kabupaten Malang; Kecamatan  Pacet,  Kabupaten  Mojokerto;  dan Kecamatan Tutur, Kabupaten Pasuruan (Pratomo dan Andri, 2015).

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  atau expert  system adalah  sistem yang  dapat  mengadopsi  pengetahuan  manusia  dan memanfaatkannya  ke  komputer,  sistem  pakar dibangun  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah  layaknya  seorang  pakar.  Sistem  pakar  yang baik  dirancang  agar  dapat  menyelesaikan  suatu permasalahan  tertentu  dengan  meniru  cara  kerja  dari para pakar (Rosadi dan Hamid, 2014).

## 2.3. Forward Chaining
Forward  Chaining  adalah  metode  pengambilan keputusan  yang  umum  digunakan  dalam  sistem pakar.  Pencarian  dengan  metode  Forward  Chaining dimulai  dari  kiri  ke  kanan,  yaitu  dari  premis/fakta
menuju kepada konklusi (kesimpulan akhir). Forward Chaining  merupakan  grup  dari  multiple  inferensi yang melakukan pencarian dari suatu masalah kepada solusinya (Perdana, 2013).

## 2.4. Certainty Factor
Dalam  permasalahan  yang  sering  terjadi ditemukan  jawaban  yang  tidak  memiliki  kepastian penuh.  Hasil  yang  tidak  pasti  disebabkan  oleh  dua faktor,  yaitu  aturan  yang  tidak  pasti  dan  jawaban pengguna yang tidak pasti atas suatu pertanyaan yang diajukan oleh sistem (Parhusip, 2012).
Nilai Certainty Factor digunakan untuk mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang  pakar terhadap suatu data. Certainty Faktor memperkenalkan  konsep  belief  (keyakinan)  dan disbelief  (ketidakyakinan).  konsep  ini  kemudian diformulasikan dalam rumusan dasar sebagai berikut:
CF ( H,E ) = MB ( H,E ) - MD ( H,E ) (2.1)
Keterangan: CF ( H,E )  : Certainty  Factor dari  hipotesis  H  yang dipengaruhi  oleh  gejala  ( evidence )  E.  Besarnya  CF berkisar  antara  0  sampai  dengan  1.  Nilai  0 menunjukan  ketidak  percayaan  mutlak  sedangkan nilai 1 menunjukan kepercayaan mutlak.
MB ( H,E )  :  ukuran  kenaikan  kepercayaan  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. MD ( H,E )  :  ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. E : Evidence (Peristiwa atau fakta). H : Hipotesis (dugaan). Nilai  gejala  ( evidence )  dikombinasikan  untuk menentukan  CF  dari  suatu  hipotesis.  Jika  E1  dan  E2 adalah observasi, maka :
MB(H|E1) + MB(H|E2) * (1-MB(H|E1) (2.2) MD(H|E1) + MD(H|E2) * (1-MD(H|E1) (2.3)

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Alur Pelaksanaan
Alur pelaksanaan sistem pakar ini menggunakan metode pengembangan sistem Waterfall , yaitu sebuah metode pengembangan perangkat lunak yang bersifat sekuensial dan terdiri dari 5 tahap yang saling terkait dan  mempengaruhi  seperti  terlihat  pada  Gambar  1 berikut:
Analisis kebutuhan Desain sistem Penulisan kode program Pengujian sistem Penerapan sistem
Gambar 1. Alur pelaksanaan 3.2. Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan ini ditujukan untuk menggambarkan kebutuhan-kebutuhan yang harus disediakan  oleh    sistem  agar  dapat  memenuhi  kebutuhan pengguna.  Analisis  kebutuhan  terdiri  dari  kebutuhan fungsional dan non fungsional.

## 3.3. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan  atau fungsi yang harus dimiliki oleh sebuah sistem. Sistem ini memiliki sebuah target yang harus dipenuhi, yaitu:
1. Sistem  bisa  digunakan  pada  semua  perangkat  yang memliki browser internet.
2. Sistem  mampu  mengimplementasikan  perhitungan sesuai metode yang dipakai.
3. Sistem bisa berjalan secara online .

## 3.4. Kebutuhan Non Fungsional
Kebutuhan  non  fungsional  merupakan  kebutuhan merujuk  kepada  karakteristik  sistem  yang  harus  dimiliki. Kebutuhan  non  fungsional  yang  harus  dipenuhi  antara lain:
1. Antar muka pemakai, seperti:
a. Sistem berbasis website .
b. Keyboard dan Mouse sebagai  alat  bantu  untuk memasukkan data.
2. Antar muka perangkat lunak, seperti:
a. Software penyimpanan  data  menggunakan MySQL.
b. Software yang  digunakan  untuk  membangun aplikasi menggunakan Dreamweaver.

## 3.5. Perancangan DFD
Data  flow  diagram (DFD)  ini  menggambarkan proses  apa  saja  yag  akan  berjalan  pada  sistem  pakar  ini. Fase  ini  diawali  dengan  pembentukan  diagram  konteks yang  menggambarkan  keseluruhan  dari  suatu  sistem. seperti Gambar 3 berikut:
Pakar User 0 Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Bunga Krisan Super Admin Login, data gejala & penyakit data gejala, penyakit, relasi & id pakar Login, id pakar data gejala, penyakit & relasi konsultasi Hasil diagnosa
Gambar 3. DFD level 0
Sistem  pakar  ini  memiliki  beberapa  proses  di dalamnya yang dapat dilihat pada diagram level 1 seperti Gambar 4 berikut:
2.0 Pilih gejala Admin User 3.0 Diagnosa Tb_gejala Tb_penyakit 1.0 Update data Tb_relasi data gejala, penyakit & relasi Login, data gejala, penyakit & relasi Super Admin Login, id pakar, data gejala, penyakit & relasi Login, id pakar, data gejala, penyakit & relasi Hasil diagnosa konsultasi

## Gambar 4. DFD level 1

## 3.6. Flowchart Certainty Factor
Sistem  ini  menggunakan  perhitungan  tingkat keyakinan  ( Certainty  Factor ).  Pada  Gambar  5  berikut menunjukkan alur perhitungan Certainty Factor.
Start Nilai MB Nilai MD Gejala = 1 &
Penyakit = 1 ? Gejala = 1 & Penyakit > 1 ? Gejala > 1 & Penyakit = 1 ? Gejala > 1 & Penyakit > 1 ? CF1 = MB – MD CF1 = MB1 – MD1
CFn = MBn – MDn MB(a) = MB1 + MB2(1 – MB1) MD(a) = MD1 + MD2(1 – MD1) CF = MB – MD CF1 = MB1 – MD1 CFn = MBn – MDn T Y T T T Y Y Y Hasil End

## Gambar 5. Flowchart Certainty Factor

## 3.7. Matriks  Data  Gejala  dan  Penyakit  Tanaman Bunga Krisan
Adapun tabel gejala penyakit tanaman bunga krisan dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Gejala penyakit tanaman bunga krisan
Id Nama gejala G001 Daun menguning G002 Daun mongering G003 Daun layu dan gugur G004 Daun cekung dan rapuh G005 Daun kerdil atau berkerut G006 Daun menguning terutama pada bagian bawah G007 Tepi daun berkerut, menggulung ke dalam G008 Daun tertutupi lapisan hitam seperti jelaga hitam
G009 Lapisan tepung pada permukaan daun G010 Serangan pada daun bagian bawah/seluruh daun G011 Adanya bercak-bercak putih pada daun G012 Bintik kuning pada permukaan atas daun G013 Bintik coklat atau hitam di permukaan atas daun G014 Bintik putih pada permukaan bawah daun G015 Bintik klorosis di permukaan bawah daun G016 Terdapat koloni putih dibagian bawah daun G017 Adanya  alur  berliku  bekas  kotoran  berwarna  putih pada daun G018 Tersisa hanya tulang daun pada tanaman G019 Bercak coklat pada daun G020 Bercak coklat pada pinggir daun G021 Bercak-bercak kehitaman pada mahkota bunga G022 Epidermis atau bagian atas daun rusak atau transparan G023 Tidak membentuk tunas samping G024 Hama memakan tunas dan bunga G025 Berbunga lebih awal dari tanaman sehat G026 Bunga bergaris – garis G027 Warna bunga yang pucat G028 Tangkai bunga terlihat pucat G029 Gagal berbunga G030 Pangkal batang membusuk G031 Tanaman membusuk atau mati G032 Tanaman kerdil G033 Tanaman layu G034 Pertumbuhan bagian atas tanaman tehambat atau mati G035 Akar berwarna coklat sampai hitam dan mengkerut
Dan  tabel  penyakit  tanaman  bunga  krisan  dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data penyakit tanaman bunga krisan Id Nama penyakit P001 Ulat Grayak ( Spodoptera litura ) P002 Pengorok Daun ( Liriomyza sp ) P003 Thrips ( Thrips parvispinus )
P004 kutu kebul/kutu putih ( Bemissia tabaci )
P005 Karat Putih ( Puccinia horiana )
P006 Karat Hitam ( Puccinia chrysanthemi ) P007 Layu Fusarium ( Fusarium oxysporum ) P008 Embun jelaga ( Capnodium sp )
P009 Embun Tepung ( Oidium chrysanthemi ) P010 Hawar Daun ( Helminthosporium sp )
P011 Virus Kerdil ( Chrysanthemum Stunt Viroid (CSVd))
P012 Busuk Pangkal Batang ( Pythium spp. ) P013 Kapang kelabu ( Botrytis cinerea ) P014 Bercak daun ( Septoria chrysanthemi)
Matriks  antara  gejala  dan  penyakit  seperti  Tabel  4 berikut.

## Tabel 4. Matriks gejala dan penyakit
Id gejala Id penyakit P001 P002 P003 P004 P005 P006 P007 P008 P009 P010 P011 P012 P013 P014 G001 √ √ √ √ G002 √ √ √ √ √ √ G003 √ √ G004 √ √ G005 √ √ G006 √ G007 √ G008 √ G009 √ G010 √ √ √ √ √ G011 √ G012 √ G013 √ G014 √ G015 √ G016 √ G017 √ G018 √ G019 √ √ G020 √ G021 √ G022 √ G023 √ G024 √ G025 √ G026 √ G027 √ G028 √ G029 √ G030 √ G031 √ √ G032 √ √ G033 √ √ G034 √ √ G035 √

## 3.8. Penulisan Kode Program
Tujuan  dari  melakukan coding ini  adalah  untuk mengimplementasikan rancangan sistem yang telah dibuat sebelumnya sehingga sistem benar-benar dapat dipahami oleh  komputer  dan  nantinya  dapat  diimplementasikan pada  objek  yang  diteliti.  Bahasa  pemrograman  yang digunakan  adalah  HTML,  CSS, Javascript ,  dan  PHP sedangkan database yang digunakan adalah MySQL.

## 3.9. Pengujian Sistem
Tahap  ini  dilakukan  pengujian  keberhasilan  atau validasi sistem yang telah dibuat pada tahap implementasi. Pengujian  validasi  dilakukan  dengan  menggunakan  tabel blackbox yang akan dicocokkan dengan daftar kebutuhan, kemudian diperiksa apakah sistem sudah berjalan dengan baik dan tidak ada error yang terjadi.

## 3.10. Penerapan Sistem
Setelah  tahap  pengujian  sistem  selesai  dan  semua fitur aplikasi dinyatakan telah lolos tahap pengujian maka tahap selanjutnya adalah tahap implementasi. Sistem pakar yang  sudah  siap  diunggah  ke  internet  melalui  penyedia layanan  web hosting agar  dapat  diakses  dan  digunakan oleh masyarakat secara online .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap ini adalah proses  penerapan perancangan sistem yang telah dirancang sebelumnya.
4.1. Halaman Beranda Berisi  tentang  informasi  awal website ,  dan penjelasan masing-masing link yeng  tersedia.
Tampilan halaman beranda ditunjukkan pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Tampilan halaman beranda

## 4.2. Halaman Diagnosa
Halaman  ini  berisi  daftar  gejala  yang  ditujukan kepada user dalam mendiagnosa penyakit tanaman krisan. Tampilan  halaman  diagnosa  ditunjukkan  pada  Gambar  7 berikut.

## Gambar 7. Tampilan halaman diagnosa

## 4.3. Halaman Hasil Diagnosa
Pada  halaman  ini  menampilkan  hasil  diagnosa penyakit seperti Gambar 8 berikut.

## Gambar 8. Tampilan hasil diagnosa

## 4.4. Pengujian Certainty Factor
Di  bawah  ini  merupakan  contoh  perhitungan manual yang prosesnya sama seperti sistem pakar ini bekerja.
Contoh gejala terpilih adalah
1. Bintik  kuning  pada  permukaan  atas  daun memilki MB = 0.9 dan MD = 0.01
2. Bintik  putih  pada  permukaan  bawah  daun memiliki MB = 0.87 dan MD = 0.02
CF kombinasi [ MB 1 ,MB 2] = MB ( H|E 1) + MB ( H|E2 ) * (1- MB ( H|E 1) = 0.9 + 0.87 * (1 – 0.9) = 0.987 CF kombinasi [ MD 1 ,MD 2] = MD(H|E 1)  + MD ( H|E 2)  * (1- MD ( H|E 1)
= 0.01 + 0.02 * (1 – 0.01) = 0.0298 CF = MB – MD = 0.987 – 0.0298 = 0.9572 Prosentase = CF * 100% = 0.9572 * 100% = 95.72% Maka  nilai  keyakinan  total  dari  gejala  –  gejala  yang terpilih terhadap penyakit karat putih sebesar 95.72%.
4.5. Pengujian Browser
Hasil dari pengujian sistem dengan menggunakan  tiga browser yaitu Mozilla  Firefox, Google Chrome , dan Internet Explorer adalah seperti Tabel  8 berikut.
Tabel 8. Pengujian browser
No. Fungsionalitas MF GC IE S TS S TS S TS 1 Tata letak √ - √ - √ - 2 Fungsi tombol dan link √ - √ - √ - 3 Fungsi insert, update, delete , dan login. √ - √ - √ - Keterangan: MF = Mozilla Firefox versi 46.0.1
GC = Google Chrome versi 55.0.2883.87
IE = Internet Explorer versi 11.0.9600.17843 S = Sesuai TS = Tidak Sesuai
Berdasarkan hasil pengujian browser pada Tabel 8 di atas  diperoleh  hasil  prosentase  seperti    yang  ditunjukkan pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Prosentase pengujian browser No. Browser Persen (%) 1 Mozilla Firefox 3/3 * 100% = 100% 2 Google Chrome 3/3 * 100% = 100% 3 Internet Explorer 3/3 * 100% = 100%
Kesimpulan  dari  pengujian  3 browser ( Mozilla Firefox,  Google  Chrome ,  dan Internet  Explorer )  di atas bahwa ketiganya  dapat  berjalan  dengan  baik  dan sesuai dengan prosentase 100%.

## 4.6. Pengujian User
Pengujian user dilakukan  dengan  menyebarkan kuisioner  kepada  10  orang.  Dari  hasil  responden tersebut  memberikan  hasil  yang  ditunjukkan  pada Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Pengujian user
No. Pertanyaan Jawaban Ya  Cukup  Kurang 1 Apakah tampilan sistem menarik untuk dilihat? 10 0 0 2 Apakah sistem pakar ini sudah sesuai dengan kebutuhan ? 7 3 0 3 Apakah sistem pakar ini mudah untuk digunakan ? 8 2 0 4 Apakah semua fungsi berjalan dengan baik ? 6 4 0
Berdasarkan  penilaian  hasil  pengujian user pada Tabel 9 di atas diperoleh hasil prosentase pengguna yang ditunjukkan pada Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Tanggapan prosentase user yang diterima
No. Respon Persen (%) 1 Ya 31/40 * 100% = 77.5% 2 Cukup 9/40 * 100% = 22.5%
3 Kurang 0/40 * 100% = 0%
Kesimpulan  dari  pengujian user bahwa  77.5% user mengatakan ya dan 22.5% user mengatakan cukup.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil dari perancangan dan implementasi  pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit tanaman bunga krisan dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Sistem  pakar  ini  dapat  mendiagnosa  penyakit tanaman  bunga  krisan  berdasarkan  gejala-gejala yang dipilih pada halaman diagnosa;
2. Hasil  pengujian  pada Mozilla  Firefox , Google Chrome, dan Internet  Explorer meliputi  tata letak, fungsi tombol dan link , serta fungsi insert, update,  delete ,  dan login pada  masing-masing halaman sudah berjalan dengan baik;
3. Sistem pakar ini menggunakan metode Forward Chaining untuk  proses  pelacakan  yang  dimulai dari  fakta  berupa  gejala  kemudian  ditemukan kesimpulan berupa hasil diagnosa penyakit serta menggunakan  perhitungan Certainty  Factor untuk  memberikan  prosentase  nilai  keyakinan atau kepastian; dan
4. Pengujian  dengan  melakukan  perbandingan antara diagnosa secara manual dan menggunakan  sistem  menunjukkan  hasil  yang sama.

## 5.2. Saran
Adapaun  saran  yan  dapat  diberikan  setelah melakukan bebrapa pengujian, yaitu:
1. Penambahan  fitur  media  sosial  untuk  berbagi masalah gejala penyakit tanaman bunga krisan;
2. Penambahan  fitur  komentar  pada website agar user dapat  memberikan  tanggapan  mengenai sistem yang dibuat;
3. Penamabahan  fitur  untuk  menghitung  jumlah pengunjung pada sitem pakar ini; dan
4. Penambahan  data  gejala  maupun  penyakit  pada id  perlu  dilakukan  secara  otomatis,  jadi  pakar tidak  perlu  mengisi  id  tetapi  id  tersebut  sudah terisi secara otomatis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  2015. Statistik  70 Tahun  Indonesia  Merdeka .  Badan  Pusat  Statistika, Jakarta. CV. Dharmaputra.
[2] Darmayuda, B. 2016. Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan  Metode Forward  Chaining .  [Skripsi].  Malang.  Institut Teknologi Nasional.
[3] Halim,  S.,  &  Hansun,  S.  2015. Penerapan  Metode Certainty  Factor  dalam  Sistem  Pakar  Pendeteksi Resiko  Osteoporosis  dan  Osteoarthritis .  Jurnal ULTIMA Computing, Vol. 7, No. 2.
[4] Istianingrum,  P.,  Damanhuri,  D.,  &  Soetopo,  L. (2013). Pengaruh  Generasi  Benih  Terhadap Pertumbuhan Dan Pembungaan Krisan
(Chrysanthemum)  Varietas  Rhino .  Jurnal  Produksi Tanaman, Vol. 1, No. 3.
[5] Listyani, N. G., & Widiawati, D. (2014). Eksplorasi Bunga  Krisan  (Chrysanthemum)  Sebagai  Zat Pewarna  Alami  Pada  Kain  Sutera  Untuk  Produk Fashion . Craft, Vol. 2, No. 1.
[6] Parhusip, J., Pranatawijaya, V. H., & Putrisetiani, D. (2015). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis Web . In Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF), Vol. 1, No. 3.
[7] Nugroho, D., & Kustanto, K. (2013). Sistem Pakar Untuk  Diagnosis  Penyakit  Ginjal  Dengan  Metode Forward Chaining . Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), Vol. 1, No. 2.
[8] Pratomo, A. G., & Andri, K. B. (2015). Aspek Sosial Ekonomi  dan  Potensi  Agribisnis  Bunga  Krisan  di
Kabupaten Pasuruan JawaTimur. Jurnal Hortikultura Indonesia, Vol. 4, No. 2.
[9] Putri,  N.  H.  2014. Keanekaragaman  Hama  Dan Penyakit  Pada  Tanaman  Krisan  (Chrysanthemum Spp.) [Skripsi]. Bogor. Institut Pertanian Bogor.
[10] Rosadi,  D.,  &  Hamid,  A.  (2014). Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan Metode  Forward  Chaining .  Jurnal  Computech  & Bisnis, Vol. 8, No. 1, 43-48.
[11] Yulianto,  Y.,  Setiadi,  A.,  Firmansyah,  I.,  Maulana, I., Asmoro, D., & Kamal, H. (2015). Model Sistem Pakar  Diagnosa  Hama  Tanaman  Padi  Untuk
Memberikan Solusi Penanggulangan . SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, Vol. 3, No. 1,
3-6.