SISTEM PAKAR DIAGNOSIS HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN KANGKUNG MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Iffan Ahmad Nasrulloh 1 , * Pradana Ananda Raharja 2 , Amalia Beladinna Arifa 3 1,2) Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel.,
Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah Email: 18102125@ittelkom-pwt.ac.id 1 , * pradana@ittelkom-pwt.ac.id 2 , amalia@ittelkom-pwt.ac.id 3

## ABSTRACT
The production of water spinach vegetable crops in 2020 in Central Java ranks 2nd in water spinach production, which is 29,108 tons. The amount of water in spinach production and the  increased  risk  of  being  attacked  by  pests  and  diseases  will  be  even  more  significant,  and proper  care  is  needed  to  improve  the  quality  of  water  spinach.  It  takes  an  expert  to  convey knowledge about controlling pests and diseases that are good and right. From these problems, we  developed  a  system  to  overcome  the  problem  of  water  spinach  plant  disease.  This  expert system  uses  the  forward  chaining  method.  The  results  of  this  study  are  a  pest  and  disease diagnosis  system  on  water  spinach  using  a  website-based  forward  chaining  method  with accuracy  testing  using  the  confusion  matrix  method  by  testing  50  rules.  Of  50  data,  45  are considered appropriate, and the results of 5 rules are not relevant, so the evaluation results of this expert system produce system accuracy with a percentage of 90%.

## Keywords: diagnosis, expert system, forward chaining, plant diseases, water spinach

## ABSTRAK
Produksi tanaman sayuran kangkung tahun 2020 di Jawa Tengah menempati urutan ke- 2 sebagai produksi tanaman kangkung terbanyak yaitu sebesar 29.108 ton. Peningkatan jumlah produksi kangkung serta risiko untuk terkena serangan hama dan penyakit akan semakin besar dan  diperlukan  perawatan  dengan  baik  dan  benar  untuk  meningkatkan  kualitas  kangkung. Dibutuhkan  seorang  ahli  untuk  menyampaikan  pengetahuan  tentang  cara  pengendalian  hama dan penyakit yang baik dan benar. Dari permasalahan tersebut dikembangkannya  sistem pakar untuk  mengatasi  masalah  penyakit  tanaman  kangkung,  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode forward  chaining .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  pakar  diagnosis  hama  dan  penyakit pada  tanaman  kangkung  menggunakan  metode forward  chaining berbasis website dengan pengujian  akurasi  menggunakan  metode confusion  matrix dengan  menguji  pada  50 rules ,  dan dari  50 rules terdapat  45 rules dinilai  sesuai  dan  hasil  5 rules tidak  sesuai.  Sehingga  hasil evaluasi sistem pakar ini menghasilkan akurasi sistem dengan persentase 90%.
Kata kunci : diagnosa, sistem pakar, forward chaining, penyakit tanaman, kangkung
ISSN 2088-1770 (Print)
ISSN 2503-3247 (Online)

## Jurnal

## Sains, Teknologi, Komputer, dan Manajemen S A I N T E K O M
1. PENDAHULUAN
Produksi tanaman sayuran
kangkung  tahun  2020  di  Jawa  Tengah menempati  urutan  ke-2  sebagai  produksi tanaman  kangkung  terbanyak  yaitu  sebesar 29.108  ton  ( Produksi  Tanaman  Sayuran 2020 ,  2020),  Indonesia  juga  mengekspor tumbuhan hias sampai biji kangkung hingga tomat  ke  negara  sekitar.  Menteri  Ketua Bidang  Perekonomian  Airlangga  Hartarto (2021) melakukan pengamatan dan
penghargaan  terhadap  pelepasan  ekspor program  florikultura  dan  benih  sayuran dengan mengikuti acara pelepasan ekspor florikultura yang bertempat di Minaqu  Home  Nature,  Jungle  Fest  Bogor. Menurut Airlangga nilai ekspor florikultura mengalami  peningkatan  pada  3  tahun terakhir.  Pada  tahun  2018  nilai  ekspor sebesar  US$12,07  juta,  tahun  2019  sebesar US$13,53 juta (naik 12,1%) dan pada tahun 2020  secara  signifikan  naik  cukup  besar menjadi  US$19,98  juta  (Yanwardhana, 2021). Ditarik kesimpulan berdasarkan data
tersebut bahwa tanaman kangkung mengalami kenaikan produksi. Cara
perawatan  yang  salah  atau  tidak  sesuai dengan standar yang ada, dapat mengakibatkan  tanaman  kangkung  rentan terkena hama penyakit dan dapat mengakibatkan  hasil  panen  tidak  bisa maksimal,  hasil  penjualan  rendah  dan bahkan  bisa  mengakibatkan  gagal  panen (Fitriani  &  Febrianto,  2020).  Oleh  karena itu dibutuhkan seorang ahli untuk
menyampaikan  pengetahuan  tentang  cara pengendalian  yang  baik  dan  benar.  Tetapi dengan  jumlah ahli pertanian yang terbatas, untuk  membantu  permasalahan  petani  dan untuk  konsultasi  dengan  seorang  ahli menjadi  hambatan  bagi  petani  karena memerlukan  biaya,  jarak  dan  waktu (Mukhlisoh et al., 2016).
Hama  yang  berpengaruh  pada tumbuhan  kangkung  di  antaranya  bekicot ( Achatina fulica ), ulat gerayak
( Spodoptera ),  kutu  daun  ( Aphidoidea )  dan ulat  keket  ( Agrius  convolvuli ),  hama tersebut  yang  bisa  berakibat  tumbuhan kangkung  terkena  penyakit.  Penyakit  pada tumbuhan  kangkung  di  antaranya  karat putih,  bercak  daun,  penyakit  dikarenakan bakteri,  virus,  dan  alga  (Maulana,  2018). Tujuan dalam penelitian ini adalah menerapkan  metode Forward  Chaining pada sistem pakar untuk dapat mendiagnosis  penyakit  dan  hama  pada tumbuhan  kangkung.  Sistem  ini  dibuat berbasis website , diharapkan dalam penelitian  ini  dapat  membantu  petani  dan masyarakat dalam melakukan pengendalian terhadap  hama  dan  penyakit  pada  tanaman kangkung dengan baik dan benar.
Sistem  berbasis  komputer  yang dibangun  berdasarkan  fakta,  pengetahuan, maupun  penalaran  yang  dapat  membantu menyelesaikan  suatu  permasalahan  disebut sistem pakar (Wajidi & Nur, 2021). Sistem pakar telah banyak digunakan memecahkan masalah  di  berbagai  bidang,  seperti  bidang
pertanian, perbankan dan pendidikan (Fitriani & Febrianto, 2020). Tujuan Sistem Pakar adalah mentransfer kepakaran seorang  pakar  ke  komputer,  kemudian melanjutkannya  dari  komputer  ke  orang lain  (yang  bukan  pakar),  sedangkan Seorang  pakar  atau  ahli  ( human  expert ) adalah  seorang  individu  yang  memiliki kemampuan pemahaman yang superior dari suatu masalah (Mochammad, 2019).
Hasil penelitian (Afandi & Sulistyo, 2019)  yang  berjudul  “Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa  Hama  dan  Penyakit  Pada  Bunga Krisan  Menggunakan Forward  Chaining ” pembahasan  dan  perancangan  pada  sistem pakar  diagnosa  hama  dan  penyakit  pada bunga  krisan  menghasilkan  kesimpulan bahwa Sistem dapat mendiagnosis penyakit dan  hama  pada  bunga  krisan  pada  gejala- gejala yang dialami dan menjadi input oleh para petani. Kemudian penelitian (Pakpahan  &  Doni,  2019)  yang  berjudul “Implementasi  Metode Forward  Chaining Untuk Mendiagnosis Organisme Pengganggu Tanaman (Opt) Kopi” Aplikasi web yang dirancang menghasilkan pengujian  bahwa  implementasi  metode forward  chaining dapat  membantu  para petani  kopi  di  lapangan  untuk  bisa melakukan  diagnosis  secara  mandiri  tanpa harus  berkonsultasi  langsung  dengan  ahli tanaman kopi. Kemudian penelitian (Waliyansyah  et  al.,  2020)  yang  berjudul “Sistem  Pakar  Penentuan  Gaya  Belajar Siswa  Dengan  Metode Forward  Chaining
Berbasis Web ” berdasarkan pengujian yang dilakukan  dengan Black  Box ,  aplikasi analisis perancangan sistem pakar penentuan  gaya  belajar  siswa  ini  layak digunakan  dengan  persentase  100%  dan dapat  berfungsi  dengan  baik.  Kemudian penelitian  lain  terkait  sistem  pakar  dengan metode forward chaining mampu mengidentifikasi  modalitas  belajar  siswa dengan benar tanpa harus berdiskusi dengan ahli  atau  guru  bimbingan  konseling  di sekolah (Kurniawan et al., 2019).
Berdasarkan  masalah  di  atas,  serta berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya yang menggunakan metode forward chaining belum  ada  yang  meneliti  tentang tanaman kangkung. Berdasarkan hal tersebut, maka diperlukan penelitian mengenai  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Kangkung Menggunakan  Metode Forward  Chaining Berbasis  Web.  Dalam  pembuatan  sistem metode  yang  digunakan  adalah Systems Development  Life  Cycle (SDLC),    metode ini  meliputi  analisa,  desain,  pengkodean, pengujian dan pemeliharaan sistem.

## 2. METODE
Metodologi  penelitian  digunakan sebagai  pedoman  dalam  melaksanakan penelitian  karena  merupakan  langkah- langkah  kerja  (Kurniawan  et  al.,  2019). Bentuk  uraian  kerangka  kerja  dalam penelitian  ini  diawali  dengan  pengumpulan data  yang  terdiri  dari  studi  literatur  dan wawancara  kepada  narasumber.  Kemudian
teknik perancangan sistem yang terdiri dari perancangan  sistem,  pembuatan  sistem,  uji coba dan implementasi .
Perancangan  sistem  terdiri  dari sistem pakar Forward Chaining , pengumpulan  data  panyakit,  menganalisa metode Forward  Chaining ,  Pembutan sistem terdiri dari pembuatan menggunakan Unified  Modelling Language (UML), Perancangan Database, dan  perancangan interface.

## 2.1 Sistem pakar Forward Chaining
Forward Chaining merupakan proses yang dimotori data ( data driven )(Putra,  2019)(Ibnu  Akil,  2017). Proses  pelacakan  dimulai  dari  informasi masukan dan selanjutnya mencoba menggambarkan  kesimpulan.  Pelacakan  ke depan  mencari  fakta  yang  sesuai  dengan bagian IF dari  aturan IF-THEN (Imron  et al.,  2019)  (Kusbianto  et  al.,  2017).  Kaidah interpreter dalam forward chaining mencocokkan  fakta  dalam  pangkalan  data dalam situasi yang dinyatakan dalam bagian sebelah kiri atau kaidah IF . Bila fakta yang ada  dalam  pangkalan  data  itu  sudah  sesuai dengan  kaidah IF ,  maka  kaidah  dieksitasi (Putri  et  al.,  2015).  Berikut  Gambar  1 proses  rancang  bangun  sistem  pakar menggunakan metode Forward Chaining .
Fakta  yang  dimasukkan  pengguna untuk  mendapatkan  sebuah  keputusan adalah  mesin  inferensi forward  chaining (Aeni,  2018)(Sari  et  al.,  2020) . F akta-fakta tersebut    adalah    gejala  dari    serangan penyakit  dan  hama  tanaman  kangkung. Dalam  sistem  pakar  mengimplementasikan pengetahuan  atau  keahlian  seorang  pakar untuk  menjadikan  sebuah  kesimpulan  atau keputusan (Hardani, 2020) (Ridwansyah  et al., 2021).

## 2.2 Pengumpulan data penyakit
Tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data-data  hama  dan  penyakit  tanaman kangkung  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.  Penelitian  ini  akan  melakukan pengumpulan data untuk hama dan penyakit tanaman  kangkung  seperti  bekicot,  ulat grayak,  kutu  daun,  ulat  keket,  karat  putih, bercat daun, bakteri, virus, alga.
2.3 Analisis Metode Forward Chaining
Tahap ini dilakukan analisa terhadap metode Forward Chaining dengan menentukan rules yang  akan  digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam sistem pakar menggunkan metode Forward Chaining . Rules dibentuk  dari  data-data hama dan penyakit tanaman kangkung yang telah  dikumpulkan.  Setelah rules terbentuk kemudian dapat dibangun pohon keputusan.

## 2.4 Pembuatan UML
Perancangan sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman kangkung dirancang UML sebagai pemodelan. Tahapan  perancangan  UML  menggunakan
Gambar 1. Forward Chaining (Imron et al., 2019)
beberapa diagram yaitu Use Case Diagram,
Activity  Diagram,  Sequence  Diagram,  dan Class Diagram .

## 2.5 Perancangan Database
Perancangan database sistem pakar diagnosis  hama  dan  penyakit  tanaman kangkung  ini  menggunakan database My Structured  Query  Language (MySQL).
Tabel  strukturnya  yaitu  tabel  admin,  tabel diagnosis,  tabel  gejala,  tabel  konsultasi, tabel relasi, dan tabel hasil.

## 2.6 Perancangan Interface
Proses  perancangan interface ini merupakan acuan untuk membangun aplikasi  yang  akan  penulis  buat.  Adapun struktur  rancangan interface ini  yaitu halaman  utama,  halaman  admin,  halaman data konsultasi, dan halaman konsultasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab  hasil  dan  pembahasan  berisi penjelasan tentang  hal  implementasi  sistem dan  analisis  hasil  implementasi  terkait pembangunan  sistem  pakar  diagnosis  hama dan penyakit tanaman kangkung menggunakan forward  chaining .  Berikut adalah  implementasi  pembangunan  sistem pakar diagnosis hama dan penyakit tanaman kangkung.
3.1. Rules
Sebelum membangun aplikasi sistem  pakar,  terlebih  dahulu  mengetahui rules atau  aturan-aturan  yang  merupakan ekstraksi  dari  pengetahuan  pakar.  Pada langkah  ini  akan  dijelaskan  perancangan
pembuatan rules dari  jenis  hama  dan penyakit  hingga  pembentukan  aturan  dan penerapan metode forward chaining seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis Hama Dan Penyakit
Kode  Jenis Hama & Penyakit H01 Bekicot H02 Ulat Grayak H03 Kutu Daun H04 Ulat Keket P01 Karat Putih P02 Bercak Daun P03 Bakteri P04 Virus P05 Alga
Setelah  jenis  hama  dan  penyakit, selanjutnya  adalah  gejala  pada  tanaman kangkung. Kemudian dimasukkan ke dalam rules yang  menyajikan  barisan  aturan- aturan  yang  digunakan  untuk  diagnosis hama  dan  penyakit  tanaman  kangkung seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Gejala Hama Dan Penyakit
Kode Gejala G001 Batang dan daun rusak G002 Batang dan daun layu G003 Batang dan daun busuk G004 Daun berlubang G005 Pinggir daun bergerigi G006 Tanaman kerdil G007 Daun melengkung G008 Warna  daun  hijau  muda  dengan garis menyilang kuning G009 Muncul bercak putih pada permukaan daun G010 Muncul  bercak  kecokelatan  hingga kehitaman pada permukaan daun G011 Mengeluarkan lendir keruh G012 Berbau busuk G013 Keluar air pada batang G014 Lengket jika disentuh G015 Daun berwarna kuning pekat G016 Batang mengalami bercak-bercak
Kode Gejala G017 Daun menjadi seperti terbakar G018 Bentuk daun menjadi tidak sempurna G019 Daun layu G020 Bercak  berwarna  kelabu  kehijauan pada daun G021 Pada  permukaan  tumbuh  rambut berwarna cokelat kemerahan G022 Daun dihinggapi lalat G023 Batang dan daun kering G024 Bercak karat merah pada daun Tahap  pembentukan  aturan  adalah
proses  menyusun  dan  mencocokkan  fakta- fakta  antara  gejala  dan  hama  penyakit seperti pada Tabel 3. Tabel 3. Pembentukan Aturan Kode Gejala Kode Hama & Penyakit R1 G001, G002, G003 H01 R2 G001, G004, G005 H02 R3 G006, G007 H03 R4 G001, G004, G008 H04 R5 G001, G009 P01 R6 G001, G010 P02 R7 G011, G012, G014 P03 R8 G016, G017, G018 P04 R9 G020, G021, G024 P05

## 3.2. Pembuatan UML
UML  pada  penelitian  ini    terdiri dari use case diagram seperti pada Gambar
2, activiy  diagram seperti  pada  Gambar  3, sequence  diagram seperti  pada  Gambar  4, dan class diagram seperti pada Gambar 5.
Gambar 2. Use Case Diagram
Gambar 3. Activity Diagram
Gambar 4. Sequence Diagram
Gambar 5. Class Diagram

## 3.3. Implementasi Antarmuka
Pada  implementasi  antarmuka  atau interface dijelaskan  mengenai  tampilan- tampilan  yang  berada  dalam  sistem  pakar berbasis website ini.  Tampilan  antarmuka ini merupakan implementasi dari perancangan  pada  bahasan  sebelumnya. Berikut  implementasi interface halaman utama seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Utama Pada  Gambar  6  merupakan  halaman utama,  yaitu  halaman  pertama  kali  yang akan  muncul  di  sistem  ketika pengguna mengakses  sistem  pakar  ini. Background
sistem  aplikasi  sistem  pakar  ini  sendiri mengambil  foto  petani  kangkung  sebagai latar  belakang  halaman  utama  karena berhubungan  dengan  topik  penelitian  tugas akhir  ini  diambil.  Pada header aplikasi terdapat tombol beranda dan log in . Tombol beranda  berfungsi  untuk  menampilkan halaman  utama,  sedangkan  tombol log  in berguna  untuk  pengguna  masuk  ke  sistem sesuai  dengan  level user yang  sudah ditentukan  dalam  hal  ini  masuk  sebagai user petani atau sebagai user admin.
Selanjutnya  halaman admin muncul ketika user  log  in dahulu  sebagai admin.
Didalam  halaman admin terdapat  beberapa menu  navigasi  seperti    hama  dan  penyakit, gejala,  pengetahuan,  aturan,  laporan,  dan log  out. Yang  digunakan admin untuk menambah data, berikut Gambar 7 tampilan halaman admin.
Gambar 7. Halaman Admin
Halaman  selanjutnya  adalah  data konsultasi. Pada halaman isi data konsultasi user atau  petani  yang  akan  melakukan konsultasi  akan  diarahkan  untuk  mengisi data  konsultasi  dengan  tujuan  untuk merekam data yang sewaktu-waktu diperlukan  kembali.  Berikut  Gambar  8 halaman data konsultasi.
Gambar 8. Halaman Data Konsultasi Halaman  selanjutnya user diminta untuk  memilih  serangkaian  pilihan  gejala yang mungkin dialami. Akhir sesi
konsultasi akan ditampilkan hasil diagnosis hama  penyakit  yang  mungkin  menyerang tanaman kangkung seperti pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Konsultasi
3.4. Pengujian Pada langkah pengujian akan dilakukan  serangkaian  pengujian  untuk memastikan  bahwa  aplikasi  yang  dibuat telah  sesuai  dengan  desain  dan  fungsi. Pengujian  akurasi  dilakukan  menggunakan metode confusion matrix untuk mengetahui kelayakan  sistem  pakar  hama  penyakit tanaman kangkung.
Untuk  mengukur  kinerja  suatu metode  klasifikasi  digunakan  salah  satu metode  yaitu Confusion  Matrix (Karsito  & Susanti,  2019)(Syamsudin  et  al.,  2020).
Pengukuran kinerja menggunakan confusion  matrix, terdapat  empat  sebutan
sebagai  perwakilan  hasil  proses  klasifikasi. Keempat  istilah  tersebut  adalah True
Positive (TP), True  Negative (TN), False Positive (FP)  dan False  Negative (FN). Nilai True  Negative (TN)  merupakan jumlah  data  negatif  yang  terdeteksi  dengan benar,  sedangkan False  Positive (FP) merupakan  data  negatif  namun  terdeteksi sebagai data positif, pada dasarnya confusion  matrix mengandung  informasi yang membandingkan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem dengan hasil klasifikasi  yang  seharusnya  (Karsito  & Susanti,  2019)(Nurjumala  et  al.,  2022). Berikut  Persamaan  (1)  dari confusion matrix (Budiyantara et al., 2020)(Saputri & Ermatita, 2019) . Accuracy = x 100%    (1)
Pada  tahap  pengujian  dilakukan pengujian  kepakaran  dan  sistem  dengan
menguji  pada  50 rules ,  dan  dari  50 rules hasil  5  kurang  sesuai  dan  45 rules dinilai sesuai.  Berikut  contoh  hasil  pengujiannya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Tabel Hasil Pengujian
Rules True Positive No Rules True Positive 1. G001 AND G002 AND G003
2. G001 AND G004 AND G005
3.
G006 AND G007
4. G001 AND G004 AND G008
5. G001 ABD G009
6. G001 AND G010
7. G011 AND G012 AND G014
8.
G016 AND G017 AND G018 9. G020 AND G021 AND G024
Tabel  4  adalah  contoh  tabel  hasil pengujian Rules True Positif. G0XX adalah gejala  pada  tanaman  kangkung  yang dimasukkan user saat  proses  pencarian fakta atau gejala dan menuju ke kesimpulan.
Tabel  5  pengujian  dengan  hasil
false positive . Ketika proses pencarian fakta atau gejala dan menuju kesimpulan, namun kesimpulan  dari  sistem  berbeda  dengan pakar.
Tabel 5. Tabel Pengujian False Positive No Rules False Positive 1. G001 AND G002 AND G010 2. G001 AND G002 AND G009 AND G016 3. G001 AND G020 AND G021 AND G024 4. G011 AND G012 AND G016 AND
G018
5. G001 AND G004 AND G009 AND
G016 AND G018
Pengujian  akurasi  menggunakan confusion  matrix pada  hasil  identifikasi
penyakit  tanaman  yang  telah  didiagnosis terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Confusion Matrix Jenis Identifikasi TP TN FN FP Penyakit yang sesuai dengan diagnosis pakar 45 0 0 5 Accuracy = x 100% = x 100%
= 90%
Berdasarkan  hasil  perbandingan data  uji  dan  sistem  dapat  ketetapan  bahwa tingkat akurasi sistem sebesar 90%. Akurasi sistem dapat dijadikan sebagai acuan untuk mendiagnosis  hama  dan  penyakit  tanaman kangkung  dengan  metode  yang  sama  tapi berbeda objek dengan penelitian terdahulu.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  proses pembuatan sistem pakar dengan
perancangan  sistem  menggunakan  bahasa pemodelan  UML,  dari  hasil  implementasi dan  pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa uji  akurasi  dari  50 rules yang  ada  pada hama  dan  penyakit  tanaman  kangkung,  45 dinyatakan  benar  dan  5  dinyatakan  kurang sesuai,  sehingga  pengujian  akurasi  tersebut mendapatkan nilai akurasi sebesar 90%.

## DAFTAR PUSTAKA
Aeni, K. (2018). Penerapan Metode Forward Chaining Pada  Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa   Hama  Dan  Penyakit  Padi.
Intensif , 2 (1), 79.
https://doi.org/10.29407/intensif.v2i1.11 841.
Afandi, H., &  Sulistyo,  D. A.  (2019). Sistem Pakar  Untuk  Diagnosa  Hama  dan Penyakit Pada Bunga Krisan Menggunakan Forward Chaining . Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 13 (2), 101. https://doi.org/10.32815/jitika.v13i2.40
9.
Budiyantara,  A.,  Irwansyah,  I.,  Prengki,  E., Pratama,  P.  A.,  &  Wiliani,  N.  (2020). Komparasi  Algoritma Decision  Tree , Naive  Bayes dan K-Nearest  Neighbor
untuk  Memprediksi  Mahasiswa  Lulus
Tepat  Waktu. JITK  (Jurnal  Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer) , 5 (2), 265–270. https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1214.
Fitriani,  M.  A.,  &  Febrianto,  D.  C.  (2020). Penerapan Sistem Pakar untuk Diagnosa
Penyakit  dan  Hama  Tanaman  Cabai dengan  Metode  Forward  Chaining.
Sainteks , 16 (2), 159–164. https://doi.org/10.30595/st.v16i2.7133
Hardani,  S.  (2020).  Diagnosa  Penyakit
Diabetes  Dengan  Metode Forward Chaining . JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer) , 5 (2), 231–236. https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1132.
Ibnu Akil. (2017). Analisa Efektifitas Metode
Forward Chaining dan Backward Chaining Pada  Sistem  Pakar. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 13 (1), 35.
Imron,  I.,  Afidah,  M.  N.,  Nurhayati,  M.  S.,
Sulistiyah,  S.,  &  Fatmawati,  F.  (2019). Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan Mesin  Sepeda  Motor Transmission Automatic dengan  Metode Forward
Chaining Studi  Kasus:  AHASS  00955
Mitra Perdana. Jurnal Ilmiah Universitas  Batanghari  Jambi , 19 (3),
544.
https://doi.org/10.33087/jiubj.v19i3.742
Karsito,  &  Susanti,  S.  (2019).  Klasifikasi Kelayakan  Peserta  Pengajuan  Kredit Rumah  Dengan  Algoritma Naïve  Bayes di Perumahan Azzura  Residencia.
Jurnal  Teknologi  Pelita  Bangsa , 9 ,  43– 48.
Kurniawan,  A.,  Sumijan,  &  Jufriadif  Na’am. (2019). Sistem Pakar Identifikasi Modalitas  Belajar  Siswa  Menggunakan Metode Forward  Chaining . Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 3 (3), 518–523. https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1166
Kusbianto, D., Ardiansyah, R., & Hamadi, D.
A.  (2017).  Implementasi  Sistem  Pakar
Forward  Chaining Untuk   Identifikasi Dan Tindakan Perawatan Jerawat
Wajah. Jurnal  Informatika  Polinema , 4 (1),
71. https://doi.org/10.33795/jip.v4i1.147
Maulana,  D.  (2018). Raih  Untung  Dari Budidaya Kangkung . Trans Idea Publishing.
Mochammad,  H.  W.  (2019). No  Title . Binus.Ac.Id.
https://binus.ac.id/bandung/2019/11/sist
em-pakar-pada-era-industri-4-0
Mukhlisoh, N. A., Wibowo, N. S., & Irawan, T.  B.  (2016).  Penerapan  Metode Forward  Chaining dalam  Sistem  Pakar untuk  Menentukan Diagnosa Hama  dan
Penyakit Tanaman Tomat. Jurnal Ilmiah Inovasi , 15 (1), 4–8. https://doi.org/10.25047/jii.v15i1.49
Nurjumala, A., Prasetyo, N. A., & Utomo, H. W.  (2022).  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Rhinitis Menggunakan Metode Forward  Chaining Berbasis  Web. Jurnal  Riset  Komputer) , 9 (1),  2407–
389.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i1.3 815 Pakpahan,  A.  V.,  &  Doni,  D.  (2019). Implementasi Metode Forward Chaining untuk Mendiagnosis Organisme Pengganggu  Tanaman  (Opt)
Kopi. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,
Elektro  Dan  Ilmu  Komputer , 10 (1), 117–126.
https://doi.org/10.24176/simet.v10i1.28 00 Produksi  Tanaman  Sayuran  2020 .  (2020). Badan Pusat Statistik. https://www.bps.go.id/indicator/55/61/1 /produksi-tanaman-sayuran Putra,  H.  W.  (2019).  Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal Dengan Metode Forward  Chaining . Jurnal  Sains  Dan Informatika , 5 (1), 7. https://doi.org/10.22216/jsi.v5i1.4081
Putri, A. T., Santoso, B. S., Izzatillah, M., &
Senjaya,  R.  (2015).  Sistem  Pakar
Rekomendasi  dan  Larangan  Makanan
Berdasarkan  Jenis  Penyakit  dengan
Metode Forward Chaining . Citee 2015 , September , 18–23.
Ridwansyah, R., Faizah, S., & Achyani, Y. E.
(2021).  Mengidentifikasi  Jenis  Virus
Menggunakan  Sistem  Pakar  Berbasis Metode Forward  Chaining . Paradigma -  Jurnal  Komputer  Dan  Informatika ,
23 (1), 49–54. https://doi.org/10.31294/p.v23i1.10048 Saputri,  S.  D.,  &  Ermatita,  E.  (2019).  Credit Scoring Kelayakan Debitur Menggunakan  Metode Hybrid  ANN
Backpropagation dan  TOPSIS. Jurnal
RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 3 (1), 73–78.
https://doi.org/10.29207/resti.v3i1.847
Sari,  W.  E.,  Maria,  E.,  &  Santoso,  R.  K. (2020).  Deteksi  Penyakit  Dan  Hama
Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Forward  Chaining dan Best  First Search . JOINTECS (Journal of Information  Technology  and  Computer Science) , 5 (3), 185. https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i3.1 483 Syamsudin,  D.,  Halundaka,  Y.  C.  D.,  & Nugroho,  A.  (2020).  Prediksi  Status Konsumen Produk Celana Menggunakan Naïve  Bayes . JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) , 5 (3), 177. https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i3.1 435 Wajidi, F., & Nur, D. N. (2021). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Stunting pada Balita menggunakan Metode Forward Chaining . Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 6 (2), 401–407.
Waliyansyah,  R.  R.,  Novita,  M.,  &  Aditasar,
L.  P.  (2020).  Sistem  Pakar  Penentuan Gaya  Belajar  Siswa  Dengan  Metode Forward  Chaining Berbasis  Web. IT Journal  Research  and  Development ,
5 (1), 32–44. https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5( 1).4740
Yanwardhana,  E.  (2021). Tanaman  Hias  &
Benih  Kangkung-Tomat  RI  Laris  di Malaysia . CNBC Indonesia.
https://www.cnbcindonesia.com/news/ 20210507121134-4-244051/top- tanaman-hias-benih-kangkung-tomat- ri-laris-di-malaysia