Sistem Pakar Dengan Metode Forward Chaining Untuk Diagnosis Penyakit dan Hama Tanaman Tebu
Andre Rahmat Kurniawan 1* , Gunadi Dwi Nurcahyo 1 , Yuhandri 1
1 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Jl. Raya Lubuk Begalung, Padang, Sumatera Barat, 25221, Indonesia 12 Andrerahmat1910@gmail.com 1 , gunadiwidi@yahoo.com 2 , yuhandri.yunus@gmail.com 3

## Abstrak
Pada saat ini perkembangan teknologi komputer sudah sangat pesat, tidak hanya pada bidang informasi,  industri,  pendidikan,  tetapi  pada  bidang  pertanian.  Kecanggihan  teknologi  juga dimanfaatkan  oleh  para  petani  tebu  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  tanaman  tebu. Tanaman  tebu  termasuk  dalam  komoditas  tanaman  perkebunan  yang  ada  di  Indonesia. Namun,  dalam  pembudidayaan  tebu  tidak  luput  dari  berbagai  permasalahan  yang berhubungan  dengan  penyakit  dan  hama  yang  kemungkinan  akan  menyerang  tanaman  tebu. Oleh  sebab  itu  penulis  merancang  pembuatan  Sistem  Pakar  diagnosa  penyakit  dan  hama tanaman  tebu  menggunakan  metode Forward  Chaining berbasis web .  Sistem  ini  akan menganalisa berdasarkan data gejala-gejala yang ada yang di masukan oleh user sehingga di dapatkan suatu hasil identifikasi penyakit dan hama pada tanaman tebu berupa nama penyakit tingkat  akurasi  dan  cara  penangannya.  Tahapan  analisa  hasil  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan sampel data yang diperoleh dari petani tebu di desa lawang dengan melibatkan lansung  10  tanaman  tebu.  Proses  analisa  hasil  ini  didampingi  ketua  kelompok  tani  di kecamatan  Matur  yaitu  Muhammad  Abrar,  M.Pd.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Sistem Pakar  dengan  metode Forward  Chaining mampu  mendeteksi  penyakit  dan  hama  pada  tebu dengan  tingkat  akurasi  sebesar  86,5%  jika  dirata-ratakan.  Hal  ini  pun  membuktikan  bahwa metode Forward  Chaining masih  dapat  mengidentifikasi  penyakit  dan  hama  pada  tebu dengan baik.
Kata kunci: Sistem Pakar, Penyakit, Hama, Forward Chaining , Tebu.

## Abstract
At  this  time  the  development  of  computer  technology  has  been  very  rapid,  not  only  in  the fields  of information, industry, education, but  in agriculture. Technological  sophistication  is also used by sugarcane farmers to obtain information about sugarcane plants. Sugarcane is included  in  plantation  crop  commodities  in  Indonesia.  However,  in  sugarcane  cultivation, various problems related to diseases and pests are likely to attack sugarcane. Therefore the authors  designed  the  creation  of  an  Expert  System  for  diagnosing  sugarcane  diseases  and pests  using  the  web-based  Forward  Chaining  method.  This  system  will  analyze  based  on existing symptom data that is entered by the user so that a result of identification of diseases and pests in sugar cane plants is obtained in the form of the name of the disease, the level of accuracy  and  how  to  handle  it.  The  results  analysis  stage  was  carried  out  by  testing  using sample  data  obtained  from  sugarcane  farmers  in  Lawang  village  directly  involving  10 sugarcane  plants.  The  results  analysis  process  was  accompanied  by  the  head  of  the  farmer group in the Matur sub-district, namely Muhammad Abrar, M.Pd. The result of this study is that  the  expert  system  using  the  Forward  Chaining  method  is  capable  of  detecting  diseases and  pests  in  sugar  cane  with  an  average  accuracy  rate  of  86.5%.  This  also  proves  that  the Forward Chaining method can still identify diseases and pests in sugarcane properly.
Keywords: Expert Systems, Diseases, Pests, Forward Chaining, Sugarcane.

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  adalah  makluk  cerdas  yang  selalu meningkatkan  kemampuannya  untuk  memu- dahkan setiap kegiatannya. Di sisi lain kemajuan sains  dan  teknologi  diakui  sebagai  implikasi hasil pengembangan pendidikan juga, telah men- jadi  tantangan  dalam  penyelenggaraan  pendidi- kan  itu  sendiri  yang  menghasilkan  sumber  daya manusia  yang  berkompoten  (Lamuri  &  Laki, 2022).  Pada  saat  ini  perkembangan  teknologi komputer  sudah  sangat  pesat,  tidak  hanya  pada bidang  informasi,  industri,  pendidikan,  tetapi pada  bidang  pertanian  (Pati  et  al.,  2020). Kecanggihan  teknologi  juga  dimanfaatkan  oleh para  petani  tebu  untuk  mendapatkan  informasi mengenai  tanaman  tebu  (Rohmatilah  et  al., 2022).
Hal yang menjadi masalah saat ini adalah dalam pembudidayaan  tebu  tidak  luput  dari  berbagai permasalahan  yang  berhubungan  dengan  penya- kit  dan  hama  yang  akan  menyerang  tanaman. Saat  ini  pada  bidang  pertanian  pengetahuan petani  tentang  hama  dan  penyakit  tanaman  han- ya diketahui sebatas pengetahuan sesama petani, jika ada hama dan penyakit jenis baru petani tid- ak mengetahuinya, di sisi lain terdapat beberapa ahli  atau  pakar  pertanian  yang  banyak  menge- tahui  tentang  hama  dan  penyakit  tanaman,  akan tetapi  dengan jumlahnya  ahli  atau  pakar  dengan banyaknya  jumlahnya  petani  tidak  seimbang. Sehingga  dengan  adanya  penerapan  metode Forward  Chaining pada  Sistem  Pakar  untuk  di- agnosa  hama  dan  penyakit  tanaman  tebu  dapat menjadi  informasi  dan  pengetahuan  yang  akan membantu  masyarakat  ataupun  perorangan (petani)  untuk  mengetahui  jenis  hama  dan  pen- yakit  apa  yang  menyerang  tanamannya,  tanpa harus  menunggu  dan  mengharapkan  jawaban langsung dari ahlinya (Taufiq & Sandi, 2021).
Artificial Intelligence merupakan kecerdasan bu- atan  yang  kemudian  dapat  memudahkan  peker- jaan seorang manusia (Siahaan et al., 2020). Ar- tificial  Intelligence  adalah  simulasi  kecerdasan manusia  oleh  mesin,  terutama  oleh  sistem  kom- puter, sehingga dapat bekerja secara otomatis tu- gas  manusia  tanpa  manusia  (Mazher  et  al., 2022).  Pada  dasarnya  ini  adalah  cabang  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  di  mana  mencakup studi  lengkap  tentang  manusia,  proses  otak  dan bagaimana  perhitungan  analitis  terjadi  di  dalam pikiran,  untuk  melakukan  tugas  dengan  cara
yang  lebih  cerdas  (Febrilian  Zulrahman  an Syahputra,  2023).  Kemampuan  yang  dapat  di- majukan oleh Artificial Intelligence adalah pem- belajaran,  pengenalan  pola,  penalaran,  pemeca- han  masalah,  persepsi  visual,  dan  pemahaman Bahasa (Aggarwal et al., 2022).
Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang mencakup  pengetahuan  dari  satu  atau  lebih  pa- kar  dalam  bidang  tertentu  (Nugroho  &  Bani, 2022).  Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fak- ta, dan teknik penalaran untuk memecahkan ma- salah  yang  biasanya  hanya  dapat  dipecahkan oleh seorang pakar di bidang tersebut (Paryati & Krit,  2022).  Bentuk  umum  sistem  pakar  adalah suatu program yang dibuat berdasarkan suatu set aturan  yang  menganalisis  informasi  (biasanya diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu  kelas  masalah  spesifik  serta  analisis matematis  dari  masalah  tersebut  (Rifki  fahrial zainal  et  al.,  2022).  Sistem  pakar  akan memberikan  daftar  gejala-gejala  sampai  bisa mengidentifikasikan  suatu  objek  berdasarkan jawaban  yang  diterimanya  (Veronika  H  et  al., 2023).
Sistem Pakar dengan metode Forward Chaining sudah  banyak  diterapkan  termasuk  pada  bidang pertanian  seperti  identifikasi  penyakit  tanaman kelapa  sawit  (Marcelina  et  al.,  2022).  Pada Tanaman  Cabai  dengan  penerapan  Metode For- ward Chaining (Aristoteles et al., 2017). Penera- pan lain pada Sistem Pakar dengan Metode For- ward  Chaining digunakan  pada  tanaman  sawi untuk  diagnosa  hama  (Puspaningrum  et  al., 2020).  Pada  penelitian  terdahulu  penerapan  Sis- tem  Pakar  dengan  metode Forward  Chaining dilakukan  pada  diagnosa  tanaman  jeruk  untuk melacak  hama  dan  penyakit  yang  menyerang tanaman tersebut (Fuad et al., 2022).
Pada  penelitian  lainnya  yang  menggunakan  Sis- tem  Pakar  Metode Forward  Chaining di  terap- kan  pada  bidang  kedokteran  untuk  diagnosis penyakit Rhinitis (Nurjumala et al., 2022). Pada peneltian  terdahulu  seperti Sistem  Pakar  dengan metode Forward  Chaining dalam  mendiagnosis penyakit  ISPA  berdasarkan  gejala  yang  diderita (Teuku Feraldy Ramadhani et al., 2020). Adapun penelitian mengenai Sistem Pakar diagnosis dini gangguan selama kehamilan dengan menggunakan metode Forward Chaining (Basiroh  &  Kareem,  2021).  Pada  penelitian  ter-
dahulu  untuk  diagnosa  penyakit  mata  dengan metode Forward Chaining (Umar, 2023).
Berdasarkan  rujukan  dari  penelitian  terdahulu, maka  penelitian  ini  mengangkat  tema  yaitu  Sis- tem  Pakar  Dengan  Metode Forward  Chaining untuk  Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  Tanaman Tebu  agar  dapat  membantu  petani  perkebunan tanaman tebu.

## 2. METODE
Untuk  membantu  dalam  penyusunan  penelitian ini,  maka  perlu  adanya  susunan  kerangka  kerja (frame  work)  yang  jelas  tahapan-tahapannya. Kerangka  kerja  ini  merupakan  langkah-langkah yang  akan  dilakukan  dalam  penyelesaian masalah  yang  akan  dibahas.  Adapun  kerangka kerja  penelitian  yang  digunakan  seperti  terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan gambar kerangka kerja penelitian di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:
2.1   Identifikasi dan Ruang Lingkup
Melakukan  identifikasi  terhadap  permasalahan yang  terjadi  pada  petani  tebu  saat  ini  dalam menyelesaikan  penyakit  dan  hama.  Agar penelitian ini agar lebih terarah dan sasaran yang
diharapkan  lebih  tepat  maka  ruang  lingkupnya hanya  pada  diagnosa    penyakit  dan  hama  pada tanaman tebu.
2.2   Analisis Masalah
Setelah  mengidentifikasi  masalah  dan  ruang lingkupnya  maka  selanjutnya  yang  dilakukan adalah  menganalisis  masalah  di  mana  setelah menentukan  masalah  atau  variabel  yang  akan diteliti maka perlu adanya menganalisis variabel tersebut  apakah  layak  untuk  dilakukannya penelitian pada masalah tersebut.
2.3  Menentukan Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan sebuah  Sistem  Pakar  di  bidang  pertanian khususnya  tanaman  tebu  dengan  menggunakan metode Forward  Chaining dan  membangun rules  Sistem  Pakar  kedalam  sebuah  program serta  diimplementasikan  agar  dapat  membantu orang banyak khususnya petani tebu. Mengetahui  bagaimana  Sistem  Pakar  ini menyelesaikan  permasalahan  yang  terjadi  pada penyakit dan hama tanaman tebu.
2.4   Mempelajari Literatur
Pada  penelitian  ini,  peneliti  mempelajari sumber-sumber  pengetahuan  dari  jurnal-jurnal penelitian  yang  sudah  diterbitkan,  buku-buku yang berkaitan dengan penelitian ini, pengetahuan  dari  seorang  pakar  di  bidangnya yang  akan  dijadikan  acuan  untuk  membangun sebuah basis pengetahuan Sistem Pakar.
2.5  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  guna  untuk mendapatkan  rincian  tentang  variabel  yang diambil  untuk  diteliti  supaya  memperlengkap informasi  yang  dikumpulkan,  dan  dalam penelitian  ini  teknik  pengumpulan  data  melalui referensi  yang  ada  dan  melakukan  wawancara dengan  pihak  terkait  dengan  penelitian  untuk mendapatkan data yang diperlukan.
2.6  Analisis Sistem
Sebelum  melakukan  perancangan  Sistem  Pakar, penulis melakukan analisis terhadap permasalahan yang terjadi  serta mencari kelemahan  dan  bagaimana  membuat  solusi terhadap permasalahan tersebut
2.7  Perancangan Sistem
Karena Sistem Pakar ini berbasis website, maka perancangan  sistem  menggunakan  alat  bantu perancangan  berorientasi  objek  menggunakan UML  ( Unified  Modeling  Language ).  Adapun
perancangan lainnya yaitu perancangan antarmuka pengguna, perancangan basis pengetahuan dan perancangan basis data.
2.8  Implementasi Sistem
Sistem  Pakar  diimplementasikan  dan  digunakan oleh  orang-orang  yang  membutuhkan  informasi dan  pemecahan  masalah  penyakit  dan  hama tanaman  tebu.  Pengguna  tersebut  termasuk seorang pakar yang nantinya akan terlibat dalam pengujian sistem tersebut
2.9   Pengujian Sistem
Setelah  diimplementasikan,  Sistem  Pakar  diuji mengenai  tingkat  keakuratannya  dan  kesalahan- kesalahan  yang  terdapat  pada  Sistem  Pakar tersebut. Tahap proses pengujian yang dilakukan yaitu:
a)  Pengujian  unit,  dilakukan  pada  setiap  modul yang  mencakup  pengkodean  program  yang dilakukan pengembang program.
b)  Pengujian  integrasi  setiap  modul,  pengujian ini bertujuan agar setiap modul saling terintegrasi  dan  setiap  modul  yang  baru  dapat ditambahkan.
c)  Pengujian  sistem  keseluruhan,  pengujian  ini dilakukan  oleh  pengguna  sistem  dan  melibatkan ahli atau pakar di bidangnya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  analisa  dan  pembahasan  ini  akan diuraikan  mengenai  identifikasi  masalah  yang ada  dan  rancangan  sistem  yang  akan  dibangun baik  kebutuhan  akan  perangkat  lunak  atau aplikasi,  di  mana  perangkat  lunak  ini  nantinya menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database  MySQL.  Pembangunan  Sistem  Pakar ini  menggunakan  metode  inferensi  runut  maju ( Forward  Chaining ).  Berdasarkan  data  jenis problem  yang  diberikan  oleh  pakar  dan dilakukan  penyusunan  rule  atau  aturan  dengan Forward  Chaining maka  didapat  hasil  yang disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Seluruh Pelacakan
Kode Penyakit Kode Gejala P001 G01, G02, G03, G04, G05 P002 G06, G07, G05 P003 G8, G9, G10, G11, G12, G13 P004 G14, G15, G13, G16, G8 P005 G17, G18, G19, G20, G21, G11 P006 G22, G13, G10
P007 G23, G24, G25, G26 P008 G27, G28 P009 G29, G30, G23, G10, G22, G13 P010 G31, G32 P011 G33, G34 P012 G35, G36 P013 G37, G38, G39, G40, G41 P014 G42, G43 P015 G35, G44 P016 P017 P018 P019 G45, G46, G47 G48 G16, G36 G49, G31, G50, G51
Berdasarkan  tabel  1  terlihat  beberapa  penyakit dan  hama  dipengaruhi  oleh  beberapa  gejala tertentu.  Pada  jenis  Hama  Penggerek  Pucuk (Scirpophaga  Excerptalis  Walker)  dengan  kode (P001),  dimana  gejalanya  ialah  Deretan  lubang horizontal  berwarna  coklat  pada  daun  (G01), Lorong  gerek  memanjang  di  ibu  tulang  daun (G02),  Daun  kering  (G03),  Daun  Mati  (G04), dan  Batang  dibelah  membujur  akan  kelihatan Lorong gesekan (G05). Jika terdapat ciri-ciri dan gejala-gejala tersebut maka kemungkinan penyakitnya  ialah  Hama  Penggerek  Pucuk (Scirpophaga Excerptalis Walker) (P001). Penyakit  yang  ditandai  dengan  gejala  Batang dibelah  membujur  akan  kelihatan  Lorong gesekan  (G05),  Bercak  transparan  memanjang tidak beraturan pada daun (G06) dan Bagian luar ruas  muda  yang  digerek  terdapat  serbuk  bekas gerekan  (G07)  dari  gejala-gejala  tersebut  maka kemungkinan penyakitnya ialah Hama Penggerek Batang Bergaris (Chilo
Sacchariphagus) (P002).
Gejala  yang  muncul  seperti  Lubang-lubang bekas  gerekan  pada  batang  tebu  (G08),  Pucuk mati (G09), Ruas batang patah (G10), Identifikasi  gejala,  Tanaman  mati  (G11), Pangkal  batang  terdapat  gerekan  berwarna merah (G12) dan Ruas batang rusak (G13). Jika terdapat ciri-ciri dan gejala-gejala tersebut maka kemungkinan penyakitnya ialah Hama Penggerek  Batang  Raksasa  (Phragmataecia Castanea)  (P003).  Adapun  penyakit  yang ditandai  dengan  gejala  Pada  daun  bercak transparan bekas gerekan larva bentuk bulat oval dan dibatasi warna coklat (G14), Deretan lubang horizontal  berwarna  coklat  pada  daun  (G15), Ruas  batang  rusak  (G13),  Lorong  gerek memanjang di ibu tulang daun (G16), dan bang- lubang  bekas  gerekan  pada  batang  tebu  (G08).
Jika  terdapat  ciri-ciri  dan  gejala-gejala  tersebut maka  kemungkinan  penyakitnya  ialah  Hama Penggerek  Batang  Berkilat  (Chilo  Auricilius) (P004).
Pada  jenis  Hama  Uret  (Lepidiota  stigma Fabricus) dengan kode penyakit (P005) mempunyai  gejala  seperti  Daun  kering  (G17), Daun  Mati  (G18),  Batang  dibelah  membujur akan  kelihatan  Lorong  gesekan  (G19),  Bercak transparan memanjang tidak beraturan pada daun (G20),  Bagian  luar  ruas  muda  yang  digerek terdapat  serbuk  bekas  gerekan  (G21),  Tanaman mati  (G11).  Berikutnya  Hama  Tikus  (Rattus argentiventer)  dengan  kode  penyakit  (P006) mempunyai  gejala  seperti  Lubang-lubang  bekas gerekan  pada  batang  tebu  (G22),  Ruas  batang rusak  (G13),  Ruas  batang  patah  (G10).  Jika terdapat ciri-ciri dan gejala-gejala tersebut maka kemungkinan  penyakitnya  ialah  Hama  Tikus (Rattus argentiventer) (P006).
Gejala  yang  muncul  seperti  Pucuk  mati  (G23), Ruas  batang  patah (G24), Tanaman  mati  (G25), Pangkal  batang  terdapat  gerekan  berwarna merah  (G26)  Jika  terdapat  ciri-ciri  dan  gejala- gejala  tersebut  maka  kemungkinan  penyakitnya ialah  Hama  Penggerek  Batang  Raksasa  Hama Rayap  (P007).  Pada  Hama  Kutu  Bulu  Putih dengan  kode  gejala  (P008)  mempunyai  gejala seperti  Ruas  batang  rusak  (G27)  dan  Pada  daun bercak  transparan  bekas  gerekan  larva  bentuk bulat  oval  dan  dibatasi  warna  coklat  (G28). Berikutnya  Hama  Boktor  dengan  kode  penyakit (P009)  dimana  gejalanya  Larva  memakan pangkal  tanaman  sampai  5-10  cm  batang  tebu dari  permukaan  tanah  (G29),  Musim  kemarau tebu  menguning  kemudian  mengering  dan  mati mendada (G30), Pucuk mati (G23), Ruas batang patah (G10), Lubang-lubang bekas gerekan pada batang tebu (G22), dan Ruas batang rusak (G13) Jika  terdapat  ciri-ciri  dan  gejala-gejala  tersebut maka  kemungkinan  penyakitnya  ialah  Hama Boktor (P009).
Berikutnya  Pertumbuhan  akar  tidak  normal atau membentuk  puru  akar  (G31)  dan  Jaringan  akar mati  (G32)  Jika  terdapat  ciri-ciri  dan  gejala- gejala  tersebut  maka  kemungkinan  penyakitnya ialah  Hama  Nematoda  (P010).  Pada  Penyakit Hangus (Ustilago Scitaminea) (P011) mempunyai  gejala  dengan  kode  Terdapat cambuk hitam setebal pensil, tidak bercabang di pucuk  batang  tebu  (G33)  dan  Pada  daun berbentuk  sempit  memanjang  berwarna  kuning (G34).  Gejala  yang  muncul  seperti  Tanaman terhambat  tumbuhnya  (G35)  dan  Bila  batang
dibelah  terdapat  pembuluh  berwarna  jingga kemerahan  (G36)  dari  gejala-gejala  tersebut maka  kemungkinan  penyakitnya  ialah  Penyakit Ratoon  Stunting  Disease  (P012).  Pada  Penyakit Pokahbung  (P013)  mempunyai  gejala  seperti Pada  helaian  daun  timbul  titik  atau  garis  merah (G37),  Pada  batang  tebu  tampak  titik  atau  garis merah  (G38),  Pertumbuhan  ujung  batang terhambat (G39), Terjadi pembusukan dari daun ke  batang  (G40),  Bila  batang  dibelah  dalam ruas-ruas membusuk memanjang (G41).
Gejala  yang  muncul  seperti  Pada  daun  timbul titik  halus  merah  atau  coklat  kemerahan  (G42) dan Pada daun terdapat bercak yang mempunyai ekor  menuju  kearah  ujung  daun  (G43)  maka degan  ciri-ciri  gejala  tersebut  kemungkinan mempunyai  penyakit  penyakit  Bercak  Mata (Bipolaris Sacchari) (P014). Berikutnya Penyakit Sereh  dengan  kode  gejala  (P015)  mempunyai ciri-ciri  gejala  seperti  Tanaman  terhambat tumbuhnya  (G35)  dan  Tunas-tunas  samping berkembang  (G44).  Adapun  Penyakit  Mosaik dengan  kode  penyakit  (P016)  dengan  ciri-ciri gejala  beserta  kodenya  yaitu  Hasil  gula  pada tebu  hanya  mencapai  30-40%  (G45),  Daun berwarna  kuning  (G46),  dan  Daun  berubah bentuk menyerupai pola mosaik (G47).
Penyakit Luka Api dengan kode penyakit (P017) mempunyai ciri-ciri gejala seperti Daun berubah bentuk  menjadi  bulat  memanjang  menyerupai cambuk  berwarna  hitam  (G48).  Berikutnya gejala dengan ciri-ciri seperti Lorong gerek  me- manjang  di  ibu  tulang  daun  (G16)  dan  Bila  ba- tang dibelah terdapat pembuluh berwarna jingga kemerahan  (G36)  Jika  terdapat  ciri-ciri  dan gejala-gejala  tersebut  maka  kemungkinan  pen- yakitnya  ialah  Penyakit  Pembuluh  (P018).  Ada- pun  ciri  gejala  seperti  Akar  membusu  (G49), Pertumbuhan akar tidak normal atau membentuk puru  akar  (G31),  Akar  bercabang  pada  bagian ujung dan percabangan tidak normal (G50), dan Ujung  akar  tidak  normal  (G51)  maka  dengan ciri-ciri tersebut kemungkinan penyakitnya ialah Penyakit  Busuk  Akar  dan  Pangkal  Batang (P019).
3.1   Penyajian Aturan ( Rules)
Pada  penyajia  dari  gejala  penyakit  dan  hama tanaman  tebu  tersebut  dapat  menghasilkan sebuah rules seperti dibawah ini:
a.  IF Deretan lubang horizontal berwarna coklat pada  daun  is  True  AND  Lorong  gerek
memanjang  di  ibu  tulang  daun  AND  Daun kering AND Daun Mati AND Batang dibelah membujur  akan  kelihatan  Lorong  gesekan THEN  Kasus  Hama  Penggerek  Pucuk (Scirpophaga Excerptalis Walker).
b.  IF  Bercak  transparan  memanjang  tidak beraturan  pada  daun  is  True  AND  Bagian luar  ruas  muda  yang  digerek  terdapat  serbuk bekas gerekan THEN Kasus Hama Penggerek Batang Bergaris (Chilo Sacchariphagus).
c.  IF Lubang-lubang bekas gerekan pada batang tebu  is  True  AND  Pucuk  mati  AND  Ruas batang  patah  AND  Tanaman  mati  AND Pangkal  batang  terdapat  gerekan  berwarna merah AND Ruas batang rusak THEN Hama Penggerek  Batang  Raksasa  (Phragmataecia Castanea).
d.  IF  Pada  daun  bercak  transparan  bekas gerekan  larva  bentuk  bulat  oval  dan  dibatasi warna coklat AND Tanaman berumur 2 bulan mati AND Ruas batang rusak AND Tanaman menjadi  kerdil  AND  Lubang-lubang  bekas gerekan  pada  batang  tebu  THEN  Hama Penggerek Batang Berkilat (Chilo Auricilius).
e.  IF  Tanaman  layu  is  True  AND  Pucuk tanaman  menguning  mirip  kekeringan  AND Akar  tanaman  rusak  AND  Tanaman  mudah dicabut  AND  Pangkal  tanaman  terbentuk rongga  gerekan  besar  AND  Tanaman  mati THEN  adalah  Hama  Uret  (Lepidiota  stigma Fabricus).
f.  IF Luka pada bekas gerekan pada pucuk tebu is  True  AND  Ruas  batang  rusak  AND  Ruas batang  patah  THEN  adalah  Hama  Tikus (Rattus argentiventer).
g.  IF  Batang  digerek  is  True  AND  Tanaman rusak AND Ada sarang di dalam batang tebu AND  Ada  sarang  di  dalam  tanah  sekitaran kebun  tebu  yang  mencapai  1-2  meter  THEN adalah Hama Rayap.
h.  IF  Kutu  berkelompok  di  permukaan  daun  is True  AND  Jamur  jelaga  berwarna  hitam menutupi  daun  THEN  adalah  Hama  Kutu Bulu Putih.
i.  IF  Larva  memakan  pangkal  tanaman  sampai 5-10 cm batang tebu dari permukaan tanah is True  AND  Musim  kemarau  tebu  menguning kemudian  mengering  dan  mati  mendadak
AND  Batang  digerek  AND  Ruas  batang patah  AND  Luka  pada  bekas  gerekan  pada pucuk  tebu  AND  Ruas  batang  rusak  THEN adalah Hama Boktor.
j.   IF  Pertumbuhan  akar  tidak  normal  atau membentuk puru akar is True AND Jaringan akar mati THEN adalah Hama Nematoda.
k.  IF  Terdapat  cambuk  hitam  setebal  pensil, tidak bercabang di pucuk batang tebu is True AND  Daun  berbentuk  sempit  memanjang berwarna  kuning  THEN  adalah  Penyakit Hangus (Ustilago Scitaminea).
l.  IF  Tanaman  terhambat  tumbuhnya  is  True AND  Bila  batang  dibelah  terdapat  pembuluh berwarna  jingga  kemerahan  THEN  adalah Penyakit Ratoon Stunting Disease.
m. IF  Pada  helaian  daun  timbul  titik  atau  garis merah is True AND Pada batang tebu tampak titikatay  garis  merah  AND  Pertumbuhan ujung  batang  terhambat  AND  Terjadi pembusukan  dari  daun  ke  batang  AND  Bila batang  dibelah  dalam  ruas-ruas  membusuk memanjang THEN adalah Penyakit Pokahbung.
n.  IF  Pada  daun  timbul  titik  halus  merah  atau coklat  kemerahan  is  True  AND  Pada  daun terdapat  bercak  yang  mempunyai  ekor menuju  kearah  ujung  daun  THEN  adalah Bercak Mata (Bipolaris Sacchari).
o.  IF  Tanaman  terhambat  tumbuhnya  is  True AND  Tunas-tunas  samping  berkembang THEN adalah Penyakit Sereh.
p.  IF  Hasil  gula  pada  tebu  hanya  mencapai  30- 40%  is  True  AND  Daun  berwarna  kuning AND Daun berubah bentuk  menyerupai pola mosaik THEN adalah Penyakit Mosaik.
q.  IF  Daun  berubah  bentuk  menjadi  bulat  me- manjang menyerupai cambuk berwarna hitam is True THEN adalah Penyakit Luka Api.
r. IF Tanaman menjadi kerdil is True AND Bila batang  dibelah  terdapat  pembuluh  berwarna jingga  kemerahan  THEN  adalah  Penyakit Pembuluh
s. IF Akar membusuk is True AND Akar Mem- busuk  AND  Pertumbuhan  akar  tidak  normal atau  membentuk  puru  akar  AND  Ujung  akar tidak  normal  THEN  adalah  Penyakit  Busuk Akar dan Pangkal Batang

## Gambar 2 Pohon Keputusan Keseluruhan Rule
3.1.1  Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  dibentuk  berdasarkan  aturan (rules)  yang  sudah  dirumuskan.  Berikut  ini bentuk struktur pohon keputusan dari keseluruhan  rule  untuk  penelusuran  diagnose penyakit  dan  hama  tanaman  tebu  pada  Gambar 2.

## 3.1.2  Metode Forward Chaining
Metode  ini  berdasarkan  pencocokan  pada  fakta atau  gejala  dangan  Rules  (aturan)  yang  telah dibuat.  Berikut  ini  beberapa  contoh  hasil  proses pelacakan  berdasarkan  data  sampel  jenis  kasus dari  masing-masing  gejala.  Jenis  Hama  Tikus (Rattus  argentiventer)  (P006)  dengan  gejala Ruas  batang  patah  (G10),  Ruas  batang  rusak (G13)  dan  Lubang-lubang  bekas  gerekan  pada batang  tebu  (G22).  Kemudian  jenis  Penyakit Ratoon Stunting Disease (P012) yang dipengaruhi  oleh  gejala  yaitu,  Bila  batang dibelah  terdapat  pembuluh  berwarna  jingga kemerahan  (G36)  dan  Pada  helaian  daun  timbul titik atau garis merah (G37).
Berdasarkan hasil proses pelacakan yang diambil dari  beberapa  sampel  dengan  menggunakan metode Forward Chaining maka didapatkan hasil disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Proses Pelacakan
No Penyakit Rule Kode Gejala 1 Hama Tikus (Rattus argentivente) IF G10 AND G13 AND G22 THEN P006 P006 2 Penyakit Ratoon Stunting Disease IF G36 AND G37 THEN P012 P012
Berdasarkan  Tabel  2  hasil  proses  pelacakan kasus  dari  beberapa  sampel  yang  digambarkan kedalam  bentuk  struktur  pohon.  Terlihat  pada Gambar 3
Penyakit dan Hama G06 G01 G02 P001 P002 G08 G09 G10 G23 G24 G25 P007 G22 G13 G10 P006 G45 G46 P016 G27 G28 P008 G31 G32 P010 G33 G34 P011 G35 G36 P012 G42 G43 P014 G35 G44 P015 G48 P017 G16 G36 P018 G03 G07 G05 G11 G47 G04 G05 G12 G13 G14 G15 G13 G16 G08 G17 G18 G19 G20 G21 G11 G26 G29 G30 G23 G10 G23 G13 P009 G37 G38 G39 G40 G41 P013 G49 G31 G50 P019 G51 P003 P004 P005
Penyakit dan Hama G06 G01 G02 P001 P002 G08 G09 G10 G23 G24 G25 P007 G22 G13 G10 P006 G45 G46 P016 G27 G28 P008 G31 G32 P010 G33 G34 P011 G35 G36 P012 G42 G43 P014 G35 G44 P015 G48 P017 G16 G36 P018 G03 G07 G05 G11 G47 G04 G05 G12 G13 G14 G15 G13 G16 G08 G17 G18 G19 G20 G21 G11 G26 G29 G30 G23 G10 G23 G13 P009 G37 G38 G39 G40 G41 P013 G49 G31 G50 P019 G51 P003 P004 P005
Gambar 3. Diagram Pohon Hasil Proses Pelacakan
Dengan  sampel  kasus  diatas  yang  melalui pelacakan  pada  tabel  dan  pembentukan  diagram pohon,  dapat  di  hasilkan  sebuah  diagnosa  dan solusi  untuk  dapat  menghindari  atau  mengobati tanaman  tebu  dari  hama  dan  penyakit  yang menyerang.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pakar  yang  dirancang  mengasilkan  diag- nosa  yang  akurat  terhadap  penyakit  dan  hama pada  tanaman  tebu  dengan  metode  forward chaining.  Hasil  yang  ditampilkan  oleh  sistem pakar memudahkan para pengguna. Sistem pakar yang  dibuat  berbasis  website  dengan  rules  yang diinputkan  sesuai  dengan  apa  yang  didapatkan dari pakarnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aggarwal,  K.,  Mijwil,  M.  M.,  Sonia,  Al-
Mistarehi, A. H., Alomari, S., Gök, M., Ze- in  Alaabdin,  A.  M.,  &  Abdulrhman,  S.  H. (2022).  Has  the  Future  Started?  The  Cur- rent  Growth  of  Artificial  Intelligence,  Ma- chine  Learning,  and  Deep  Learning. Iraqi Journal  for  Computer  Science  and  Mathe- matics , 3 (1), 115–123. https://doi.org/10.52866/ijcsm.2022.01.01.
013
Aristoteles, Fuljana, M., Prasetyo, J., & Muludi,
K.  (2017).  Expert  System  of  Chili  Plant Disease Diagnosis using Forward Chaining Method  on  Android. International  Journal of  Advanced  Computer  Science  and  Appli- cations , 8 (11), 164–168.
https://doi.org/10.14569/ijacsa.2017.08112 1
Basiroh,  B.,  &  Kareem,  S.  W.  (2021).  Analysis of  Expert  System  for  Early  Diagnosis  of Disorders  During  Pregnancy  Using  the Forward  Chaining  Method. International Journal of Artificial Intelligence Research ,
5 (1),
44–52.
https://doi.org/10.29099/ijair.v5i1.203
Febrilian  Zulrahman,  M.,  &  Syahputra,  H.
(2023).  PEMANFAATAN  ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKUP LANGUAGE (AIML)  DAN  LATENT  SEMANTIC ANALYSIS  (LSA)  DALAM  PENGEM- BANGAN  CHATBOT  E-EDUCATION UTILIZATION  OF  ARTIFICIAL  INTEL-
LIGENCE MARKUP LANGUAGE
(AIML)  AND  LATENT  SEMANTIC ANALYSIS  (LSA)  IN  E-EDUCATION
CHATBOT  DEVELOPMENT. Journal  of Information  Technology  and  Computer Science (INTECOMS) , 6 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.31539/inte coms.v6i1.5459
Fuad,  L.,  Adhiatma,  N.,  Ikhsan,  M.,  Trpl,  #,
Jambi, P., & Lingkar Barat, J. (2022). SIS- TEM  PAKAR  DIAGNOSIS  PENYAKIT
PADA TANAMANJERUK
GERGA DENGAN  METODE  FORWARD  CHAIN- INGSTUDI KASUS BALAI PENYULUHAN (BPP) KECAMATANJANGKATKABU- PATENMERANGIN .
https://doi.org/https://doi.org/10.37338/e.v
4i1.226
Lamuri,  A.  B.,  &  Laki,  R.  (2022). TRANSFOR- MASI  PENDIDIKAN  DALAM  PENGEM- BANGAN  SUMBER  DAYA  MANUSIA YANG  BERKARAKTER  DI  ERA  DIS-
RUPSI .
5 (2).
https://doi.org/https://doi.org/10.31970/gur utua.v5i2.122
Marcelina, D., Yulianti, E., & Romegar Mair, Z.
(2022). Penerapan Metode Forward Chain- ing Pada Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman  Kelapa  Sawit. JURNAL  ILMIAH INFORMATIKA  GLOBAL , 13 (02),  107–
115.
https://doi.org/10.36982/jiig.v13i2.2299 Mazher, N., Krishna Sriram, G., Namatherdhala, B., & Krishna Sriram, G. (2022). ARTIFI- CIAL  INTELLIGENCE  IN  PRODUCT MANAGEMENT:  SYSTEMATIC  RE- VIEW. International  Research  Journal  of Modernization  in  Engineering , 04 (07),
2914–2917. www.irjmets.com
Nugroho,  F.,  &  Bani,  A.  U.  (2022).  Penerapan Metode  Dempster  Shafer  Pada  Sistem  Pa- kar  Diagnosa  Penyakit  Usus  Halus.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (1), 243.
https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3468
NurJumala,  A.,  Prasetyo,  N.  A.,  &  Utomo,  H. W. (2022). Sistem Pakar Diagnosis Penya- kit Rhinitis Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web. JURIKOM (Jurnal
Riset Komputer) , 9 (1), 69–78. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i1.3815
Paryati,  &  Krit,  S.  (2022).  Expert  System  for Early  Detection  and  Diagnosis  of  Central Nervous Diseases in Humans with Forward Chaining and Backward Chaining Methods
Using Interactive Multimedia. ITM Web of Conferences , 43 , 01016. https://doi.org/10.1051/itmconf/202243010
16 Pati, M. I., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2020).
Sistem  Pakar  dengan  Metode  Forward Chaining  untuk  Diagnosis  Penyakit  dan Hama  Tanaman  Semangka. Jurnal  Sistim Informasi  Dan  Teknologi , 2 ,  102–107. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i4.30 Puspaningrum, A. S., Susanto, E. R., & Sucipto, A.  (2020).  Penerapan  Metode  Forward Chaining  untuk  Mendiagnosa  Penyakit Tanaman  Sawi. INFORMAL:  Informatics
Journal , 5 (3), 113–120. https://doi.org/10.19184/isj.v5i3.20237
Rifki  fahrial  zainal,  Syariful  Alim,  &  Muham-
mad  Hamza  Syaiful  Islam.  (2022).  Sistem
Pakar  untuk  Klasifikiasi  dan  Diagnosa
Penyakit Burung Murai Batu Menggunakan  Metode  Dempster-Shafer. Journal  of  Technology  and  Informatics (JoTI) , 3 (2), 62–66.
https://doi.org/10.37802/joti.v3i2.220
Rohmatilah,  Y.  N.,  Fami,  A.,  &  Ulwah,  T.
(2022).  Proses  Pra  Produksi  E-book  “Cer- mat  Bertani  dengan  Kalender  Tanam”’. Journal  of  Applied  Multimedia  and  Net- working (JAMN) , 6 (2), 2548–6853. https://doi.org/https://doi.org/10.30871/jam n.v6i2.4935
Siahaan,  M.,  Harsana  Jasa,  C.,  Anderson,  K.,
Rosiana,  M.  V.,  Lim,  S.,  &  Yudianto,  W. (2020).  Penerapan  Artificial  Intelligence (AI)  Terhadap  Seorang  Penyandang  Disa- bilitas Tunanetra. In Journal of Information
System and Technology (Vol. 01). https://doi.org/http://dx.doi.org/10.37253/jo int.v1i2.4322 Taufiq, R., & Sandi, A. P. (2021). PERANCANGAN  SISTEM  PAKAR  DI- AGNOSA KERUSAKAN LAPTOP

## DENGAN
PENERAPAN METODE FORWARD  CHAINING.  In JIKA:  Vol. ISSN . https://doi.org/http://dx.doi.org/10.31000/ji ka.v5i2.4598
Teuku Feraldy Ramadhani, Fitri, I., & Handaya- ni, E. T. E. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  ISPA  Berbasis  Web  Dengan Metode  Forward  Chaining. JOINTECS (Journal  of  Information  Technology  and
Computer Science) , 5 (2), 81. https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i2.1243
Umar, F. (2023). Sistem Pakar Berbasis Web un- tuk  Diagnosa  Awal  Penyakit  Mata  dengan Penerapan Forward Chaining dan Certainty Factor. Jurnal  Ilmiah  ILKOMINFO-Jurnal Ilmu  Komputer  Dan  Informatika , 6 (1), 2621–4962. https://doi.org/https://doi.org/10.47324/ilko minfo.v6i1.166
Veronika  H,  Aditya  Lapu  Kalua,  &  Deiby  Tin- eke Salaki. (2023). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Malaria  dengan  Certainty  Factor dan Forward Chaining. ITSESC: Journal of Information  Technology,  Software  Engi- neering,  and  Computer  Science , 1 (1),  21– 33. https://doi.org/https://doi.org/10.58602/itse cs.v1i1.10