Sistem Pakar Deteksi Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Forward Chaining

Abstrak

Tanaman cabai merupakan komoditas hortikultura penting di indonesia, namun produktivitasnya sering terhambat oleh serangan penyakit yang sulit diidentifikasi oleh petani awam. Keterlambatan dalam mendiagnosa gejala mengakibatkan penanganan yang tidak tepat dan kerugian hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar deteksi penyakit tanaman cabai yang mampu memberikan rekomendasi pestisida berdasarkan gejala yang di alami. Sistem dikembangkan menggunakan metode Forward Chaining untuk proses penalaran dari fakta gejala untuk menuju kesimpulan penyakit. Metodologi pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah Rapid Application Devlopment (RAD) dengan bahasa pemograman php dan Framework  laravel. Data penelitian diproleh melalui study literatur dan wawancara seorang pakar. Hasil pengujian Black Box menunjukan bahwa seluruh fungsi sistem, mulai dari data gejala, penyakit, pestisida, hingga aturan (rule), berjalan sesuai rancangan. Validasi hasil sistem membandingakn dengan diagnosa tiga orang pakar menggunakan uji Fleiss’ Kappa menghasilkan nilai 0,464, yang menunjukan tingkat kesepakatan dalam kategori “Sedang”. Dengan demikian, sistem pakar ini layak digunakan sebagai alat bantu bagi petani dalam mengidentifikasi penyakit tanaman cabai secara dini dan menentukan pemilihan pestisida yang akurat secara mandiri.