<![CDATA[Tanaman mawar merupakan salah satu komoditas unggulan dalam sektor agrowisata di Kabupaten Garut. Namun, budidaya tanaman ini menghadapi kendala serius akibat serangan penyakit yang dapat menurunkan kualitas dan kuantitas produksi. Selain itu, keterbatasan tenaga ahli dalam memberikan edukasi mengenai diagnosis penyakit menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar diagnosa penyakit tanaman mawar dengan pendekatan metode inferensi Forward Chaining dan Certainty Factor. Sistem ini diharapkan mampu membantu petani dan pelaku agrowisata dalam mengidentifikasi penyakit secara mandiri dan akurat berdasarkan gejala yang diamati. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah Expert System Development Life Cycle (ESDLC) yang terdiri dari tahap assessment, knowledge acquisition, design, testing, documentation, dan maintenance. Pengetahuan dalam sistem diperoleh dari pakar tanaman mawar di UPTD BBH Cisurupan serta referensi ilmiah terkait. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, dengan desain pemodelan berbasis UML. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendiagnosa 10 jenis penyakit tanaman mawar berdasarkan 25 gejala yang diinput pengguna, dengan output berupa nama penyakit, tingkat kepercayaan diagnosis, dan saran penanganan penyakit. Validasi oleh pakar menunjukkan tingkat akurasi sistem sebesar 96%, mendekati hasil diagnosis manual pakar. Implikasi dari penelitian ini adalah bahwa sistem pakar ini dapat menjadi alat bantu dalam menjaga kualitas tanaman mawar serta mendukung pengembangan agrowisata di Garut secara berkelanjutan.]]>
Copyrights © 2025
