## C ASE -B ASED R EASONING (CBR)

## PADA S ISTEM P AKAR I DENTIFIKASI H AMA DAN P ENYAKIT T ANAMAN S INGKONG DALAM U SAHA M ENINGKATKAN P RODUKTIVITAS T ANAMAN P ANGAN
Oleh:
Minarni, Indra Warman, Wenda Handayani Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Padang minarni1706@gmail.com

## ABSTRAK
Tanaman pangan adalah segala jenis tanaman yang dapat menghasilkan karbohidrat dan protein, oleh karena itu tanaman pangan menjadi sumber utama makanan pokok sebagian besar penduduk Indonesia. Salah  satu  tanaman  pangan  yaitu  singkong atau  ubi  kayu  (Manihot  Esculenta  Crantz). Salah  satu faktor yang  mempengaruhi  tingkat  produktifitas  tanaman  singkong  yaitu adanya serangan hama  dan penyakit. Untuk  mengidentifikasi  hama  dan  penyakit  diperlukan ahli  atau  pakar  di  bidang  ini  yang  biasa  dikenal sebagai Penyuluh Pertanian Lapangan (PPL). Data dari Laporan Akuntabilitas Kinerja Instansi Pemerintah (LAKIP) Dinas Pertanian Tanaman Pangan Provinsi Sumatera Barat Tahun 2015 bahwa jumlah Penyuluh Pertanian Lapangan (PPL) untuk tanaman pangan dan hortikultura hanya berjumlah 234 orang, sedangkan jumlah  petani  644.610  orang. Dari  data  tersebut, terlihat  bahwa  jumlah  penyuluh  dengan  petani  tidak sebanding.
Penelitian  ini  membangun  sistem  pakar  identifikasi  hama  dan  penyakit  singkong  menggunakan metode  Case-Based  Reasoning  (CBR).  CBR  merupakan  sistem  penalaran komputer  yang  menggunakan pengetahuan lama  untuk  mengatasi  masalah  baru.  CBR  memberikan  solusi  terhadap  kasus  baru  dengan melihat  kasus  lama  yang  paling  mendekati  kasus  baru. Proses  identifikasi  dilakukan  dengan  cara memasukkan  kasus  baru  yang  berisi  gejala-gejala  yang  akan  diidentifikasi  ke dalam  sistem,  kemudian melakukan proses perhitungan nilai similaritas antara kasus baru dengan dengan basis kasus menggunakan metode nearest neighbor.
Hasil  pengujian sistem  untuk  identifikasi  terhadap  hama dan  penyakit  tanaman  singkong  dengan penetapan bobot  similaritas  5,  3,  dan  2  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  mengidentifikasi  hama  dan penyakit tanaman singkong dengan gejala yang sesuai rule  sebesar 100%, serta perhitungan tingkat akurasi menggunakan metode nearest neighbor sebesar 67,65%.
Kata Kunci : Case-Based Reasoning, Nearest neighbor similarity, sistem pakar

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  pangan  adalah  segala  jenis tanaman yang dapat menghasilkan karbohidrat  dan  protein,  oleh  karena  itu tanaman  pangan  menjadi  sumber  utama makanan pokok  sebagian  besar  penduduk Indonesia.  Salah  satu  tanaman  pangan  yaitu singkong  atau  ubi  kayu  (Manihot  Esculenta Crantz). Berdasarkan  data  dari  Badan
Ketahanan Pangan Sumatera Barat, singkong mengalami  penurunan  produksi  sebesar 19,22%. Salah satu faktor yang mempengaruhi  tingkat  produktifitas  tanaman singkong  yaitu  adanya  serangan  hama  dan penyakit. Untuk  mengidentifikasi  hama  dan penyakit  tanaman  singkong  dapat  diketahui dari  gejala-gejala  yang  muncul. Ciri-ciri antara  tanaman  yang  terkena  penyakit  satu dengan  penyakit  yang  lainnya  sangat  mirip sehingga    membingungkan    orang    awam
atau    pemula    yang    baru  kenal  untuk  dapat mengidentifikasinya.  Sebaliknya  ada  juga tanaman  yang  terkena  penyakit  dengan  ciri- ciri yang berbeda  namun tetap  saja membingungkan  dalam  mengingat  nama  dan penanggulangan penyakit tersebut.
Penanganan  hama  dan  penyakit  dilakukan oleh tenaga ahli atau pakar di bidang ini yang biasa  dikenal  sebagai  Penyuluh  Pertanian Lapangan (PPL). Data dari Laporan Akuntabilitas Kinerja  Instansi  Pemerintah (LAKIP)  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan Provinsi  Sumatera  Barat  Tahun  2015  bahwa jumlah  Penyuluh  Pertanian  Lapangan  (PPL) untuk tanaman pangan dan hortikultura hanya berjumlah  234  orang,    sedangkan  jumlah petani  644.610  orang.  Dari  data  tersebut, terlihat  bahwa  jumlah  penyuluh  dengan petani  tidak  sebanding,  sehingga  dibutuhkan suatu  alat  yang  dapat  membantu  untuk
identifikasi  hama  dan  penyakit  tanaman singkong.
Kasus-kasus  yang  biasa  terjadi dan ditemui  oleh  PPL dapat  dijadikan sebagai acuan  untuk  menentukan  jenis  hama  dan penyakit  tanaman  singkong  ketika  ada  kasus baru.  Pemanfaatan  kasus  yang  telah  terjadi sebelumnya  atau  kasus  lama  dikenal  secara umum  dengan  istilah  penalaran  berbasis kasus atau case-based reasoning (CBR).
Penelitian  ini    membahas  sebuah pengembangan sistem pakar untuk mengidentifikasi hama dan penyakit tanaman singkong  menggunakan  metode  penalaran CBR  dengan  metode  pengukuran  similaritas nearest neighbor similarity.
Beberapa  teori  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.1 Sistem Pakar Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang
digunakan untuk
menyelesaikan  masalah  sebagaimana  yang dipikirkan  oleh  pakar. Pakar  yang  dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus  yang  dapat  menyelesaikan  masalah yang  tidak  dapat  yang  diselesaikan  oleh orang  awam  (Kusrini,  2008). Sistem  pakar yaitu program  kecerdasan  buatan  yang menggabungkan basis pengetahuan (knowledge  base)  dengan  sistem  inferensi. Inferensi  berasal  dari  bahasa  Inggris  yaitu inference.  Inferensi  adalah  suatu  proses memperoleh pengetahuan
berdasarkan pengalaman  yang  terjadi.    Secara  umum sistem  pakar  (expert  system)  adalah  sistem yang  berusaha mengadopsi  pengetahuan manusia  ke  sistem,  sehingga  sistem dapat menyelesaikan  masalah  yang  dilakukan  oleh para ahli.
Dengan  adanya  sistem  pakar  ini menyebabkan orang awam dapat menyelesaikan masalah seperti masalah yang dipecahkan  para  ahli.  Proses  ini  melibatkan kegiatan sebagai berikut: akuisisi pengetahuan  (dari  pakar  atau  sumber  lain); representasi  pengetahuan  (pada  komputer); inferensi pengetahuan; pemindahan pengetahuan  ke  pengguna  (Sutoyo,  2011). Arsitektur  sistem pakar  ditunjukkan  oleh gambar 1.
Gambar 1. Struktur Sistem Pakar (Sutoyo, 2011) 1.2.Rule sebagai Representasi Pengetahuan Setiap rule terdiri dari dua bagian,
yaitu  bagian  IF  disebut evidence (Fakta- fakta) dan bagian THEN disebut Hipotesis  atau  kesimpulan.  (Sutoyo, 2011) Syntax rule adalah:

## IF E THEN H
E: Evidence (fakta-fakta) yang ada H:Hipotesis atau kesimpulan yang dihasilkan

## 1.3  Pencarian  Metode Breadth  First Search
Semua  node  pada  level  n  akan dikunjungi  terlebih  dahulu  sebelum mengunjungi node-node pada level n+l.
Pencarian  dimulai  dari  node  akar terus  ke  level  I  dari  kiri  ke  kanan, kemudian  berpindah  ke  level  berikutnya dari  kiri  ke  kanan  hingga  solusi ditemukan. (Sutoyo, 2011)
A C D B E F H G S

## Gambar 2 Metode Breadth First Search

## 1.4 Forward  Chaining dan Case  Base

## Reasoning
Forward  Chaining adalah  teknik pencarian  yang  dimulai  dengan  fakta  yang diketahui,  kemudian  mencocokkan  fakta- fakta tersebut dengan bagian IF dari rules IF- THEN.  Bila  ada  fakta  yang  cocok  dengan bagian IF, maka rule tersebut dieksekusi. Bila sebuah  rule  dieksekusi,  maka  sebuah  fakta baru  (bagian  THEN)  ditambahkan  ke  dalam database. (Sutoyo, 2011).
Case-Based Reasoning (CBR)  adalah proses  dalam  mengingat  suatu  kasus  pada masa  lampau,  lalu  menggunakannya  kembali dan  mengadaptasikan  dalam  kasus  baru. Tahapan-tahapan  dalam  CBR  adalah  sebagai berikut:
1. Retrieve
Mendapatkan/memperoleh kembali kasus yang paling menyerupai/relevan (similar)
dengan  kasus  yang  baru.  Bagian  ini mengacu pada segi identifikasi,
kemiripan awal, pencarian dan pemulihan serta eksekusi.
2. Reuse Reuse  (menggunakan)  informasi  dan pengetahuan  dari  kasus  tersebut  untuk memecahkan  permasalahan.  Proses  reuse dari  solusi  kasus  yang  telah  diperoleh dalam  konteks  baru  difokuskan  pada  dua aspek  yaitu  perbedaan  antara  kasus  yang sebelumnya  dan  yang  sekarang,  bagian apa  dari  kasus  yang  telah  diperoleh  yang dapat ditransfer menjadi kasus baru.
3. Revise Revise (meninjau/memperbaiki  kembali)
usulan solusi.
4. Retain Retain (menyimpan)  bagian-bagian  dari
pengalaman tersebut yang mungkin
berguna  untuk  memecahkan  masalah  di masa yang akan datang
Fungsi  CBR  sebagai  diagnosis,  dimana pengguna  memanfaatkan  dalam  sistem  yang digunakan sebagai alat bantu untuk menentukan  hasil  diagnosis  suatu  masalah. (Sankar Pal, 2004).
Untuk  sistem  inferensi  digunakan  Algoritma nearest neighbor retrieval untuk  menghitung bobot  kemiripan  (similarity)  dengan nearest neighbor retrieval adalah:
Keterangan: S = similarity (nilai kemiripan) W = weight (bobot yang diberikan)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Representasi Kasus
Sebuah kasus
harus direpresentasikan ke  dalam  suatu  bentuk tertentu  untuk  kepentingan  penyimpanan dalam  basis  kasus  dan  proses retrieval. Representasi  dari  sebuah  kasus  harus mencakup  permasalahan  yang  menjelaskan keadaan  yang  dihadapi  dan  solusi  yang merupakan penyelesaian kasus tersebut. Pada penelitian  ini  representasi  kasus  ditampilkan oleh  tabel  1  dan  tabel  2.  Pada  tabel  1 menunjukkan  hubungan  antara  gejala  dan hama/  penyakit  di  mana  terdapat  empat  (4) penyakit  P1,  P2,  P3  dan  P4  serta  dua  (2) hama  yaitu  H1  dan  H2 dengan  gejala-gejala G1 sampai  dengan  G16.  Pada  tabel  2 menunjukkan  bobot  untuk  masing-masing gejala  yang  akan  digunakan  pada  ukuran similaritas.  Bobot-bobot  ini  diperoleh  dari pakar,  di  mana  5  menunjukkan  ya,  3 menunjukkan  cukup  dan  2  menunjukkan sedikit.
1) 1)
Tabel 1. Representasi Kasus
Tabel 2. Gejala  dengan Bobotnya

## 2.2 Inferensi Case-Based Reasoning
Case-based  reasoning (CBR)  didasarkan pada hipotesa  bahwa solusi masalah-masalah sebelumnya  dapat  membantu  menyelesaikan permasalahan  saat  ini selama  ada  kemiripan diantara masalah tersebut. Pengukuran kemiripan dilakukan dengan membandingkan fitur yang ada pada kasus dengan fitur sejenis yang ada pada basis kasus. Jika sebuah kasus dikatakan  identik  apabila  nilai  similaritasnya sama  dengan  satu  (100%),  dan  dikatakan mirip apabila nilainya dibawah satu (<100%). Pengukuran  similaritas  menggunakan  rumus 1).
Perancangan  aliran  sistem  untuk  proses identifikasi ditunjukkan oleh gambar 2.

## 2.3 Rancangan Arsitektur Sistem
Gambar 3. Diagram Context
Sistem  dirancang  untuk  dapat melakukan identifikasi hama dan penyakit  tanaman  singkong  berdasarkan data  yang  dimasukkan  oleh  pengguna. Pengguna  sistem  terbagi  menjadi  dua kelompok  yaitu  admin  sebagai user manager dan expert (pakar),  sedangkan user adalah pengguna biasa (petani). User memasukkan data    gejala  yang  ditemui
oleh  pengguna.  Sistem  akan  proses retrieve dengan  menghitung  kemiripan permasalahan dengan kasus yang tersimpan  dalam  basis  kasus  dihitung dengan metode nearest neighbor similarity. Hasil  identifikasi  kemudian disampaikan kepada user.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  oleh  user  secara  langsung  dengan  sistem  yang  telah  dirancang. Pengujian  dilaksanakan  dalam  dua  tahap,  yaitu  tahap  pertama  pengujian  sesuai  dengan  gejala- gejala  yang  dimiliki  oleh  masing-masing  hama  dan  penyakit,  sedangkan  tahap  kedua  pengujian dilakukan dengan gejala yang sedikit berbeda dengan gejala pastinya. Hasil pengujian ditunjukkan oleh tabel 3 dan tabel 4.
Tabel 3. Hasil Pengujian Sesuai Gejala
No Gejala Nama Penyakit Nilai Similaritas 1 Akar batang rusak,umbi rusak Uret 100% 2 Daun menjadi kering, Permukaan bawah daun menghisap air Tungau Merah 100% 3 Daun bercak kebasahan, bentuk daun tidak teratur, dikelilingi daerah hijau tua. Hawar Daun Bakteri 100% 4 Daun yang mendadak jadi layu, Akar batang membusuk, umbi membusuk. Layu Bakteri 100% 5 Bercak coklat, lubang kecil, jaringan daun mati Bercak Daun Coklat 100% 6 Daun kuning, daun berguguran, Pangkal batang terdapat benang putih Jamur Akar Putih 100%
Tabel 4. Rekapitulasi Hasil Pengujian No. Jenis Penyakit Jumlah Data Uji Jumlah Identifikasi Benar 1 Uret 13 9 2 Hawar Daun Bakteri 6 5 3 Tungau Merah 4 2 4 Layu Bakteri 6 2 5 Bercak Daun Coklat 2 2 6 Jamur  Akar Putih 3 3 Jumlah 34 23
Pengujian  dilakukan  terhadap  34  data  uji. Hasil  pengujian  sistem  untuk  identifikasi terhadap  hama  dan  penyakit  tanaman singkong  dengan  penetapan  bobot similaritas 5, 3, dan 2 pada tabel 3 menunjukkan bahwa sistem  mampu  mengidentifikasi  hama  dan penyakit  tanaman  singkong  dengan  gejala yang  sesuai  rule    sebesar  100%.  Untuk perhitungan  tingkat  akurasi menggunakan metode nearest  neighbor ditunjukkan  oleh tabel 4 sebesar 67,65%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  hasil  pengujian sistem maka dapat disimpulkan:
1. Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pakar identifikasi  hama  dan  penyakit  tanaman pangan  dengan  metode  inferensi case- based reasoning
dengan memperhitungkan kemiripan masalah baru dengan kasus lama.
2. Hasil  pengujian  sistem  untuk  identifikasi terhadap  hama  dan penyakit  tanaman singkong dengan penetapan bobot similaritas 5, 3, dan 2 menunjukkan sistem mampu mengidentifikasi hama dan penyakit tanaman singkong dengan  gejala yang  sesuai  rule    sebesar  100%, sedangkan  untuk    perhitungan  tingkat akurasi    menggunakan  metode nearest neighbor sebesar 67,65%.

## 4.2 Saran
Untuk  mendapatkan  hasil  identifikasi  yang lebih akurat maka disarankan untuk pembobotannya    dilakukan    beberapa    pakar
dan    diambil    rata-rata    agar  diperoleh pembobotan yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  menyampaikan  terimakasih  kepada Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat Kementerian
Riset, Teknologi
dan Pendidikan  Tinggi  (Kemristekdikti)    atas pendanaan  hibah  penelitian  skim  Penelitian Produk Terapan (PPT) untuk tahun 2017.
DAFTAR PUSTAKA Arhami.,M., ” Konsep Dasar Sistem Pakar” , Penerbit Andi, Yogyakarta, 2005
Bowen,  Kenneth  A,    “ Prolog  and  Expert Systems” , McGraw-Hill,
Singapore, 1991
Fathansyah.  2012. Basis  Data  edisi  revisi. Bandung : Informatika Bandung, 2012
Giarratano, J and G. Riley, “ Expert System : Principle  and  Programming” , 4 th ed, PWS Kent, USA, 2004
Himawan  Arif,  “ Aplikasi  Sistem  Pakar Berbasis Grafis untuk Mendeteksi  Hama  dan  Penyakit Tanaman  Ubi  Kayu  (Manihot Esculenta
Crantzt) ”, Jurnal Teknomatika Vol.  4,  No.  1  Juli 2011 ISSN No. 1979-7656, 2011 Komputer, Wahana. 2009, “ PHP Programming. Yogyakarta : Andi Offset, 2009
Kusrini,    “ Aplikasi  Sistem    Pakar ”, Yogyakarta  :  Andi  Offset,  2008
Minarni,  Hidayat  Rahmat, “ Rancang  Bangun Aplikasi  Sistem  Pakar untuk Kerusakan  Komputer  dengan Metode  Backward  Chaining ”, Jurnal  Teknoif,  Vol,  1,  No.  1 ISSN  No.  2338-2724:  26-35, 2013
Minarni,  Hardianti  Sri, “Expert  System  For Fever  Diagnosis  Using  Case Base  Reasoning ”,  Jurnal  Sains dan  Informatika  Vol.  1,  No.  1 ISSN No. 2459-9549, 2015
Minarni,  Paulina  Rosnami, “ Sistem  Pakar Penyakit  Kulit  Anak  Berbasis Web  dengan  Metode  Forward Chaining ”,  Prosiding  Seminar Nasional  Peranan  Iptek  Menuju Industri Masa Depan (PIMIMD) 2015, Institut Teknologi Padang, 2015
Pal,  Sankar and  Shiu,  Simon  CK.  2004.
“ Foundations of soft case Based
Reasoning”. United State of Amerika  :  John  Wiley  &  Sons Inc Publication, 2015 Setiawan,  Anton, “ Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Berbasis  Web  dengan  Forward dan  Backward    Chaining” , Jurnal Telkomnika, Vol. 7, No. 3 Desember 2009 ISSN No. 1693- 6930: 187-194, 2009 Sutojo,  T,  Edy  Mulyanto  dan  Vincent Suhartono, “ Kecerdasan Buatan”. Yogyakarta  :  Andi
Offset, 2011
Tim Penyusun, “ Database Ketahanan Pangan Sumatera  Barat  Tahun  2014 ”, Badan Ketahanan Pangan Sumbar, 2015 Tim  Penyusun, “ Laporan  Akuntabilitas Kinerja Instansi Pemerintah
(LAKIP) 2015 ”, Dinas Pertanian
Tanaman Pangan Sumbar, 2015
Tim  Penyusun, ” Laporan  Hasil  Sensus Pertanian Terpadu 2013 ”, Badan  Pusat  Statistik  Sumatera Barat, 2013