## Pembobotan Parameter Dengan Pairwise Comparison Pada Case Based Reasoning Penyakit Tanaman Anggrek Menggunakan Algoritma Similaritas KNN Berbobot
Andin Fatchul Muin Jauhari 1* , Setyawan Wibisono 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank 1,2 andinfatchuel@gmail.com, Setyawan@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Petani anggrek atau pehobi tanaman anggrek kini mulai berkembang yang disebabkan banyaknya jenis tanaman anggrek yang unik dan langka menjadi bahan ketertarikan petani dan pehobi tanaman. Proses perawatan tanaman anggrek tidaklah mudah kerena membutuhkan ketelitian dan keahlian yang tinggi agar tanaman anggrek tidak mudah mati terkena penyakit. Ketika tanaman anggrek terserang penyakit, maka petani dan pehobi anggrek  membutuhkan konsultasi mengenai penyakit yang  menyerang tana- man  anggrek,  namun  pakar  ataupun  penyuluh  tanaman  anggrek  relatif  sulit  didapatkan.  Berdasarkan hal tersebut, maka petani dan pehobi membutuhkan suatu sistem atau aplikasi yang dapat diakses ka- pan  saja  dan  di  mana  saja.  Sistem  pakar  adalah  jawaban  yang  tepat  untuk  mempermudah  untuk melakukan  konsultasi  tanpa  harus  mendatangi  pakar  tanaman  anggrek.  Untuk  memberikan  suatu  in- formasi  tentang  bagaimana  mendiagnosis  jenis  penyakit  dan  cara  mengatasi  dari  penyakit  tanaman anggrek,  dibutuhkan  suatu  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat  mewakili  seorang  pakar  yang  ahli dibidangnya  untuk  memberikan  solusi  terhadap  permasalahan  penyakit  tanaman  anggrek  dengan menggunakan dengan metode pairwise comparison dan algoritma similaritas KNN. Metode pairwise comparison pada case based reasoning penyakit tanaman anggrek menghasilkan bobot dengan 3 kate- gori  gejala  yaitu  gejala  ringan  dengan  bobot 0,09,  gejala  sedang  dengan  bobot 0,24  dan  gejala  berat dengan  bobot  0,67.  Pembobotan  parameter  dengan pairwise  comparison pada case  based  reasoning penyakit  tanaman  anggrek  menggunakan  algoritma  similaritas  KNN  berbobot  akan  merekomendasi- kan beberapa penyakit dengan similaritas diatas 0,5 dan penyakit dengan similaritas dibawah 0,5 akan dimasukkan ke dalam tabel revise untuk dicarikan solusi Kata kunci: Sistem Pakar, Tanaman Anggrek, Pairwise Comparison, KNN.

## Abstract
Nowadays,  orchid  farmers  or  hobbyists  are  starting  to  increase,  because the  diversity  of  the  unique flowers and their rarity has attracted farmers and plant hobbyists. Lots of people want this beautiful plant, but caring for this orchid plant is not easy, it requires high accuracy, so that orchid plants do not die from disease. When orchid plants are attacked by a disease, orchid farmers and hobbyists need consultation about diseases that attack orchid plants, but experts or orchid plant extension agents are relatively difficult to find. Based on this, farmers and hobbyists need a system or application that can be accessed anytime and anywhere. An expert system is the right answer to make it easier to conduct consultations without having to visit an orchid plant expert. To provide information about how to di- agnose types of diseases and how to deal with orchid plant diseases, an expert system application that can represent an expert in their field is needed to provide solutions to orchid plant disease problems using the pairwise comparison method and the KNN similarity algorithm. Pairwise comparison meth- od on case-based reasoning of orchid plant disease produced weights with 3 categories of symptoms, namely  mild  symptoms  with  a  weight  of  0.09,  moderate  symptoms  with  a  weight  of  0.24  and  severe symptoms with a weight of 0.67. Weighting parameters with pairwise comparison on case-based rea- soning of orchid plant disease using the weighted KNN similarity algorithm will recommend several diseases with similarity above 0.5 and diseases with similarity below 0.5 will be entered into the revise table to find a solution.
Keywords: Expert Systems, Orchids, Pairwise Comparison, KNN.

## 1. PENDAHULUAN
Petani anggrek atau pehobi tanaman anggrek ki- ni  mulai  berkembang  yang  disebabkan  banyak- nya jenis tanaman anggrek yang unik dan langka menjadi  bahan  ketertarikan  petani  dan  pehobi tanaman.  Proses  perawatan  tanaman  anggrek tidaklah  mudah  kerena  membutuhkan  ketelitian dan  keahlian  yang  tinggi  agar  tanaman  anggrek tidak mudah mati terkena penyakit (Monawati et al., 2021).
Ketika  tanaman  anggrek  terserang  penyakit, maka  petani  dan  pehobi  anggrek  membutuhkan konsultasi  mengenai  penyakit  yang  menyerang tanaman anggrek, namun pakar ataupun penyuluh  tanaman  anggrek  relatif  sulit  didapat- kan.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  petani  dan pehobi  membutuhkan  suatu  sistem  pakar  yang dapat  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  ang- grek.  Sistem  pakar  adalah  jawaban  yang  tepat untuk melakukan diganosis atau konsultasi tanpa harus mendatangi pakar tanaman anggrek.
Saat  merancang  sistem  pakar  untuk  mendeteksi dan  mengatasi  penyakit  tanaman  anggrek  dan hama  serangga,  diperlukan  sistem  berbasis pengetahuan  sebagai  subsistem  kecerdasan  bu- atan  (Aconcagua  &  Wibisono,  2017).  Domain permasalahan yang tadinya hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar atau orang yang ahli  dalam  bidang  tertentu,  saat  ini  sudah  mulai banyak  yang  memanfaatkan  menerapkan  sistem pakar  dengan  metode pairwise  comparison dan algoritma  similaritas  KNN  untuk  membantu penyelesaian  masalah  yang  kerap  kali  muncul pada  domain  tersebut  (Amanaturohim  & Wibisono, 2021).
Sistem  pakar  merupakan  aplikasi  pengolahan dengan komputer yang berbasiskan pengetahuan, fakta  dalam  teknik  penalaran  dalam  memeca- hakan  masalah,  yang  biasanya  hanya  dapat diselesaikan  oleh  seorang  pakar  dalam  bidang tertentu  (Hayadi,  2018).  Sistem  pakar  merupa- kan sistem yang berusaha memasukkan pemikiran  manusia  ke  komputer  agar  komputer dapat    permasalahan  dapat  diselesaikan  seperti halnya yang dilakukan oleh para ahli. Sistem pa- kar  dapat  memberikan  rekomendasi  atau  solusi untuk  dapat  menerapkan  koreksi  yang  diharap- kan  sehingga  penyakit  tanaman  anggrek  dapat diselesaikan secara cepat (Rahman, 2020) Dalam  rangka  memberikan  informasi  tentang cara  mendiagnosa  jenis  penyakit  dan  cara  pe- nanganan penyakit tanaman anggrek maka diper- lukan  suatu  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat
memberikan  solusi  permasalahan  penyakit tanaman  anggrek  dengan  menggunakan  metode pairwise  comparison dan  algoritma  similaritas KNN.

## 2. METODE
Case based reasoning penyakit tanaman anggrek menggunakan algoritma similaritas KNN berbo- bot  merupakan  aplikasi  berbasis  web.  Pada  ap- likasi  ini  pengguna  dapat  melakukan  konsultasi penyakit dari tanaman anggrek. Dalam  memulai proses  pada  aplikasi  ini  dibedakan  menjadi  dua yaitu untuk pengguna dan administrator.
Untuk  mengimplementasikan case  based  rea- soning (CBR)  diperlukan  4  (empat)  tahapan proses  yaitu retrieve , reuse , revise ,  dan retain . Pada  proses retrieve ,  sistem  akan  melakukan proses  pencarian  data  pada  database  dengan menggunakan  metode  KNN  berbobot.  Pada proses reuse ,  sistem  yang  telah  memberikan hasil dari penghitungan dengan nilai sismilaritas terbesar yang akan dijadikan solusi penyakit dari tanaman  anggrek.  Pada  proses revise ,  sistem akan meninjau kembali hasil similaritas penyakit tanaman anggrek. Jika hasil tersebut kurang dari 50  persen,  maka  sistem  tidak  akan  memberikan solusi  penyakit  tanaman  anggrek.  Informasi berupa  penyakit  tanaman  anggrek  yang  tidak memenuhi  syarat  tersebut  akan  ditampung  pada suatu  tabel  khusus  (tabel revise )  yang  selanjut- nya  akan  diperbaiki  kembali  oleh  pakar  untuk menemukan  solusi  yang  tepat.  Setelah    proses revise selesai    dan    sudah    ditemukan    solusi yang    benar-benar    tepat  barulah    pakar    mulai menambah    aturan    dengan    memasukkan    data kasus    baru    yang    sudah  ditemukan  solusinya tersebut  ke  dalam  tabel  aturan  yang  nantinya dapat  digunakan  untuk  kasus  berikutnya  yang memiliki permasalahan yang sama. Proses inilah yang disebut dengan proses retain . Bobot gejala penyakit  pada  sistem  ini  ditentukan  dengan menggunakan pairwise  comparison yang  dibagi menjadi  3  gejala  yaitu  gejala  ringan,  gejala  se- dang dan gejala berat.
Arsitektur sistem pengguna pada gambar 1 men- jelaskan proses konsultasi dimulai dari pengguna memilih  gejala  yang  dialami  oleh  tanaman  ang- grek  untuk  mendapatkan  informasi  penyakit yang dialami oleh tanaman anggrek. Sistem akan mencari  data  aturan  pada  database  sistem  pakar tanaman  anggrek  dan  menghitung  kemiripan KNN berbobot.
Gambar 1. Arsitektur Sistem Pengguna
Proses  menghitung  kemiripan  KNN  berbobot yaitu
1. Hitung total bobot gejala kasus baru 2. Hitung total bobot gejala kasus lama 3. Hitung KNN dengan rumus 𝑆(𝑝, 𝑐) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+⋯+𝑠𝑛∗𝑛𝑤 𝑤1+𝑤2+⋯+𝑤𝑛
Setelah  didapatkan  hasil  konsultasi  dari  kemiri- pan  KNN  berbobot  kemudian  sistem  akan  me- nyimpan hasil konsultasi dengan nilai similaritas >=0,5  di  tabel  tmp_penyakit  sedangkan  hasil konsultasi  penyakit  dengan  similaritas  <  0,5 akan disimpan di tabel revise dengan similaritas < 0.5.
Proses  kerja  administrator  dimulai  dengan melakukan login pada halaman login admin dan akan  diarahkan  ke  halaman  administrator  yang terdapat  pilihan  menu  penyakit,  gejala,  solusi dan  aturan  untuk  melakukan maintenance data yang terdiri dari input data, edit data atau hapus data.  Arsitektur  sistem  admin  ditunjukkan  pada gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Sistem Admin
Proses  menentukan  bobot  similaritas  KNN dengan  metode pairwise  comparison pada  pada
case based reasoning penyakit tanaman anggrek sebagai berikut:
A. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
Terlebih  dahulu  melakukan  penilaian  per- bandingan  dari  kategori  gejala  berat  (GB), gejala  sedang  (GS)  dan  gejala  ringan  (GR) oleh pengguna pada pada case based reason- ing penyakit  tanaman  anggrek  dengan  algo- ritma  similaritas  KNN  berbobot.  Dari penilaian  perbandingan  dari  kriteria  dapat dibuat matrik berpasangan seperti tabel 1.
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan
GB GS GR √𝑋 3 Bobot GB 1,00 3,00 7,00 2,76 0,67 GS 0,33 1,00 3,00 1,00 0,24 GR 0,14 0,33 1,00 0,36 0,09 ∑ 1,47 4,33 11,00 4,12 1,00 a. Perbandingan
GB dengan GS menghasilkan 0,33 karena antara nilai  GB  =  1  dan  GS  =  3  maka 1/3 = 0,33.
b. Nilai  21  pada  kolom  kali  baris  GB didapatkan dari 1 x 3 x 7 = 21.
c. Nilai  2,76  pada  kolom  kali  baris  GB didapatkan dari √21 3
d. Nilai  0,67  pada  kolom  bobot  baris  GB didapatkan dari 2,76 / 4,12.
e. Untuk baris dan kolom berikutnya caranya tetap sama.
B. Perkalian Bobot
Proses  mengalikan  jumlah  setiap  kriteria dengan  masing-masing  bobot  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perkalian Bobot GB GS GR ∑ ∑ 1,47 4,33 11,00 ∑ x Bobot 0,99 1,05 0,97  3,01 a. Nilai  0,99  pada  kolom  GB  diperoleh  dari
1,47 x 0,67 (bobot).
b. Jumlah  bobot  (λmaks)  3,01  didapatkan dari penjumlahan 0,99 + 1,05 + 0,97.
c. CI = 3,01− 3 3−1 = 0,004 Tabel 3. Tabel RI N 1 2 3 RI 0,00 0,00 0,58
Lihat  pada  tabel  3  nilai  RI  dari  3  kriteria yaitu 0,58.
d. CR = 0,004
0,58 = 0,006
Nilai  CR  <  0,1  maka  ketidakkonsistenan pendapat masih dianggap dapat diterima.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Case based reasoning penyakit tanaman anggrek menggunakan algoritma similaritas KNN berbo- bot menghasilkan bobot dengan 3 kategori gejala sebagai  berikut  (Nisa  et  al.,  2018),  (Iswanto, 2005):

## A. Gejala Ringan
Gejala ringan yang dihitung dengan metode pairwise  comparison menghasilkan  bobot sebesar  0,09.  Gejala  ringan  penyakit  tana- man anggrek diperlihatkan seperti tabel 4.
Tabel 4.1. Gejala Ringan

## B. Gejala Sedang
Gejala sedang yang dihitung dengan metode pairwise  comparison menghasilkan  bobot sebesar  0,24.  Gejala  sedang  penyakit  tana- man anggrek diperlihatkan seperti tabel 5.
Tabel 5. Gejala Sedang

## C. Gejala Berat
Gejala  berat  yang  dihitung  dengan  metode pairwise  comparison menghasilkan  bobot sebesar 0,67. Gejala berat penyakit tanaman anggrek diperlihatkan seperti tabel 6.
Tabel 6. Gejala Berat
Pembobotan  parameter  dengan pairwise  com- parison pada case  based  reasoning penyakit tanaman  anggrek  menggunakan  algoritma  simi- laritas KNN berbobot dihitung dengan menggunakan rumus : 𝑆(𝑝, 𝑐) = 𝑠1 ∗ 𝑤1 + 𝑠2 ∗ 𝑤2 + ⋯ + 𝑠𝑛 ∗ 𝑛𝑤
𝑤1 + 𝑤2 + ⋯ + 𝑤𝑛
Keterangan: w  = weight (bobot kasus) s = similarity (nilai kemiripan)
Proses  konsultasi  I  dilakukan  oleh  pengguna dengan  memilih  gejala  penyakit  tanaman  ang-
grek sebagai berikut a. Bercak hitam b. Merusak akar akibat cendawan c. Merusak tunas muda
Hasil konsultasi dari perhitungan algoritma  sim- ilaritas KNN berbobot sebagai berikut:
A. Tungau atau Kutu Perisai
Hasil  konsultasi  dari  penyakit  Tungau  atau Kutu  Perisai  dengan  algoritma  similaritas
KNN adalah sebagai berikut
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠  = 0,24
0,24+0,67
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0,24 0,91 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0,26

## B. Busuk Hitam
Hasil konsultasi dari penyakit Busuk Hitam dengan  algoritma  similaritas  KNN adalah sebagai berikut
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠  = 0,24 0,24+0,67+0,09+0,67+0,09+0,09+0,09+0,09+0,24 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0,24
2,27
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0,11
C. Bercak Coklat
Hasil  konsultasi  dari  penyakit  Bercak Coklat  dengan  algoritma  similaritas  KNN adalah sebagai berikut 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠  = 0,24 0,24+0,67+0,09+0,09+0,09+0,24+0,24 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0,24 1,75
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0,14
D. Semut Hitam
Hasil konsultasi dari penyakit Semut Hitam dengan  algoritma  similaritas  KNN adalah sebagai berikut 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠  = 0,67+0,24 0,67+0,24+0,67+0,24 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0,91 1,82 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0,50
Dari  hasil  perhitungan  pada  konsultasi  penyakit tanaman  anggrek  dengan  menggunakan  algorit- ma  similaritas  KNN, perhitungan  similaritas  di- atas  0,50  adalah  penyakit  Semut  Hitam  se- dangkan  perhitungan  similaritas  dibawah  0,50 adalah  penyakit  Tungau  atau  Kutu  Perisai dengan  similaritas  0,26,  penyakit  Busuk  Hitam dengan  similaritas  0,11  dan  penyakit  Bercak Coklat dengan similaritas 0,14 akan dimasukkan ke dalam tabel revise.

## 4. KESIMPULAN
a. Pembobotan  parameter  dengan pairwise comparison pada case  based  reasoning pen- yakit  tanaman  anggrek  menggunakan  algo- ritma  similaritas  KNN  berbobot  dapat digunakan  untuk  melakukan  konsultasi  pen- yakit  tanaman  anggrek  beserta  solusi  dari penyakit tanaman anggrek.
b. Metode pairwise  comparison pada case based  reasoning penyakit  tanaman  anggrek menghasilkan bobot dengan 3 kategori gejala yaitu gejala ringan dengan bobot 0,09, gejala sedang  dengan  bobot  0,24  dan  gejala  berat dengan bobot 0,67.
c. Pembobotan  parameter  dengan pairwise comparison pada case  based  reasoning pen- yakit  tanaman  anggrek  menggunakan  algo- ritma similaritas KNN berbobot akan merek-
omendasikan beberapa penyakit dengan simi- laritas diatas 0,5 dan penyakit dengan similar- itas  dibawah  0,5  akan  dimasukkan  ke  dalam tabel revise untuk dicarikan solusi

## DAFTAR PUSTAKA
Aamodt,  A.,  &  Plaza,  E.  (1996).  Case-based reasoning:  Foundational  issues,  method ological variations, and system approaches.
Artificial  Intelligence  Communications , 7 (1), 39–59.
https://ibug.doc.ic.ac.uk/media/uploads/doc uments/courses/CBR-AamodtPlaza.pdf
Aconcagua, P. A., & Wibisono, S. (2017). Case
Based  Reasoning  untuk  Mendeteksi  Hama dan Penyakit Tanaman Anggrek Dendrobium Menggunakan Algoritma Similaritas Probabilistic Symmetric. Prosiding SINTAK , 147–154.
Amanaturohim,  A.,  &  Wibisono,  S.  (2021).
Penentuan Parameter Terbobot Menggunakan Pairwise Comparison Untuk CBR Deteksi Dini. Jurnal Sains Komputer
& Informatika (J-SAKTI) , 5 , 280–294.
Fitrianto,  N.,  Wibisono,  S.,  (2018)  Sistem Pakar  Penanganan  Gangguan  Layanan Indihome  Pada  Pelanggan  PT  Telkom Indonesia Menggunakan Metode Case- Based  Reasoning  Dengan  Algoritma Similaritas Jaccard, Prosiding SINTAK 2018 , pp.472-479
Fatoni,  C.  S.,  &  Noviandha,  F.  D.  (2018).  Case Based  Reasoning  Diagnosis  Penyakit
Difteri dengan Algoritma K-Nearest Neighbor. Creative Information Technology Journal , 4 (3), 220.
https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i3.11 2
Hayadi, B. H. (2018). Sistem Pakar . Deepublish.
Iswanto, H. (2005). Merawat Dan Membungakan  Anggrek  Phalaenopsis .  PT
Agromedia Pustaka.
Kristanto,  Y.,  Prastiningtyas,  D.  A.,  & Kartikasari,
M. (2019). Penerapan Algoritma Nearest Neighbor Untuk Menentukan Rekomendasi Solusi Terhadap Layanan  Kantor  Teknologi  Informasi
STIKI Malang. Journal of Information and
Technology , 07 (01), 72–79.
Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data
Mining . Andi Offset, Yogyakarta.
Monawati, A., Rhomadhoni, D., & Hanik, N. R.
(2021).  IDENTIFIKASI  HAMA  DAN
PENYAKIT PADA TANAMAN ANGGREK  BULAN  (PHALAENOPSIS AMABILIS). Florea:  Jurnal  Biologi  dan Pembelajarannya , 8 (1), 12–21.
Nisa,  F.  K.,  Susilo,  G.,  &  Sundari,  C.  (2018).
Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan Penyakit Tanaman Anggrek Bulan (Phalaenopsis  Amabilis)  Dengan  Metode
Bayes. Jurnal  Transformasi  (Informasi  & Pengembangan Iptek) , 14 (1), 14–26.
Rahman,  H.  A.  (2020).  Sistem  Pakar  dalam Mendeteksi  Kerusakan  Laptop  dengan Metode  Case  Based  Reasoning. Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , 2 (3), 7–12. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i3.67
Saaty,  R.  W.  (1987).  The  analytic  hierarchy process-what  it  is  and  how  it  is  used. Mathematical Modelling , 9 (3–5), 161–176. https://doi.org/10.1016/0270-
0255(87)90473-8
Salamun,  S.  (2018).  Penerapan  Algoritma Nearest  Neighbor  dan  CBR  pada  Expert System  Penyimpangan  Perilaku  Seksual.
Jurnal  Online  Informatika , 2 (2),  63. https://doi.org/10.15575/join.v2i2.97
Seniwati,  E.  (2018).  Case  Based  Reasoning Menggunakan  Algoritma  Bayesian  Untuk Penentuan Pemberian Beras Miskin. Jurnal Mantik Penusa , 2 (2), 152–156.