## IMPLEMENTASI METODE CASE BASED REASONING (CBR) DENGAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN JAHE
Abdul Adib 1) , Dian Asmarajati 2) , Hidayatus Sibyan 3) , Nur Hasanah 4)
1) 2) 3) 4) Universitas Sains Al-Qur’an Email : arabduladib@gmail.com 1) , dianaj@fastikom-unsiq.ac.id 2) , hsibyan@fastikom-unsiq.ac.id 3) , nurh@fastikom-unsiq.ac.id 4)

## ABSTRAK
Indonesia adalah Negara agraris di mana sebagian besar penduduknya memperolah pendapatan dari sektor  pertanian,  khususnya  di  Desa  Tegowanuh  Dusun  Beran  masyarakat  masih  mengandalkan  dari  hasil pertanian tanaman jahe. Namun, Petani masih terkendala kurangnya informasi tentang penyakit yang dapat menyerang  tanaman  jahe  beserta  cara  penanganannya,  Hal  ini  dikarenakan  minimnya  soasialisasi  dan pendampingan terhadap petani tanaman jahe. Hal inilah yang mendorong pembangunan sebuah sistem untuk dapat  mendiagnosa  penyakit  yang  menyerang  pada  tanaman  jahe.  Diagnosa  tersebut  akan  diproses  dalam sistem, kemudian hasilnya akan disampaikan lagi ke user. Dalam penerapan sistem diagnosa penyakit tanaman jahe ini penulis menggunakan metode Case Based Reasoning dan algoritma Nearest Neighbor.   Diharapkan sistem ini mampu memberikan informasi yang optimal untuk memberikan solusi dalam penanganan  penyakit pada tanaman jahe.
Kata Kunci : Case Based Reasoning, Nearest Neighbor, Penyakit Tanaman Jahe, Sistem Pakar

## ABSTRACT
Indonesia is an agricultural country where most of the population derives income from the agricultural sector, especially in Tegowanuh Village, Dusun Beran, the people still rely on ginger crops. However, farmers are still constrained by the lack of information about diseases that can attack ginger plants and how to handle them, this is due to the lack of socialization and assistance to ginger farmers. This is what encourages the development of a system to be able to diagnose diseases that attack the ginger plant. The diagnosis will be processed  in  the  system,  then  the  results  will  be  submitted  again  to  the  user.  In  applying  the  ginger  plant disease  diagnosis  system,  the  authors  use  the  Case  Based  Reasoning  method  and  the  Nearest  Neighbor algorithm.  It  is  hoped  that  this  system  will  be  able  to  provide  optimal  information  to  provide  solutions  in handling ginger diseases.
Keywords: Case Based Reasoning, Nearest Neighbor, Ginger Plant Disease, Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Hasil  panen  tanaman  jahe  Provinsi  Jawa Tengah  adalah  40.301.750  Kg  dari  lahan sebesar  23.290.266  M2    hal  ini  mengalami kenaikan,  namun  di  Kabupaten  Temanggung dari lahan 2.095.900 m2 hanya menghasilkan 1.889.510 kg tanaman jahe, hal ini membuktikan bahwa hasil panen tanaman jahe di Kabupaten Temanggung
mengalami penurunan dikarenakan beberapa faktor diantaranya terserangnya penyakit pada tanaman  jahe.(Data  BPS  Indonesia,  BPS Provinsi jawa tengah)
Penanganan  penyakit  tanaman  jahe  yang cepat  dan  tepat  dari  seorang  pakar  sangat diharapkan,  terlebih  Indonesia  adalah  Negara agraris  di  mana  sebagian  besar  penduduknya memperolah pendapatan dari sektor pertanian, khususnya  di  Desa  Tegowanuh  Dusun  Beran masyarakat  masih  mengandalkan  dari  hasil pertanian tanaman jahe. Namun, Petani masih terkendala  kurangnya  informasi  tentang penyakit yang dapat menyerang tanaman jahe beserta cara penanganannya, Hal ini dikarenakan minimnya soasialisasi dan pendampingan  terhadap  petani  tanaman  jahe. Sehingga  para  petani  melakukan  penanganan penyakit  hanya  sekedarnya  atau  malah membiarkannya  meskipun  berakibat  pada penurunan hasil panen.
Hal  inilah  yang  mendorong  pembangunan sebuah  sistem  untuk  dapat  mendiagnosa penyakit yang menyerang pada tanaman jahe. Diagnosa tersebut akan diproses dalam sistem, kemudian  hasilnya  akan  disampaikan  lagi  ke user. Diharapkan sistem ini mampu
memberikan  informasi  yang  optimal  untuk memberikan solusi dalam penanganan penyakit pada tanaman jahe.
Sistem  ini  dapat  menggunakan  beberapa metode dan algoritma, namun dalam penerapan  sistem  diagnosa  penyakit  tanaman jahe  ini  penulis  menggunakan  metode  Case Based  Reasoning  dan  algoritma  Nearest Neighbor.    Penerapan  Algorirma  Nearest Neighbor pada Metode Case Based Reasoning (CBR)  adalah  sebuah  algoritma  untuk melakukan klasifik;asi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya
paling  dekat  dengan  objek  tertentu.  (Putri, 2016)
Aplikasi  ini  akan  dibangun  dengan  sistem berbasis  komputer  yang  ditujukan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dengan memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk memecahkan  persoalan.  Komponen  sistem dapat  diakses  dengan  mudah  oleh  user  untuk memberikan  dukungan  pada  pengambilan keputusan.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka penulis  ingin  membahas  dan  mencari  solusi dalam  membangun  sistem  tersebut  dengan judul  “ Implementasi  Metode  Case  Based Reasoning
(CBR) dengan Algoritma Nearest  Neighbor  dalam  Mendiagnosa Penyakit Tanaman Jahe ”,  diharapkan dengan  adanya  sistem  ini  maka  dapat memudahkan  para  petani  untuk  mengetahui penyakit pada tanaman jahe beserta solusi dan cara penanganannya.
2. METODE

## Objek Penelitian
Dalam  penelitian  ini  penulis  mengambil objek penelitian yaitu tentang tanaman jahe di Dusun  Beran  Kecamatan  Kaloran  dimana penulis  membuat  sebuah  sistem  tentang diagnosa  penyakit  tanaman  jahe  berdasarkan gejala-gejala yang ada.
Metode Pengumpulan Data Untuk memperoleh data  secara lengkap dan akurat dibutuhkan kerjasama dengan pihak –  pihak  yang  terkait,  Adapun  Metode pengumpulan  data  yang  digunakan  yaitu metode Wawancara dan studi literatur.
Metode Waterfall
Dalam pengembangan Software penulis menggunakan metode waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, Desain Sistem, Pembuatan Code, Pengujian. (Baihaqy, 2020)

## Metode Case Base Reasoning
Metode case base reasoning digunakan oleh  sistem  dalam  mengolah  data  lama  dan data  baru  melalui  beberapa  tahap  yaitu retrieve,  reuse,  revise dan retain (Sijabat, 2018)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  beberapa  tahapan  dalam  pengolahan data  pada  sistem  diagnosa  penyakit  tanaman jahe  yaitu:  Mengelola  data  gejala,  mengelola data penyakit, mengelola data solusi, mengelola  data  admin,  mengelola  data  basis pengetahuan  dan  mengelola  data  revise  yang dilakukan  oleh  admin,  sedangkan  user  akan melakukan  konsultasi  dengan  cara  memilih daftar  gejala  yang  sudah  ada  disesuaikan dengan kondisi tanaman yang sedang terserang penyakit.
3.1. Pengelolaan  Data  Gejala,  Penyakit, Solusi dan Basis pengetahuan
a. Data Gejala

## Tabel 1. Tabel Pengelolaan data gejala
Kode Gejala Gejala Bbt G1 Daun  menguning  dan  menggulung pada  umur  3  bulan  sejak  ditanam  , dimulai  dari  daun  yang  lebih  tua kemudian  diikuti  daun  yang  lebih muda,  selanjutnya  sampai  semua helai daun kuning dan mati. 5
G2 Gejala menguning pada daun biasannya  dimulai  dari  pinggir  daun kemudian  menyebar  keseluruh  helai daun. 3 G3 Pada  bagian  pangkal  batang  terlihat gejala  cekung  basah  dan  garis-garis hitam atau abu-abu sepanjang batang. 3
G4 Pada  tahap  perkembangan,  batang mudah  dicabut  dari  bagian  rimpang.
Kalau  dipotong  pangkal  batang  atau rimpang  kalau  dipijit  dengan  tangan akan  mengeluarkan  lendir  berwarna putih seperti air susu. 5 G5 Perubahan warna pada daun di bagian bawah,  daun  berubah  warna  dari hijau menjadi kuning dan berangsur- angsur menjadi layu; 1
G6 Pada serangan berat rimpang menjadi busuk, dan batang semu keriput; 5 G7 Bila  tanaman  dicabut,  rimpang  tidak segar, kering dan berwarna kehitam- hitaman; 1 G8 Bila  rimpang  /dibelah,  maka  bagian dalamnya  berwarna  agak  gelap  dan membusuk; 3 G9 Rimpang  terinfeksi R.  solani sulit dibedakan  visual  dengan  penyakit lain  yang  disebabkan  oleh Fusarium sp.; 5 G10 Bagian  daun  muda  berwarna  pucat, kemudian gejala menyebar ke seluruh bagaian daun lainnya, batang menjadi keriput  tetapi  tidak  jatuh  ke  tanah sebagaimana gejala sergangan penyakit layu bakteri 3 G11 Rimpang  berwana  kecoklatan  pada bagian terinfeksi tetapi tidak maenyeluruh; 5 G12 Gejala  awal  penyakit  adalah  adanya bercak  klorotik  kecil  berbentuk  oval pada daun; 5 G13 Pada keadaan serangan berat seluruh daun  dapat  tersertang,  dan  menjadi kering. 3 G14 Tanaman  terserang  cenderung  lebih cepat tua dibandingkan yang sehat; 3 G15 Serangan lebih berat dapat mengakibatkan  akar  dan  rimpang menjadi busuk. Bila rimpang terserang dipotong Melintang tampak luka-luka  berwarna  cokelat  pada batas  antara  bagian  rimpang  sakit dengan yang masih sehat.
3
b. Data penyakit dan Solusi Tabel 2. Data Penyakit dan Solusi Kode Penyakit Solusi P1 Layu Bakteri Ralstonia (Pseudomonas) salanacearum yang tergolong pada Ras 4 a) Kultur teknis - Menanam bibit sehat - Sebaiknya  tanaman yang bukan tanaman inang ralstonia  antara  lain padi dan jagung - Di  daerah  endemik harus dilakukan rotasi - Perlakuan benih dengan klorin, corine bacterium
b) Mekanis - Membuat  saluran- saluran drainase yang baik agar tidak tergenang air / tuntas; - Melakukan  sanitasi tanaman sakit , mencabut gulma dengan baik; - Pemakain abu sekam  dan  ekstra bawang merah pada tanah terkontaminasi R. solanacearum dapat menekan  serangan sampai 33%. c) Biologis Pemakaian agens antagonis seperti Gliocladium sp., Trichoderma sp., atau Pseudomonas fluorescens dapat menekan  serangan penyakit. d) Kimiawi Pengendalian menggunakan bakterisida yang diijinkan. P2 Busuk rimpang Rhizoctonia solani Kuhn a) Kultur Teknis - Memilih benih yang
sehat  dan  cukup umur, tidak terdapat luka. - Menanam  jahe  di lahan yang drainasenya baik; - Mengadakan pergiliran(rotasi) tanaman; b) Mekanis - Melakukan eradikasi selektif dan membakarnya. c) Biologis - Bekas tanaman sakit diberi kompos matang dicampur agens antagonis seperti Trichoderma spp. Atau Gliocladium spp. Atau Pseudomonas fluorescens. d) Kimiawi Pengendalian menggunakan pestisida yang diijinkan Menteri Pertanian. P3 Penyakit Kuning sp a) Kultur Teknis - Memilih benih yang sehat  dan  cukup umur, tidak terdapat luka; - Menanam  jahe  di lahan yang drainasenya baik; - Mengadakan pergiliran (rotasi) tanaman. b) Mekanis Melakukan eradikasi selektif dan membakarnya. c) Biologis Sebelum penanaman,  padda lubang  tanah  diberi agens antagonis seperti Trichoderma spp. Atau gliocladium spp. Atau  kompos  yang matang. d) Kimiawi Pengendalian menggunakan pestisida yang diijinkan Menteri Pertanian. P4 Bercak daun Phyllostica zingiberi Ramakr a) Kultur Teknis - Jarak tanaman tidak terlalu  rapat  agar kelembaban di sekitar tanaman tidak terlalu tinggi; - Sanitasi kebun, Perbaikan drainase. - Perlakuan benih dengan klorin b) Mekanis Eradikasi tanaman/bagian tanaman  yang  sakit dan dimusnahkan. c) Kimiwai Penyemprotan dengan fungisida segera setelah ditemukan  adanya gejala sakit di kebun, Fungisida yang diijinkan Menteri Pertanian. P5 Penyakit Akar Nematoda a) Kultur Teknis
- Rotasi  tanaman  dan pemilihan waktu tanam secara benar; Penggunaan  benih bebas nematode. - Sanitasi kebun dengan baik; - Dipilih  lahan  yang belum pernah ditanami  jahe  dan belum pernah dilaporkan terinfeksi berat oleh nematode; - Untuk  lahan  yang sudah pernah terinfeksi  nematode maka  diperlakukan secara kimia, sekurang- kurangnya 2-3 minggu sebelum tanam; - Penggunaan  benih bebas nematode. b) Mekanis Perlakukan rimpang jahe dengan air panas  40⁰C  selama 20  menit,  atau  suhu
50⁰C  selama  10
menit.  Perlakukan air panas ;harus dilakukan secara hati-hati karena viabilitas benih akan terpengaruh. c) Biologis - Pemanfaatan  jamur Arhrobotrys sp., Dactylaria sp.,  dan Dactdella sp., untuk mengendalikan larva nematode; - Pestisida nabati daun mimba d) Kimiawi Pestisida yang terdaftar dan diizinkan Menteri Pertanian. c. Basis Data Pengetahuan

## Tabel 3. Tabel Basis Pengetahuan
Kode penyakit Kode Gejala P1 P2 P3 P4 P5
G1
G2
G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12 G13
G14 G15 d. Pohon Keputusan
Gambar 2. Pohon Keputusan
3.2. Implementasi Sistem
a. Halaman konsultasi
Halaman konsultasi  berisi gejala-gejala penyakit  tanaman  jahe.  Pengguna  memilih gejala sesuai dengan ciri – ciri tanaman yang sedang  terserang  penyakit.  Pengguna  pilih button  proses  untuk  memproses  data  gejala yang  sudah  diinputkan,  dari  gejala  tersebut sistem akan memproses data.

## Gambar 3. Halaman Konsultasi

## b. Halaman Diagnosa
Halaman diagnosa berisi chart atau tabel hasil perhitungan  sistem  setelah  proses  diagnosa dipilih oleh pengguna. Halaman diagnosa akan menampilkan keakuratan data diagnosa kemudian  system  akan  memberikan  solusi sesuai  dengan  presentae  tertinggi  dari perhitungan data.
Gambar 4. Halaman Diagnosa
c. Halaman Informasi
Halaman informasi, pengguna dapat mengakses
informasi seputar penyakit tanaman  jahe  beserta  cara  penanganannya yang tepat sesuai SOP tanaman jahe.
Gambar 5. Halaman Informasi
d. Halaman Gejala
Halaman  data  gejala  berisi  data  gejala  yang sudah  diinputkan  oleh  admin  dalam  halaman ini admin dapat mengelola data dengan menu edit dan hapus.
Gambar 6. Halaman Gejala

## e. Halaman Penyakit
Halaman  ini  berisi  data  penyakit,  dimana admin  dapat  mengelola  data  dengan  menu yang sudah disediakan yaitu tambah data, edit data dan hapus data. Admin dapat mengelola data  sesuai  kebutuhan  yang  diperlukan  oleh system dalam pengolahan data.
Gambar 7. Halaman Penyakit

## f. Halaman Solusi
Halaman  data  solusi  berisi  solusi-solusi  dari penyakit yang sudah diinputkan. Admin dapat mengelola  data  solusi  dengan  menu  tambah data, edit data dan hapus data
Gambar 8. Halaman Solusi g. Halaman Basis Kasus
Halaman  basis  kasus  digunakan  untuk memberikan  bobot  penyakit  yang  sesuai dengan  gejala,  basis  kasus  juga  digunakan untuk  mengelompokkan  gejala-gelaja  yang sudah diinpukan kedalam penyakit.
Gambar 9. Halaman Basis Kasus
Halaman  revise  digunakan  apabila  ada  data yang tidak sesuai kriteria maka data ini perlu direvise untuk di retain agar data dapat sesuai kriteria  dan  dapat  digunakan  dalam  proes selanjutnya.
Gambar 10. Halaman Revice
i. Halaman Retain
Halaman  retain  berfungsi  untuk  retain  data yang  belum  tepat,  admin  mengisi  penyakit sesuai  data  retain  kemudian  pilih  proses  data retain untuk menjadi data kembali.

## Gambar 11. Halaman Retain

## 3.3. Pengujian Sistem
Pada  tahapan  ini  proses  pengujian  sistem sebagai  mana  hasil  dari  data  penyakit  dan gejala yang di  peroleh dari ahli tanaman jahe yang  di  masukan  di  sistem,  apakah  sesuai dengan proses algoritma dan output informasi dari  sistem.  Dari  pengujian  5  penyakit berdasarkan gejala-gejala setiap penyakit yang diinputkan,  menyatakan  bahwa  5  penyakit valid sesuai dengan yang diharapkan pengetahuan  pakar  dan  sesuai  dengan algoritma dan sistem.
Pengujian tahap selanjutnya menggunakan metode pengujian blackbox. Pengujian blackbox merupakan pengujian tanpa melihat source code progran dan dijalankan oleh tester atau user untuk  mengamati program tersebut. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  program  telah  berjalan  dengan  benar. Dari Hasil uji black box diatas sistem berjalan sesuai  rancagan  yang  telah  dirancang,  menu yang ada dalam sistem berfungsi , button yang ada dalam sistem berfungsi sesuai rencana  dan
perancangan  yang  sudah  dirancang.  (Asnawi, 2019).
Pengujian  selanjutnya  yaitu  Pengujian kuisioner dilakukan dengan pendekatan dalam bentuk  “Skala  Likert”.  Pada  kuesioner  ini, pertanyaan  diajukan  kepada  21  responden. Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas  yang diperoleh  dari  21  responden  maka  persentase hasil  perhitungan  yang  didapatkan  untuk pengujian  adalah 76,7% dan tergolong BAIK. (Gardenia, 2015).

## 4. PENUTUP
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  uraian  di  atas,  beberapa kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil penelitian adalah sebagai berikut:
a. Sistem  diagnosa  penyakit  tanaman  jahe dapat  dibangun  sesuai  rancangan  dengan menggunakan Metode Case Base Reasoning dan  algoritma Nearest neighbor ,  yang  dapat  diterapkan  dalam identifikasi  diagnosa  penyakit  tanaman jahe.
b. Aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit tanaman  jahe  menjadi  salah  satu  sarana kosultasi  bagi  petani  untuk  membantu melakukan  diagnosa  penyakit  tanaman jahe, sehingga diketahui penyakit dan cara mengatasinya.
c. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh dari  21  responden,  persentase  hasil perhitungan  yang  didapatkan  untuk pengujian  sistem  diagnosa  tanaman  jahe adalah 76,7% dan tergolong BAIK .

## 4.2. Saran
Di  dunia  ini  tidak  ada  yang  sempurna, demikian  juga  sistem  pakar  yang  penulis bangun ini. Untuk itulah guna pengembangan kearah  yang  lebih  baik  serta  peningkatan kualitas  aplikasi  sistem  pakar  ini,  beberapa saran yang perlu dipertimbangkan kedepannya antara lain:
a. Kepada  pengembang  berikutnya  agar dapat terus mengembangkan dan menambahkan  beberapa  fitur  dalam sistem agar lebih mudah dalam pengoperasian.
b. Kepada  pengembang  berikutnya  dapat menyempurnakan penelitian baik dari segi metode  penelitian  mauapun  tampilan aplikasi agar lebih baik lagi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah. 2019. ”Data Tanaman Jahe Provinsi jawa tengah”. https://jateng.bps.go.id
Putri,  T.  E.,  Andreswari,  D.,  &  Efendi,  R. (2016). Implementasi Metode CBR (Case Based  Reasoning)  Dalam  Pemilihan
Pestisida  Terhadap  Hama  Padi  Sawah Menggunakan Algoritma K-Nearest
Neighbor (KNN)(Studi Kasus Kabupaten
Seluma).  Rekursif:  Jurnal  Informatika,
4(1).
Baihaqy, M. A. M., Asnawi, M. F., & Fatimah,
S.  (2020).  Rancang  Bangun  Mobile Verifikator Hewan Layak Qurban Menggunakan  Qr  Code  Berbasis  Library Zxing.  Jurnal  Penelitian  dan  Pengabdian
Kepada  Masyarakat  UNSIQ,  7(2),  194-
201.
Sijabat, P. I., & Sulindawaty, S. (2018). Sistem
Pakar  Penanganan  Penyakit  Tanaman
Jahe  Dengan  Metode  Case  Based Reasoning.  Jurnal  Teknologi  dan  Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP), 1(2), 1-5.
Asnawi, M. F., & Baihaqy, M. A. M. (2019). Implementasi  Metode  Simple  Additive Weigth  (SAW)  pada  Sistem  Pendukung
Keputusan  Penentuan  Dosen  Berprestasi. Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ, 6(3), 198-205.
Gardenia, M., Tursina, T., & Sastypratiwi, H.
(2015). Sistem pakar deteksi autisme pada anak menggunakan metode fuzzy tsukamoto.  JUSTIN  (Jurnal  Sistem  dan Teknologi Informasi), 4(1), 33-38.