## SISTEM PAKAR PENERAPAN METODE CASE BASED REASONING UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT CABAI BERBASIS WEB

## Rynaldi Maldini
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia renaldimaldini846@gmail.com

## ABSTRAK
Penyebab utama  masih rendahnya  jumlah produksi tanaman cabai adalah sering terserang hama dan  penyakit  yang  menyebabkan  pertumbuhan  tanaman  menjadi  tidak  optimal  banyaknya  jenis penyakit  yang  dapat  menyerang  tanaman  cabai  serta  sulitnya  proses  deteksi  karena  adanya  kemiripan gejala  yang  ditimbulkan  membuat  para  petani  cabai  tidak  bisa  menentukan  langkah  pencegahan  dan pengendalian yang tepat salah satu usaha yang di lakukan  dengan membangun sistem pakar penerapan metode case based reasoning untuk identifikasi penyakit cabai.
Sistem pakar penerapan metode case based reasoning untuk identifikasi penyakit cabai merupakan sistem  yang  dirancang  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah  bahasa pemrograman  php  dan  html  dimana  akan  di  hasilkan  suatu  sistem  yang  bermanfaat  bagi  masyarakat umum, Khususnya BPTP (balai pengkajian teknologi pertanian) dalam mendapatkan informasi  tentang penyakit cabai dan gejala.
Hasil pengujian dari sistem yang telah dibangun yaitu sistem pakar penerapan metode case based reasoning  untuk  identifikasi  penyakit  cabai berbasis  web  menyatakan  bahwa  hasil  dari  program  yang telah  dibuat  memiliki  hasil  yang  cukup  sesuai,  itu  di  buktikan  dengan  hasil  pengujian  terhadap  cara kerja  program  dengan  menggunakan  simililarity  yang  terdapat  5  kasus  yaitu  Ani,  Umar,  Nawi,  Doel dan  swastika  masing  masing  memiliki  persamaan  yang  berbeda.  didapatkan  nilai  kesamaan  yang terbesar yaitu kasus dengan Ani sebanyak 0,75 dan disusul oleh Umar dan swastika dengan nilai 0,15 serta  yang  terakhir  Nawi  dan  Doel  dengan  perolehan  similiarity  sama  dengan  0  dan  pengujian fungsional sistem dengan akses sebagai admin, user sesuai dengan fungsinya pada browser. Pada tahap pengujian  aplikasi  dengan  menggunakan  3  browser  yaitu  Mozilla  Firefox  ,  Google  Crome    dan Microsoft Edge  Semua fungsi dari sistem berjalan sesuai dengan yang di inginkan.
Kata Kunci : Penyakit Cabai, Sistem pakar, Case Based Reasoning

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  cabai  merupakan  tanaman  yang sangat banyak dibudidayakan oleh para petani di seluruh  tanah  air.  Budidaya  mulai  dari  sistem intensif  ( modern )  dan  sistem  ektensif  (sistem tradisional).  Umumnya  petani  menggunakan sistem  intensif guna  meningkatkan produktifitas dan  peningkatan  hasil  panen  (Nurfalach,2010). Dalam  meningkatkan  produksi  panen  petani menggunakan  sistem  pemupukan,  perawatan, prospek  budidaya  tanaman  cabai  telah  menjadi usaha  yang  menjanjikan  bagi  petani.  Pada  saat musim hujan, produksi cabai berkurang, sementara permintaan konstan dan kontinu setiap hari,  bahkan  meningkat  pada  musim  tertentu. Salah  satu  penyebab  produksi  menurun  adalah penyakit tanaman cabai.
Penyebab  utama  masih  rendahnya  jumlah produksi  tanaman  cabai  adalah  sering  terserang hama dan penyakit yang menyebabkan pertumbuhan  tanaman  menjadi  tidak  optimal. Banyaknya jenis penyakit yang dapat menyerang tanaman  cabai  serta  sulitnya  proses  deteksi
karena adanya kemiripan gejala yang ditimbulkan  membuat  para  petani  cabai  tidak bisa  menentukan  langkah  pencegahan  dan pengendalian  yang  tepat  untuk  mengatasi penyakit tersebut. hama dan penyakit merupakan kendala  yang  sering  dihadapi  para  petani  serta pengambilan keputusan pada proeses
penanggulangan
menyebabkan terjadinya
kegagalan  panen,  terutama  pada  tanaman  cabai. Sebagian  besar  kegagalan  panen  disebabkan karena tanaman diserang oleh hama dan penyakit mikro organisme (virus, bakteri, protozoa, jamur, cacing  nematode).  Kadang-kadang  petani  tahu kalau tanamannya diserang hama/penyakit, tetapi petani tidak tahu hama/penyakit apa yang sedang menyerang tanamannya.
Berdasarkan  fakta  diatas,  penulis  merasa perlu  dibuatnya  sistem  pakar  yang  bisa membantu  petani  dalam  mendiagnosis  penyakit pada  tanaman  cabai  serta  memberikan  solusi pertolongan  pertama  yang  harus  dilakukan. Sistem ini akan memberikan diagnosa berdasarkan  gejala-gejala  yang  dimasukan  user
ke dalam sistem. Sistem pakar diagnosa penyakit cabai ini akan menggunakan Metode Case Based Reasoning . Metode Case Based Reasoning akan mengambil  solusi  dari  kasus-kasus  sebelumnya untuk menyelesaikan masalah selanjutnya memberikan bobot kepada gejala-gejala yang ada berdasarkan  kasus  yang  sebelumnya.  Sistem pakar  ini  diharapkan  dapat  meneliti  tentang penyakit  tanaman  cabai  dengan  menggunakan metode  case  based  reasoning.  Sistem  pakar  ini juga  diharapkan  bisa  untuk  membantu  orang awam  dalam  mendiagnosa  awal  penyakit  cabai yang sering terjadi serta dapat memberikan solusi awal  dalam  penanganan  penyakit  tersebut, sehingga  dapat  menyelamatkan  tanaman  cabai dari hama penyakit
Berdasarkan  pemaparan  di  atas  skripsi dengan  judul  “ Sistem  Pakar  Penerapan
Metode Case Based Reasoning Untuk
Identifikasi  Penyakit  Cabai  Berbasis  Web “Dengan  adanya website ini diharapkan mempermudah  petani  untuk  mengetahui  gejala mendapatkan  informasi  pengendalian  hama  / penyakit.
2. TINJAUN PUSTAKA
2.1.   Penelitihan Terkait Faktor yang mempengaruhi tingkat kepuasan  penyewa  pada  suatu  mall  adalah kecepatan  dan  ketetapan  pelayanan  yang  di berikan  oleh  manajemen  mall  dalam  menangani complain.selama  ini  di  Maspion  square  mall pihak  manajemen  hanya  mengandalkan  pada beberapa  orang  saja  yang  dianggap  mampu menangani  complain  penyewa.oleh  karena  itu masing  masing  personil  khusunya  dalam  hal menentukan  solusi  dari  kasus  yang  ada,  dimana masih  terdapat  kasus  yang  tertimbun  begitu  saja dan  belum  di  kelola  secara  baik  dalam menyelesaikan  kasus  kasus  yang  serupa.  Salah satu  alternative  untuk  membantu  manajemen mall  dalam  memecahakan  masalah  penaganan complain penyewa adalah dengan sistem pendukung  keputusan.salah  satu  sub  sistem model  base  dari  spk  adalah  case  based reasoning(CBR)melakuhkan
pencocokan terhadap  kesamaan  dari  kasus  yang  ada  dengan kasus sebelumnya sehingga dapat dijadikan dasar dalam  pemngambilan  sebuah  keputusan.  Dari dasil penelitian Case Based Reasioning diharapkan  dapat  membantu  pihak  manajemen mall  khususnya  dalam  hal  ketetapan  penangan complain  sehingga  berdampak  pada  peningkatan kepuasan (Kartikasari, dkk:2016)

## 2.2   Pengertian Sistem Pakar
Sistem pakar adalah system perangkat lunak computer  yang  menggunakan  ilmu,  fakta,  dan Teknik  berpikir  dalam  pengambilan  keputusan
untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang biasanya  hanya  dapat  diselesaikan  oleh  tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan. Seseorang yang  bukan  pakar  menggunakan  sistem  pakar untuk  meningkatkan  kemampuan  pemecahan masalah.  Sistem  pakar  adalah  suatu  program yang  dibuat  berdasarkan  suatu  set  aturan  yang menganalisis  informasi  (biasanya  diberikan  oleh pengguna  suatu  sistem)  mengenai  suatu  kelas masalah  spesifik  serta  analisis  matematis  dari masalah tersebut (Sari, dkk.2012).

## 2.3   Metode Case Based Reasoning (CBR)
Case-Based  Reasoning adalah  metode untuk menyelesaikan  masalah dengan  mengingat kejadian-kejadian  yang  sama/sejenis  ( similar ) yang  pernah  terjadi  di  masa  lalu  kemudian menggunakan  pengetahuan/informasi  tersebut untuk  menyelesaikan  masalah  yang  baru,  atau dengan  kata  lain  menyelesaikan  masalah  dengan mengadaptasi solusi-solusi yang pernah digunakan  di  masa  lalu.  Ilustrasi  dari  proses mendapatkan  solusi  case  based  reasoning  dapat dilihat pada gambar 2.1 berikut : ( Ungkawa,dkk: 2013 )

## Gambar 1 Pencocokan Kasus Pada CBR
2.4  Tahapan  Dalam  Metode  Case  Based Reasoning Dalam Case-Based  Reasoning ada  empat tahapan yang meliputi:
1. Retrieve
Mendapatkan/memperoleh  kembali  kasus yang  paling  menyerupai/relevan  ( similar ) dengan  kasus  yang  baru.  Tahap retrieval ini dimulai dengan menggambarkan/ menguraikan  sebagian  masalah,  dan  diakhiri jika ditemukannya kecocokan terhadap
masalah sebelumnya yang tingkat
kecocokannya  paling  tinggi.  Bagian  ini mengacupada  segi  identifikasi,  kecocokan awal, pencarian dan pemilihan serta eksekusi.
2. Reuse
Memodelkan/menggunakan kembali pengetahuan  dan  informasi  kasus  lama berdasarkan  bobot  kemiripan  yang  paling relevan  ke  dalam  kasus  yang  baru,  sehingga menghasilkan  usulan  solusi  dimana  mungkin
diperlukan  suatu  adaptasi  dengan  masalah yang baru tersebut.
3. Revise
Meninjau  kembali  solusi  yang  diusulkan kemudian  mengetesnya  pada  kasus  nyata (simulasi)  dan  jika  diperlukan  memperbaiki solusi tersebut agar cocok dengan kasus yang baru.
4. Retain
Mengintegrasikan/menyimpan  kasus  baru yang  telah  berhasil  mendapatkan  solusi  agar dapat digunakan oleh   kasus-kasus selanjutnya yang mirip dengan kasus tersebut. Tetapi  Jika  solusi  baru  tersebut  gagal,  maka menjelaskan kegagalannya, memperbaiki solusi  yang  digunakan,  dan  mengujinya  lagi.
Yang  melibatkan  sejumlah  langkah-langkah spesifik,  yang  akan  dijelaskan  pada  gambar 2.3 dan gambar 2.4 berikut ini :
Gambar 2 Metode Case-Based Reasoning
Untuk  menghitung  kemiripan  kasus,  digunakan rumus berikut :
Total Similarity =
……..(1)
Keterangan : T: kasus baru S :kasus yang ada dalam penyimpan n: jumlah atribut dalam masing-masing kasus i: atribut individu antara 1 s/d n f: fungsi similarityantara kasus T dan kasus S Wi:bobot yang diberikan kepada atribut ke -i

## 3. METODE PENELITIAN
3.1   Analisis dan Perancangan Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  pada tanaman  cabai  dapat  digunakan  oleh  petani dalam  mendiagnosa  penyakit  yang  menyerang tanaman  cabai berdasarkan  kaidah mesin inferensi Case  Based  Reasoning  (CBR) .  Para pengguna  seperti  petani  dapat  mengoperasikan aplikasi  ini  dengan  menjawab  pertanyaan- pertanyaan  yang  diajukan  oleh  sistem.  Apabila pertanyaan  sesuai  dengan  basis  pengetahuan maka  sistem  akan  memberikan  informasi penyakit dan solusi penanganan penyakit tersebut
dari  suatu  sistem  sangat  di  perlukan  untuk mengetahui  kegiatan-kegiatan yang  sedang berjalan dalam suatu system. Tujuan mengetahui kegiatan-kegiatan tersebut adalah untuk memahami dan mengerti jalanan nya sistem serta hambatan-hambatan  yang  terdapat  dalam  sistem pakar  penerapan  metode  case  based  reasoning untuk  identifikasi  penyakit  cabai  berbasis  web tersebut.  Pada  tahap  ini  yang  perlu  dilakukan adalah  analisis  terhadap  sistem  yang  sedang berjalan  dan  bagaimana  alur  program  yang sedang  berjalan  yang  akan  di  gambarkan  dalam bentuk  analisis  kebutuhan  fungsional,  analisis kebutuhan non-fungsioanal dan analisis pengguna.

## 3.2   Analisis Kebutuhan Sistem
Dalam  perancangan  sebuah  sistem/aplikasi dibutuhkan  adanya  analisis  guna  mendapatkan data-data  yang  akan  dibutuhkan  sistem  dalam melakukan perancangan.  Analisis  sistem berupa analisis sistem baru, analisis kebutuhan perangkat keras, kebutuhan perangakat lunak dan analisis kebutuhan informasi. 3.2.1 Analisis Sistem Dengan adanya sistem pakar untuk mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  cabai diharapkan dapat membantu para petani tanaman cabai  dalam  mendiagnosa  penyakit.  Diagnosa penyakit  dilakukan  ketika  tanaman  mengalami gejala-gejala  berdasarkan  basis  pengetahuan gejala-gejala  penyakit  tanaman  cabai  yang terdapat  pada  sistem.  Petani  yang  melakukan diagnosa  berdasarkan  gejala-gejala  yang  muncul akan  diproses  oleh  aplikasi  sistem  pakar selanjutnya  sistem  akan  memberikan  informasi penyakit dan solusi penanganannya.

## 3.2.2 Analisis Kebutuhan
Kebutuhan  informasi  tidak  terlepas  dalam penelitian  ini  guna  mendukung  perancangan sistem  yang  sesuai  dengan  penerapan  di lapangan.  Informasi  yang  dibutuhkan  antara  lain seperti  informasi  mengenai  penyakit-penyakit dan  gejala  serta  solusi  penangan  terhadap penyakit tanaman cabai.
Informasi  mengenai  penyakit  tanaman cabai diperlukan dalam pengenalan penyakit apa saja  yang  terdapat  pada  tanaman  cabai.  Gejala penyakit  dibutuhkan  untuk  mendeteksi  gejala- gejala  yang  mungkin  timbul  ketika  tanaman cabai  menderita  penyakit.  Informasi  mengenai solusi  yaitu  bagaimana  mengambil  solusi penanganan  ketika  penyakit  pada  tanaman  cabai telah terdeteksi berdasarkan hasil diagnosa.
3.3 Data Flow Diagram (DFD) Level 0 Perancangan sistem menguraikan
bagaimana  alur  proses  input  maupun  output  dari sistem yang akan dihasilkan. Perancangan sistem ini  dapat  digambarkan  melalui  Dfd  digunakan untuk  menggambarkan  keseluruhan  dari  sistem yang  dirancang.  Adapun  perancangannya  dapat dilihat pada gambar 4 berikut :
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tanaman Cabai Admin Petani Registrasi petani Info gejala Input gejala Pertanyaan gejala Data penyakit/solusi Info penyakit Jawaban pertanyaan Info penyakit/solusi Info petani Input data aturan Info aturan Gambar 3 DFD level 0 Sistem Pakar Penyakit

## Tanaman cabai

## 3.4  Flowchart Sistem.
Alur  Bagan  sistem  ( flowchart  System ) adalah  bagan-bagan  yang  mempunyai  arus  dan menggambarkan  langkah-langkah  penyelesaian suatu  masalah.  Metode  Case  Based  Reasoning (CBR)  Similarity  adalah  pendekatan  untuk mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama,  yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah  fitur  yang ada.  Adapun  flowchart yang dibuat  untuk  menggambarkan  alur  dari  aplikasi ini adalah sebagai berikut :
Gambar 5 Flowchat alur metode case based reasoning
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Halaman Login
Form login administrator digunakan  untuk melakukan login bagi administrator untuk masuk ke  halaman  utama  admin.  Tampilan form  login admin seperti pada gambar 6 berikut :

## Gambar 6 Form Login Admin

## 4.2. Halaman Utama  Administrator
Halaman  utama  administrator  merupakan halaman  utama  pada  bagian  admin  untuk melakukan  semua  kegiatan  dalam  sistem. Tampilannya seperti pada gambar 7 berikut :

## Gambar 7 Halaman Utama Administrator

## 4.3. Halaman Data Penyakit
Halaman  data  penyakit  digunakan  untuk menginputkan  dan  menampilkan  data  penyakit. Tampilannya seperti pada gambar 7 berikut :

## Gambar 8 Halaman Data Penyakit
4.4. Form Input Data Gejala Form data gejala digunakan untuk menginputkan  dan  menampilkan  data  gejala. Tampilannya seperti pada gambar 9 berikut :

## Gambar 9 Form Input Data Gejala

## 4.5. Form Input Data Relasi
Form  input  data  relasi  digunakan  untuk mengatur  relasi  antar  penyakit  dan  gejala. Adapun  tampilannya  dapat  dilihat  pada  gambar 10 berikut :

## Gambar 10 Form Input Data Relasi

## 4.6. Form Laporan Gejala
Laporan  data  gejala  digunakan  untuk menampilkan  data-data  gejala  dalam  sistem. Tampilannya seperti pada gambar 11 berikut :

## Gambar 11 Form Laporan Gejala

## 4.7. Form Laporan User
Form laporan  user  digunakan  untuk menampung  data  pengguna  sistem  web.  Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 12 berikut :

## Gambar 12 Halaman Laporan Pengguna
4.8. Form Regisrasi Pengguna
Form registrasi  pengguna  digunakan  untuk melakukan  registrasi  bagi  pengguna  aplikasi. Tampilannya  dapat  dilihat  pada  gambar  13 berikut :

## Gambar 13 Form Registrasi  Pengguna

## 4.9. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  merupakan  halaman  yang pertama  tampil  ketika  diakses  oleh user/ pengguna  sehingga tidak perlu  melakukan Login terlebih  dahulu.  Halaman  ini  menunjukan informasi  jenis  penyakit  cabai  dan  gejala-  gejala cabai.  tampilan  dapat  dilihat  pada  Gambar  14 dibawah ini

## Gambar 14 Halaman Utama Aplikasi

## 4.10. Form Diagnosa Penyakit
Form  diagnosa penyakit  digunakan  untuk memilih  penyakit  yang  terjadi  pada  cabai. Tampilannya  dapat  dilihat  pada  gambar  15 berikut :

## Gambar 15 Form Diagnosa Penyakit
4.11. Halaman Hasil Proses Diagnosa Halaman hasil digunakan untuk menampilkan hasil dari proses diagnosa penyakit.  Tampilaannya  dapat  dilihat  seperti gambar 16 berikut :

## Gambar 16 Halaman Hasil Proses Diagnosa

## 4.12. Implementasi Metode Case Based Reasoning
Pada  pengujian  metode  ini  dilakukan dengan  perhitungan  manual,  pada  pengujian  ini dilakukan untuk
membandingan antara perhitungan manual dengan perhitungan sistem. 1. Pendataan Alternatif Dari Data Gejala
Pada penentuan
alternatif yaitu
menggunakan  data  yang  sudah  dinputkan kedalam  database  terdapat  5  data  yang  akan diproses.seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1 Tabel Alternatif
Kriteria Petani Gejala Dipilih ABU 60 15

## 2. Melihat Kasus Lama
Melihat  kasus  lama  dalam  database  yang nantinya akan dijadikan sebagai perbandingan.  Terdapat  5  data  lama  yang dibandingkan  pada  kasus  ini.  Seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 4.2 Tabel Data Lama No Petani Penyakit Gejala 1 ANI Ulat Grayak 60,15,50 2 UMAR Thrips 15,25,70 3 NAWI Tungau 50,15,100 4 DOEL Kutu Daun 25,50,50 5 SWASTIKA Bercak Daun 15,15,100
3. Perbandingan Antar kasus Setelah melihat  kasus lama  dalam database  dilakukanlah  perbandingan  pada setiap  kasus.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada perhitungan berikut ini.
Kasus 1 Data Baru Data Lama Nama Abu Nama Ani Gejala 60,15 Gejala 60,15,50 Kasus 2 Data Lama Nama Umar Gejala 15,25,70 Kasus 3 Data Lama Nama Nawi Gejala 50,15,100

## Kasus 4
Data Lama Nama Doel Gejala 25,50,50 Kasus 5 Data Lama Nama Swastika Gejala 15,15,100

## 4. Perhitungan Similarity
Dari  hasil  perhitungan  similarity  antara pasien    Abu  dengan  Ani,  Umar,  Nawi,  Doel dan Swastika seperti dibawah ini
Gambar 17 perhitungan similarity antara pasien
5. Hasil Perhitungan
Setelah dilakukan perhitungan dan mendapatkan  nilai  similiarity  data  akan dirankingkan  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 3 Ranking Kasus 1 0.75 1 Kasus 2 0.15 2 Kasus 3 0 4 Kasus 4 0 5 Kasus 5 0,15 3
6. Kesimpulan Hasil  perhitungan  dari  metode Case Based  Reasoning dengan  menggunakan teknik pembobotan similiarity , maka terdapat 5  kasus  lama  yang  dibandingkan  dengan kasus baru, yaitu Ani, Umar, Nawi, Doel dan Swastika  namun  masing-masing  memiliki persamaan  yang  berbeda.  didapatkan  nilai kesamaan  yang  terbesar  yaitu  kasus  dengan Ani sebanyak 0,75 dan disusul oleh Umar dan swastika dengan nilai 0,15 serta yang terakhir Nawi  dan  Doel  dengan  perolehan similiarity sama  dengan  0.  Untuk  tampilan  dari perhitungan  aplikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 18

## Gambar 18 perhitungan similarity antara pasien menggunakan website

## 4.13. Pengujian Fungsional Sistem
Pengujian sistem merupakan proses menampilkan  sistem  dengan  maksud  untuk menemukan  adanya  kesalahan  atau  tidak  pada sistem  sebelum  sistem  dipublikasikan  untuk digunakan  oleh  masyarakat.  Hasil  pengujian sistem

## 4.14. Kuisioner Pengujian user
Pengujian  pengguna  terhadap  system  pakar penerapan  metode  case  based  reasoning  untuk identifikasi  penyakit  cabai  berbasis website ini dilakukan dengan memberikan beberapa pertanyaan  kepada  pengguna  yang  didasarkan atas  pengujian  sistem  aplikasi.  Pengujian pengguna  ini  dilakukan  kepada  10  orang responden  untuk  memberikan  penilaian  terhadap aplikasi  ini.  Adapun  hasil  dari  pengujian pengguna  ini  ditunjukkan  pada  tabel  8  seperti berikut :
Tabel 8 Pengujian User No Pertanyaan 1. Sejauh mana aplikasi ini membantu saudara dalam proses pemilihan gejala dan hasil diagnosa mudah dipahami ? A. Sangat Membantu
B. Membantu
C. Cukup Membantu D. Tidak Membantu 2. Apakah Aplikasi ini cukup mudah untuk di
gunakan ?
A. Sangat Mudah B. Mudah
C. Cukup Mudah D. Sulit
3. Apakah hasil yang ditampilkan pada aplikasi sesuai dengan kebutuhan/keinginan anda? A. Sangat Sesuai B. Sesuai C. Cukup Sesuai
D. Tidak Sesuai

## 4.
Bagaimana pendapat anda mengenai tampilan desain dan warna pada aplikasi ini?
A.Tampilan Secara Keseluruhan sangat Baik
B. Desain Dari Sistem Sangat Baik, Tetapi Warnanya Kurang Tepat
C. Desain Sistem Cukup Baik
D. Tampilan Dan Warna Kurang
5.
Apakah tampilan hasil penyakit pada sistem sudah sesuai dengan keilmuan pakar mengenai penyakit cabai ? A. Sangat Sesuai B. Sesuai C. Cukup Sesuai D. Tidak Sesuai 6. Bagaimana pendapat anda mengenai tampilan diagnosa pada aplikasi ini? A. Amat Baik B. Baik C. Cukup Baik D. Sedang 7. Bagaimana pendapat anda tentang keseluruhan dari aplikasi ini ? A. Amat Baik B. Baik
C. Cukup Baik D. Sedang

## Jawaban Kuisioner Keterangan :
Hasil  dari  pengujian  user  yang  talah disampaikan,  yaitu  terdapat  10  responden  yang ditunjukkan  pada  Tabel  4.6,  Maka  presentase penilaian  terhadap  penelitian  analisis  metode Case  Based  Reasoning penyakit  cabai  berbasis web disimpulkan bahwa.
Sangat Setuju = (13/100)*100% =13% Setuju = (26/100)*75%   =19,5% Cukup Setuju = (26/100)*50%   =19,5% Tidak Setuju = (5/100)*25%     =1,25%
Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  hasil pengujian  kepada  11  responden  menggunakan kuisioner terdapat 13 % yang menyatakan sangat setuju,  19,5%  setuju,  19,5%  Cukup  setuju,  dan 1,25%  tidak  setuju  dengan  adanya  aplikasi  ini dalam membantu proses penentuan yang diharapkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa:
1. Telah  berhasil  dibangun  aplikasi  “Sistem Pakar  Cabai”  untuk  membantu    masyarakat umum  dan  petani  dalam  mengidentifikasi penyakit yang disebabkan berdasarkan gejala- gejala yang diberikan.
2. Sistem pakar yang dibangun dapat bermanfaat  bagi  masyarakat  umum  dan petani  untuk  mengetahui  informasi  tentang penyakit cabai.
3. Hasil  pengujian  fungsional  menunjukkan bahwa  sistem  pakar  yang  dibangun    telah berjalan sesuai yang diharapkan.

## 5.2 Saran
Beberapa  saran  untuk  pengembangan  lebih lanjut yang dapat diberikan setelah dilakukannya  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Penambahan  data  penyakit  cabai  yang  lebih lengkap.
2. Penyempurnaan desain user interface aplikasi.
3. Penyederhanaan  bahasa  pada  gejala  dan penyakit cabai agar mudah dimengerti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kartikasari, M., Santoso, P.B. and Yudaningtyas,  E.,  2016.  Penerapan  Case Based  Reasoning  pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Penanganan  Komplain  Penyewa Mall  (Studi  Kasus:  Maspion  Square  Mall, Surabaya). Jurnal  EECCIS , 9 (2),  pp.138- 143.
[2] Sari, H.L., 2012. SISTEM PAKAR KEHILANGAN PASOKAN LISTRIK PADA PT PLN (PERSERO) MENGGUNAKAN METODE INFERENSI  BACKWARD  CHAINING. JURNAL MEDIA INFOTAMA , 8 (1).
[3] Ungkawa, U., Rosmala, D. and Aryanti, F., 2013. Pembangunan Aplikasi Travel Recommender  Dengan  Metode  Case  Base Reasoning. Jurnal, Jurusan Teknik
Informatika,  Institut  Teknologi  Nasional,
Bandung .
[4] Nurfalach,  D.R.,  2010.  Budidaya  tanaman cabai  merah  (Capsicum  annum  L.)  Di UPTD  perbibitan  tanaman  hortikultura Desa  Pakopen  Kecamatan  Bandungan Kabupaten semarang (Doctoral dissertation, Universitas Sebelas Maret).