## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6551

## Penerapan Metode Hybrid Case Based dalam Diagnosis Penyakit pada Tanaman Karet

## Lucky Suriyah Ningsih, Sahat Parulian Sitorus, Rahmadani Pane
Prodi Teknologi Informasi, Fakultas: Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu, Rantauprapat, Indonesia luckysuriyah@gmail.com 1 , sahatparuliansitorus4@gmail.com 2 , rahmadanipane@gmail.com 3

## Email Penulis Korespondensi: sahatparuliansitorus4@gmail.com
Abstrak- Usaha karet menggunakan tanaman karet (Hevea brasiliensis) sebagai pasokan utama bahan baku, menjadikannya tanaman  komersial  yang  menguntungkan.  Namun,  penyakit  dapat  merusak  tanaman  karet  dan  mencegahnya  tumbuh  dan menghasilkan  getah  karet.  Untuk  mengurangi  kerugian  yang  timbul,  sangat  penting  untuk  membangun  sistem  pakar  yang efisien  untuk  mengenali  infeksi  pada  tanaman  karet.  Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  diciptakan  untuk mensimulasikan kecerdasan manusia dalam memecahkan masalah dan menganalisis dalam topik tertentu. Dalam situasi ini, penyakit  pada  tanaman  karet  diidentifikasi  menggunakan  sistem  pakar.  Teknik  Hybrid  Case-Based,  yang  menggabungkan manfaat metode Case-Based Reasoning (CBR) dan metodologi lainnya, adalah strategi yang berhasil untuk konstruksi sistem pakar.  Dalam  pendekatan  Hybrid  Case-Based,  CBR  digabungkan  dengan  pendekatan  lain  seperti  Rule-Based  Reasoning (RBR). Teknik Hybrid Case-Based menggunakan informasi yang ada dalam basis kasus saat ini serta aturan dan model yang diakui  dalam  konteks  pendeteksian  penyakit  pada  tanaman  karet.  Hal  ini  memungkinkan  sistem  pakar  untuk  melakukan diagnosis dengan akurasi yang tinggi dan memberikan solusi yang tepat. Keunggulan dari Metode Hybrid Case Based antara lain  adalah  kemampuannya  dalam  menangani  situasi  yang  kompleks  dan  menemukan  solusi  yang  optimal.  Dengan mengintegrasikan  berbagai  pendekatan,  metode  ini  dapat  mengatasi  kelemahan  masing-masing  metode  secara  individual. Selain itu, pendekatan Hybrid Case-Based memungkinkan peningkatan kinerja umum sistem pakar, yang mengarah pada hasil yang  lebih baik  dalam  diagnosis  penyakit pada tanaman  karet. Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menggunakan  pendekatan hybrid case-based untuk menciptakan sistem pakar dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman karet. Diharapkan bahwa penelitian ini akan menghasilkan sistem pakar yang berguna dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman karet, yang akan mendukung petani dalam menyelesaikan masalah kesehatan tanaman karet. Signifikansi dari penelitian ini berasal dari seberapa pentingnya menjaga sumber daya karet dan menciptakan ekonomi karet yang berkelanjutan. Para petani dapat dengan cepat mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk menghentikan penyebaran penyakit dan mengurangi kerugian produksi ketika terdapat sistem pakar yang tersedia yang mampu mengidentifikasi infeksi pada tanaman karet dengan akurat. Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi landasan bagi pengembangan sistem pakar di bidang pertanian dan penyakit tanaman lainnya. Hasil  dari  penelitian  ini  metode  Hybrid  Case  Based  mampu  melakukan  diagnosis  terhadap  penyakit  pada  tanaman  karet, diketahui  bahwa  tanaman  karet  tersebut  sedikit  kemungkinan  mengalami  jenis  penyakit  Jamur  Akar  Putih  dengan  nilai persentasi sebesar 76%.
Kata Kunci: Tanaman Karet; Metode Hybrid Case Based; Sistem Pakar
Abstract- Rubber  cultivation  utilizing  Hevea  brasiliensis  as  the  primary  source  of  raw  material  has  established  itself  as  a profitable commercial crop. However, diseases can damage rubber plants and hinder their growth and latex production. To mitigate the resulting losses, it is crucial to develop an efficient expert system for identifying infections in rubber plants. An expert system is a computer program designed to simulate human intelligence in problem-solving and analysis within a specific domain. In this scenario, diseases in rubber plants are identified using an expert system. The Hybrid Case-Based technique, which combines the benefits of Case-Based Reasoning (CBR) method with other methodologies, has proven to be a successful strategy for constructing expert systems. In the Hybrid Case-Based approach, CBR is integrated with other approaches such as Rule-Based Reasoning (RBR). The Hybrid Case-Based technique utilizes information from the existing case base, as well as recognized rules and models, in the context of disease detection in rubber plants. This enables the expert system to diagnose with high accuracy and provide appropriate solutions. The advantages of the Hybrid Case-Based method include its ability to handle  complex  situations  and  find  optimal  solutions.  By  integrating  various  approaches,  this  method  overcomes  the weaknesses of each individual method. Furthermore, the Hybrid Case-Based approach allows for an overall improvement in the performance of the expert system, resulting in better outcomes in diagnosing diseases in rubber plants. The objective of this research is to utilize the hybrid case-based approach to create an expert system for identifying diseases in rubber plants. It is expected that this research will yield a useful expert system in identifying diseases in rubber plants, which will support farmers in  addressing  rubber plant health issues.  The significance  of  this  research  stems  from  the  importance of  preserving  rubber resources  and  creating  a  sustainable  rubber  economy.  When  a  readily  available  expert  system  is  capable  of  accurately identifying infections in rubber plants, farmers can swiftly take necessary steps to halt disease spread and reduce production losses. Additionally, this research can serve as a foundation for developing expert systems in the field of agriculture and other plant diseases. The results of this research indicate that the Hybrid Case-Based method is capable of diagnosing diseases in rubber plants, revealing a low likelihood of White Root Rot disease in the rubber plants with a percentage value of 76%.
Keywords: Rubber Plants; Hybrid Case-Based Method; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu tanaman utama dalam bisnis komoditas di Indonesia adalah budidaya tanaman karet[1]. Berdasarkan kesimpulan penelitian ini, upaya harus dilakukan untuk  meningkatkan produksi lateks karet, yang kini menjadi mesin ekonomi utama Indonesia[2][3]. Namun, beberapa penyakit dapat berpotensi mengganggu tanaman karet. Jamur,  serangga,  hewan,  dan  bahkan  sel-sel  ganas  dapat  menyebabkan  penyakit  yang  dapat  merusak  tanaman karet.  Bisnis  perkebunan  karet  dapat  mengalami  kerugian  akibat  penyakit-penyakit  ini[4].  Penurunan  produksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6551
lateks karet dapat disebabkan oleh kurangnya kesadaran petani karet akan tanda-tanda penyakit yang mengganggu tanaman  karet.  Meskipun  seorang  ahli  pertanian  mampu  mengidentifikasi  berbagai  penyakit  yang  merusak tanaman karet, perlu dilakukan upaya untuk melibatkan jasa mereka guna mengidentifikasi tanda-tanda penyakit tersebut. Mengingat Indonesia adalah negara agraris dan industri karet merupakan sektor ekonomi yang signifikan, perkembangan tanaman karet di sana sedang berlangsung dengan cepat[5].
Karet digunakan sebagai bahan baku dalam berbagai macam produk untuk rumah tangga, bisnis, mainan, dan  otomotif,  termasuk  peralatan  masak,  perabot,  aksesori,  tas  dan  sepatu  karet  sintetis,  pelindung  karet,  dan mainan  anak-anak[4].  Selain  itu,  pohon  karet  memiliki  manfaat  dalam  menyerap  gas  buang  dan  menghasilkan lebih banyak oksigen dibandingkan dengan tanaman lainnya[6].
Meskipun  ada  setidaknya  2.500  spesies  tanaman  di  dunia  yang  dapat  menghasilkan  lateks,  Hevea brasiliensis adalah satu-satunya yang saat ini digunakan secara komersial untuk membuat karet alami. Karena karet alami  memiliki  karakteristik  mekanik  yang  berbeda  dengan  karet  sintetis,  seperti  daya  tahan  yang  lebih  tinggi terhadap  sobek,  karet  alami  menyumbang  sekitar  setengah  dari  total  produksi  karet  di  dunia.  Asia  Tenggara menyumbang 93% dari produksi karet alami di dunia, dengan Indonesia menjadi produsen terbesar kedua setelah Thailand[7][8].
Studi  ini  bertujuan  untuk  menggunakan  pendekatan  hybrid  case-based  dalam  diagnosis  penyakit  pada tanaman  karet.  Penyakit  pada  tanaman  karet  dapat  menyebabkan  kerugian  ekonomi  yang  signifikan  bagi  para petani dan mengurangi produktivitas tanaman. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang efisien dan akurat untuk mendeteksi dan mendiagnosa penyakit pada tahap awal sehingga tindakan pencegahan dan pengobatan yang tepat dapat segera dilakukan. Mengingat dampak ekonomi dan lingkungan yang serius akibat penyakit pada pohon karet, penelitian  ini  sangat  mendesak.  Salah  satu  produk  pertanian  yang  penting  bagi  ekonomi  dan  industri  karet  di banyak negara adalah tanaman karet. Namun, penyakit pada tanaman karet dapat sangat merugikan keuntungan petani dan mengancam pasokan karet dunia.
Sebuah perangkat lunak yang disebut sistem pakar dapat meniru proses berpikir seorang ahli manusia dan menyelesaikan  masalah  yang  biasanya  ditangani  oleh  para  ahli.  Sistem  pakar  sering  kali  mendapatkan informasinya dari para ahli dalam bidang tertentu[9][10][11]. Secara teoritis, program komputer yang dibuat untuk memberikan  solusi  yang  akurat,  sebanding  dengan  apa  yang  biasanya  dilakukan  oleh  para  profesional,  dapat menggantikan  aktivitas  penting  yang  dilakukan  oleh  seorang  ahli.  Sistem  pakar  sering  digunakan  untuk memberikan saran, menganalisis data, membuat diagnosis, dan membantu dalam pengambilan keputusan[12].
Sistem pakar diimplementasikan menggunakan berbagai teknik yang berbeda, seperti Backward Chaining, Teorema Bayes, Forward Chaining, Faktor Keyakinan, dan banyak lagi[11].  Teknik Hybrid Case-Based dipilih untuk implementasi sistem pakar dalam penelitian ini. Pendekatan Hybrid Case-Based dipilih karena selain lebih akurat  daripada  teknik  tunggal,  juga  berhasil  mengatasi  masalah-masalah  yang  kompleks  seperti  sistem pemantauan real-time, diagnosis penyakit, dan sistem desain pesawat[13][14]. Arsitektur berbasis kasus ini dapat digunakan oleh para ahli untuk membantu mendiagnosis penyakit dan memberikan ide-ide untuk pengobatannya. Hal ini menunjukkan bahwa peran ahli tidak digantikan, tetapi justru ditingkatkan karena mungkin ada alternatif yang sesuai yang perlu diperhitungkan[15].
Referensi  mengenai  penerapan  penelitian  ini  dapat  ditemukan  dalam  sejumlah  penelitian  sebelumnya. Pendekatan  Hybrid  Case-Based  untuk  diagnosis  rinderpest  dijelaskan  dalam  sebuah  makalah  tahun  2019  yang ditulis  oleh  Nuraida  Br  Ginting  dkk.  Menurut  perhitungan  dalam  penelitian  ini,  pendekatan  tersebut  mampu mendiagnosis  rinderpest  dengan  akurasi  sebesar  0,85  atau  85%[16].  Agung  Laksamana  melakukan  studi  lebih lanjut  pada  tahun  2020  menggunakan  pendekatan  Hybrid  Case-Based  untuk  mengidentifikasi  penyakit  corolla. Contoh  kasus  2  diagnosis  corolla  mendapatkan  skor  93,02,  atau  93%  kebenaran,  berdasarkan  perhitungan kesamaan  dalam  penelitian  ini[14].  Penggunaan  pendekatan  Hybrid  Case-Based  dalam  sistem  pakar  untuk mendiagnosis obesitas dijelaskan dalam penelitian selanjutnya oleh Fauzi Erwis dkk. pada tahun 2022. Dengan menggunakan data gejala sampel yang digunakan dalam penelitian ini, diagnosis yang tepat dibuat, menghasilkan diagnosis yang menunjukkan risiko tinggi terhadap diabetes tipe 2 dan persentase pengukuran kesamaan sebesar 77%[17].  Rizky Delilah Rambe melakukan penelitian lebih lanjut  pada tahun 2019 mengenai  diagnosis kanker usus  besar  pada  manusia  menggunakan  pendekatan  Hybrid  Case-Based.  Dengan  kesamaan  maksimum  yang dihitung mendekati 44% berdasarkan contoh-contoh, perhitungan menggunakan metode ini menyimpulkan bahwa ada kemungkinan rendah bahwa pasien menderita kanker usus besar[18]. Pilipus Tarigan menyelesaikan penelitian lebih  lanjut  pada  tahun  2018  yang  mencakup  sistem  pakar  untuk  mendeteksi  disentri  dengan  menggunakan pendekatan  Hybrid  Case-Based.  Nilai  persentase  sebesar  78%  diperoleh  untuk  diagnosis  disentri  dalam  sistem pakar yang menggunakan teknik hybrid case-based. Oleh karena itu, cukup mungkin untuk  didiagnosis dengan disentri berdasarkan hasil pengujian ini[19].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  dibuat  untuk  mensimulasikan  keterampilan  pemecahan  masalah seorang  ahli  manusia.  Sistem  pakar  seringkali  mendapatkan  keahlian  dan  pengalaman  mereka  dari  para  ahli

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6551
manusia yang sesungguhnya. Mereka memeriksa data dan informasi yang disediakan dan menawarkan solusi atau saran berdasarkan informasi yang telah dipelajari menggunakan teknik kecerdasan buatan seperti logika, inferensi, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin[9][20]. Dua elemen penting dalam sebuah sistem pakar adalah lingkungan  konsultasi  dan  lingkungan  pengembangan.  Lingkungan  pengembangan  sistem  pakar  adalah  tempat komponen  pengembangan  dan  basis  pengetahuan  dikembangkan.  Lingkungan  konsultasi  digunakan  oleh pengguna non-ahli untuk mendapatkan panduan atau konsultasi[21].
Sistem pakar adalah perangkat lunak komputer yang mensimulasikan keterampilan penilaian seorang ahli. Simulasi,  yang  hanya  membutuhkan  data  yang  sesuai  di  dalam  suatu  domain  atau  konteks  tertentu,  jauh  lebih lemah daripada emulasi. Aplikasi  sistem pakar dapat  ditemukan dalam berbagai industri, termasuk manufaktur, hukum,  keuangan,  dan  medis.  Sebagai  contoh,  sistem  pakar  medis  dapat  membantu  para  klinisi  mendiagnosis penyakit  dengan  mempertimbangkan  gejala,  riwayat  medis  pasien,  dan  hasil  tes  laboratorium.  Sistem  pakar manufaktur dapat membantu dalam menemukan dan menyelesaikan masalah dengan mesin produksi[22].

## 2.2 Penyakit Pada Tanaman Karet
Seperti  sebagian  besar  tanaman  perkebunan  lainnya,  tanaman  karet  rentan  terhadap  beberapa  penyakit  yang disebabkan  oleh  jamur,  hama,  hewan,  dan  bahkan  sel-sel  ganas.  Bisnis  perkebunan  karet  dapat  mengalami kerugian  akibat  penyakit-penyakit  ini.  Namun,  produksi  lateks  karet  dapat  mengalami  penurunan  karena kurangnya pemahaman para petani karet tentang tanda-tanda penyakit yang mempengaruhi tanaman karet. Sejak tahun 1601, karet (Hevea Brasiliensis), tanaman industri dengan pohon berbatang lurus, telah ditanam[23].
Pohon  karet  ini  menghasilkan  lateks  karet  cair  berwarna  putih,  yang  memberikan  warna  pada  karet. Penyadapan digunakan untuk mengambil lateks karet dari pohon karet. Karet digunakan sebagai bahan baku dalam berbagai produk, termasuk ban kendaraan, peralatan rumah tangga, sepatu dan tas yang terbuat dari karet sintetis, pelindung  karet,  dan  mainan  anak-anak.  Pohon  karet  juga  memiliki  manfaat  dalam  menyerap  gas  buang  dan menghasilkan jumlah oksigen yang tidak sebanding dengan tanaman lainnya[2].
Di seluruh provinsi di Indonesia, industri pengolahan karet tetap menjadi industri utama. Oleh karena itu, upaya harus dilakukan untuk meningkatkan produksi lateks karet sebagai penggerak ekonomi utama. Seorang ahli atau profesional di bidang pertanian dapat mengidentifikasi berbagai penyakit yang mempengaruhi tanaman karet. Namun, menggunakan jasa seorang ahli pertanian untuk mendiagnosis tanda-tanda penyakit dalam setiap kegiatan produksi lateks karet membutuhkan lebih banyak pekerjaan[24].

## 2.3 Metode Hybrid Case Based
Reasoning berbasis aturan (RBR) dan reasoning berbasis kasus (CBR) adalah dua pendekatan yang digabungkan untuk menciptakan reasoning berbasis kasus hybrid. RBR melibatkan aturan logis, masing-masing dihasilkan dari tinjauan literatur dan pengetahuan profesional tanpa mempertimbangkan instansi-partikular yang dihadapi. Di sisi lain, CBR adalah metode pemecahan masalah yang bergantung pada identifikasi tren atau keadaan yang pernah terjadi  di  masa  lalu.  Ada  empat  tahap  formal  yang  terdiri  dari  CBR,  yaitu  retrieve  (mengambil),  reuse (menggunakan kembali), modify (memodifikasi), dan retain (menyimpan)[25][26].
Metode  berbasis  database  seperti  pengelompokan  (clustering)  dan  ANOVA,  yang  terdiri  terutama  dari representasi  molekuler dan koefisien kesamaan, menggunakan pengukuran kesamaan sebagai  alat. Fungsi  yang disebut  pengukuran  kesamaan  mengambil  dua  titik  dan  menghitung  seberapa  mirip  keduanya.  Nilai  kesamaan adalah  hasil  dari  penilaian  kesamaan  tersebut. Persepsi  yang  sesuai  dengan  seperangkat  aturan  yang  menerima kemiripan  mereka  dikenal  sebagai  nilai  kesamaan.  Nilai-nilai  kesamaan  mengindikasikan  seberapa  dekat  jarak antara dua tempat. Ada beberapa cara untuk mengestimasi kesamaan, termasuk metode Jaccard, Hamming, dan kosinus[27][28]
a. Indeks  yang  disebut  Jaccard  Similarity  mengukur  seberapa  mirip  dua  set  data  satu  sama  lain.  Ini  dibuat dengan membagi gabungan irisan dua set oleh irisan kedua set tersebut. Rumus Jaccard Similarity umumnya adalah sebagai berikut :
J(A, B) = A∩B A∪B (1) Dimana : A = Himpunan A B = Himpunan B
A ∩ B = Irisan himpunan A dengan B A ∪ B = Gabungan himpunan A dengan B
b. Salah  satu  subset  yang  lebih  kecil  dari  kumpulan  rumus  yang  digunakan  dalam  analisis  informasi  adalah Hamming Distance, yang merupakan metrik yang digunakan untuk membandingkan dua urutan biner. Rumus Hamming secara khusus memungkinkan komputer untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan. Dua rangkaian  karakter  dengan  panjang  yang  sama  sering  kali  dibandingkan  dengan  menggunakan  Hamming Distance. Nilai Hamming akan bertambah setiap kali terdapat karakter yang berbeda pada posisi yang sama. Sebagai  contoh,  huruf  "e"  dalam  kata  "ramen"  berbeda  dengan  "ramon"  pada  posisi  yang  sama,  sehingga memberikan nilai Hamming sebesar 1 untuk urutan karakter "ramen" dan "ramon".

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6551
c. Sudut kosinus antara dua vektor, dalam contoh ini teks atau data biner, dihitung melalui fungsi kosinus. Hal ini terlihat dari rumusnya. Metrik ini sering digunakan dalam klasifikasi penambangan data, pembelajaran mesin, dan pengambilan informasi.
Similarity (A, B) A.B |A| .|B| = ∑ (A in n i=1 .B in ) √∑ Ai 2 .∑ Bi 2 n i=1 n i=1 (2) Dimana : A
= Himpunan A B = Himpunan B
|A| = Jumlah nilai anggota himpunan A
|B| = Jumlah nilai anggota himpunan B
Ain = Nilai anggota himpunan ke-n dari himpunan Ai Bin
= Nilai anggota himpunan ke-n dari himpunan B
Fungsi Kesamaan Kosinus mengembalikan nilai antara 0 dan 1. Sudut antara dua vektor akan semakin kecil jika nilainya semakin besar, dan semakin besar nilainya, maka semakin mirip teks yang dibandingkan tersebut.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Kerangka kerja yang disediakan oleh penelitian ini berfungsi sebagai gambaran langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian untuk mencapai tujuan penelitian. Tindakan-tindakan yang dilakukan selama proses penelitian digambarkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Penyakit  pada  tanaman  karet  menjadi  masalah  serius  yang  dapat  menyebabkan  kerugian  ekonomi  dan mengganggu produktivitas tanaman. Penting untuk mengembangkan sistem diagnosa yang efisien dan akurat guna  mengidentifikasi  penyakit  pada  tahap  awal  sehingga  langkah-langkah  pengendalian  dapat  diambil dengan cepat. Oleh karena itu, implementasi metode Hybrid Case Based menjadi solusi yang menarik untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman karet.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data akan dilakukan dengan mengumpulkan informasi dari kasus-kasus penyakit yang pernah terjadi pada tanaman karet sebelumnya. Data ini dapat berupa gejala penyakit, faktor lingkungan terkait, dan langkah-langkah pengendalian yang telah diambil. Selain itu, data juga akan dikumpulkan dari tanaman karet yang terinfeksi penyakit dengan mencatat gejala yang muncul dan kondisi pertumbuhan tanaman.
c. Studi Literatur
Studi  literatur akan dilakukan untuk  mendapatkan pemahaman mendalam tentang berbagai  penyakit  yang umumnya  menyerang  tanaman  karet.  Sumber-sumber  literatur  yang  relevan  seperti  jurnal  ilmiah,  buku referensi, dan publikasi terkait akan diteliti untuk memperoleh informasi tentang gejala, penyebab, dan teknik diagnosa yang ada. Studi literatur juga akan membantu dalam memahami metode Hybrid Case Based yang telah diimplementasikan dalam konteks diagnosa penyakit pada tanaman karet.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Pendekatan Hybrid Case-Based akan digunakan untuk mengevaluasi dan menginterpretasikan data yang telah dikumpulkan pada tingkat ini. Pendekatan ini memanfaatkan informasi dari kasus penyakit sebelumnya dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6551
teknik pengolahan data komputer yang canggih. Model atau sistem yang dikembangkan dari penelitian ini akan mampu mengidentifikasi penyakit pada tanaman karet berdasarkan gejala yang terlihat.
e. Laporan Penelitian
Laporan penelitian akan mencakup seluruh proses penelitian, mulai  dari  identifikasi  masalah hingga hasil analisis dan penerapan metode Hybrid Case Based. Laporan akan menjelaskan tujuan penelitian, metodologi yang  digunakan,  data  yang  dikumpulkan,  analisis  yang  dilakukan,  serta  kesimpulan  dan  rekomendasi. Laporan  penelitian  ini  akan  berfungsi  sebagai  dokumentasi  yang  lengkap  dan  berguna  bagi  para  peneliti, petani, dan pihak-pihak terkait dalam industri karet.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan
Memahami  berbagai  variasi  atau  jenis  penyakit  pada  tanaman  karet  sangat  penting  sebelum  menentukan  jenis penyakit yang dialami seseorang. Pada tahap ini, informasi dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk spesialis, buku,  jurnal,  dan  sumber  lainnya. Informasi  yang  dikumpulkan  berkaitan  dengan  penyelidikan  gejala  penyakit pada tanaman karet.
Tabel 1. Data Kepakaran Penyakit Pada Tanaman Karet Kode Penyakit Nama Penyakit KP01 Jamur Upas KP02 Jamur Akar Putih KP03 Kanker Batang KP04 Gugur Daun Karet
Penelitian ini menggunakan sebuah tabel yang berisi kode dan nama-nama penyakit pada tanaman karet. Tabel 1 memberikan informasi penting tentang empat jenis penyakit yang umumnya menyerang tanaman karet. Dengan memahami kode dan nama-nama penyakit pada tabel ini, penelitian ini akan menggunakan informasi ini sebagai dasar untuk mengimplementasikan metode Hybrid Case Based dalam mendiagnosa penyakit pada tanaman karet.
Tabel 2. Data Gejala-Gejala dari Jenis Penyakit Tanaman Karet Kode Penyakit Gejala Kode Gejala Nilai Pakar KP01 Terdapat struktur berbentuk jaring laba-laba yang menyerupai sarang laba-laba GP01 0,8 Lateks menetes membentuk jaring yang terbuat dari lateks GP02 0,6 Pertumbuhan jamur yang tebal terlihat pada jaringan kulit yang terkena GP03 0,6 Jaringan kulit mengalami kerusakan GP04 0,8 Pengguguran daun yang prematur GP05 0,3 Jaringan yang terinfeksi lebih rentan patah GP06 0,8 KP02 Warna daun menjadi kuning, kusam, atau coklat GP07 0,6 Layu dan kelelahan tanaman GP08 0,6 Pembusukan akar, lembek dan mudah rusak GP09 1 Penurunan pertumbuhan dan produksi GP10 0,6 Adanya aroma tidak sedap disekitar tanaman yang terinfeksi GP11 0,8 Badan buah berbentuk setengah lingkaran GP12 0,6 KP03 Pembengkakan berwarna merah, coklat, atau hitam pada batang GP13 1 Terdapat luka atau borok pada batang GP14 0,8 Pembusukan jaringan batang GP15 1 Penurunan pertumbuhan dan produksi GP10 0,6 KP04 Gugurnya daun sebelum waktunya GP05 0,3 Muncul bercak-bercak kemerahan atau coklat pada daun GP16 0,8 Pembusukan pada daun GP17 1 Daun tampak lemas, mengeriput, atau mati ujung GP18 0,8
Tabel 2 mencantumkan tanda-tanda beberapa penyakit yang mempengaruhi tanaman karet beserta bobot penilaian yang diberikan oleh para ahli. Untuk menggunakan teknik Hybrid Case-Based dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman karet, informasi gejala ini untuk penyakit tertentu sangat penting. Dengan menggunakan data ini, sistem akan mampu mendiagnosis masalah pada tanaman karet dengan akurat dengan mengidentifikasi gejala dan memilih kasus yang sesuai.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6551
Tabel 3. Terminologi Kepastian
Terminologi Kepercayaan  Bobot Tentu 1 Sangat Yakin 0,8 Cukup Yakin 0,6 Kurang Yakin 0,3 Tidak 0
Tabel 3 berisi terminologi kepercayaan yang digunakan untuk mengukur tingkat kepastian atau keyakinan terhadap  suatu  pernyataan,  serta  bobot  yang  terkait  dengan  masing-masing  terminologi  tersebut.  Dengan menggunakan terminologi kepercayaan dan bobot yang terdapat dalam tabel ini, pengambil keputusan atau sistem yang mengandalkan kepercayaan dapat menilai tingkat keyakinan atau kepastian pada pernyataan atau informasi yang diberikan.
Tabel 4. Nilai Persentase Kesimpulan Tingkat Persentase Nilai 0% - 50% Tidak mungkin 51% - 79% Kemungkinan sedikit 80% - 99% Sangat mungkin 100% Hasil positif
Tabel ini berisi tentang tingkat persentase yang dikaitkan dengan nilai atau penilaian terkait kemungkinan atau kejadian suatu peristiwa atau penyakit. Tabel ini membantu dalam menggambarkan tingkat keyakinan atau probabilitas terkait dengan hasil atau kejadian tertentu. Dengan menggunakan informasi dalam tabel ini, kita dapat memberikan penilaian atau menggambarkan tingkat kemungkinan atau kepercayaan terkait dengan suatu peristiwa atau penyakit berdasarkan persentase yang diberikan. Hal ini dapat digunakan dalam pengambilan keputusan atau penilaian risiko terkait dengan kesehatan atau kejadian lainnya.

## 3.2 Penerapan Metode Hybrid Case Based
Sangat  penting  untuk  mencocokkan  gejala  pada  tanaman  karet  yang  menunjukkan  adanya  penyakit  sebelum menggunakan pendekatan Hybrid Case-Based. Tabel di bawah ini menunjukkan struktur aturan sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman karet.
Tabel 5. Data Gejala Penyakit pada Pohon Karet Berdasarkan Rule
Rule If Then Rule 1  GP01; GP02; GP03; GP04; GP05; GP06  KP01 Rule 2  GP07; GP08; GP09; GP10; GP11; GP12  KP02 Rule 3  GP11; GP13; GP14; GP15 KP03 Rule 4  GP05; GP16; GP17; GP18 KP04
Tabel  5  mencantumkan  pedoman  untuk  menghubungkan  gejala  dengan  penyakit.  Untuk  mendiagnosis penyakit  pada  tanaman  karet,  digunakan  serangkaian  pertanyaan  berdasarkan  gejala  yang  diamati.  Kemudian, dilakukan  penilaian  kesamaan  untuk  setiap  jenis  penyakit  berdasarkan  kriteria  yang  tercatat.  Aturan-aturan  ini berfungsi  sebagai  rekomendasi  bagi  sistem  diagnostik,  yang  menghubungkan  kemungkinan  penyakit  dengan gejala  yang  terlihat  pada  tanaman  karet.  Dengan  menggunakan  aturan  ini,  sistem  dapat  melakukan  diagnosa berdasarkan gejala yang teramati dan memberikan rekomendasi yang sesuai untuk langkah-langkah pengendalian atau pengobatan yang tepat.
Tabel 6. Gejala yang Dimiliki User Kode Gejala Gejala Keterangan Bobot GP04 Jaringan kulit membusuk Kurang Pasti 0,3 GP07 Warna daun menjadi kering, kusam, atau coklat Hampir Pasti 0,8 GP09 Pembusukan akar, lembek dan mudah rusak Kurang Pasti 0,3 GP10 Penurunan pertumbuhan dan produksi Hampir Pasti 0,8 GP12 Adanya aroma tidak sedap disekitar tanaman yang terinfeksi Cukup Pasti 0,6 GP18 Daun tampak lemas, mengeriput, atau mati ujung Kurang Pasti 0,3
Nilai persentase kepastian ditunjukkan dalam Tabel 6, dan pemecahan aturan adalah langkah pertama dalam menentukan  interval  kepercayaan  %.  Perhitungan  dari  pengukuran  Similarity  pada  data  sampel  gejala  adalah sebagai berikut :
a. Perhitungan untuk jenis penyakit jamur upas (KP01)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6551
Terdapat enam tanda penyakit jamur upas, seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 2: Para ahli memberikan nilai 0,8 untuk penyebaran yang mirip laba-laba, nilai 0,6 untuk tetesan lateks yang berbentuk jaring laba- laba,  nilai  0,6  untuk  pertumbuhan  jamur  yang  tebal  pada  jaringan  kulit  yang  terkena,  nilai  0,8  untuk pembusukan jaringan kulit, nilai 0,3 untuk pengguguran daun yang prematur, dan nilai 0,8 untuk jaringan yang terinfeksi rentan patah dengan mudah.
Selanjutnya akan dilakukan perhitungan similitary terhadap KP01.
Tabel 7. Perhitungan Bobot Gejala KP01
Kode Gejala GP01  GP02  GP03  GP04  GP05  GP06 Bobot  User 0 0 0 0,3 0 0 Bobor Pakar 0,8 0,6 0,6 0,8 0,3 0,8 Similarity (KP01)   = ((0 ∗ 0,8) + (0 ∗ 0,6) + (0 ∗ 0,6) + (0,3 ∗ 0,8) + (0 ∗ 0,3) + (0 ∗ 0,8)) √(0 2 + 0 2 + 0 2 + 0,3 2 + 0 2 + 0 2 ) ∗ (0,8 2 + 0,6 2 + 0,6 2 + 0,8 2 + 0,3 2 + 0,8 2 ) = 0,24 √0,09 ∗ 2,73 = 0,24 0,50 = 0,48 = 48%
b. Perhitungan untuk jenis penyakit jamur akar putih (KP02)
Berdasarkan Tabel 2 terdapat 6 gejala penyakit jamur upas yaitu terdapat warna daun menjadi kuning, kusam, atau coklat dengan nilai pakar 0,6. Layu dan kelelahan tanaman dengan nilai pakar 0,6. Pembusukan akar, lembek dan mudah rusak dengan nilai pakar 1. Penurunan pertumbuhan dan produksi dengan nilai pakar 0,6. Adanya aroma tidak sedap disekitar tanaman yang terinfeksi dengan nilai 0,8. Serta badan buah berbentuk setengah lingkaran dengan nilai pakar 0,6.
Tabel 8. Perhitungan Bobot Gejala KP02
Kode Gejala GP07  GP08  GP09  GP10  GP11  GP12 Bobot  User 0,8 0 0,3 0,8 0,6 0,3 Bobor Pakar 0,6 0,6 1 0,6 0,8 0,6 Similarity (KP02) = ((0,8 ∗ 0,6) + (0 ∗ 0,6) + (0,3 ∗ 1) + (0,8 ∗ 0,6) + (0,6 ∗ 0,8) + (0,3 ∗ 0,6)) √(0,8 2 + 0 2 + 0,3 2 + 0,8 2 + 0,6 2 + 0,3 2 ) ∗ (0,6 2 + 0,6 2 + 1 2 + 0,6 2 + 0,8 2 + 0,6 2 ) = 1,92 √1,92 ∗ 3,36
= 1,92 2,54
= 0,76 = 76%
c. Perhitungan untuk jenis penyakit kanker batang (KP03)
Berdasarkan Tabel 2 terdapat 4 gejala penyakit kanker batang yaitu pembengkakan berwarna merah, coklat, atau hitam pada batang dengan nilai pakar 1. Terdapat luka atau borok pada batang dengan nilai pakar 0,8. Pembusukan jaringan batang dengan nilai pakar 1. Penurunan pertumbuhan dan produksi dengan nilai pakar 0,6.
Tabel 9. Perhitungan Bobot Gejala KP03 Kode Gejala GP13  GP14  GP15  GP10 Bobot  User 0 0 0 0,8 Bobor Pakar 1 0,8 1 0,6
Similarity (KP03)   = ((0 ∗ 1) + (0 ∗ 0,8) + (0 ∗ 1) + (0,8 ∗ 0,6))
√(0 2 + 0 2 + 0 2 + 0,8 2 ) ∗ (1 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,6 2 ) = 0,48 √0,64 ∗ 3 = 0,48
1,39
= 0,35 = 35%
d. Perhitungan untuk jenis penyakit gugur daun karet (KP04)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6551
Berdasarkan  Tabel  2  terdapat  4  gejala  penyakit  kanker  batang  yaitu  pegugurnya  daun  sebelum  waktunya dengan nilai pakar 0,4. Munculnya bercak-bercak kemerahan atau coklat pada daun dengan nilai pakar 0,8. Pembusukan pada daun dengan nilai pakar 1. Daun tampak lemas, mengeriput, atau mati ujung dengan nilai pakar 0,8.
Tabel 10. Perhitungan Bobot Gejala KP04 Kode Gejala GP05  GP16  GP17  GP18 Bobot  User 0 0 0 0,3 Bobor Pakar 0,4 0,8 1 0,8 Similarity (KP04)   = ((0 ∗ 0,4) + (0 ∗ 0,8) + (0 ∗ 1) + (0,3 ∗ 0,8))
√(0 2 + 0 2 + 0 2 + 0,3 2 ) ∗ (0,4 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,8 2 ) = 0,24 √0,09 ∗ 2.44
= 0,24
1,23
= 0.20 = 20%
Tabel  11  menampilkan  hasil  penilaian  kesamaan  untuk  setiap  kategori  penyakit  dalam  pengujian  data contoh.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Similarity No.  Kode Penyakit Nama Penyakit Hasil  Hasil (Dalam %) 1. KP01 Jamur Upas 0,48 48% 2. KP02 Jamur Akar Putih 0,76 76% 3. KP03 Kanker Batang 0,35 35% 4. KP04 Gugur Daun Karet 0,20 20%
Berdasarkan  Tabel  11,  hasil  pengujian  berdasarkan  data  gejala  yang  diberikan  pengguna  menunjukkan persentase hasil dalam pengukuran kesamaan. Penyakit Akar Putih didiagnosis pada 76% kasus, yang merupakan tingkat tertinggi. Oleh karena itu, Penyakit Akar Putih tidak kemungkinan besar berdampak pada tanaman karet.

## 4. KESIMPULAN
Metode  pakar  untuk  diagnosis  penyakit  pada  tanaman  karet  mengenali  empat  jenis  penyakit  yang berbeda  dan total  18  gejala.  Untuk  membantu  orang menemukan  atau  mendiagnosis  penyakit  yang mempengaruhi  tanaman karet  mereka,  langkah  pertama  dalam  mengobati  penyakit-penyakit  ini  sejak  dini  adalah  dengan  menyediakan pengobatan  mandiri  (DIY  remedies).  Pemeriksaan  data  gejala  saat  menggunakan  sistem  pakar  telah  berhasil dilakukan  dengan  menggunakan  metodologi  hybrid  case-based.  Hasil  dari  penelitian  ini  metode  Hybrid  Case Based mampu melakukan diagnosis terhadap penyakit pada tanaman karet, diketahui bahwa tanaman karet tersebut sedikit kemungkinan mengalami jenis penyakit Jamur Akar Putih dengan nilai persentasi sebesar  76%. Sebagai konsekuensinya,  diharapkan  bahwa  temuan  diagnosis  ini  akan  membantu  komunitas  untuk  lebih  mudah mengidentifikasi  infeksi  pada  tanaman  karet  dan  mengambil  langkah  proaktif  untuk  mencegah  kerugian  bagi semua pihak yang terlibat.

## REFERENCES
[1] H.  A.  Dalimunthe,  P.  H.  Prihanto,  and  E.  Achmad,  “Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi  karet  di Kecamatan Jaluko Kabupaten Muaro Jambi (studi kasus Desa Muhajirin),” e-Jurnal Ekon. Sumberd. dan Lingkung., vol. 10, no. 2, pp. 81–90, 2021.
[2] G. ZHAFIRA, “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP PRODUKSI GETAH KARET DI AREAL HUTAN KEMASYARAKATAN (HKm) MANGGA MULYO KABUPATEN WAY KANAN,” 2019.
[3] R. Ambarwati, “Respon ekspor karet alam Indonesia.” Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah …, 2019.
[4] H.  Hendrawan,  A.  Haris,  E.  Rasywir,  and  Y.  Pratama,  “Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Karet  dengan  Metode  Fuzzy Mamdani,” J. Parad. UBSI, vol. 22, no. 2, pp. 132–138, 2020.
[5] D. Darmawan, V. Genua, S. Kristianto, and J. I. B. Hutubessy, Tanaman perkebunan prospektif Indonesia. Penerbit Qiara Media, 2021.
[6] J. Junaidi, “Transformasi Sistem Pemanenan Latex Tanaman Karet,” J. Budid. Pertan., vol. 16, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[7] A. Fadil, “Proses Pengolahan Thin Brown Crepe Di Perusahaan Daerah Perkebunan Kahyangan Kebun Sumberwadung Silo-Jember,” 2022.
[8] E.  B.  R.  Tarigan,  “Analisis  Efisiensi  Pemasaran  Bahan  Olahan  Karet  Rakyat  (Bokar)  di  Desa  Sungai  Geringging,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6551
Kecamatan Kampar Kiri, Kabupaten Kampar.” Universitas Islam Riau, 2018.
[9] B. H. Hayadi, Sistem pakar. Deepublish, 2018.
[10]  H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 250–257, 2020.
[11]  P. S. Ramadhan, M. Kom, U. F. S. Pane, and M. Kom, Mengenal Metode Sistem Pakar. Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[12]  A. H. Nasyuha, Y. Syahra, M. I. Perangin-Angin, D. R. Habibie, and A. A. Subagyo, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis Penyakit Leishmaniasis Menerapkan Metode Case-Based Reasoning (CBR),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 747–755, 2023.
[13]  H. Hapipuddin and M. Syahrizal, “Sistem Pakar Midiagnosa Penyakit Pelagra Menerapkan Metode Hybrid Case Based,” J. Inf. Syst. Res., vol. 2, no. 1, pp. 35–39, 2020.
[14]  A. L. SP, “Sistem pakar mendiagnosa penyakit kolera menerapkan metode hybrid case based,” Heal. Contemp. Technol. J., vol. 1, no. 1, pp. 13–19, 2020.
[15]  M. Zunaidi, U. F. S. S. Pane, and A. H. Nasyuha, “Analisis Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Pisang,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, pp. 1302–1308, 2021.
[16]  N. B. Ginting, G. Ginting, and N. Silalahi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Sampar Menggunakan Metode Hybrid Case Based,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 1, p. 65, 2019.
[17]  F. Erwis, D. Suherdi, A. Pranata, and A. H. Nasyuha, “Penerapan Metode Hybrid Case Base Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Obesitas,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, pp. 378–385, 2022.
[18]  R.  D.  Rambe,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kanker Usus  Besar  Pada  Manusia  Dengan  Menerapkan Metode Hybrid Case Based,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 6, no. 6, pp. 606–611, 2020.
[19]  P. Tarigan, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Disentri Dengan Menggunakan Metode Hybrid Case Based,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama), vol. 2, no. 1, pp. 105–114, 2018.
[20]  N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,”  J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[21]  D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak,”  J. Inf. Syst. Manag., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020.
[22]  I. R. Simanungkalit and B. Sinaga, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ayam Kampung Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 6, pp. 390–396, 2021.
[23]  H. Sulistiani, I. Darwanto, and I. Ahmad, “Penerapan Metode Case Based Reasoning dan K-Nearest Neighbor untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet,” JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 23– 28, 2020.
[24]  F. Achmad, A. C. Farhani, P. Febriyanto, and J. Jerry, “Pengaruh usia tanaman karet terhadap analisa diagnosa lateks pada klon RRIM 921,” J. Sci. Appl. Technol., vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[25]  M. Fauzan, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kandungan Kemih Dengan Menerapkan Metode Hybrid Case Base,” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 7, no. 3, pp. 264–268, 2020.
[26]  C.  F.  Idris,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Polio  Menerapkan  Metode  Hybrid  Case  Based,”  J.  Comput.  Syst. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 15–19, 2019.
[27]  S. Safri, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kraniofaringioma Dengan Menggunakan Metode Hybrid Case Based,” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 7, no. 1, pp. 51–57, 2019.
[28]   Oktari, N., Mesran, M., Utomo, D. P., Aripin, S., & Karim, A. (2022). Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating  Analysis  (OCRA)  Dalam  Penerimaan  Karyawan  Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu  (PKWT).  Journal  of Information System Research (JOSH), 3(3), 218-226.