## CASE BASED REASONING UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT DAN HAMA PADA TANAMAN MANGGA MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMILARITAS SORGENFREI
Anton Setiawan 1 , Setyawan Wibisono 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang email: 1 ants.setiawan@gmail.com, 2 setyawan@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Untuk  mendapatkan  suatu  informasi  tentang  bagaimana  mendiagnosa  penyakit  dan hama  pada  tanaman  mangga  secara  digital  maka  dibutuhkan  suatu  aplikasi  dalam  bentuk sistem pakar yang dapat mewakili seorang pakar yang ahli di bidangnya untuk memberikan solusi terhadap permasalahan tanaman mangga. Case Based Reasoning untuk mendiagnosa penyakit dan hama tanaman mangga menggunakan algoritma similaritas Sorgenfrei adalah sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  sebagai  alat  bantu  untuk  melakukan  konsultasi  tentang penyakit dan hama tanaman mangga. Untuk mengimplementasikan Case Based Reasoning diperlukan empat tahapan proses yaitu retrieve, reuse, revise, dan retain. Sistem yang telah memberikan  hasil  dari  perhitungan  dengan  nilai  paling  tinggi  yang  akan  dijadikan  solusi penyakit  dan  hama  tanaman  mangga.  Pada  proses  revise,  sistem  akan  meninjau  kembali hasil  perhitungan  penyakit  tanaman  mangga.  Jika  hasil  tersebut  kurang  atau  sama  dengan 20  persen,  maka  sistem  tidak  akan  memberikan  solusi  penyakit  tanaman  mangga, dikarenakan informasi berupa penyakit yang tidak memenuhi syarat akan masuk ke dalam tabel revise yang selanjutnya 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  memasukan  data  kasus  baru  yang  sudah ditemukan solusinya proses inilah yang dinamakan dengan proses retain.
Kata  Kunci :  algoritma  similaritas  Sorgenfrei,  Case  Based  Reasoning,  mangga,  sistem pakar

## 1.  PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  aplikasi  kecerdasan  buatan  atau Artifical  Intelligence (AI)  yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli.  Salah  satu  masalah  dalam  sistem  pakar  adalah dalam bidang pertanian, di antaranya untuk mendiagnosa penyakit dan hama pada tanaman mangga.
Mangga  ( Mangifera  indica )  di  Indonesia  merupakan  komoditas  ekspor.  Mangga  Probolinggo terutama varietas Arumanis sangat populer bahkan sudah dipasarkan sampai ke luar negeri seperti ke Singapura. Namun, tumbuhan tidak selamanya dapat terlepas dari serangan hama dan penyakit. Hama dan  penyakit  tanaman  dapat  disebut  juga  sebagai  organisme  pengganggu  tanaman.  Hewan  dapat disebut hama karena mereka mengganggu tumbuhan dengan memakannya. Belalang, kumbang, ulat, wereng,  tikus,  walang  sangit  merupakan  beberapa  contoh  binatang  yang  sering  menjadi  hama tanaman.  Terdapat  puluhan  bahkan  ratusan  jenis  hama  dan  penyakit  yang  menyerang  tanaman. Berbagai hama dan penyakit pada tanaman mangga yang menyerang dapat ditandai dari gejala-gejala serangan  yang  timbul.  Dengan  adanya  sistem  pakar  nanti  diharapkan  berguna  bagi  petani  untuk mengetahui beberapa jenis hama atau penyakit yang paling umum atau yang paling sering menyerang sehingga dapat meminimalkan kerugian atau kerusakan tanaman mangga.
Untuk  memberikan  suatu  informasi  tentang  bagaimana  mendiagnosa  penyakit  dan  hama  pada tanaman  mangga,  dibutuhkan  suatu  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat  mewakili  seorang  pakar  yang ahli  di  bidangnya  untuk  memberikan  solusi  terhadap  permasalahan  tanaman  mangga.  Metode Case Based  Reasoning ini  adalah  salah  satu  metode  untuk  membangun  sistem  pakar  dengan  pengambilan keputusan dari kasus yang baru dengan berdasarkan solusi dari kasus-kasus sebelumnya.
Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Mangga Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei

## 2.  TINJAUAN PUSTAKA
Buah durian adalah salah satu buah tropik yang berasal dari Asia Tenggara yang cukup digemari oleh masyarakat. Penyakit pada buah durian sering dijumpai misalnya gala-gala/penggerek buah yang biasanya  untuk  mengetahui  ciri-ciri  durian  yang  terserang  hama  dan  penyakit  masih  menggunakan diagnosa manual oleh para ahli tanaman secara langsung. Untuk itu diperlukan sistem pakar berbasis web untuk mengidentifikasi jenis hama dan penyakit durian serta penanggulangnya [1].
Pengembangkan  sistem  pakar  yang  bergerak  di  bidang  pertanian,  yaitu  sistem  yang  dapat diterapkan  pada  kasus  penentuan  penyakit  pada  tanaman  melon  serta  cara  penanggulangannya. Penentuan penyakit pada tanaman melon serta cara penanggulangannya sering menjadi permasalahan bagi  petani  melon.  Untuk  penentuan  penyakit  dibutuhkan  seorang  pakar  yaitu  seorang  ahli  dalam bidang  pertanian  khususnya  tanaman  melon.  Untuk  mencari  informasi  atau  bertanya  langsung  pada ahlinya  tentu  saja  memakan  waktu  yang  tidak  sedikit,  bahkan  ahli  pertanian  tidak  selalu  dapat membantu  memecahkan  permasalahan  tersebut  setiap  waktu.  Untuk  alasan  tersebut,  maka  perlu dikembangkan  suatu  sistem  pakar  untuk  mempermudah  user  dalam  menentukan  penyakit  pada tanaman  melon  berdasarkan  gejala-gejala  yang  ada.  Sistem  pakar  ini  akan  dibangun  dengan menggunakan  metode Case  Based  Reasoning .  Metode  ini  akan  mengambil  solusi  dari  kasus-kasus sebelumnya  yang  akan  digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus  baru.  Sistem  ini  bertujuan  untuk meneliti  apakah Case  Based  Reasoning dapat  digunakan  untuk  menentukan  penyakit  pada  tanaman melon [2].
Hama  dan  penyakit  yang  menyerang  tanaman  mangga  meyebabkan  petani  mangga  mengalami kerugian  karena  tanamanya  rusak  atau  gagal  panen.  Untuk  membantu  kerja  para  penyuluh  pertanian dalam  mendiagnosa  hama  dan  penyakit  yang  menyerang  mangga  apabila  pakar  dan  ahli  pertanian belum ada atau tidak ada, maka diperlukan sebuah sistem berbasis komputer yang dapat memberikan informasi hama dan penyakit dan tata cara pengendaliannya. Penelitian ini membangun sebuah sistem pakar berbasis aturan ( rule based ) dengan menggunakan metode certainty factor untuk mendiagnosa hama  dan  penyakit.  Hasil  yang  diperoleh  yang  harus  dilakukan,  serta  nilai certainty  factor akan kebenaran dari hama atau penyakit tersebut [3].
Hasil  panen  padi  dari  tahun  ke  tahun  mengalami  penurunan  dikarenakan  tanaman  padi  retan terhadap  hama  dan  penyakit.  Maka  diperlukan  suatu  aplikasi  sistem  pakar  yang  diharapkan  mampu mngatasi  masalah  tersebut.  Aplikasi  yang  dibangun  menggunakan  3  tahapan  proses  identifikasi penyakit  tanaman  padi,  yaitu  tahapan  praproses  grayscale  digunkan  untuk  ektrasi  ciri  warna,  ektrasi ciri  menggunkan  local  binary  pattern  dan  metode Jensen  Shannon  Divergence untuk mengklasifikasikan  dengan  cara  menghitung  kedekatan  vector  dari  citra  sampel  dan  citra  uji.  Dalam penlitian  ini  terdapat  4  jenis  penyakit  utama  yaitu  tungro,  hawar  daun, leafblas dan  bercak  coklat. Dari hasil pengujian yang dilakukan tingkat akurasi data dalam proses identifikasi penyakit pada padi adalah 86% [4].

## 3.   METODE PENELITIAN

## 3.1 Case Based Reasoning (CBR)
Case  Based  Reasoning (CBR)  adalah  salah  satu  metode  untuk  membangun  sistem  dengan pengambilan  keputusan  untuk  memecahkan  kasus  atau  masalah  yang  baru  dengan  cara  mengingat solusi  dari  kasus  lama/sebelumnya  dengan  menggunakan  informasi  dan  pengetahuan  pada  situasi tersebut. Semakin mirip masalah, semakin mirip pula solusinya.
CBR  dapat  digunakan  untuk  menyimpan  dan  menggunakan  kembali  pengetahuan  dari pengalaman  sebelumnya.  Dalam  CBR  pengalaman  dimodelkan  ke  dalam  bentuk  problem  dan  solusi dan  biasa  disebut  dengan  kasus (case). Berdasarkan  model  deskripsi  suatu  masalah  dan  solusi  yang berisi hasil penyelesaian masalah. Siklus Case Based Reasoning ditunjukkan pada gambar 1.
3 Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei

## Gambar 1. Siklus CBR [5]
Untuk  kasus  –  kasus  yang  tersimpan  dalam  tempat  penyimpanan  kasus (case  based) disebut dengan  kasus  asal (source  case) ,  sedangkan  untuk  yang  baru  akan  dicari  solusinya  disebut  dengan kasus target (target case). Secara umum, metode ini terdiri dari 4 langkah antara lain: 1. Retrieve (penelusuran)
Proses  akan  dimulai  dengan  tahapan  mengenali  masalah,  dan  berakhir  ketika  kasus  yang  ingin dicari  solusinya  telah  ditemukan  serupa  dengan  kasus  yang  telah  ada.  Proses retrieve akan melakukan  dua  langkah  pemrosesan,  yaitu  pencarian  persamaan  masalah  ( similar  case )  atau pencarian masalah baru ( new case ) pada database .
2. Reuse (menggunakan kembali)
Masalah/kasus  untuk  mencoba  memecahkan  masalah/kasus. Reuse suatu  kasus  dalam  konteks kasus  baru  terfokus  pada  dua  aspek  yaitu  perbedaan  antara  kasus  yang  ada  dengan  kasus  yang baru, serta bagian mana dari penelusuran kasus yang dapat digunakan pada kasus yang baru.
3. Revise (meninjau kembali/memperbaiki) usulan solusi Revise terdiri  dari  dua  tugas,  yaitu  mengevaluasi  solusi  kasus  yang  dihasilkan  oleh  proses reuse . Jika  berhasil,  maka  dilanjutkan  dengan  proses  retain,  serta  jika  tidak  maka  memperbaiki  solusi kasus menggunakan domain spesifik pengetahuan.
4. Retain (menyimpan)
Proses retain akan  menggunakan  solusi  baru  sebagai  bagian  dari  kasus  baru.  Selanjutnya,  solusi baru  itu  akan  disimpan  ke  dalam knowledge-based (basis  pengetahuan)  kemudian  kasus  baru  di- update ke  dalam  basis  kasus  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  akan  datang.  Tentunya permasalahan  yang  akan  diselesaikan  adalah  permasalahan  yang  memiliki  kesamaan.  Pada  tahap ini  terjadi  suatu  proses  penggabungan  dari  solusi  kasus  yang  baru  dan  benar  ke knowledge yang telah ada.
3.2   Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-Nearest  Neighbor adalah  sebuah  algoritma  untuk  melakukan  klasifikas  terhadap  objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  Kasus  khusus  di mana  klasifikasi  diprediksikan  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  paling  dekat  dengan  kata  lain,  k disebut algoritma Nearest Neighbor [6] . . Rumus untuk menghitung nilai K-Nearest Neighbor adalah:
𝑺𝒊𝒎𝒊𝒍𝒊𝒓𝒊𝒕𝒚 (𝒑𝒓𝒐𝒃𝒍𝒆𝒎, 𝒄𝒂𝒔𝒆) = (𝒔 𝟏 ∗ 𝒘 𝟏 ) + (𝒔 𝟐 ∗ 𝒘 𝟐 ) +   … + (𝒔 𝒏 ∗ 𝒘 𝒏 )
(𝒘 𝟏 ) + (𝒘 𝟐 ) + ⋯ + (𝒘 𝒏 ) (𝟏)
Keterangan:
Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Mangga Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei
S   = similarity (nilai kemiripan) yaitu 1 (sama) dan 0 (beda) W   = weight (bobot yang diberikan)
Rumus K-Nearest  Neighbor diatas  digunakan  untuk  menyempurnakan  tingkat  nilai  kemiripan, dengan metode indexing antara KNN dan Sorgenfrei dapat melakukan perhitungan tingkat  kemiripan yang lebih sempurna dari dua buah objek yang diteliti.

## 3.3 Algoritma Similaritas Sorgenfrei
Similaritas merupakan ukuran kedekatan antara satu objek dengan objek lainnya. Kemudian yang dimaksud dengan similaritas Sorgenfrei adalah metode yang digunakan untuk menghitung kemiripan antara jarak dua distribusi probabilitas dengan rumus sebagai berikut:
S Sorgenfrei = 𝐚 𝟐 (𝒂+𝒃)×(𝒂+𝒄) (2)
Keterangan: S  =   Nilai similaritas a =  Jumlah atribut yang sama antara konsultasi dan data yang tersimpan dalam database b  =  Jumlah atribut yang dimiliki data yang tersimpan dalam database , namun tidak dimiliki data konsultasi c =   Jumlah atribut yang dimiliki data konsultasi, namun tidak dimiliki data yang tersimpan dalam database
Dari  rumus  di  atas  Sorgenfrei  merupakan  konsep  penting  dalam  teori  informasi,  karena  jumlah informasi-teori  lainnya  termasuk  entropi  dan  informasi  timbal  balik  dapat  diformulasikan  sebagai kasus  khusus.  Sorgenfrei  juga  memainkan  peranan  penting  dalam  menghasilkan  besarnya  kemiripan termasuk  asymptotic  tingkat  penurunan  probabilitas  kesalahan  dalam  pengujian  hipotesis  masalah biner. Selain itu, perbedaan telah terbukti berguna dalam aplikasi [7].

## 3.4  Deskripsi Sistem
Case  Based  Reasoning untuk  mendiagnosa  penyakit  dan  hama  tanaman  mangga  menggunakan algoritma similaritas Sorgenfrei dapat digunakan untuk melihat informasi penyakit dan hama tanaman mangga.  Dalam  memulai  proses  pada  aplikasi  ini  dibedakan  menjadi  dua  yaitu  pengguna  dan administrator.  Untuk  pengguna  yang  belum  mempunyai username dan password dapat  melakukan registrasi  pada  from  registrasi  aplikasi.  Baru  pengguna  dapat  melakukan  konsultasi  dengan  memilih gejala yang dialami tanaman mangga.
Untuk  mengimplementasikan Case  Based  Reasoning diperlukan  empat  tahapan  proses  yaitu retrieve, reuse, revise, dan retain , sistem yang telah memberikan hasil dari perhitungan dengan nilai paling  tinggi  yang  akan  dijadikan  solusi  penyakit  dan  hama  tanaman  mangga.  Pada  proses revise , sistem  akan  meninju  kembali  hasil  perhitugan  penyakit  tanaman  mangga.  Jika  hasil  tersebut  kurang dari  atau  sama  dengan  20  persen,  maka  sistem  tidak  akan  memberikan  solusi  penyakit  tanaman mangga.  Dikarenakan  informasi  berupa  penyakit  yang  tidak  memenuhi  syarat  akan  masuk  ke  dalam tabel revise yang selanjutnya 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 memasukan data kasus baru yang sudah ditemukan solusinya proses inilah yang dinamakan dengan proses retain .
Pengguna  dapat  memilih  gejala  yang  dialami  oleh  tanaman  mangga,  kemudian  sistem  akan menampilkan data penyakit dan hama tanaman mangga kepada user dengan perintah SQL. Sedangkan admin  harus login terlebih  dahulu  agar  dapat  untuk  memilih  menu  gejala  penyakit,  penyakit  dan revise. Pada menu gejala, admin dapat melakukan inputan data gejala penyakit baru. Untuk mengedit data yang dipilih dari tabel data yang ditampilkan , setelah pengeditan selesai data-data tersebut akan ditransferkan  ke  variabel-variabel  yang ditentukan dengan format kalimat SQL. Dalam proses hapus mengambil data yang berada di tabel dengan format kalimat SQL delete. Alur kerja user dapat dilihat pada gambar 2.
5 Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei
Gambar 2. Blok diagram proses kerja user
Pada  menu  penyakit, input data, edit data,  dan  hapus  data  proses  kerjanya  sama  dengan  proses menu  gejala  penyakit  yaitu  menambah  data  penyakit  yaitu  dengan query  input , edit dengan query update , dan hapus dengan query delete . sedangkan alur kerja admin ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Blok diagram proses kerja administrator

## 3.5  Arsitektur Sistem
Sistem  ini  dibagi  menjadi  3  lapisan  yaitu:  lapisan database ,  lapisan  bahasa query dan  lapisan aplikasi.  Lapisan database merupakan  lapisan  yang  digunakan  untuk  menyimpan  data  gejala  dan penyakit.  Media  penyimpanan  data  dalam  aplikasi  ini  menggunakan  AppServ  2.5.9  dengan  format data  SQL.  Lapisan query merupakan  lapisan  PHP query yang  digunakan  untuk  pemisahan  variabel data yang akan diubah ke dalam format SQL sebelum melakukan penyimpanan data. Lapisan aplikasi adalah  antarmuka  dalam  aplikasi  yang  memudahkan  pengguna  untuk  melakukan  interaksi  terhadap sistem.
Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Mangga
Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei
Pada  antarmuka  sistem  pengguna  yang  akan  melakukan  pencarian  gejala  penyakit  dapat menginputkan  gejala.  Sistem  akan  menggunakan  lapisan query untuk  mencari  dengan  menggunakan algoritma similaritas pada database dan menampilkan hasil similaritas terbesar.
Pada  antarmuka  admin  terdapat  form  login  untuk  selanjutnya  menampilkan  pilihan  gejala  dan penyakit.  Form  gejala  digunakan  untuk  melihat  data  gejala  dalam  bentuk  tabel.  Pada  tabel  gejala penyakit dapat melakukan input , edit , dan hapus data gejala. Form penyakit digunakan untuk melihat data penyakit dalam bentuk tabel. Pada tabel penyakit, admin dapat melakukan input , edit , dan hapus bahan.  Untuk  mengaplikasikan  aplikasi  antarmuka  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP. Arsitektur sistem diperlihatkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Arsitektur sistem

## 3.6  Analisa Data Penyakit dan Gejala
Dalam pembuatan sebuah  sistem perlu adanya data penunjang seperti data  gejala, data penyakit dan gambar. Data tersebut bisa diperoleh dari hasil  wawancara, jurnal dan buku  agar  nantinya dapat dikonversikan  ke  dalam  sistem  guna  mempermudah  proses  pencarian  solusi.  Data  penyakit  dan  data gejala  digunakan  sebagai  pola  pencocokan  informasi  yang  dimasukan  oleh user dan  berbasis pengetahuan seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Penyakit dan Solusi Kode Penyakit Solusi P001 Antraknose Memotong dan memusnahkan bagian tanaman yang terserang, Membersihkan  dan  memusnahkan  daun-daun  kering,  buah yang  gugur  di  sekitar  tanaman.  Pada  saat  tampak  gejala  awal dilakukan  penyemprotan  fungisida  DELSENE  MX  -200, DEROSAL 500 EC atau ALTO 100 SL. P002 Penyakit Ranting  atau  cabang  yang  terserang  dipotong  dan  dibakar,
7 Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei Diplodia batang  yang  terserang  dikupas  kulit  luarnya  sampai  batas jaringan  kayu,  kemudian  diolesi  dengan  fungisida  BENLATE seminggu  sekali.  Apabila  gejala  awal  muncul  pada  saat  buah masih  muda,  disemprot  dengan  fungisida  KOCIDE  10  hari sekali sebanyak 3 kali. P003 Penyakit Gloesporium Fungsida bubur Bordeaux. P004 Penyakit Cendawan Jelaga Dengan  memberantas  serangga  yang  menghasilkan  cairan manis dengan insektisida atau tepung belerang. P005 Penyakit Kudis Fungisida  Dithane  M-45,  Manzate  atau  Pigone  tiga  kali seminggu. Memangkas tangkai bunga yang terserang. P006 Bercak Karat Merah Pemangkasan daun, cabang, ranting, menyemprotkan fungisida bubuk bordeaux atau sulfat tembaga. P007 Penyakit  Kulit/ Blendok Memotong  bagian  yang  sakit,  lubang  ditutupi  dengan  kapas yang  telah  dicelupkan  ke  dalam  insektisida  dan  menyemprot pohon dengan bubur bordeaux. P008 Gulma/Benalu Potong  bagian  cabang  dan  ranting  yang  sudah  terjangkiti benalu  hingga  benar-benar  bersih  tidak  ada  lagi  akar  benalu yang menempel. P009 Wereng Mangga Dengan  pengasapan,  memotong  bagian  bunga  yang  terserang, kemudian  dimusnahkan.  Menyuntik  pohon  mangga  dengan insektisida  sistemik  sebanyak  10  -  20  cc  per  pohon. Menyemprotkan insektisida APLAUD 400 F atau DARMABASH 500. P010 Ulat  Penggerek Buah Membungkus  (membrongsong)  buah  dengan  kertas  semen. Menyemprotkan  insektisida  AGROTHION  50  EC  atau AMCOTHENE  75  SP  pada  saat  buah  muda.  Memusnahkan buah-buah yang gugur. P011 Lalat Buah Membungkus (membrongsong) buah muda sampai menjadi tua dengan  kertas  semen.  Memasang  umpan  metyl  eugenol. Menyemprotkan  insektisida  DECIS  atau  TALSTAR  25  EC pada saat buah muda. Memusnahkan buah-buah busuk. P012 Bisul Daun Penyemprotan  buah  dan  daun  dengan  Ripcord,  Cymbuth  atau Phosdrin  tiga  kali  dalam  seminggu.  Membakar  daun  yang terserang. Menggemburkan tanah untuk mengeluarkan kepompong dan memperbaiki aerasi. P013 Thrips (Scirtothrips dorsalis) Tunas  muda  terserang  dipotong  lalu  dibakar.  Tangkap  dengan perangkap  warna  kuning.  Pemangkasan  teratur.  Penyemprotan dengan  menggunakan  produk  nasa  yang  berupa  pestona  + Aero-810  dengan  dosis  (  5  +  1/3  )  tutup  /tangki  semprot, lakukan penyemprotan di sore hari. P014 Codot/Kalong Dengan  membiarkan  semut  kerangkang  hidup  di  sela  daun mangga.  Memasang  kitiran  angin  berpeluit  dan  melindungi pohon dengan jaring atau di brongsong.
Tabel  gejala  adalah  tabel  yang  akan  digunakan  sebagai  basis  pengetahuan.  Data  gejala  yang dihimpun  adalah  data  gejala  yang  nantinya  akan  dimasukkan  dalam  konsultasi  maupun  data  gejala suatu  penyakit  dan  hama  tanaman  mangga  yang  sudah  dicatat  dalam  basisdata  seperti  terlihat  pada tabel 2.
Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Mangga Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei Tabel 2. Gejala Kode Gejala G001 Bercak hitam kecoklatan/kemerahan pada daun G002 Bunga menjadi mengering dan berguguran G003 Bercak hitam pada buah dan berguguran G004 Kulit batang/ranting pecah-pecah G005 Mengelurakan  cairan  getah  berwarana  coklat  kehitaman  pada batang G006 Kulit batang menglupas dan akhirnya bisa mati G007 Daun berbintik hitam dan menggulung G008 Bunga menjadi layu G009 Buah busuk G010 Daun berubah menjadi hitam G011 Bercak kuning yang akan berubah menjadi abu-abu G012 Mempengaruhi proses pembuahan G013 Bercak coklat kemerahan pada daun dan bunga G014 Pohon menjadi susah besar alias pertumbuhannya lambat G015 Daun mulai berkurang sehingga pohon terlihat gersang G016 Buah berlubang dan mengeluarkan getah G017 Kulit buah terdapat titik noda hitam G018 Buah jatuh/berguguran G019 Permukaan daun berbintil-bintil menyerupai bisul G020 Daun Memucat G021 Daun berguguran G022 Tunas daun layu G023 Buah bekas gigitan hama G024 Mati pucuk

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Rancangan Case  Based Reasoning untuk  diagnosa  hama  dan  penyakit  tanaman  mangga  dengan menggunakan  algoritma  similaritas  Sorgenfrei  yang  telah  dibuat  akan  dilakukan  pengujian  guna mengetahui kinerja aplikasi, dan berikut hasil pengujiannya.
Perhitungan kasus dengan ID _Kasus: K001 dibandingkan dengan penyakit dengan ID_Penyakit: P001,  dengan  nama  penyakit:  Antraknose.  Diagnosa  pertama  dilakukan  oleh user dengan  memilih gejala tanaman mangga yang berada di dalam tabel seperti tabel 3.
Tabel 3. Contoh gejala dalam konsultasi
Gejala yang dipilih:
Bercak hitam kecoklatan / kemerahan pada daun Kulit batang/ranting pecah - pecah Mati pucuk Bunga menjadi layu Bercak coklat kemerahan pada daun dan bunga Bunga menjadi mengering dan berguguran
G 3. Contoh gejala dalam konsultasi
Setelah user memilih gejala,  sistem akan melakukan proses pencarian kemiripan gejala yang dipilih dengan gejala pada tabel penyakit. Proses ini dilakukan dengan metode Case Based Reasoning
dengan  algoritma  Sorgenfrei.  Untuk  nilai  bobot  tiap  parameter  gejala  hanya  memilih  1,  karena  tiap gejala memiliki nilai bobot yang sama. Berikut proses perhitungan pada sistem.
Gambar 6. Ilustrasi pencocokan antara gejala pada data konsultasi dan data penyakit
Dalam tahapan ini akan dilakukan pencocokan antara gejala yang dimasukkan sebagai kasus baru yang  dikonsultasikan  dengan  gejala  yang  berada  dalam  sebuah  penyakit  yang  telah  tersimpan  dalam database . Dari proses pencocokan ini akan terdapat tiga hal penting yang menjadi dasar perhitungan nilai similaritas, yaitu:
1. Gejala  yang  sama-sama  dimiliki  oleh  konsultasi  dan  penyakit  yang  telah  tersimpan  dalam database , yang dalam algoritma similaritas dinotasikan dengan simbol ‘a’.
2. Gejala  yang  dimiliki  oleh  penyakit  yang  telah  tersimpan  dalam database ,  namun  tidak  terdapat dalam konsultasi, yang dalam algoritma similaritas dinotasikan dengan simbol ‘b’.
3. Gejala  yang  dimiliki  oleh  konsultasi,  namun  tidak  terdapat  dalam  penyakit  yang  telah  tersimpan dalam database , yang dalam algoritma similaritas dinotasikan dengan simbol ‘c’.
Berikut ini adalah contoh proses perhitungan nilai similaritas menggunakan algoritma Sorgenfrei berdasarkan contoh konsultasi K001:
- ID_Penyakit: P001
- Nama penyakit: Antraknose
- Proses  penghitungan  nilai  similaritas  dengan  pembobotan  menggunakan  algoritma  Sorgenfrei, dengan terlebih dahulu mencari:
a = 3
b = 1
c = 3
- Maka nilai kemiripan dengan menggunakan algoritma Sorgenfrei dihitung sebagai berikut:
S Sorgenfrei = a 2 (𝑎+𝑏)×(𝑎+𝑐)
S Sorgenfrei = 3 2 (3+1)×(3+3)
S Sorgenfrei = 9 4∗6 S Sorgenfrei = 9 24 S Sorgenfrei = 0.375
Dari  hasil  perhitungan  algoritma  similaritas  Sorgenfrei  diketahui  bahwa  pada  kasus  dengan ID_Kasus K001 jika dibandingkan penyakit P001 akan diperoleh nilai kemiripan sebesar 0,375, yang dapat diartikan bahwa kasus K001 mempunyai kemiripan yang relatif rendah, karena nilai kemiripan mempunyai  rentang  0  sampai  dengan  1.  Nilai  0  adalah  nilai  kemiripan  yang  menyatakan  tidak  ada kemiripan  sama  sekali, sedangkan nilai kemiripan 1 adalah nilai  kemiripan yang menyatakan bahwa kasus baru sama persis dengan resep masakan yang ada dalam basisdata.

## 5.  KESIMPULAN
ID_Kasus: K001 Gejala:
- Bercak hitam kecoklatan /
kemerahan pada daun
- Kulit batang/ranting pecah - pecah
- Mati pucuk
- Bunga menjadi layu
- Bercak coklat kemerahan pada daun dan bunga Air
- Bunga menjadi mengering dan
berguguran ID_Penyakit: P001 Nama Resep: Antraknose Gejala: - Bercak hitam kecoklatan / kemerahan pada daun Asam jawa - Bunga menjadi mengering dan berguguran - Bercak hitam pada buah dan berguguran
- Mati pucuk
Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Mangga
Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei
Case  Based  Reasoning untuk  mendiagnosa  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  mangga menggunakan  algoritam  similaritas  Sorgenfrei  dapat  digunakan  untuk  mencari  data  penyakit  yang mengindentifikasi  suatu  gejala  yang  di  masukan user .  Semua  gejala  yang  ada  dalam database mempunyai  nilai  bobot  1  (satu),  karena  semua  penyakit  memungkinkan  memiliki  gejala  yang  sama dengan  yang  lainnya.  Sistem  tidak  akan  memberikan  solusi  hama  dan  penyakit  apabila  hasil perhitungan similaritas sama dengan atau kurang dari 20 persen. Kemudian sistem akan menampung kedalam  tabel revise untuk  dicari  solusi  yang  tepat.  Proses  revise  dilakukan  oleh  admin  untuk dilakukan input sebagai data hama penyakit mangga yang baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Mundhorie, 2015, Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Hama dan Penyakit Durian Menggunakan Metode Cased Based Reasoning (CBR), Skripsi , Universitas Stikubank Semarang
[2]  Setiyanto,  Y,  2013, Case  Based  Reasoning  untuk  Diagnosa  Penyakit  pada  Tanaman  Melon, Skripsi , Universitas Kristen Duta Wacana Yogyakarta
[3]  Bumi,  K.H.C.,  Azhari,  S.,  2013,  Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  dan  Penyakit  pada  Tanaman Mangga, Skripsi , Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Gadjah Mada Yogyakarta
[4]  Dengen, N., 2015, Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Jensen Shannon Divergence Berbasis Android, Skripsi , Jurusan S-1 Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, Kendari [5]  Aamodt,  A.,  Plaza,  E.,  1994,  Case  Based  Reasoning:  Foundation  Issues  Methodological Variation, and System Approaches, AI Communication Vol 7, No 1, March 1994, Pp39-59.
[6]  Cover,  T.,  Hart,  P.,  1967,  Nearest  Neighbor  Pattern  Classification, IEEE  Transactions  on Information Theory , Vol. 13, Ed. 1.
[7]  Choi,  S.  S.,  Cha,  S.  H.,  &  Tappert,  C.  C.  (2010).  A  Survey  of  Binary  Similarity  and  Distance Measures, Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics , 8 (1), 43-48.