Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 43 – 48 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## ANALISIS PENYAKIT PADA TANAMAN CABAI DENGAN METODE CASE BASED REASONING BERBASIS WEB
Desi Ernawati 1 , Riki Andri Yusda 2* , Guntur Maha Putra 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Prodi Teknik Komputer, STMIK Royal
3 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : rikiandriyusda@gmail.com
Abstract: Chili is a production cropthatis much needed by the  community. Good care is needed to increase the production of chili plants. Production of chili plants will decrease if the types of diseases that attack are not considered. To find out about chili plant diseases, farmers only look at  the  disease  without  knowing  the  symptoms  that  appear  beforehand  so  that it  will  affect the production of chili plants.So that we  need experts who understand the symptoms of disease in chili plants.The existence of experts can be replaced by a system designed to detect symptoms of  disease  in  chili  plants.The  expert  system  to  be  designed  is  web-based  using  the  case-based reasoning  method.This  expert  system  is  expected  to  help  increase  the  productivity  of  chili plants.
Keywords: expert system; chili; case-based reasoning; chili plants.
Abstrak: Cabai merupakan tanaman produksi yang banyak dibutuhkan oleh masyarakat. Untuk meningkatkan produksi tanaman cabai diperlukan perawatan yang baik. Produksi dari tanaman cabai akan menurun jika tidak diperhatikan jenis penyakit yang menyerang. Untuk mengetahui penyakit  tanaman  cabai para  petani  hanya  melihat  penyakitnya  saja  tanpa  mengetahui terlebih dahulu  gejala  yang  muncul  sehingga  akan  mempengaruhi  hasil  produksi  tanaman  cabai. Sehingga  diperlukan  pakar  yang  mengerti  mengenai  gejala  penyakit  pada  tanaman  cabai. Keberadaan pakar bisa digantikan oleh sebuah sistem yang dirancang untuk mendeteksi gejala penyakit  pada  tanaman  cabai.  Sistem  pakar  yang  akan  dirancang  berbasis  web  dengan menggunakan  metode  case  base  reasoning.  Sistem  pakar  ini  nantinya  diharapkan  membantu untuk peningkatan produktivitas tanaman cabai.
Kata kunci: sistem pakar; cabai; casebasereasoning; tanaman cabai.

## PENDAHULUAN
Cabai merupakan salah satu tanaman rempah yang memiliki nilai ekonomi yang cukup  tinggi.  Cabai  biasa  digunakan  sebagai  bumbu  masakan  dan  juga  cabai  dapat bermanfaat  sebagai  obatan  tradisional,  yang  dapat  menyembuhkan  berbagai  penyakit [1].  Cabai  merupakan  tanaman  perdu  yang  dengan  rasa  pedas  karena  kandungan capsaicin yang  berkhasiat  sebagai  stimulan.  Cabai  juga  mengandung  banyak  gizi  dan
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 43 – 48 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
vitamin,  di  antaranya  kalori,  protein,  lemak,  karbohidrat,  kalsium,  vitamin  A,  B1,  dan vitamin C [2].
Seiring dengan peningkatan jumlah penduduk dan perkembangan dunia industri, maka  kebutuhan  akan  cabai  juga  terus  mengalami  peningkatan.  Pada  tahun  2016 produksi  cabai  besar  di  Asahan  mencapai  908  ton  dengan  rata-rata  produksi  62,19 kw/ha.  Jika  dibandingkan  dengan  Tahun  2015  menurun  0,64%.  Kecamatan  dengan produksi cabai terbesar adalah Sei Dadap dan Air Joman. Tahun 2019produksi cabai di kabupaten  Asahan  diperkirakan  mencapai  665,8  ton  (menurun  9,33%  dibandingkan tahun  2018  yang  mencapai  712,9  ton).Daerah  sentra  produksi  utama  tanaman  cabai untuk  tahun  2019  antara  lain  Air  Joman  (52,3  ton)  dan  Rawang  Panca  (35,5  ton), berdasarkan  data  ini  setiap  kecamatan  juga  rata-rata  mengalami  penurunan  produksi tanaman cabai (BPS Kabupaten Asahan, 2020).
Tanaman  cabai  sangat  banyak  dibudidayakan  oleh  para  petani  di  Indonesia, sehingga  prospek  budidaya  tanaman  cabai  menjadi  usaha  yang  menjanjikan  bagi  para petani.  Budidaya  dengan  sistem  modern  (intensif)  dan  sistem  tradisional  (ekstensif). Sistem  intensif  umum  digunakan  untuk  meningkatkan  produktivitas  produksi  tanaman cabai.  Untuk  peningkatan  produksi  tanaman  cabai,  petani  menggunakan  sistem pemupukan dan perawatan yang lebih intensif.
Hama  dan  penyakit  senantiasa  dijumpai  pada  tanaman  pertanian,  akan  tetapi masalahnya  adalah  apakah  hama  atau  penyakit  tersebut  menimbulkan  kerugian  atau tidak.  Kesulitan  untuk  mengidentifikasi  jenis  hama  dan  penyakit  yang  menyerang tanaman cabai menjadi penyebab berkurangnya hasil produksi atau bahkan gagal panen. Petani  kesulitan  untuk  mengetahui  gejala  atau  tanda  bahwa  tanaman  cabai  sedang diserang  hama  dan  penyakit.  Sehingga  pencegahan  untuk  penanggulangan  hama  dan penyakit  yang  diakibatkan  oleh  gejala  yang  muncul  menjadi  terlambat  dilakukan. Kerugian  yang  paling  banyak  dialami  pada  tanaman  cabai  diakibatkan  oleh  penyakit bercak daun, penyakit antraknosa, penyakit tepung, penyakit busuk leher akar, penyakit fusarium , dan penyakit rebah semai [2].
Untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka  diperlukan  penyuluh  atau  pakar  dibidang tanaman cabai. Masalah yang muncul selanjutnya adalah ketersediaan pakar yang tidak senantiasa berada di tempat. Untuk itulah diperlukan sebuah sistem pakar yang menjadi pengganti  penyuluh  atau  pakar.  Sistem  pakar  adalah  program  berbasis  pengetahuan yang menyediakan solusi-solusi untuk masalah-masalah dengan kualitas pakar[3].
Sistem  pakar  digunakan  untuk  meniru  semua  aspek  yang  ada  dari  kemampuan pengambilan keputusan berasal dari seorang pakar dan dengan menggunakannya secara maksimal  untuk  memecahkan  suatu  masalah  dengan  memanfaatkan  teknologi  AI  [4]. Sistem  pakar  bisa  dapat  digunakan  pada  bidang  apa  saja,  sehingga  sistem  pakar nantinya  dapat  menjadi  pengganti  pakar  atau  penyuluh  agar  pengetahuan  pakar  dapat diubah ke dalam bentuk sistem.

## METODE
Metode  yang  digunakan  adalah inference  Case  Base  Reasoning (CBR). Case Based  Reasoning adalah  sistem  yang  ditujukan  untuk  penyelesaian  suatu  kasus  baru dengan  mengadaptasi  solusi-solusi  yang  terdapat  dalam  kasus-kasus  sebelumnya  yang
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 43 – 48 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
mirip dengan kasus tersebut [5].
Inti  dari  CBR  adalah  memecahkan  masalah  berdasarkan  permasalahan  yang sudah pernah ada. Metode Case Based Reasoning memiliki 4 siklus yaitu meliputi: (1) Retrive , (2) Reuse ., (3) Revise ., (4) Retain [6].
Gambar 1. Siklus Case Base Reasoning [7]
Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah observasi, wawancara, dan studi pustaka [8]. Kerangka kerja penelitian dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## Identifikasi Masalah
Analisa Masalah Pengumpulan Data Analisa Sistem Merancang Sistem Menguji Sistem

## Implementasi Sistem
Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 43 – 48 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Langkah-langkah proses penelitian ini dijelaskan sebagai berikut: (1) Identifikasi Masalah,  Mengidentifikasi  masalah-masalah  yang  terdapat  pada  penentuan  penyakit pada  tanaman  cabai  dengan  metode Case  Based  Reasoning berbasis web .  Sehingga dapat diketahui masalah-masalah yang ada pada penelitian, proses, dan hasil pengenalan masalah  atau  inventarisasi  masalah.,  (2)  Analisa  Masalah,  Proses  untuk  memahami masalah apa yang sedang terjadi kemudian di analisa sehingga permasalahan yang telah ditemukan  dan  ditentukan  tersebut  dapat  dipahami  dan  dicari  solusinya.,  (3) Pengumpulan  Data,  Perbendaharaan  konsep,  kaidah,  dan  teori-teori  yang  mendukung dalam  penelitian,  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  wawancara  langsung  ke penyuluh  atau  pakar  dan  juga  para  petani.,  (4)  Analisa  Sistem,  Data  yang  telah dikumpulkan  di  analisa  untuk  penyesuaian  dengan  analisa  masalah.  Analisa  meliputi analisa  fakta  dan  data  yang  diperoleh  mengenai  gejala  dan  penyakit  pada  tanaman cabai.,  (5)  Merancang  Sistem,  Perancangan  sistem  meliputi  perancangan  model, perancangan  sistem  input  beserta rule  -  rule yang  digunakan  dalam  diagnosa  penyakit tanaman  cabai  berbasis  web,  merancang Unified  Modeling  Language ,  dan  merancang aplikasi.,  (6)  Menguji  Sistem,  Pengujian  sistem  dengan  prosedur  untuk  mencocokkan rule berdasarkan  fakta  yang  akan  dijadikan knowledgebase .,  (7)  Implementasi  Sistem, Pemakaian  sistem  secara  langsung  untuk  mendeteksi  dan  memecahkan  permasalahan mengenai deteksi penyakit pada tanaman cabai.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  menggunakan Case  Based  Reasoning (CBR)  serta  menerapkan algoritme Nearest Neighbour . Pendekatan pada algoritma nearest neighbour dilakukan dengan mencari kasus dan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada [5].
Metode CBR memiliki empat proses yaitu: (1) Proses Retrieve , Proses diagnosa diawali dengan pengguna diminta memasukkan gejala-gejala yang dialami, selanjutnya sistem  akan    mengecek  di  basis  pengetahuan  untuk  melakukan  pembobotan  dan pencocokan satu persatu antara gejala-gejala yang ada. Setelah itu baru ditentukan jenis hama dan penyakit yang menyerang tanaman cabai oleh sistem., (2)  Proses Reuse , Pada proses  reuse,  solusi  yang  diberikan  adalah  dengan  bobot  kemiripan  kasus  yang  paling tinggi. Dalam contoh ini adalah jenis hama thrips dengan nilai 28,84%, dimana terdapat 1  (satu)  gejala  yang  diinputkan  memiliki  kesamaan  dengan  gejala  pada  basis pengetahuan.Solusi  pengobatan  yang  disarankan  untuk  kasus  baru  yang  dimasukkan pengguna adalah pengendalian penyakit ini dengan pemberian insektisida confidor 200 LC, Agrimec 18 EC, dan mesureol 50 WP sesuai dengan dosis pada kemasan label. (3) Proses Revise, Pada  proses revise ,  solusi  yang  diusulkan  ditinjau  kembali  kemudian diuji  pada  kasus  yang  nyata  (simulasi)  dan  diperlukan  untuk  memperbaiki  solusi  agar cocok dengan kasus yang baru. (4) Proses Retain , Menyimpan kasus yang baru sehingga dapat  digunakan  sebagai  pedoman  untuk  pembaharuan  dalam  basis  pengetahuan selanjutnya.
Sistem pakar ini digunakan oleh para petani cabai mulai dari petani intensif dan ekstensif.  Sistem  berbasis  daring  sehingga  dapat  diakses  oleh  para  petani  untuk mendiagnosa hama dan penyakit kapanpun dan dimanapun. Untuk melakukan diagnosa,
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 43 – 48 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
terlebih  dahulu  dilakukan  registrasi  pada  sistem  yang  selanjutnya  sistem  akan memberikan pertanyaan mengenai gejala-gejala yang ada.

## SIMPULAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  menghasilkan  kesimpulan  dalam perancangan sistem pakar diagnosa penyakit tanaman cabai dijadikan sarana konsultasi bagi para petani cabai dalam hal diagnosa penyakit dan hama tanaman cabai. Sistem ini membantu  dalam  hal  mengetahui  hama  dan  penyakit  beserta  solusi  yang  harus dilakukan untuk menanggulangi hama dan penyakit tersebut.
Metode case  based  reasoning dapat  dengan  cepat  mengetahui  jenis  hama  dan penyakit  dengan  membandingkan  kasus  baru  dengan  kasus  yang  tersimpan  di  basis pengetahuan  dalam  sistem.  Logika  kerja  program  yang  diterapkan  adalah  nilai  dari setiap similarity yang mempunyai  nilai kemiripan  yang paling tinggi.  Sistem  pakar ini masih dapat terus dikembangkan menambahkan basis pengetahuan baru dari hama dan penyakit pada tanaman cabai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  S.  Ferniah,  S.  Pujiyanto,  and  H.  P.  Kusumaningrum,  “Indonesian  red  chilli (Capsicum  annuum  L.)  capsaicin  and  its  correlation  with  their  responses  to pathogenic Fusarium oxysporum,” NICHE J. Trop. Biol. , vol. 1, no. 2, p. 7, 2018, doi: 10.14710/niche.1.2.7-12.
[2] N.  W.  Suwardani,  P.  Purnomowati,  and  E.  T.  Sucianto,  “KAJIAN  PENYAKIT YANG  DISEBABKAN  OLEH  CENDAWAN  PADA  TANAMAN  CABAI MERAH  (Capsicum  annum  L.)  DI  PERTANAMAN  RAKYAT  KABUPATEN
BREBES,” Scr. Biol. , vol. 1, no. 3, p. 223, 2014, doi: 10.20884/1.sb.2014.1.3.554.
[3] N. I. Kurniati, H. Mubarok, and D. Fauziah, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit  Hewan  Peliharaan    Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” J.  Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, 2018, doi: 10.28932/jutisi.v4i1.708.
[4] F.  A.  El  Hakim,  H.  Nurul,  and  R.  K.  Dewi,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Telinga  Hidung  Tenggorokan  (THT)  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis Android,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 4, pp. 1492–1500, 2018.
[5] S. Lestari, W. Diantoro, and F. I. Komputer, “Metode Case Based Reasonig (Cbr) Pada  Sistem  Diagnosa  Penyakit  Kulit,” J.  Inform. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  21–34, 2018.
[6] I. Muzakkir and M. H. Botutihe, “Case Based Reasoning Method untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 1, pp. 25–31, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i1.506.25-31.
[7] H.  D.  Hutahaean,  “Penerapan  Metode  Case  Based  Reasoning  Dalam Mengidentifikasi  Kerusakan  Kamera  DSLR,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  20,  no.  1, pp. 87–90, 2016.
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 43 – 48 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
[8] I.  Mahendra,  F.  Fadhilah,  and  I.  Khairina,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pulpa Dan Periapikal,” JATISI  (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol.  5, no. 2, pp. 177–193, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v5i2.138.