## JURNAL ILMU KOMPUTER (JUIK) - V OL . 4 N O . 2 JUNI 2024

## Sistem Pakar Penyakit Buah Naga Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighborh (M-KNN) Berbasis Website
Putu Nirvanda Nitya S 1 , Dewi Lusiana 2 , Deni Arifianto 3
123 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember, Gumuk Kerang, Karangrejo, Kec. Sumbersari, Kabupaten Jember, Jawa Timur
Email: nityandhae@gmail.com, dewilusiana@unmuhjember.ac.id, deniarifianto@unmuhjember.ac.id Coresponding: dewilusiana@unmuhjember.ac.id Submitted:22-03-2024; Accepted: 13-06-2024; Published: 14-06-2024

## ABSTRACT
Diseases and pests in dragon fruit plants can cause losses for farmers. The development of a web-based expert system for diseases in dragon fruit can help farmers increase dragon fruit production. To overcome this problem, a dragon fruit disease expert system uses the Modified K-Nearest Neighbor (M-KNN) method to analyze disease symptoms and provide research recommendations. This system allows users, especially farmers and agricultural experts, to access it via a web platform easily. For Output When designing a system, system analysis is carried out using a diagramming tool  called  Unified  Field  Language  Modeling  (UML),  which  includes  use  case  diagrams,  use  case  specifications, activity diagrams, sequence diagrams, and class diagrams. This system is used to study types of dragon fruit diseases based on the symptoms found on dragon fruit plants. To show the results of this research, system accuracy was tested using  a  confusion  matrix  using  90%  of  the  training  data  and  10%  of  the  test  data,  resulting  in  an  expert  system accuracy of 84%.
Keywords: Dragon Fruit Pests and Diseases, Expert System, Modified K-nearest Neighbor Method

## ABSTRAK
Penyakit dan hama pada tanaman buah naga dapat menyebabkan kerugian bagi para petani. Pengembangan sistem pakar berbasis web untuk penyakit pada buah naga dapat membantu pertani dalam meningkatkan produksi buah naga. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, sistem pakar penyakit buah naga yang memanfaatkan metode Modified K- Nearest Neighbor (M-KNN) untuk menganalisis gejala penyakit dan memberikan rekomendasi penelitian. Sistem ini memungkinkan  pengguna,  terutama  petani  dan  ahli  pertanian,  untuk  mengaksesnya  melalui  platform  web  dengan mudah. Untuk Keluaran Saat merancang suatu sistem, analisis sistem dilakukan dengan menggunakan alat diagram yang  disebut  Unified  Field  Language  Modeling  (UML),  yang  mencakup  diagram  use  case,  spesifikasi  use  case, diagram aktivitas, diagram sequence, dan diagram kelas. Sistem ini digunakan untuk mempelajari jenis-jenis penyakit buah  naga  berdasarkan  gejala  yang  terdapat  pada  tanaman  buah  naga.  Untuk  menunjukkan  hasil  penelitian  ini, dilakukan pengujian keakuratan sistem menggunakan matriks konfusi dengan menggunakan 90% data latih dan 10% dari Data uji, sehingga menghasilkan akurasi sistem hasil pakar sebesar 84%.
Kata kunci: Hama dan Penyakit Buah Naga, Sistem Pakar, Metode Modified K- nearest Neighborh.

## 1. PENDAHULUAN
Buah  naga  merupakan  buah  kaktus  dari  genera  Hylocereus  dan  Selenicereus.  [1].  Buah  ini  memiliki karakteristik  kulit  dengan  sisik  atau  duri  yang  menutupi  permukaannya,  dan  daging  buahnya  bisa  berwarna putih, merah, atau kuning tergantung pada varietasnya. Buah naga memiliki rasa yang manis dan segar dengan tekstur daging yang renyah. Tanaman ini berasal di negara Meksiko, Amerika Tengah dan, Amerika Selatan. Panggilan buah naga di daerah asalnya disebut [2]. Buah naga mulai diperkenalkan di Indoensia pada tahun 90- an, yang kemudian awal tahun 2000-an mulai disebarluaskan di Indonesia karena impor dari Thailand [3].
Dalam  mengikuti  kemajuan  teknologi  yang  terus  berlanjut,  pemanfaatan  perangkat  lunak  menjadi  solusi dalam  mendiagnosis  hama  dan  penyakit  yang  menyerang  tanaman  buah  naga.  Sistem  ini  memberikan
kemampuan kepada para petani untuk mengidentifikasi secara dini serangan hama dan penyakit pada tanaman buah naga, sehingga membantu mengurangi risiko kegagalan yang disebabkan oleh serangan tersebut. Sebuah metode  pakar  dapat  diaplikasikan  ke  dalam  perangkat  lunak  untuk  tujuan  mendiagnosis  serangan  hama  dan penyakit pada tanaman buah naga [4]. Pakar penyakit yaitu kemampuan untuk menganalisis penyebab penyakit, termasuk patogen (misalnya, bakteri, virus, jamur) atau faktor lingkungan yang dapat memicu penyakit [5]. Hal ini  memungkinkan  petani  untuk  memahami  bagaimana  penyakit  menyebar  dan  bagaimana  mencegah penyebarannya. Informasi yang dimasukkan ke dalam sistem pakar terdiri dari serangkaian karakteristik yang merupakan tanda-tanda. K tersebut bersifat kategoris atau data yang memiliki tingkat kekontinuan.
Penggunaan  metode Modified  K-Nearest  Neighborh (M-KNN)  berbasis  website  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  di  alami  petani  buah  naga.  Konsep  utama  metode  MKNN  adalah  sistem  pakar  data  uji dengan tetangga terdekatnya, karena MKNN sendiri memiliki proses-proses yang tidak dimiliki metode KNN [6]. Proses ini menghitung validasi pembobotan dan data latih. [7]. Dengan menerapkan proses validasi dan pembobotan, yang sering disebut sebagai weight voting dalam metode MKNN, diharapkan dapat meningkatkan akurasi, terutama ketika nilai yang validasi, dan weight voting tersebut yang tinggi.  Keberadaan  dua  proses tersebut  diharapkan  mampu  mengatasi  kelemahan  dalam  menghitung  tingkat  akurasi  yang  terdapat  dalam metode KNN. Sistem ini diharapkan bermanfaat bagi petani dalam mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman  buah  naga.  Sistem  ini  menerima  input  mengenai  gejala  yang  ditemui  pada  tanaman  buah  naga, kemudian  melakukan  pemrosesan  data  tersebut,  dan  memberikan  hasil  berupa  informasi  mengenai  jenis penyakit yang menyerang tanaman buah naga.

## 2. METODE PENELITIAN

## Tahap Penelitian

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pengumpulan Data Pada titik ini dikumpulkan data tentang penelitian yang sedang berlangsung dan sistem yang akan dibangun. Ada beberapa metode digunakan dalam pengumpulan data tersebut, yaitu:

## 1. Observasi
Observasi dilakukan di Dusun Sumberjambe Desa Temurejo Kecamatan Bangorejo Kabupaten Banyuwangi, peneliti mengamati penyakit yang terjadi pada buah naga, hasil data yang diperoleh mendukung penelitian tersebut [8].
2. Wawancara
Wawancara yang dilakukan oleh peneliti menggunakan wawancara digunakan untuk mengumpulkan informasi mengenai penyakit dan hama yang menyerang tanaman buah naga, serta memberikan saran
solusi  pengobatan  pada  tanaman  buah  naga.  Informasi  ini  akan  digunakan  sebagai  referensi  ketika melengkapi aplikasi dalam skripsi ini. Wawancara dilakukan dengan Misno Cristiano 3. Studi Pustaka
Studi pustaka dalam penelitian ini berkaitan dengan penelitian tentang definisi klasifikasi, modifikasi metode k-nearest neighbour, penyakit dan hama yang menyerang tanaman buah naga [9].

## Identifikasi Masalah
Berdasarkan hasil pengamatan, terungkap bahwa pengklasifikasian penyakit yang menginfeksi tanaman buah naga masih kurangnya kerjasama langsung dengan para ahli tanaman buah naga. Ini disebabkan oleh keterbatasan akses informasi petani terkait jenis penyakit yang dapat menyerang tanaman buah naga.

## Pemilihan Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem pakar yang digunakan pada sistem ini adalah metode modified k-nearest neighborn. Metode ini sangat baik yang sering digunakan dalam data mining seperti yang telah digunakan oleh beberapa penelitian diantaranya [10]

## Analisa Sistem
Analisis sistem pakar memiliki peran dalam mengenali masalah yang telah diidentifikasi oleh pengguna atau  pelanggan,  menetapkan  target  khusus  untuk  memenuhi  kebutuhan  mereka,  dan  memilih  berbagai metode  alternatif  untuk  menyelesaikan  masalah.  Selain  itu,  ini  juga  melibatkan  perencanaan  dan pelaksanaan desain sistem yang sesuai dengan kebutuhan pengguna [11].

## Jenis Penelitian
Penelitian yang digunakan untuk melakukan penelitian ini adalah penelitian bertujuan untuk memperoleh informasi untuk memecahkan suatu masalah. Penelitian sistem ini bertujuan untuk menerapkan, menguji, dan  mengevaluasi  masalah  dengan  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  kepentingan  manusia,  baik  secara individu maupun kelompok. begitu pula penulisnya pengamatan secara langsung terhadap subjek utama permainan,  mulai  dari  perencanaan  penelitian,  sampai  dengan  pelaksanaannya  dan  sampai  pada  hasil penelitian, dengan tujuan untuk mengevaluasi setiap yang dilakukan dalam penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap dimana sistem yang dianalisis dan dirancang siap digunakan. Agar sistem dapat memberikan hasil yang diharapkan, pertama-tama kita harus mencoba mencari tahu apakah sistem yang dibuat benar-benar dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan.

## B. Analisa Sistem
Analisis sistem adalah tahap dimana analis mengidentifikasi masalah sistem dan kebutuhan pengguna, secara  spesifik  mendefinisikan  tujuan  yang  ingin  dicapai  untuk  memenuhi  kebutuhan  pengguna, alternatif  masalah,  metode  penyelesaian  masalah  yang  paling  tepat,  merencanakan  dan mengimplementasikan desain sistem. .

## C. Tampilan Menu Halaman Utama
Menu  utama  merupakan  halaman  utama  sistem,  yang  berisi  menu  diagnosa  Sistem  Pakar.  Diagnosa Situs ini menampilkan gejala-gejala penyakit Buah Naga, pilih gejala-gejala yang menyerang penyakit Buah Naga. Layar menu ditunjukkan pada gambar berikut:.

## Gambar 2. Tampilan Menu Beranda

## 1. Tampilan Menu Beranda
Menu beranda iniditampilkanketikapetanimelakukanhal berikut Diagnosa penyakit buah naga. Menu ini berisi menu tentang situs, menu Diagnosa penyakit.

## Gambar 3. Tampilan Menu Diagnosa

## 2. Tampilan Menu Diagnosa
Petani bisa mendiagnosis tanaman buah naga disini menu Diagnosis. dan sistem ini akan menampilkan gejala untuk  penyakit apa yang diderita.
Gambar 4. Tampilan Menu Gejala

## 3. Tampilan Gejala Penyakit Buah Naga
Menu Gejala Penyakit Buah Naga dan Anda bisa klik Gejala Penyakit Buah Naga.

## 4. Tampilan Penyakit Gejala Buah Naga
Hasil dari proses diagnosa penyakit yang diderita dan serta solusi penanganan penyakit.
Gambar 6. Tampilan Menu Detail Diagnosa

## 5. Tampilan Menu Detail Gejala Penyakit
Hasil gejala dan penyakit disini detail, nama penyaki, gejala lengkap semua yang di derita buah naga.
Gambar 7. Tampilan Menu Detail Menangani Penyakit

## 6. Tampilan Menu Menangani Penyakit
Hasil untuk mencegah penyakit buah naga, dan cara menangani penyakit tersebut.

## Gambar 8. Tampilan Menu Daftar Penyakit

## 7. Tampilan Menu Login
Menu login/admin ini, bisa mengatur segala penyakit dan gejala maupun bisa tambah gejala apa ajah dan penyakit apa ajah yang mau di tambahkan.
Gambar 9. Tampilan Menu Login

## 8. Tampilan Menu Admin Pendeteksi Penyakit Buah Naga
Menu tampilan untuk Mengatur Penyakit, Gejaa, Basic Pengetahaun Penyakit.
Gambar 10. Tampilan Menu Hama dan Penyakit

## 9. Tampilan Menu Hama dan Penyakit
Menu ini , menu daftar hama penyakit, bisa menambahkan beberapapun jenis hama dan penyakit yang di ingikan.

## Gambar 11. Tampilan Menu Daftar Gejala

## 10. Tampilan Menu Gejala
Menu ini Basic Pengetahuan yang dari 299 data basic gejala, yang dimulai dari penyakit. dan di menu ini bisa ditambahkan Basic Pengetahuan yang dibutuhkan.
D. Perhitungan Akurasi dan Presisi
Tabel 1. Perhitungan Akurasi P.POS P.NE G ACT.POS 71 -231 ACT.NEG 36 24 AKURASI 95% Tabel 2. Perhitungan presisi PRESISI TP/TP+FP Antraknosa 25% Busuk Pangkal Batang 98% Busuk Bakteri 32% Fusarium 30% Solenopsis 23% Uret 28%

## 4. KESIMPULAN
Setelah melewati tahap pengujian sistem pakar, metode ini digunakan untuk mendiagnosis penyakit buah naga MODIFIED  K-NEAREST NEIGHBORH (M-KNN),  maka dapat diambil beberapa kesimpulan yakni berdasarkan perhitungan  akurasi yang dilakukan  dengan membandingkan  hasil  diagnosa  pakar  dan  hasil diagnosa yang diperoleh mendapatkan tingkat akurasi 95%. Perhitungan yang tepat dengan membandingkan hasil diagnosa yang diperoleh, tingkat presisi: Antraknosa 25%, Busuk pangkal batang 98%, Busuk bakteri 32%, Fusarium 30%, Solenopsis 23% dan Uret 28%. Proses pembobotan yang digunakan untuk melakukan penelitian bersifat objektif, sehingga untuk dalam penelitian akan selanjutnya disarankan, agar beberapa ahli melakukan  pembobotan,  dan  mengambil  rata-ratanya  untuk  mendapatkan  pembobotan  yang  lebih  baik. Pengetahuan  sistem  pakar  deteksi  penyakit  buah  naga  dapat  diperluas  dengan  menambahkan  gejala  dan penyakit. Sistem dapat dikembangkan lebih lanjut dengan membandingkan metode lain untuk mencapai hasil yang lebih akurat dalam mendiagnosis penyakit buah naga.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andriani,  A.  (2016). Pemrograman  Sistem  Pakar:  Konsep  Dasar  dan  Aplikasinya  Menggunakan  Visual Basic  6 .  Yogyakarta: MediaKom.
[2] Ardyansyah, D. (2023). Membuat Tabulampot . Jakarta: Bumi Aksara.
[3] Arianti,  N.  N.,  Yuliarso,  M.  Z.,  Sukiyono,  K.,  &  Osira,  Y.  (2019). Agroeduwisata  Geragai: Inovasi Tanpa Henti Menggali Potensi . Bengkulu: Pusdatin Balilatfo & LPPM UNIB.
[4] Arikunto, S. (2016). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik . Jakarta: Rineka Cipta. Asril,  M.,  Ohiwal, M.,  Sepe,  M., Bulawan,  J.  A.,  Lestari,  W.,  Arsi,  A.,  …  Apriliyanto,  E.
[5] (2023). Pengendalian Hayati . Medan: Penerbit Kita Menulis.
[6] Bansal, J. C., Fung, L. C. ., Simic, M., & Ghost, A. (2021). Advances in Applications of Data- Driven Computing . Singapore: Springer.
[7] BPS.  (2023). Produksi  Buah-buahan  Buah  Naga,  Lemon,  Lengkeng  Menurut  Kabupaten/Kota  dan  Jenis Tanaman di Provinsi Jawa Timur (kwintal), 2021 dan 2022 . Retrieved from https://jatim.bps.go.id/statictable/2023/03/21/2594/produksi-buah-buahan- buah-naga- lemon-lengkeng- menurut-kabupaten-kota-dan-jenis-tanaman-di-provinsi-jawa-timur- kwintal-2021-dan-2022.html
[8] Britter.  (2023). Pentingnya  Observasi  dalam  Penelitian . https://britter.id/observasi-penelitian-pentingnya- observasi .
[9] Y.  A.  Azis.  (2023). Studi  Pustaka:  Pengertian,  Tujuan,  Sumber  dan  Metode . deepublishstore . https://deepublishstore.com/blog/studi-pustaka/
[10] M. I. Abas and I. Ibrahim, “Optimasi Support Vector Machine Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Konsumsi Energi Listrik,” Jambura J. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 47–56, 2019, doi: 10.37905/jji.v1i2.2646.
[11] M. R. Adani. (2021). Sistem Pakar: Pengertian, Tujuan, Struktur, dan Metode. https://www.sekawanmedia.co.id/blog/sistem-pakar