Vol. 4 No. 1 (2024) 50 – 57 ISSN Media Elektronik: 2807–8152
Perancancangan Sistem Penanganan Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Metode Case Based Reasoning
Melladia 1* , Indah Febri Annisa 2 , Sumiati 3 1,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Barat, Padang, Indonesia
2 Agrobisnis, Fakultas Sains, Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Barat, Padang, Indonesia
Email: 1* melladia1311@gmail.com, 2 indahfebriannisa.ifa@gmail.com, 3 sumiati.mhia@gmail.com

## ABSTRACT
Rice plant diseases are all diseases that occur in rice plants. One of the factors that causes rice productivity to decrease is disease that attacks rice plants. This research aims to design a web-based expert system for handling rice  plant  diseases  using  the  Case  Based  Reasoning  (CBR)  method.  The  CBR  method  solves  new  problems  by referring to solutions from previous cases through four main steps: retrieve, reuse, revise, and retain. Data was collected  through  interviews  with  experts  and  literature  studies,  then  analyzed  using  CBR.  The  design  process involves the use of PHP programming, while system testing is carried out to ensure compliance with the design. This system allows users to diagnose rice plant diseases based on input symptoms, such as Brown Planthoppers, Stem  Mover  Pests,  Blast,  and  Sheath  Blight,  with  a  high  level  of  accuracy.  With  this  system,  it  is  hoped  that farmers can handle diseases in rice plants more efficiently, thereby increasing productivity and reducing losses. This system was built with 4 diseases with 18 symptoms that have different weights determined by experts. Case- Based  Reasoning  was  developed  from  a  similarity-based  learning  system.  Based  on  Case-Based  Reasoning method calculations, the similarity to brown planthopper disease was 0.84, stem mover was 0.85, blast was 0.46 and sheath blight was 0.85.
Keywords: Expert System, Case-Based Reasoning, Rice Disease, PHP Programming.

## ABSTRAK
Penyakit tanaman padi adalah semua penyakit yang terjadi pada tanaman padi. Salah satu faktor yang menyebabkan produktivitas padi menurun adalah penyakit yang menyerang tanaman padi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar berbasis web dalam penanganan penyakit tanaman padi menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR). Metode CBR menyelesaikan masalah baru dengan mengacu pada solusi dari kasus sebelumnya melalui empat langkah utama: retrieve, reuse, revise, dan retain. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan pakar dan studi literatur, kemudian dianalisis menggunakan CBR. Proses perancangan melibatkan penggunaan pemrograman PHP, sedangkan pengujian sistem dilakukan untuk memastikan kesesuaian dengan perancangan. Sistem ini memungkinkan pengguna untuk mendiagnosis penyakit tanaman padi berdasarkan gejala yang diinput, seperti Wereng Coklat, Hama Penggerak Batang, Blas, dan Hawar Pelepah, dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan adanya sistem ini, diharapkan petani dapat menangani penyakit pada tanaman padi dengan lebih efisien, sehingga meningkatkan produktivitas dan mengurangi kerugian. Sistem ini di bangun dengan 4 penyakit dengan 18 gejala yang memiliki bobot yang berbeda yang ditentukan oleh pakar. Case-Based  Reasoning dikembangkan dari sitem pembelajaran berbasis kesamaan ( similarity ), berdasarkan perhitungan metode Case-Based  Reasoning didapatkan similarity terhadap penyakit wereng coklat 0,84, penggerak batang 0,85, blas 0.46 dan hawar pelepah 0,85.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Case-Based Reasoning, Penyakit Padi, Pemprograman PHP.
1. Pendahuluan
Tanaman padi adalah salah satu jenis tanaman pangan yang sangat penting di dunia setelah gandum dan jagung, yang menyediakan kebutuhan karbonidrat yang diperuntukkan bagi kebutuhan hamper setengah penduduk di dunia. Tetapi tanaman padi sangat rentan terhadap serangan penyakit [1]. Penyakit pada tanaman padi dapat menyebabkan kerugian yang signifikan bagi hasil panen, sehingga sangat penting untuk menangani penyakit dengan tepat. Tanaman padi menjadi makanan pokok bagi sebagian besar penduduk dunia, luas arealnya sekitar 100 juta ha, dan lebih dari 90% diAsia [2]. Salah satu faktor yang
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 50 – 57
menyebabkan produktivitas padi menurun adalah penyakit yang menyerang tanaman padi. Jika serangan pada saat masih dini dan terlambat dalam pengendalian maka akan menyebabkan gagal panen. Untuk mengetahui jenis penyakit yang diderita tumbuhan inidiperlukan suatu pengindentifikasian yang tepat, sehingga dapat menemukan solusi terbaik. Adapun beberapa penyakit tanaman padi yaitu wereng coklat, hama penggerak batang, blas, tungro, hawar pelepah, kresek, bercak coklat, gosong palsu, hawar daun, dan walang sangit [3].
Perkembangan teknologi juga memberikan pengaruh yang besar bagi petani termasuk bagi petani tanaman padi, dimana pada era kemajuan digital yang sangat pesat banyak sekali petani yang mengakses internet untuk mempelajari atau mengetahui banyak hal tentang tanaman. Khususnya bagi petani padi juga sangat membutuhkan informasi dan solusi bagi kendala yang terjadi untuk tanaman padi, tepatnya untuk penyakit pada tanaman padi. Oleh sebab itu sebuah aplikasi sistem pakar yang dapat di akses secara luas tentunya lebih memudahkan petani juga sangat diperlukan dimana bisa menghemat biaya, waktu dan tenaga [4].
Saat ini sudah banyak metode yang digunakan dalam membangun Artificial  Intelligence  (AI) yang mampu untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan terkait informasi yan dibutuhkan [5][6]. Pada Artificial Intelligence  (AI) ini menggunakan kecerdasan buatan diantaranya game komputer, sistem pakar, jaringan syaraf tiruan, san logika fuzzy [7].
Sistem pakar merupakan sistem komputer dengan mengimplementasikan suatu keahlian manusia. Basis pengetahuan atau knowledge base, mesin inferensi atau inference engine, memori kerja dan user interface adalah komponen utama dalam arsitektur sistem pakar. Untuk menerapkan sistem pakar maka penelitian ini mengadopsi metode dari Case  Based  Reasoning guna penanganan penyakit tanaman padi [8]. Tanaman padi merupakan salah satu tanaman pangan yang sangat penting di dunia, menyediakan kebutuhan karbohidrat bagi hampir setengah penduduk dunia. Namun, tanaman padi sangat rentan terhadap serangan penyakit yang dapat menyebabkan kerugian signifikan pada hasil panen.
Case  Based  Reasoning (CBR) merupakan salah satu metode yang menggunakan pendekatan kecerdasan buatan yang berguna untuk menyelesaikan suatu masalah dengan kejadian yang sudah berlalu kemudian diperoleh pengetahuan untuk menyelesaikan masalah yang baru [9][10].
Penyakit pada tanaman padi dapat menjadi acuan untuk mendapatkan penanganan terhadap tanaman padi dengan menggunakan sistem pakar. Dimana sistem pakar adalah sebuah sistem yang mendapatkan pengetahuan manusia ke computer dapat menyelesaikan masalah yang dilakukan oleh seorang ahli pakar. Pada penelitian ini untuk penanganan penyakit tanaman padi, peneliti menggunakan metode
Case  Based  Reasoning  (CBR) dan membangun aplikasi untuk mendiagnosa penyakit tanaman padi [11][12]. Sebelumnya terdapat penelitian yang meneliti tentang model Case Based Reasoning dalam mendiagnosa penyakit kelapa sawit dan ada penelitian sebelumnya yang membahas tentang implementasi Case  Based  Reasoning untuk sistem diagnosis hama dan penyakit tanaman cabe merah menggunakan algoritma similaritas neyman [13], [14].
Case  Based  Reasoning  (CBR) murupakan suatu cabang ilmu dari Artificial  Intelligence (AI) yang mampu bekerja dengan pemecahan masalah secara experienced-based atau berdasarkan pengalaman biologis [15][16]. Ide dasar dari Case  Based Reasoning  (CBR)  v adalah meniru kemampuan manusia, yaitu menyelesaikan masalah baru menggunakan jawaban atau pengalaman dari masalah lama [17][18][19][20]. Beberapa penelitian sebelumnya
telah mengaplikasikan metode CBR untuk diagnosis penyakit pada berbagai tanaman. Misalnya, penelitian yang meneliti model CBR dalam mendiagnosa penyakit kelapa sawit menunjukkan bahwa metode ini efektif dalam memberikan solusi berdasarkan kasus- kasus sebelumnya [21]. Penelitian lain membahas implementasi CBR untuk sistem diagnosis hama dan penyakit tanaman cabe merah menggunakan algoritma similaritas Neyman [13]. Selain itu, terdapat juga penelitian yang mengembangkan sistem pakar berbasis web untuk diagnosis penyakit tanaman jahe menggunakan metode CBR dan algoritma Nearest Neighbor, yang menunjukkan akurasi yang tinggi dalam diagnosa penyakit [9].
Pada penelitian ini dapat di rumuskan beberapa masalah antara lain: bagaimana perancangan sistem penanganan penyakit tanaman padi menggunakan metode Case Based Reasoning, bagaimana menganalisa penyakit tanaman padi dengan metode
Case
Based Reasoning dan bagaimana mengimplementasi  dan  pengujian  sistem  berbasis web. Tujuan penelitian ini hendak dicapai dalam perancangan perancangan sistem penanganan penyakit tanaman padi menggunakan metode Case Based  Reasoning adalah dapat membuat perangkat lunak yang dapat menangani penyakit tanaman padi yang berguna bagi petani tanaman padi dan masyarakat umum. dapat membantu masyarakat dalam menemukan informasi secara efektif dan akurat, diharapkan masyarakat lebih mudah dalam mendapatkan informasi melalui pemrograman web.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perangkat lunak yang dapat membantu petani mendiagnosis penyakit tanaman padi secara valid dan cepat, serta memberikan solusi yang efektif. Aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan kemudahan akses informasi bagi masyarakat dan petani melalui pemrograman web.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 50 – 57
2. Metode Penelitian
2.1 Kerangka Penelitian Pada penelitian ini diperlukan kerangka kerja penelitian agar penelitian lebih terstruktur dan tertata dengan baik. Adapun kerangka kerja penelitian yang digunakan oleh peneliti adalah berikut:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
a. Pendahuluan
Tahapan ini berisi penentuan masalah, pencarian dan pengkajian literatur dengan pengumpulkan artikel, jurnal, dan prosiding. Kemudian menemukan makalah yang berkaitan dengan persoalan penelitian. Kemudian melakukan wawancara dengan petani tanaman padi. Kemudian melakukan studi penelitian terdahulu yang masih berkaitan dan dijadikan sebagai acuan penelitian ini.
b. Pengumpulan Data
Dalam tahap ini pengumpulan data dilakukan dengan secara lengkap dan akurat diperlukan kerjasama dengan pihak-pihak terkait, Adapun metode pengumpulan data yang digunakan yaitu dengan wawancara dan studi literatur.
c. Analisa
Analisa data mengunakan metode Case  Base Reasoning  (CBR) oleh sistem dalam mengolah data lama dan data baru melalui beberapa tahap yaitu retrieve, reuse, revise dan retain.
d. Perancangan
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan fakta-fakta yang mendukung perancangan sistem dengan mengadakan konsultasi dengan pakar dan membandingkan hasil penelitian dengan yang ada pada buku penuntun, pada
tahapan ini peneliti menggunakan UML sebagai tools dalam menjelaskan alur analisa program.
e. Implementasi
Pada tahap ini peneliti akan membahas mengenai bahasa pemograman yang akan dipakai. Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman PHP sebagai alat bantu dalam melakukan pengolahan data yang ada. PHP merupakan bahasa pemograman yang sesuai untuk membuat aplikasi website dinamis, karena memiliki performa yang tinggi, mudah dipelajari, multiplatform , aman, open  source , serta mudah dikoneksikan dengan berbagai macam database .
f. Pengujian
Salah satu hal penting pebgujian sistem yaitu dapat melakukan secara komputerisasi dan setelah proses pengkodean selesai maka akan dilakukan proses pengujian terhadap aplikasi yang dihasilkan untuk mengetahui apakah aplikasi yang dirancang sudah berjalan dengan benar dan sesuai dengan perancangan yang dilakukan. 2.2 Deskripsi Sistem Proses sistem
dimulai dengan melakukan pembentukan indeks untuk penyakit yang ada, indeks pada kasus yang ada diperoleh dari pakar. Setelah indeks diperoleh dari setiap penyakit yang ada, maka proses selanjutnya adalah melatih kasus-kasus penyakit yang ada dengan proses Case  Based Reasoning  (CBR). Proses selanjutnya yang terjadi pada sistem adalah menginisialisasi penanganan penyakit pada tanaman pada padi yang dianggap sebagai kasus baru, setelah itu sistem akan melakukan proses indexing terhadap kasus baru tersebut berdasarkan nilai bobot akhir Case  Based  Reasoning (CBR) yang telah dilatih sebelumnya berdasarkan kasus-kasus lama. Setelah memperoleh indeks dari kasus baru, maka selanjutnya sistem melakukan perhitungan nilai similarity kasus baru terhadap kasus yang lama yang memiliki indeks sama. Proses perhitungan similarity mengunakan Cosine
Coefficient. Nilai similarity berkisar antara 0 sampai dengan 1. Apabila similarity kasus baru dengan salah satu kasus yang ada pada basis kasus bernilai 1, berarti kasus baru tersebut sama dengan kasus lamayang ada dalam basis kasus. Apabila similarity kasus baru memiliki nilai 0.8, maka kasus baru akan menggunakan solusi yang sama dengan kasus lama yang ada pada basis kasus. Namun, apabila nilai similarity tidak mencapai nilai 0.8, maka dianggap kasus baru tersebut tidak memiliki solusi dan kasus tersebut selanjutnya akan disimpan sebagai kasus baru yang nantinya akan dievaluasi oleh pakar ( revise ) dan disimpan kembali ke dalam sistem sebagai kasus baru dengan solusi yang telah diberikan (retain).
2.2 Data Jenis-Jenis Penyakit
Tabel 1 menunjukan penyakit tanaman padi, setelah wawancara dengan pakar peneliti mendapatkan
Penelitian Pendahuluan Pengumpulan Data
Analisa
Perancangan Implementasi Pengujian
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 50 – 57
kejelasan tentang pembagian dan jenis penyakit tersebut. Beberapa jenis penyakit tanaman padi yang dibahas dalam penilitian dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Jenis-jenis Penyakit Tanaman Padi
No Kode Penyakit 1 P01 Wereng Coklat
2 P02 Hama Pengerak Batang 3 P03 Blas 4 P04 Hawar Pelepah 2.3 Data Gejala Penyakit Tanaman Padi
Berikut ini merupakan data nama gejala yang telah didapat setelah melakukan konsultasi dengan pakar yang dapat diuraikan pada tabel 2 sebagai berikut :
Tabel 2. Gejala Tanaman Padi No  Kode  Gejala Penyakit 1  G01  daun tua menguning. 2  G02  Batang mengering.
3  G03  daun menjadi sempit. 4  G04  pendek dan coklat.
5  G05  daun berwarna hijau tua,. 6  G06  daun terluar terlihat layu dan mengering. 7  G07  pangkal daun akan ditemukan ulat didalamnya. 8  G08  daun yang masih muda menguning.
9  G09  pucuk batang menjadi kering. 10  G010  berwarna kuning dan muah dicabut. 11  G011  daun bercak berwarna kelabu atau keputih-putihan.
12  G012  busuknya ujung tangkai malai.
13  G013  gabah terdapat bercak kecil bulat.
14  G014  malai menjadi mengkerut.
15  G015  butir tidak terisi penuh.
16  G016  pelepah daun terdapat bercak abu-abu kehijauan didekat permukaan air.
17  G017  berbentuk elip dan oval yang memanjang dan menyatu
18  G18  pusat bercak menjadi putih keabu-abuan dengan tepi
berwarna coklat
Tabel 3. Relasi Gejala dan Penyakit No Gejala Wereng Coklat Hama Penggerak
Batang Blas  Hawar
Pelepah G01  daun tua menguning  G02  Batang mengering  G03  Daun menjadi sempit  G04  Pendek dan coklat
 G05  Daun berwarna hijau tua 
G06  Daun terluar terlihat layu dan mengering
 G07  Pangkal daun akan ditemukan ulat
didalamnya

G08  Daun yang masih muda menguning 
G09  Pucuk batang menjadi kering 
G010 Berwarna kuning dan mudah dicabut
 G011 Daun bercak kelabu atau keputih-putihan

G012 Busuknya ujung tangkai malai

G013 Gabah terdapat bercak kecil bulat 
G014 Malai menjadi mengkerut  G015 Butir tidak terisi penuh  G016 Pelepah daun terdapat bercak abu-abu kehijauan didekat permukaan air  G017 Berbentuk elib dan oval yang memanjang dan menyatu  G018 Pusat bercak menjadi putih keabu-abuan dengan tepi berwarna coklat  2.4. Proses Rule Dari Penyakit
Berikut terdapat beberapa rule untuk pengetahuan mengenai gangguan dan masalah yang terjadi pada penyakit tanaman padi, proses rule tersebut dapat dilihat pada berikut ini:
IF (daun tua menguning) (G01) IF (batang mengering) (G02) IF(daun menjadi sempit) (G03) IF(pendek dan coklat) (G04) IF(daun berwarna hijau tua) (G05) THEN (Wereng Coklat)
IF (daun terluar terlihat layu dan mengering)(G06)
IF  (pangkal  daun  akan  ditemukan  ulat didalamnya) (G07)
IF(daun  yang  masih  muda  menguning) (G08) IF(pucuk batang menjadi kering) (G09) IF(berwarna kuning dan mudah dicabut) (G010) THEN (Hama Penggerak Batang)
IF  (daun  bercak  berwarna  kelabu  atau  keputih- putihan)(G011) IF  (busuknya  ujung  tangkai  malai) (G012) IF(gabah  terdapat  bercak  kecil  bulat) (G013) IF(malai menjadi mengkerut) (G014) IF(butir tidak terisi penuh) (G015) THEN (Blas)
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 50 – 57
2.5 Analisa Proses
Dalam mengembangkan sistem pakar ini pengetahuan dan informasi diperoleh dari beberapa sumber, yaitu dari pakar tanaman padi serta dari buku mengenai aturan Case  Based  Reasoning . Pengetahuan ini akan direpresentasikan dalam bentuk rule yang berguna untuk menemukan kesimpulan terhadap karekteristik pada jenis tingaktan pada tanaman padi dan solusinya. Pada dasarnya rule terdiri dari dua bagian pokok, yaitu bagian premise atau kondisi dan bagian conclution atau kesimpulan.
Struktur rule secara logika
menghubungkan satu atau lebih kondisi ( premise ) pada bagian IF (yang akan menguji kebenaran dari serangkaian data) dengan satu atau lebih kesimpulan ( conclusion ) yang terdapat pada bagian THEN .
2.6. Analisa Metode Case Based Reasoning
Metode Case  Based  Reasoning adalah salah satu metode untuk membangun sistem pakar dengan pengambilan keputusan dari kasus yang baru dengan berdasarkan solusi dari kasus – kasus sebelumnya. Konsep dari metode Case Based Reasoning ditemukan dari ide untuk menggunakan pengalaman – pengalaman yang terdokumentasi untuk menyelesaikan masalah yang baru. Case-Based  Reasoning (CBR) terdiri dari atas empat langkah utama, yaitu:
1) Retrieve : yaitu mengambil kembali permasalahan yang sama. Pada langkah ini dilakukan proses pencarian atau kalkulasi dari kasus-kasus yang memiliki kesamaan.
2) Reuse : yaitu menggunakan kembali informasi dan pengetahuan dalam kasus tersebut untuk mengatasi masalah baru. Pada langkah ini dicari solusi dari kasus serupa pada kondisi sebelumnya untuk permasalahan baru.
3) Revise : yaitu meninjau kembali solusi yang diberikan. Pada langkah ini dicari solusi dari kasus serupa pada
kondisi sebelumnya untuk
permasalahan yang terjadi kemudian.
4) Retain : yaitu mendalami bagian dari pengalaman sebelumnya untuk digunakan dalam pemecahan masalah berikutnya.
Similarity (Problem, case) = s1*w1+s2*w2+…sn*wn w2 + w2 +…+wn
Keterangan :
s = similarity (nilai kemiripan [1][0])
w =weight (bobot yang diberikan
Tabel 4. Nilai Bobot No  Kd_gejala  Nama gejala Nilai bobot Nilai kemiripan 1 G01 Daun tua menguning 3 1 2 G02 Batang mengering 3 1 3 G03 Daun menjadi sempit 3 0 4 G04 Pendek dan coklat 5 1 5 G05 Daun berwarna hijau tua 5 1 6 G06 Daun terluar terlihat layu dan mengering 1 0 7 G07 Pangkal daun akan ditemukan ulat 3 1 8 G08 Daun yang masih muda menguning 3 1 9 G09 Pucuk batang menjadi kering 5 1 10 G010 Berwarna kuning dan mudah dicabut 1 0 11 G011 Daun bercak kelabu atau keputih-putihan 1 1 12 G012 Busuknya ujung tangkai malai 3 0 13 G013
Gabah terdapat bercak kecil bulat 3 1 14 G014 Malai menjadi mengkerut 3 1 15 G015 Butir tidak terisi penuh 5 0 16 G016
Pelepah daun terdapat bercak abu-abu kehijauan didekat permukaan air 5 1
17 G017
Berbentuk elib dan oval yang memanjang dan menyatu 1 0
18 G018
Pusat bercak menjadi putih keabu-abuan dengan tepi berwarna coklat 1 1

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Dialog User Dengan Sistem Pakar
Merupakan dialog antara user dengan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit tanaman padi.
SP : ”Apakah daun tua menguning [0-1]”?
User :” Ya “ SP : ”Apakah Padi kering Botong [0-1]”? User :” Ya “ SP : ”Apakah daun menjadi sempit [0-1] “?
User :” Tidak “ SP : ”Apakah daun pendek dan coklat [0-1] “?
User :” Ya “ SP : ”Apakah daun berwarna hijau tua [0-1]”? User :” Ya “
Similarity (x, )=(1.3)+(1.3)+(0.3)+(1.5)+(1.5)
3+3+3+5+5 Similarity (x, )=(1.3)+(1.3)+(0.3)+(1.5)+(1.5) 3+3+3+5+5 = 16 19
= 0.84
IF  (pelepah  daun  terdapat  bercak  abu-abu kehijauan didekat permukaan air)(G016) IF  (berbentuk  elib  dan  oval  yang memanjang dan menyatu) (G017) IF(pusat  bercak  menjadi  putih  keabu- abuan dan tepi berwarna coklat) (G018) THEN (Hawar Pelepah)
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 50 – 57
Dijadikan % = 0.84*100 = 84%
Jadi penyakit tanaman padi yang dimiliki oleh user adalah Wereng Coklat dengan CBR = 0.84
SP : ”Apakah daun terluar terlihat layu dan mengering [0-1]”?
User :” Tidak “ SP : ”Apakah pangkal daun akan ditemukan [0-1] “? User :” Ya “ SP  : ”Apakah daun yang masih muda menguning [0- 1] “? User :” Ya “ SP : ”Apakah pucuk batang menjadi kering [0-1]“? User :” Ya “ SP : ”Apakah berwarna kuning dan mudah dicabut [0- 1] “? User :” Tidak “
Similarity (x, )=(0.1)+(1.3)+(1.3)+(1.5)+(0.1) 1+3+3+5+1 = 11 13 = 0.85
Dijadikan % = 0.85*100 = 85%
Jadi penyakit tanaman padi yang dimiliki oleh user adalah Hama Penggerak Batang dengan CBR = 0.85
SP  : ”Apakah daun bercak kelabu atau keputih- putihan [0-1]”? User :” Ya “ SP : ”Apakah busuknya ujung tangkai malai [0-1] “? User :” Tidak “ SP  : ”Apakah gabah terdapat bercak kecil bulat [0-1] “? User :” Ya “ SP : ”Apakah malai menjadi mengkerut [0-1] “?
User :” Ya “ SP : ”Apakah butir tidak terisi penuh [0-1] “?
User :” Tidak “
Similarity (x, )= (1.1)+(0.3)+(1.3)+(1.3)+(0.5) 1+3+3+3+5 = 7 15 = 0. 46
Dijadikan % = 0.84*100 = 46%
Jadi penyakit tanaman padi yang dimiliki oleh user adalah Blas dengan CBR = 0.46
SP  : ”Apakah pelepah daun terdapat bercak abu-abu kehijauan didekat permukaan air [0-1]”? User :” Ya “ SP  : ”Apakah berbentuk elib dan oval yang memanjang dan menyatu [0-1] “?
User :” Tidak “ SP  : ”Apakah pusat bercak menjadi putih keabu- abuan dengan tepi berwarna coklat[0-1]”? User : “Ya”
Similarity (x, )= (1.5)+(0.1)+(1.1)
5+1+1
= 6 7
= 0.85
Dijadikan % = 0.85*100 = 85%
Jadi penyakit tanaman padi yang dimiliki oleh user adalah Hawar Pelepah dengan CBR = 0.85
3.2 Pengujian Interface
Gambar 2. Halaman Home
Halaman home merupakan tampilan halaman utama sistem pakar pendiagnosa penyakit tanaman padi. Sedangkan bagi user agar bisa menggunakan sistem pakar ini maka user harus melakukan registrasi terlebih dahulu.
Gambar 3. Form Registrasi
Agar user bisa melakukan konsultasi dengan sistem, user terlebih dahulu harus mendaftarkan dirinya agar bisa login ke dalam sistem. Untuk mendaftar user bisa langsung masuk dari halaman registrasi yang ada di home.
Gambar 4. Form Login Khusus untuk form login, penulis sengaja menempatkan pada setiap halaman pada bagian kanan atas halaman, form login ada dihalaman home, jenis penyakit, registrasi, penulis merancang seperti ini agar user tidak kesulitan dalam mencari form login.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 50 – 57
Setelah login berhasil maka user dapat melakukan konsultasi. User akan dihadapkan dengan berbagai pertanyaan yang ada kaitanya dengan gejala-gejala ganguan pencernaan pada anak. User dapat memilih gejala penyakit dan mencocokannya dengan apa yang sedang dirasakan oleh user.
Gambar 5. Tampilan Konsultasi Diagnosa Penyakit
Setelah semua pertanyaan yang cocok selesai di isi, selanjutnya dibawah table pertanyaan ada batton untuk menampilkan hasil diagnosa dari pertanyaan yang telah diisi oleh user tentang keluhan apa yang dialaminya. Setelah itu baru didapat hasil dari konsultasinya. Gambar 6. Hasil Konsultasi
Penentuan untuk penyakit tanaman padi yang sesuai dengan jawaban dari pertanyaan yang telah ada di ruang konsultasi sebelumnya.
Gambar 7. Halaman Input Gejala
Menu admin ada kelola gejala yang berisi data nama- nama gejala yang telah didapat dari pakar spesialis penyakit tanaman padi dalam admin juga dapat menambah gejala.
Gambar 8. Halaman List Data Penyakit Bagi Admin
Menu admin ada kelola penyakit yang berisi data nama-nama penyakit yang telah didapat dari pakar spesialis penyakit dalam admin juga dapat menambah penyakit.

## 4. Kesimpulan
Dari serangkaian proses penelitian yang dilakukan penulis dalam topik penelitian ini, maka penulis dapat menarik kesimpulan bahwa dengan adanya Sistem ini dirancang untuk membantu petani mendiagnosis dan menangani penyakit pada tanaman padi dengan lebih efisien. Metode CBR memecahkan masalah baru berdasarkan solusi dari kasus sebelumnya melalui empat langkah utama: retrieve, reuse, revise, dan retain. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan pakar dan studi literatur, kemudian dianalisis menggunakan CBR. Proses perancangan melibatkan penggunaan pemprograman PHP, sedangkan
pengujian sistem memastikan kesesuaian dengan perancangan.
Sistem ini memungkinkan pengguna berinteraksi melalui dialog diagnostik untuk mengidentifikasi penyakit berdasarkan gejala yang diinput. Penyakit yang dapat didiagnosis meliputi Wereng Coklat, Hama Penggerak Batang, Blas, dan Hawar Pelepah. Proses indexing dan perhitungan similarity menggunakan
Cosine Coefficient membantu menemukan solusi dari kasus sebelumnya. Jika nilai similarity mencapai atau melebihi 0.8, solusi lama digunakan; jika tidak, kasus baru dievaluasi oleh pakar. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 50 – 57
produktivitas dan mengurangi kerugian akibat penyakit pada tanaman padi.
Dengan adanya aplikasi sistem pakar ini diharapkan dapat dimengerti dengan mudah oleh masyarakat. Aplikasi ini juga dapat memberi informasi dan pemahaman bagi petani tanaman padi ketika ingin memulai bertani tanaman padi terhadap penyakit tanaman padi sehingga dapat mengatasinya lebih awal. Serta dengangan perancangan aplikasi penangganan penyakit pada tanaman padi mampu mendapatkan hasil panen yang berlimpah.

## SUMBER RUJUKAN
Referensi
[1] V. Susanti, S. Dwi Nurcahyanti, and D. R. Masnilah, “Perkembangan Penyakit dan Pertumbuhan Lima Varietas Padi (Oryza sativa L.) dengan Sistem Tanam Blok The Development of a Disease and Growth Five Varieties of Rice (Oryza sativa L. ) with a System of Planting Block,” J. Agrotek. Trop , vol. 7, no. 1, pp. 8–19, 2018.
[2] E. Yulia, F. Widiantini, and W. Kurniawan, “Pengendalian Penyakit Tanaman Padi Dan sayuran Dengan Ekstrak Binahong di Desa Pasirbiru, Kecamatan Rancakalong, Kabupaten Sumedang,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 2, no. 7, pp. 1–7, 2018.
[3] A. Walascha, A. Febriana, D. Saputri, D. Sri Nur Haryanti, R. Tsania, and Y. Sanjaya, “Review Artikel: Inventarisasi Jenis Penyakit yang Menyerang Daun Tanaman Padi (Oryza sativa
L.),” Pros. Semin. Nas. Biol. , vol. 1, no. 2, pp. 471–478, 2022.
[4] R. Gunawan and Imelda, “Penerapan Case Base Reasoning untuk Identifikasi Hama dan Penyakit Padi Studi Kasus Kabupaten Purbalingga,” Pros. Semin. Mhs. Fak. Teknol. Inf. , vol. 2, no. September, pp. 1058–1066, 2023.
[5] Melladia, T. Informatika, U. Nahdlatul, U. Sumatera, F. Chaining, and Z. Plastik, “Aplikasi Sistem Pakar Mendeteksi Zat Berbahaya Pada Plastik Menggunakan Metode Backward Chaining,” pp. 19–28.
[6] E. R. Ritonga and M. D. Irawan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 39–47, 2017, [Online]. Available: https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/71 79.
[7] Melladia and A. Siska, “Aplikasi Sistem Pakar Mendeteksi Zat
Berbahaya Pada Plastik Menggunakan Metode Backward Chaining,” JUPITER  (Jurnal  Penelit.  Ilmu  dan  Teknol. Komputer) , vol. 13, no. 1, pp. 19–28, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/3244. [8] M. Minarni and I. Warman, “Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Case-Based
Reasoning,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 28–32, 2017.
[9] A. Adib, D. Asmarajati, H. Sibyan, and N. Hasanah, “Implementasi Metode Case  Based  Reasoning (Cbr) Dengan Algoritma Nearest Neighbor Dalam Mendiagnosa Penyakit
Tanaman Jahe,” Device , vol. 10, no. 2, pp. 51–58, 2020, doi: 10.32699/device.v10i2.1565.
[10] A. Mubarak and A. Muis, “Case-Based Reasoning (Cbr)
Untuk Aplikasi Pemilihan Pestisida Hama Padi Berbasis Web,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) , vol. 3, no. 2, pp. 119–124, 2020, doi: 10.33387/jiko.v3i2.1938.
[11] S. Kasus and K. Bengkulu, “Analisis Perbandingan Metode Case Base Reasoning ( Cbr ) Dan Certainty Factor ( Cf ) Pada Sistem Pakar Diagnosis Hama Pengganggu Dan,” vol. 10, no. 2, pp. 129–141, 2022.
[12] M. Shaid and L. YS, “Sistem Pakar Pertumbuhan Balita Berbasis Web Dengan Metode Case Base Reasoning,” J. Teknol. Inf. Dan Komun. Sinar Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 37– 44, 2015, [Online]. Available: http://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TIKomSiN/article/vie w/191/170.
[13] F. O. S, J. Purwadi, and R. Delima, “Implementasi Case Based Reasoning Untuk Sistem Diagnosis Penyakit Anjing,” J.  Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 155–162, 2012, doi: 10.21460/inf.2011.72.101.
[14] T. P. Sihaloho, W. Tarigan, S. Siallagan, and F. Haris Simbolon, “Model Case Based Reasoning Dalam Mendiagnosa Penyakit Kelapa Sawit,” J.  Mnemon. , vol. 5,
no. 2, pp. 178–183, 2022, doi: 10.36040/mnemonic.v5i2.5248. [15] A. Islaha and W. Wiguna, “Sistem Pakar Identifikasi Kepribadian Siswa Menggunakan Metode Case-Based Reasoning Berbasis Website,” J. Infortech , vol. 3, no. 2, pp. 136–144, 2021, doi: 10.31294/infortech.v3i2.11719.
[16] T. R. Maulidia, T. Rismawan, and S. Bahri, “Membuat Sistem Pakar Jauh Lebih Besar Dari Pada Pembuatan Sistem Biasa . Pakar Digunakan Untuk Memecahkan Masalah Yang Memang Sulit Untuk Dipecahkan Dengan Pemrograman Biasa , Mengingat Biaya Yang Diperlukan Untuk,” Coding J. Komput. dan Apl. Untan , vol. 05, no. 03, 2017.
[17] P. Harahap, J. Hutahaean, and M. Dewi, “Penerapan Metode Case  Based  Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Akibat Virus Eksantema Berbasis Web,” Build. Informatics, Technol.  Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 856–866, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2092.
[18] R. E. TiaraEka Putri1, Desi Andreswari2 and 2Program 1, “IMPLEMENTASI METODE CBR ( CASE  BASED
REASONING ) DALAM PEMILIHAN PESTISIDA TERHADAP HAMA PADI SAWAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K- NEAREST NEIGHBOR (KNN) (Studi Kasus Kabupaten Seluma),” J. Penelit. Fis. dan Apl. , vol. 1, no. 1, p. 51, 2016, [Online]. Available: https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/article/view/95 5. [19] Minarni and I. Warman, “View of Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Case-Based Reasoning.pdf.” . [20] Yusmawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Case Based Reasoning (Cbr) Berbasis Website,” J. Real Ris. | , vol. 3, no. 2, p. 187, 2021, doi: 10.47647/jrr.
[21] R. Septiriana and N. Yuliarni, “Case-Based Reasoning Diagnosis Hama Pada Tanaman Kelapa Sawit Case-Based Reasoning Diagnosis of Pests in Oil Palm Plants,” vol. 12, no. 2, pp. 239–247, 2024.