## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2020

## Penerapan Metode Case Based Reasoning dan

## K-Nearest Neighbor untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet
Heni Sulistiani #1 , Imam Darwanto *2 , Imam Ahmad #3
# Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Teknokrat Indonesia Jl. ZA. Pagar Alam No. 9-11, Labuhan Ratu Bandar Lampung
1 henisulistiani@teknokrat.ac.id
3 imamahmad666@gmail.com
* Universitas Teknokrat Indonesia Jl. ZA. Pagar Alam No. 9-11, Labuhan Ratu Bandar Lampung
2 imamdarwanto76@gmail.com
Abstrak —  Petani  karet  di  wilayah  Kabupaten  Tulang Bawang  sering  menemukan  masalah  seperti  penyakit  dan hama  tanaman  karet  yang  dapat  mengakibatkan  kematian pada  tanaman  karet,  antara  lain  penyakit  pada  bidang sadap,  dan  hama  penggangu  seperti  rayap  dan  kutu tanaman.  Penyakit  tersebut  dapat  dideteksi  melalui  gejala- gejala  yang  ditimbulkan.  Akan  tetapi  untuk  mengetahui jenis  penyakit  yang  menyerang  tanaman  karet  diperlukan seorang  pakar  pertanian  dan  perkebunan.  Namun,  saat  ini petani di Tulang Bawang masih memliki kekurangan dalam hal  pengetahuan  untuk  pencegehan  dan  penanganan penyakit tanaman karet. Untuk itu, diperlukan suatu sistem yang  berisikan  pengetahuan  tertentu  dalam  hal  kepakaran melalui  pendekatan  kemampuan  manusia    di  salah    satu bidang. Salah satunya adalah sistem pakar. Berbagai metode telah diterapkan untuk membangun sistem pakar, diantaranya  adalah  Metode Case  Base  Reasoning dan K- Nearest  Neighbor. Metode  ini  digunakan  untuk  mencari solusi  dari  permasalahan  berdasarkan  pengalaman  kasus masa  lalu  dan  pendekatan  untuk  mencari  kasus  dengan menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru  dengan  kasus lama.  Hasil  pengujian  keakuratan  kesesuaian  antara  data testing  yang  diperoleh  dari  pakar  dengan  hasil  pengolahan sistem adalah sebesar 80%.
Kata kunci — CBR, KNN , Karet, Sistem Pakar, Penyakit

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman  karet  merupakan  salah  satu  komoditas pertanian  penting  untuk  perkebunan  Indonesia  dan lingkup internasional. Di Indonesia karet merupakan salah satu  penghasil  devisa  yang  besar  karena  mampu memberikan kontribusi sebagai komoditi ekspor. Pendapatan  devisa  dari  komoditi  ini  pada  tahun  2014 produksi  karet  alam  Indonesia  sebesar  2,6  juta  ton memberikan  kontribusi  devisa  senilai  US$  4,7  juta  [1]. Namun dalam pengelolaan karet, petani sering
menemukan  masalah  seperti  penyakit  dan  hama  pada tanaman  karet  yang  dapat  mengakibatkan  kematian  pada tanaman  karet.  Berdasarkan  wawancara  yang  dilakukan kepada  petani  karet  yang  ada  di  wilayah  Kabupaten Tulang  Bawang  bahwa  sering  ditemukan  penyakit  dan hama  berupa  penyakit  pada  akar,  penyakit  pada  bidang sadap,  dan  hama  penggangu  seperti  rayap  dan  kutu tanaman.
Adanya  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  karet  dapat menyebabkan  kerusakan  dan  kerugian  dalam  hal  biaya untuk  penanggulangannya.  Upaya-upaya  pencegahan  dan pengamatan  secara  dini  perlu  dilakukan  secara  terus menerus. Namun, petani karet masih memiliki pengetahuan  yang  kurang  untuk  proses  penanganan penyakit  dan  hama  karet  tersebut.  Seiring  dengan perkembangan  teknologi  di  berbagai  bidang  menjadikan para  pengembang  teknologi  mampu  membuat  aplikasi yang  lebih  memudahkan  masyarakat  dalam  memperoleh informasi [2].
Maka  sebab  itu,  perlu  dikembangkan  sebuah  sistem atau  aplikasi  yang  memiliki  kemampuan  seperti  seorang pakar  dalam  mendeteksi  gejala  penyakit  dan  hama  pada tanaman karet. Sistem tersebut dapat berupa sistem pakar. Sistem pakar  merupakan sebuah sistem  yang  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  menggabungkan dasar  pengetahuan  ( knowledge  based )  dengan  sistem inferensi untuk menggantikan fungsi seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah [3]. Sistem pakar juga dapat diartikan  sebagai  kumpulan  fakta-fakta  yang  telah dikumpulkan  guna  menunjukkan  gejala  penyakit  tertentu dan  dapat  memberikan  penjelasan  berdasarkan  konsultasi dengan pakar yang pernah dilakukan [4].
Dalam  pengembangan  sistem  pakar,  banyak  metode yang  sudah  digunakan  oleh  para  peneliti.  Seperti  metode certainty  factor yang  menyatakan  kepercayaan  dalam
sebuah  kejadian  baik  itu  fakta  atau  hipotesis  berdasarkan bukti  atau  penilaian  pakar  dan  metode certainty  factor bukanlah  probabilitas  [5].  Metode  lainnya  yaitu case based reasoning (CBR) yang bertujuan untuk menyelesaikan suatu kasus baru dengan cara mengadaptasi  solusi-solusi  yang  terdapat  pada  kasus- kasus sebelumnya  yang  mirip dengan kasus  baru  tersebut [6].  Dalam  CBR  terdapat  beberapa  proses  yaitu retrieve, reuse,  revise dan retain [7].  Dan  masih  banyak  lagi metode  yang  dapat  digunakan  untuk  sistem  pakar  seperti forward  chaining [8][9][10], backward  chaining [10], dempster  shafer [11].  Dengan  adanya  penerapan  metode dalam  sistem  pakar  diharapkan  dapat  membantu  para petani untuk mendeteksi penyakit dan hama pada tanaman karet berdasarkan gejala-gejalanya.
Berdasarkan  dari  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan, rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  yaitu  bagaimana mengimplementasikan  metode  CBR  dan  KNN  dalam perangkat  lunak  berbasis website untuk  mendeteksi penyakit  dan  hama  tanaman  karet.  Sedangkan  batasan masalah  yaitu  sistem  diagnosa  penyakit  dan  hama  yang dibangun  hanya  dapat  menentukan  penyakit  dan  hama pada tanaman karet. Tujuan penelitian yaitu mengimplementasikan  metode  CBR  dan  KNN  dalam perangkat  lunak  berbasis website untuk  mendeteksi penyakit  dan  hama  pada  tanaman  karet  dan  manfaat  dari penelitian  ini  yaitu  memberikan  kemudahan  bagi  petani karet  untuk melakukan  diagnosa penyakit dan  hama pada tanaman karet serta cara penanganannya.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Penelitian Terdahulu
Penelitian  mengenai  sistem  pakar  untuk  mendeteksi penyakit tanaman karet pernah dikembangkan sebelumnya oleh  para  peneliti  terdahulu,  antara  lain  mendeteksi penyakit  pada  tanaman  karet  dengan  menggunakan metode  certainty  factor  [5].  Penelitian  ini  menekankan pada  dua  aspek  utama  yaitu  gejala-gejala  dan  jenis penyakit  tanaman  karet.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  penerapan  metode certainty  factor pada  penelitian ini,  memiliki  akurasi  sebesar  100%  dari  hasil  diagnosa sistem  pakar.  Penelitian  lainnya  yaitu  menggunakan metode Dempster-Shafer untuk  mendeteksi  penyakit tanaman karet [12]. Dengan adanya sistem pakar ini dapat membantu  atau  mempermudah  pekerjaan  para  pakar kerena  memindahkan  pengetahuan  para  pakar  ke  aplikasi yang disertai dengan pengendalian penyakit.
Dalam  penelitian  ini  juga  melakukan  perbandingan metode Case  Based  Reasoning dan K-Nearest  Neighbor . Yang  bertujuan  untuk mencari  solusi  dari  permasalahan deteksi  penyakit  tanaman  karet  berdasarkan  pengalaman kasus masa lalu dan pendekatan untuk mencari kasus.

## B. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran dalam  memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu [13].
Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  diterapkan  untuk pengembangan sistem pakar, salah satunya adalah metode case based reasoning . 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 dengan  menggunakan  pengalaman-pengalaman  yang terdokumentasi  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  baru [14].  Secara  keseluruhan  model  CBR Cycle dapat digambarkan dengan proses pada Gambar 1.
Gambar. 1 CBR c ycle
Dari  gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  dalam  CBR cycle terdapat  4  proses  yang  dilakukan,  antara  lain Retrieve, Reuse, Revise dan Retain.
Retrieve merupakan  proses  untuk  mendapatkan kembali  kasus  terdahulu  yang  serupa  dengan  kasus  yang sedang  dihadapi  [15]. Reuse merupakan  proses  untuk menggunakan  kembali  informasi  dan  pengetahuan  dalam kasus  terdahulu  untuk  menyelesaikan  masalah  yang dihadapi. Revise merupakan  proses  memperbaiki  solusi yang  telah  ada  sebelumnya. Retain merupakan  proses penyimpanan  kasus  baru  dan  solusinya  untuk  digunakan dalam  menyelesaikan  kasus  berikutnya.  Keempat  proses di atas akan terus dilakukan ketika menghadapi kasus baru.

## C. Algoritma Nearest Neighbor
Algoritma  nearest  neighbor adalah  pendekatan  untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru  dengan  kasus  lama,  yaitu  berdasarkan  pada pencocokan bobot  dari sejumlah  fitur-fitur yang ada  [16]. Adapun  rumus  untuk  melakukan  perhitungan  kedekatan antara dua kasus adalah sebagai berikut :
Kesamaan ( Similarity ) ( T,S ) = (1)
Keterangan  : T (kasus  baru), S (kasus  yang  ada  dalam penyimpanan), N (jumlah  atribut  dalam  setiap  kasus), I (atribut individu antara 1 s.d. n), f (fungsi similarity untuk fitur I dalam  kasus T dan  kasus S ), w (bobot  yang diberikan pada atribut ke- i ).

## D. Penyakit dan Hama Tanaman Karet
Penyakit  dan  Hama  tanaman  yang  dapat  di  diagnosa dalam  sistem  pakar  ini  sebanyak  7  kasus  yaitu,  penyakit jamur  akar  putih,  penyakit  jamur  akar  merah,  penyakit bidang sadap kanker garis, penyakit bidang sadap mouldy rot , penyakit bidang sadap brown blast (kering alur sadap), hama rayap, dan hama kutu [17].
III. Metodologi

## A. Kerangka Pemikiran
Kerangka  berpikir  ini  merupakan  suatu  argumentasi kita  dalam  merumuskan  hipotesis.  Dalam  merumuskan suatu hipotesis, argumentasi kerangka berpikir menggunakan logika deduktif dengan memakai pengetahuan  ilmiah  sebagai  premis  dasarnya.  Dapat dilihat pada gambar 2.
Data Penentuan
Data Solusi Sistem Penentuan CBR KNN Penyimpanan Kasus Baru Hasil Diagnosa Dan Solusi

## Gambar. 2 Kerangka pemikiran
Data  solusi  yang  di  maksud  adalah  data  solusi  yang berikan  oleh  ahli  dalam  penyakit  dan  hama  pada  pohon karet.  Sistem  penentuan  pendekatan  merupakan  tahapan untuk  menentukan  penyakit  tanaman  karet  dengan menggunakan  metode case  based  reasoning (CBR)  dan metode Algoritma  k-nearest  neighbor (KNN).  Hasil diagnosa  berupa  hasil  penyakit  dan  hama  yang  diderita oleh  tanaman  karet.  Penyimpanan  kasus  baru  proses  ini dilakukan  apabila  ada  gejala  atau  penentuan  baru  yang belum terinputkan atau belum ada pada sistem  yang telah berjalan.
Langkah-langkah  Penerapan  Metode  CBR  dan  KNN dalam  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosa  Penyakit  dan  Hama Pada Tanaman  Karet  yang dilakukan dalam penelitian  ini antara lain:
1) Communication :  Analisis  permasalahan  sistem merupakan  langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam analisis sistem. Masalah dapat didefinisikan sebagai suatu Gejala  yang  diinginkan  untuk  dipecahkan.  Hasil pengumpulan  data  dari  seorang  pakar,  diperoleh  data tentang gejala dan bobot yang sering menyerang tanaman karet yang dapat dilihat pada tabel 1.
TABEL I D AFTAR G EJALA P ENYAKIT DAN H AMA Daftar Gejala Penyakit dan Hama Tanaman Karet No Gejala Bobot 1 Daunya menguning 6,25 2 Akar membusuk 6,25 3 Pangkal batang permukaanya ditumbuhi meselium jamur berwarna putih 6,25 4 Terbentuk badan buah berwarna orange di pangkal batang 6,25 5 Daunya kusam menguning 2,5 6 Akar yang terserang ditumbuhi jamur berwarna merah dengan ujung berwarna putih 2,5 7 Hifa jamur menempel kuat dan mengikat butiran-butiran tanah 2,5 8 Badan buah jamur berwarna merah coklat keras dan keriput 2,5 9 Permukaan bidang sadap berbercak cekung dan berwarna putih 5 10 Permukaan bidang sadap menjadi luka berkayu 5 11 Permukaan kulit pulihan dekat irisan sadap bercak-bercak mengendap 3,33 12 Permukaan jalur sadap baru akan ditumbuhi kapang seperti beledu ke abu-abuan 3,33 13 Kulit pulihan tidak terbentuk sempurna 3,33 14 Tanaman yang disadap tidak mengeluarkan lateks (getah) 5 15 Kulit tanaman tidak mengeluarkan getah berwarna coklat 5 16 Luasan kulit yang menderita KAS tergantung dari beratnya serangan KAS 5 17 Menggerogoti bibit yang baru saja ditanam dilahan 6,67 18 Menggerek batang dari ujung daun sampai ke akar 6,67 19 Memakan akar pohon 6,67 20 Menusuk pucuk batang dan daun muda 3,33 21 Ranting lemah dan daun berguguran 3,33 22 Terdapat jelaga hitam dipermukaan daun 3,34 2) Planning :  Dalam  tahap  ini,  pengumpulan kebutuhan  dilakukan  melalui  4  tahapan  guna  menunjang pengembangan sistem deteksi penyakit dan hama tanaman karet.  Sub  tahap  tersebut  antara  lain,  objek  penelitian, observasi,  wawancara,  penyusunan  kebutuhan sofware dan hardware .
3) Modeling :  Dalam  tahap  ini  terdapat  3  tahap proses  yaitu rule  base dari  7  kasus,  sampel  perhitungan menggunakan  Algoritma Nearest  Neighbor (KNN),  dan merancang  desain  sistem  menggunakan Use  Case Diagram , Activity  Diagram ,  dan Class  Diagram yang bertujuan untuk  mempermudah proses pembuatan sistem. Rule base yang dirancang dalam penelitian ini terdiri dari 7 rule tentang  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  karet. Berikut penjelasan mengenai masing-masing rule base :

## Rule base kasus 1
IF Daunya menguning AND Akar membusuk AND Pangkal batang permukaanya ditumbuhi meselium jamur berwarna putih AND Terbentuk badan buah berwarna orange di pangkal batang

## THEN  Penyakit Jamur Akar Putih

## Rule base kasus 2
IF Daunya kusam menguning AND Akar yang terserang ditumbuhi jamur berwarna merah dengan ujung berwarna putih
AND Hifa jamur menempel kuat dan mengikat butiran- butiran tanah
AND Badan buah jamur berwarna merah coklat keras dan keriput THEN  Penyakit Jamur Akar Merah Rule base kasus 3 IF Permukaan bidang sadap berbercak cekung dan berwarna putih AND Permukaan bidang sadap menjadi luka berkayu THEN  Penyakit Bidang Sadap Kanker Garis

## Rule base kasus 4
IF
Permukaan kulit pulihan dekat irisan sadap bercak-bercak mengendap
AND Permukaan jalur sadap baru akan ditumbuhi kapang seperti beledu ke abu-abuan
AND Kulit pulihan tidak terbentuk sempurna THEN  Penyakit Mouldy Rot Rule base kasus 5 IF Tanaman disadap tidak mengeluarkan lateks (getah) AND Kulit tanaman tidak mengeluarkan getah berwarna coklat AND Luasan kulit yang menderita KAS tergantung dari beratnya serangan KAS THEN  Penyakit Brown Blast (Kering alur sadap)

## Rule base kasus 6
IF Menggerogoti  bibit  yang  baru  saja  ditanam dilahan
AND Menggerek  batang  dari  ujung  daun  sampai  ke akar
AND Memakan akar pohon THEN  Terserang Hama Rayap

## Rule base kasus 7
IF Menusuk pucuk batang dan daun muda
AND Ranting lemah dan daun berguguran
AND Terdapat jelaga hitam dipermukaan daun
THEN  Terserang Hama Kutu
Selain membangun rule base, dalam penelitian ini juga melakukan  perhitungan  sampel  dengan  menggunakan algoritma  KNN  dengan  ketentuan  sebagai  berikut. Misalkan ada kasus baru:
a. Badan buah  jamur berwarna  merah coklat keras dan keriput.
b. Daunya kusam menguning.
c. Daunya menguning.
d. Hifa  jamur  menempel  kuat  dan  mengikat  butiran- butiran tanah.
Perhitungan  untuk  menghitung  apakah  tanaman  karet tersebut  terkena  penyakit  Penyakit  Jamur  Akar  Putih adalah sebagai berikut, similarity (Kasus 1 Penyakit Jamur Akar Putih), (Kasus baru):
Similarity (T, S) = S1*W1 + S2*W2+ ... ...+ Sn*Wn
W1 + W2 +  ... ...+ Wn =  [(6,25*0)  +  (2,5*0)  +  (6,25*0)  +  (2,5*0)  +  (2,5*0)  + (6,25*10) + (2,5*0) + (3,33*0) + (5*0) + (5*0) + (6,67*0) + (3,33*0) + (5*0) + (5*0) + (3,33*0) + (3,33*0) + (5*0) + (6,25*0) + (3,33*0) + (3,34*0) + (6,67*0) + (6,67*0)] / 6,25+ 2,5 + 6,25 + 6,25+ 2,5 + 2,5 + 2,5 + 3,5 + 5 + 5 + 6,67 + 3,33 + 5+ 5+ 5+3,33 + 3,33 + 6,25 + 3,33 + 3,34 + 6,67 + 6,67
= 62,5/100 = 0,625
Jadi  nilai similarity dari  kasus  baru  yang  di  inputkan dengan  kasus  lama  Penyakit  Jamur  Akar  Putih  adalah 0,625.  Perhitungan  mencari  nilai  kedekatan  antara  kasus baru  dengan  kasus  lama  dilakukan  hingga  sampai  7 tahapan  dari  semua  penyakit  dan  hama.  Dari  7  kasus dicari  nilai  rata-rata  yang  mendekati  antara  kasus  baru dengan  kasus  lama  tersebut.  Setelah  proses  mencari  nilai kedekatan selesai kemudian metode Case based reasoning mengambil  sebuah  keputusan  yaitu  mencocokan  gejala baru  yang  di  inputkan  dengan  gejala  kasus  lama  dari pengalaman  Pakar.  Setelah  itu,  untuk  mengembangkan sistem  pakar  perlu  dirancang  dalam  bentuk use  case diagram agar  memudahkan  dalam  pembuatan  aplikasi. Tampilan use case diagram dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Use case diagram sistem pakar diagnosa penyakit  dan hama tanaman karet
4) Construction : Pada tahapan ini terdapat rancangan  struktur database dan  perancangan  antarmuka untuk  desain  sistem  dan database yang  diterapkan  ke sebuah  sistem  untuk  diagnosa  penyakit  dan  hama  pada tanaman karet.
5) Deployment :  Pada  proses  pengujian  ini,  peneliti menggunakan Blackbox testing . Blackbox testing merupakan  penjelasan  sistem  secara  terstruktur  setelah sistem  tersebut  selesai.  Dengan  memerhatikan  kesalahan- kesalahan  yang  tidak  sesuai  dan  diperlukan  suatu perbaikan. Setelah sistem selesai sesuai dengan keinginan, maka sistem dapat diimplementasikan oleh user.

## IV. H ASIL
Pada  tahapan  ini,  disajikan  hasil  implementasi  sistem pakar untuk mendeteksi penyakit dan hama pada tanaman karet.  Tampilan  beranda  dari  sistem  pakar  dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar. 4 Tampilan halaman beranda
Proses  identifikasi  penyakit  pada  tanaman  karet  dapat dilakukan dengan memilih secara benar gejala-gejala yang dialami tanaman karet agar hasilnya sesuai dengan pakar. Tampilan  halaman  penentuan  penyakit  pada  tanaman karet dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar. 5 Tampilan halaman penentuan penyakit karet
Setelah  sistem  melakukan  perhitungan  berdasarkan kasus-kasus  lama  yang  telah user inputkan  sebelumnya maka  sistem  akan  menentukan  apa  penyakit  atau  hama yang  di  alami  tanaman  karet  sesuai  dengan  gejala  atau rule yang  sudah  di  berikan  oleh  pakar.  Tampilan  hasil diagnosa  penyakit  pada  tanaman  karet  dapat  dilihat  pada gambar 6.
Gambar. 6 Hasil diagnosa penyakit tanaman karet
Setelah  sistem berhasil  dikembangkan,  tahapan selanjutnya  yaitu  melakukan  pengujian  sistem.  Pengujian sistem  perlu  dilakukan  untuk  menemukan  kesalahan  atau kelemahan  yang  mungkin  masih  terjadi,  sehingga  perlu dilakukan  perbaikan  sistem.  Dalam  penelitian  ini, pengujian  perangkat  lunak  dilakukan  dengan  metode Black Box Testing , yang dapat dilihat pada tabel 2.
TABEL II P ENGUJIAN T AMPILAN D AFTAR U SER Skenario Hasil Pengamatan Kesimpulan Input nama dan alamat Hasil inputan Masuk ke pemilihan gejala Diterima[  ] Ditolak  [    ] Field nama dikosongkan Muncul pesan “Nama Belum Di isi” Tidak dapat masuk ke dalam menu pemilihan data gejala Diterima[  ] Ditolak  [    ]
Selain  melakukan  pengujian  terhadap  tampilan  sistem dengan menggunakan metode black box , dalam penelitian ini  juga  dilakukan  pengujian  dengan  membandingkan hasil  perhitungan  secara  manual  dan  hasil  perhitungan dengan  menggunakan  sistem.  Sebagai  contoh,  uji  coba perhitungan  manual  untuk  perhitungan  nilai Similarity dengan  algoritma  KNN.  Untuk  melakukan  perhitungan, misalkan  diketahui  kasus  baru  memiliki  gejala  sebagai berikut:
a. Daunya menguning
b. Akar membusuk
c. Pangkal  batang  permukaanya  ditumbuhi  meselium jamur    berwarna putih
d. Terbentuk  badan  buah  berwarna  orange  di  pangkal batang
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  sistem diperoleh bahwa dengan memilih gejala penyakit tanaman karet  sesuai  dengan  kasus  di  atas,  makapenyakit  atau hama  yang  menyerang  tanaman  karet  anda  adalah Penyakit  Jamur.  Sedangkan  jika  dilakukan  perhitungan secara  manual,  nilai similiarity dari kasus tersebut adalah sebagai berikut:
Diketahui nilai bobot dari masing-masing gejala adalah sebagai berikut:
a. Daunya menguning = 6,25
b. Akar membusuk = 6,25
c. Pangkal batang permukaanya ditumbuhi meselium jamur berwarna putih = 6,25
d. Terbentuk badan buah berwarna orange di pangkal batang = 6,25
(2)
Gejala  yang  telah  dipilih  yang  disebut  dengan  kasus baru  dengan  gejala  yang  dimiliki  oleh  salah  satu  data tanaman  karet  di  dalam knowledge  base (kasus  lama) sehingga perhitungannya adalah sebagai berikut :
Hitung persentase: 1 x 100% = 100%
(3)
Setelah  itu  akan  dilakukan  pengujian  dengan melakukan  uji  coba  pada  sejumlah  data  masukan. Pengujian  yang  dilakukan  diantaranya  adalah  pengujian satu  gejala  satu  jenis  penyakit,  satu  gejala  beberapa  jenis penyakit, beberapa gejala satu jenis penyakit dan beberapa gejala  dengan  beberapa  penyakit.  Selain  itu,  dilakukan juga  pengujian  keakuratan  atau  kesesuaian  dari  data testing  yang  diperoleh  dari  pakar  dengan  hasil  keluaran sistem  [4].  Dalam  pengujian  ini  dilakukan  percobaan sebanyak  20  kali  dengan  masukan  yang  sesuai  dengan data  testing.  Dari  percobaan  tersebut  diperoleh  informasi sebagai berikut:
a. Jumlah data masukan = 20
b. Jumlah hasil diagnosa yang sesuai dengan pakar  = 16 c. Jumlah hasil diagnosa salah = 4
Akurasi = jumlah data diagnosa sesuai x 100% (4) Jumlah data masukan Sehingga didapat perhitungan sebagai berikut: Akurasi = 16 x 100% (5)
20
= 80 %
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  maka  tingkat akurasi kesesuaian dari data testing  yang didapatkan oleh pakar dengan hasil keluaran sistem adalah sebesar 80%.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Aplikasi  yang  dibuat  dapat  menentukan  kerusakan pada  tanaman  karet  yang  di  sebabkan  oleh  penyakit dan  hama  dengan  menggunakan  metode  CBR  dan KNN.  Aplikasi  ini  di  peruntukan  untuk  para  petani karet  khususnya  yang  ada  di  wilayah  Tulang  Bawang agar  masyarakat  ataupun  petani  setempat  mengetahui apakah  tanaman  karet  yang  mereka  tanam  terserang
penyakit  dan  hama  atau tidak.  Selain  itu  aplikasi  juga dapat  memberikan  saran  penanganan  pertama  serta edukasi bagaimana cara menanggulanginya.
2. Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  tingkat  akurasi kesesuaian  dari  data  testing  yang  didapatkan  oleh pakar  dengan  hasil  keluaran  sistem  adalah  sebesar 80%.
Saran penelitian berikutnya :
1. Diperlukan  adanya  perbaikan  bobot  dari  setiap  gejala yang digunakan dalam pendeteksian penyakit tanaman karet.
2. Pengembangan sistem pakar berbasis mobile .
R EFERENSI
[1] Budiman, Budi  Daya  Karet  Unggul ,  Pustaka  Baru,  Yogyakarta, 2012.
[2] Z.  Zulfariana  &  Ernastuti, Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis yang  Memetakan  Empat  Bengkel  Motor  Resmi  di  Kota  Depok Berbasis Platform Android , Universitas Gunadarma, 2013.
[3] Daniel  &  G.  Virginia, Implementasi  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosis  Penyakit  dengan  Gejala  Deman  Menggunakan Metode Certainty Factor , Jurnal Informatika, Volume 6 Nomor 1, 2010.
[4] A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman  &  N.  Mahmuda, Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Diagnosa  Penyakit Saraf  Tulang  Belakang ,  Jurnal  Ilmiah  FIFO,  Volume  X/No. 2/November/2018.
[5] H.  Sulistiani  &  K.  Mulidi, Penerapan  Metode  Certainty  Factor Dalam  Mendeteksi  Penyakit  Tanaman  Karet ,  Jurnal  Pendidikan dan Teknologi Kejuruan, 2018.
[6] S.R.  Nasution,  N.A.  Hasibuan,  &  P.  Ramadhani, Sistem  Pakar Diagnosa  Anoreksia  Nervosa  Menerapkan  Metode  Case  Based Reasoning, Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer, Vol. 1 Nomor 1, 2017.
[7] Minarni  &  I.  Warman, Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit Tanaman  Padi  Menggunakan  Case-Based  Reasoning ,  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi), 2017.
[8] F.  N.  Salisah,  L.  Lidya,  &  S.  Defit,  , Sistem  Pakar  Penentuan Bakat  Anak  dengan  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining , urnal  Rekayasa  dan Manajemen  Sistem  Informasi,  Vol.  1,  No.  1, 2015.
[9] R. R. Fanny, N.A.  Hasibuan, & E.  Buulolo, Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor dengan Penelusuran Forward Chaining , Media Informatika BudiDarma, Vol. 1 No. 1, 2017.
[10] A. S. Honggowibowo, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi  Berbasis  Web  dengan  Forward  dan  Backward  Chaining , Telkomnika, Vol. 7 No. 3, 2009.
[11] A.  Sulistyohati  &  T.  Hidayat, Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Ginjal  dengan  Metode  Dempster  Shafer ,  Seminar Nasional Teknologi Informasi (SNATi), 2008.
[12] R.  Maulana,  J.  Fitriyadi  dan  R.  Fitriani, Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Tanaman  Karet Dengan  Metode  Dempster-Shafer. STMIK Banjarbaru. 2013 .
[13] S.  Hartati  dan  S.  Iswanti, Sistem  Pakar  dan  Pengembangannya . Yogyakarta: Graha Ilmu. 2008.
[14] S.  Muzid, Teknologi  penalaran  berbasis  kasus  (case  based reasoning)  untuk  Diagnosa  Penyakit  Kehamilan .  Yogyakarta, Universitas Islam Indonesia. 2008.
[15] A. Aamodt & E. Plaza, Case Based Reasoning: Foundation issues, methodological variation and System approach. 1994.
[16] Kusrini. Sistem  Pakar,  Teori  dan  Aplikasi. Yogyakarta:  Andi. 2006.
[17] Y.  I.  Nurhakim,  dan  A.  Hani, Perkebunan  Karet  Skala  Kecil Cepat  Panen  Secara  Otodidak .  Intra  Pustaka,  Depok.  2014.