## DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN PADI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR
Restanti Marlina Bianome 1 , Derwin R. Sina 2 dan Yelly Y. Nabuasa 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
1 Email: tanntybianome@gmail.com
2 Email: derwinilkom@gmail.com
3 Email: yelly.yosiana.n@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini membangun sistem Case Based Reasoning (CBR) untuk mendiagnosis hama dan penyakit pada tanaman  padi menggunakan  algoritma Naïve Bayes dan K-nearest neighbor .  CBR merupakan  salah  satu  metode pemecahan  masalah  dengan  pengambilan  keputusan  kasus  baru berdasarkan solusi dari kasus–kasus sebelumnya dengan cara menghitung tingkat kemiripan ( similarity ). Topik permasalahan yang dikaji terdiri dari 13 jenis hama dan 10 jenis penyakit tanaman padi. Tingkat kemiripan  dapat ditentukan  dengan  cara indexing dan nonindexing . Indexing merupakan  proses pengelompokkan  kasus  yang  ada berdasarkan  kelas  yang  telah  ditentukan,  sedangkan nonindexing merupakan proses tanpa pengelompokkan kasus. Berdasarkan pengujian menggunakan cross validation didapatkan nilai rata-rata akurasi 92,88% terhadap 153 data uji pada pengujian menggunakan indexing dan nilai rata-rata akurasi 89,63% terhadap 153 data uji pada pengujian menggunakan nonindexing . Kata kunci : case based reasoning , padi, hama dan penyakit, k-nearest neighbor , naïve Bayes , indexing, nonindexing

## ABSTRACT
This study builds systems Case Based Reasoning (CBR) to diagnose pests and diseases in rice plants using Naïve Bayes algorithm and K-nearest neighbor  . CBR is one method of solving the problem with new cases of decision making based on the solution of previous cases by calculating the degree of similarity (similarity), The case consists of 13 species and 10 types of disease pests of rice plants. The degree of similarity can be determined by indexing and nonindexing. Indexing is the process of grouping the cases by classes that have been determined, while nonindexing a process without grouping cases. Based on cross validation testing using average values obtained accuracy of 92.88% to 153 test data on testing using the indexing and the average value of 89.63% accuracy of the test data in the test 153 using nonindexing.
Keywords: case based reasoning, rice, pests and diseases, k-nearest neighbor, Naïve Bayes , indexing, nonindexing

## 1. PENDAHULUAN
Padi merupakan  bahan  baku  pangan  pokok  bagi rakyat Indonesia dan  setiap  faktor  yang mempengaruhi tingkat produksinya sangat penting diperhatikan, salah satunya faktor hama dan penyakit atau  organisme engganggu  tanaman  (OPT).  Terhadap  OPT,  perlindungan  tanaman  pangan  berperan dalam mengelola OPT agar tidak menimbulkan kerusakan dan  kerugian.
Terdapat beberapa masalah yang sering tejadi di lapangan yaitu minimnya pengetahuan yang dimiliki oleh petani. Sesuai dengan data dari Unit Pelaksana Teknis Daerah Proteksi Tanaman Pangan dan Hortikultura Dinas Pertanian dan Perkebunan Provinsi NTT tahun 2018, tenaga pengamat hama yang tersedia hanya berjumlah 4 orang. Hal ini berdampak pada penyebaran tenaga pengamat yang tersebar di Kabupaten Kupang tidak merata. Peranan pengamat hama sangat dibutuhkan karena serangan hama penyakit yang terjadi harus langsung ditangani oleh pakar (pengamat hama). Hal  ini mengakibatkan pengamat hama yang ada tidak dapat menjangkau semua petani di seluruh wilayah Kabupaten Kupang dengan maksimal dalam rentang waktu singkat.
Adapun dipilihnya algoritma n aïve Bayes dan k-nearest neighbor sebagai algoritma klasifikasi yang dibandingkan karena tingkat akurasi dari kedua algoritma ini relatif tinggi.

## 2. MATERI DAN METODE Data Penelitian
Data  yang  diperoleh  sebanyak  153  data  yang  terdiri  dari  10  jenis  hama  sesuai  tabel 1 ,  ada  13 jenis  penyakit  sesuai  tabel 2 dan  70  gejala  sesuai  tabel 3 .  Data  yang  diambil  pada  tahun  2016-2018. Dari 153 data yang digunakan 70% data merupakan data latih dan 30% data merupakan data uji.
Tabel 1. Jenis hama padi Hama Padi Kode Penggerek batang padi H1 Hama putih H2 Hama putih palsu H3 Wereng coklat H4 Walang sangit H5 Kepinding tanah H6 Lalat pucuk padi H7 Ganjur H8 Keong mas/siput H9 Anjing tanah H10 Tabel 2. Jenis penyakit padi Penyakit Padi Kode Blas P1 Hawar pelepah P2 Bercak daun coklat P3 Bercak daun bergaris P4 Kerdil hampa P5 Kerdil rumput P6 Bakanae P7 Bakteri daun jingga P8 Tungro P9 Lapuk daun P10 Bakteri daun bergaris P11 Kresek/hawar daun P12 Nematoda P13 Tabel 3. Gejala Gejala Kode Sebelum padi berbunga disebut sundep g1 Padi berbunga/malai disebut beluk g2 Telur diletakkan pada batang tanaman padi g3 Pucuk batang padi kering-mudah di cabut dan berwarna kuning g4 Bulir padi hampa g5 Daun berwarna putih kering g6 Tinggal tulang daun g7 Pucuk daun terlihat berbekas potong g8 Terdapat ulat pada gulungan daun sampai jadi pupa g9 terdapat pada lipatan daun g10 menyerang daun bendera, sehingga hanya tinggal tulang daun g11 terdapat spot-spot pada tanaman padi g12 menghisap cairan sel tanaman sehingga tanaman kering dan menimbulkan efek seperti terbakar g13 siklus hidup sekitar 25 hari g14 menghisap bulir padi yang sedang masak susu g15 malai yang dihisap menjadi hampa g16
Gejala Kode hilangnya cairan menjadi hampa dan berwarna cokelat kehitamanan g17 menghisap cairan pelepah dan batang yang menyebabkan warna cokelat disekitar bagian yang dihisap g18 tanaman tumbuh terhambat, berwarna kekuning-kuningan dan akhirnya mati membusuk g19 telur diletakkan satu persatu pada permukaan atas atau bawah daun g20 larva tinggal dipucuk daun yang belum terbuka g21 larva serangga ganjur memakan tanaman padi pada titik tumbuh yang menyebabkan daun tumbuh berbentuk gulungan seperti daun bawang g22 tunas padi yang tumbuh berbentuk pentil g23 anakan yang terserang ganjur tidak dapat membentuk malai g24 menyerang memakan daun, batang dan akar tanaman padi yang masih muda g25 tanaman padi menjadi terpotong dan putus g26 tanaman menjadi layu dan akhirnya mati g27 lebih menyukai tanaman berakar serabut g28 aktif pada malam hari g29 tanaman yang terserang biasanya yang paling pinggir atau gundukan-gundukan tananaman ditengah sawah g30 Pada daun timbul bercak oval/ellips g31 Ujung-ujungnya meruncing mirip belah ketupat g32 Dapat menyerang buku tanaman, malai dan gabah g33 Stadia kritis tanaman terjadi mulai umur 1 bulan(padi gogo, anakan maksimum, bunting dan awal berbunga g34 Bercak berbentuk lonjong, berwarna kelabu berukuran mulai 10mm-3cm g35 Sklerotia yang berbentuk bulat berwarna putih sampai cokelat g36 Stadia kritis tanaman adalah mulai persemaian sampai menjelang panen g37 Bercak bewarna cokelat tua, berbentuk oval sampai bulat, berukuran sebesar biji wijen dengan titik tengah berwarna abu-abu atau putih g38 Dapat pula muncul pada malai, pelepah dan gabah g39 Stadia kritis tanaman terjadi mulai persemaian (dari gabah teinfeksi berat) sampai menjelang panen g40 Daun timbul bercak sempit dan berwarna cokelat g41 Bercak makin ketepi, warna daun makin pucat g42 Pada varietas rentan, bercak lebih besar dengan pucat bercak yang lebih kecil dan berwarna terang g43 Pada vase vegeratif tanaman yang terinfeksi menjadi kerdil g44 Pada vase generatif daun bendera terpuntir, robek-robek atau berombak g45 Anakan bercabang, pembungaan terhambat, pertumbuhan malai tidak sempurna dan hampa g46 Virus ditularkan oleh wereng cokelat g47 Tanaman kerdil, jumlah anakan banyak, tidak produktif dan sempit g48 Berwarna kekuning-kuningan dengan bercak-bercak cokelat g49 Kehilangan hasil makin tinggi bila tanaman terinfeksi pada umur kurang dari 60 hst g50 Bibit yang terinfeksi terkadang 2 kali lebih tinggi dari pada tananam normal g51 Daun tipis hijau kekuningan g52 Tanaman memanjang mati, gejalanya berupa tanaman kerdil dan membusuk pangkalnya atau bibit mati g53 Daun bendera yang hijau pucat berbeda jelas dibandingkan warna tanaman umumnya g54 Daun ditandai oleh timbulnya bercak berbentuk bulat atau bulat telur berwarna merah kekuningan atau merah cokelat kekuningan g55 Daun bergaris merah dan mengering g56 Masa pembungaan menjadi tidak serempak sehingga proses pematangan bulir menjadi tidak serempak g57 Pertumbuhan tanaman terhambat, kerdil dan jumlah anakan berkurang g58 Daun menguning sampai jingga dari mulai pucuk kearah pangkal g59
Gejala Kode Ada titik-titik sklerotium(bintik hitam) g60 Bercak bercincin g61 Bercak berbentuk jorong g62 Terdapat bercak pada daun g63 Munculnya bintik-bintik pada daun yang sempit dan gelap/gelap kuning hijau dan buram g64 Pucuk daun menguning kemudian menjalar melalui pingir daun hingga ke pangkal g65 Pada serangan berat, daun padi akan tampak mengering g66 Munculnya puru akar, luka pada akar, ujung akar rusak dan akar membusuk g67 Pertumbuhan tanaman terhambat karena tidak dapat menyerap unsur hara g68 Busuk akar/umbi g69 Percabangan akar yang berlebihan dan ujung akar yang mati g70

## Case Base Reasoning
Case-Based Reasoning adalah suatu pendekatan untuk menyelesaikan suatu permasalahan ( problem  solving )  berdasarkan  solusi  dari  permasalahan  sebelumnya. Penjelasan  singkat  siklus  CBR terlihat pada gambar 1 .

## Gambar 1. Siklus CBR
Case-Based Reasoning ada empat siklus yang meliputi 1. Retrieve
Mendapatkan/memperoleh kembali kasus yang paling menyerupai/relevan ( similar ) dengan kasus yang baru.
2. Reuse
Memodelkan/menggunakan kembali pengetahuan dan informasi kasus lama berdasarkan bobot kemiripan yang paling relevan ke dalam kasus yang baru.
3. Revise
Meninjau kembali solusi yang diusulkan kemudian mengetesnya pada kasus nyata (simulasi).
4. Retain
Mengintegrasikan/menyimpan kasus baru yang telah berhasil mendapatkan solusi agar dapat digunakan oleh kasus-kasus selanjutnya yang mirip dengan kasus tersebut.

## Metode
Pada  penelitian  ini  tahap indexing menggunakan  metode naïve Bayes dan k-nearest neighbor . Algoritma naïve  Bayes merupakan  sebuah  metode  klasifikasi  menggunakan  metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes.  Algoritma Naïve Bayes memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai teorema Bayes . Algoritma menggunakan teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut  independen  atau  tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan  oleh  nilai  pada  variabel  kelas. Metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi
parameter  yang  diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian.  Secara  umum  metode naïve  Bayes ditunjukkan dalam persamaan ( 1 ).
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻)𝑥𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) ................................................................................................................................ (1)
dimana: 𝑃(𝐸|𝐻) ∗ 𝑃(𝐻) =  𝑃(𝐻 ∩ 𝐸) sehingga 𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐻∩𝐸) 𝑃(𝐸) Keterangan: H = hipotesis H E = evidence E P(H|E) = Probabilitas hipotesis H terjadi jika evidence E terjadi P(E|H) = Probabilitas munculnya evidence E, jika hipotesis H terjadi P(H) = Probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun P(E)= Probabilitas evidence E tanpa memandang hipotesis apapun K-Nearest Neighbor Algoritma K-nearest neighbor merupakan pendekatan untuk mencari kasus dengan kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada kecocokan bobot sejumlah fitur yang ada Metode ini mencari jarak terhadap tujuan dari data yang telah disimpan sebelumnya. Setelah didapatkan jaraknya kemudian dicari jarak terdekat. Jarak terdekat tersebut yang digunakan untuk mencari identitas tujuan.
Rumus K-nearest neighbor yang digunakan untuk menghitung tingkat kemiripan  ( similarity ) antara kasus  baru  yang  dimasukan  dengan  kasus  yang  terdapat  dalam  basis  kasus  yaitu  dengan  menggunakan konsep similarity yang diperkenalkan oleh Amos Tversky 1977 yaitu dengan menggunakan persamaan 2 .
𝑆𝑀 𝑝𝑞 𝛼(𝑐𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛) 𝛼(𝑐𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛)+𝛽(𝑑𝑖𝑓𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡) ................................................................................................... (2)
di mana : SMpq = similarity measure dengan p adalah kasus baru dan q adalah kasus yang tersimpan di casebase. Common = jumlah atribut yang sama. Different = jumlah atribut yang beda.
Untuk suatu atribut yang mana pada kasus lama dan kasus baru memiliki nilai yang sama akan diberi nilai 1 sedangkan bila atribut kasus yang baru dan kasus yang lama tidak sama maka diberikan nilai 0.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini telah menghasilkan sebuah sistem pengujian hama dan penyakit pada tanaman padi yang sesuai dengan tujuan penelitian. Berdasarkan data yang diperoleh di UPTD Proteksi Tanaman Pangan dan Holtikultura Dinas Pertanian dan Perkebunan Provinsi NTT sebanyak 153 data kasus pada tahun 2016- 2018 terdapat 23 jenis hama dan penyakit tanaman padi. Penelitian ini dapat dibuktikan dengan hasil pengujian sistem yang telah dilakukan berdasarkan data yang diperoleh. Hasil  pengujian ini dilakukan dengan 2 cara yaitu cara indexing dan nonindexing , dimana setiap pengujian akan dilihat tingkat akurasi. Pada  pengujian  sistem terdapat  2  hasil  pengujian  yaitu  hasil  pengujian menggunakan indexing dan nonindexing .  Setiap  proses  pengujian  akan  divalidasi  dengan  membagi  data menjadi 2 kelompok yaitu data latih dan tes, data akan divalidasi menggunakan K-fold cross validation dimana data akan dibagi sebanyak K  partisi secara acak untuk mempercepat proses komputasi.    Pada proses validasi sistem pengujian hama/penyakit padi dipakai K  sebesar 10 partisi yang setiap partisi akan mendapatkan nilai akurasi. Nilai akurasi didapat dari jumlah data benar dalam partisi dibagi total data partisi. Hasil pengujian cross  validation  (Indexing) dapat  dilihat  pada  tabel 4 sedangkan  hasil  pengujian cross  validation (Nonindexing) dapat dilihat pada tabel 5 . Berdasarkan tabel 4 , diperoleh nilai rata-rata akurasi 92,88%, nilai didapat dari rata- rata pengujian menggunakan indexing . Jumlah data  uji dari setiap  fold  adalah 15 dan 16 data. Nilai akurasi pada setiap partisi  berkisar  80%  hingga  100%.  Sedangkan  pada  tabel 5 ,   diperoleh  nilai  rata-rata  akurasi  89,63%. Jumlah data uji dari setiap fold adalah 15 dan 16 data. Nilai akurasi pada setiap partisi berkisar 70% hingga 100%.
Sesuai  tabel 4 dan 5 terdapat  perbedaan  dimana  hasil  akurasi  lebih  baik  adalah  menggunakan indexing . Proses pengujian menggunakan indexing lebih singkat karena hanya mencari hasil yang sesuai dengan hasil index. Berbeda dengan pengujian indexing, hasil yang diperoleh dari pengujian nonindexing cenderung mendapatkan hasil yang berbeda, dimana terdapat banyak data yang tidak sesuai dengan data aktual. Hal  ini menunjukkan bahwa pengujian menggunakan indexing lebih akurat dibandingkan pengujisan nonindexing.
Tabel 4. Cross validation (indexing)
Fold Jumlah Data Uji Jumlah Data Latih Jumlah Data Benar Akurasi 1 16 137 15 93.75 % 2 16 137 15 93.75 % 3 16 137 13 81.25 % 4 15 138 14 93.33 % 5 15 138 14 93.33 % 6 15 138 15 100.00 % 7 15 138 13 86.67 % 8 15 138 15 100.00 % 9 15 138 13 86.67 % 10 15 138 15 100.00 %
Tabel 5. Cross validation (nonindexing) Fold Jumlah Data Uji Jumlah Data Latih Jumlah Data Benar Akurasi 1 16 137 13 81.25 % 2 16 137 14 87.50 % 3 16 137 14 87.50 % 4 15 138 11 73.33 % 5 15 138 12 80.00 % 6 15 138 15 100.00 % 7 15 138 14 93.33 % 8 15 138 15 100.00 % 9 15 138 14 93.33 % 10 15 138 15 100.00 %

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian pada sistem, pengujian dengan indexing menggunakan metode N aïve Bayes dan k-nearest neighbor menghasilkan nilai rata-rata akurasi 92,88% terhadap 153 data uji. Pada pengujian  dengan nonindexing menggunakan  metode k-nearest  neighbor menghasilkan  nilai  rata-rata akurasi 89,63% terhadap 153 data uji. Hasil pengujian dari indexing dan nonindexing dengan menggunakan 10- fold  cross  validation terhadap  153  data  uji  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  pada  pengujian indexing lebih  tinggi  dari  pengujian nonindexing dikarenakan  kasus  yang  diuji  terlebih  dahulu  dihitung peluang kelasnya sehingga perhitungan kemiripan hanya melihat pada kelas yang memiliki peluang lebih besar.
Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem ini yaitu:
1. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat memperhatikan atribut-atribut menjadi lebih spesifik dan sesuai dengan hama penyakit masing-masing.
2. Dalam  mengembangkan  sistem  ini,  metode naïve  Bayes bukan  satu-satunya  metode  yang digunakan untuk menghitung indexing hasil diagnosa hama dan penyakit tanaman padi salah satu yang bisa di jadikan pilihan adalah algoritma C4.5.
3. Peneliti selanjutnya bisa memanfaatkan sumber data yang banyak tentang kasus serangan hama dan penyakit tanaman padi ini dengan menggunakan metode-metode yang lain (misalkan metode K-means , cosine similarity ,) untuk mengasilkan penelitian-penelitian lain yang bermanfaat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Aamodt  and  E.Plaza,  Case-Based  Reasoning:  Foundational  Issues,  Methodological Variations,  System  Approaches, AICom  -  Artificial  Intelligence  Communications .  IOS  Press,
vol.7,no.1,pp. 39-59 , 1994
[2] A.Tversky, Features of Similarity, Journal of American Psychological Association , 1977
[3] Iskandar and Setiadi, Analisis B-Tree Indexed File, Bandung: Institut Teknologi Bandung, 2015
[4]
Kusrini and E.T.Luthfi, Algoritma Data Mining, Yogyakarta: Andi, 2009
[5] R.L.  Mantaras,  D.Mcsherry,D.Bridge,  B.Smyth,  S.Craw,  B.Falting,  M.L.Maher,M.T.  Cox,
K. Forbus,  M.Keane,  A.Aamodt,  and  I.Watson,  Retrieval,  Reuse,  Revision  Retention  In  Case Based  Reasoning,  The  Knowledge  Engineering  Review,  United  Kingdom  :  Cambridge University Press, 2006
[6] T.  R.  Patil  and  S.  S.  Sherekar  ,  Performance  Analysis  of  Naïve  Bayes   and  J48  Classification Algorithm  for Data Classification, International Journal of Computer Science and
Applications ,  vol.6, no.2, pp. 256 -261 , 2013