## MODEL CASE BASED REASONING DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT KELAPA SAWIT
Tulus Pramita Sihaloho 1 , Wanra Tarigan 2 , Sariadin Siallagan 3 , Fauzi Haris Simbolon 4 1,2 Sistem Informasi, Universitas Mandiri Bina Prestasi
3 Manajemen Informatika, Universitas Mandiri Bina Prestasi
4 Teknik Informatika, Universitas Mandiri Bina Prestasi sihalohotulus@gmail.com

## ABSTRAK
Tanaman  kelapa  sawit  mempunyai  peran  penting  bagi  pembangunan  perkebunan  nasional  di  Indonesia. Selain sumber perolehan devisa negara, juga sebagai pencipta lapangan kerja kerja yang  dapat mensejahterakan masyarakat. Pada umumnya penyakit yang menyerang tanaman kelapa sawit sangat sulit diberantas, penanganan penyakit kelapa sawit masih susah bagi orang awam untuk mendapatkan informasinya dan masih susah bertukar pikiran  dengan  pakar  pertanian  membuat  petani  atau  perusahan  perkebunan  kelapa  sawit  kesulitan  dalam menangani penyakit pada tanaman kelapa sawit mereka. Adapun beberapa jenis penyakit kelapa sawit yaitu But rot,  Spear  rot,  Upper  steam  rot,  Dry  basal  rot,  Blast  disease,  Antrachnose,  Patch  yellow,  Crown  disease dan Bunch  rot .  Dari  masalah  di  atas  untuk  itu  penulis  membuat  suatu  expert  system  mendiagnosa  penyakit  kelapa sawit  dengan  metode  Case  Base  Reasoning  (CBR)  yang  ditujukan  untuk  menolong  para  petani  dalam memberikan  informasi  dan  kesimpulan  dari  penyakit  yang  dialami  kelapa  sawit  tersebut.  Penelitian  yang diperbuat  dengan  mendiagnosa  gejala-gejala  yang  ada  pada  tanaman  kelapa  sawit  dan  jenis  penyakit  tanaman kelapa  sawit  tersebut,  dan  memberikan  solusi  penanganan  yang  benar  untuk  tanaman  kelapa  sawit.  CBR dikembangkan  dari  sistem  pembelajaran  berbasis  kesamaan  (similarity).  Berdasarkan  pengujian  dan  analisis sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tanaman  Kelapa  Sawit  mampu  mendiagnosis  dengan  perhitungan  kemiripan dengan metode CBR. Berdasarkan hasil perhitungan metode CBR kedekatan terhadap kasus lama sebesar 0,78.
Keyword : expert system, diagnosa penyakit, case based reasoning

## 1. PENDAHULUAN
Di  dunia,  Indonesia  adalah  salah  satu  negara yang menghasilkan kelapa sawit terbesar, dikarenakan  banyaknya  produk  yang  dihasilkan dan  manfaat  yang  begitu  besar  juga  dari  tanaman kelapa sawit ini sehingga banyak sekali para petani atau  perusahaan  kelapa  sawit  yang  baru  di Indonesia  baik  dari  dalam  maupun  luar  negeri. Untuk  mendapatkan  buah  kelapa  sawit  yang berkualitas  unggulan  pastinya  perlu  dilakukan proses  pemeliharaan  tanaman  yang  harapannya terjauhkan dari berbagai serangan penyakit. Serupa dengan  tanaman  lainnya  kelapa  sawit  juga mempunyai  penyakit  dan  hama  yang  bermacam- macam. Penyakit pada kelapa sawit dapat membuat tanaman  ini  menghasilan  buah  yang  kurang  bagus bahkan  terancam  mati  sehingga  perusahaan  – perusahan atau petani-petani mengalami kerugian.
Metode Case based reasoning (CBR) merupakan  salah  satu  metode  untuk  membangun sistem pengambilan keputusan dari kasus yang baru berdasarkan  solusi  dari  kasus–kasus  sebelumnya [1]. Dengan  adanya  expert  system  masalah kekurangan  para  ahli  dapat  terselesaikan,  dengan sistem  pakar  ini  user  dapat  berkonsultasi  dengan sistem seperti halnya berinteraksi dengan ahli [2]. Penelitian  ini  membangun suatu expert  system untuk  mendiagnosa penyakit tanaman kelapa  sawit dan  pengendaliannya  dengan  menerapkan  metode
CBR  berdasarkan  pada  gejala-gejala  yang  dapat diketahui tanpa menggunakan alat yang khusus.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Sebelumnya
Expert  system  diagnosa  penyakit  pada tanaman  telah  banyak  dilakukan.  Ada  beberapa penelitian yang saling mengait diantaranya:
Penelitian  Surianti  dan Nur mengatakan salah satu cara mengatasi masalah minimnya pengetahuan  mencegah  tanaman  yang  terserang penyakit  yaitu  dengan  memabngun  sistem  pakar. Proses penelusuran yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  dengan  menggunakan  metode ranut  maju  atau  forward  chaining  yang  bertujuan mempermudah para petani kelapa sawit mengetahui penyakit tanaman kelapa sawit [3]. Penelitian selanjutnya Rusmin Saragih, Denny Jean  Cross  Sihombing,  Elvika  Rahmi  mengatakan dengan  adanya  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat membantu  para  petani  mengetahui  gejala-gejala dari  penyakit  tanaman  kelapa  sawit  dan  dapat segera melakukan pencegahan tanpa harus menemui  seorang  pakar  ahli  tanaman  kelapa  sawit dan  dengan  perhitungan  metode  Dempster  Shafer ini  sistem  akan  menampilkan  keseluruhan  jenis penyakit yang memiliki nilai yang sama besar hasil perhitungannya [4].
Penelitian  berikutnya  Gitasswara,  Mola, Pandie  mengatakan  dengan  menggunakan  CBR bertujuan  untuk  menyelesaikan  masalah  baru
dengan  cara  mengadaptasi  pengendalian  yang terdapat  pada  kasus  sebelumnya,  dengan  cara menghitung tingkat kemiripan (similaritas) [5].

## 2.2. Expert System
Sistem  pakar  (expert  system)  merupakan sistem  yang  mengadopsi  pengetahuan  pakar  ke komputer,  dimana  komputer  dapat  memecahkan masalah  yang  biasanya  dilakukan  oleh  para  pakar. Pengetahuan  kepakaran  ditransfer  dari  ahli  ke sistem  komputer.  Pengetahuan  ini  selanjutnya disimpan  didalam  sistem  komputer  dan  user menjalankan  sistem untuk  menelusuri pengetahuan pakar  yang  diperlukan.  Sistem  pakar  menanyakan gejala-gejala  dan  dapat  membuat  inferensi  sampai pada kesimpulan yang spesifik. Kemudian layaknya konsultasi dengan pakar, sistem selanjutnya  memberi  nasihat kepada  pengguna  dan memberikan  penjelasan,  jika  perlu  logika  dibalik nasihat yang diberikan [6].
Menurut  Kusrini  Tujuan  utamanya  sistem pakar  bukan  untuk  menggantikan  peran  seorang pakar  atau  seorang  ahli,  tetapi  hanya  untuk membuat pengalaman dan pengetahuan pakar yang sangat  langka  dapat  diketehui  oleh  orang  awam. Expert  system  juga  memungkinkan  orang  lain dapat  meningkatkan  produktivitas  kepakarannya dan  memperbaiki  kualitas  keputusannya,  serta sederhananya  expert  system  dapat  menyelesaikan masalah  yang  sangat  rumit,  sekalipun  tidak  ada pakarnya [7].

## 2.3. Case Based Reasoning
Case  Based  Reasoning  merupakan  metode untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  menelusuri gejala-gejala  yang  mirip  yang  pernah  terjadi  di masa lampau selanjutnya menggunakan pengetahuan  tersebut  dalam  memecahkan  masalah yang  timbul  atau  dengan  kata  lain  memecahkan masalah  dengan  menghadapi  solusi-solusi  yang pernah digunakan di masa lalu [8].
Secara umum, metode ini memiliki 4 tahapan, yaitu [9]:
1. Retrieve Mencari  case-case  sebelumnya  pada  kasus memori yang paling sama dengan permasalahan kasus yang baru.
2. Reuse Menggunakan  kembali  kasus  terdahulu  sebagai acuan diagnosis yang ada pada kasus memori.
3. Revise Proses  ini  informasi  tentang  solusi  yang diberikan  akan  dikalkulasi,  dievaluasi  dan
diperbaiki kembali untuk meminimalisir kesalahan-kesalahan yang terjadi pada permasalahan baru.
4. Retain
Dengan  proses  ini  solusi  akan  diindeksikan, diintegrasikan,  dan  mengekstrak  solusi  yang baru dan selanjutnya disimpan dalam
Knowledge base untuk menyelesaikan permasalahan selanjutnya.
Alur CBR ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Case based reasoning [8]
Rumus untuk menghitung nilai bobot :
Similarity (problem,case)= 𝑠 1 ∗𝑤 1 +𝑠 2 ∗𝑤 2 +⋯.+𝑠 𝑛 ∗𝑤 𝑛 𝑤 1 +𝑤 2 +⋯+𝑤 𝑛 (1)
Keterangan = - Similariti  (nilai  kemiripan)  yaitu    (sama)  dan  0 (beda)
- Weight (bobot yang diberikan)
● Gejala penting
● Gejala sedang
● Gejala biasa
3. METODE PENELITIAN
3.1. Basis Pengetahuan
Data yang didapat dirancang sedemikian  rupa berdasarkan urutan proses yang ada dan berdasarkan  pengelompokkan  permasalahan  dan solusi  yang  bersesuaian  dan  dirancang  menjadi basis pengetahuan. Kaidah dalam basis pengetahuan adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data penyakit kelapa sawit Kode Nama Penyakit Kelapa Sawit 1 Penyakit busuk titik tumbuh (But rot) 2 Busuk kuncup (Spear rot)
3 Penyakit busuk batang atas (Upper steam rot)
4 Penyakit busuk pangkal batang (Basal steam rot)
5 Penyakit busuk kering pangkal batang (Dry basal rot)
6
Penyakit akar (Blast disease)
7 Penyakit antranosa (Antrachnose)
8 Penyakit garis kuning (Patch yellow)
9 Penyakit tajuk (Crown disease)
10 Penyakit busuk tandan (Bunch rot)
Tabel 2. Data pembentukan aturan No Gejala Penyakit 1 Kuncup pada tanaman mengeluarkan seperti bau busuk. But rot
2 Kuncup yang membusuk serta gampang dicabut.
3 Daun tanaman kelapa sawit berwarna kecoklat-coklatan. Spear rot
4 Jika dilihat, jaringan dikuncup
yang terserang seperti membusuk.
5 kelihatan batang pada tanaman diketinggian kira-kira 2 m diatas permukaan tanah busuk dan berwarna coklat keabu-abuan. Upper steam rot
6 Warna daun yang terbahawah tiba-tiba berubah kemudian dalam beberapa hari akan mati
7
Daun kelapa sawit yang terserang dalam beberapa hari berubah warna hijau pucat.
Basal steam rot 8 Tempat tanaman sawit yang terinfeksi akan mengeluarkan getah.
9 Daun tanaman yang sudah tua akan layu dan patah.
10 Tandan buah membusuk.
Dry basal rot
11 Pelepah daun terutama bagian
bawah patah
12 Jika dilihat tanaman tumbuh dengan tidak normal.
Blast disease 13 Daun semakin hari tampak menguning. 14 Keragaan pada tanaman terlihat tidak segar 15 Daun terdapat bercak-bercak kecoklatan yang dikelilingi warna kekuning-kuningan serta tampak di pembatas antara daun sehat dengan daun tidak sehat Antrachnose 16 Terdapat bercak pada daun tanaman berbentuk  melonjong dengan warna kuning Crown disease 17 Dibagian daunnya berwarna coklat 18 Bagian tengah daun sobek.
Crown disease
19 Pelepah   kelapa sawit berukuran kecil-kecil atau abnormal
20 Adanya miselium yang berwarna putih diantara buah yang masak
Bunch rot

## 3.2. Data Flow Diagram
DFD  ini  dipakai  untuk menerangkan  jalannya expert  system  model  CBR  diagnosa  penyakit tanaman kelapa sawit.
Gambar 2. Data flow diagram
Deskripsi  tentang  proses  DFD  diatas  yaitu admin  sistem  melakukan  pendataan  awal  yang meliputi data kasus, gejala, penyakit dan pengetahuan, kemudian melakukan proses diagnosa atau  konsultasi  dari  petani  tentang  gejala  penyakit yang dialami tanaman kelapa sawit yang selanjutnya  pengolahan  hasil  diagnosa  penyakit tanaman sawit berdasarkan konsultasi petani.

## 3.3. Flowchart Diagnosa
Flowchart  ini  digunakan  untuk  menjelaskan bagaimana  proses  Diagnosa  berjalan  di  dalam sistem.
Diagnosa Next Cancel Tampil Form Diagnosa Gejala Diagnosa Penyimpanan Data T Y T Y Y T Pilih Gejala Tampil Hasil Start Stop Gambar 3. Flowchart diagnosa
Dalam gambar alur diagnosa diatas menjelaskan,  user  akan  melakukan  pelacakan  atau diagnosa, dimana sistem akan menampilkan gejala- gejala  pada  tanaman  kelapa  sawit  dan  user menentukan  gejala-gejala  yang  dialami  pada tanaman kelapa sawit berdasarkan fakta dilapangan,  selanjutnya  sistem  akan  memproses diagnosa  dan  menyimpan  hasil  penelusuran diagnosa tanaman kelapa sawit dan akan menampilkan hasil diagnosa pada layar.

## 3.4. Relasi Database
Pada  gambar  relasi  berikut  ini  hubungan antara  beberapa  tabel  yang  terdapat  dalam perancangan  perangkat  lunak.  Seperti  gambar dibawah ini
Gambar 3. Relasi database

## 3.5. Contoh Kasus
Terdapat kasus baru yaitu dengan gejala 1 dan 2 seperti pada Tabel 2, dimana kasus lamanya yaitu gejala 1, gejala 2 dan gejala 3.
Maka  dengan  penyelesaian  kasus  dengan menggunakan rumus (1) diperoleh :
Similarity (X,P)= (1∗3) + (1∗4) 3 + 4 + 2
= 7 9 = 0.78
Berdasarkan  proses  perhitungan,  maka  hasil yang  didapat  disimpulkan  bahwa  gejala  baru tanaman kelapa sawit memiliki kedekatan terhadap kasus lama sebesar 0,78

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Form Utama
Form  utama  yang  ini  adalah  form  awal  dari Expert System diagnosa penyakit kelapa  sawit dan basis  data  pengetahuan.  dimana  isi  dari  form  awal ini  yaitu  yang  dapat  dipilih  user  menu-menunya untuk berinteraksi dengan sistem.
Gambar 4. Form Utama

## 4.2. Form Gejala
Form gejala  merupakan  form  yang digunakan sebagai form untuk data gejala gejala yang dialami kelapa  sawit,  form  ini  untuk  admin  agar  mudah mengupdate suatu gejala baru dan pemberian bobot dari gejala tersebut.
Gambar 5. Form Gejala

## 4.3. Form Sawit
Form  sawit  merupakan  yang  digunakan sebagai  inputan  untuk  data  letak  tanaman  sawit, dimana  data-data  ini  akan  digunakan  sebagai  data tanaman sawit yang akan didiagnosa penyakitnya.
Gambar 6. Form Sawit

## 4.4. Form Kasus
From  kasus  digunakan  untuk  pendataan kasus-kasus  awal  penyakit  tanaman  sawit,  dimana admin  memiliki  hak  ases  untuk  mengupdate  daftar kasus penyakit awal  sawit  berdasrakan  letak posisi tanaman  dan  gejala-gelaa  yang  dialami  tanaman sawit beserta solusinya.

## Gambar 7. Form Kasus

## 4.5. Form Diagnosa
Form  diagnosa  digunakan  sebagai  form penerima  data-data    inputan  tanaman  sawit  yang akan  diagnosa.  Sistem  akan  menampilkan  fakta berupa  gejala-gejala  yang  ditimbulkan  dan  user harus  memilih  fakta-fakta  gejala  yang  sesuai dialami tanaman sawit  mereka  setelah  itu  user  klik button Diagnosa.

## Gambar 8. Form Diagnosa

## 4.6. Form Proses Diagnosis
Form  proses  diagnosis  ini  akan  menampilkan informasi  data  kasus  lama  dan  data  kasus  baru berdasarkan  fakta  dari  gejala-gejala  yang  sudah dipilih oleh user pada form diagnosa yang ada pada gambar 8, sistem juga akan menampilkan informasi hasil  perhitungan  CBR,  setelah  itu  user  boleh  klik button  lihat  hasil  untuk  mencetak  hasil  proses diagnosis tanaman sawit dengan metode CBR.
Gambar 9. Form Proses Diagnoss

## 4.7. Pengujian Sistem
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan kesalahan  output  yang  dihasilkan  program  [11]. Salah  satu  dari  jenis  pengujian  yang  ada  adalah Black Box Testing [12].  Dengan adanya pengujian black box testing ini diharapkan jika ada kesalahan maupun kekurangan di dalam aplikasi dapat segera diketahui sedini mungkin oleh peneliti.
Tabel 3. Hasil Pengujian Sistem Deskripsi Masukan Harapan dan Hasil Kesim pulan Form login Username, password, button login Admin dapat mengakses form utama, saat inputan diisi benar dan button login di klik Diteri ma Form Utama Login dengan benar form utama ditampilkan Diteri ma Form Gejala Kode gejala, nama, bobot serta menambah, edit dan hapus data gejala Admin dapat mengakses form gejala serta dapat menambah, mengedit dan hapus data gejala Diteri ma Form Sawit Id Sawit, Posisi, usia tanaman serta menambah, edit dan hapus data sawit Admin dapat mengakses form sawit serta dapat menambah, mengedit dan hapus data sawit Diteri ma Form Kasus Id Kasus, Id Sawit, tanggal, penyakit, solusi serta menambah, edit dan hapus data kasus Admin dapat mengakses form kasus serta dapat menambah, mengedit dan hapus data kasus Diteri ma Form Diagnosa Pilih daftar data-data gejala yang dialami tanaman sawit dan klik button diagnosa Admin dapat memilih data-data gejala yang tampil pada form diagnosa serta dapat mengklik proses diagnosa Diteri ma Form Proses Diagnosis Data-data gejala telah dipilih dan klik lihat hasil Menampilkan hasil proses diagnosa, serta dapat klik button lihat hasil untuk mencetak hasil diagnosa Diteri ma

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Expert  System  Mendiagnosa  Penyakit  sawit dengan  terlebih  dahulu  mendiskusikan  suatu masalah kepada seorang pakar, sehingga menghasilkan  sebuah  data  tipe  penyakit  dan  gejala penyakit,  lalu  mengubah  data  gejala  penyakit menjadi  nilai  angka,  dan  melakukan  perhitungan dengan  Metode  Case  Based  Reasoning  serta
merancang  sebuah  program  aplikasi.  Sehingga dengan perhitungan model CBR serta mengimplementasikan    expert  system  ke  dalam rancangan  program  aplikasi.  Keadaan  antara  kasus baru dengan kasus yang ada bernilai antara 0 atau 1. Nilai  0  berarti  memperlihatkan  kemiripan  kasus tidak  ada  sedangkan  kemiripan  dikatakan  sama apabila  kemiripan  kasus  baru  dengan  kasus  yang ada  di  basis  kasus  bernilai  1  atau  100%.  Dari  uji kasus  yang  dibuat  kemiripan  sebesar  0.78  atau  78 %. Sehingga user dapat dengan mudah menampilkan  hasil  diagnosa  penyakit  sawit  dan dapat digunakan oleh user bila sewaktu-waktu ingin mendiagnosa penyakit Sawit.
Saran  untuk  penelitian  ini  kedepannya  untuk mencari  nilai  kemiripan  menerapkan  algoritma  lain dalam penelitian untuk peningkatan akurasi kemiripannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Darmawan, D., & Rahayu, A. P. (2016). Case- Based  Reasoning  (Cbr)  Dan  Pengaruhnya Terhadap Peningkatkan Kemampuan Pemecahan  Masalah.  Jurnal  Kwangsan,  4(1),
33.  https://doi.org/10.31800/jtp.kw.v4n1.p33--
42
[2]   Sihalolo, T. P. (2020). Identifikasi Kepribadian  Siswa  Slta  Di  Kota  Medan Dengan Menerapkan Metode Certainty Factor. Jurnal Pembangunan Perkotaan, 8(1), 33–38.
[3]   Surianti,  S.,  &  Banyal,  N.  A.  (2021).  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Kelapa Sawit Berbasis Android. Jurnal Ilmiah Matrik, 23(1), 28–33.
https://doi.org/10.33557/jurnalmatrik.v23i1.12
76.
[4]   Saragih,  R.,  Jean,  D.,  Sihombing,  C.,  & Rahmi,  E.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa
Penyakit  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode Dempster Shafer Berbasis Web. I(1).
[5]   Gitasswara, A. P., Mola, S. A. S., & Pandie, E. S.  Y.  (2017).  Case  Based  Reasoning  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Kehamilan.  J-Icon, 5(2), 6–11.
[6]   Arhami, M. Konsep Dasar Sistem Pakar. Andi Yogyakarta. Ed. Yogyakarta. 2005
[7]   Kusrini,  Sistem  Pakar  Teori  dan  Aplikasinya. Yogyakarta. Andi Offset. 2006
[8]   Aamodt,  A.,  &  Plaza,  E.  (1996).  Case-based reasoning: Foundational issues, method ological  variations,  and  system  approaches. Artificial  Intelligence  Communications,  7(1), 39–59.
[9]   Pahlawan,  A.  R.,  &  Wibisana,  S.  (2017). Implementasi  Case  Based  Reasoning  Untuk Sistem Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman Cabe Merah Menggunakan Alogritma  Similaritas  Neyman.  Prosiding SINTAK, 155–162. https://doi.org/10.21460/inf.2011.72.101
[10]   Aamold  A.  dan  Plaza  E.,  (1994),  Case-based Reasoning : foundation issues, methodological variation and System approach, AI Communication 7(1), pp.39-59
[11]   Harrison  Ferrone.  (2019).  Learning  C#  by Developing  Games  with  Unity  2019,  Fourth Edition. Birmingham, United  Kingdom:  Packt Publishing
[12]   C.  Rudin.  (2019)  “Stop  explaining  black  box machine  learning  models  for  high  stakes decisions  and  use  interpretable  models instead,”  Nature  Machine  Intelligence,  vol.  1, no.  5.  Nature  Research,  pp.  206–215. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0048-x