p-ISSN : xxxx-xxxx / e-ISSN : xxxx-xxxx

## Case-Based Reasoning Diagnosis Hama Pada Tanaman Kelapa Sawit
Rina Septiriana #1 , Tursina #2 , Nella Yuliarni #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik,  Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr.H. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat 78115
1 rinaseptiriana@informatika.untan.ac.id
2 tursina@informatika.untan.ac.id
3 nellayuliarni12@student.untan.ac.id

## Abstrak
Di Indonesia, kelapa sawit adalah salah satu komoditas pertanian utama dalam memberikan dukungan signifikan terhadap  perekonomian,  hal  ini  disebabkan  karena  tanaman  kelapa  sawit  memiliki  nilai  ekonomi  yang  cukup tinggi.  Namun  Budidaya  tanaman  kelapa  sawit  rentan  terhadap  serangan  hama  yang  dapat  mengancam  hasil panen  dan  produktivitas  yang dapat  disebabkan juga karena  kurangnya pengetahuan petani dalam mengelola kebun  dan  mengatasi  masalah  tersebut.    Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  pada  penelitian  ini  akan membangun  aplikasi Case-Based  Reasoning (CBR)  yang  membantu  dalam  mendiagnosis  hama  pada  tanaman kelapa  sawit  dengan  algoritma nearest  neighbor .  CBR  akan  menyelesaikan  permasalahan  baru  dengan memanfaatkan  kembali  permasalahan  lama  yang  memiliki  kesamaan  yang  telah  memiliki  solusi  sebelumnya. Algoritma nearest neighbor berguna untuk menghitung similaritas antar kasus baru dengan kasus yang berada di basis kasus.  Data untuk penelitian  melibatkan 7 jenis hama, 10 gejala, dan 95 kasus serangan hama pada kelapa sawit.  Pengujian  aplikasi  menggunakan  15  kasus  uji  serta  80  basis  kasus  dari  hasil  pengujian  aplikasi menunjukkan hasil akurasi sebesar 37,5%, dengan nilai similaritas tertinggi mencapai 0,95.  Meskipun  aplikasi mampu memberikan solusi yang efektif, terdapat keterbatasan dalam penentuan kasus terpilih ketika memiliki nilai similaritas yang sama.
Kata kunci : Case-Based Reasoning , Kelapa Sawit, Algoritma Nearest Neighbor , Hama

## Case-Based Reasoning Diagnosis of Pests in Oil Palm Plants

## Abstract
In Indonesia, oil palm is one of the main agricultural commodities that significantly contributes to the economy, primarily due to its high economic value. However, the cultivation of oil palm is vulnerable to pest attacks, which can  threaten  harvest  yields  and  productivity.  This  susceptibility  is  often  exacerbated  by  a  lack  of  knowledge among farmers in managing plantations and addressing these issues. To address these challenges, this research aims to develop a Case-Based Reasoning (CBR) application to assist in diagnosing pests affecting oil palm using the nearest neighbor algorithm.  CBR will tackle new problems by reusing solutions from similar past problems that have been previously resolved. The nearest neighbor algorithm is utilized to calculate the similarity between new cases and cases stored in the case base. The research data includes 7 types of pests, 10 symptoms, and 95 cases of pest attacks on oil palm. The application's testing involves 15 test cases and 80 case bases. The results of the application testing show an accuracy rate of 37.5%, with the highest similarity value reaching 0.95. Although the  application  can  provide  effective  solutions,  there  are  limitations  in  determining  selected  cases  when  they have the same similarity values.
Keywords: Case-Based Reasoning, Oil Palm, Nearest Neighbor Algorithm, Pest

## I. P ENDAHULUAN
Kelapa  sawit  ditanam  di  hampir  seluruh  wilayah Indonesia kecuali wilayah Jawa Timur, Jawa Tengah, Bali, dan  Nusa  Tenggara  [1].  Tanaman  perkebunan  seperti kelapa  sawit  memiliki  nilai  jual  yang  sangat  baik  karena
diminati  oleh  para  investor.  Hal  tersebut  disebabkan karena tanaman kelapa sawit memiliki nilai ekonomi yang tinggi [2].
Budidaya  tanaman  kelapa  sawit  terkadang  mengalami penurunan,  hal  ini  disebabkan  ketidaktahuan  para  petani dalam  mengelola  kebun  dan  tanaman  dengan  benar  [3].
Salah  satu  aspek  yang  dapat  menyebabkan  penurunan produktivitas  tanaman  kelapa  sawit,  yaitu  serangan  yang disebabkan  oleh  hama.  Serangan  hama  biasanya melibatkan  organisme  yang  mengkonsumsi  atau  merusak fisik  tanaman.  Jika  gejala  hama  yang  dialami  tanaman kelapa  sawit  tidak  ditanggulangi  dengan  benar  khawatir nya akan menimbulkan penambahan biaya perawatan dan kerusakan  yang  lebih  parah pada  tanaman  bahkan  hingga terjadi  gagal  panen  [4].  Untuk  menghadapi  permasalahan dalam penanganan hama yang menyerang tanaman kelapa sawit,  para  petani  biasanya  saling  bertukar  pengalaman gejala  dan  penanganan  gejala  tersebut.  Namun  dalam penyebaran  informasi  mengenai  pengalaman  tersebut masih  sulit  dan  kesulitan  dalam  bertemu  dengan  pakar atau ahli dalam hal penanganan serangan hama khususnya pada tanaman kelapa sawit.
Pengalaman-pengalaman  atau  pengetahuan  para  petani dalam  menangani  tanda-tanda  atau  gejala  yang  timbul akibat  serangan  hama  pada  tanaman  kelapa  sawit  dapat disimpan dalam sebuah aplikasi, teknik untuk menyimpan pengetahuan  tersebut  disebut Case-Based  Reasoning (CBR)  [5].  CBR  ialah  pendekatan  untuk  menyelesaikan permasalahan dengan  mencari  nilai  kemiripan  kasus  baru dengan  kasus-kasus  sebelumnya  [6].  Dalam  menentukan similaritas  kasus  baru  dengan  kasus-kasus  sebelumnya dapat  menggunakan  beberapa  algoritma,  salah  satu  yang dapat  digunakan  yaitu  Algoritma  Tetangga  Terdekat ( Nearest Neighbor /NN). Dengan menyimpan dan mengelola kasus-kasus sebelumnya yang disebabkan oleh serangan  hama  terhadap  tanaman  kelapa  sawit,  aplikasi dengan  penerapan  CBR  dapat  memberikan  solusi  yang sesuai dengan kasus serupa di masa mendatang. Selain itu, dalam  menghadapi  perubahan  lingkungan  atau  kondisi dengan  penerapan  CBR,  aplikasi  dapat  menyesuaikan dengan perubahan-perubahan kasus yang ada dikarenakan pada  CBR  dapat  melakukan  modifikasi  solusi  yang  ada sesuai dengan diagnosis terbaru dari kasus baru yang ada. Aplikasi  ini  akan  menghasilkan output atau  keluaran berupa  diagnosis  hama  yang  menyerang  tanaman  kelapa sawit  dan  solusi  penanganan  pada  kasus  tersebut  yang berdasarkan  dari  hasil input atau  masukan  gejala  yang dilakukan oleh pengguna aplikasi.
Berikut  beberapa  penelitian  yang  terkait  atau  pernah dilakukan  sebelumnya  yang  berhubungan  dengan case- based  reasoning .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Heni Sulistiani, Imam Darwanto, dan Imam Ahmad (2020) dari hasil penelitian tersebut menghasilkan nilai akurasi sistem sebesar  80%  dengan  objek  penelitian  hama  dan  penyakit tanaman  karet  [7].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ni Wayan  Wiantari  dan  I  Wayan  Supriana  (2019)  pada penelitian  tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi  sistem sebesar  79%,  dengan  objek  penelitian  mengenai  operasi caesar  [8].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yohani  Setiya R. N, Andre Citro D. L, Filfimo Yulifiz A. H, dan Rania Nur Hikmah (2022) pada penelitian tersebut menghasilkan tingkat  akurasi  80%,  dengan  objek  penelitian  mengenai hama  dan  penyakit  tanaman  anggrek  [9].  Selanjutnya penelitian  yang  dilakukan  rabiah  Adawiyah  (2018) penelitian  tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi  80%, dengan  objek  penelitian  diagnosis  hama  dan  penyakit
tanaman nilam [10]. Dari keempat penelitian yang pernah dilakukan  dapat  dilihat  bahwa  penelitian  dengan penerapan metode atau pendekatan CBR dapat mengatasi permasalahan-permasalahan dengan objek penelitian yang berbeda-beda  seperti  serangan  hama  dan  penyakit  pada tanaman  karet,  operasi  caesar,  serangan  hama  dan penyakit pada tanaman anggrek, serta diagnosis hama dan penyakit  pada  tanaman  nilam.  Hal  ini  menunjukkan fleksibilitas CBR untuk diterapkan pada berbagai konteks masalah.  Hasil  penelitian  sebelumnya,  tingkat  akurasi yang  dihasilkan  cukup  baik  hal  ini  menujukan  bahwa CBR  mampu  memberikan  solusi  atau  rekomendasi  yang sesuai  dengan  kasus-kasus  yang  terjadi  sebelumnya dengan nilai rata-rata sekitar 79-80%. Sehingga penelitian mengenai  CBR  dalam  konteks  pertanian,  terutama  dalam mengatasi  masalah  seperti  serangan  hama,  penyakit,  dan diagnosis tanaman.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  dilihat  bahwa  penerapan  CBR  dalam  aplikasi diagnosis  hama  pada  tanaman  kelapa  sawit  memiliki potensi  untuk  memberikan  kontribusi  positif  dalam pemecahan  masalah  spesifik,  termasuk  bidang  pertanian. Tingkat  akurasi  dari  penelitian  sebelumnya  dapat memberikan  keyakinan  bahwa  CBR  dapat  menjadi pendekatan yang efektif untuk mengoptimalkan keputusan dan  solusi  dalam  konteks  pertanian  kelapa  sawit  di Indonesia.

## II. M ETODELOGI

## A. Case-Based Reasoning
Case-Based  Reasoning atau  penalaran  berbasis  kasus atau disingkat CBR adalah pendekatan untuk menyelesaikan  masalah  atau  kasus  baru  dengan  cara mengadaptasi  metode  atau  solusi  yang  pernah  digunakan dalam  menyelesaikan  masalah  atau  kasus  yang  serupa  di masa  lalu  [11].  Jika  ada  kasus  baru  maka  akan  disimpan pada  basis  pengetahuan  sehingga  sistem  akan  belajar  dan pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  sistem  akan  bertambah [12].  Penyelesaian  masalah  menggunakan  metode  CBR melibatkan  empat  tahapan  atau  proses,  yaitu retrieve , reuse , revise , dan retain atau dikenal dengan 4R [13][14] :
Gambar. 1 Tahapan CBR
(Beatriz López , 2022)
A. Retrieve (mengambil):  langkah  ini  melibatkan mencari  kasus  yang  paling  relevan  atau  serupa dengan kasus baru.
B. Reuse (menggunakan  kembali):  pada  tahap  ini, pengetahuan  dari  kasus  sebelumnya  digunakan  ke dalam kasus baru.
C. Revise (revisi):  dalam  tahap  ini,  solusi  yang disarankan  diperiksa  dan  diperbaiki  agar  sesuai dengan situasi yang baru muncul.
D. Retain (menyimpan):  kasus-kasus  baru  yang  telah berhasil  memperoleh  solusi  atau  telah  diproses  di tahapan revise disimpan  dan  dimasukkan  ke  dalam basis kasus.
B. Algoritma Nearest Neighbor (NN)
NN adalah  algoritma  untuk  menemukan  kemiripan antara  kasus  baru  dan  kasus  sebelumnya  dengan memperhatikan  kesesuaian  bobot  atribut/fitur  yang  ada [15].  Kemiripan  kasus  biasanya  dinilai  dalam  rentang  0 hingga  1.  Nilai  0  mengindikasikan  kedua  kasus  tersebut tidak sama secara mutlak, sementara nilai 1 mengindikasikan  kedua  kasus  sama  secara  mutlak  [16]. Berikut adalah rumus yang digunakan :
(1) Penjelasan :
p : Merujuk pada kasus baru.
q : Mengacu pada kasus lama yang ada.
n : Menunjukkan jumlah atribut setiap kasus. i : Merupakan atribut individu yang berkisar dari 1 hingga n.
f :  Adalah  fungsi  kesamaan  dari  atribut  i  kasus  p dan kasus q.
w : Adalah bobot yang diberikan pada atribut ke-i.

## C. Hama Tanaman Kelapa Sawit
Tanaman kelapa sawit ( Elaeis guineensis Jacq .) adalah sumber  produksi  yang  dapat dijual  ke  pasar  internasional [17].  Kelapa  sawit  bisa  terkena  serangan  berbagai  jenis hama mulai dari tahap awal  hingga saat tanaman tersebut tumbuh  di  lahan  pertanian.  [18].  Hama  mengacu  pada hewan-hewan  yang  mengganggu  produksi  pertanian, termasuk  babi  hutan,  tikus,  dan  terutama  serangga, kerusakan yang ditimbulkan akibat serangan hama terjadi kerusakan  fisik  pada  bagian  tanaman  seperti  gesekan  dan tusukan  [19].  Hama  mengacu  pada  hewan-hewan  yang mengganggu  produksi  pertanian,  termasuk  babi  hutan, tikus,  dan  terutama  serangga  [20].  Ada  banyak  spesies hama  yang  sering  menyerang  tanaman  kelapa  sawit,  di antaranya[2]:
1. Ulat kantong ( Metisa plana Walker )
2. Ulat kantong ( Mahasena corbetti Tam )
3. Tikus
4. Kumbang tanduk
5. Babi hutan
6. Belalang
7. Ulat api

## D. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  digunakan  untuk  memecahkan suatu permasalahan yang sedang diteliti. Adapun tahapan- tahapan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Tahapan Penelitian
Adapun  penjelasan  dari  tahap  penelitian  yang  akan dilakukan:

## 1)  Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilaksanakan  melalui  pengumpulan, membaca, dan pemahaman artikel-artikel ilmiah, penelitian  terkait,  serta  sumber-sumber  buku  yang membahas mengenai topik penelitian pada penelitian ini.
2)  Pengumpulan data kasus:
Pada  tahap  pengumpulan  data  kasus,  dikumpulkan kasus-kasus  yang  berkaitan  dengan  diagnosis  hama  yang menyerang  tanaman  kelapa  sawit.  Data  kasus  tersebut didapat dari hasil wawancara dengan petani kepala sawit. Data  kasus  akan  dianalisis  untuk  menentukan  fitur-fitur dan  solusi  penanganan  hama  sesuai  dengan  kebutuhan aplikasi.

## 3)  Analisis data:
Pada  tahapan  ini  dilakukan  dengan  menganalisis  data- data  yang  diperlukan  untuk  membuat  aplikasi.  Data-data tersebut  yaitu  jenis  hama,  gejala  serangan  hama,  dan solusi penanganan hama.

## 4)  Perancangan dan implemntasi aplikasi:
Perancangan  aplikasi  diawali  dengan  menentukan  fitur berdasarkan data-data kasus yang telah dikumpulkan pada tahapan  sebelumnya.  Fitur  yang  digunakan  dalam mendiagnosis  hama  yang  menyerang  tanaman  kelapa sawit  adalah  berdasarkan  dari  gejala-gejala  yang  tampak pada bagian akar, buah, daun, dan batang tanaman kelapa sawit.  Setelah  itu  dilakukan  penentuan  bobot  dan  nilai kedekatan  atribut  pada  setiap  fitur  (gejala)  sesuai  dengan algoritma  yang  digunakan  yang  itu nearest  neighbor untuk  perhitungan  similaritas  antara  kasus  baru  dengan kasus sebelumnya. Kemudian dilanjutkan dengan perancangan alur kerja CBR dalam aplikai.
Setelah  itu  akan  dilakukan  tahap  implementasi  dengan pembuatan antarmuka aplikasi dan pemrograman perangkat  lunak  agar  penerapan  konsep  CBR  dapat berjalan  sesuai  perencanaan.  Pada  tahapan  ini  aplikasi akan  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  PHP,  HTML, dan dengan laravel sebagai framework .

## 5)  Pengujian aplikasi:
Pada  tahap  pengujian  ini  akan  dilakukan  pengecekkan terhadap aplikasi yang dibangun apakah dapat melakukan keseluruhan  tahapan  CBR  yaitu  tahapan retrieve , reuse , revise , dan retain . Selain itu, pengujian dilakukan dengan
membandingkan  hasil  diagnosis  oleh  pakar  dengan  hasil yang dihasilkan oleh aplikasi.

## 6)  Penarikan kesimpulan:
Kesimpulan  dirumuskan  berdasarkan  tahapan-tahapan yang  telah  dilakukan  sebelumnya  apakah  aplikasi  yang dirancang dan dibangun menggunakan penalaran berbasis kasus  atau  CBR  mampu  mendiagnosis  hama  yang menyerang tanaman kelapa sawit.

## E. Perancangan Aplikasi
Dalam  membangun  aplikasi Case-Based  Reasoning (CBR), tahapan pertama yang dilakukan  adalah menentukan fitur kasus yang akan digunakan, merancang alur kerja aplikasi, dan menguji aplikasi tersebut.

## 1. Menentukan fitur
Menentukan  fitur  yang  akan  digunakan  pada  aplikasi CBR diagnosis hama pada tanaman kelapa sawit. Terdapat 10 fitur (gejala) yang digunakan dalam penelitian, yaitu:
1. Kelapa sawit mudah tercabut atau terbongkar (F01).
2. Terdapat bekas keratan pada pangkal pelepah (F02).
3. Terdapat bekas gigitan pada buah kelapa sawit (F03).
4. Terdapat bekas cabik-cabikan pada pelepah (F04).
5. Terdapat  bekas  cabik-cabikan  pada  umbut  tanaman (05).
6. Daun tampak kering (F06).
7. Terdapat lobang di dalam pupus daun (F07).
8. Terdapat lobang-lobang pada daun (F08).
9. Daun tampak kering seperti terbakar (F09).
10. Terdapat potongan besar pada daun (F10). Pembobotan tiap atribut (fitur) dapat dilihat pada Tabel I.  Tiap  atribut  memiliki  nilai  sama  karena  setiap  atribut memiliki faktor yang sama penting.
TABEL I K ATEGORI N ILAI P ADA A TRIBUT No Atribut Bobot No Atribut Bobot 1 F01 1 6 F06 1 2 F02 1 7 F07 1 3 F03 1 8 F08 1 4 F04 1 9 F09 1 5 F05 1 10 F10 1
Dalam  konteks  ini,  penting  untuk  mendefinisikan hubungan  atau  kemiripan  antara  nilai-nilai  atribut. Hubungan nilai atribut F01, F02, F03, F04, F05, F06, F07, F08, F09, dan F10 dapat ditemukan dalam Tabel II.
TABEL II K EDEKATAN N ILAI A TRIBUT
K baru K lama S imilaritas Ya Ya 1 Tidak Tidak 1 Tidak Ya 0,5 Ya Tidak 0,5

## 2. Alur Kerja Aplikasi
Perancangan  alur  kerja  aplikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3 Alur Kerja Aplikasi
Gambar 3 menunjukkan skema alur kerja aplikasi yang menggunakan  pendekatan case-based  reasoning untuk mendiagnosis hama pada tanaman kelapa sawit. Pengguna diminta  memasukkan  gejala  yang  muncul  pada  bagian tertentu  dari  tanaman  (akar,  batang,  daun,  atau  buah). Aplikasi  kemudian  mencari  data  kasus  serupa  di  dalam basis kasus, menilai tingkat kemiripan dengan kasus baru yang  dimasukkan.  Pada  tahap  ini  akan  menggunkan algoritma nearest  neighbor untuk  menghitung  nilai kemiripan  kasus  dimana  setiap  kasus  dalam  basis  kasus akan  dibandingkan  dan  dihitung  kemiripannya  dengan kasus  baru,  yang  kemudian  diurutkan  dari  nilai  terendah hingga  tertinggi.  Kasus  dengan  nilai  similaritas  tertinggi dianggap paling mirip dengan kasus baru.
Hasil  perhitungan  ini  ditampilkan,  dengan  nilai similaritas  tertinggi  menunjukkan  kesamaan  paling  tinggi antara kasus baru dan kasus dalam basis. Nilai similaritas berkisar  antara  0  hingga  1,  di  mana  nilai  1  menandakan kemiripan sempurna. Jika nilai similaritas adalah 1, kasus baru  dianggap  sudah  ada  dalam  basis  dan  dapat  dihapus. Namun,  jika  nilai  similaritas  kurang  dari  1,  kasus  baru akan disimpan dalam tabel kasus baru.
Langkah selanjutnya adalah tahap revise , di mana kasus baru  akan  ditinjau  oleh  seorang  pakar.  Setelah  tinjauan, solusi untuk kasus baru akan dicari dan disimpan kembali ke  dalam  basis  kasus,  dalam  tahap  yang  disebut  tahap retain . Hasil akhir dari aplikasi ini berupa diagnosis hama pada tanaman kelapa sawit beserta saran penanganannya.

## 3. Diagram Konteks Aplikasi
Diagram  konteks  adalah  representasi  grafis  yang menunjukkan  asal-usul  dan  tujuan  data  yang  akan  diolah dalam suatu aplikasi.

## Gambar 4 Diagram Konteks Aplikasi
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  aplikasi  ini  terdapat  dua entitas,  yaitu  pengguna  dan  pengelola.  Pengguna  dapat melakukan input gejala  yang  dialami  tanaman  dan mendapatkan  informasi  mengenai  diagnosis  hama  yang dialami  tanaman,  solusi  penanganan,  dan  nilai  kemiripan kasus yang di- input -kan dengan kasus-kasus sebelumnya. Pengelola  memiliki  peran  untuk  mengelola  data  yang terdapat  dalam  aplikasi  seperti  data  basis  kasus,  bagian, kasus baru, hama, dan gejala serangan.

## 4. Data Flow Diagram Level 0

## Gambar 5 DFD Level 0 Aplikasi
Pada  Gambar  5  adalah  diagram  level  0  dari  aplikasi yang  akan  dibangun,  terdapat  dua  eksternal  yaitu pengguna dan pengelola. Terdapat tujuh proses yang akan terjadi  pada  aplikasi,  proses login ,  proses  kelola  bagian, proses  kelola  gejala  hama,  proses  kelola  hama,  proses kelola  basis  kasus  hama,  proses  diagnosis  hama,  dan proses  kelola  basis  kasus  baru  hama,  serta  terdapat  tujuh belas data  store yaitu user ,  bagian,  gejala  hama,  hama, basis hama, perhitungan hama, dan kasus baru hama.

## 5. Pengujian
Pada  pengujian  ini  akan  dilakukan  pengecekan terhadap  aplikasi  yang  telah  dibangun  apakah  dapat melakukan  keseluruhan  tahapan case  based  reasoning yaitu  tahapan retrieve ,  tahapan reuse ,  tahapan revise dan tahapan retain sesuai dengan tahapan yang ada.
Selanjutnya  pengujian  kedua  dilakukan  dengan memperhatikan  kesesuaian  hasil  diagnosis  yang  telah dilakukan  oleh  pakar  dan  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi terhadap  15  kasus  uji  hama.  Pengujian  perbandingan  ini dilakukan  untuk  mengetahui  keberhasilan  aplikasi  dalam
mendiagnosis  hama  yang  menyerang  tanaman  kelapa sawit.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data Kasus
Data  untuk  penelitian  yang  didapatkan  dari  hasil wawancara, studi literatur, dan observasi sebanyak 7 jenis hama,  10  gejala  untuk  hama,  dan  95  kasus  yang disebabkan oleh hama.
Pada  tahap  pengumpulan  kasus,  kasus  untuk  hama terdiri  dari 95 kasus.  Pada  penelitian  ini  penentuan kasus uji diambil secara random atau acak, sehingga didapatkan 15 kasus uji untuk hama dan 80 kasus digunakan sebagai basis kasus.

## B. Hasil Perancangan
Halaman beranda  admin  adalah halaman pertama yang tampil  saat  admin  berhasil login aplikasi.  Daftar  menu yang  tersedia  di  halaman  admin  dapat  ditemukan  dalam Tabel  III,  dan  tampilan  antarmuka  halaman  admin  pada Gambar 6.
T ABEL III D AFTAR M ENU P ENGELOLA DAN F UNGSINYA Menu Sub Menu Fungsi Hama - Menu  ini  berisi  kode,  nama,  dan  solusi  dari  hama. Pada menu ini terdapat fungsi tambah, edit, dan hapus data hama serta solusi nya. Gejala Hama Menu  ini  berisi  kode  dan  keterangan  gejala  hama. Pada menu ini terdapat fungsi tambah, edit, dan hapus data gejala. Bagian Menu  ini  berisi  nama  bagian  kelapa  sawit  yang terserang hama atau penyakit. Pada menu ini terdapat fungsi tambah, edit, dan hapus. Basis Kasus Hama Menu ini menampilkan basis kasus hama. Gejala Hama Digunakan untuk menambah, mengedit dan menghapus basis kasus hama. Kasus Baru Hama Menu  ini  digunakan  untuk  melakukan  proses  revise, retain, dan hapus pada kasus baru. Pengaturan Beranda User Menu  ini  digunakan  untuk  mengedit  halaman  awal pengguna. Kelapa Sawit Menu ini digunakan untuk menambah, mengedit, dan menghapus  isi  halaman  kelapa  sawit  yang  ada  di tampilan pengguna.

## Gambar 6 Halaman Utama Pengelola
Halaman awal pengguna adalah halaman pertama yang ditampilkan  saat  pengguna  membuka  aplikasi  diagnosis hama  pada  tanaman  kelapa  sawit.  Pada  halaman  awal pengguna,  terdapat  empat  opsi  menu,  yaitu  beranda, kelapa  sawit,  hama,  dan  tentang  saya.  Fungsi  dari  setiap menu  dapat  ditemukan  dalam  Tabel  IV  dan  dapat  dilihat pada Gambar 7.
T ABEL IV M ENU P ENGGUNA DAN F UNGSI
Nama Menu Keterangan/Fungsi Beranda Halaman utama pengguna. Kelapa Sawit Halaman ini berisi pengetahuan singkat mengenai tanaman kelapa sawit Hama Halaman ini berguna untuk melakukan diagnosis hama yang menyerang tanaman kelapa sawit.
Nama Menu Keterangan/Fungsi Tentang Saya Melihat biodata singkat tentang pengembang aplikasi

## Gambar 7 Halaman Utama Pengguna

## C. Hasil Pengujian Langkah-Langkah Case Based Reasoning
Pada  pengujian  tahapan  atau  langkah-langkah  pada case-based  reasoning dilakukan  dengan  pengecekkan seluruh  tahapan  ( retrieve - reuse - revise - retain )  yang ada  di  aplikasi  dengan  cara  memasukkan  kasus  baru  dan melihat alur kerja tahapan apakah sudah sesuai atau belum.
Tahap retrieve diuji  dengan  cara  melacak  dan mengambil  kasus-kasus  yang  mirip.  Hal  ini  dilakukan dengan  membandingkan  kasus input dengan  sejumlah kasus  yang  ada  dalam  basis  kasus.  Proses  yang  terdapat pada  tahapan retrieve ,  yaitu:  pengguna  meng- input -kan data  gejala  hama  (F01,  F02,  F04,  dan  F06) dan  menekan tombol  diagnosis.  Gambar  8  merupakan  proses input kasus baru.
Gambar 8 Proses input gejala
Aplikasi akan mencari kemiripan kasus baru (F01, F02, F04,  dan  F06)  dengan  kasus  sebelumnya  (basis  kasus). Perhitungan  kemiripan  kasus  baru  dan  basis  kasus  hama akan  dihitung  menggunakan  algoritma nearest  neighbor dapat dilihat pada Tabel V.
TABEL V P ERHITUNGAN K EMIRIPAN K ASUS M ENGGUNAKAN A LGORITMA NN Basis Kasus Nilai Kemiripan K 01 0,9 K 02 0,9 K 03 0,8
Basis Kasus Nilai Kemiripan K 04 0,8
K 05 0,8 ↓ K
24 0,95 K 25 0,85 K 26 0,75 K 27 0,85 K 28 0,75 K 29 0,75
K 30 0,75 K 31 0,75 K 32 0,85 K 33 0,75 K 34 0,75 K 35 0,85
K 36 0,75 K 37 0,85 K 38 0,95 K 39 0,85 K 40 0,95 ↓ K 80 0,75
Dari  hasil  diagnosis  aplikasi  terdapat  tiga  data  basis kasus hama yang memiliki nilai sama tinggi yaitu sebesar 0.95. Proses reuse pada Gambar 9.

## Gambar 9 Tampilan hasil diagnosis aplikasi
Berikut perhitungan manual kasus uji hama menggunakan  algoritma nearest  neighbor sesuai  dengan persamaan 1 dengan gejala sebagai berikut: a. Kelapa sawit mudah tercabut atau terbongkar (F01).
b. Terdapat bekas keratan pada pangkal pelepah (F02).
c. Terdapat bekas cabik-cabikan pada pelepah (F04).
d. Daun tampak kering (F06).
1. Kasus baru hama (K1) dan basis kasus hama (K24)
Berikut perhitungan nilai similaritas :
p = [1,1,0,1,0,1,0,0,0,0] q
= [1,0,0,1,0,1,0,0,0,0]
2. Kasus baru hama dan basis kasus hama (K38)
Berikut perhitungan nilai similaritas:
p = [1,1,0,1,0,1,0,0,0,0]
q = [1,1,0,1,0,0,0,0,0,0] 3. Kasus baru hama (K1) dan basis kasus hama (K40) Berikut perhitungan nilai similaritas: p = [1,1,0,1,0,1,0,0,0,0]
q = [1,1,0,0,0,1,0,0,0,0]
Selanjutnya  pada revise kasus  baru  yang  diinputkan tadi akan disimpan ke database sebagai kasus baru yang akan diproses pada tahap revise , jika nilai kurang dari satu. Pada  tahapan revise akan  dilakukan  perubahan  terhadap solusi  yang dihasilkan  aplikasi  yang  akan  diperbaiki  oleh pakar.  Pada  tahap  ini  hanya  mengubah  dan  memperbaiki diagnosis  tanpa  mengganti  fitur  yang  ada  pada  kasus masukkan.  Tahap revise kasus  baru  pada  Gambar  10  dan Gambar 11.
Gambar 10 Data tersimpan di basis kasus baru
Gambar 1 Tahapan revise Pada tahapan ini proses menyatukan atau menggabungkan  dari  solusi  kasus  masukkan  (baru)  yang benar  ke  kumpulan  basis  kasus  hama  yang  ada.  Pada tahapan  ini  kasus  baru  yang  telah  diperbaiki  solusinya disimpan ke basis kasus. Tahapan retain dilihat di Gambar 12.
Gambar 2 Tahapan retain
Hasil  uji case-based  reasoning menunjukkan  aplikasi memiliki  kemampuan  dalam  melaksanakan  tahapan retrieve (pengambilan), reuse (penggunaan  kembali), revise (revisi), dan retain (penyimpanan).

## D. Hasil Perbandingan Antara Hasil Pakar Dengan Hasil Aplikasi
Pengujian  kedua  dengan  membandingkan  hasil  yang diberikan  oleh    pakar  dengan  hasil  diagnosis  aplikasi menggunakan  metode  perhitungan nearest  neighbor . Beberapa contoh hasil perbandingan kesesuaian diagnosis dapat dilihat pada Tabel VI dan Tabel VII.
TABEL VI H ASIL P ENGUJIAN K ASUS 1
Kode Kasus Baru F01, F02, F04, F06 Hasil Pakar/Fakta babi hutan, tikus dan ulat kantong (mahasena corbetti tam) Hasil Aplikasi No. Kode Basis Kasus Gejala Diagnosis Sim Kesesuaian Hasil 1. K24 F01, F04, F06 tikus dan ulat kantong (mahasena corbetti tam) 0,95 Tidak Sesuai 2. K38 F01, F02, F04 babi hutan dan ulat kantong (mahasena corbetti tam) 0,95 Tidak Sesuai
3.
K40 F01, F02, F06 babi hutan, tikus dan ulat kantong (mahasena corbetti tam) 0,95 Sesuai
Pada  Tabel  VI  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  3  kasus terpilih  yang  mirip  dengan  kasus  baru  (uji).  Untuk  hasil kesesuaian  kasus  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi  dengan diagnosis  pakar  terdapat  satu  kasus  yang  sesuai  dengan diagnosis  pakar  dan  dua  kasus  lainnya  dikatakan  tidak sesuai  karena  kekurangan  satu  hama  dari  hasil sesungguhnya. Sehingga akurasi untuk pengujian kasus 1
yaitu 00 = 33,33.
TABEL VII
H ASIL P ENGUJIAN K ASUS 2
Kode Kasus Baru F01, F02, F04, F07
Hasil Pakar/Fakta babi hutan, tikus, dan kumbang badak Hasil Aplikasi No. Kode Basis Kasus Gejala Diagnosis Sim Kesesuaian Hasil 1. K13 F02, F04, F07 kumbang badak, tikus, dan babi hutan 0,95 Sesuai
2.
K27 F01, F04, F07 kumbang badak dan babi hutan 0,95 Tidak Sesuai 3. K38 F01, F02, F04 tikus dan babi hutan 0,95 Tidak Sesuai 4. K41 F01, F02, F07 tikus, babi hutan, dan kumbang badak 0,95 Sesuai
Pada  Tabel  VII  dapat  dilihat  bahwa    terdapat  4  kasus terpilih  yang  mirip  dengan  kasus  baru  (uji).  Untuk  hasil kesesuaian  kasus  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi  dengan diagnosis  pakar  terdapat  dua  kasus  yang  sesuai  dengan diagnosis  pakar  dan  dua  kasus  lainnya  dikatakan  tidak sesuai  karena  kekurangan  satu  hama  dari  hasil sesungguhnya.  Sehingga  akurasi  untuk  pengujian  kasus
ke-2 yaitu
00 = 50. TABEL VIII H ASIL P ERHITUNGAN A KURASI S ETIAP K ASUS U JI Kasus Uji Kasus sesuai Kasus terpilih Perhitungan Hasil K01 1 3 00 33,33 K02 2 4 00 50 K03 2 3 00 66,67 K04 2 4 00 50 K05 2 4 00 50 K06 1 4 00 25 K07 1 3 00 33,33 K08 1 8 00 12,5 K09 1 6 00 16,67 K10 1 4 00 25 K11 2 4 00 50 K12 1 4 00 25 K13 2 3 00 66,67 K14 1 4 00 25 K15 1 3 00 33,33 Total 37,5
Hasil  pengujian  dan  perhitungan  hama  dengan menggunakan algoritma nearest neighbor pada Tabel VIII dengan basis kasus sebanyak 80 kasus, dari total 15 kasus uji,  aplikasi  memberikan  hasil  diagnosis  kasus  terpilih lebih dari satu basis kasus. Namun dari kasus-kasus yang terpilih  tersebut  hasil  diagnosis  dengan  hasil  yang diberikan  oleh  pakar  tidak  jauh  berbeda.  Pada  table pengujian  terdapat  keterangan  sesuai  dan  tidak  sesuai. Diagnosis aplikasi dikatakan sesuai apabila hasilnya sama persis seperti diagnosis pakar, sedangkan keterangan tidak sesuai  dapat  terjadi  karena  hasil  diagnosis  aplikasi kekurangan  atau  kelebihan  satu  nama  atau  jenis  hama yang  sesuai  dengan  diagnosis  pakar.  Hasil  akurasi  yang dihasilkan aplikasi dalam mendiagnosis hama menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  37,5  dengan  nilai similaritas  tertinggi  yang  dihasilkan  sebesar  0,95.  Hal  ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, seperti data kasus yang  dimiliki,  representasi  fitur,  serta  diagnosis  yang kurang,  dan  yang  menyebabkan  nilai  similaritas  tinggi dapat  dikarenakan  pemberian  nilai  pada  kategori  nilai pada  atribut  dan  kedekatan  nilai  atribut,  kedua  hal  ini dapat berpengaruh pada perhitungan similaritas menggunakan algoritma nearest neighbor .
Berdasarkan  hasil  pengujian  aplikasi  dapat  berfungsi secara  efektif  dan  benar  dengan  mengikuti  langkah- langkah  CBR  yang  dikenal  sebagai  4R,  yang  mencakup Retrieve , Reuse , Revise , dan Retain .
Berdasarkan  hasil  pengujian  perbandingan  hasil  pakar dan  aplikasi.  Aplikasi  diagnosis  hama  pada  tanaman kelapa  sawit  dari  15  kasus  uji  hama  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 37,5 dengan nilai similaritas tertinggi 0,95. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma nearest  neighbor yang digunakan  dalam  aplikasi  dapat  memberikan  hasil diagnosis  hama  pada  tanaman  kelapa  sawit  berdasarkan gejala-gejala  yang  ada.  Namun  keterbatasan  pada penelitian  ini  terdapat  pada  hasil  diagnosis  terpilih  lebih dari  satu  kasus  dengan  nilai  similaritas  yang  sama  tinggi namun  diagnosis  yang  berbeda.  Sehingga  diperlukan metode untuk memperbaiki hal tersebut.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Juliardi,  S.  E.,  &  Fachrudin,  H.  T.  (2022).  Penilaian  Perkebunan Kelapa Sawit. Merdeka Kreasi Group.
[2] Fauzi,  Y.,  Widyastuti,  Y.  E.,  Satyawibawa,  I.,  &  Paeru,  R.  H. (2012). Kelapa sawit. Penebar Swadaya Grup.
[3] Rasywir,  E.,  Sinaga,  R.,  &  Pratama,  Y.  (2020).  Evaluasi pembangunan  sistem  pakar  penyakit  tanaman  sawit  dengan metode  deep  neural  network  (DNN). Jurnal  media  informatika budidarma, 4(4), 1206-1215.
[4] Sihaloho,  T.  P.,  Tarigan,  W.,  Siallagan,  S.,  &  Simbolon,  F.  H.
(2022).  MODEL  CASE  BASED  REASONING  DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT KELAPA
SAWIT. Jurnal
Mnemonic, 5(2), 178-183..
[5] Riyanto, I. R. (2021). Diagnosa Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode  Sorensen Coefficient. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika dan Sistem Informasi), 8(3), 1307-1321.
[6] Gupita,  G.,  Harijanto, B.,  & Ariyanto,  Y.  (2017).  Pengembangan Sistem  Pakar  Pendeteksi  Penyakit  Pada  Kucing  Dengan  Metode Case Based Reasoning.
[7] Sulistiani,  H.,  Darwanto,  I.,  &  Ahmad,  I.  (2020).  Penerapan Metode  Case  Based  Reasoning  dan  K-Nearest  Neighbor  untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet. JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika), 6(1), 23-28.
[8] Wiantari, N. W., & Supriana, I. W. (2019). Implementation of the
CBR  (Case-Based  Reasoning)  Method  in  Cases  of  Caesarean section. Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana p-ISSN, 2301, 5373.
[9] Aldo,  D.,  Nur,  Y.  S.  R.,  Lanyak,  A.  C.  F.,  Hulqi,  F.  Y.  A.,  &
Hikmah,  R.  N.  (2022).  Penerapan  Metode  Case  Base  Reasoning Dalam Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Hortikultura. Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS), 4(2), 1111-1122.
[10] Adawiyah,  R.  (2018).  Case  based  reasoning  diagnosis  hama  dan Penyakit  Tanaman  Nilam. INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, 2(1), 57-67.
[11] Husna,  H.,  Manurung,  H.,  &  Sembiring,  A.  (2022).  Application Case  Based  Reasoning  Method  In  Diagnosing  Oil  Palm  Plant Diseases  At  PT  Rapala,  Gebang  Sub-District.  International Journal of Health Engineering and Technology, 1(2).
[12] Pal,  S.  K.,  &  Shiu,  S.  C.  (2004). Foundations  of  soft  case-based reasoning. John Wiley & Sons.
[13] Warman,  I.  (2019,  March).  Implementation  of  case-based reasoning  and  nearest  neighbor  similarity  for  peanut  disease diagnosis.  In  Journal  of  Physics:  Conference  Series  (Vol.  1196, No. 1, p. 012053). IOP Publishing.
[14] López,  B.  (2022). Case-based  reasoning:  a  concise  introduction. Springer Nature.
[15] Kusrini  &  Emha  Taufiq  Luthfi.  (2009).  Algoritma  Data  Mining. Yogyakarta : C.V Andi Offset.
[16] Ikhsan, Z., Yaherwandi, Y., Efendi, S., Rezki, D., Umami, I. M., & Suhendra, D. (2020). Pemberdayaan masyarakat Nagari Silago Kabupaten  Dharmasraya  melalui  teknologi  budidaya  tanaman kelapa sawit. Jurnal Hilirisasi IPTEKS, 3(1), 10-19.
[17] Suriana,  N.  (2019). Budi  Daya  Tanaman  Kelapa  Sawit.  Bhuana Ilmu Populer.
[18] Riono, Y., Apriyanto, M., Marlina, M., Nursida, N., & Yusuf, E. Y.  (2021).  Pengenalan  Hama  Dominan  Pada  Kelapa  Sawit  Pada Kebun  Masyarakat  Di  Kecamatan  Kuantan  Hilir  Seberang Kabupaten  Kuantan  Singingi.  Jurnal  Agro  Dedikasi  Masyarakat (JADM), 2(2), 2-6.
[19] Widians,  J.  A.,  &  Rizkyani,  F.  N.  (2020).  Identifikasi  Hama Kelapa  Sawit  menggunakan  Metode  Certainty  Factor. ILKOM Jurnal Ilmiah, 12(1), 58-63.
[20] Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI).  [online].  Url  : https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/hama.  Diakses  senin,  17  April 2023.