## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888

## Penerapan Metode Case Base Reasoning Dalam Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Hortikultura
Yohani Setiya Rafika Nur 1 , Dasril Aldo 2,* Andre Citro Febriliyan Lanyak 3 , Filfimo Yulfiz Ahsanul Hulqi 4 , Rania Nur Hikmah 5
Fakultas Informatika, Teknik Informatika, Insititut Teknologi Telkom Purwokerto, Banymas, Indonesia Email: 1 yohani@ittelkom-pwt.ac.id, 2,* dasril@ittelkom-pwt.ac.id, 3 19102274@ittelkom-pwt.ac.id, 4 19102143@ittelkom- pwt.ac.id, 5 20104002@ittelkom-pwt.ac.id
Email Penulis Korespondensi: dasril@ittelkom-pwt.ac.id
Submitted: 19/07/2022 ; Accepted: 22/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Produk  hortikultura  adalah  produk  dari  sub  sektor  pertanian  dengan  memiliki  daya  serta  prospek  dalam pengembangkannya.  Produk  hortikultura  terdiri  dari  produk  obat-obatan,  buah,  sayur-mayur,  maupun  tanaman  hias.  Namun, beberapa petani masih kurang maksimal dalam mendapatkan hasil dari budidayanya karena belum memahami cara pengendalian terhadap hama maupun penyakit tanaman hortikultura. Hal tersebut mengakibatkan tanaman rentang terserang berbagai penyakit. Identifikasi terhadap penyakit pada tanaman tersebut seringkali dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang lama. Perkembangan  teknologi  komputer  dapat  dimanfaatkan  dalam  berbagai  cabang  ilmu  salah  satunya  bidang  kecerdasan  buatan. Sistem  pakar  termasuk  kedalam  salah  satu  cabang  keilmuan  dari  program  kecerdasan  buatan  saat  ini.  Sistem  pakar  memiliki kemampuan dalam memecahkan suatu permasalahan tertentu, biasanya membutuhkan keilmuan dari seorang pakar. Metode yang akan digunakan yaitu pendekatan case-based reasoning (CBR). Tujuan penelitian ini untuk membantu petani mendiagnosa penyakit dan hama, sehingga lebih optimal dan tepat sasaran dalam pengendalian. Pada implementasi sistem pakar dengan metode CBR akan diperoleh nilai diagnosa, dan akan direkomendasi untuk pengendalian tanaman. Metode Case Based Reasoning digunakan untuk mengolah data sebanyak 10 data Metode ini akan mengolah data berupa gejala-gejala yang terlihat pada tanaman hortikultura. Hasil pengujian didapatkan nilai persentase sebesar 80%. Oleh karena itu, penerapan metode Case Based Reasoning sangat relevan dalam Diagnosa Penyakit dan Hama Pada Tanaman Hortikultura.
Kata Kunci: Case-Based Reasoning; Hama; Penyakit; Sistem Pakar; Tanaman Hortikultura
Abstract − Horticultural  products  are  products  from  the  agricultural  sub-sector  with  potential  and  prospects  for  development. Horticultural products consist of medicinal products, fruit, vegetables, and ornamental plants. However, some farmers are still not optimal in getting results from their cultivation because they do not understand how to control pests and diseases of horticultural crops. This causes the plant to be susceptible to various diseases. Identification of diseases in these plants is often done  manually so it takes a long time. The development of computer technology can be utilized in various branches of science, one of which is the field of artificial intelligence. Expert systems are included in one of the scientific branches of the current artificial intelligence program. Expert systems have the ability to solve a particular problem, usually requiring an expert from an expert. The method that will be used is the case-based reasoning (CBR) approach. This study aims to help farmers diagnose diseases and pests, so that they are more optimal and on target in controlling. In the implementation of the expert system with the CBR method, a diagnosis will be obtained, and it will be recommended for plant control. Case Based Reasoning method is used to process 10 data. This method will  process  data  in  the  form  of  symptoms  seen  in  horticultural  plants.  The  test  results  obtained  a  percentage  value  of  80%. Therefore,  the  application  of  the  Case  Based  Reasoning  method  is  very  relevant  in  the  Diagnosis  of  Diseases  and  Pests  in Horticultural Crops.
Keywords : Case-Based Reasoning; Pest; Disease; Expert System; Horticultural Plants

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  komputer  saat  ini  semakin  pesat.  Berbagai  aktivitas  manusia  mampu  difasilitasi  seiring perkembangan  teknologi  tersebut.  Kegunaan  teknologi  komputerisasi  dapat  dimanfaatkan  di  segala  bidang  karena kemampuannya mengolah data menjadi informasi dengan cepat. Hal yang sama berlaku untuk cabang ilmu komputer. Ada begitu banyak pendekatan yang muncul dalam ilmu komputer.
Kecerdasan  buatan  atau  Artificial  Intelligence  (AI)  adalah  salah  satu  cabang  ilmu  komputer  yang  dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang. Seperti pengolahan bahasa alami [1], pengenalan suara [2], sistem pendukung keputusan [3], [4], visi komputer [5], robotika[6], jaringan saraf tiruan[7], sistem pakar [8], dll. Pada penelitian ini bidang ilmu kecerdasan buatan yang dibangun adalah sistem pakar atau expert system. Sistem ini termasuk ke dalam cabang dari skema kecerdasan buatan yang dipandu oleh pengetahuan seorang expert atau pakar.
Sistem  pakar  merupakan    sistem  komputer  dengan  mengimplementasikan  suatu  keahlian  manusia.  Basis pengetahuan  atau  knowledge  base,  mesin  inferensi  atau  inference  engine,  memori  kerja  dan  user  interface  adalah komponen  utama  dalam  arsitektur  sistem  pakar.  Untuk  menerapkan  sistem  pakar  maka  penelitian  ini  mengadopsi metode  dari  case  reasoning  guna  mendiagnosa  hama  dan  penyakit  dari  tanaman  hortikultura.  Produk  hortikultura adalah  produk  dari  sub  sektor  pertanian  dengan  memiliki  daya  serta  prospek  dalam  pengembangkannya.  Produk hortikultura terdiri dari produk obat-obatan, buah, sayur-mayur, maupun tanaman hias.
Permasalahan yang ditemui dilapangan adalah, beberapa petani masih kurang maksimal dalam mendapatkan hasil  dari  budidayanya  karena  belum  memahami  cara  pengendalian  terhadap  hama  serta  penyakit  tanaman hortikultura. Hal tersebut mengakibatkan tanaman rentang terserang berbagai penyakit. Identifikasi terhadap penyakit pada tanaman tersebut seringkali dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang lama. Masalah yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
lain terkait banyaknya kasus tanaman terserang oleh penyakit yang diakibatkan oleh berbagai faktor. Serta beberapa pengetahuan yang tidak diketahui  petani tentang ragam  penyakit dan  hama yang menyerang tanaman hortikultura, sehingga  kebanyakan  petani  kurang  mengetahui  cara  pengendalian  dan  pencegahan  terhadap  penyakit  dan  hama tersebut. Banyak kejadian, tanaman semula sehat menjadi terinfeksi oleh tanaman lain yang sakit. Dengan penerapan sistem pakar tanaman hortikultura berbasis metode case-based reasoning (CBR), diharapkan akan sangat membantu petani untuk mengidentifikasi jenis-jenis dari hama maupun penyakit yang menyerang tanaman hortikultura. Gejala yang diperoleh akan dipilih oleh ahli, lalu kemudian memproses gejala tersebut menggunakan pendekatan case-based reasoning (CBR) yang mampu memberikan informasi kepada petani tentang beragam jenis penyakit dan hama yang menyerang tanaman hortikultura dan pengendaliannya. Oleh karena itu, tujuan pada penelitian ini guna membantu petani  dalam  mengidentifikasi  gejala  awal  penyakit  tanaman  hortikultura,  sehingga  pengobatan  penyakit  tanaman hortikultura lebih tepat dan maksimal.
Beberapa penelitian yang ada mengenai penggunaan sistem pakar untuk deteksi penyakit maupun hama pada tanaman,  seperti  yang  dilakukan  oleh  Asmira  pada  tahun  2020  menghasilkan  sistem  pakar  yang  dapat  melakukan diagnosis awal terhadap penyakit dan hama tanaman padi [9]. Penelitian selanjutnya oleh Hariyanto pada tahun 2018 dengan hasil perhitungan metode Certainty factor dari satu penyakit tanaman tebu didapat nilai kepercayaan dari hasil diagnosa dengan nilai tingkat akurasi 94,6%. Penelitian berikutnya oleh Mirzaq pada tahun 2021 dengan hasil Sistem pakar  diagnosa  penyakit  pada  tanaman  tomat  berhasil  dibangun  dengan  menerapkan  metode  certainty  factor  yang kemudian diuji coba untuk satu jenis penyakit berhasil mendapatkan hasil diagnosa dengan nilai 95%. Selanjutnya penelitian  oleh  lasmiati  pada  tahun  2020  dengan  hasil  aplikasi  sistem  pakar  mempermudah  petani  memberikan informasi kepada masyarakat tentang permasalahan maupun penanganan tanaman kakao [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem berbasiskan komputerisasi yang dapat merepetisi keterampilan seorang pakar [11]. Sistem pakar  termasuk  kedalam  kelompok  kecerdasan  buatanyang  mempunyai  kemampuan  khusus  untuk  menyelesaikan masalah[18] . Pakar adalah orang-orang dengan keahlian khusus yang dapat memecahkan masalah yang tidak dapat dilakukan oleh orang biasa [12][19]. Sistem seperti ini biasanya berisikan basis pengetahuan dengan akumulasi suatu pengalaman  dan  rule  dalam  menerapkan  pengetahuan  dasar  untuk  situasi-situasi  tertentu.  Penerapan  sistem  pakar bertujuan  untuk  mendukung  aktivitas  dalam  pemecahan  masalah,  seperti  :  Interpretasi,  Diagnosis,  Perancangan, Perencanaan,  Monitoring,  Debugging,  Instruksi  dan  Kontrol  [13].  Pengertian  lain  dari  sistem  pakar  yaitu  sistem berbasis  komputer  yang  menerapkan  pengetahuan,  fakta  dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan  masalah  yang biasanya hanya bisa dipecahkan oleh seseorang pakar dalam bidang tertentu [14]. Lebih jauh lagi, komputer berfungsi sebagai alat sarana guna menyimpan pengetahuan dari para pakar [15].

## 2.2 Case Based Reasoning Method
Case Based Reasoning (CBR) adalah model penalaran yang menggabungkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran.  Pekerjaan  tersebut  dilakukan  dengan  berbagai  macam  situasi  yang  sudah  disimpan  didalam  system. Suatu siklus proses terbagi menjadi empat sub proses [16]:
a. Retrieve merupakan proses menemukan kasus baru yang mirip dengan kasus lama yang tersimpan di case base kemudian kembali digunakan guna mendapatkan solusi dari kasus terbaru. Retrieve terdiri dari beberapa algoritma dalam CBR yakni algoritma pohon keputusan dan nearest neighbor algorithm.
b. Reuse menggunakan kembali kasus yang ada. Karena sangat jarang ada kasus baru yang sama persis dengan kasus sebelumnya, maka solusi dari kasus sebelumnya perlu diubah agar sesuai dengan kasus yang baru.
c. Revise merubah dan mengadopsi  solusi  yang ditawarkan jika perlu. Terdapat  dua tugas utama dari  tahapan ini yaitu : a. Evaluasi Solusi dapat dilakukan dengan mendapatkan tanggapan dari pakar. b. Memperbaiki Kesalahan (adaptasi), proses untuk  memperbaiki kesalahan. Proses ini disebut dengan adaptasi. Beberapa metode adaptasi adalah:  a.  Substitution.  b.  Transformation.  c.  Re-instantiation  merupakan  proses  mengkopi  dan  menggunakan solusi dari kasus lama untuk dijadikan solusi pada kasus baru.
d. Retain proses penyimpanan dan validasi solusi dari kasus baru ke dalam case based .
Dari 4 tahapan proses dalam sistem penalaran komputer berbasis kasus diatas bisa dipaparkan pada Gambar 1:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
Gambar 1. Tahapan Proses Case Based Reasoning
Rumus yang digunakan dalam metode CBR adalah sebagai berikut:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑃, 𝐶) = 𝑆1∗𝑊1+⋯.(𝑆𝑛∗𝑊𝑛)
𝑊1+⋯+𝑊𝑚 (1)

## 2.3 Tahapan Penelitian
Agar penelitian lebih terarah, mudah dipahami, maka urutan langkah-langkah akan dibuat secara sistematis sehingga dapat dijadikan pedoman yang jelas dan mudah untuk menyelesaikan permasalahan yang ada. Urutan langkah-langkah yang akan dibuat pada penelitian ini direpresentasikan pada Gambar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
Adapun penjelasan dari alur penelitian di atas adalah sebagai berikut:
a. Penelitian pendahuluan
Penelitian  pendahuluan  adalah  proses  identifikasi  masalah  yang  bertujuan  untuk  pengenalan  masalah  atau inventarisir  masalah,  identifikasi  masalah  dilakukan  dengan  melakukan  pendekatan  terhadap  objek  penelitian. Tahapan ini memiliki tujuan untuk mengetahui permasalahan yang terjadi secara tepat, sehingga solusi yang paling tepat  dijadikan  sebagai  pemecahan  masalah  terhadap  problem  yang  dihadapi.  Tahap  ini,  dilakukan  pencarian informasi atau masalah, informasi yang didapatkan petani masih kurang maksimal dalam mendapatkan hasil dari budidayanya karena belum memahami cara pengendalian terhadap hama maupun penyakit tanaman hortikultura. Hal  tersebut  mengakibatkan  tanaman  rentang  terserang  berbagai  penyakit.  Identifikasi  terhadap  penyakit  pada tanaman tersebut seringkali dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang lama. Masalah yang lain terkait banyaknya kasus tanaman terserang oleh penyakit yang diakibatkan oleh berbagai faktor. Serta beberapa pengetahuan yang tidak diketahui petani tentang ragam penyakit dan hama yang menyerang tanaman hortikultura, sehingga kebanyakan petani kurang mengetahui cara pengendalian dan pencegahan terhadap penyakit dan hama tersebut. Dari permasalahan tersebut akan dicarikan solusinya.
b. Pengumpulan Data Penelitian
Pengumpulan data dilakukan dengan cara mengumpulkan data-data berupa jenis-jenis, gejala-gejala, serta jenis penyakit  maupun  hama  pada  tanaman  hortikultura.  Tempat  penelitian  ini  di  Balai  Benih  Tanaman  Pangan  dan Hortikultura Wil. Banyumas.
c. Analisa Data Dengan CBR
Tahap  analisa  dimaksudkan  untuk  memberikan  alternatif-alternatif  dari  permasalahan  yang  telah  ditentukan. Langkah-langkah yang dilakukan, sebagai berikut:
1. Menentukan penyakit dan gejala
2. Menentukan relasi antara penyakit dan gejala
3. Menentukan bobot setiap gejala
4. Menentukan nilai similarity gejala yang dipilih user dengan penyakit tanaman hortikultura.
5. Membandingkan nilai similarity setiap penyakit
6. Mengambil kesimpulan penyakit yang terdapat pada tanaman hortikultura.
d. Perancangan Sistem
Pada tahap ini penulis akan membuat sebuah perancangan sistem yang akan dijalankan, mulai dari menganalisa program  yang  sedang  berjalan,  dan  merancang  program  yang  akan  kita  jalankan  tersebut.  Pada  tahap  ini  juga dilakukan pengumpulan fakta-fakta yang mendukung perancangan sistem. Dengan menggunakan UML ( Unified Modelling language ) sebagai tools dalam menjelaskan alur analisa program.
e. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  adalah  tahap  dalam  pembuatan  sistem  sehingga  siap  untuk  dioperasikan.  Implementasi bertujuan untuk menerapkan modul-modul perancangan, agar user dapat memberi masukan kepada pengembangan aplikasi sistem pakar. Pada tahap ini perancangan aplikasi sistem pakar dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MYSQL
f. Pengujian Sistem
Pengujian ini difokuskan pada fungsionalitas dari aplikasi sistem pakar yang meliputi kesalahan fungsi, interface, dan Database. Dalam tahap uji coba ini dilakukan dengan menggunakan server localhost yang merupakan server virtual untuk pengujian program berbasis PHP Programing.
Adapun proses pengujian yakni:
1. Membangun server lokal yakni Localhost untuk menyambungkan dan mengambil data dari Database MySQL.
2. Setting perangkat Lunak ( Software ) setting ini meliputi setting root access file .
3. Uji  coba pemanggilan data berbasis web melalui localhost  yang telah dibuat dengan mengimplementasikan sistem yang telah dibuat.
Identifikasi penyakit tanaman Anggrek dalam penelitian ini menerapkan metode Case Based Reasoning yang merupakan suatu  model penalaran yang menggabungkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran serta penggabungan  keseluruhan  dengan    pemrosesan  memori  [17]. Flowchart dari  proses  CBR  dalam  penelitian  ini ditunjukan pada Gambar 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
Gambar 3. Flowchart Proses CBR Sistem Pakar
Pada Gambar 3. Menampilkan diagram alur Flowchart Proses CBR untuk sistem pakar, langkah pertama yang dilakukan  oleh  pengguna  adalah  melakukan  input  gejala  yang  tampak  ke  dalam  sistem.  Kemudian  setelah  gejala diinputkan, sistem akan menjalankan proses Retrieve. Jika nilai similarity yang didapatkan dari hasil retrieve hasilnya ≥ 0,5 maka sistem akan memproses Reuse data terhadap  kasus lama untuk digunakan kembali sehingga langsung didapatkan  hasil  diagnosanya.  Sedangkan  jika  similarity  gejalanya  mendapatkan  hasil  ≤  0,5  maka  sistem  akan melakukan proses Revise dan Retain sebagai kasus baru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan yaitu berupa penyakit tanaman hortikultura yang digunakan sebagai objek penelitian, jenis tanaman hortikultura, penyakit pada masing-masing tanaman hortikultura dan juga gejala pada masing-masing penyakit.  Untuk mendeskripsikan tentang penyelesaian  metode yang digunakan pada penelitian ini dan pengetahuan yang didapat dari hasil wawancara dengan pakar. Maka didapatkan informasi berupa pengetahuan dan rule-rule untuk sistem mengambil sebuah keputusan berdasarkan kategori yang ada seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hama dan Penyakit Tanaman Hortikultura
No Kode Tanaman Nama Tanaman Kode Penyakit Penyakit Tanaman 1 HT01 Anggrek ANG01 Bercak coklat ANG02 Busuk akar ANG03 Busuk lunak ANG04 Infeksi jamur ANG05 Busuk leher ANG06 Bercak bercincin ANG07 Busuk hitam 2 HT02 Anthorium Bunga ANT01 Akar Busuk ANT02 Jamur tepung ANT03 Jamur berbulu halus ANT04 Septoria ANT05 Anthracnose ANT06 Busuk daun ANT07 Hama 3 HT03 Aglonema ALG01 Hama Kutu Sisik ALG02 Hama Ulat ALG03 Hama Belalang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
ALG04 Hama Root Mealy Bugs ALG05 Bercak Daun ALG06 Busuk akar 4 HT04 Buah Naga NGA01 Busuk Buah NGA02 Busuk bakteri NGA03 Busuk Pangkal Batang NGA04 Fusarium NGA05 Solenopsis 5 HT05 Durian DRN01 Kanker Batang DRN02 Bercak Daun DRN03 Jamur Upas DRN04 Inti basah DRN05 Buah masak tidak merata DRN06 Daun mengering tidak normal DRN07 Tip Burn 6 HT06 Mangga MGA01 Hama Kutu Putih MGA02 Hama Penggerek Batang MGA03 Hama Ulat Perusak Daun MGA04 Hama Wereng Mangga MGA05 Hama Kumbang MGA06 Thrips MGA07 Penggerek buah MGA08 Penyakit Antraknosa MGA09 Hama Bubuk buah MGA10 Bisul daun 7 HT07 Kelengkeng KNG01 Hama Trusuk KNG02 Hama Penggerek Batang KNG03 Hama Kumbang Penghisap Buah KNG04 Akar Putih KNG05 Bercak Daun KNG06 Akar Hitam KNG07 Kutu daun KNG08 Hama Lalat Buah KNG09 Hama Kutu Putih KNG10 Jamur Upas 8 HT08 Jambu Air JAR01 Busuk Akar JAR02 Hama Lalat Buah JAR03 Hama Kutu Loncat JAR04 Hama Ulat Bulu JAR05 Benalu JAR06 Hama Penggerek Batang JAR07 Hama kutu putih 9 HT09 Jahe JHE01 Layu Bakteri JHE02 Busuk Rimpang JHE03 Bercak Daun JHE04 Hama Kumbang JHE05 Hama Kutu daun JHE06 Hama Ulat penggerek akar JHE07 Nematoda
Pada penelitian ini, untuk proses pencarian dengan metode CBR yang ditampilkan hanya gejala pada tanaman hias, terutama pada tanaman anggrek yang akan ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Gejala Hama dan Penyakit Tanaman Hias Anggrek No Kode Gejala Gejala Bobot 1 G01 Muncul bercak kecil berwarna bening 5 2 G02 bercak kecil menyebar ke seluruh tanaman 3 3 G03 Terdapat luka pada daun 5 4 G04 Akar leher membusuk 5 5 G05 Daun menguning 3 6 G06 Batang menjadi kuning, keriput, tipis dan bengkok 3 7 G07 Tanaman kerdil dan tidak sehat 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
8 G08 Daun membusuk 3 9 G09 akar membusuk 5 10 G10 Daun bintik kecil 5 11 G11 berair pada daun 5 12 G12 bintik tersebut berubah menjadi kehitaman 3 13 G13 Kelopak bunga muncul bintik hitam atau cokelat kecil 5 14 G14 Muncul bercak berbentuk lingkaran 5 15 G15 daun muncul warna kehitaman 3 16 G16 Bau Tidak Enak 5 17 G17 Busuk Lunak Kebasah-basahan 5 18 G18 Anggrek tampak kerontokan 3 19 G19 Warna bunga pecah 3
Ada  beberapa  gejala  yang  ditimbulkan  oleh  tiap  jenis-jenis  hama  dan  penyakit  pada  Anggrek  yang  dapat diuraikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Gejala dan Relasi Penyakit Anggrek Kode Gejala Kode Penyakit ANG01 ANG02 ANG03 ANG04  ANG05 ANG06 ANG07 G01 * G02 * G03 * G04 * G05 * G06 * G07 * G08 * * G09 * * G10 * G11 * G12 * G13 * G14 * G15 * G16 * G17 * G18 * G19 *
Dalam Sistem Pakar Inference Engine merupakan aturan untuk pencocokan fakta. Pelacakan akan dimulai oleh mesin  inferensi  dengan  mencocokkan  fakta-fakta  dalam  basis  pengetahuan  dengan  rule  yang  sudah  ditetapkan berdasarkan Knowledge Based .

## 3.2 Input Gejala
Tahapan  pemilihan  gejala  yang  tampak  pada  Anggrek,  masing-masing  diberikan  bobot  berdasarkan  jawaban  user. Jika jawaban TIDAK maka bobot = 0, jika jawaban YA maka bobot yang diberikan tergantung pada bobot masing masing gejala dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 .  Jawaban User No Kode Gejala Gejala Bobot 1 G01 Muncul Bercak Kecil Berwarna Bening 5 2 G02 Bercak Kecil Menyebar Ke Seluruh Tanaman 3 3 G03 Terdapat Luka Pada Daun 5 4 G04 Akar Leher Membusuk 0 5 G05 Daun Menguning 0 6 G06 Batang menjadi kuning, keriput, tipis dan bengkok 0 7 G07 Tanaman Kerdil Dan Tidak Sehat 0 8 G08 Daun Membusuk 3 9 G09 Akar Membusuk 5 10 G10 Daun Bintik Kecil 0 11 G11 Berair Pada Daun 0 12 G12 Bintik Tersebut Berubah Menjadi Kehitaman 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
13 G13 Kelopak Bunga Muncul Bintik Hitam Atau Coklat Kecil 0 14 G14 Muncul Bercak Berbentuk Lingkaran 0 15 G15 Daun Muncul Warna Kehitaman 0 16 G16 Bau Tidak Enak 0 17 G17 Busuk Lunak Kebasah-Basahan 0 18 G18 Anggrek Tanpak Kerontokan 0 19 G19 Warna Bungga Pecah 0
Pembentukan rule merupakan aturan yang digunakan sistem pakar yang  diperoleh dari pakar, dimana pakar yang dimaksud yaitu pakar mengenai hama dan penyakit Anggrek. Berikut bentuk rule yang didapatkan: RULE 1 = IF G01 AND G02 AND G03 THEN P01 RULE 2 = IF G04 AND G05 AND G06 AND G07 THEN P02 RULE 3 = IF G08 AND G09 AND G16 AND G17 THEN P03 RULE 4 = IF G10 AND G11 AND G12 THEN P04 RULE 5 = IF G09 AND G13 AND G18 THEN P05 RULE 6 = IF G14 AND G19 THEN P06 RULE 7 = IF G08 AND G15 THEN P07
Setelah didapatkan rule dari pakar, kemudian dilakukan proses eksekusi rule berdasarkan jawaban dari gejala yang dipilih user. Proses eksekusi rule dilakukan dengan memasukan nilai-nilai gejala dari user ke dalam rule yang sudah ditetapkan, kemudian dari gejala tersebut dicari nilai minimal dari seluruh gejala yang memenuhi rule tersebut kemudian dikalikan dengan nilai setiap rule.

## 3.3 Proses Retrieve
Proses retrieve adalah tahap dalam pelacakan kemiripan terhadap kasus baru dengan basis pengetahuan yang sudah ada  sebelumnya.  Pencarian  kemiripan  tersebut  dilakukan  dengan  cara  mencocokan  gejala  yang  diinputkan  oleh pengguna dengan gejala yang ada pada basis pengetahuan. Pembobotan dalam metode Nearest Neighbour Retrieval (KNN) akan diproses pada tahap retrieve.
Pada awal proses diagnosa pengguna akan menginputkan gejala-gejala yang dialaminya secara sekaligus tanpa memerlukan  banyak  pertanyaan.  Selain  itu,  pengguna  menekan  tombol  proses  untuk  melihat  hasil  informasi diagnosa. Sistem ini kemudian akan memproses pembobotan dengan mencocokkan satu persatu antara gejala-gejala yang  ada  di  dalam  basis  pengetahuan. Adapun  tahap  pemrosesan  kemiripan  bobot  yang  dilakukan  sistem  akan dihitung dengan rumus berikut:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑃𝑟𝑜𝑏𝑙𝑒𝑚, 𝐶𝑎𝑠𝑒)   = 𝑠1 ∗ 𝑤1 + 𝑠2 ∗ 𝑤2 + ⋯ 𝑠𝑛 ∗ 𝑤𝑛 𝑤1 + 𝑤2 + ⋯ 𝑤𝑛
Keterangan : S = Similarity (nilai kemiripan), pada similarity jika terdapat kemiripan kasus maka akan bernilai 1, sedangkan tidak mirip, maka akan bernilai 0.
W = weight (bobot yang diberikan).
Perhitungan Kasus Bercak Coklat dapat dilihat pada Tabel 5:
Tabel 5. Skema Kasus Bercak Coklat Gejala Penyakit Bobot  Gejala User Bobot Muncul bercak kecil berwarna bening 5 Muncul Bercak Kecil Berwarna Bening 5 bercak kecil menyebar ke seluruh tanaman 3 Bercak Kecil Menyebar Ke Seluruh Tanaman 3 Terdapat luka pada daun 5 Terdapat Luka Pada Daun 5 Daun Membusuk 3 Akar Membusuk 5
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑥, 𝑥)    = 𝑠1 ∗ 𝑤1 + 𝑠2 ∗ 𝑤2 + ⋯ 𝑠𝑛 ∗ 𝑤𝑛
𝑤1 + 𝑤2 + ⋯ 𝑤𝑛 = 1∗5+1∗3+1∗5
5+3+5 = 13 13 = 1 = 100%
Dari perhitungan kasus diatas terdapat 3 gejala yang dipilih oleh user memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari  perhitungan similarity, tingkat  penyakit Bercak cokelat yang dialami oleh Tanaman Anggrek adalah sebesar 100%.   Perhitungan Kasus Busuk akar dapat dilihat pada Tabel 6:
Tabel 6. Skema Kasus Busuk Akar Gejala Penyakit Bobot  Gejala User Bobot Akar leher membusuk 0 Muncul Bercak Kecil Berwarna Bening 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
Daun menguning 0 Bercak Kecil Menyebar Ke Seluruh Tanaman 3 Batang menguning, berkeriput, tipis dan bengkok 0 Terdapat Luka Pada Daun 5 Tanaman kerdil dan tidak sehat 0 Daun Membusuk 3 Akar Membusuk 5
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat Hama Trips sebesar 0%.
Perhitungan Busuk Lunak dapat dilihat pada Tabel 7:
Tabel 7. Skema Busuk Lunak Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Daun membusuk 3 Muncul Bercak Kecil Berwarna Bening 5 Akar membusuk 5 Bercak Kecil Menyebar Ke Seluruh Tanaman 3 Bau Tidak Enak 0 Terdapat Luka Pada Daun 5 Busuk Lunak Kebasah-basahan 0 Daun Membusuk 3 Akar Membusuk 5
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑥, 𝑥)    = 𝑠1 ∗ 𝑤1 + 𝑠2 ∗ 𝑤2 + ⋯ 𝑠𝑛 ∗ 𝑤𝑛
𝑤1 + 𝑤2 + ⋯ 𝑤𝑛 = 1∗3+1∗5+0∗5+0∗5 3+5+5+5 = 8 18 = 0,44 = 44%
Dari  perhitungan kasus diatas, user memilih  2 gejala yang memiliki kesesuaian dengan kasus lama,  dengan begitu hasil dari perhitungan kesesuaian, tingkat penyakit Busuk Lunak yang dialami oleh Tanaman Anggrek adalah sebesar 44%.  Perhitungan Infeksi jamur dapat dilihat pada Tabel 8:
Tabel 8 . Skema Infeksi Jamur Gejala Penyakit Bobot  Gejala User Bobot Daun bintik kecil 5 Muncul Bercak Kecil Berwarna Bening 5 berair pada daun 5 Bercak Kecil Menyebar Ke Seluruh Tanaman 3 bintik tersebut berubah menjadi kehitaman 3 Terdapat Luka Pada Daun 5 Daun Membusuk 3 Akar Membusuk 5
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat infeksi jamur sebesar 0%.  Perhitungan kasus Busuk leher dapat dilihat pada Tabel 9:
Tabel 9. Skema Kasus Busuk leher Gejala Penyakit Bobot  Gejala User Bobot akar membusuk 0 Muncul Bercak Kecil Berwarna Bening 5 Kelopak bunga muncul bintik hitam atau coklat kecil 0 Bercak Kecil Menyebar Ke Seluruh Tanaman 3 Anggrek tampak kerontokan 0 Terdapat Luka Pada Daun 5 Daun Membusuk 3 Akar Membusuk 5
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat Busuk leher sebesar 0%.  Perhitungan kasus Bercak bercincin dapat dilihat pada Tabel 10:
Tabel 10. Skema Kasus Bercak bercincin Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Muncul bercak berbentuk lingkaran 0 Muncul Bercak Kecil Berwarna Bening 5 Warna bunga pecah 0 Bercak Kecil Menyebar Ke Seluruh Tanaman 3 0 Terdapat Luka Pada Daun 5 Daun Membusuk 3 Akar Membusuk 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat Bercak bercincin sebesar 0% . Perhitungan antraknosa dapat dilihat pada Tabel 11:
Tabel 11. Skema Kasus Busuk hitam Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Daun membusuk 0 Muncul Bercak Kecil Berwarna Bening 5 Daun muncul warna kehitaman 0 Bercak Kecil Menyebar Ke Seluruh Tanaman 3 0 Terdapat Luka Pada Daun 5 Daun Membusuk 3 Akar Membusuk 5
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat Kasus Busuk hitam sebesar 0%
Setelah dilakukan proses terhadap gejala yang dipilih user pada form konsultasi dengan gejala Muncul Bercak Kecil Berwarna Bening, Bercak Kecil Menyebar Ke Seluruh Tanaman, Terdapat Luka Pada Daun, Daun Membusuk, Akar Membusuk maka didapatkan hasil seperti pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Identifikasi Kode Penyakit Nilai Identifikasi P1 Bercak cokelat 100% P2 Busuk akar 0 P3 Busuk lunak 44% P4 Infeksi jamur 0 P5 Busuk leher 0 P6 Bercak bercincin 0 P7 Busuk hitam 0
Berdasarkan Tabel 14 didapatkan 2 jenis penyakit yang memiliki nilai yaitu Bercak Cokelat dengan nilai 100% dan Busuk lunak 44%, setelah dilihat nilai terbesar maka dapat disimpulkan bahwa Anggrek terkena Bercak Cokelat. Selanjutnya dilakukan pengujian dengan sistem yang dapat dilihat pada Gambar 13.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
Pada Gambar 13. Menampilkan pengujian diagnosis sistem pakar ini dilakukan dengan uji coba contoh acak yang diterapkan untuk menguji kesesuaian gejala dan diagnosis yang sebenarnya. Pengujian ini mengambil contoh tanaman anggrek yang memiliki jenis dan gejala hama dan penyakit berbeda-beda. Penulis menguji 10 sampel untuk melakukan uji coba, setelah uji coba tersebut dihasilkan 8 sample adalah benar terkena hama dan penyakit yang sesuai diagnosanya  yang  berarti  tingkat  akurasinya  mencapai  80%.  Hasil  evaluasi  pengujian  diagnosis  sistem  pakar  ini ditampilkan pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Pengujian No Sampel Diagnosis S.P Data Real Hasil 1 Sampel 1 Bercak cokelat Bercak cokelat Valid 2 Sampel 2 Busuk akar Busuk akar Valid 3 Sampel 3 Busuk lunak Busuk lunak Valid 4 Sampel 4 Busuk akar Busuk akar Valid 5 Sampel 5 Busuk lunak Busuk leher Tidak Valid 6 Sampel 6 Bercak bercincin  Bercak bercincin Valid 7 Sampel 7 Busuk hitam Busuk hitam Valid 8 Sampel 8 Bercak cokelat Bercak cokelat Valid 9 Sampel 9 Infeksi jamur Infeksi jamur Valid 10 Sampel 10 Busuk lunak Busuk leher Tidak Valid

## 4. KESIMPULAN
Dari  tahapan  penelitian  serta  berdasarkan  proses analisa  yang  telah  dilakukan,  sehingga  dapat  diambil  kesimpulan bahwa sistem pakar ini mampu menelusuri gejala yang telah dipilih oleh user berdasarkan kondisi tanaman anggrek yang diamati. Hasil identifikasi  penyakit tanaman anggrek dengan gejala:  Muncul  Bercak Kecil Berwarna Bening, Bercak  Kecil  Menyebar  Ke  Seluruh  Tanaman,  Terdapat  Luka  Pada  Daun,  Daun  Membusuk,  Akar  Membusuk. Didapatkan hasil identifikasi berupa Bercak coklat 100%, Busuk akar 0, Busuk lunak 44%, Infeksi jamur 0, Busuk leher 0, Bercak bercincin 0, Busuk hitam 0. Berdasarkan hasil perbandingan terhadap seluruh similarity penyakit pada tanaman anggrek, maka dapat disimpulkan bahwa jenis penyakit yang dialami adalah penyakit Bercak cokelat dengan nilai similarity 100%.

## REFERENCES
[1] Migunani  and  Kevin  Aditama,  “Pemanfaatan  Natural  Language  Processing  Dan  Pattern  Matching  Dalam  Pembelajaran Melalui Guru Virtual,” ELKOM, vol. 13, no. 1, pp. 121–133, 2020, [Online]. Available: http://ejurnal.stekom.ac.id/index.php/home€page121
[2] F.  Fauziah,  I.  I.  Tritoasmoro,  and  S.  Rizal,  “SISTEM  KEAMANAN  BERBASIS  PENGENALAN  SUARA  SEBAGAI PENGAKSES  PINTU  MENGGUNAKAN  METODE  MEL  FREQUENCY  CEPSTRAL  COEFFICIENT  (MFCC) COEFFICIENT (MFCC),” 2021.
[3] D.  Aldo  and  M.  Apri,  “SELECTION  OF  FEED  SUPPLIER  IN  SEA  FISH  CULTIVATION  USING  ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) METHOD,” vol. 6, no. 1, 2020, doi: 10.33480/jitk.v6i1.1440.
[4] D.  A.  Alwendi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  TOKO  HANDPHONE  TERBAIK  DI  KOTA PADANGSIDIMPUAN MENGGUNAKAN METODE ORESTE,” JURSIMA, vol. 8, no. `, pp. 10–17, 2020.
[5] Samsul  Arifin  and  Erwien  Tjipta  Wijaya,  “IMPLEMENTASI  TEKNOLOGI  COMPUTER  VISION  SEBAGAI PENGENDALI MOBILE ROBOT BERBASIS KAMERA WEB,” JOUTICLA , vol. 3, no. 2, pp. 75–80, 2017.
[6] Z.  Lubis,  “Metode  Baru  Robot  Pengantar  Menu  Makanan  Menggunakan  Android  dengan  Kendali  PID  Berbasis Mikrokontroler,” 2018. [Online]. Available: www.kelasrobot.com
[7] L. S. Rini, O. T. Karya, and F. Sirait, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Pendeteksi Keaslian Dan Nominal Uang,” Jurnal Teknologi Elektro, vol. 12, no. 2, p. 65, Jul. 2021, doi: 10.22441/jte.2021.v12i2.004.
[8] D. Aldo and D. Riliyanda, “Aplikasi Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Infertilitas Pada Pria,” vol. 7, no. 1, pp. 20– 31, 2019.
[9] S. Alam and S. Bina Bangsa Kendari, “Aplikasi Sistem Pakar Pengidentifikasi Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Padi Berbasis Android,” Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer, vol. 5, no. 2, 2020.
[10]  Lasmiati, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN KAKAO MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID,” JuPerSaTek, vol. 3, no. 2, pp. 532–538, 2020.
[11]  F.  Nugroho  and  A.  U.  Bani,  “Penerapan  Metode  Dempster  Shafer  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Usus  Halus,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, p. 243, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3468.
[12]  F. Erwis, D. Suherdi, A. Pranata, and A. H. Nasyuha, “Penerapan Metode Hybrid Case Base Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Obesitas,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  1,  p.  378,  Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3491.
[13]  H.  Mulyono,  R.  A.  Darman,  and  G.  Ramadhan,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Kerusakan  Pada  Laptop  Menggunakan  Metode Certainty  Factor,”  JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran  Informatika),  vol.  5,  no.  2,  p.  98,  2020,  doi: 10.29100/jipi.v5i2.1708.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1111 − 1122 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.1888
[14]  Wijayana  Yenita,  “SISTEM  PAKAR  KERUSAKAN  HARDWARE  KOMPUTER  DENGAN  METODE  BACKWARD CHAINING  BERBASIS  WEB  Yenita  Wijayana,”  Media  Elektrika,  vol.  12,  no.  2,  2019,  [Online].  Available: http://jurnal.unimus.ac.id http://jurnal.unimus.ac.id
[15]  I.  Wulandari,  “SISTEM  PAKAR  TALENTA  IMPLEMENTASI  KECERDASAN  BUATAN  DALAM  PELAYANAN PUBLIK MENUJU SRAGEN SMART CITY,” LITBANG SUKOWATI, vol. 2, no. 1, pp. 75–88, 2018.
[16]  R. Adawiyah, “Case Based Reasoning Diagnosis  Hama dan Penyakit  Tanaman Nilam,” Intensif, vol. 2, no. 1, p. 57, 2018, doi: 10.29407/intensif.v2i1.11829.
[17]  Dedi, “ANALISA SISTEM PAKAR DIAGNOSA AWAL PENYAKIT AMEBIASIS DENGAN METODE CASE BASED REASONING Dedi,” vol. 7, no. 2, 2019.
[18]  P. S. Ramadhan and U. Fatimah, Mengenal Metode Sistem Pakar, 1st ed. Medan: Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[19]  H. Pratiwi, BUKU AJAR: SISTEM PAKAR. Bandung: Goresan Pena, 2019.