## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Bawang Merah dengan Metode Case Based Reasoning
Yohani Setiya Rafika Nur 1 , Auliya Burhanuddin 1 , Dasril Aldo 1,* , Widya Lelisa Army 2
1 Fakultas Informatika, Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas, Indonesia
2 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Pertiwi, Bekasi, Indonesia Email: 1 yohani@ittelkom-pwt.ac.id, 2 auliya@ittelkom-pwt.ac.id, 3,* dasril@ ittelkom-pwt.ac.id, 4 widya.lelisa@pertiwi.ac.id Email Penulis Korespondensi: dasril@ ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Bawang merah adalah umbi-umbian yang biasa dikonsumsi oleh penduduk Indonesia. Bawang merah merupakan salah  satu  dari  tiga  anggota  genus  Allium  yang  banyak  digemari  dan  memiliki  nilai  ekonomi  yang  tinggi.  Dalam  proses budidaya bawang merah rentan terhadap hama dan penyakit. Ulat bawang, lalat daun, cacing tanah, purpura, layu fusarium, mosaic bawang dan bercak daun merupakan beberapa hama dan penyakit yang sering menyerang tanaman bawang merah. Petani akan langsung memberikan pestisida atau cara yang terkadang tidak sesuai dengan hama dan penyakit yang menyerang. Akibatnya,  perawatan  tidak  optimal  dan  bahkan  sering  timbul  hama  atau  penyakit  baru.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membantu petani menemukan gejala awal hama dan penyakit bawang merah, sehingga pengendalian hama dan penyakit lebih optimal dan tepat sasaran. Diolah sebanyak 10 data serangan menggunakan metode Case Based Reasoning. Metode ini akan mengolah  data  berupa  gejala-gejala  yang  terlihat  pada  bawang  merah,  sehingga  dapat  melakukan  deteksi  jenis  hama  dan penyakit bawang merah serta langkah penanganannya dengan nilai 100%. Oleh karena itu, metode ini relevan untuk identifikasi penyakit bawang merah.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Dempster Shafer; Diagnosis; Hama; Penyakit Bawang Merah
Abstract− Shallots are tubers commonly consumed by Indonesians. Shallots are one of the three members of the Allium genus that are much-loved and have high economic value. In the process of cultivating shallots susceptible to pests and diseases. Onion caterpillars, leaf flies, earthworms, purpura, fusarium wilt, onion mosaic and leaf spot are some of the pests and diseases that often attack shallot plants. Farmers will immediately give pesticides or methods that are sometimes not suitable for pests and diseases that attack. As a result, maintenance is not optimal and new pests or diseases often arise. This study aims to help farmers  find  early  symptoms  of shallot  pests  and  diseases,  so that  pest  and  disease  control  is  more  optimal  and  on  target. Processed  as  many  as  10  attack  data  using  Case  Based  Reasoning  method.  This  method  will  process  data  in  the  form  of symptoms seen in shallots, so that they can detect types of pests and diseases of shallots and their handling steps with 100% accuracy. Therefore, this method is relevant for the identification of shallot disease
Keywords : Expert System; Dempster Shafer; Diagnosis; Pests; Onion Diseases

## 1. PENDAHULUAN
Bawang  merah  merupakan  jenis  dari  umbi-umbian  yang  dikonsumsi  oleh  penduduk  Indonesia.  Bawang  merah merupakan  salah  satu  dari  tiga  anggota  genus  Allium  yang  banyak  digemari  dan  memiliki  nilai  ekonomi  yang tinggi. Dalam proses budidaya bawang merah infeksi virus dan jamur akan sering terjadi karena bawang merah rentan terserang penyakit. Jika hal tersebut tidak diketahui lebih awal, maka akan berakibat terhadap penurunan hasil  panen  petani.  Untuk  diagnosis  awal  penyakit  bawang  merah  diperlukan  suatu  sistem  yang  berisikan pengetahuan dari ahli yang disebut sistem pakar.
Sistem pakar merupakan sistem komputer untuk memecahkan sebuah masalah  berdasarkan pengetahuan, fakta,  dan  teknik  penalaran  layaknya  seorang  pakar  [1].  Sistem  pakar  sudah  banyak  dikembangkan  oleh  para peneliti untuk berbagai bidang, diantaranya untuk bidang kesehatan, peternakan, perkebunan, perikanan dan masih banyak  lagi.  Dari  beberapa  penelitian  yang  ada,  seperti  yang  dilakukan  oleh  Winarno pada  tahun  2019 menghasilkan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  bawang  merah  setara  dengan  diagnosis  pakar  [2]. Selanjutnya yang dilakukan oleh Kharismatara pada tahun 2020 menghasilkan sistem   pakar   diagnosa penyakit pada    tanaman    bawang    akan mempermudah    petani    atau    masyarakat mengetahui penyakit pada tanaman bawang[3]. Selanjutnya  sistem  pakar  untuk  menu  sehat  wanita  hamil  dengan  hasil  meminimalisir dampak  dari wamil yang memiliki berat badan tidak ideal yaitu berat bayi lahir kurang, berat bayi lahir berlebih dan bayi lahir prematur [4], sistem pakar untuk diagnosis penyakit ikan gurami dengan hasil diagnosis penyakit ikan gurami yang disebabkan bakteri nilai kemiripan kasus dengan threshold >70% [5]. Penelitian lainnya seperti:  diagnosis hama dan penyakit tanaman nilam[6], mendiagnosis penyakit infertilitas pada pria [7] dan untuk identifikasi jenis jerawat [8]. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode case based reasoning.
Metode CBR merupakan metode yang menggunakan pengalaman untuk menyelesaikan suatu masalah. Menemukan kasus serupa di masa lalu dan kemudian menggunakan kembali untuk masalah baru merupakan cara CBR  menyelesaikan  masalah  [9].  Metode  CBR  diterapkan  untuk  menentukan  dan  mendefinisikan  tingkat keyakinan  yang  logis  untuk  mengevaluasi  suatu  kemungkinan.  Penerapan  metode  CBR  dalam  penelitian diantaranya:  untuk  prediksi  perkembangan  penyakit  kronis  [10],  diagnosa  penyakit  jantung  [11],  mendiagnosa penyakit stroke [12] serta masih banyak penelitian lainnya.
Selama masa tanam banyak tanaman bawang merah yang rentan terhadap penyakit menjadi permasalahan yang sering terjadi. Berikut penyakit yang dapat menyerang bawang merah antara lain: Layu Fusarium ( Fusarium

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
oxysporum hanz ), Bercak Ungu/ Trotol ( Alternaria porri ), Antraknosa (Colletotrichum gloeosporioiodes), Mozaik Bawang (Onion Yellow Dwarf Virus) dan Bercak Daun (Cercospora duddiae). Umumnya saat tanaman bawang merah terserang penyakit, petani akan langsung menggunakan pestisida atau cara pengobatan yang tidak sesuai dengan penyakit yang  menyerang. Berakibat, pengendalian tidak maksimal dan bahkan bisa menimbulkan hama dan penyakit baru. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk membantu petani dalam mengidentifikasi gejala awal penyakit tanaman bawang merah, sehingga pengobatan penyakit tanaman bawang merah lebih terkonsentrasi, tepat dan maksimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  mensimulasi  perilaku  manusia  atau  organisasi  yang  memiliki pengetahuan  dan  pengalaman  ahli  dalam  bidang  tertentu.  Biasanya  sistem  seperti  ini  berisi  basis  pengetahuan berisi akumulasi pengalaman dan rule untuk menerapkan pengetahuan dasar untuk setiap situasi tertentu. Sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan masalah, seperti : Interpretasi, Diagnosis, Perancangan, Perencanaan, Monitoring, Debugging, Instruksi dan Kontrol [13]. Pengertian lain dari sistem pakar yaitu sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya  hanya  bisa  dipecahkan  oleh  seseorang  pakar  dalam  bidang  tertentu  [14].  Disini  komputer  digunakan sebagai sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar [15].

## 2.2. Case Based Reasoning
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 yang dibagi menjadi empat sub proses [16] :
1. Retrieve merupakan proses menemukan kasus baru yang mirip dengan kasus lama yang tersimpan di case base kemudian  digunakan  kembali  untuk  mendapatkan  solusi  dari  kasus  yang  baru.  Terdapat  beberapa  metode dalam retrieval pada CBR, diantaranya algoritme pohon keputusan dan algoritme nearest neighbor.
2. 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.
3. 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. Reinstantiation merupakan proses mengkopi dan menggunakan solusi dari kasus lama untuk dijadikan solusi pada kasus baru.
4. 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. Tahapan Proses Case Based Reasoning :
Gambar 1. Tahapan Proses Case Based Reasoning
Rumus yang digunakan dalam metode CBR adalah sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
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 dapat dilihat pada Gambar 2.
Mendiskripsikan Ruang Lingkup Masalah
⬇ Menganalisa Permasalahan ⬇ Mempelajari Literatur ⬇ Pengumpulan Data ⬇ Menganalisa Data Dengan Metode CBR ⬇ Pengujian Hasil ⬇ Mengambil Kesimpulan
Gambar 2. Kerangka Kerja
Adapun penjelasan dari alur penelitian di atas adalah sebagai berikut:
1. Mendeskripsikan Ruang Lingkup Masalah
Ruang  lingkup  masalah  yang  akan  diteliti  terlebih  dahulu  harus  ditentukan,  karena  jika  tidak  mampu mendefinisikan dan menentukan ruang lingkup masalah dari suatu yang diteliti, maka tidak akan didapat suatu solusi yang terbaik. Jadi langkah mendeskripsikan ruang lingkup masalah ini merupakan langkah awal yang terpenting dalam penulisan ini.
2. Menganalisa Permasalahan
Dengan  analisis  masalah  diharapkan  dapat  memahami  masalah  yang  telah  ditentukan  ruang  lingkup  atau batasannya.
3. Mempelajari Literatur
Studi literatur adalah tindakan yang dilakukan untuk mempelajari secara ilmiah dan teoritis terhadap masalah- masalah yang telah dibatasi sebelumnya yang bersumber dari literatur jurnal yang berkaitan dengan penelitian yang dapat dipertanggung jawabkan.
4. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan  data  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  keseluruhan  data  yang  dibutuhkan  dalam penelitian. Teknik yang dilakukan untuk pengumpulan data pada penelitian ini dengan teknik kalkulasi data observasi.
5. Menganalisa Data Menggunakan Metode CBR
Untuk menyelesaikan masalah ini menggunakan metode CBR dengan harapan mendapatkan nilai similarity yang  sesuai  berdasarkan  gejala  yang  dipilih  oleh user .  Adapun  langkah-langkah  dari  metode  CBR  yang dilakukan di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Menentukan penyakit dan gejala
b. Menentukan relasi antara penyakit dan gejala
c. Menentukan bobot setiap gejala
d. Menentukan nilai similarity gejala yang dipilih user dengan penyakit tanaman bawang merah.
e. Membandingkan nilai similarity setiap penyakit
f. Mengambil kesimpulan penyakit yang terjadi pada tanaman bawang merah.
6. Menguji Hasil
Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap data yang dikembangkan. Pengujian dilakukan dengan menerapkan Metode CBR berdasarkan data kriteria yang sudah ada. Sehingga dapat diketahui tingkat akurasi sistem dengan hitungan manual.
7. Mengambil Kesimpulan
Merupakan tahapan akhir dari penelitian, Menarik kesimpulan didasarkan pada studi pustaka dan pembahasan permasalahan  dan  merupakan  hasil  analisis  dari  penelitian.  Simpulan  yang  diperoleh  adalah  tentang  jenis penyakit tanaman bawang merah.
Dalam penelitian identifikasi  penyakit tanaman bawang merah pada penelitian ini menggunakan metode Case  Based  Reasoning yang  merupakan  suatu  model  penalaran  yang  menggabungkan  pemecahan  masalah,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
pemahaman dan pembelajaran serta penggabungan keseluruhan dengan  pemrosesan memori[17]. Flowchart dari proses CBR dalam penelitian ini ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Proses CBR Sistem Pakar
Pada  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  bawang  merah  yang  digunakan  sebagai  objek penelitian,  jenis  penyakit  pada  masing-masing  tanaman  bawang  merah  dan  juga  gejala  pada  masing-masing penyakit.

## a.   Data 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. Hama dan Penyakit Bawang Merah .
Tabel 1. Hama dan Penyakit Bawang Merah Kode Penyakit P1 Lalat Penggorok Daun P2 Ulat Bawang P3 Trips P4 Ulat Tanah P5 Layu Fusarium P6 Bercak Ungu P7 Antraknosa P8 Virus Mozaik Bawang P9 Bercak Daun
Tabel 2. Gejala Hama dan Penyakit Bawang Merah merupakan gejala hama dan penyakit bawang merah yang akan dilakukan pengolahan terhadap data hama dan penyakit tersebut.
Tabel 2. Gejala Hama dan Penyakit Bawang Merah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
Kode Gejala Bobot G01 Terdapat bercak putih pada daun 0,15 G02 Terdapat liang kerokan larva yang berkelok pada daun 0,1 G03 Daun mengering 0,25 G04 Daun berwarna coklat seperti terbakar 0,15 G05 Terdapat bercak putih transparan pada daun 0,25 G06 Daun terkulai 0,15 G07 Daun berwarna putih mengkilap seperti perak 0,2 G08 Daun berubah kecoklatan dan berbintik hitam 0,15 G09 Umbi bawang kecil 0,25 G10 Leher batang terpotong potong 0,45 G11 Daun menguning 0,15 G12 Daun terpelintir layu dan mudah tercabut 0,15 G13 Umbi membusuk 0,25 G14 Tanaman mati dimulai dari ujung daun menjalar hingga ke bagian bawah 0,1 G15 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 G16 Terdapat bercak merupai cincin berwarna ungu kemerah merahan 0,1 G17 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 G18 Umbi mengering berwarna gelap 0,05 G19 Pangkal daun bawang mengecil 0,25 G20 Terdapat spora berwarna merah muda 0,25 G21 Tanaman tumbuh kerdil 0,1 G22 Daun bawang kecil 0,15 G23 Warna daun belang 0,15 G24 Pertumbuhan daun terpilin 0,05 G25 Banyak bercak pada ujung daun 0,25 G26 Terdapat bercak berwarna coklat pada daun 0,2
Ada beberapa gejala yang ditimbulkan oleh tiap jenis-jenis hama dan penyakit pada bawang merah yang dapat diuraikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Gejala dan Relasi Penyakit Bawang Merah
Kd P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9 G01 * * G02 * G03 * * G04 * G05 * G06 * G07 * G08 * G09 * * G10 * G11 * G12 * G13 * * G14 * G15 * G16 * G17 * G18 * G19 * G20 * G21 * G22 * G23 * * G24 * G25 * G26 * G27 *

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
Dalam Sistem Pakar Inference Engine merupakan aturan untuk pencocokan fakta. Mesin inferensi memulai pelacakannya  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 bawang merah, 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 Kode Gejala Jawaban Bobot G01 Terdapat bercak putih pada daun Tidak 0 G02 Terdapat liang kerokan larva yang berkelok pada daun Tidak 0 G03 Daun mengering Tidak 0 G04 Daun berwarna coklat seperti terbakar Tidak 0 G05 Terdapat bercak putih transparan pada daun Tidak 0 G06 Daun terkulai Tidak 0 G07 Daun berwarna putih mengkilap seperti perak Tidak 0 G08 Daun berubah kecoklatan dan berbintik hitam Tidak 0 G09 Umbi bawang kecil Tidak 0 G10 Leher batang terpotong potong Tidak 0 G11 Daun menguning Tidak 0 G12 Daun terpelintir layu dan mudah tercabut Tidak 0 G13 Umbi membusuk Ya 0,25 G14 Tanaman mati dimulai dari ujung daun menjalar hingga ke bagian bawah Tidak 0 G15 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu Ya 0,1 G16 Terdapat bercak merupai cincin berwarna ungu kemerah merahan Ya 0,1 G17 Ujung daun mengering bahkan patah Ya 0,15 G18 Umbi mengering berwarna gelap Ya 0,05 G19 Pangkal daun bawang mengecil Tidak 0 G20 Terdapat spora berwarna merah muda Tidak 0 G21 Tanaman tumbuh kerdil Tidak 0 G22 Daun bawang kecil Tidak 0 G23 Warna daun belang Tidak 0 G24 Pertumbuhan daun terpilin Tidak 0 G25 Banyak bercak pada ujung daun Tidak 0 G26 Terdapat bercak berwarna coklat pada daun Tidak 0
Pembentukan rule merupakan aturan yang digunakan sistem pakar yang diperoleh dari pakar, dimana pakar yang dimaksud yaitu pakar mengenai hama dan penyakit bawang merah. Berikut bentuk rule yang didapatkan: RULE 1 =
IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 THEN P01 RULE 2 = IF G03 AND G05 AND G06 THEN P02 RULE 3 = IF G07 AND G08 AND G09 THEN P03 RULE 4 = IF G10 THEN P04 RULE 5 = IF G11 AND G12 AND G13 AND G14 THEN P05 RULE 6 = IF G13 AND G15 AND G16  AND G17AND G18 THEN P06 RULE 7 = IF G01 AND G19 AND G20 THEN P07 RULE 8 = IF G09 AND G21 AND G22  AND G23 AND G24 THEN P08 RULE 9 = IF G23 AND G25 AND G26 THEN P09
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.
b. Proses Retrieve
Proses Retrieve merupakan proses pencarian kemiripan kasus baru dengan yang ada pada basis pengetahuan. Pencarian  kemiripan  tersebut  dilakukan  dengan  cara  mencocokan  gejala  yang  diinputkan  oleh  pengguna

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
dengan gejala yang ada pada basis pengetahuan. Pada proses retrieve ini akan dilakukan pembobotan dengan menggunakan  metode Nearest  Neighbour  Retrieval (KNN).  Pada  awal  proses  diagnosa  pengguna  akan menginputkan gejala-gejala yang dialaminya secara sekaligus tanpa memerlukan banyak pertanyaan. Selain itu, pengguna menekan tombol proses untuk mengetahui hasil diagnosanya. Kemudian sistem akan melakukan proses pembobotan dengan melakukan pencocokan 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
Perhitungan Kasus Lalat Penggorok Daun dapat dilihat pada Tabel 5:
Tabel 5. Skema Kasus Lalat Penggorok Daun Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Terdapat bercak putih pada daun 0,15 Umbi membusuk 0,25 Terdapat liang keroakan larva yang berkelok pada daun 0,1 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Daun mengering 0,25 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Daun berwarna coklat seperti terbakar 0,15 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Umbi mengering berwarna gelap 0,05
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat hama Lalat Penggorok Daun sebesar 0%. Perhitungan Kasus Lalat Bawang dapat dilihat pada Tabel 6:
Tabel 6. Skema Kasus Lalat Bawang Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Daun mengering 0,25 Umbi membusuk 0,25 Terdapat bercak putih transparan pada daun 0,25 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Daun terkulai 0,15 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Umbi mengering berwarna gelap 0,05
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat lalat bawang sebesar 0%.  Perhitungan kasus trips dapat dilihat pada Tabel 7:
Tabel 7. Skema Kasus Trips Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Daun berwarna putih mengkilap seperti perak 0,2 Umbi membusuk 0,25 Daun berubah kecoklatan dan berbintik hitam 0,15 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Umbi bawang kecil 0,25 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Umbi mengering berwarna gelap 0,05
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 kasus ulat tanah dapat dilihat pada Tabel 8:
Tabel 8. Skema Kasus Ulat Tanah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Leher batang terpotong- potong 0,45 Umbi membusuk 0,25 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Umbi mengering berwarna gelap 0,05
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat Hama Ulat Tanah sebesar 0%.  Perhitungan kasus layu fusarium dapat dilihat pada Tabel 9:
Tabel 9. Skema Kasus Layu Fusarium Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Daun mengunin 0,15 Umbi membusuk 0,25 Daun terpelintir laya dan mudah tercabut 0,15 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Ubi membusuk 0,25 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Tanaman mati dimulai dari ujung daun menjalar hingga ke bagian bawah 0,1 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Umbi mengering berwarna gelap 0,05 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (x, x)    = s1 ∗ w1 + s2 ∗ w2 + ⋯ sn ∗ wn 𝑤1 + 𝑤2 + ⋯ 𝑤𝑛 = 0∗0,15+0∗0,15+0∗0,25+0∗0,1 0,25+0,15+0,25+0,1 = 0,25 0,75 = 0,33
= 33%
Dari  perhitungan kasus diatas terdapat  1 gejala yang dipilih oleh user memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat penyakit layu fusarium yang dialami oleh user sebesar 33%. Perhitungan kasus bercak ungu dapat dilihat pada Tabel 10:
Tabel 10. Skema Kasus Bercak Ungu Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Umbi membusuk 0,25 Umbi membusuk 0,25 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Umbi mengering berwarna gelap 0,05 Umbi mengering berwarna gelap 0,05 Similarity ( x,x ) = s1∗w1+s2∗w2+⋯sn∗wn 𝑤1+𝑤2+⋯𝑤𝑛 = 1∗0,25+1∗0,1+1∗0,1+1∗0,15+1∗0,05 0,25+0,1+0,1+0,15+0,05 = 0,65 0,65 = 1 = 100%
Dari  perhitungan kasus diatas terdapat  5 gejala yang dipilih oleh user memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat penyakit layu fusarium yang dialami oleh user sebesar 100%. Perhitungan antraknosa dapat dilihat pada Tabel 11:
Tabel 11. Skema Kasus Antraknosa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Terdapat bercak putih pada daun 0,15 Umbi membusuk 0,25 Pangkal daun bawang mengecil 0,25 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Terdapat spora berwarna merah muda 0,25 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Umbi mengering berwarna gelap 0,05
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari  perhitungan similarity, tingkat  Antraknosa sebesar 0%.   Perhitungan  virus  mozaik  bawang dapat dilihat pada Tabel 12:
Tabel 12. Skema Kasus Virus Mozaik Bawang Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Terdapat bercak putih pada daun 0,15 Umbi membusuk 0,25 Pangkal daun bawang mengecil 0,25 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Terdapat spora berwarna merah muda 0,25 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Umbi mengering berwarna gelap 0,05
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat Virus Mozaik Bawang sebesar 0%.  Perhitungan bercak daun dapat dilihat pada Tabel 13:
Tabel 13. Skema Kasus Bercak Daun Gejala Penyakit Bobot Gejala User Bobot Terdapat bercak putih pada daun 0,15 Umbi membusuk 0,25 Pangkal daun bawang mengecil 0,25 Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu 0,1 Terdapat spora berwarna merah muda 0,25 Terdapat bercak menyerupai cincin berwarna ungu kemerah-merahan 0,1 Ujung daun mengering bahkan patah 0,15 Umbi mengering berwarna gelap 0,05
Dari skema kasus diatas tidak terdapat  gejala yang dipilih oleh user tidak memiliki kemiripan dengan kasus lama, sehingga dari perhitungan similarity, tingkat bercak daun sebesar 0%.  Setelah dilakukan proses terhadap gejala yang dipilih user pada form konsultasi dengan gejala Umbi membusuk, Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna  putih  atau  kelabu,  Terdapat  bercak  merupai  cincin  berwarna  ungu  kemerah  merahan,  Ujung  daun mengering bahkan patah, Umbi mengering berwarna gelap maka didapatkan hasil seperti pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Identifikasi Kode Penyakit Nilai Identifikasi P1 Lalat Penggorok Daun 0 P2 Ulat Bawang 0 P3 Trips 0 P4 Ulat Tanah 33% P5 Layu Fusarium 100% P6 Bercak Ungu 0 P7 Antraknosa 0 P8 Virus Mozaik Bawang 0 P9 Bercak Daun 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
Berdasarkan Tabel 14 didapatkan 2 jenis penyakit yang memiliki nilai yaitu Ulat Tanah dengan nilai 33% dan  Layu  Fusarium  100%,  setelah  dilihat  nilai  terbesar  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  bawang  merah  terkena Layu Fusarium. Selanjutnya dilakukan pengujian dengan sistem yang dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Hasil Pengujian Sistem

## 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 bawang merah yang diamati. Hasil identifikasi penyakit bawang dengan gejala: Umbi membusuk, Terdapat bercak melekuk pada daun berwarna putih atau kelabu, Terdapat bercak merupai cincin berwarna ungu kemerah merahan,  kemudian ujung daun mengering bahkan patah, Umbi mengering berwarna gelap. Didapatkan hasil identifikasi berupa Lalat Penggorok Daun dengan nilai 0%, Ulat Bawang 0%, Trips 0%, Ulat Tanah 0%, Layu Fusarium 33%, Bercak Ungu 100%, Antraknosa 0%, Virus Mozaik Bawang 0%, Bercak Daun 0%. Berdasarkan hasil perbandingan terhadap seluruh  similarity  penyakit  pada  bawang  merah,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  jenis  penyakit  yang  dialami adalah penyakit Bercak Ungu dengan nilai similarity 100%.

## REFERENCES
[1]  P. Wahyuningsih and S. Zuhriyah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Campak Rubella Pada Anak,” vol. 8, no. 1, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202182710.
[2]  K. Eko, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN BAWANG MERAH MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DENGAN MESIN INFERENSY FORWARD CHAINING BERBASIS WEB,” 2019.
[3]  Z. Ley Kharismatara and A. Ma’ruf Sw, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA TANAMAN BAWANG DENGAN MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR.”
[4]  E. Krisnanik and V. Indriasari, “Desain Model Sistem Pakar Menu Sehat Wanita Hamil Design Of Pregnant Women ’ S Healthy  Menu  System  Model  Based  On  Nutrition  Using  Cooper  Method,”  vol.  5,  no.  6,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201856497.
[5]  A.  R.  Saraswati,  Y.  Saintika,  A.  N.  A.  Thohari,  and  A.  R.  Iskandar,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ikan  Gurami (Osphronemus Goramy) Menggunakan Case Based Reasoning,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 4, p. 779, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020701953.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4180
[6]  R. Adawiyah and F. Handayani, “Rancang Bangun Case Based Reasoning Untuk Diagnosis Hama Dan Penyakit Tanaman Nilam  Menggunakan  Nearest  Neighbor  Kombinasi  Certainty  Factor,”  vol.  7,  no.  3,  pp.  477–482,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202072046.
[7]  D. Aldo and D. Riliyanda, “Aplikasi Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Infertilitas Pada Pria,” vol. 7, no. 1, pp. 20–31, 2019.
[8]  D. R. Habibie and D. Aldo, “Sistem Pakar Untuk Identifikasi Jenis Jerawat Dengan Metode Certainity Factor,” JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) , vol. 4, no. 3, p. 79, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i3.1055.
[9]  Y. Wendra and D. Aldo, “Metode Case Based Reasoning Untuk Identifikasi Penyakit Tanaman Padi,” Jursima , vol. 8, no. 2, pp. 103–110, 2020.
[10] Z.  Nenova  and  J.  Shang,  “Chronic  Disease  Progression  Prediction:  Leveraging  Case-Based  Reasoning  and  Big  Data Analytics,” Production and Operations Management , vol. 0, no. 0, pp. 1–22, 2021, doi: 10.1111/poms.13532.
[11] D. Kurnia, “Identifikasi Obesitas Pada Balita Di Posyandu Berbasis Artificial Intelligence,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 76–86, 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.3370.
[12] R. Rachman, “Implementasi Case Based Reasoning Mendiagnosa Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Probabilistic Symmetric,” Jurnal Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 10–16, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i1.8563.
[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.
[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.idhttp://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.