## Penerapan Case-based Reasoning (CBR) pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Pangan
Minarni 1* , Wenda Handayani 2 , Nurhayati 3 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Padang Sumatera Barat, Indonesia
1 minarni1706@gmail.com, wendammd@gmail.com , nurhayatii301195@gmail.com
ABSTRAK – This  study  discusses  an  expert  system  for  diagnosing  food  plant  diseases  by  applying  Case-based Reasoning (CBR). CBR is a way of thinking computer reasoning by utilizing past knowledge to handle new cases. CBR resolves new cases by observing the old cases that are closest to the new cases. The diagnosis stage begins with entering new cases with their symptoms to be diagnosed into the system, after that calculating the similarity value of new cases with existing cases on a case basis with the nearest neighbor algorithm. Based on testing using test data with a similarity threshold of 70%, the system produces performance with a sensitivity of 100% and an average accuracy rate of 76, 74%. This proves that the system works well for diagnosing food plant diseases (rice, cassava, corn, and peanuts).
Keywords: Expert System, Diagnose, Disease, Food Plant, Case Based Reasoning
ABSTRAK – Penelitian ini membahas tentang sistem pakar diagnosis penyakit tanaman pangan dengan menerapkan Case-based Reasoning (CBR). CBR merupakan cara berpikir bernalar komputer dengan memanfaatkan pengetahuan yang lalu untuk menangani kasus baru. CBR menyelesaikan kasus baru  dengan mengamati  kasus lama yang terdekat dengan kasus baru. Tahapan diagnosis diawali dengan mengentrikan kasus baru dengan gejalanya yang akan didiagnosis ke dalam sistem, setelah itu menghitung  nilai kemiripan kasus baru dengan kasus-kasus yang ada pada basis kasus dengan algoritma nearest neighbor. Berdasarkan pengujian menggunakan data uji dengan ambang kemiripan sebesar 70%  maka  sistem  menghasilkan  performa  dengan  sensitivitas  100%  dan  tingkat  akurasi  rata-rata  76,  74%.  Hal  ini membuktikan  bahwa  sistem  bekerja  dengan  baik  untuk  mendiagnosis  penyakit  tanaman  pangan  (padi,  singkong, jagung, dan kacang tanah).
Kata Kunci: Sistem Pakar, Diagnosis, Penyakit, Tanaman Pangan, Case-Based Reasoning

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  pangan  merupakan  semua  tanaman  yang didalamnya  terdapat  karbohidrat  dan  protein,  sehingga menjadi    sumber  makanan  pokok  bagi  mayoritas masyarakat Indonesia. Ada banyak jenis  tanaman pangan diantaranya padi, singkong, jagung, dan kacang tanah [1] . Karena  menjadi  makanan  pokok,  maka  perlu  menjaga produktivitasnya.  Terdapat  banyak  faktor  yang berpengaruh  pada  produktifitas  tanaman  pangan, diantaranya  yaitu  hama  dan  penyakit  yang  menyerang tanaman. Beragam penyakit tanaman dengan ciri masing- masing  penyakit  yang  mirip  menyebabkan  petani  sulit mendiagnosa  penyakit  tersebut.  Hal  ini  mengakibatkan turunnya  produktifitas  tanaman  tersebut  karena keterlambatan  penanganannya.    Untuk  mendiagnosis adanya hama dan penyakit ini, maka dibutuhkan  ahli atau pakar  yang  biasa  dikenal  dengan  Penyuluh  Pertanian Lapangan (PPL). Masing-masing daerah memiliki jumlah PPL  yang  berbeda.  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan Provinsi Sumatera Barat Tahun 2015 memiliki sebanyak 234 orang PPL untuk tanaman pangan dan hortikultura. Sedangkan petani yang ada sebanyak 644.610 orang [2] . Berdasarkan data tersebut, tampak bahwa jumlah petani tidak sebanding dengan jumlah penyuluh. Selain dari sisi jumlah, para penyuluh juga dibatasi oleh waktu dan lokasi, sehingga dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu
untuk mendiagnosis penyakit tanaman pangan. Salah satu solusi berupa  sistem pakar ( expert systems ) yaitu  aplikasi berbasis  komputer  yang  berisikan  cara  berpikir  dan bertindak seorang pakar atau ahli dalam  menyelesaikan masalah [3] .    Banyak  metode  yang  digunakan  untuk menentukan  jenis  penyakit  tanaman,  salah  satunya dengan    memanfaatkan  data  kasus  yang  tersimpan sebelumnya dikenal dengan Case-based Reasoning (CBR) [4] . Metode penalaran CBR berisi 4 tahap, yaitu retrieve, reuse, revise dan retain .  Saat  proses  diagnosis  memerlukan metode  untuk  menghitung  tingkat  kedekatan  atau kemiripan  suatu  kasus  dengan  kasus  yang  ada sebelumnya. Salah satu metode digunakan yaitu metode Nearest Neighbor Similarity (NNS) [5] .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangan sistem  pakar  diagnosis    penyakit  tanaman  pangan  yang menerapkan CBR dan NNS .

## 2. DASAR TEORI
Penelitian  tentang  sistem  pakar  di  berbagai  bidang telah  banyak  dilakukan,  salah  satu  diantaranya  pada bidang pertanian. Penelitian tentang sistem pakar untuk mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman  menggunakan inferensi Forward Chaining telah menunjukkan hasil yaitu sistem yang dibangun telah dapat mendiagnosis hama dan penyakit tanaman [6] , [7] , [8] , [9] .
Terakreditasi SINTA Peringkat 5
Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
Selanjutnya penelitian dengan menerapkan berbagai metode  inferensi  yaitu  metode certainty  factor , dempster shafer , naïve bayes [10] , [11] , [12] . Hasil yang diperoleh dari metode certainty  factor yaitu  kepastian  tanaman  tersebut mengalami penyakit yang sebenarnya berdasarkan gejala- gejala  yang  dialami.  Sistem  dengan  metode naïve  bayes menerapkan perhitungan probabilitas dan statistik. Pada perbandingan  metode dempster  shafer dengan Case-based Reasoning (CBR) diperoleh  bahwa    metode  CBR  lebih akurat  dalam  mengidentifikasi  penyakit.  Metode  CBR dapat dimanfaatkan sebagai mesin inferensi dalam sistem pakar  dengan  cara  mengingat  kasus  lampau,  jika diperlukaan  dapat  digunakan  kembali  dan  diadaptasi  ke dalam kasus baru.
Berikut teori yang mendasari penelitian ini.

## A. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang memanfaatkan    pengetahuan  ahli  atau  pakar  yang diterapkan ke dalam program komputer, bertujuan untuk membantu dalam memecahkan persoalan-persoalan yang membutuhkan  keahlian [3] .  Sistem  pakar  dibangun dengan struktur yang memuat lingkungan pengembangan ( development  environment )  dengan  fungsi  sebagai  tempat membangun komponen-komponen sistem pakar berupa knowle dge  base (basis  pengetahuan),  dan  lingkungan konsultasi ( consultation environment ) merupakan media bagi pengguna untuk berkonsultasi dengan seorang pakar [3] . Gambar 1 menunjukkan struktur sistem pakar.
Basis Pengetahuan Subsistem Penjelasan Mesin Inferesni Rekomendasi Tindakan Tempat Kerja Perbaikan Pengetahuan Antarmuka Pengguna Perekayas Pengetahuan Pakar Fakta LINGKUNGAN KONSULTASI LINGKUNGAN PENGEMBANGAN A ku is is i P e n g e ta h u a n
Gambar 1. Struktur Sistem Pakar

## B. Case-based Reasoning (CBR)
Case-based Reasoning (CBR) merupakan proses dengan mempertimbang sebuah kasus  masa lampau, yang akan digunakan kembali dan diadaptasi kedalam kasus baru [4] . Gambar 2 menampilkan siklus CBR. Berikut  uraian  tahapan  daur  CBR:  1) Retrieve; Tahapan untuk menemukan kasus yang tersimpan pada basis kasus yang memiliki kesamaan dengan kasus yang baru.  Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  mengidentifikasi kemiripan  awal,  penelusuran  dan  pemulihan  serta pelaksanaan.  2) Reuse; Tahapan  memanfaatkan pengetahuan,  fakta,  data,  dan  penjelasan  dari  kasus tersebut  untuk  menyelesaikan  masalah.    3) Revise; Tahapan Revise yaitu  tahapan  untuk  memantau  atau memperbarui  saran  penyelesaian.  4) Retain; Tahapan mengarsipkan hasil tahapan sebelumnya, sehingga dapat digunakan menyelesaikan masalah pada saat dibutuhkan.

## C. Nearest Neighbor Similarity (NNS)
Nearest  Neighbor adalah  satu  dari  banyak  metode untuk  mencari  jarak  terdekat  dengan    cara  mengukur tingkat kemiripan dari setiap  kasus yang tersimpan dalam
basis  kasus.    Fungsi Similarity dirumuskan  pada Persamaan (1) [5].
Sim(T, Si) = ∑ f(T,Si)*wi n i=1 ∑ wi n i=1 (1)
Dimana T =  Kasus  baru  (target); S =  Kasus  lama (source); n = Jumlah atribut; i = Jumlah atribut pada setiap kasus; f = Fungsi similaritas atribut i antara kasus T dan kasus S ; dan wi = Bobot yang diberikan pada atribut ke- i . Untuk  mengukur  kesamaan/kemiripan  dengan memberikan 2 nilai yaitu 0 dan 1. Untuk nilai 0 diberikan jika kedua kasus benar-benar tidak sama. Sebaliknya nilai 1 diberikan  jika kedua kasus benar-benar mirip.

## D. Penyakit Tanaman Pangan
Penelitian  ini  menggunakan  data  penyakit  dari    4  jenis tanaman yaitu padi, singkong, jagung, dan kacang tanah. Masing-masing  tanaman  memiliki  beberapa  penyakit dengan  gejala  yang  sama  [1].  Nama  masing-masing penyakit  ditunjukkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Daftar Tanaman Pangan dan Penyakit No  Tanaman Pangan  Penyakit Gejala 1 Padi Bercak Coklat Blast Hawar Fusarium .... Bercak berwarna kelabu Bercak Hitam Biji Hampa .... 2 Singkong Jamur Akar Putih Hawar Bakteri Layu Bakteri ... Bentuk Daun Tidak Teratur Umbi Membusuk Daun Mendadak Layu .... 3 Jagung Lalat Bibit Virus Mozaik Kerdil Wereng Jagung ..... Tanaman Kerdil Tongkol Tidak Normal Daun Kuning .... 4 Kacang Tanah Bercak Daun Layu Sklerotium, Layu Bakteri .... Daun Berwarna Kuning Bercak lebih kecil dan coklat Akar Busuk berwarna hitam .... 3. METODOLOGI

## A. Gambaran Sistem
Secara  umum  sistem  pakar  diagnosis  penyakit tanaman  pangan  dengan  menerapkan  CBR ditunjukkan pada Gambar 3 . Sistem ini memiliki  3 hak akses, yaitu admin,  petani,  dan  pakar.  Admin  bertugas  mengelola sistem  secara  keseluruhan.  Petani  dapat  memulai berkonsultasi melalui antarmuka modul konsultasi diawali dengan  memilih  salah  satu  tanaman  pangan  yang  akan didiagnosis.  Selanjutnya  memilih  gejala  yang  terdapat pada  tanaman  tersebut.  Setelah  itu  sistem  mulai melaksanakan  tahapan retrieve dengan  cara  menghitung kedekatan gejala-gejala dengan kasus yang ada dalam basis
kasus  dengan  metode  NNS.  Berikutnya  tahapan reuse , yaitu  memilih  penyelesaian  dengan  mempertimbangkan kasus yang ada pada basis kasus yang memiliki similaritas tertinggi.    Pada  sistem  ini  memiliki  threshold  0,7.  Jika kasus  baru  dengan  similaritas  bernilai  0,7,  maka penyelesaian  kasus  tersebut  menggunakan  penyelesaian sesuai dengan kasus yang tersimpan. Petani dapat melihat hasil  diagnosis  pada  modul output. Tetapi,  jika  nilai similaritas  <0,7,  maka  kasus  tersebut  dianggap  tidak memiliki penyelesaian dan disimpan  sebagai kasus baru yang nantinya akan ditinjau kembali oleh pakar ( revise dan retain) . Gambar 4 menunjukkan alur Case-based  Reasoning (CBR).
Gambar 3. Gambaran Sistem Pakar
Mulai Memasukkan Kasus baru Retrieve (Kais lam) Nearest neighbor Menemukan Kaus Hasil Diagnosi Output Selesai Kaus baru
Perbaikan (pakar) Memasukan kasus baru ke database Database N
Gambar 4. Flowchart Program
B. Representasi Kasus Representasi kasus menggunakan model frame yang terdiri dari  Fitur gejala, penyakit dan solusi. Representasi
ditampilkan  pada Tabel  1 .  Untuk  pembobotan  gejala ditunjukkan pada Tabel 2 yang nantinya akan digunakan dalam mengukur nilai similaritas. Tabel 2. Representasi Kasus Fitur Nilai Gejala 1. Daun Kering 2. Daun rontok 3. Bercak coklat muda pada daun 4. Biji berkecambah sebelum waktunya 5. Akar busuk berwarna hitam Dst…… Ya=1 dan Tidak=0 Penyakit ………………….. Solusi …………………..

## C. Inferensi Case-based Reasoning
Proses  inferensi  diawali  dengan  tahap retrieval dilaksanakan  dengan  membandingkan  gejala  yang  ada pada kasus baru dengan gejala yang tersimpan pada basis kasus,  kemudian  hasilnya  akan  digunakan  untuk menghitung  tingkat  kesamaannya  menggunakan Nearest
Neighbor . Tabel 3 menunjukkan salah satu kasus dengan gejala beserta bobot yang telah ditetapkan oleh pakar.
Contoh  kasus  penyakit  tanaman  kacang  tanah, diawali dengan menghitung nilai Similarity kasus yang baru (T)  dengan  kasus  yang  tersimpan  pada  basis  kasus  (S) disajikan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Fungsi Similaritas Kasus Baru (K2) dan Kasus Lama (S1) Kasus  Kasus Baru (T) (wi) Kasus Lama (S1) f(T, Si) K2 Bercak Coklat Pada daun (3) Bercak Coklat Pada daun (3) 1 Coklat kemerahan gelap permukaan atas daun (3) Coklat kemerahan gelap permukaan atas daun (3) 1 Daun Berwarna kuning (1) Daun Berwarna kuning (1) 1 Daun Kering (3) Daun Kering (3) 1 Daun Rontok  (3) Daun Rontok  (3) 1 Daun bercak kuning tidak teratur (3) Bercak lebih kecil dan bulat (1) 0 Perhitungan kemiripan/ similarity menggunakan Persamaan (1): 𝑆𝑖𝑚 (𝑇, 𝑆𝑖) = (1 × 3) + (1 × 3) + (1 × 1) + (1 × 3) + (1 × 3) + (0 × 3) 3 + 3 + 1 + 3 + 3 + 3 = 0,8125
Hasil perhitungan diperoleh nilai kemiripan 0,8125 atau 81,25%.
Langkah berikutnya dilakukan perhitungan seperti di atas  untuk  menentukan  kemiripan  ( similarity) kasus  K2
dengan 6 kasus yang sudah tersimpan dalam basis kasus. Hasil perhitungan dapat dilihat  seperti Tabel 4 . Pada tahapan reuse penyelesaian diagnosis diberikan oleh kasus dengan nilai similarity tertinggi. Pada Tabel 4 diperoleh nilai similaritas tertinggi terdapat pada S1 yaitu penyakit bercak daun dengan  nilai  sebesar 0,8125  atau 81,25%,  sehingga  solusi    untuk  penyakit    bercak  daun menjadi solusi yang direkomendasikan. Tabel 4. Nilai Similaritas Kasus Nilai Similaritas CBR (%) K2-S1 81.25 K2-S2 13.64 K2-S3 0 K2-S4 4.55 K2-S5 0 K2-S6 27.27 MAX 81,25

## D. Pengujian Sistem
Untuk  mengukur  kinerja  sistem,  maka  dilakukan evalusi  dengan  cara  menghitung  nilai  sensitivitas  dan akurasi dengan persamaan (2) dan (3) [13] .
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇 𝑃 𝑇 𝑃 +𝑇 𝑁 (2)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇 𝑃 +𝑇 𝑁 𝑇 𝑃 +𝐹 𝑃 +𝑇 𝑁 +𝐹 𝑁 (3)
Penjelasan: T P = jumlah diagnosis positif/benar untuk data uji positif F P = jumlah diagnosis negatif/salah  untuk data uji positif T N = jumlah diagnosis  positif/benar untuk data uji negatif F N = jumlah identifikasi  negatif/salah untuk data uji negatif

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Untuk memulai konsultasi, pengguna memilih menu konsultasi  yang  terdiri  dari  sub  menu  padi,  jagung, singkong  dan  kacang  tanah.  Pada  halaman  konsultasi Gambar  6 ,  pengguna  menuliskan  nama  dan  memilih alamat,  kemudian  mulai  memilih  gejala-gejala  yang dialami  oleh  tanamannya.  Sistem  akan  mendiagnosis penyakit sesuai dengan gejala yang dipilih menggunakan CBR dan NNS. Gambar 7 dan Gambar 8 menampilkan hasil diagnosis.
Gambar 5. Halaman Utama
Gambar 6. Halaman Konsultasi
Gambar 7. Halaman Hasil Diagnosis Berdasarkan Nilai Similaritas
Gambar 8. Hasil Diagnosis Berdasarkan Nilai Similaritas Tertinggi

## B. Hasil Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan  melalui  tahap  menguji kasus baru dengan gejala yang sesuai dengan kasus-kasus yang  tersimpan  dalam  basis  kasus.  Hasil  pada  tahap  ini menunjukkan  sistem  dapat  mendiagnosis  100%  secara benar  penyakit  tanaman  pangan.    Tahap  selanjutnya menguji  menggunakan  82  data  uji  yang  memiliki  gejala berbeda  dengan  kasus  dalam  basis  kasus  menggunakan
ambang similaritas ≥ 70% . Hasil pengujian pada tahap ini untuk tanaman padi, singkong, jagung, dan kacang tanah ditampilkan pada Tabel 5 . Dari Tabel 5 , selanjutnya membuat Confusion Matrix Tabel  6 untuk  pengujian  sistem.  Adapun  keterangan Nama  Penyakit  pada Tabel  6 sebagai  berikut:  PP  = Penyakit  Padi;  PS  =  Penyakit  Singkong;  PJ  =  Penyakit Jagung; PK = Penyakit Kacang Tanah.
Tabel 5. Hasil Pengujian Diagnosis Penyakit Tanaman Pangan No.  Jenis Penyakit Tanaman Pangan  Data Uji  Diagnosis Benar 1 Padi 16 13 2 Singkong 10 7 3 Jagung 20 15 4 Kacang Tanah 36 29 Total 82 64 Tabel 6. Confusion Matrix Jenis Nama Penyakit Jumlah Diagnosis Jenis Nama Penyakit Jumlah Diagnosis Benar (TP) Salah (FP) Salah (FN) Benar (TN) Penyakit Tanaman Pangan PP 16 3 Bukan Penyakit Tanaman Pangan PP 0 0 PS 10 3 PS 0 0 PJ 15 5 PJ 0 0 PK 29 7 PK 0 0 Tabel 7. Hasil Perhitungan Nilai Sensitivitas dan Akurasi Diagnosis Penyakit  Sensitivitas (%)  Akurasi (%) Padi 100 81.25 Singkong 100 70 Jagung 100 75 Kacang Tanah 100 80.56 Rata-rata 100 76,70
Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  nilai sensitivitas    sebesar  100%  ,  sedangkan  rata-rata  akurasi sebesar  76,  74%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  sistem
telah  dapat  bekerja  secara  baik  dalam  mendiagnosis penyakit  tanaman  pangan  (padi,  singkong,  jagung,  dan kacang tanah).

## 5. KESIMPULAN
Dari  uraian  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa penelitian ini telah menghasilkan sistem pakar diagnosis penyakit tanaman pangan dengan menerapkan Case-based Reasoning ( CBR) dengan cara mengukur kesamaan kasus yang baru dengan kasus yang tersimpan pada basis kasus. Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  nilai    sensitivitas sebesar  100%,  sedangkan  rata-rata  akurasi    sebesar  76, 74%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  telah  dapat bekerja  secara  baik  dalam  mendiagnosis  penyakit tanaman  pangan  (padi,  singkong,  jagung,  dan  kacang tanah).

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Semangun, “Penyakit -Penyakit Tanaman Pangan Di Indonesia. Yogyakarta.” Gajah Mada University Press, 2008.
[2] T.  Penyusun,  “Database  Ketahanan  Pangan Sumatera  Barat  Tahun  2014,” Badan  Ketahanan Pangan Sumatera Barat , 2015.
[3] V.  Sutojo,  “T;  Mulyanto,  Edi;  Suhartono,” Kecerdasan Buatan , 2011.
[4]  S. K. Pal and S. C. K. Shiu, Foundations of soft case- based reasoning , vol. 8. John Wiley & Sons, 2004.
[5] E.  T.  L.  Kusrini,  “Algoritma  data  mining,” Yogyakarta Andi Offset , 2009.
[6] J.  Kuswanto,  “Sistem  Pakar  Untuk  Perlindungan Tanaman  Padi  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” Edutic-Scientific J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, 2020.
[7] N.  Ahmad,  “Metode  Forward  Chaining  untuk Deteksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Kentang,” JINTECH , vol. 1, no. 2, pp. 7 – 20, 2020.
[8] E. Septriani and Y. Mukti, “Sistem Pakar Diagnosa Hama Pada Tanaman Cabai Menggunakan Metode Forward Chaining Di Dinas Pertanian Kota Pagar Alam,” J.  Ilm.  BETRIK  Besemah  Teknol.  Inf.  dan Komput. , vol. 11, no. 3, pp. 184 – 195, 2020.
[9] S. Suyono, R. Wati, and T. Susilowati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Jeruk Nipis  Menggunakan  Metode  Forward  dan Backward  Chainni ng  Berbasis  Visual  Basic  6.0,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 10, no. 1, 2020.
[10] M.  Minarni  and  A.  Fadhillah,  “Expert  System  in Detecting  Rice  Plant  Diseases  Using  Certainty Factor,” J. Dyn. (International J. Dyn. Eng. Sci. , vol. 2, no. 1, 2017.
[11] L. Pasaribu, “Sistem Pakar Mendiagnosa Hama dan Penyakit  Tanaman  Mentimun  Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 416 – 420, 2019.
[12] I.  Warman  and  W.  Handayani,  “Comparison  of Case-Based  Reasoning  and  Dempster  Shafer  on Expert System of Cassava Disease Identification,” in MATEC Web of Conferences , 2018, vol. 215.
[13]  I.  H.  Witten,  E.  Frank,  M.  A.  Hall,  and  C.  J.  Pal, “Practical machine learning tools and techniques,” Morgan Kaufmann , p. 578, 2005.