## IMPLEMENTASI CASE-BASED REASONING SEBAGAI METODE INFERENSI PADA SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN JAGUNG
Oleh:
Minarni 1 , Indra Warman 2 , Yuhendra 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Padang minarni1706@gmail.com

## ABSTRAK
Jagung  (Zea  mays.L)  merupakan  tanaman  pangan  kedua  setelah  padi.  Salah  satu  faktor  yang mempengaruhi tingkat produktifitas jagung yaitu adanya serangan penyakit jagung. Jika serangan pada saat masih  dini  dan  terlambat  dalam  pengendaliannya    maka  akan  menyebabkan  gagal  panen.  Untuk mengidentifikasi penyakit tanaman ini dilakukan oleh tenaga ahli yaitu  penyuluh pertanian lapangan (PPL) yang  memiliki  keterbatasan  waktu  dan  tempat,  sehingga  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu petani dalam mengidentifikasi penyakit tanaman jagung.
Penelitian  ini  membahas  tentang  sebuah  pengembangan  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi penyakit  tanaman  jagung  menggunakan  metode  inferensi  case-based  reasoning  (CBR)  dengan  nearest neighbour  similarity  sebagai  metode  pengukuran  similaritas.  CBR  merupakan  sistem  penalaran  komputer yang  menggunakan  pengetahuan  lama  untuk  mengatasi  masalah  baru.  CBR  memberikan  solusi  terhadap kasus  baru  dengan  melihat  kasus  lama  yang  paling  mendekati  kasus  baru.  Proses  identifikasi  dilakukan dengan  cara  memasukkan  kasus  baru  yang  berisi  gejala-gejala  yang  akan  diidentifikasi  ke  dalam  sistem, kemudian  melakukan  proses  perhitungan  nilai  similaritas  antara  kasus  baru  dengan  dengan  basis  kasus menggunakan  metode  nearest  neighbor.  Sistem  dibangun  dengan 22  gejala  untuk 13  penyakit  berdasarkan umur  tanam.  Masing-masing  gejala  memiliki  bobot  yang  berbeda  di  mana  nilai  bobot  yang  digunakan ditentukan oleh pakar.
Hasil  pengujian  menunjukkan  sistem  mampu  mengidentifikasi  penyakit  tanaman  jagung  dengan gejala  sesuai  rule  sebesar  100%,    dan  tingkat  akurasi  dengan  metode  nearest  neigbour  similarity  sebesar 74,63 %.
Kata Kunci : sistem pakar, case-based reasoning, nearest neighbour similarity, inferensi, penyakit tanaman jagung

## 1. PENDAHULUAN
Jagung  (Zea  mays.L)  merupakan salah  satu  serelia  yang  strategis  dan  bernilai ekonomis  serta  mempunyai  peluang  untuk dikembangkan  karena  kedudukannya  sebagai sumber utama karbohidrat dan protein setelah beras. Hampir seluruh bagian tanaman jagung dapat  dimanfaatkan  untuk  berbagai  macam keperluan.  Jagung  dapat  dikonsumsi  secara langsung  maupun  dalam  bentuk  olahan. Kegunaan  lain  dari  jagung  adalah  untuk pakan  ternak,  bahan  baku  industri  bir, farmasi,  dextrin,  perekat,  tekstil,  minyak goreng dan etanol (Purwanto). Oleh sebab itu perlu adanya usaha agar  produktivitas jagung tidak  mengalami  penurunan.    Di  Sumatera Barat tahun  2015  produksi jagung sebanyak 602549  ton  mengalami  penurunan  sebesar 0,46%  dibandingkan  tahun  2014  sebanyak 605352 ton (LAKIP, 2015). Salah satu faktor yang  menyebabkan  penurunan  produktivitas jagung  yaitu  adanya  serangan  penyakit
jagung.  Jika  serangan  pada  saat  masih  dini dan  terlambat  dalam  pengendaliannya    maka akan  menyebabkan  gagal  panen.  Untuk mengidentifikasi penyakit tanaman ini dilakukan  oleh  tenaga  ahli  yaitu    penyuluh pertanian lapangan (PPL).  Di Sumatera Barat sampai dengan tahun 2014, PPL untuk semua sektor  pertanian  berjumlah  700  orang, sedangkan  untuk  tanaman  pangan  dan hortikultura  hanya  berjumlah  234  orang  dan petani  berjumlah  644.610  orang  (LAKIP, 2015).  Dari  data  tersebut,  menunjukkan jumlah  penyuluh  dan  petani  tidak  sebanding. Selain  itu  para  penyuluh  terkendala  oleh waktu dan tempat, sehingga diperlukan suatu sistem  yang  dapat  membantu  petani  dalam mengidentifikasi penyakit tanaman jagung.
Sistem pakar mempunyai kemampuan  untuk  memudahkan    masalah- masalah  praktis  pada  saat  sang  pakar berhalangan.  Dan  salah  satu  implementasi sistem  pakar  pada  bidang  pertanian  yaitu
untuk  mengidentifikasi  penyakit  tanaman. Banyak  sekali  ragam  hama  dan  penyakit tanaman  dan  beragam  pula  nama  dan  akibat yang  dihasilkannya.  Ciri-ciri  antara  tanaman yang  terkena  penyakit  satu  dengan  penyakit yang lainnya sangat mirip sehingga membingungkan  orang  awam  atau  pemula yang baru kenal untuk dapat mengidentifikasinya.  Pengembangan  sistem pakar  menggunakan  dua  metode  diagnosis penyakit  tanaman,  yaitu  secara  metode deskriptif  dan  grafis.  Metode  deskriptif berdasarkan kepada gejala-gejala yang dialami  oleh  tanaman.  Sedangkan  pada metode grafis berdasarkan gambar. Pengguna cenderung  memilih  metode  grafis  (Abu- Naser,  2008).  Sebuah  aplikasi  sistem  pakar dengan  metode forward dan backward chaining yang  dapat  digunakan  untuk mendiagnosis  penyakit  tanaman  padi  dengan kemudahan  akses  bagi  pengguna  (Anton, 2009).    Sistem  pakar  identifikasi  hama  dan penyakit tanaman jagung menggunakan basis aturan  dengan  metode  forward  chaining (Armansyah,  2016).    Metode Certainty Factor (CF)  juga  digunakan  sebagai  mesin inferensi dalam sistem pakar deteksi penyakit tanaman  padi.  Dengan  metode  CF  ini  maka pendeteksian  gejala  penyakit  tanaman  padi akan  memperoleh  kepastian  bahwa  tanaman tersebut mengalami penyakit yang sebenarnya. Pada penelitian ini menggunakan penelusuran backward  chaining (Minarni, 2017).  Sebuah  penelitian  tentang  trend metodologi yang digunakan dalam pengembangan sistem pakar untuk mengelola hama  dan  penyakit  tanaman.  Hasil  yang diperoleh adalah sistem pakar berbasis aturan ( rule  based )  lebih  diminati  dibandingkan dengan  sistem  berbasis  kasus  ( Case-based Reasoning ) (Shafinah, 2013).
Metode case-based reasoning (CBR) dapat  digunakan  untuk  penalaran  dalam sistem  pakar  identifikasi  hama  dan  penyakit tanaman  singkong  dengan  mengingat  suatu kasus  masa  lampau,  lalu  menggunakannya kembali  dan  mengadaptasikan  dalam  kasus baru. Hasil pengujian tingkat akurasi menggunakan  metode nearest  neighbor similarity sebesar  67,65%    dengan  bobot- bobot  similaritas  yang  telah  ditentukan  oleh pakar  (Minarni,  2017).  Metode  CBR  pada sistem  pakar  identifikasi  penyakit  tanaman padi  menghasilkan  sensitivitas  100%  dan tingkat  akurasi  sebesar  82,69%  (Minarni,
2017).  Penelitian    tentang  sistem  pakar mendeteksi    hama    dan  penyakit  tanaman Anggrek  Dendrobium  menggunakan  metode Case  Based  Reasoning (CBR)  dengan algoritma Similaritas Probabilistic
Symmetric .  Nilai  hasil  pembobotan  yang kurang  dari  60  persen  sistem  tidak  akan memberikan  saran,  namun  sistem  akan menyimpan  data  gejala  pada  database  untuk diberikan  solusi  oleh  pakar  (Aconcagua, 2017)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar untuk mengidentifikasi  penyakit  tanaman  jagung menggunakan  metode  penalaran case-based reasoning dengan metode pengukuran similaritas nearest neighbor similarit y.
Beberapa  teori  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan  masalah  sebagaimana  yang dipikirkan  oleh  pakar.  Pakar  yang  dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus  yang  dapat  menyelesaikan  masalah yang  tidak  dapat  yang  diselesaikan  oleh orang awam (Kusrini, 2008).
Pada  struktur  sistem  pakar  terdapat dua  bagian,  yaitu  lingkungan  pengembangan ( development  environment )  dan  lingkungan konsultasi ( consultation environment ). Lingkungan  pengembangan  digunakan  oleh pembuat  sistem  pakar  untuk  membangun komponen-komponennya
dan
memperkenalkan  pengetahuan  ke  dalam knowledge base (basis pengetahuan).
Lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna  ( user )  untuk  berkonsultasi  dengan seorang pakar (Sutojo, 2011).
Arsitektur  sistem  pakar  ditunjukkan oleh gambar 1.
Gambar 1.  Struktur Sistem Pakar (Sutoyo, 2011)
1.2 Inferensi Case Base Reasoning
Case-Based  Reasoning (CBR)  adalah proses  dalam  mengingat  suatu  kasus  pada masa  lampau,  lalu  menggunakannya  kembali dan  mengadaptasikan  dalam  kasus  baru (Pal, 2004].  Siklus CBR ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Siklus CBR (Pal, 2004)
Tahapan-tahapan  CBR  adalah  sebagai berikut:
1. Retrieve
Mendapatkan/memperoleh  kembali  kasus yang  paling  menyerupai/relevan  (similar) dengan  kasus  yang  baru.  Bagian  ini mengacu pada segi identifikasi, kemiripan awal,  pencarian  dan  pemulihan  serta eksekusi.
2. Reuse Reuse  (menggunakan)  informasi  dan pengetahuan  dari  kasus  tersebut  untuk memecahkan  permasalahan.  Proses  reuse dari  solusi  kasus  yang  telah  diperoleh dalam  konteks  baru  difokuskan  pada  dua aspek  yaitu  perbedaan  antara  kasus  yang sebelumnya  dan  yang  sekarang,  bagian apa  dari  kasus  yang  telah  diperoleh  yang dapat ditransfer menjadi kasus baru.
3. Revise Revise (meninjau/memperbaiki  kembali) usulan solusi.
4. Retain Retain (menyimpan)  bagian-bagian  dari pengalaman tersebut yang mungkin berguna  untuk  memecahkan  masalah  di masa yang akan datang
1.3 Nearest Neighbor Similarity
Algoritma Nearest Neighbor
merupakan  salah  satu  teknik  untuk  mencari
jarak  terdekat  dari  tiap-tiap  kasus  ( cases ) yang  ada  di  dalam database ,  dan  seberapa mirip  ukuran  ( similarity )  setiap source  case yang  ada  di  dalam database dengan target case .
Fungsi similarity pada kasus diformulasikan  sebagai  berikut  (Kusrini,
2009):
………(1) Keterangan: T = kasus baru (target) S = kasus yang ada dalam penyimpanan (source) n = jumlah atribut i  = jumlah atribut dalam masing-masing kasus f    =  fungsi  similarity  atribut  i  antara  kasus  T  dan kasus S w i = bobot yang diberikan pada atribut ke-i
Kemiripan biasanya berada pada nilai 0  sampai  dengan  1.  Nilai  0  artinya  kedua kasus  mutlak  tidak  mirip,  sebaliknya  untuk nilai 1 kasus mirip dengan mutlak.

## 1.4 Penyakit Tanaman Jagung
Klasifikasi  penyakit  tanaman  jagung dalam  penelitian  ini    terdiri  dari  13  penyakit dimana  beberapa  penyakit  memiliki  gejala yang  sama.  Penyakit  yang  dimaksud  yaitu lalat  bibit,  ulat  tanah,  lundi  uret,  bulai,  virus mozaik,  penggerek  batang,  ulat  grayak, wereng,  bercak  daun,  hawar/upih,  penggerek tongkol,  busuk  batang/tongkol,  kumbang pengerek biji (Haryono, 2008).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Deskripsi Sistem
Sistem dirancang untuk dapat melakukan  identifikasi  penyakit  tanaman jagung  yang  digunakan  oleh  3  kelompok pengguna, yaitu admin, petani, dan pakar. Proses  pada  sistem  dimulai  dengan petani  memilih  umur  tanam  jagung  dan memasukkan  permasalahan  berupa  gejala- gejala  yang  dialami  oleh  tanaman  jagung  ke dalam  sistem  melalui  antarmuka  modul konsultasi.  Sistem  akan  proses retrieve dengan  menghitung  kemiripan  permasalahan dengan  kasus  yang  tersimpan  di  dalam  basis kasus menggunakan metode nearest neighbor similarity .  Selanjutnya  proses reuse ,  kasus
lama yang memiliki nilai similaritas tertinggi dipilih untuk menjadi solusi dari permasalahan  yang  dimasukkan.  Apabila similaritas  kasus  baru  memiliki  nilai  0,7, maka  kasus  baru  akan  menggunakan  solusi yang sama dengan kasus lama yang ada pada basis  kasus.  Hasil  identifikasi  ini  kemudian disampaikan  kepada  petani  melalui  modul output .  Namun, apabila nilai similaritas <0,7, maka  dianggap  kasus  baru  tersebut  tidak memiliki solusi dan kasus tersebut selanjutnya  akan  disimpan    sebagai  kasus
baru  yang  nantinya  akan  dievaluasi  oleh pakar  ( revise )  dan  disimpan  kembali  ke dalam  sistem  sebagai  kasus  baru  dengan solusi  yang  diberikan  ( retain ).    Pakar berinteraksi  dengan  sistem  untuk  melakukan proses revise dan retain melalui  modul  data penyakit,  modul  data  gejala,  modul  kasus, dan  modul  laporan.  Modul-modul  ini  yang memungkinkan  pakar  untuk  menambah, merubah,  dan  menghapus  kasus  yang  ada dalam  basis  kasus  sistem.  Deskripsi  sistem ditunjukkan
oleh gambar 3. Gambar 3. Deskripsi Sistem yang Dirancang

## 2.2 Representasi Kasus
Untuk kepentingan penyimpanan dalam  basis  kasus  dan  proses retrieval maka sebuah  kasus  harus  direpresentasikan  ke dalam  suatu  bentuk  tertentu.  Representasi dari sebuah kasus harus mencakup permasalahan  yang  menjelaskan  keadaan yang  dihadapi  dan  solusi  yang  merupakan penyelesaian  kasus  tersebut.  Pada  penelitian ini  representasi  kasus  menggunakan  model frame . Fitur gejala digunakan untuk pencarian  kasus  yang  mirip,  sedangkan output dari sistem berupa penyakit dan solusi. Representasi  kasus  disajikan  dalam  tabel  1. Sebagian  Bobot-bobot  gejala  yang  akan digunakan  untuk  pengukuran  similaritas ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 1. Representasi Kasus
Tabel  2.    Gejala  dan  Bobot  Penyakit Tanaman Jagung
2.3 Inferensi Case-Based Reasoning
A. Proses Retrieval
Proses retrieval yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan cara membandingkan  gejala  kasus  baru  dengan gejala  kasus  yang  sudah  ada  di  dalam  basis kasus,  kemudian  hasil  perbandingan  tersebut akan  dihitung  tingkat  kemiripannya.  Pada penelitian  ini,  perhitungan  nilai  similaritas menggunakan nearest neighbor . Perbandingan  gejala  menggunakan  nilai bobot  yang  telah  ditetapkan  oleh  pakar seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Contoh kasus: Perhitungan  nilai similarity kasus  baru  (T) dengan kasus lama (S) disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Fungsi Similarity Kasus Baru (K1) Dan Kasus Lama (S11)
Perhitungan
kemiripan/similarity menggunakan persamaan (1)
Dari  hasil  perhitungan similarity di  atas diperoleh nilai sebesar 0,83 atau 83 %.
Dengan  proses  perhitungan  yang sama,  maka similarity antara  kasus  baru  K1 dengan 13 kasus yang sudah tersimpan dalam database didapatkan hasil seperti tabel 4.
Tabel 4. Nilai Similarity Kasus Hasil Similarity CBR K1-S1 0 K1-S2 0 K1-S3 0 K1-S4 0 K1-S5 0,17 K1-S6 0 K1-S7 0 K1-S8 0 K1-S9 0 K1-S10 0 KI-S11 0,83 K1-S12 0,56 K1-S13 0,28
Solusi yang akan diberikan oleh sistem pada  kasus  baru  berdasarkan  pada  nilai similarity tertinggi  antara  kasus  baru  dengan kasus lama ( reuse ).

## B. Proses Reuse
Pada proses reuse solusi identifikasi yang  diberikan  adalah  solusi  yang  memiliki nilai similarity tertinggi. Untuk kasus di atas, hasil  similarity  tertinggi  terdapat  pada  S11 yaitu  penyakit  Penggerek  Tongkol  dengan nilai  kemiripan  sebesar  0,83  atau  83%, sehingga  solusi  yang  direkomendasikan adalah  solusi    untuk  penyakit    penggerek tongkol,  yaitu    dengan  menggunakan  parasit Trichogramma  sp.,  menggunakan  insektisida bila  ditemui  3  tongkol  rusak  per  50  tanaman pada  saat  tanaman  baru  terbentuk  buah dengan mengaplikasikan insektisida Carbofuran 3% pada saat menjelang berbunga.

## C. Proses Revise
Revisi merupakan bagian dari adaptasi  sistem  terhadap  kasus  yang  belum berhasil diidentifikasi. Revisi kasus dilakukan oleh pakar. Pakar akan merevisi kasus/ bobot berdasarkan  gejala-gejala  yang  ada  dalam basis kasus sistem.

## D. Proses Retain
Proses retain adalah  tahap  yang berperan  untuk    mengatur  manajemen pengetahuan pada sistem. Tahap ini menyimpan kasus ke dalam basis pengetahuan  yang  nantinya  akan  digunakan untuk memecahkan kasus baru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Pengujian  dilakukan  oleh  pengguna secara  langsung  dengan  sistem  yang  telah dirancang. Pengujian dilaksanakan dalam dua tahap,  yaitu  tahap  pertama  pengujian  sesuai dengan  kasus-kasus  yang  ada  di  dalam  basis kasus,  sedangkan  tahap  kedua  pengujian dilakukan  menggunakan  67  data  uji.  Hasil pengujian tahap pertama menunjukkan bahwa sistem  mampu  mengidentifikasi  penyakit tanaman jagung secara benar 100%.
Rekapitulasi  hasil  pengujian  tahap  kedua dengan threshold similaritas  ≥  70% diperlihatkan pada tabel 5.

## Tabel 5. Rekapitulasi Hasil Pengujian
No. Jenis Penyakit Jumlah Data Uji Identifikasi Benar 1 Lalat Bibit 5 2 2 Ulat Tanah 6 4 3 Lundi (uret) 5 4 4 Penyakit Bulai 5 3 5 Virus Mozaik Kerdil 2 2 6 Penggerek Batang 4 4 7 Ulat Grayak 5 4 8 Wereng Jagung 3 3 9 Bercak Daun 3 3 10 Hawar/Upih Daun 2 2 11 Penggerek Tongkol 12 8 12 Busuk Batang 9 5 13 Penggerek Batang 6 6 Jumlah 67 50

## 3.2 Pembahasan
Hasil  pengujian  perlu  dilakukan  evaluasi untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  dibangun layak  untuk  diterapkan  dalam  mengidentifikasi penyakit  tanaman  jagung.  Evaluasi  dilakukan dengan  menghitung  sensitivitas  dan  akurasi menggunakan    persamaan  (2)  dan  (3)  (Witten, 2005).
(2)
(3)
Keterangan:
Langkah yang dilakukan dalam pengujian  sistem  dengan  membuat confusion matrix berdasarkan  masing-masing  nilai similarity hasil  pengujian  sistem.  Tabel  6 menunjukkan confusion  matrix dari  hasil pengujian tabel 5.
Tabel 6. Confusion Matrix Hasil Pengujian
Jenis identifikasi
Data Uji TP TN FP FN
Penyakit tanaman jagung 67 50 0 17 0
Hasil  perhitungan  nilai  sensitivitas 100%  dengan  nilai  akurasi    sistem  74,63%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar identifikasi penyakit tanaman jagung menggunakan inferensi CBR dapat mengidentifikasi  penyakit    tanaman  jagung dengan baik.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pakar identifikasi  penyakit  tanaman  jagung  dengan metode  inferensi case-based  reasoning dengan memperhitungkan kemiripan masalah baru dengan kasus lama. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mengidentifikasi penyakit tanaman jagung sesuai dengan kasus-kasus yang ada dalam basis kasus  sebesar 100% dan pengujian terhadap data uji dengan threshold similaritas sebesar 70% menunjukkan sistem memiliki unjuk kerja dengan sensitivitas 100% dan tingkat akurasi  sebesar 74, 63%.

## 4.2 Saran
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut perlu  dilakukan  pengujian  menggunakan beberapa algoritma similaritas untuk
mendapatkan  kinerja  algoritma  similaritas
yang terbaik. Selain itu perlu pengujian untuk nilai threshold lebih dari 70%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih disampaikan kepada    Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat  Kementerian  Riset,  Teknologi dan Pendidikan Tinggi (Kemristekdikti)  atas pendanaan  hibah  penelitian  skim  Penelitian Strategis  Nasional  Institusi  (PSNI)  untuk tahun 2018.

## DAFTAR PUSTAKA
Aconcagua, P. A., & Wibisono, S. 2017. CASE BASED REASONING UNTUK MENDETEKSI HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN ANGGREK DENDROBIUM MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMILARITAS PROBABILISTIC SYMMETRIC. SINTAK , 1 .
Haryono, Semangun, (2008), Penyakit- penyakit  Tanaman  Pangan  di  Indonesia, Yogyakarta  :  Gadjah  Mada  University Press,  pp. 239-290, 2008
Kusrini,  2008,    Aplikasi  Sistem  Pakar, Yogyakarta : Andi Offset
Kusrini,  Luthfi,  E.T,  2009,  Algoritma  Data Mining, Yogyakarta: Andi Offset
Minarni,  Indra  Warman,  Wenda  Handayani,
Case-Based  Reasoning  (CBR)  Pada Sistem  Pakar  Identifikasi  Hama  dan Penyakit  Tanaman  Singkong  dalam Usaha Meningkatkan Produktivitas Tanaman Pangan, J urnal Teknoif , Vol. 5 No.  1  April  2017  ISSN  No.  2338-2724:
pp 41-47, 2017
Minarni, Anisah Fadhillah,  Expert System in Detecting  Rice  Plant  Diseases  Using Certainty  Factor, Journal  of  Dynamics ,
Vol.  2  No.  1  May  2017  e-ISSN  :  2502- 0692, pp 11-15, 2017
Minarni,  M.,  &  Warman,  I.  (2017,  August). Sistem  Pakar Identifikasi  Penyakit
Tanaman  Padi  Menggunakan  Case-
Based  Reasoning.  In Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) .
Pal,  S.K  and  Shiu,  Simon  C.K,  2004, “Foundation of Soft Case-Based
Reasoning”,  USA:  John  Wiley  &Sons
Inc Publication, 2004 Setiawan,  Anton,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Berbasis Forward  dan  Backward  Chaining”, Jurnal  Telkomnika ,  Vol.  7  No.  3 Desember 2009 ISSN No. 16993-6930 : pp 187-194, 2009
Sutojo,  T,  Edy  Mulyanto  dan  Vincent Suhartono,  2011,  Kecerdasan  Buatan, Yogyakarta : Andi Offset
S.S.  Abu-Naser,  K.A.  Kashkash  and  M. Fayyad,  2008.  Developing  an  Expert System  for  Plant  Disease  Diagnosis.
Journal  of  Artificial  Intelligence,  1:  78- 85.
Shafinah,  K.,  Sahari,  N.,  Sulaiman,  R., Yusoff, M. S. M., & Ikram, M. M. 2013. A  FRAMEWORK  OF  AN  EXPERT SYSTEM  FOR  CROP  PEST  AND DISEASE MANAGEMENT. Journal of Theoretical  &  Applied  Information Technology , 58 (1).
Tim  Penyusun,  2015,  Laporan  akuntabilitas
Kinerja  Instansi  Pemerintahan  (LAKIP) 2015,  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan Sumatera Barat,
Witten,  I.H.,  Frank,E,  2005,  Data  Mining: Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniques,2,  San  Fransisco:  Morgan Kaufmann