Sistem penalaran komputer berbasis kasus untuk identifikasi penyakit tanaman hias dengan metode nearest neighbor retrieval

ARYANI, Adriana Sari, Dra. Sri Hartati, M.Sc., Ph.D

2008 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Sistem penalaran komputer berbasis kasus untuk identifikasi penyakit tanaman hias bertujuan sebagai media pendukung untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman hias dan memberikan solusi atau penanggulangan terhadap penyakit tersebut. Sistem penalaran komputer berbasis kasus untuk identifikasi penyakit tanaman hias ini menggunakan metode penelusuran Nearest Neighbor, dimana penelusuran Nearest Neighbor menggunakan perhitungan similarity. Perhitungan similarity bertujuan untuk memilih kasus yang paling relevan atau cocok. Asumsi dasar yang digunakan adalah permasalahan yang mirip akan memiliki solusi yang mirip. Tools yang digunakan untuk membangun sistem penalaran komputer berbasis kasus untuk identifikasi penyakit tanaman hias ini, yaitu : bahasa pemrograman PHP, dan basis data MySQL. Pada sistem penalaran komputer berbasis kasus untuk identifikasi penyakit tanaman hias dilakukan pengujian data berupa data 1 fitur dan data lebih dari 1 fitur. Hasil dari pengujian data yaitu data 1 fitur dan data lebih dari 1 fitur sudah sesuai dengan hasil perhitungan dengan menggunakan rumus similaritynya. Jika nilai similarity dari hasil identifikasi kurang dari nilai minimum threshold maka nama penyakit & cara pengendalian penyakitnya tidak ditampilkan, and jika nilai similarity dari hasil identifikasi sama dengan nol maka data akan disimpan sebagai kasus baru dan membutuhkan validasi dari pakar. Dari hasil pengujian, diperoleh kesimpulan, yaitu : sistem yang telah dibuat ini dapat digunakan sebagai alat bantu untuk mengidentifikasi penyakit tanaman hias. Sistem ini memiliki fasilitas untuk validasi data kasus baru penyakit tanaman hanya bisa dilakukan oleh pakar. Sistem mengeluarkan solusi atau penanggulangan penyakit yang disarankan (direkomendasikan) dari hasil perhitungan similarity dengan batas minimum (threshold) yang telah ditentukan oleh pakar.

Nearest neighbour retrieval is a simple technique to retrieve a similar case case based reasoning. Nearest neighbour retrieval provides a measure of how similar a target case is to source case. This research develops a case based reasoning system for identifying ornamental plant disease using the nearest neighbour retrieval method. The similarity of the target case is determined by measuring how close each attribute of the target is similar to the stored case in the case base. Similarities are usually normalized to fall within a range of 0 to 1, where 0 is totally dissimilar and 1 is an exact match. The system is developed with PHP programming language, and MySQL database. In the case based reasoning system for identifying ornamental plant was tested by a set of data with just one attribute, and a set of data with more than one attribute. The result from system test both a set of data with just one attribute, and a set of data with more than one attribute is match with the result of similarity formula. If similarity value less than threshold value then system will not give the name of disease and the solution. And if similarity value equal zero then system will keep a set of data will be save temporary and need validation as a new case from the expert. The conclusions from the test of system are : the system can be use as a usefull tool for identifying ornamental plant disease. This system has a feature for new case validation which can be done by an expert. The system give a recommended solution from similarity formula with the threshold which given by the expert.

Kata Kunci : Sistem penalaran komputer,Identifikasi penyakit tanaman hias,Nearest neighbour,Similarity, case based reasoning, identifying ornamental plant, nearest neigbour, similarity