Penerapan Case-Based Reasoning dan Certainty Factor dalam Mendiagnosa Penyakit pada Cabai

Abstract

Petani cabai menghadapi masalah dalam budidaya tanaman mereka, seperti serangan hama dan penyakit. Untuk mengatasi kerugian yang disebabkan oleh masalah tersebut, penting bagi petani untuk mengidentifikasi penyakit yang menyerang tanaman cabai melalui gejala yang . Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang dapat mendiagnosis penyakit tanaman cabai menggunakan metode case based reasoning dan certainty factor. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu para petani dalam mengidentifikasi penyakit tanaman dan menentukan tindakan pengendalian yang sesuai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Case Based Reasoning dipadukan dengan Certainty Factor. Certainty Factor berperan dalam proses revisi pada tahapan case based reasoning. Jika nilai Certainty Factor melebihi ambang batas, data akan otomatis dimasukkan ke dalam basis pengetahuan. Namun, jika nilai Certainty Factor berada di bawah ambang batas, pakar akan melakukan revisi. Data diperoleh melalui wawancara dengan pakar. Pengujian menerapkan metode Expert Judgment dengan membandingkan hasil diagnosis dari sistem dengan diagnosis pakar. Selain itu, dilakukan juga pengujian sistem menggunakan metode System Usability Scale dengan memberikan kuisioner kepada petani cabai untuk mencoba aplikasi dan memberikan tanggapan. Hasil penelitian berupa sistem aplikasi web untuk membantu petani mendiagnosis penyakit tanaman cabai berdasarkan gejala yang muncul. Aplikasi ini akan memberikan diagnosis penyakit dan solusi penanganannya. Pengujian dengan metode Expert Judgment menunjukkan hasil yang sesuai dengan pendapat pakar, dan pengujian System Usability Scale menunjukkan kepuasan pengguna. Aplikasi ini berpotensi meningkatkan efisiensi budidaya dan mengurangi kerugian akibat penyakit pada tanaman cabai.