Implementasi Metode CBR (Case Based Reasoning) Dalam Pemilihan Pestisida Terhadap Hama Padi Sawah Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) (Studi Kasus Kabupaten Seluma)

Abstrak

Abstrak: Padi sawah sangat rentan diserang oleh hama. Ada bermacam jenis hama yang dapat menyerang padi. Tiap serangan memiliki gejala yang berbeda dan tentunya akan menggunakan penanganan pestisida yang berbeda-beda pula, sehingga dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan dalam memilih pestisida yang tepat. Sistem pendukung keputusan yang dibangun menggunakan metode Case Based Reasoning dan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk menghitung besar similarity antara kasus training dengan kasus baru. Jika nilai similarity semakin mendekati angka 1 maka semakin besar juga kemungkinan kasus baru tersebut sama dengan kasus training.Minimal similarityadalah 0.7, jika kurang dari 0.7 maka akan disimpan sebagai kasus baru pada database. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfall dan Unified Modeling Language (UML) sebagai perancangan sistem. Hasil dari konsultasi berupa perankingan nilai similaritydimulai dari nilai tertinggi ke nilai terendah. Berdasarkan hasil pengujian sitem, didapatkan tingkat akurasi sebesar 100% untuk validasi dan 95.83% untuk verifikasi.

Kata Kunci: Sistem pendukung keputusan, hama padi sawah, pestisida padi, Case Based Reasoning, Algoritma K-Nearest Neighbor, PHP MySQL