SISTEM PAKAR PENERAPAN METODE CASE BASED REASONING UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT CABAI BERBASIS WEB - Maldini, Rynaldi (Institut Teknologi Nasional Malang, 2019)
Penyebab utama masih rendahnya jumlah produksi tanaman cabai adalah sering terserang hama dan penyakit yang menyebabkan pertumbuhan tanaman menjadi tidak optimal banyaknya jenis penyakit yang dapat menyerang tanaman cabai serta sulitnya proses deteksi karena adanya kemiripan gejala yang ditimbulkan membuat para petani cabai tidak bisa menentukan langkah pencegahan dan pengendalian yang tepat salah satu usaha yang di lakukan dengan membangun sistem pakar penerapan metode case based reasoning untuk identifikasi penyakit cabai.Sistem pakar penerapan metode case based reasoning untuk identifikasi penyakit cabai merupakan sistem yang dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa pemrograman php dan html dimana akan di hasilkan suatu sistem yang bermanfaat bagi masyarakat umum, Khususnya BPTP (balai pengkajian teknologi pertanian) dalam mendapatkan informasi tentang penyakit cabai dan gejala.Hasil pengujian dari sistem yang telah dibangun yaitu sistem pakar penerapan metode case based reasoning untuk identifikasi penyakit cabai berbasis web menyatakan bahwa hasil dari program yang telah dibuat memiliki hasil yang cukup sesuai, itu di buktikan dengan hasil pengujian terhadap cara kerja program dengan menggunakan simililarity yang terdapat 5 kasus yaitu Ani, Umar, Nawi, Doel dan swastika masing masing memiliki persamaan yang berbeda. didapatkan nilai kesamaan yang terbesar yaitu kasus dengan Ani sebanyak 0,75 dan disusul oleh Umar dan swastika dengan nilai 0,15 serta yang terakhir Nawi dan Doel dengan perolehan similiarity sama dengan 0 dan pengujian fungsional sistem dengan akses sebagai admin, user sesuai dengan fungsinya pada browser. Pada tahap pengujian aplikasi dengan menggunakan 3 browser yaitu Mozilla Firefox , Google Crome dan Microsoft Edge Semua fungsi dari sistem berjalan sesuai dengan yang di inginkan.