iii

Judul : Implementasi Algoritma Nearest Neighbour dan Algoritma

Boyer Moore dalam Sistem Informasi Tanaman Obat

Nama : A.A. Dwi Purnami Cahyaning

NIM : 1308605002

Pembimbing I : Luh Arida Ayu Rahning Putri, S.Kom.,M.Cs.

Pembimbing II : I Gede Santi Astawa, S.T., M.Cs.

ABSTRAK

Perkembangan budaya mempengaruhi pengobatan tradisional yang

diwariskan secara turun temurun saat ini mulai dilupakan. Minimnya pengetahuan

masyarakat terhadap tanaman obat juga memicu kecenderungan masyarakat untuk

meninggalkan pengobatan tradisional. Adanya media yang memberikan

pengetahuan dan informasi tanaman obat untuk pengobatan tradisional, dapat

membantu kesulitan masyarakat mengidentifikasi tanaman obat dan melestarikan

tanaman obat yang berguna bagi pengobatan tradisional dari generasi ke generasi.

Sistem Informasi tanaman obat yang dibangun berbasis web dengan fitur

prediksi nama tanaman obat dan pencarian informasi tanaman. Metode prediksi

yang digunakan dalam penelitian ini adalah nearest neighbour bekerja dengan

mencari similarity dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada

data baru atau data testing. Pada fitur pencarian menggunakan algoritma Boyer

Moore yang bekerja dengan konsep string matching, sehingga proses pencarian

menjadi lebih efisien.

Berdasarkan hasil pengujian, sistem telah mampu digunakan user untuk

melakukan prediksi tanaman berdasarkan morfologinya dengan akurasi sebesar

70% dan melakukan pencarian informasi tanaman dengan algoritma boyer moore

dengan berbagai kata kunci pencarian.

Kata Kunci : Nearest Neighbor, Boyer Moore, Morfologi Tumbuhan

iv

Title : Algorithm Implementation of Nearest Neighbour and Boyer

Moore Algorithm in Information Systems of Medicinal Plants

Name : A.A. Dwi Purnami Cahyaning (NIM: 1308605002)

Supervisors : 1. Luh Arida Ayu Rahning Putri, S.Kom.,M.Cs

2. I Gede Santi Astawa, S.T., M.Cs.

ABSTRACT

The development of traditional medicine that affects the culture inherited is

now starting to be forgotten. The lack of public knowledge on medicinal plants also

trigger tendency for people to abandon traditional medicine. A media that provides

the knowledge and information of medicinal plants for traditional medicine can help

people identify the difficulties of medicinal plants, and conserve medicinal plants

that are useful for traditional medicine from generation to generation.

The study built web-based information systems of medicinal plants with

prediction feature of name searching of medicinal plants and plant information.

Prediction methods used in this study is the nearest neighbor works by looking for

similarity in the closest training data (similar) with objects on the new data or data

testing. The searching feature uses Boyer Moore algorithm that works with the

concept of string matching, so the search process becomes more efficient.

Based on the test results, the system has been able to be used by the user to

make predictions based on the morphology of plants with an accuracy of 70% and

to search information in plants with Boyer-Moore string search algorithm with

various search of keywords.

Keywords: Nearest Neighbour, Boyer Moore, Plant Morphology

Translated based on the original by,

I Nyoman Tri Ediwan,S.S.,M.Hum

Translator of language Service Unit

Udayana University Language Centre

v

KATA PENGANTAR

Penelitian dengan judul Implementasi Algoritma Nearest Neighbour dan

Algoritma Boyer Moore dalam Sistem Informasi Tanaman Obat ini disusun dalam

rangkaian kegiatan pelaksanaan Tugas Akhir di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas

MIPA Universitas Udayana. Sehubungan dengan telah terselesaikannya penelitian

ini, maka diucapkan terimakasih kepada berbagai pihak yang telah membantu

penyusun, antara lain :

1. Ibu Luh Arida Ayu Rahning Putri, S.Kom., M.Cs selaku Pembimbing I yang

telah membimbing dan membantu menyempurnakan penelitian ini.

2. Bapak I Gede Santi Astawa, S.T., M.Cs. selaku Pembimbing II yang telah

banyak membantu dan membimbing dalam penelitian ini.

3. Bapak Agus Muliantara S.Kom.,M.Kom selaku Ketua Jurusan Ilmu

Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Udayana yang telah banyak memberikan masukan dan motivasi sehingga

memperlancar dalam proses pelaksanaan penelitian ini.

4. Bapak dan ibu dosen di Jurusan Ilmu Komputer yang bersedia meluangkan

waktunya untuk memberikan masukan dalam penyempurnaan penelitian

ini.

5. Rekan – rekan mahasiswa di Jurusan Ilmu Komputer khususnya angkatan

2013 yang telah memberi dukungan, motivasi, semangat dan kerja sama

dalam penelitian ini.

Penyusun menyadari bahwa tugas akhir ini masih belum sempurna, untuk

itu kritik dan saran yang bermanfaat demi kesempurnaan tugas akhir ini sangat

penyusun harapkan.

Bukit Jimbaran, 7 Desember 2016

Penyusun

A.A. Dwi Purnami Cahyaning

vi

DAFTAR ISI

SURAT PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ..................................... i

LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR ........................................................ ii

ABSTRAK ............................................................................................................. iii

ABSTRACT ........................................................................................................... iii

KATA PENGANTAR ............................................................................................ v

DAFTAR ISI .......................................................................................................... vi

DAFTAR TABEL .................................................................................................. ix

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. xi

BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang ......................................................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah .................................................................................... 3

1.3 Batasan Penelitian .................................................................................... 3

1.4 Tujuan Penelitian ...................................................................................... 3

1.5 Manfaat Penelitian .................................................................................... 4

1.6 Metodelogi Penelitian ............................................................................... 4

1.6.1 Desain Penelitian ............................................................................... 4

1.6.2 Pengumpulan Data ............................................................................ 5

1.6.3 Metode yang Digunakan ................................................................... 8

1.6.4 Metodelogi Pengembangan Perangkat Lunak ................................... 9

1.6.5 Evaluasi dan Validasi Hasil ............................................................ 10

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................... 11

2.1 Sistem Informasi ..................................................................................... 11

2.2 Tanaman Obat ........................................................................................ 12

2.2.1 Kelebihan Obat Tradisional ............................................................ 12

2.3 Morfologi Tumbuhan ............................................................................. 13

2.3.1 Habitus ............................................................................................ 13

2.3.2 Batang (Caulis) ............................................................................... 14

2.3.3 Daun (Folium) ................................................................................. 17

2.3.4 Bunga (Flos) ................................................................................... 22

vii

2.3.5 Buah (Fructus) ................................................................................ 25

2.4 Algoritma Nearest Neighbor .................................................................. 26

2.5 Algoritma Boyer Moore ......................................................................... 28

2.6 Pengujian ................................................................................................ 29

2.6.1 Pengujian Black Box ....................................................................... 29

2.6.2 Pengujian Akurasi ........................................................................... 29

2.6.3 Pengujian Retrieval ......................................................................... 30

2.7 Tinjauan Studi ........................................................................................ 31

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ...................................... 35

3.1 Analisis Kebutuhan ................................................................................ 35

3.1.1 Kebutuhan Fungsional dari Sisi Pengguna ..................................... 36

3.1.2 Kebutuhan Fungsional dari sisi Admin ........................................... 37

3.1.3 Kebutuhan Nonfungsional .............................................................. 38

3.2 Data Penelitian ....................................................................................... 38

3.3 Langkah-Langkah Algoritma Nearest Neighbour .................................. 39

3.4 Langkah-Langkah Algoritma Boyer Moore ........................................... 42

3.4.1 Menghitung Nilai Bad-Character ................................................... 42

3.4.2 Menghitung Nilai Good-Suffix ........................................................ 43

3.4.3 Langkah-Langkah Pencarian dengan Algoritma Boyer Moore ...... 44

3.5 Perancangan Sistem ................................................................................ 46

3.5.1 Flowchart Sistem untuk Admin ...................................................... 46

3.5.2 Flowchart Sistem untuk User ......................................................... 47

3.5.3 Flowchart Algoritma Nearest Neighbour ....................................... 48

3.5.4 Flowchart Algoritma Boyer Moore ................................................ 50

3.5.5 Data Flow Diagram (DFD) ............................................................ 53

3.5.6 Entity Relationship Diagram (ERD) ............................................... 58

3.5.7 Physical Data Model (PDM) .......................................................... 59

3.5.8 Rancangan Antarmuka .................................................................... 61

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN .............................................................. 83

4.1 Implementasi Perangkat Lunak dan Perangkat Keras ............................ 83

4.2 Implementasi Database ........................................................................... 83

viii

4.3 Implementasi Antarmuka ....................................................................... 92

4.3.1 Implementasi Antarmuka Admin (Back End) ................................. 92

4.3.2 Implementasi Antarmuka User (Front End) ................................... 98

4.4 Implementasi Prediksi .......................................................................... 106

4.5 Implementasi Pencarian ....................................................................... 121

4.6 Implementasi Konsultasi ...................................................................... 127

4.7 Pengujian .............................................................................................. 128

4.7.1 Pengujian Black Box ..................................................................... 129

4.7.2 Pengujian Kinerja Nearest Neighbour .......................................... 130

4.7.3 Pengujian Kinerja Boyer Moore ................................................... 146

BAB V PENUTUP .............................................................................................. 148

5.1 Kesimpulan ........................................................................................... 148

5.2 Saran ..................................................................................................... 148

DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 149

ix

DAFTAR TABEL

Tabel 2. 1 Tabel Hasil Pengujian Akurasi ............................................................ 30

Tabel 3. 1 Contoh data tanaman pada dataset ....................................................... 39

Tabel 3. 2 Data Tanaman yang diinput User ........................................................ 39

Tabel 3. 3 Perhitungan Similarity Kasus Baru dengan Tanaman Meniran ........... 40

Tabel 3. 4 Perhitungan Similarity Kasus Baru dengan Tanaman Sambiloto ........ 40

Tabel 3. 5 Perhitungan Similarity Kasus Baru dengan Tanaman Beluntas .......... 41

Tabel 3. 6 Nilai pergeseran bad-character ............................................................. 43

Tabel 3. 7 Nilai Pergeseran good-suffix ............................................................... 44

Tabel 4. 1 Daftar Perangkat Lunak ....................................................................... 83

Tabel 4. 2 Kode Insert Data Ciri-Ciri yang diinput User .................................... 106

Tabel 4. 3 Kode Perhitungan Similarity .............................................................. 108

Tabel 4. 4 Kode Mengambil Data Tanaman yang memiliki Similarity Sama .... 111

Tabel 4. 5 Kode Pengecekan Nilai Kedekatan pada Ciri Habitus ....................... 111

Tabel 4. 6 Kode Pengecekan Nilai Kedekatan pada Ciri Jenis Batang ............... 112

Tabel 4. 7 Kode Pengecekan Nilai Kedekatan pada Ciri Bentuk Daun .............. 113

Tabel 4. 8 Kode Pengecekan Nilai Kedekatan pada Ciri Ujung Daun ............... 115

Tabel 4. 9 Kode Pengecekan Nilai Kedekatan pada Ciri Pangkal Daun ............ 116

Tabel 4. 10 Kode Pengecekan Nilai Kedekatan pada Ciri Karangan Bunga ...... 117

Tabel 4. 11 Kode Pengecekan Nilai Kedekatan pada Ciri Bentuk Bunga .......... 118

Tabel 4. 12 Kode Pengecekan Nilai Kedekatan pada Ciri Penggolongan Buah . 119

Tabel 4. 13 Kode Pengecekan Jika Semua Nilai Kedekatan Ciri-Ciri Sama ...... 120

Tabel 4. 14 Kode Perhitungan Boyer Moore ...................................................... 122

Tabel 4. 15 Kode Perhitungan Nilai Suffix pada String ..................................... 123

Tabel 4. 16 Kode Perhitungan Nilai Good Suffix pada String ........................... 124

Tabel 4. 17 Kode Perhitungan Nilai Bad Character pada String ....................... 125

Tabel 4. 18 Kode Pencarian Kata pada Deskripsi Tanaman ............................... 126

Tabel 4. 19 Proses submit konsultasi user .......................................................... 127

Tabel 4. 20 Proses Balas konsultasi oleh Admin ................................................ 128

Tabel 4. 21 Pengujian Black Box Pada Sistem Admin dan User........................ 129

Tabel 4. 22 Hasil Pengujian Persepsi User ......................................................... 131

x

Tabel 4. 23 Hasil Pengujian Best Case untuk Salah 1 Ciri ................................. 133

Tabel 4. 24 Hasil Pengujian Best Case untuk Salah 2 Ciri ................................. 135

Tabel 4. 25 Hasil Pengujian Worst Case untuk Salah 1 Ciri .............................. 137

Tabel 4. 26 Hasil Pengujian Worst Case untuk Salah 2 Ciri .............................. 139

Tabel 4. 27 Hasil Pengujian Random untuk Salah 1 Ciri ................................... 142

Tabel 4. 28 Hasil Pengujian Random untuk Salah 2 Ciri ................................... 144

Tabel 4. 29 Hasil Pengujian Precision dan Recall .............................................. 146

xi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Bangun (Bentuk) Daun (Circumscription) ....................................... 20

Gambar 2. 2 Ujung Daun (Apex Folii) ................................................................. 21

Gambar 2. 3 Pangkal Daun (Basis Folii) .............................................................. 22

Gambar 2. 4 Ilustrasi Kedekatan Kasus ................................................................ 27

Gambar 3. 1 Flowchart Sistem untuk Admin........................................................ 47

Gambar 3. 2 Flowchart Sistem untuk User ........................................................... 48

Gambar 3. 3 Flowchart Proses Prediksi Tanaman ................................................ 49

Gambar 3. 4 Flowchart Proses Boyer Moore ........................................................ 50

Gambar 3. 5 Context Diagram .............................................................................. 54

Gambar 3. 6 DFD Level 0 ..................................................................................... 55

Gambar 3. 7 DFD Level 1 Proses Mengelola Data Tanaman ............................... 56

Gambar 3. 8 DFD Level 1 Proses Prediksi Tanaman ........................................... 56

Gambar 3. 9 DFD Level 1 Proses Pencarian Informasi Tanaman ....................... 57

Gambar 3. 10 DFD Level 1 Proses Konsultasi .................................................... 57

Gambar 3. 11 Rancangan Entity Relationalship Diagram .................................... 58

Gambar 3. 12 Rancangan Physical Data Model (PDM) ...................................... 60

Gambar 3. 13 Rancangan Antarmuka Login Sistem ............................................ 61

Gambar 3. 14 Rancangan Antarmuka Halaman Awal ......................................... 62

Gambar 3. 15 Rancangan Antarmuka Menu Data Tanaman ............................... 64

Gambar 3. 16 Rancangan Antarmuka Tambah Data Tanaman ............................ 65

Gambar 3. 17 Rancangan Antarmuka Berhasil Menambah Data Tanaman ........ 66

Gambar 3. 18 Rancangan Antarmuka Lihat Ciri-Ciri Tanaman .......................... 67

Gambar 3. 19 Rancangan Antarmuka Lihat Deskripsi Tanaman ........................ 68

Gambar 3. 20 Rancangan Antarmuka Ubah Deskripsi Tanaman ........................ 68

Gambar 3. 21 Rancangan Antarmuka Berhasil Mengubah Deskripsi Tanaman .. 69

Gambar 3. 22 Rancangan Antarmuka Ubah Data Tanaman ................................. 70

Gambar 3. 23 Rancangan Antarmuka Berhasil Mengubah Data Tanaman ......... 71

Gambar 3. 24 Rancangan Antarmuka Pemberitahuan Hapus Data Tanaman ..... 72

Gambar 3. 25 Rancangan Antarmuka Berhasil Menghapus Data Tanaman ........ 72

xii

Gambar 3. 26 Rancangan Antarmuka Beranda .................................................... 74

Gambar 3. 27 Rancangan Antarmuka Menu Prediksi Tanaman .......................... 76

Gambar 3. 28 Rancangan Validasi Input Kosong pada Prediksi Tanaman ......... 77

Gambar 3. 29 Rancangan Antarmuka Hasil Prediksi Tanaman ........................... 78

Gambar 3. 30 Rancangan Antarmuka Hasil Prediksi Lainnya ............................ 79

Gambar 3. 31 Rancangan Antarmuka Menu Pencarian ....................................... 80

Gambar 3. 32 Rancangan Antarmuka Hasil Pencarian Tanaman ........................ 81

Gambar 3. 33 Rancangan Antarmuka Informasi Detail Tanaman ....................... 82

Gambar 4. 1 Tabel admin ...................................................................................... 84

Gambar 4. 2 Tabel tanaman .................................................................................. 84

Gambar 4. 3 Tabel dataset ..................................................................................... 84

Gambar 4. 4 Tabel datauser .................................................................................. 85

Gambar 4. 5 Tabel habitus .................................................................................... 85

Gambar 4. 6 Tabel jenis_batang ........................................................................... 85

Gambar 4. 7 Tabel bentuk_daun ........................................................................... 86

Gambar 4. 8 Tabel ujung_daun ............................................................................. 86

Gambar 4. 9 Tabel pangkal_daun ......................................................................... 86

Gambar 4. 10 Tabel karangan_bunga ................................................................... 87

Gambar 4. 11 Tabel bentuk_bunga ....................................................................... 87

Gambar 4. 12 Tabel penggolongan_buah ............................................................. 87

Gambar 4. 13 Tabel kedekatan_habitus ................................................................ 88

Gambar 4. 14 Tabel kedekatan_jenisbatang ......................................................... 88

Gambar 4. 15 Tabel kedekatan_bentukdaun ......................................................... 88

Gambar 4. 16 Tabel kedekatan_ujungdaun ........................................................... 89

Gambar 4. 17 Tabel kedekatan_pangkal daun ...................................................... 89

Gambar 4. 18 Tabel kedekatan_karanganbunga ................................................... 89

Gambar 4. 19 Tabel kedekatan_bentukbunga ....................................................... 90

Gambar 4. 20 Tabel kedekatan_penggolonganbuah ............................................. 90

Gambar 4. 21 Tabel temp ...................................................................................... 91

Gambar 4. 22 Tabel bobot_ciri ............................................................................. 91

Gambar 4. 23 Tabel konsultasi ............................................................................. 91

xiii

Gambar 4. 24 Antarmuka Login Admin ............................................................... 92

Gambar 4. 25 Antarmuka Konsultasi .................................................................... 93

Gambar 4. 26 Antarmuka Balas Konsultasi .......................................................... 93

Gambar 4. 27 Antarmuka Hapus Konsultasi......................................................... 94

Gambar 4. 28 Antarmuka Lihat Data Tanaman .................................................... 94

Gambar 4. 29 Antarmuka Tambah Data Tanaman ............................................... 95

Gambar 4. 30 Antarmuka Tambah Data Tanaman ............................................... 95

Gambar 4. 31 Antarmuka Lihat Ciri-Ciri Tanaman .............................................. 96

Gambar 4. 32 Antarmuka Lihat Data Desripsi Tanaman ...................................... 96

Gambar 4. 33 Antarmuka Ubah Deksripsi Tanaman ............................................ 97

Gambar 4. 34 Antarmuka Ubah Data Tanaman .................................................... 97

Gambar 4. 35 Antarmuka Verifikasi Hapus Data Tanaman ................................. 98

Gambar 4. 36 Antarmuka Menu Utama User ....................................................... 98

Gambar 4. 37 Antarmuka Deskripsi Fitur yang ada Pada Menu Utama User ...... 99

Gambar 4. 38 Antarmuka Konsultasi Pada Menu Utama User ............................ 99

Gambar 4. 39 Antarmuka Lihat Data Tanaman pada Menu Utama User ........... 100

Gambar 4. 40 Antarmuka Lihat Informasi Tanaman .......................................... 100

Gambar 4. 41 Antarmuka Menu Prediksi Tanaman............................................ 101

Gambar 4. 42 Antarmuka User Input Ciri-Ciri Tanaman ................................... 101

Gambar 4. 43 Antarmuka Submit untuk Menu Prediksi Tanaman ..................... 102

Gambar 4. 44 Antarmuka Hasil Prediksi Tanaman ............................................ 103

Gambar 4. 45 Antarmuka Lihat Hasil Prediksi Lainnya ..................................... 103

Gambar 4. 46 Antarmuka Menu Pencarian Informasi Tanaman ........................ 104

Gambar 4. 47 Atarmuka Hasil Pencarian ............................................................ 104

Gambar 4. 48 Antarmuka Lihat Detail Hasil Pencarian Tanaman...................... 105

Gambar 4. 49 Grafik Pengujian Precision dan Recall......................................... 147

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Tanaman obat merupakan tanaman yang salah satu, beberapa, atau seluruh

bagian tanaman tersebut mengandung zat atau bahan aktif yang berkhasiat bagi

kesehatan atau penyembuhan penyakit (Katno, 2008). Menurut departemen

kesehatan RI, obat tradisional adalah obat jadi atau ramuan bahan alam yang berasal

dari tumbuhan atau hewan. Pentingnya obat tradisional dibanding obat modern

dilihat dari segi biaya pengobatan, obat modern jauh lebih mahal dengan efek

samping yang besar, selain itu obat tradisional memiliki beberapa kelebihan antara

lain efek sampingnya relative kecil jika digunakan secara tepat, komponen dalam

satu bahan memiliki efek saling mendukung, pada satu tanaman obat memiliki

beberapa efek farmakologi, lebih sesuai untuk penyakit-penyakit metabolic

degenerative (Katno, 2008).

Di Indonesia terdapat banyak jenis tanaman obat yang dapat tumbuh dengan

baik, dimana pengobatan dengan bahan tanaman umumnya dikuasai secara turun

temurun. Minimnya pengetahuan masyarakat mengenai jenis tanaman obat serta

banyaknya jenis tanaman obat menyebabkan sulitnya masyarakat mengidentifikasi

jenis tanaman obat yang berkhasiat sebagai obat tradisional. Untuk itu diperlukan

media perantara yang dapat memberikan informasi kepada masyarakat mengenai

tanaman obat yang berkhasiat sebagai obat tradisional. Berdasarkan permasalahan

tersebut, maka diperlukan adanya sistem informasi tanaman obat, dimana dengan

adanya sistem informasi maka penyampaian informasi tanaman kepada masyarakat

akan lebih efektif dan fleksibel. Sehingga selain sebagai media pengetahuan, sistem

informasi ini juga dapat melestarikan jenis tanaman obat beserta pemanfaatannya.

Pada penelitian sebelumnya telah dibangun Aplikasi Sistem Informasi Tanaman

Obat Tradisional Berbasis Android, dimana pada penelitian tersebut user dapat

melakukan searching nama tanaman obat dengan melakukan query select tabel pada

database (Putri, Sudana, & Putra, 2014). Namun pada penelitian tersebut kurang

efisien karena menggunakan query select, dimana proses searching yang dilakukan

2

hanya menggunakan satu kata. Penelitian lainnya yaitu Pemanfaatan Teknologi

Tepat Guna Identifikasi Tumbuhan Obat Berbasis Citra, dimana pada penelitian

tersebut menggunakan probabilistic neural network guna mengelompokkan spesies

tumbuhan (Herdiyeni, et al., 2013). Namun pada penelitian tersebut citra daun yang

digunakan tidak dapat membedakan tumbuhan yang memiliki morfologi daun yang

hampir mirip, sehingga diperlukan proses pengidentifikasian berdasarkan ciri-ciri

fisik tumbuhan seperti batang, daun, bunga dan buah. Dalam penelitian ini, akan

dirancang sebuah sistem informasi yang dapat memprediksi nama tanaman

berdasarkan kedekatan ciri-ciri fisik tanaman. Sistem Informasi yang dirancang

dapat melakukan pencarian dan prediksi tanaman, dengan ini masyarakat bisa

mencari berbagai informasi seputar tanaman obat dan pengobatan tradisional

dengan cepat dan tepat dengan berbagai kata kunci yang diketahui.

Adapun algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma

Nearest Neighbor untuk fitur prediksi dan Boyer Moore untuk fitur pencarian.

Disebutkan dalam jurnal Penerapan Case Based Reasoning dengan Algoritma

Nearest Neighbor Untuk Analisis Pemberian Kredit di Lembaga Pembiayaan

(Imama, 2013), dimana proses analisis kredit dengan metode nearest neighbor

dapat dilakukan dengan cepat, tepat dan akurat berdasarkan kesamaan dari data

kasus nasabah lama yang sudah selesai masa kreditnya dengan data kasus baru

dengan menggunakan atribut-atribut yang telah ditentukan. Pada penelitian yang

dilakukan, data yang digunakan yaitu data kuantitatif berupa pendapatan pemohon

kredit, dimana setiap atribut memiliki kategori. Terdapat kesamaan bentuk data,

dimana pada penelitian ini, terdapat ciri-ciri tumbuhan sebagai atribut dan

pembagian masing-masing ciri tumbuhan sebagai kategori. Dalam jurnal

Perbandingan Performansi Algoritma Nearest Neighbor dan SLIQ untuk Prediksi

Kinerja Akademik Mahasiswa Baru (Jananto, 2010) disebutkan algoritma Nearest

Neighbour memiliki kelebihan yaitu tangguh terhadap data yang noisy dan efektif

terhadap data latih yang besar sehingga mempunyai tingkat akurasi prediksi yang

lebih tinggi dibandingkan algoritma prediksi SLIQ yang merupakan algoritma

modifikasi dari tree classifier yang bisa dipakai untuk dataset yang besar. Fitur

pencarian menggunakan algoritma Boyer Moore. Algoritma Boyer-Moore adalah

3

salah satu algoritma untuk mencari suatu string didalam teks, dengan memulai

pencocokan karakter dari kanan ke kiri. Dengan menggunakan algoritma ini, secara

rata-rata proses pencarian akan lebih cepat dibandingkan dengan proses pencarian

lainnya (Sagita & Prasetiyowati, 2013).

1.2 Rumusan Masalah

Sesuai dengan latar belakang yang telah disampaikan di atas, dapat

dirumuskan permasalahan dalam penelitian ini yaitu :

1. Bagaimana membangun suatu sistem yang mampu melakukan prediksi nama

tanaman berdasarkan jarak kedekatan ciri-ciri fisik tanaman dengan algoritma

Nearest Neighbour?

2. Bagiamana membangun suatu sistem yang mampu melakukan pencarian

informasi tanaman obat dengan algoritma Boyer-Moore?

1.3 Batasan Penelitian

Adapun batasan masalah dari penelitian ini yaitu :

1. Sistem dibangun berbasis web.

2. Nilai pembobotan dan kedekatan ciri-ciri tumbuhan adalah hasil diskusi dengan

1 pakar morfologi tumbuhan yaitu Dr. Dra Eniek Kriswiyanti, M.Si sebagai

dosen biologi di bidang morfologi tumbuhan.

3. Data penelitian yang digunakan adalah data yang diperoleh dari buku Materia

Medika Indonesia.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu :

1. Membangun sistem informasi, dimana masyarakat dapat mengetahui nama

tumbuhan berdasarkan ciri-ciri fisik tanaman serta dapat melakukan pencarian

informasi tanaman obat.

2. Mengetahui kinerja algoritma Nearest Neighbour dalam prediksi dan algoritma

Boyer-Moore dalam melakukan pencarian.

4

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini yaitu :

1. Bagi masyarakat, dapat digunakan sebagai media pengetahuan dan informasi

mengenai tanaman obat yang berguna bagi masyarakat untuk pengobatan

tradisional, serta dapat melestarikan jenis tanaman obat tradisional sehingga

lebih dikenal oleh masyarakat dari generasi ke generasi.

2. Bagi penulis, diharapkan dapat menambah pengetahuan serta menjadi bahan

pertimbangan untuk melakukan penelitian terkait.

1.6 Metodelogi Penelitian

Metodelogi penelitian ini akan membahas mengenai tahapan-tahapan yang

dilakukan dalam implementasi algoritma nearest neighbour dan boyer moore dalam

sistem informasi tanaman obat.

1.6.1 Desain Penelitian

Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yakni lebih

menekankan bagaimana merancang suatu produk berupa sistem informasi dan

setelah produk berhasil dikembangkan peneliti menguji produk tersebut

menggunakan metode pengujian yang nantinya didapatkan karakteristik dari

produk yang dibuat. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan yakni

waterfall.

Permasalahan yang ingin diselesaikan yaitu membantu masyarakat untuk

mengetahui tanaman obat yang berguna untuk penyembuhan penyakit

menggunakan pengobatan tradisional serta melestarikan budaya tanaman obat

tradisonal. Sistem yang dibangun dapat digunakan untuk melakukan proses

pengenalan tanaman obat berdasarkan kedekatan ciri-ciri tanaman yang diinput

pengguna dan proses searching yang dapat melakukan pencarian informasi tanaman

obat yang diinginkan dengan berbagai kata kunci.

Pada permasalahan yang diambil, metode Nearest Neighbour digunakan

pada proses prediksi nama tanaman, dengan data yang digunakan bersifat

5

kategorikal dimana terdapat 8 ciri-ciri morfologi tanaman yang digunakan sebagai

acuan dalam menghitung kedekatan jarak yaitu habitus, jenis batang, bentuk daun,

ujung daun, pangkal daun, karangan bunga, bentuk bunga, penggolongan buah.

Pada fitur searching diselesaikan dengan teknik string matching menggunakan

algoritma Boyer Moore.

Kebutuhan sistem didapatkan melalui kuisioner yang disebar, sehingga

diperoleh beberapa hal yang menjadi pertimbangan dalam perancangan sistem.

1.6.2 Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang dilaksanakan bertujuan menganalisis apa saja data

yang dibutuhkan untuk implementasi algoritma nearest neighbour dan boyer moore

dalam sistem informasi tanaman obat. Dari hasil analisis diperoleh data-data yang

harus dikumpulkan melalui beberapa teknik pengumpulan data yang digunakan

dalam penelitian ini yaitu :

1. Studi Pustaka : teknik pengumpulan data ini digunakan untuk mengumpulkan

dataset tanaman, dengan studi pustaka pada buku Materia Medika Indonesia.

Studi pustaka yang ditetapkan dalam buku tersebut karena buku Materia

Medika Indonesia Jilid I-IV merupakan sumber yang telah diteliti secara ilmiah

keberanannya dalam menentukan ciri-ciri tanaman, khasiat dan

penggunaannya, dimana Materia Medika Indonesia dibentuk dengan Surat

Keputusan Menteri Kesehatan RI No. 199/X/Kab/Bkh/74, sebagai buku

persyaratan mutu bahan obat berbentuk Simplisia yang berlaku di Indonesia.

Dari hasil studi pustaka terdapat 200 data tumbuhan obat yang dipakai sebagai

dataset dalam penelitian.

2. Teknik Wawancara : teknik pengumpulan data dengan wawancara bertujuan

untuk menetapkan ciri-ciri yang dipakai dalam melakukan pengenalan tanaman

berdasarkan morfologi tanaman, mengumpulkan nilai kedekatan ciri dan bobot

ciri-ciri yang berguna dalam perhitungan Nearest Neighbour. Wawancara

dilakukan pada pakar yang merupakan dosen biologi di bidang morfologi

tanaman. Teknik wawancara pakar digunakan karena pakar telah ahli dibidang

morfologi tanaman serta sebelumnya pernah melakukan penelitian terkait

6

morfologi tanaman, sehingga pengetahuan dan pengalaman yang dimiliki pakar

dianggap terpercaya

3. Teknik Kuisioner : teknik pengumpulan data dengan kuisioner digunakan

mendukung dataset dimana melalui pengumpulan data kuisioner yang disebar,

diketahui tanaman yang umum diketahui masyarakat, dimana tanaman-tanaman

yang bersifat umum juga harus dicakup pada dataset selain tanaman yang jarang

diketahui masyarakat.

Setelah mendapat data yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan,

ditetapkan ciri-ciri dalam melakukan implementasi algoritma nearest neighbour

dalam sistem informasi tanaman obat pada tabel 1.1 dan kategori pada tabel 1.2.

Tabel 1. 1 Ciri-Ciri Penentuan Prediksi Nama Tanaman Obat

Ciri Nama Ciri-Ciri Bobot

C1 Habitus 8

C2 Jenis Batang 7

C3 Bentuk Daun 6

C4 Ujung Daun 5

C5 Pangkal Daun 4

C6 Karangan Bunga 3

C7 Bentuk Bunga (1 bunga) 2

C8 Penggolongan Buah 1

Adapun detail kategori dari masing-masing ciri-ciri tersebut dijabarkan lebih rinci

sebagai berikut :

Tabel 1. 2 Detail Kategori dari Masing-Masing Ciri-Ciri

(Sumber : Buku Morfologi Tumbuhan, 2009)

No Ciri-Ciri Kategori

1

Habitus

Perdu

Pohon

Terna

7

Liana

Semak

Herba

2

Jenis Batang

Batang basah

Batang berkayu

Batang rumput

Batang mending

Batang beruas

3

Bentuk Daun

Bulat

Jorong

Memanjang

Lanset

Bulat telur

Segitiga

Jantung

Tombak

Ginjal

Sudip

Bulat telur sungsang

Garis

Ellips

Jarum

4

Ujung Daun

Meruncing

Tumpul

Membulat

Rompang

Terbelah

Berduri

Meruncing

Tumpul

8

5 Pangkal Daun Membulat

Rompang

Berlekuk

6 Karangan Bunga Tunggal

Majemuk

7

Bentuk Bunga

Tandan

Bulir

Untai

Tongkol

Payung

Tabung

Bongkol

Periuk

8 Penggolongan Buah Sejati

Semu

Masing-masing kategori di setiap ciri-ciri memiliki nilai kedekatan, dimana

nilai kedekatan merupakan nilai yang diberikan pada setiap kategori antara data

yang diinput user dengan data pada dataset. Detail nilai kedekatan masing-masing

kategori terdapat pada lampiran II.

1.6.3 Metode yang Digunakan

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Nearest

Neighbour untuk proses prediksi nama tanaman dan metode string matching yakni

dengan algoritma Boyer Moore untuk proses pencarian. Nearest Neighbour adalah

pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru

dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur

yang ada. Tujuan penggunaan algoritma Boyer Moore untuk mencari suatu string

didalam teks, dimana algoritma ini melakukan pencocokan pola dari kanan ke kiri

tetapi pergeseran tetap dari kiri ke kanan, sehingga lebih efisien dalam proses

9

pencarian, sehingga dapat mengatasi permasalahan munculnya data yang tidak

relevan.

1.6.4 Metodelogi Pengembangan Perangkat Lunak

Dalam Penelitian ini, sistem dirancang dengan menggunakan metode

pengembangan perangkat lunak SDLC (System Development Life Cycle) dengan

tahapan sistem air terjun (waterfall). Inti dari metode waterfall adalah pengerjaan

dari suatu sistem dilakukan secara berurutan. Adapun tahapan yang digunakan

dalam penelitian ini yaitu :

1. Tahap Perencanaan Sistem

Tahap perencanaan sistem merupakan tahap mendefinisikasikan masalah serta

menentukan tujuan sistem. Pada penelitian ini, masalah yang dihadapi dimasyarakat

adalah kurangnya pemahaman masyarakat mengenai tanaman obat untuk

pengobatan tradisional, serta tidak adanya sistem yang membantu masyakat untuk

memperoleh informasi mengenai tanaman obat. Tujuan dari sistem informasi

tanaman obat adalah dapat membuat sebuah sistem informasi yang membantu

masyarakat yang awam mengenai tanaman obat disekitarnya dengan melakukan

prediksi nama tanaman berdasarkan kedekatan ciri-ciri serta pencarian informasi

tanaman obat.

2. Analisis dan Penentuan Kebutuhan Sistem

Pada tahap ini dilakukan penganalisaan dan pengumpulan kebutuhan sistem

untuk menganalisis kinerja serta antarmuka sistem informasi tanaman obat. Pada

penelitian ini, kebutuhan didapat melalui kuisioner yang disebar ke masyarakat,

sehingga kebutuhan yang harus terpenuhi dalam sistem informasi tanaman obat

meliputi kebutuhan fungsional dari sisi pengguna, kebutuhan fungsional dari sisi

admin dan kebutuhan non fungsional.

3. Perancangan Sistem

Setelah menetapkan kebutuhan sistem, dilanjutkan dengan melakukan

pembuatan rancangan diagram untuk mendeskripsikan sistem informasi.

10

Rancangan yang dibuat adalah physical data model diagram, entity relationship

diagram (ERD), data flow diagram (DFD), dan perancangan antarmuka sistem.

4. Penerapan Sistem

Tahap selanjutnya dilakukan pembuatan sistem, dimana dilakukan pengkodean

terhadap rancangan yang telah memenuhi kebutuhan. Pada penelitian ini sistem

dibangun berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan menggunakan

database MySQL.

5. Evaluasi Sistem

Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibuat. Pada

penelitian ini pengujian sistem menggunakan pengujian black box untuk

mengetahui apakah fungsi-fungsi pada sistem telah berfungsi dengan baik, dimana

dalam pengujian ini diambil sampel 20 orang untuk menggunakan sistem.

1.6.5 Evaluasi dan Validasi Hasil

Tahap evaluasi dan validasi hasil bertujuan untuk memastikan apakah

sistem yang dibuat telah sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dan memenuhi

kebutuhan. Pada penelitian ini, pengujian yang digunakan terhadap kinerja

algoritma yaitu pengujian base case, worst case, random dan persepsi user unruk

kinerja algoritma nearest neighbour dan pengujian fungsi untuk mengetahui kinerja

algoritma boyer moore.