## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT
TANAMAN JERUK ( LIMAU ) MENGGUNAKAN METODE BAYES
Mudri Salim Mahua
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia mudri2294@gmail.com

## ABSTRAK
Salah  satu  penerapan  sistem  pakar  adalah  dalam  sektor  pertanian,  seperti  untuk  diagnosis    penyakit tanaman  jeruk. Dalam  melakukan budidaya  jeruk tentu terdapat  kendala ataupun masalah  yang dihadapi, salah satunya dari perubahan iklim yang ekstrim sehingga dapat mengakibatkan intensitas serangan penyakit semakin meningkat dan pemakaian  insektisida  yang  berlebihan  juga  menjadi  faktor yang  mempengaruhi tanaman  jeruk tersebut,  pengendalian  penyakit  tanaman  jeruk  merupakan  hal  yang  penting  karena  menentukan  hasil produktivitas tanaman jeruk  itu sendiri, maka dari itu perlunya suatu pengetahuan dari masyarakat petani terkait masalah budidaya tanaman jeruk itu sendiri, dalam menanggulangi masalah  penyakit.
Pada penelitian  ini  sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit pada  tanaman  jeruk  yang  mana penerapan aplikasi sistem pakar  ini  menggunakan  metode Bayes, di  mana hasil diagnosis penyakit tanaman  jeruk dengan menggunakan  metode ini, dapat  memberikan  nilai probabilitas kepastian penyakit  yang kemudian  hipotesanya dipilih dengan nilai yang terbesar.
Hasil  pengujian  keakuratan  metode  baik  melalui  simulasi  program  maupun  perhitungan  manual menyatakan  bahwa  hasil  perhitungan  memiliki  hasil  yang  sama  dan  nilai  prosentase  error  yang  dihasilkan dihasilkan  0.0273%.  Hasil  pengujian  fungsional  sistem  dengan  akses  sebagai  admin,  user,  dan  pakar  berjalan sesuai fungsinya pada browser. Pada tahap pengujian aplikasi yang dilakukan dengan menggunakan 4 browser yaitu Google Chrome, Internet Explorer, Opera Browser dan Mozilla Firefox. Semua fungsi dari sistem berjalan sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Pada  pengujian  sistem  yang  dilakukan  untuk  menguji  keakuratan  perhitungan sistem dan analisis perhitungan didapatkan nilai prosentase error tertinggi 0,095%, error terendah 0.0026% dan rata-rata  error  sebesar  0,0273%.  Dari  rata-rata  error  sebesar  0,0273  %  dapat  dikatakan  sistem  pakar  ini  cukup akurat karena memiliki nilai simpangan error yang cukup rendah.
Kata kunci: Penyakit Tanaman Jeruk, Sistem Pakar, Metode Bayes
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Daging  buah  jeruk  manis  termasuk  kaya  akan zat  gizi  bermanfaat  bagi  kesehatan  tubuh  dan  otak. Senyawa  utama  yang  menjadi  andalan  bagi  si  manis menyegarkan  ini  adalah  vitamin  C,  asam  folat,  serat, senyawa  fitokimia,  likopen,  dan  karotenoid  Secara lengkap,  kandungan  gizi  dalam  jeruk  manis  adalah air,  energi,  karbohidrat,  gula,  serat,  lemak,  protein, thiamin,  riboflavin,  niasin,  asam  pantotenat,  vitamin B6,  folat,  vitamin  C,  kalsium,  besi,  magnesium, fosfor, kalium, dan zink. [1].
Dengan  mengonsumsi  100  gram  jeruk  manis sejatinya  Anda  sudah  memenuhi  75%  hingga  88% kebutuhan  vitamin  C  Anda.  Vitamin  C  banyak terdapat  did  aging  buah  dan  kulit  ari  yang melapisinya  serta  bagian  kulit  jeruk.  Tingginya asupan  vitamin  C  telah  terbukti  pada  berbagai  studi dapat  menurunkan  risiko  penyakit  jantung.  Karena, vitamin  C  mampu  melindungi  peradangan  pembuluh darah  yang  dapat  menyebabkan  penyakit  jantung Jeruk  manis  juga  memiliki  kandungan  serat  yang tinggi.  Secara  empiris,  mengonsumsi  10  gram  serat per  hari  dapat  menurunkan  risiko  penyakit  jantung sebesar  14%  dan  menurunkan  risiko  jantung  koroner
sebesar  30%  Serat  yang  terkandung  dalam  jeruk manis  sangatlah  berguna  untuk  mengikat  asam empedu  sebagai  hasil  akhir  metabolisme  kolesterol. Rendahnya  kolesterol  dalam  tubuh  pada  akhirnya dapat menurunkan risiko penyakit jantung.
Sejumlah  senyawa  fitokimia  yang  terkandung dalam jeruk manis di antaranya gula reduksi, saponin, glikosida,  dan  flavonoid.  Kandungan  saponin  dan flavonoid  pada  jeruk  manis  dapat  membantu menurunkan  kadar  gula  darah  dan  menghambat penyerapan  kolesterol.  Artinya,  kandungan  saponin dan  flavonoid  berperan  dalam  penanganan  diabetes dan  jantung.Melihat  permasalahan  di  atas  tentang antusias  masyarakat  dalam  penggunaan  internet sebagai  tempat  mencari  referensi  bahkan  informasi, dan  juga  paparan  tentang  penyakit  jeruk  yang  dapat dengan  mudah  menyerang  tanaman  jeruk.  Maka adanya sistem pakar tentang diagnosis penyakit  jeruk berbasis  web  sangat  dibutuhkan,  untuk  memudahkan petani  mengetahui  lebih  awal  tentang  penyakit  tanpa harus  pergi  ke  dinas  pertanian.  Sistem  pakar diagnosis  penyakit  jeruk  ini  menggunakan  metode Bayes ,  untuk  menentukan  presentasi  nilai  kepastian penyakit  pada  tanaman  jeruk.  Metode Bayes menggunakan  himpunan  aturan  kondisi-aksi.  Dalam
metode ini, data digunakan untuk menentukan aturan mana yang akan dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan  dan  proses  diulang  sampai  ditemukan suatu  hasil  sehingga  cocok  digunakan  untuk menangani  masalah  pengendalian  dan  peramalan. Faktor kepastian (Bayes ) digunakan untuk memberikan  nilai  parameter  klinis  yang  nanti  akan diberikan untuk menunjukkan besarnya kepercayaan.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan sebelumnya, maka dirumuskan masalah yang akan dibahas sebagai berikut:
1. Bagaimana  membuat  sistem  pakar  diagnosis penyakit  jeruk  serta  alternatif  solusi  yang diberikan?
2. Bagaimana  membuat  sistem  pakar  dengan mengimplementasikan metode Bayes ?

## 1.3. Tujuan
Tujuan  penelitian  pada  skripsi  ini  adalah membuat  sistem  pakar  yang  dapat  mendiagnosis penyakit tanaman jeruk disertai persentase kemunculan  penyakit  dengan  menggunkan  metode Bayes dan  dapat  memberikan  alternatif  solusi berdasarkan basis pengetahuan sebagai berikut: 1. Membuat  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  hama penyakit  pada  tanaman.  jeruk  menggunakan metode Bayes berbasis website .
2. Mempermudah  pendiagnosisan  hama  penyakit pada tanaman jeruk.

## 1.4. Batasan Masalah
Adapun batasan-batasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pada  penelitian  ini  mengembangkan  sistem  pakar dengan metode Bayes .
2. Data  yang  di  ambil  pada  penelitian  ini  adalah gejala-gejala  awal  pada  tanaman  jeruk hingga penanganan yang lebih lanjut.
3. Data  ini  diambil  melalui  metode  observasi  dan wawancara  dengan  Prof  (R).  Dr.  Ir.  Moh.  Cholil Mahfud, MS dari Dinas Pertanian BPTP Karanglo Kabupaten Malang.
4. Sistem  pakar  ini  dikembangkan  sesuai  dan ketentuan  yang  di  peroleh  dari  dengan  Prof  (R). Dr. Ir.  Moh.  Cholil  Mahfud,  MS  Dinas  Pertanian BPTP Karanglo, Kabupaten Malang . 5. Bahasa pemrograman yang digunakan menggunakan  sistem  pakar  ini  bahasa PHP dengan database MySQL berbasis web .
2. LANDASAN TEORI
2.1. Sistem pakar
Sistem  pakar  merupakan  apliksi  berbasis komputer yang dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu  masalah  sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh pakar  (Kusrini,  2008).  Pengetahuan  dari  pakar tersebut  kemudian  di  implmentasikan  kedalam program  komputer,  sehingga  terbentuklah  basis
pengetahuan  yang  tekomputerisasi.  Kemudian  sistem dapat  digunakan  sebagai  sarana  untuk  berkonsultasi oleh pengguna( user ) [2].
Sistem  pakar  memiliki  2  komponen  utama  yaitu adalah  basis  pengetahuan  dan  mesin  infersi.  Basis pengetahuan  merupakan  penyimpanan  pengetahuan merupakan penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer,  yang  mana  pengetahuan  ini  diambil  dari pengetahuan  pakar.  Mesin  inferensi  itu  sendiri merupakan otak dari aplikasi sistem pakar. Bagian ini yang  menuntun  pengguna( user )  untuk  memasukkan fakta  –  fakta  yang  kemudian  diperoleh  suatu kesimpulan yang didapat [3].

## 2.2. Metode Bayes
Teorema Bayes adalah salah satu bentuk metode untuk  mengatasi  ketidakpastian  suatu  data,  yang kemudian  dapat  dirumuskan    dalam  formula  Bayes sebagai berikut (6).
P(E | H).P(H) P(H | E) = P(E) Keterangan :
P(H | E)  :  Probabilitas hipotesa H jika diberikan evidence E P(E | H)  :  Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H P(H) :  Probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence apapun P(E) :  Probabilitas evidence E

## 2.3. HTML
HTML adalah  sebuah  bahasa  markup  yang digunakan  untuk  membuat  sebuah  halaman  web, menampilkan  informasi  di  dalam  penjelajah  web internet.  Dengan  menggunakan editor text biasa merupakan cara terbaik untuk mengenal HTML . Saat menyimpan file HTML , kita bisa menggunakan ekstensi file .htm atau .html. Tidak ada perbedaan,  itu  sepenuhnya  sesuai  keinginan  kita. Kemudian  untuk  membaca  dokumen HTML dan menampilkannya sebagai halaman web kita menggunakan web browser [4].

## 2.4. CSS
CSS merupakan  singkatan  dari  Cascading  Style Sheets yang  digunakan  untuk  mendefinisikan bagaimana  menampilkan  elemen HTML ,  termasuk juga bagaimana menampilkan style - style dalam web . CSS digunakan  terutama  untuk  memisahkan antara isi dokumen dengan presentasi dokumen (yang ditulis  dengan CSS ).  Memungkinkan  juga  untuk halaman  yang  sama  untuk  ditampilkan  dengan  cara yang  berbeda untuk metode presentasi  yang  berbeda, seperti melalui layar, cetak, suara (sewaktu dibacakan oleh  browser  basis-suara  atau  pembaca  layar),  dan juga alat pembaca braille.

## 2.5. PHP
PHP adalah  bahasa  yang  hanya  dapat  berjalan pada  server  serta  hasilnya  dapat  ditampilkan  pada client.  PHP  juga  merupakan  bahasa  standart  yang digunakan dalam dunia website, bahasa pemrogramannya  berbentuk  skrip  yang  diletakkan ddalam server web.
Pengaplikasian  PHP  dalam  aplikasi  sistem  pakar ini  sendiri  tercakup  setiap  halamanya  yang  mana sudah  saling  berkolaborasi  dengan  pemrograman HTML , JAVASCRIPT maupun MySQL ,  sehingga tampilan  tidak  terlihat  statis  dan  menghasilkan tampilan di browser lebih dinamis [5].
PHP  (PHP:  Hypertext  Preprocessor )  merupakan salah satu bahasa webscripting . Bahasa ini dimaksudkan untuk menghasilkan halaman web yang dinamis.  Hingga  saat  ini,  PHP  banyak  sekali digunakan membuat aplikasi web, baik lokal maupun internet-dinamis dan atraktif. Untuk dapat memprogramnya  membutuhkan  suatu  program web server local seperti XAMPP,  WAMP dll.(Bahtiar Nurdin, 2012).

## 2.6. MySQL
MySQL kependekan  dari  ( My  Structured  Query Language ) merupakan program pembuat dan pengelola database atau sering disebut dengan DBMS yang  mana  singkatannya  ( Database  Management System ), DBMS ini  bersifat  open  source,  artinya  kita dapat  mendapatkannya  secara  gratis  suatu  database yang  bersifat  jaringan,  sehingga  dapat  digunakan untuk aplikasi Multi User atau banyak pengguna.
Pengaplikasian  dalam  web  ini Mysql sangat penting karena sebagai media yang menyimpan data- data  informasi  yang  sudah  saling  terintegerasi  antara satu  dengan  lainnya  contoh  relasi  antara  penyakit dengan gejala.
MySQL adalah sistem manajemen database SQL yang  bersifat Open  Source dan  paling  populer  saat ini. Database ini  dibuat  untuk  keperluan  sistem database  yang  cepat  handal  dan  mudah  digunakan. MySQL dan PHP merupakan  sistem  yang  saling terintegrasi.  Maksudnya  adalah  pembuatan  database dengan  menggunakan  sintak PHP dapat  di  buat.
Sedangkan  input  yang  di  masukkan  melalui  aplikasi web  yang  menggunakan script PHP dapat  langsung dimasukkan  ke database MySQL (  Yuliansyah Herman, 2014).

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1. Analisa Sistem
Analisa  kebutuhan  sistem  merupakan  proses identifikasi dan evaluasi permasalahan - permasalahan  yang  dibangun  sesuai  dengan  kriteria yang  diharapkan.  Oleh  karena  itu  aplikasi  harus memenuhi kebutuhan sebagai berikut:
1. Aplikasi  bisa  digunakan  pada  semua  perangkat yang memiliki browser internet.
2. Aplikasi mampu mengimplementasikan perhitungan sesuai metode yang dipakai.

## 3.2. Flowchart Sistem
Pada  flowchart  dibawah  ini  akan    menjelaskan alur  kerja  menggunakan  aplikasi  sistem  pakar tanaman jeruk seperti pada Gambar 3.1
Gambar 3.1 Flowchart Sistem

## 3.3. Flowchart Bayes
Pada  tahap  perhitungan  nilai  metode Bayes, yang  mana  akan  menghitung  nilai  probabilitas penyakit  sesuai  dengan  gejala  yang  dipilih.  Maka adapun  gambarnya  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Flowchart Bayes
Keterangan:
1. Pilih gejala  merupakan proses identifikasi awal.
2. Mengambil  data  sesuai  dengan  gejala  yang dipilih.
3. Hitung  menggunakan  metode  Bayes  setiap  gejala yang dipilih sesuai kejadian yang dialami.
4. Setelah  semua  dihitung  akan  muncul  nilai probabilitas Bayes dari gejala yang dipilih.
3.4. Matriks Gejala Dan Penyakit jeruk
Matriks penyakit terdiri dari penyakit dan gejala, penyakit  ditunjukkan    kode  P01  sampai  dengan  P09 dan  gejala  ditunjukkan  dari  angka  G01  sampai dengan G027.

## Tabel. 3.1 Daftar Gejala
Kode Gejala G01 Pada batang terdapat bercak coklat kehitaman  dan  kebasah-basahan.  Daun  yang terserang seperti tersiram air panas.
G02 Buah  yang  terserang  ditandai  dengan  bercak kebasah-basahan, berwarna coklat kehitaman
dan lunak G03 Tanaman layu dan mati
G04 Pada daun terdapat bercak putih dan bersudut G05 Bercak berubah menjadi cokelat kelabu serta bagian bawah daun mengeluarkan cairan G06 Daun mengering G07 Pada  buah  muda  tampak  bercak  berwarna hijau-cokelatan melekuk ke dalam G08 Bagian  pinggir  bercak  mengeluarkan  cairan yang akan mengering seperti karet G09 Daun menguning, kemudian kering G10 Cabang tanaman layu G11 Pangkal batang busuk kering, tertutup masa berwarna putih G12 Tanaman mati G13 Muncul becak kuning pada daun G14 Daun keriting G15 Ditularkan oleh hama kutu kebul G16 Pada  daun  terdapat  masa  berwarna  putih menyerupai tepung G17 Daun kering dan mati G18 Pada  daun  terdapat  bercak  agak  bulat berwarna cokelat muda, lalu berubah menjadi cokelat  tua  sampai  kehitaman.  Bercak melebar dan menyatu G19 Daun mengering G20 Daun  menguning,  mengkerut  kemudian kering G021  Pangkal batang busuk basah G022  Tanaman mati G023  Cabang tanaman layu G024 Pada  permukaan  daun  atas  terdapat  bercak berwana kuning muda G025  Tulang daun busuk G026 Pada permukaan daun bawah  terdapat massa spora berwarna kehitaman
G027  Tanaman mati
Gambar 3.3 Nilai Penyakit Terhadap Gejala
Contoh perhitungan satu gejala
Misalkan  data  gejala  yang  diinputkan  adalah G01  yang  memiliki  nilai  probabilitas  terhadap  P01 adalah  0,52  dan  probabilitas  P01  tanpa  melihat  gejala apapun adalah 0,95 maka:
P(P001|G001)  =        p(G01|P001)*p(P01) (G01+G02+G03)*p(P01) =               1,47*0,95
(0,52+0,21+0,22)*0,95
=    2,7
Jadi  tingkat  kepercayaan  penyakit  dengan  input  G01 adalah:
2,7027 x 100% = 27%

## Contoh perhitungan dua gejala
Misalkan  data  gejala  yang  diinputkan  adalah G02  dan  G03  yang  memiliki  nilai  probabilitas  0,21 dan 0,22 maka nilai probabilitas P01 adalah: P(P01|G02|G03)   =   P(G02,G03|P01)*p(P01) (G01+G02+G03)*p(P01)
=      (0,21+0,22)*0,95 (0,52+0,21+0,22)*0,95
=    0,7662
Contoh perhitungan satu gejala Misalkan  data  gejala  yang  diinputkan  adalah G01  yang  memiliki  nilai  probabilitas  terhadap  P01 adalah 0,52 dan probabilitas P01 tanpa melihat gejala apapun adalah 0,95 maka:
P(P001|G001)   =        p(G01|P001)*p(P01) (G01+G02+G03)*p(P01)
=              1,47*0,95
(0,52+0,21+0,22)*0,95 =   2,7
Jadi  tingkat  kepercayaan  penyakit  dengan  input  G01 adalah:
2,7027 x 100% = 27%
Contoh perhitungan dua gejala Misalkan  data  gejala  yang  diinputkan  adalah G02  dan  G03  yang  memiliki  nilai  probabilitas  0,21 dan 0,22 maka nilai probabilitas P01 adalah: P(P001|G002|G003)   =   p(G02,G03|P01)*p(P01) (G01+G02+G03)*p(P01)
=      (0,21+0,22)*0,95 (0,52+0,21+0,22)*0,95
=   0,7662
Jadi  tingkat  kepercayaan  penyakit  dengan  input  G02 dan G03 adalah:
0,7662 x 100% = 76,624%
Contoh perhitungan tiga gejala Misalkan  data  gejala  yang  diinputkan  adalah G04  G05  dan  G06  yang  memiliki  nilai  probabilitas 0,5 0,24 dan 0,13 maka nilai probabilitas P01 adalah:
P(P02|G02|G03|G04)
P(G04,G05,G06|P001)*p(P02)
=       G04+G05+G06 )*p(P02) =    (0,5+0,24+0,13)*0,87 (0,5+0,24+0,13)*0,87
=    1
Jadi  tingkat  kepercayaan  penyakit  dengan  input G04, G05 dan G06 adalah:
1 x 100% = 100 %
1.  Tabel Pakar Berisi  data  tentang  No,  Kode,  Nama,  Instansi,
Nip, Pabgkat, No.Telp, Username , Password .
Tabel 3.2 Tabel Pakar Field Type Keterangan No Int (5) AI Kode Varchar (5) Primary key Nama Varchar (20) Instansi Varchar (20) Nip Int (11) Pangkat Varchar (20) NoTelp Varchar (12) Username Varchar (10) Password Varchar (8)
2. Tabel Berita
Berisi  data-data  berita  seputar  penyakit  tanman jeruk terbaru. Tabel 3.3 Tabel Berita Field Type Keterangan No int (5) AI Berita_terkini text Gambar
Varchar (20)
3. Tabel Kontak Berisi tentang data kontak admin. Table 3.4 Tabel Kontak Field Type Keterangan Nama Varchar (50) Primary key Email Varchar (30) Telp Varchar (15) TentangKami text
4. Tabel Nilai Probabilitas
Berisi  tentang  data-data  nilai  probabilitas  setiap nama penyakit.
Table 3.5 Tabel Nilai Probabilitas Field Type Keterangan No Int(11) Primary key Namapenyakit text Nilai float
5. Tabel Aturan
Berisi  tentang  data-data  aturan  dimana  antara penyakit dan gejala saling memandang.
Table 3.6 Tabel Aturan Field Type Keterangan No Int(5) Id_aturan Int (5) AI Id_penyakit  Varchar (5) Id_gejala Varchar (5) Nilai Varchar (5) 6. Tabel Admin
Berisi  tentang  data admin digunakan  untuk proses login dengan cara memasukkan username dan password .
Tabel 3.7 Tabel Admin Field Type Username Varchar (10) Password Int (8) 7. Tabel Penyakit Berisi data tentang No, Id_penyakit, namapenyakit, Solusi, Nilai. Tabel 3.8  Data Penyakit Field Type Keterangan No Int(5) AI Id_penyakit Varchar (5) namapenyakit  Text Solusi Text Nilai Float
8. Tabel Gejala
Berisi data tentang  No, Id_gejala, namagejala. Tabel 3.9 Tabel Data Gejala Field Type Keterangan No Int(5) AI Id_gejala char (5) namagejala  Varchar (100)
9. Tabel Relasi Berisi  data  tentang  No,  id_relasi,  id_penyakit,
id_gejala, Kode.
Tabel 3.10 Relasi Field Type Keterangan No Int(5) AI Id_gejala char (5)
namagejala  Varchar (100)

## 4. HASIL DAN PEMBAHAN

## 4.1. Halaman Pengguna
Halaman  utama  adalah  halaman  yang  pertama muncul  pada  saat  program  dijalankan.  Isi  dari  menu ini  yaitu halaman  berisikan  sambutan selamat datang kepada  user,  juga  terdapat  berita  informasi  seputar pertanian, khususnya masalah tanaman jeruk. Adapun desainnya  halaman  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Halaman Pengguna

## 4.2. Halaman Kontak
Halaman  ini  berisi  tentang  kontak  admin  dan penjelasan  mengenai  aplikasi  sistem  pakar  tanaman jeruk  itu  sendiri.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2 Halaman Kontak

## 4.3. Halaman Diagnosis
Halaman  ini  memuat  diagnosis  gejala  yang dialami oleh tanaman jeruk. Seluruh gejala ditampilkan dan di pilih sesuai keadaan yang dialami penyakit  tanaman  jeruk,  setelah  selesai  maka  akan diproses  dan  keluar  hasil  probabilitas  gejala  yang dipilih.  Adapun  halamannya  ditunjukkan  pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 Halaman Diagnosis

## 4.4. Halaman Diagnosis
Setelah  memilih  gejala  tersebut  maka  diperoleh akan  muncul  gejala  yang  dipilih,  terserang  penyakit apa,  solusi  pengendalianya  bagaimana  serta  nilai probabilitas  dari  gejala  yang  dipilih  tersebut  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4 Halaman Hasil Diagnosis Penyakit

## 4.5. Pengujian Perhitungan Metode Bayes
Berdasarkan  penilaian  diagnosis  sesuai  gejala yang  ada,  maka  dapat  dilakukan  dengan  mengacu pada  kriteria  yang  sudah  ditentukan,  data  diperoleh sebagai berikut:
Contoh kasus: Data  gejala  yang  diinputkan  adalah  G02  dan  G03 yang  memiliki  nilai  probabilitas  0,52  dan  0,21  maka nilai probabilitas P01 adalah:
P(P01|G02|G03) =      p(G02,G03|P01)*p(P01) (G01+G02+G03)*p(P001)
=      (0,52+0,21)*0,95 (0,52+0,21+0,22)*0,95
= 0,7662
Jadi  tingkat  kepercayaan  penyakit  dengan  input  G02 dan G03 adalah :

## 0,7662 x 100% = 76,624%
Dari  proses  perhitungan  diatas  maka  dapat diukur  tingkat  kepastianya  dengan  prosentase  76,624 %  penyakit  P01  (Busuk  Phytopthora),  dengan  gejala G02  (Buah  yang  terserang  ditandai  dengan  bercak kebasah-basahan,  berwarna  coklat  kehitaman  dan lunak) dan G03 (Tanaman layu dan mati).

## 4.6. Pengujian Tampilan Menu Website
Pengujian  tampilan  menu  dilakukan  untuk evaluasi web sistem  pakar  diagnosis  penyakit tanaman jeruk sebelum diterapkan dengan menggunakan browser .
Tabel 4.1 Pengujian Tampilan Menu Website Fungsional Google Chrome 62.0.3202.94 Mozilla Firefox 57.0.1 Internet Explorer 11.726. 15063.0 Opera Browser 49.0.2725.47 Login     Halaman Home     Halaman Data Aturan     Halaman Data Penyakit     Halaman Data Gejala     Halaman Kontak     Halaman Diagnosis     Halaman Profil Pakar     Halaman Tutorial    5. PENUTUP 5.1. Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang dapat penulis paparkan  setelah  melakukan  perancangan  sistem pakar menggunakan metode Bayes antara lain adalah sebagai berikut :
1. Sistem  pakar  ini  dapat  mendiagnosis  penyakit tanaman  jeruk  berdasarkan  gejala-gejala  yang dipilih pada halaman diagnosis.
2. Sistem  pakar  diagnosis  penyakit  tanaman  jeruk menggunakan  metode  Bayes  dari  perhitungan secara  manual,  memberikan  prosentase  nilai kepastian.

## 5.2. Saran
Agar  dalam  aplikasi  ini  berjalan  dengan  baik kedepannya,  maka  ada  beberapa  hal  yang  perlu dilakukan yaitu sebagai berikut:
1. Dapat  dilakukan  proses  diagnosis  secara online agar  semua user dapat  melakukan  diagnosis penyakit tanaman jeruk secara efisien.
2. Referensi  data  hendaknya  tidak  terpaku  pada seorang pakar saja.
3. Penambahan  fitur  media  sosial  khusus  untuk sharing  masalah  penyakit  tanaman  jeruk  guna memperkaya referensi keilmuan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dinas  Pertanian  BALIJESTRO  KOTA  BATU Propinsi Jawa Timur Malng. 2017.
[2] Kusrini. 2008. Aplikasi Sistem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Pengguna Dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan., Yogyakarta, Andi.
[3] Rahayu,  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis Penyakit  Gagal  Ginjal  Dengan  Menggunakan Metode  Bayes,  Medan,  Teknik  Informatika.  4 (129-134) Medan.
[4] Kadir  Abdul.  2005.  Dasar  Pemrograan Web , Yogyakarta, Andi.
[5] Nuraho  Bunafit.  2008.  Latihan  Membuat Aplikasi Web PHP  dan MySQL ,  Yogyakarta, Gav Media.
[6] Rahayu,  Sri,  2013,  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Gagal  Ginjal  Dengan Menggunakan  Metode  Bayes,  Medan,  STMIK Budidarma Medan.