## PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERDASARKAN NILAI PROBABILITAS METODE NAÏVE BAYES

## Swono Sibagariang
Universitas Sari Mutiara Indonesia wnsibagariang@gmail.com

## ABSTTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  mengenali  penyakit  kelapa  sawit  yang  dapat mengurangi pertumbuhan dan produktivitas kelapa sawit. Para petani sering terlambat dalam penanganan  penyakit  yang  dapat  menyebabkan  penurunan  hasil  produksi.  Untuk mempermudah  mengetahui  gejala  -  gejala  penyakit  kelapa  sawit  yang  diketahui  dan  dapat dengan cepat memperoleh informasi yang diderita dan bagaimana pencegahannya, penelitian ini menggunakan aplikasi sistem pakar dengan metode pengambilan keputusan naïve bayes. Naïve bayes  merupakan  alah satu metode pada perhitungan probabilitas  yang sangat  efektif dan  efesien  untuk  melakukan  kerja  pengklasifikasi  diukur  dengan  nilai.  Sistem  ini  nantinya akan  memiliki  kelebihan  dalam  hal  mudah  digunakan  sehingga  masalah  yang  ada  saat  ini dapat  dipecahkan.  Hasil  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes yang  merupakan  metode  testing  pengujian  yang  dilakukan  dimulai  dari  tujuan  dari  suatu permasalahan  dilanjutkan  dengan  kaidah-  kaidah  yang  menyangkut  tentang  tujuan  tersebut. Pengujian  yang  dilakukan  hanya  mengamati  gejala  yang  disebabkan  oleh  penyakit  pada tanaman  kelapa  sawit  tersebut  melalui  data  uji  dan  memeriksa  fungsional  dari  perangkat lunak.
Kata Kunci : Pengambilan Keputusan, Nilai Probabilitas

## I. PENDAHULUAN

## A. Latang Belakang Masalah
Seiring berkembangnya
pengetahuan,  teknologi  komputer  juga mengalami kemajuan yang sangat signifikan  dari  tahun  ke  tahun.  Hal  ini ditandai  dengan  berkembangnya  teknologi yang  mampu  mengadopsi  proses  dan  cara berpikir  manusia  yang  disebut  sebagai artificial  intelligence atau  lebih  dikenal dengan istilah kecerdasan buatan.
Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas pertanian yang menyumbangkan atau berkontribusai
besarbagi  penyedia  kebutuhan  pangan nasional dan penyokong kehidupan bangsa dalam hal devisa negara.
Salah  satu  faktor  yang  dapat mengurangi pertumbuhan dan
produktivitas  kelapa  sawit  adalah  adanya penyakit tanaman kelapa sawit. para petani sering terlambat dalam penanganan penyakit yang dapat menyebabkan
penurunan hasil produksi. Jadi untuk lebih mendukung  serta  meningkatkan  hasil produksidari  kelapa  sawit  maka  sangatlah penting  untuk  lebih  mengenali  gejala penyakit  pada  kelapa  sawit  melalui  tanda
yang  diisyaratkan  oleh  bentuk  fisik  dari pohon kelapa sawit.
Jadi untuk lebih membantu mengenali penyakit tersebut, maka dibuatlah  sebuah  sistem  pakar  penyakit kelapa  sawit  dengan  metode naïve  bayes agar  dapat  membantu  para  petani  pada lahan  tersebut  untuk  mengetahui  gejala  - gejala penyakit kelapa sawit yang diketahui dan dapat dengan cepat memperoleh  informasi  yang  diderita  dan bagaimana  pencegahannya. Naïve  bayes merupakan alah satu metode pada perhitungan  probabilitas  yang  sangat efektif  dan  efesien  untuk  melakukan  kerja pengklasifikasi diukur dengan nilai. Sistem ini  nantinya  akan  memiliki  kelebihan dalam  hal  mudah  digunakan  sehingga masalah yang ada saat ini dapat dipecahkan.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Naïve Bayes
Menurut  (Wahyudi  Setiawan  dan
Sofie  Ratnasari  2015), Naïve  Bayes
Classifier merupakan pengklasifikasi
probabilitas  sederhana  berdasarkan  pada teorema Bayes . Teorema Bayes
dikombinasikan  dengan  “ Naïve ”  yang berarti setiap atribut/variabel bersifat bebas ( independent ). NaïveBayes Classifier dapat dilatih  dengan  efisien  dalampembelajaran
terawasi (supervised
learning) .
Keuntungan  dari  klasifikasi  adalah  bahwa ia hanya membutuhkan sejumlah kecil data
pelatihan untuk  memperkirakan parameter (sarana  dan  varians  darivariabel)  yang diperlukan untuk klasifikasi. Karena variabel  independen  diasumsikan,  hanya variasi  dari  variabel  untuk  masing-masing kelas  harus  ditentukan,  bukan  seluruh matriks kovarian. Dalam prosesnya, Naïve Bayes  Classifier mengasumsikan  bahwa ada  atau  tidaknya  suatu fitur pada  suatu kelas  tidak  berhubungan  dengan  ada  atau tidaknya fitur lain  di  kelas  yang  sama.
Pada  saat  klasifikasi,  pendekatan bayes akan  menghasilkan  label  kategori  yang paling  tinggi  probabilitasnya.  Probabilitas Bayes merupakan  salah  satu  cara  untuk mengatasi  ketidakpastian  data  dengan menggunakan formula Bayes yang dinyatakan
P(H|E) = ( | )  ( ) …………….(2.1)
Dimana:
P(H|E):  probabilitas  hipotesis  H  jika
diberikan evidence E
P(E|H): probabilitas munculnya
evidence E jika diketahui hipotesis H
P(H):  probabilitas  hipotesis  H  tanpa memandang evidence apapun
P(E): probabilitas evidence E
Jika  setelah  dilakukan  pengujian terhadap hipotesis, muncul satu atau lebih
evidence atau observasi baru, maka
p(H|E, e = ( | )  ( |   ) ( | ) …………2.2
Dimana
e : evidence lama.
E : evidence atau observasi baru.
p(H  |  E,  e)  :  probabilitas  hipotesis  H
benar jika muncul e vidence baru
E  dari evidence lama  e.p(e|E,  H)  :
kaitan  antara  e  dan  E  jika  hipotesis  H benar.
P(e  |  E)  :  kaitan  antara  e  dan  E  tanpa memandang hipotesis apapun.
Rumus diatas menunjukkan adanya keterkaitan  antara  kejadian  ( evidence )
yang  satu  dengan  yang  lain,  dengan  kata lain evidence pada teorema  Bayes bersifat dependen.  Kehadiran  atau  ketiadaan  dari suatu kejadian tertentu dari suatu kelompok  berhubungan  dengan  kehadiran atau ketiadaan dari kejadian lainnya.

## III. ANALISIS SISTEM

## A. Analisis Masalah
Terkadang    petani  bahkan  orang awam  yang  bekerja  sebagai  buruh  tani pada  awalnya  tidak  mengetahui  jenis gejala maupun penyakit yang diderita oleh tanamannya  yang  sedang  tumbuh  karena minimnya informasi  yang mereka ketahui. Bila  ingin  mengetahui  tentang  gejala- gejala,  penyebab  serta  cara  penanganan pertama  yang  baik  maka  mereka  akan mendatangi  dokter  atau  pakar  yang mengetahui  tentang  tanaman  tersebut untuk  berkonsultasi.  Akan  tetapi,  hal tersebut  tidak  dapat  dilakukan  oleh  semua orang mungkin karena
faktor perekonomian  yang  kurang  mencukupi ataupun  karena  tuntutan  kesibukan  dan aktifitas mereka yang padat sehingga tidak bisa menyesuaikan dengan jadwal penetian pada peneliti Terkadang ketika berkonsultasi pun informasi hasil diagnosa
yang  disampaikan  oleh  pakar  tidak sepenuhnya dipaparkan secara mendetail.
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka diperlukan  suatu  alat  bantu  yang  mampu knowledge base merepresentasikan keahlian  seorang  pakar  (spesialis)  dan dapat  diakses  dimanapun  dan  kapanpun dengan biaya yang terjangkau

## B. Analisis Sistem Pakar
Dalam membangun sistem pakar dilakukan beberapa tahap analisis:
1. Informasi  menentukan  masalah yang akan dibangun sistem
pakarnya.
2. Mengumpulkan data yang
diperlukan untuk membangun sistem berupa jenis- jenis penyakit, gejala  –  gejala  penyakit,  dan pengendaliannya melalui pencegahan  pertama  padapenyakit tanaman    melalui  studi  literatur, penelitian,  dan  wawancara  kepada pihak  yang  bersangkutan,  dalam hal ini spesialis tanaman yang akan digunakan sebagai.
3. Merepresentasikan pengetahuan yang didapat
4. Menentukan metode inferensi yang akan digunakan
5. Menentukan  target user yang  akan
menggunakan sistem pakar ini
C. Analisis Kebutuhan Data
Data yang  diperoleh  ialah  data mengenai  pengertia  penyakit  -  penyakit yang  sering  diderita  oleh  tanaman  kelapa sawit, gejala - gejala, dan cara
pengendalianya. Data tersebut didapat dari beberapa  sumber,  seperti  internet,  petani, dan  pakar  tanaman  yang  telahmemberikan informasi  yang  dibutuhkan  dalam  proses pembuatan sistem pakar untuk mendiagnosa  penyakit  umum  yang  sering diderita  oleh  tanaman  kelapa  sawit tersebut.

## D. Penyakit dan Gejala Tanaman Kelapa Sawit
Faktor  yang  dapat  menyebabkan penurunan  hasil  produksi  pada  tanaman kelapa sawit diantaranya penyakit.
Penyakit  busuk  pangkal  batang  yang disebabkan oleh infeksi cendawan merupakan penyakit penting yang menyerang kebun-kebun kelapa sawit.

## 1. Tabel Penyakit
Berikut  ini  adalah  daftar  jenis  -  jenis penyakit  umum  yang  sering  diderita  oleh tanaman kelapa sawit.
Tabel 3.1 Jenis – jenis Penyakit

## Kode  NamaPenyakit
P1 Daun bibit muda ( antracnose ) P2 Penggerak tandan buah P3 Akar ( blasdisease ) P4 Tajuk ( crowndisease ) P5 Busuk  pangkal  batang  ( baselstem rot ) P6 Busuk  batang  atas  ( upperstem rot ) P7 Busuk  kering  pangkal  batang
( drybasal rot )
P8 Busuk kuncup ( spearrot ) P9 Garis kuning ( patch yellow ) P10
Busuk tanda ( bunch rot )
2. Tabel Gejala
Berikut  ini  adalah  daftar  gejala  -  gejala penyakit umum yang sering ditemukan dan dialami oleh tanaman kelapa sawit:
Tabel 3.2 Gejala – gejala
K od e Nama Gejala Penyakit Pr ob ab ilit as G1  Daun mengering 0.4 G2  Daun berwarna kuning 0.4 G3  Daun mati 0.5 G4  Warna cokelat dan hitam diantara tulang daun 0.5 G5  Akar menjadi lunak 0.4 G6  Daun menjadi layu 0.3 G7  Kerusakan pada pelepah 0.3 G8  Daun sobek dan tidak ada sama sekali 0.7 G9  Tanaman mati 0.5 G1 0 Tandan bunga atau bunga tombak  tidak terbuka 0.4 G1 1 Pucuk daun berubah warna 0.6 G1 2 Pembusukan  pada  batangbatang  yang membusuk  sekitar  2  meter  diatas  tanah berwarna cokelat keabu-abuan 0.5 G1 3 Pembusukan pada tandan 0.7 G1 4 Daun  muda  atau  tua  terlihat  berlubnag- lubang 0.6 G1 5 Pembentukan bunga terlambat 0.3 G1 6 Pucuk membusuk dan berwarna kecoklatan 0.3 G1 7 Pucuk membengkok dan melengkung 0.5 G1 8 Bercak atau bintik pada daun 0.4 G1 9 Daun gugur 0.3 G2 0 Ada benang-benang (miselum) berwarna putih mengkilap 0.5 G2 1 Perikap menjadi lembek dan busuk 0.4 G2 2 Warna  buah  menjadi  kecoklatan  dan berubah lagi menjadi kecoklatan 0.3 G2 3 Kerusakan  pada  tanaman  yang  berumur 3-10 tahun 0.4 G2 4 Pembusukan pada batang 0.4

## 3. Aturan Kaidah Produksi
Aturan  kaidah  produksi  digunakan  untuk menentukan proses pencarian atau menentukan  kesimpulan  untuk  sebuah penyakit  berdasarkan  gejala-  gejala  yang diinputkan. Representase pengetahuan yang  digunakan  adalah  gabungan  dari kaidah  derajat  pertama  dan  kaidah  meta. Berdasarkan  pada  tabel  3.17,  dapat disimpulkan ada beberapa aturan atau rule. Berikut adalah aturannya:
Rule 1: IF daun mongering G1 AND daun berwarna kuning G2 AND daun mati G3 AND warna cokelat dan hitam diantara tulang daun G4 THEN Daun bibit muda P1 Rule 2: IF pembusukan pada tandan G13 AND buah muda atau buah muda terlihat berlubang-lubang G14 THEN Penggerak tandan buah P2 Rule 3: IF daun berwarna kuning G2 AND akar menjadi lunak G5 AND daun menjadi layu G6 THEN akar P3 Rule 4: IF kerusakan pada pelepah G7 AND daun sobek atau tidak ada sama sekali G8 THEN tajuk P4 Rule 5: IF kerusakan pada pelepah G7 AND tanaman mati G9 AND tandan bunga atau tombak tidak membuka G10
THEN busuk pangkal batang P5 Rule 6 : IF daun mati G3 AND pucuk daun berubah warna G11 AND batang yang membusuk sekitar 2meter diatas tanah berwarna coklat keabu abuan G12 AND pembusukan pada batang  G24 THEN busuk batang P6
Rule 7 : IF daun mengering G1 AND pembusukan pada tandan G13 AND tanaman mati G9 AND pembentukan bunga terlambat G15 THEN busuk kering pangka batang P7 Rule 8 : IF pucuk membusuk dan berwarna kecoklatan G16 AND pucuk membengkok dan melengkung G17
THEN busuk kuncup P8
Rule 9 :
IF daun mengering G1 AND bercak atau bintik pada daun G18 AND daun gugur G19 THEN garis kuning P9 Rule 10 : IF pembusukan pada tandan G13 AND ada benang-benang warna putih mengkilat warna putih G20 AND perikap menjadi lembek dan lunak G21 AND warna buah menjadi kecoklatan dan berubah warna lagi menjadi kehitam
- hitaman G22
AND kerusakn pada tanaman yang berumur 3-10 tahun G23
THEN penyakit busuk tandan P10

## IV. PEMBAHASAN
Contoh Kasus :
Dilakukan  pemeriksaan  Gejala  awal daun  bibit  muda  yang  terkena  penyakit dengan  gejala  –  gejala  yang  muncul sebagai berikut :
G1  =0.4 P(E|H1) G2  = 0.4 P(E|H2) G3  = 0.5 P(E|H3)
G4  = 0.5 P(E|H4)
G5  = 0.4 P(E|H5)
G6  = 0.3 P(E|H6)
Kemudian mencari nilai semesta dengan menjumlahkan dari hipotesa di atas :

## ∑
= 0.4 + 0.4 + 0.5 + 0.5 + 0.4 + 0.3 = 2.5 Setelah hasil penjumlahan di atas
diketahui, maka didapatlah rumus untuk menghitung nilai semesta adalah sabagai
berikut :
(  )
(  ) (  ) (  ) (  ) (  )
Setelah nilai P(Hi) diketahui,
probabilitas hipotesis H tanpa memandang
evidence apapun, makalangkah selanjutnya
adalah :

## ∑     (  )    ( |      )
=  (P(H1) * P(E|H1)) + (P(H2) * P(E|H2)) + (P(H3) * P(E|H3)) +
(P(H4) *   P(E|H4)) + (P(H5) * P(E|H5)) + (P(H6) * P(E|H6))
=  ( 0.16 * 0.4 ) + ( 0.16 * 0.4 ) + ( 0.2
* 0.5 ) + ( 0.2 * 0.5 ) + ( 0.16 * 0.4 ) + ( 0.12 * 0.3 )
=  0.064 + 0.064 + 0.1 + 0.1 + 0.064 +
0.036
=  0.428
Langkah selanjutnya ialah mencari
nilai P(Hi|E) atau probabilitas hipotesis Hi
benar jika diberikan evidence E
(  | ) 0.059813 (  | ) (  | ) (  | ) (  | )
(  | )
Setelah seluruh nilai P(Hi|E)
diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai bayesnya dengan rumussebagai berikut :
∑
= ( 0.4 * 0.059813 ) + ( 0.4 *
0.059813 ) + ( 0.5 * 0.093458 )
+ ( 0.5 * 0.093458 ) + ( 0.4 *
0.059813 ) + ( 0.3 * 0.033645 )
= 0.059812 + 0.059812 + 0.11682 + 0.11682 + 0.059812 + 0.123360033 = 0,535359 * 100%
= 43.5359 %
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan metode Teorema Bayes, maka tingkat kemungkinan Gejala awal daun bibit muda terkena penyakit 53,5359 %.

## V. KESIMPULAN
Dari berbagai penjelasan yang telah diuraikan dalam penelitian  ini, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Aplikasi yang dibuat untuk memudahkan teknisi dalam mendiagnosa penyakit pada tanaman kelapa
sawit dan
mengenali  gejala  -  gejala  yang
dialami.
2. Penelusuran  gejala  hama  penyakit dilakukan  dengan  menggunakan
metode naïve bayes , dimana metode  ini  mampu  mendiagnosa suatu  penyakit  berdasarkan  gejala- gejala  yang  ada  pada  tanaman kelapa sawit.

## DAFTAR PUSTAKA
A.S,  R.,  &  Shalahuddin,  M.  (2013).
Rekayasa Perangkat
Lunak
Terstruktur dan Berorientasi Objek.
Bandung . ANDI.  (2016).  Pemograman  PHP  dan MYSQL untuk
Pemula.
Yogyakarta.
Sutojo, T., Mulyanto, E., & Suhartono, D. V. (2011). KECERDASAN
BUATAN.  Yogyakarta.
Hamdani.  (2010).  Sistem  Pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  mata  pada manusia,  Samarinda
Wahyudi,  Yusuf.,    dkk  (2011).  Sistem Pakar  mendiagnosa  pada  penyakit ayam  dengan  metode  forward
chaining, Bengkulu Pratama,  Adil.,  dkk  (2013).  Sistem  Pakar untuk mendiagnosa penyakit Tanaman perkebunan berbasis multimedia, Yogyakarta.