## PENERAPAN NAVIE BAYESIAN UNTUK MENDIAGNOSA
PENYAKIT AYAM BROILER
(Studi Kasus di Wilayah Ngaglik, Srengat, Kabupaten Blitar)
Jaguar Rumys, Indyah Hartami Santi, Dimas Fanny Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jl. Imam Bonjol No. 16, Jl, Majapahit No.2-4 Blitar, Indonesia jaguarrumys132@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  sering  terjadi  pada  peternakan  yaitu  sering terjadi gejala penyakit yang terjadi pada ayam sehingga peternak membutuhkan seorang pakar atau dokter untuk mendiagnosa penyakit yang terjadi.Perkembangan penyakit hewan unggas sangat cepat sehingga dibutuhkan alat bantu  untuk  mendiagnosa  penyakit  ayam  tersebut.Oleh  karena  itu  diperlukan  alat  atau  sistem  yang  memiliki kemampuan dalam mendiagnosa penyakit pada ayam broiler.Salah satu alternatif untuk mengatasi permasalahan tersebut  dapat  menerapkan  metode  Naive  Bayesian.Metode  ini  sederhana  karena  metode  ini  merupakan pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi keanggotaan suatu class sehingga metode ini dalam mendiagnosa  ialah dapat memprediksi kemungkinan penyakit muncul berdasarkan gejala gejala yang d i alami oleh ayam. Kelayakan metode ini ialah layak digunakan karena hasil pengujian menggunakan Confusion Matrix pada penerapan Navie Bayesian dengan cara membandingkan diagnosa pakar dan diagnosa dari sistem navie bayesian menunjukkan hasil yang baik dengan nilai Sensifity 98,99%, Spectifity 98,02%, Accuracy 98,97% dan Error Rate 2,02%.
Kata kunci: Navie Bayes , Diagnosa , Ayam Broiler
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi telah membawa  dampak  yang  signifikan  dalam  berbagai bidang,  salah  satunya  di  bidang  peternakan  yang membawa  dampak  signifikan  dalam  perawatannya. Dalam  peternakan, banyak  sekali  jenis  hewan  yang dipelihara  atau  di  budidaya  oleh  peternak  untuk keperluan  usaha  atau  konsumsi  pribadi,  salah  satu contohnya  adalah  ayam  broiler.  Ayam  brolier merupakan  hewan  unggas  yang  paling  banyak dibudidayakan  masyarakat secara tradisional  maupun hingga  peternakan  besar  untuk  kebutuhan  pangan masyarakat  yaitu  daging  ayam.  Karena  populasinya yang begitu banyak maka penyakit yang menyertainya juga  semakin  kompleks,  dari  penyakit  yang  ringan hingga  penyakit  yang  bisa  menular  kepada  manusia dan  mengakibatkan  kematian  seperti  penyakit  flu burung [1].
Hal  ini  cenderung  dikarenakan  oleh  kurangnya sosialisasi  tentang  penyakit-penyakit  yang  kerap menyerang  unggas-unggas  di  Indonesia.  Kurang profesionalnya  peternak  dalam  pengelolaan  maupun pemeliharaan  ayam  juga  menjadi  salah  satu  faktor rentan penyakit pada ayam[2]. Hal ini juga terjadi pada peternakan Bapak Ahmad yang berada di Dusun Biluk RT  1  RW  2  Desa  Ngaglek  Kecamatan  Srengat Kabupaten  Blitar.  Peternak  belum  bisa  mendiagnosa penyakit  ayam  berdasarkan  gejala  yang  diderita  oleh ayam. Kondisi tersebut berbahaya bila peternak salah dalam melakukan diagnosa guna menentukan langkah awal untuk penanganan penyakit. Untuk peternak kecil yang  baru  memulai usaha seperti  ini akan kewalahan dalam menangani penyakit yang muncul. Oleh karena
itu diperlukan suatu alat atau sistem yang lebih praktis dan  memiliki  kemampuan  dalam  mendiagnosa penyakit pada ayam broiler.
Sistem  Diagnosa  adalah  program  berbasis penentuan  yang  menyediakan  prediksi  kemungkinan berdasarkan  kondisi.  Sistem  diagnosa  diperlukan untuk  penentuan  penyakit  dari  kondisi  gejala  yang diderita oleh ayam untuk mendiagnosa penyakit ayam broiler.  Salah  satu  alternatif  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  dapat  menerapkan  metode Naive  Bayesian.Keunggulan  metode  ini  dalam mendiagnosa  ialah dapat memprediksi kemungkinan penyakit  muncul  berdasarkan  gejala  gejala  yang  di alami  oleh  ayam  [3].  Metode  ini  ini  nantinya  akan bekerja  membantu  peternak  dalam  mendeteksi penyakit berdasarkan gejala pada ayam broiler, dengan demikian dapat memudahkan peternak terlebih dalam hal  efesiensi  waktu  pada  saat  menganalisa  penyakit dan  dapat  membantu  pengguna  untuk  menganalisa penyakit  awal  dengan  menggunakan  gejala  yang  ada [4].
Berdasarkan permasalahan diatas, penulis tertarik meneliti dan membuat sistem diagnosa, untuk membantu  peternak  dalam  mendiagnosa  penyakit ayam  broiler  yang  diderita  yang  disebabkan  dengan berbagai macam gejala. Penelitian yang penulis angkat disini  berjudul  tentang  “PENERAPAN  NAVIE BAYESIAN UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT AYAM BROILER”.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori
Dalam sub bab kajian teoritis berisi tentang teori- teori yang mendukung tema penelitian, berikut adalah penjelasan  tentang  teori-  teori  yang  mendukung penelitian:

## 2.2. Navie Bayes
Bayes juga merupakan pengklasifikasian statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  keanggotaan  suatu  class.  Bayes  memiliki akurasi  dan  kecepatan  yang  sangat  tinggi  saat diaplikasi  ke  dalam  database  dengan  data  yang  besar. Berikut  teorema  bayes  dinyatakan sebagai [5] :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝐻 | 𝑋 )𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) ................................... (1)
Keterangan:
X =   Data Class yang belum diketahui
H =   Hipotesis data x merupakan suatu class spesifik
P(H|X) =   Probabilitias hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probability)
P(H) =  Propabilitas hipotesis H (prior probability)
P(X|H)   =   Propabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H
P(X) =   Propabilitas dari nilai X
Rumus  Naive  Bayes  yang  digunakan  untuk mendiagnosa  penyakit  ayam  dengan  cara  mengitung nilai  bayes  berdasarkan  propabilitas  penyakit  pada gejala  yang  timbul.rumus  ini  di  ubah  kata  rumusnya agar mudah dipahami sebagai berikut [6]:

## Keterangan:
P = Penyakit ayam G = Gejala ayam
Rumus menghitung probabilitas kemungkinan penyakit:
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑃 … =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡
............  (2)
Rumus menghitung probabilitas gejala yang muncul:
𝐺 … =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 (3)
Dari nilai  probabilitas  selanjutnya  tahap perhitungan nilai bayes dengan rumus berikut:
𝑃(𝑃 … |𝐺 … ) =
𝑃( 𝐺 … | 𝑃 … )×𝑃(𝑃) 𝑃( 𝐺 … | 𝑃 … )×(𝑃… )+(𝑇𝑒𝑟𝑔𝑎𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝐵𝑒𝑟𝑑𝑎𝑠𝑎𝑟𝑘𝑎𝑛 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎)
(4) Dengan:
P =   Penyakit ayam.
G =   Gejala ayam.
P(P|G)  =   Probabilitias penyakit ayam berdasarkan kondisi gejala.
P(P) =   Probabilitas penyakit.
P(G|P)   =   Probabilitas gejala berdasarkan penyakit.
P(G) =  Probabilitas gejala
Setelah itu hal yang dilakukan ialah menghitung presentase  nilai  prediksi  penyakit  dengan  rumus sebagai berikut:
= 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 𝑃… 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 × 100% ............................  (5)
Dengan:
Total Bayes P ... = Total Bayes Penyakit Prediksi Total Hasil = Hasil dari perhitungan bayes dari jumlah Probabilitas penyakit ayam berdasarkan kondisi pada gejala.

## 2.3. Ayam Broiler
Ayam  boiler  adalah  ayam  yang  tujuan pemeliharaannya menghasilkan  daging tipe ayam ini mempunyai  ciri-ciri  yaitu  mempunyai  ukuran  badan yang  besar  dan  kokoh,timbangan  badannya  berat, banyak  daging  dan  lemak,ototkaki  sebelah belakang tebal,  dan  produksi  telur  sedikit.  Ayam-ayam  seperti ini  contohnya  misal: Cornish,  Sussex ,  berasal  dari Inggris  dan  ayam-ayam  kelas  Asia  seperti: Brahma, Langshans,  Cornish  juga  Hybro,  Starbro,  Cobb dan lain  sebagainya  [7].  Klasifikasi berdasarkan  tipe  dari ayam  pedaging  ini  adalah  bersifat  tenang,  bentuk tubuhnya besar, pertumbuhannya cepat, bulu merapat ke tubuh dan berkulit putih.

## 2.4. Penyebab Penyakit Ayam
Hal  paling  mendasar  penyebab  ayam  bisa terserang  penyakit  ialah  karena  faktor  cuaca,  ukuran kandang, kebersihan, suhu, sirkulasi pakan, air minum dan kondisi tubuh ayam yang bersangkutan.[8]

## 2.5. Penyakit dan Gejala Ayam Broiler
Gejala dan penyakit ayam broiler adalah sebagai berikut :[9]
1. Berak  Kapur Gejalanya  ialah  mengeluarkan kotoran  berwarna  putih,  lesu  karena  nafsu  makan yang  berkurang  dan  kedua  sayap  terlihat menggantung.
2. Ngorok Gejalanya ialah mengeluarkan cairan dari hidung  seperti  pilek  dan  ayam  ngorok  saat bernafas.
3. Omphalitis Gejalanya ialah ayam terlihat mengantuk,  kepala  merunduk,  sering  mendekati pemanas,  pembengkakan  pada  pusar  dan  terdapat benjolan seperti kudis.
4. Tetelo  Gejalanya  ialah  napas  ayam  terlihat  berat (sulit  bernafas),  batuk,  lesu,  kehilangan  nafsu makan,  pembengkakkan  pada  jaringan  mata  dan leher, dan diare.
5. Flu Burung Gejalanya ialah  ngorok saat bernafas, keluar cairan dari mata dan hidung, kulit perut dan pial  yang  tidak  memiliki  bulu  berubah  menjadi
warna biru keunguan dan diare.
6. Kolibasilosis Gejalanya  ialah  Wajah  pucat,  napas yang  sesak,  bulu  yang  di  sekitar  anus  menjadi lengket, diare, dan lesu.
7. Snot Gejalanya ialah pembengkakkan pada wajah ayam  khususnya  di  daerah  sekitar  mata,  bersin, mata  berair,  keluar  cairan  dari  hidung,  dan kesulitan bernapas.

## 2.6. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  pengukuran  performa untuk  masalah  klasifikasi    dimana  keluaran  dapat berupa  dua  kelas  atau  lebih.menjadi  salah  satu tools analitik prediktif yang menampilkan dan membandingkan  nilai  aktual  atau  nilai  sebenarnya dengan  nilai  hasil  prediksi  model  yang  dapat digunakan  untuk  menghasilkan  metrik  evaluasi pengujian seperti Accuracy (akurasi), Precision , Sensivity , Specificity dan Error Rate [10].
Tabel 1. Confusion Matrix Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 TP FN 0 FP TN
A. Sensitivity = [ 𝑻𝑷 (𝑻𝑷+𝑭𝑵 ] ∗ 𝟏𝟎𝟎% ......................................  (6)
B. Specificity = [ 𝑻𝑵 (𝑻𝑵+𝑭𝑷) ] ∗ 𝟏𝟎𝟎% ..................................... (7)
C. Accurancy = 𝒔𝒆𝒏𝒔𝒊𝒕𝒊𝒗𝒊𝒕𝒚 𝑷 (𝑷+𝑵) + 𝒔𝒑𝒆𝒄𝒊𝒇𝒊𝒄𝒊𝒕𝒚 𝑵 (𝑷+𝑵) (8)
D. Error Rate = 𝑭𝑷+𝑭𝑵 (𝑷+𝑵) ∗ 𝟏𝟎𝟎% ......................................... (9)
keterangan: TP   =   True Positive (Sesuai dengan pakar) FN   =   False Negative (Tidak sesuai dengan pakar) TN   =   True Negative (Rata rata nilai kolom seluruh kelas) FP   =   False Negative (Tidak sesuai dengan pakar)
P =  (True Positive x 2) – (True Negative * 2)
N =   False Negatve + False Positive

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian kuantitatif  dengan  metode  penelitian  kuantitatif  yang bersifat sistematis, terencana, dan terstruktur. Metode ini dimulai dari perumusan masalah hingga pembuatan desain  penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  metode kuantitatif digunakan untuk menganalisis perbandingan  diagnosa  antara  Naive  Bayes  dan diagnosa pakar menggunakan confusion matrix.
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  tiga  cara: Observasi, Wawancara, dan Studi Literatur. Observasi dilakukan  untuk  mengamati  langsung  kondisi  objek penelitian,  yaitu  situasi  dan  kondisi  ayam  pada  studi kasus.  Wawancara  dilakukan  dengan  narasumber,  di sini narasumber adalah Peternak Bapak Ahmad, untuk memperoleh  informasi  langsung  mengenai  faktor- faktor penyebab penyakit ayam dan gejala-gejala yang sering  terjadi.  Studi  literatur  dilakukan  untuk
mengumpulkan  data  dari  sumber-sumber  tertulis seperti jurnal dan buku yang mendukung penelitian.
Tahapan  penelitian  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut:
a. Rumusan Masalah Tahap ini mencakup perumusan masalah berdasarkan hasil analisis dari studi  lapangan dan wawancara dengan Peternak Bapak Ahmad. Hasil perumusan masalah digunakan sebagai dasar untuk merumuskan tujuan penelitian yang tepat.
b. Pengumpulan Data Data-data  diperoleh  dari  tiga  sumber,  yaitu observasi, wawancara, dan studi literatur. Observasi dilakukan untuk mendapatkan informasi mengenai kondisi kandang, pakan, perkembangan ayam, dll. Wawancara dengan Peternak memberikan  informasi  faktor  penyakit  dan  gejala yang  sering  ditemui.  Studi  literatur  membantu mengumpulkan data terkait penyakit ayam.
c. Penerapan Metode Naive Bayes Penerapan metode Naive Bayes dilakukan dengan memprediksi  penyakit  ayam  berdasarkan  gejala yang  muncul.  Proses  ini  melibatkan  perhitungan probabilitas  penyakit  berdasarkan  gejala  serta prediksi  penyakit  yang  paling  mungkin  terjadi berdasarkan gejala yang diamati.
d. Pengujian Akurasi Pengujian  akurasi  dilakukan  melalui  confusion matrix  untuk  mengevaluasi  performa  diagnosa menggunakan metode  Naive  Bayes.  Hasil pengujian  akurasi  ditampilkan  dalam  bentuk  nilai sensitivity, specificity, accuracy, dan error rate.
Keterangan Data:
1. Penyakit (P)
Jenis  penyakit  yang  ditemukan  pada  studi  kasus penelitian digambarkan pada tabel berikut:

## Tabel 2. Penyakit
KODE PENYAKIT JENIS PENYAKIT P1 Berak Kapur P2 Ngorok P3 Omphalitis P4 Tetelo P5 Flu burung P6 Kolibasilosis P7 Snot
2. Gejala (G)
Jenis  gejala  yang  ditemukan  pada  studi  kasus penelitian digambarkan pada tabel berikut:
Tabel 3. Gejala
KODE GEJALA JENIS GEJALA G1 Kotoran berawarna putih G2 Lesu G3 Kedua Sayap Menggantung G4 Cairan keluar dari hidung G5 Ngorok saat bernafas
KODE GEJALA JENIS GEJALA G6 Pembekakan pusar G7 Benjolan seperti kudis G8 Pembekakan mata dan leher G9 Diare G10 Kulit perut dan pial yang tidak memiliki bulu berubah menjadi warna biru keunguan G11 Nafas sesak G12 Wajah pucat G13 Bulu yang di sekitar anus menjadi lengket G14 Batuk G15 Mata berair
3. Aturan
Aturan  adalah  data  penyakit  berdasarkan  gejala yang  ditemukan  pada  studi  kasus  penelitian digambarkan pada tabel berikut:

## Tabel 4. Penyakit Berdasarkan Gejala
G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7  G8  G9 G10 G11 G12 G13 G14 P1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P2 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P3 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0
P4 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1
P5 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0
P6 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 P7 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  Navie  Bayesian  dalam  mendagnosa penyakit  ayam  broiler  yang  terjadi  pada  studi  kasus peternakan  bapak  Ahmad  desa  Ngaglik  Srengat Kabupaten Blitar menggunakan data 100 sampel ayam yang di ambil dari satu populasi kandang.

## 4.1. Pengujian Akurasi
A. Pengujian akurasi diagnosa performa
menggunakan  confusion  matrix  dari  penerapan Navie  Bayesian  untuk  memberikan  hasil diagnosa  terhadap  penyakit  ayam  broiler menggunakan  setdata  training  gejala  untuk menguji metode navie bayesian dalam mendiagnosa penyakit ayam.
Contoh:
1. Membuat  dataset  perbandingan  diagnosa  Pakar dan Navie Bayesian.
Tabel 5. Dataset Perbandingan Diagnosa Pakar dan
Navie Bayesian No Ayam Gejala Yang Di Alami Menurut Pakar Penentuan Penyakit Mengguna kan Navie Bayes 1 AYAM 1 G1,G2 & G4 P1 P1 2 AYAM 2 G2,G6 & G4 P3 P3 3 AYAM 3 G2,G9,G11 & G14 P4 P4 4 AYAM 4 G4,G1 & G3 P5 P5 5 AYAM 5 G4,G5,G9 & G1 P2 P6
2. Kemudian  membuat  tabel  confusion  matrix perbandingan diagnosa Pakar dan Navie Bayesian.
Tabel confusion Berdasarkan matrix:
Tabel 6. Confusion Matrix Perbandingan Diagnosa Pakar dan Navie Bayesian Perbandingan P1 P3 P4 P5 P2 FN P1 2 P3 2 P4 2 P5 2
P2 1 1
FP
1 TP TN 8 8 8 8 9
1. Total  TP  =  9  adalah  total  nilai  kolom  berwarna hijau yang merupakan hasil diagnosa bernilai true (sesuai dengan pakar).
2. Total FP = 1 adalah total nilai kolom selain kolom berwarna  hijau  yang merupakan  hasil  diagnosa bernilai false (tidak  sesuai  dengan  pakar).
3. Total FN = 1 adalah total nilai baris selain kolom berwarna  hijau  yang merupakan  hasil  diagnosa bernilai false (tidak sesuai dengan pakar).
4. Rata-rata TN = 8,2
Setelah  mengetahui  nilai  TP,  FP,  FN  dan  TN, selanjutnya  menghitung  nilai sensitivity,  specificity , accuracy dan error rate.
a. Sensitivity = [ 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) ] × 100%
= [ 9 (9+1) ] × 100% = 90%
b. Specificity = [ 𝑇𝑁 (𝑇𝑁+𝐹𝑃) ] × 100% = [ 18,1 18,1+1 ] × 100%
= [ 8,2 8,2+1 ] × 100% = 89% c. Accuracy = 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑃 (𝑃+𝑁) + 𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 𝑁 (𝑃+𝑁) = = 90% 17
(17+2) + 89% 2 (2+17) = 89%
d. Error Rate = 𝐹𝑃+𝐹𝑁 (𝑃+𝑁) × 100%
= 𝟏+𝟏 (𝟏𝟕+𝟐) × 𝟏𝟎𝟎% = 5%

## B. Pengujian akurasi populasi dan pengujian akurasi diagnosa  performa  dari  penerapan  Navie
Bayesian.Pengujian akurasi populasi
menggunakan confusion matrix dilakukan dengan populasi ayam 250 ekor dengan diagnosa pakar
Contoh Pengujian populasi akurasi diagnosa:
Membuat  sebuah  model  yang  digunakan  untuk memprediksi apakah ayam di kandang tersebut terkena penyakit atau tidak. Dengan asumsi kandang tersebut mempunyai 50 ekor ayam.
Dari model classifier memprediksi ayam mengalami penyakit  sebanyak  10  ekor  dan  ayam  yang  tidak terkena penyakit sebanyak 40 tetapi pada kenyataannya, ayam yang terkena penyakit sebanyak 5 ekor dan ayam yang tidak terkena penyakit sebanyak 45 ekor.
Tabel 7 . Pengujian Confusion matrix Populasi Ayam n= 50 Aktual: Positif (1) Aktual: Negatif (0) Prediksi: Positif   (1) TP:  5 FP:  5 Prediksi: Negatif (0) FN:   0 TN:   40
5 45
a. Sesitifity = TP
(TP+FN) = 10 (10+0) = 1
= 1 × 100% = 100%
b. Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 10 (10+5) = 0,6 = 0,6 × 100% = 60%
c. Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 = 10+235 (10+5+0+235 = 0,98
= 0,98 × 100% = 98 %

## 4.2. Dataset
Data 100 ayam yang di ambil pada satu kandang dan input gejala yang dialami. Data ini diuraikan pada tabel berikut:
Tabel 8. Dataset 100 Ayam Jumlah Ayam Gejala Navie Bayes 1 G1, G2, G4 P1 2 G0 P0 …….. ………… …… 50 G4, G10, G1 P5 …….. ………… …… 100 G2, G6, G4 P3

## 4.3. Penerapan Navie Bayesian
Penerapan  pada  dataset  ayam  yang  hanya mengalami gejala dari 100 ayam pada dataset dan yang akan  di  diagnosa  penyakitnya  menggunakan  metode Navie Bayesian.
Tabel 9. Ringkasan Hasil Analisis Naive Bayes pada
Berbagai Sampel Ayam Ayam Gejala yang Dialami Kemungkin an Penyakit Terbesar Presentase Nilai Diagnosa 10 G2, G6, G4 P3 22% 20 G2, G9, G11, G14 P4 33% 29 G2, G6, G4 P3 22% 30 G4, G1, G3 P5 39% 40 G4, G5, G9, G1 P2 34% 50 G4, G5, G9, G10, G1 P5 37% 60 G11, G12, G13, G4 P6 42% 70 G4, G5, G9, G10, G1 P5 37% 80 G1, G2, G15 P1 30% 81 G11, G12, G13, G4 P6 42% 82 G1, G2, G4 P1 19% 90 G7, G6, G1 P3 60% 100 G2, G6, G4 P3 22%
Berdasarkan data tabel "Ringkasan Hasil  Analisis Naive Bayes pada Berbagai Sampel Ayam" yang Anda berikan,  berikut  adalah  beberapa  kesimpulan  yang dapat diambil:
a. Gejala yang Paling Umum Gejala  G4 (yang terkait dengan kode P2)  muncul dalam sebagian besar sampel ayam, dan gejala G1 dan G2 juga cukup umum terjadi.
b. Penyakit yang Paling Umum Penyakit P3 adalah penyakit yang paling mungkin muncul  dalam  beberapa  kasus,  diikuti  oleh penyakit P5 dan P6.
c. Kemungkinan Penyakit Terbesar Untuk  setiap  sampel  ayam,  penyakit  dengan kemungkinan terbesar telah diidentifikasi berdasarkan  gejala  yang  dialami.  Misalnya,  pada ayam  nomor  10  dengan  gejala  G2,  G6,  dan  G4, kemungkinan penyakit terbesar adalah P3.
d. Presentase Nilai Diagnosa Presentase  nilai  diagnosa  memberikan  informasi tentang  seberapa  besar  probabilitas  penyakit terbesar pada setiap sampel ayam. Nilai presentase ini  bervariasi,  misalnya  dari  19%  hingga  60%, yang mengindikasikan tingkat keyakinan terhadap diagnosis yang diberikan.
e. Pola Gejala dan Penyakit Terdapat  variasi  dalam  kombinasi  gejala  yang mengarah  ke  penyakit  tertentu.  Beberapa  gejala (seperti  G4)  cenderung  muncul  dalam  berbagai penyakit,  sementara  beberapa  gejala  lainnya mungkin lebih spesifik terhadap penyakit tertentu.
f. Kemungkinan Diagnosa yang Tidak Seimbang Beberapa kemungkinan diagnosa memiliki presentase  yang  signifikan  lebih  tinggi  daripada yang  lain,  menunjukkan  bahwa  beberapa  jenis penyakit mungkin lebih umum daripada yang lain dalam dataset ini.
g. Pentingnya Analisis Lebih Lanjut Meskipun  analisis  Naive  Bayes  memberikan indikasi  awal  tentang  kemungkinan  penyakit berdasarkan gejala, hasil ini tidak boleh dijadikan diagnosa  final.  Pemeriksaan  lebih  lanjut  oleh profesional medis dengan metode diagnostik yang lebih kuat tetap diperlukan.

## 4.4. Akurasi Diagnosa
Pengujian  akurasi  dilakukan  untuk  mengetahui performa dari Navie bayesian untuk memberikan hasil diagnosa kesimpulan penyakit pada ayam broiler. Data yang  diuji  adalah  data  gejala  yang  di  alami  oleh  100 ayam pada populasi satu kandang. Hasil diagnosa yang diperoleh  dari  perhitungan  di  Navie  Bayesian, dicocokan  dengan  hasil  analisa  dari  pakar  (Bapak Riyanto). Hasil pengujian Navie Bayesian  yang telah diuji ditunjukkan pada pengujian berikut.
Tabel 10. Dataset Perbandingan Diagnosa Pakar dan Navie Bayesian Ayam Gejala Pakar Naïve Bayes 1 G1, G2, G4 P1 P1 2 G0 P0 P0 3 G0 P0 P0 … … … … 99 G0 P0 P0 100 G2, G6, G4 P3 P3
Pembuatan tabel confusion matrix perbandingan diagnosa Pakar dan Navie Bayesian.
Tabel 11. Confusion Matrix Perbandingan Diagnosa Pakar dan Navie Bayesian
Perbandingan Ayam 1 Ayam 2 Ayam 3 Ayam 4 Ayam 5 Ayam …….  Ayam 100  FN Ayam 1 2 Ayam 2 2 Ayam 3 2 Ayam 4 2 Ayam 5 2 Ayam…… ….. Ayam 100 2 2 FP TP TN 198 198 198 198 198 198-199 198
1. Total TP = 198 adalah total nilai kolom berwarna hijau  yang  merupakan hasil  diagnosa  bernilai true (sesuai dengan pakar).
2. Total FP = 2 adalah total nilai kolom selain kolom berwarna  hijau  yang merupakan  hasil  diagnosa bernilai false (tidak  sesuai  dengan  pakar).
3. Total FN = 2 adalah total nilai baris selain kolom berwarna  hijau  yang merupakan  hasil  diagnosa bernilai false (tidak sesuai dengan pakar).
4. Rata-rata TN = 198,02
Setelah  mengetahui  nilai  TP,  FP,  FN  dan  TN, selanjutnya  menghitung  nilai sensitivity,  specificity , accuracy dan error rate.
a. Sensitivity = [ 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) ] × 100%
= [ 198 (198+2) ] × 100% = 98,99%
b. Specificity = [ 𝑇𝑁 (𝑇𝑁+𝐹𝑃) ] × 100% = [ 198,02 198,02+2 ] ×
100% = 98,02%
c. Accuracy = 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑃 (𝑃+𝑁) + 𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 𝑁 (𝑃+𝑁) =
= 99% 397 (397+4) + 98,02% 4
(4+397) =
98,97%
d. Error Rate = 𝐹𝑃+𝐹𝑁 (𝑃+𝑁) × 100%
= 𝟐+𝟐 (𝟑𝟗𝟕+𝟒) × 𝟏𝟎𝟎% = 2,02%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  pembahasan  Penerapan  Navie  Bayesian untuk mendiagnosa penyakit ayam  broiler  yang telah dilakukan  ini  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan,
yakni, sebagai berikut: Hasil penerapan metode naive bayesian ini  ialah  sistem  program  yang  mampu mendiagnosa  penyakit  ayam  broiler  dengan  cara menentukan penyakit berdasarkan gejala yang di alami oleh  ayam  broiler.  Pengujian  akurasi  diagnosa menggunakan  metode  confusion  matrix  dengan  cara membandingkan  hasil  diagnosa  dari  penerapan  navie bayesian dengan diagnosa pakar (Bapak Riyanto) dan hasil dari diagnosa penyakit tersebut memiliki tingkat akurasi  yang  baik  dengan  nilai  Sensitivity  98,99%, Spectifity  98,02%,  Accuracy  98,97%  dan  Error Rate 2,02%. Berdasarkan Pengujian tersebut menghasilkan kelayakan  yang  baik  terhadap  penerapan navie bayesian untuk menentukan jenis penyakit pada ayam broiler
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  kesimpulan, kemudian  dapat  diperoleh  sejumlah  saran  yang berhubungan  dengan  hasil  pembahasan  ini,  yakni, sebagai berikut: Data gejala dan penyakit ayam harus lebih  banyak  agar  perhitungan  dengan naive  bayes semakin  baik  dan  akurat.  Penerapan  yang  masih sederhana  ini  bisa  lebih  ditingkat  lagi  ke  pembuatan aplikasi  yang  lebih  praktis  untuk  bisa  lebih  nyaman digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Afandi,  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit Ayam Pedaging,” J. Cendikia , vol. 16, no. 1, pp. 58–67, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.dcc.ac.id/index.php/JC/article/view /65.
[2]  A.  Widayanto,  J.  D.  Mulyanto,  and  A. Sulistyono,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Bangkok,” Indones. J. Softw. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 52–61, 2019, doi:
10.31294/ijse.v5i1.5864.
[3]  A.  H.  Nasyuha  and  Hafizah,  “Implementasi Teorema Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Ayam Broiler,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no.
4, pp. 1062–1068, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2366.
[4]  L.  Riyadi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Ayam  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode Forward Dan Backword Chaining,” J. Sist. , vol. 5, no. 3, pp. 29–35, 2016.
[5]  F.  Indriana,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes Classifier Pada Sistem Pakar Untk
Mendiagnosisi  Penyakit  Ayam  Broiler  dan Petelur,” 2018.
[6]  F.  Fadhilah,  S.  Andryana,  and  A.  Gunaryati, “Penerapan Metode Naïve Bayes Pada Aplikasi Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit Pada Kucing,” J. Infomedia , vol. 5, no. 1, pp. 23– 30, 2020, [Online]. Available: http://e- jurnal.pnl.ac.id/index.php/infomedia/article/vie w/1602.
[7]  D.  Gustian,  “Sistem  Pakar  SISTEM  PAKAR DENGAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES UNTUK PREDIKSI HASIL PRODUKSI
AYAM BROILER PLASMA (STUDI KASUS : PT.SEKAWAN SINAR SURYA),” J.  Ris.  Sist. Inf.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  31–42, 2019, doi: 10.52005/jursistekni.v1i3.12.
[8]  E.  Wiedosari  and  S.  Wahyuwardani,  “A  Case Study  on  the  Diseases  of  Broiler  Chicken  in Sukabumi  and  Bogor  Districts,” J.  Kedokt. Hewan ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  9–13,  2015,  [Online]. Available: http://download.portalgaruda.org/article.php?arti cle=373423&val=3946.
[9]  S.  Bacin,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Inferensi  Fuzzy  Mamdani,”  vol.  1,  no.  3,  pp. 188–194, 2021.
[10]  I.  D.  M.  Krisnayana,  P.  a  Mertasana,  and  M. Sudarma,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Gastroenteritis  Berbasis Android Dengan  Metode  Classification  and  Regression …,” J.  SPEKTRUM ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  25–33, 2020, [Online]. Available: https://ocs.unud.ac.id/index.php/spektrum/articl e/download/63780/36363.