## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3225

## Analisis Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Pisang
Muhammad Zunaidi, Usti Fatimah Sari Sitorus Pane, Asyahri Hadi Nasyuha *
Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 mhdzunaidi@gmail.com, 2 ustipaneee@gmail.com, 3,* ayi.nasyuha@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ayi.nasyuha@gmail.com
Abstrak− Sebagian besar penduduk negara Indonesia bermata pencarian sebagai petani yang sebagian besar membudidayakan bermacam-macam jenis tanaman salah satunya adalah tanaman pisang. Tanaman pisang (Musa Paradisiaca L) merupakan salah satu  tanaman hortikultura  yang  penanamannya  dapat dilakukan  secara intensif karena  kondisi tanah  dan iklim  yang  sangat mendukung, khususnya di Sumatera Utara. Namun pertumbuhan produktifnya tanaman pisang di Indonesia ini semakin rendah, hal ini disebabkan karena kurangnya pengetahuan petani tentang penyakit tanaman pisang serta cara penanggulanganya, sebab lain adalah kurangnya pengelola pertanian yang memberikan penyuluhan kepada petani tentang jenis penyakit tanaman pisang serta penanggulanganya dan pencegahannya. Pada penelitian ini akan memanfaatkan perkembangan analisis yang mengadopsi proses dan cara berfikir manusia yaitu Artifical Intelligence atau kecerdasan buatan yang sering disebut Sistem Pakar dengan algoritma  Teorema  Bayes  yang  mengandalkan  nilai  probabilitas,  sehingga  dapat  memberikan  hasil  diagnosa  yang  sesuai dengan gejala berdasarkan basis pengetahuan yang diperoleh dari kepakaran seorang ahli dibidang penyakit tanaman pisang. Penelitian akan memberikan solusi penanganan atau pencegahan penyakit berdasarkan basis aturan yang telah didapat dari kepakaran seorang ahli dibidang tanaman pisang ini. Sehingga analisis algoritma terorema bayes ini layak diimplementasikan dan dapat membantu masyarakat petani pisang dalam mencegah penyakit dan dapat membantu meningkatkan produktivitas tanaman pisang.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Teorema Bayes; Tanaman Pisang,
Abstract− Most of Indonesia's population earns a living as farmers who mostly cultivate various types of plants, one of which is the banana plant. Banana plant (Musa Paradisiaca L) is one of the horticultural crops that can be planted intensively due  to very supportive soil and climatic conditions, especially in North Sumatra. However, the productive growth of banana plants in Indonesia is getting lower, this is due to the lack of knowledge of farmers about banana plant diseases and how to overcome them,  another  reason  is  the  lack  of  agricultural  managers  who  provide  counseling  to  farmers  about  types  of  banana  plant diseases and their prevention and prevention. In this study, we will take advantage of the development of analysis that adopts the process and way of thinking of humans, namely Artificial Intelligence or artificial intelligence which is often called the Expert System with the Bayes Theorem algorithm that relies on probability values, so that it can provide diagnostic results that are in accordance with symptoms based on the knowledge base obtained from expertise. an expert in the field of banana plant diseases. The research will provide solutions for handling or preventing disease based on the rules that have been obtained from the expertise of an expert in the field of banana plants. So the analysis of the Bayes theorem algorithm is feasible to implement and can help banana farming communities in preventing disease and can help increase the productivity of banana plants.
Keywords : Expert System; Teorema Bayes; Banana Plant

## 1. PENDAHULUAN
Pisang adalah jenis buah yang memiliki nama latin Musa Paradisiaca L yang berasal dari kawasan Asia Tenggara (termasuk  Indonesia)    yang  merupakan  salah  satu  tanaman  holtikultura  yang  buahnya  banyak  digemari  dan dikonsumsi  oleh masyarkat  Indonesia khususnya[1]. Tanaman pisang ini merupakan jenis tanaman tropis yang syarat tumbuhnya sangat toleran dalam lingkungan yang luas dan juga teknik budidayanya relatif mudah.  Akan tetapi  pertumbuhan  produktif  tanaman  pisang  di  Indonesia  semakin  rendah  akibat  adanya  penyakit  yang menyerang  tanaman  ini  dan  pengetahuan  petani  tentang  jenis  penyakit  yang  menyerang  tanaman  ini  serta  cara penanggulangannya masih sangat minim. Selain itu juga diperburuk oleh kurangnya penyuluhan yang diberikan dari  pengelola  pertanian  bagi  para  petani  pisang,  sehingga  petani  pisang  sering  mengalami  gagal  panen  atau mendapatkan hasil panen dengan kualitas buah yang kurang baik.
Pengetahuan tentang jenis penyakit dan solusinya sangat dibutuhkan dan tentu harus didapatkan dari ahli atau  pakar  dibidang  tanaman  ini.  Namun  banyaknya  jumlah  petani  yang  membudidayakan  tanaman  ini  tidak sebanding  dengan  jumlah  pakar  yang  tersedia  dalam  memberikan  pengetahuan  dan  solusi  atas  penyakit  yang dialami  tanaman  ini,  dibutuhkan  teknologi  sistem  pakar  yang  merupakan  salah  satu  cabang  dibidang  Artificial Intelegence. Sistem pakar merupakan sistem yang mengadopsi cara berfikir manusia dalam menyelesaikan suatu permasalahan  kedalam  bentuk  sistem  berbasis  komputer  seperti  pada  penelitian  sebelumnya  [2],[3]  yang menggunakan  sistem  pakar,  dan  setiap  masalah  yang  akan  diselesaikan  memerlukan  suatu  metode  yang  tepat dalam  penerapannya,  dan  dalam  mendiagnosa  penyakit  tanaman  pisang  ini  akan  menerapkan  metode  Teorema Bayes, seperti penelitian [4],[5] yang menggunakan sistem pakar.
Adapun bentuk sistem yang disarankan dalam penerapan analisis sistem pakar ini adalah sistem berbasis Android,  dengan  tujuan  dapat  mempermudah  penggunaannya  bagi  para  petani  tanaman  pisang  secara  meluas, sehingga dapat membantu memberikan solusi bagi penanggulangan penyakit pada tanaman ini dan pada akhirnya dapat meningkatkan produksi tanaman pisang dengan kualitas buah yang baik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3225

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi,  maka metode yang dilakukan dalam penelitian ini memeiliki beberapa tahapan yang dapat dilihat dari tampilan gambar berikut:

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.2 Analisa Masalah
Pada saat ini ada banyak petani yang tidak mengerti cara mengatasi beberapa jenis  penyakit pada tanaman pisang, dikarenakan  pengetahuan  yang  kurang  serta  kurangnya  informasi  yang  diperoleh  mengenai  penyakit  yang menyerang tanaman pisang, untuk mengatasi permasalahan tersebut maka dibagun sebuah sistem pakar yang dapat memberi informasi beserta solusi yang cepat dan tepat.
Program  Sistem  Pakar  merupakan  program  dengan  basis  pengetahuan  yang  dinamis,  dengan  kata  lain pengetahuan  yang  ada  pada  program  ini  harus  dapat  bertambah  atau  bisa  diedit  tanpa  harus  mengubah  isi  dari program  secara  keseluruhan.  Terhambatnya  penanganan  penyakit  pada  tanaman  pisang  disebabkan  kurangnya pakar pertanian dan penyuluh pertanian yang memberikan penyuluhan kepada petani tetang jenis penyakit tanaman pisang dengan cara penangulangan ataupun pencenggahanya.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka di buat Program Sistem Pakar yang melibatkan pengetahuan seorang pakar yang ahli dalam bidang pertanian khususnya untuk tanaman pisang, sehingga memudahkan petani dalam mendiagnosa penyakit dan melakukan pencegahan serta membuat solusi layaknya seorang pakar. Dengan demikian produktivitas dapat semakin ditingkatkan dan waktu yang digunakan meyelesaikan pekerjaan semakin singkat.  Untuk  menghasilkan  sistem  pakar  yang  baik,  maka  dibutuhkan  sebuah  metode  yang  dapat  diandalkan dalam melakukan proses diagnosa, dan metode yang digunakan dalam hal ini adalah metode Teorema Bayes [6] .

## 2.2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah salah satu cabang Artificial Intellegence yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang  khusus  untuk  penyelesaian  masalah  tingkat manusia  yang  pakar[7],[8].  Seorang  pakar  adalah  orang  yang mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu,  yaitu  pakar  yang  mempunyai  knowledge  atau  kemampuan  khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya.
Tujuan pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk  menggantikan peran manusia, tetapi  untuk mensubsitusikan  pengetahuan  manusia  ke  dalam  bentuk  sistem,  sehingga  dapat  digunakan  oleh  orang  banyak dalam  penyusunanya,  sistem  pakar  mengkombinasikan  kaidah-kaidah  penarikan  kesimpulan  (inference  rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu[9]. Kombinasi dari  kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang  selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah tertentu.

## 2.2.2 Teorema Bayes
Teorema  Bayes  adalah  metode  yang  menerapkan  aturan  yang  dihubungkan  dengan  nilai  probabilitas  atau kemungkinan  untuk  menghasilkan  suatu  keputusan  dan  informasi  yang  tepat  berdasarkan  penyebab-penyebab yang terjadi[10],[11]. Metode Teorema Bayes merupakan satu metode yang digunakan untuk menghitung  ketidak pastian data menjadi data yang pasti dengan membandingkan antara data ya dan tidak[12],[13]. Probabilitas bayes merupakan salah satu cara untuk mengatasi ketidak pastian data dengan memanfaatkan data sampel yang diperoleh dari populasi juga memperhitungkan suatu distribusi awal yang disebut menggambarkan pengetahuan awal tentang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3225
parameter  sebelum  pengamatan  dilakukan  dan  dinyatakan  dalam  suatu distribusi, .  Informasi  dalam distribusi prioritas dikombinasikan dengan informasi dengan data sampel melalui Teorema Bayes . Adapun algoritma yang diterapkan dalam metode teorema bayes ini adalah[5],[8]: a. Menentukan Penyakit dan gejalanya (Basis Pengtahuan)
b. Menentukan basis aturan (Rules)
c. Menentukan Probabilitas berdasarkan bukti dan dugaan, dengan rumus
P (H|E) = p  (E|H) .  P(H) P(E) (1)
d. Menghitung hasil probabilitas dengan menggunakan rumus
∑ Bayes = Bayes1+. . . +Bayesn 3 k=1 (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menghasilkan sebuah sistem yang dapat mendiagnosa penyakit dan memberikan solusi layaknya seorang pakar, maka perlu ditentukan terlebih dahulu langkah-langkah yang harus dilakukan dan dijalankan oleh sistem dalam proses pendiagnosaan penyakit tanaman pisang ini.

## 3.1 Algoritma Sistem
Algoritma merupakan susunan yang logis dan sistemastis untuk memecahkan suatu masalah atau untuk mecapai tujuan tertentu. Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit tanaman pisang menggunakan Teorema Bayes Dalam menyelesaikan permasalahan yang terjadi mendiagnosa penyakit tanaman pisang, berdasarkan gejala-gejala yang terjadi  pada  tanaman  pisang  representasi  pengetahuannya  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengkodekan pengetahuan (knowledge) sistem pakar.
Algoritma  merupakan  kumpulan  perintah-perintah  yang  menentukan  operasi-operasi  tertentu  yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu masalah atau mengerjakan suatu tugas tertentu. Dibutuhkan sebuah tahapan yang  dilakukan  sebelum  melakukan  proses  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  pisang.  Adapun  tahapan Algoritma sistem dalam proses diagnosa terhadap penyakit tanaman pisang dengan metode Teorema Bayes.
Adapun  yang  menjadi  tahapan  proses  metode  teorema  bayes  untuk  menghitung  probabilitasnya  adalah sebagai berikut:

## Gambar 2. Metode Penelitian

## 3.2  Membentuk Basis Pengetahuan
Pengetahuan  sistem  pakar  merupakan  pemindahan  pengetahuan  kepakaran  dari  seorang  pakar  kedalam  sebuah sistem  komputer  dengan  memanfaatkan  pengetahuan  yang  ada.  Pengetahuan  dari  seorang  pakar  yang  akan dipindahkan  kedalam  sebuah  sistem  komputer  terlebih  dahulu  harus  dituangkan  pada  sebuah  tabel  media penyimpanan data pengetahuan yang nantinya akan menjadi sumber pengetahuan oleh komputer tersebut. Sumber pengetahuan dari pakar ini tentunya  menjadi acuan dasar sistem dalam menarik suatu kesimpulan, sehingga tabel basis pengetahuan ini sangat menentukan proses perhitungan dan hasil diagnosa dalam menentukan jenis penyakit pada tanaman pisang.

## 3.3 Menentukan Jenis Penyakit
Data penyakit pada tanaman pisang antara lain dapat  dilihat dari tabel yang telah dibuat berdasarkan data yang diperoleh dari Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura Sumatra Utara.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3225
Tabel 1. Jenis Penyakit Pada Tanaman Pisang
No Kode Penyakit 1 P 01 Layu Bakteri ( Erwinia tracheiphila ) 2 P 02 Layu Fusarium ( Fusarium oxysporum ) 3 P 03
Busuk Daun  ( Downy mildew )

## 3.4 Menentukan Gejala Penyakit
Adapun untuk menentukan Jenis gejala  serta nilai bobot kepastian dari gejala yang sering terjadi pada tanaman pisang dapat dilihat dari tabel yang telah dibuat berdasarkan data yang diperoleh dari Dinas Tanaman Pangan dan Holtikultura Medan dengan memrioritaskan gejalan yang paling buruk yang dialami tanaman pisang.
Tabel 2. Data jenis Gejala Penyakit Kode Gejala Gejala Nilai Gejala G01 Tanaman layu mendadak mati 0.9 G02 Jika batang tanaman dipotong, berkas pembuluh angkut berlendir 0.8 G03 Jika batang tanaman dipotong,terdapat cincin coklat pada berkas pembuluh 0.8 G04 Layunya tanaman dimulai dari bagian bawah tanaman dan menjalar hingga keatas tanaman 0.8 G05 Pada batang tanaman terdapat bercak  memanjang kuning dan coklat tua 0.8 G02 Jika batang dipotong,berkas pembuluh akan berlendir 0.8 G06 Daun yang terserang fusarium akan kelihatan berwarna kuning pucat kemudian mudah patah 0.5 G07 Permukaan daun terlihat bercak kuning coklat 0.6 G08 Pada bawah daun terdapat spora berwarna ungu sampai hitam 0.6 G09 Daun timbul kuning pada tepi daun kemudian melebar menjadi kuning kemerahan sampai kehitaman 0.7 G10 Daun berbintik-bintik dan bercak coklat tua sampai hitam 0.8 G07 Permukan daun terdapat bercak kuning kecoklat 0.8 G11 Tanaman pisang menguning dan layu, bunga jantan mengering 0.8 Tabel 3. Kepastian No Range bobot Nilai Kepastian (Dalam persen %) Keterangan 1 0 s/d 0.2 0 s/d 0.20 Tidak Pasti 2 >0.2 s/d 0.4 >0.2 s/d 0.40 Kurang Pasti 3 >0.4 s/d 0.6 >0.4 s/d 0.60 Mungkin 4 >0.6 s/d 0.8 >0.6 s/d 0.80 Pasti 5 >0.8 1 Sangat pasti Tabel 4. Jenis Penyakit dan Solusi Penanggulangan Tanaman Pisang No Kode Penyakit Nama Penyakit Solusi Penanggulangan 1 P01 Layu Bakteri ( Erwinia tracheiphila ) Dengan Menyemprotkan pestisida setiap dua kali seminggu 2 P02 Layu Fusarium ( Fusarium oxysporum ) Mengganti media tanaman atau dapat juga menyemprotkan pestisida per dua kali seminggu 3 P03 Busuk Daun  ( Downy mildew ) Menyemprotkan insektisida pada tanaman tiga hari sekali Tabel 5. Jenis Penyakit dan Solusi Penanggulangan Tanaman Pisang No Kode Penyakit Nama Penyakit Solusi Penanggulangan 1 P01 Layu Bakteri ( Erwinia tracheiphila ) Dengan Menyemprotkan pestisida setiap dua kali seminggu 2 P02 Layu Fusarium ( Fusarium oxysporum ) Mengganti media tanaman atau dapat juga menyemprotkan pestisida per dua kali seminggu 3 P03 Busuk Daun  ( Downy mildew ) Menyemprotkan insektisida pada tanaman tiga hari sekali

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3225

## 3.5 Membentuk Rule (Basis Aturan)
Dalam menentukan jenis penyakit yaitu penyakit tanaman pisang dibuatlah rulenya terlebih dahulu berdasarkan kaidah sistem pakar dengan metode teorema bayes adalah sebagai berikut[14],[15], : Disini pengetahuan disajikan dalam aturan-aturan yang berbentuk pasangan keadan aksi ( condition-action ) ” JIKA ( IF ) keadaan terpenuhi atau terjadi MAKA ( THEN) ” maka suatu aksi akan terjadi. Rule 1 : if G01 and G02 and G03 and G11 Then Layu Bakteri (P01) Rule 2 : if G04 and G05 and G02 Then G06 Then Layu Fusarium (P02) Rule 3 : if G07 then G08 and G09 and G10  Busuk Daun (P03) 1. Rule 1 IF [ Tanaman layu mendadak mati ] AND [ Jika batang tanaman dipotong, berkas pembuluh angkut berlendir ] AND [ Jika batang tanaman dipotong,terdapat cincin coklat pada berkas pembuluh ] AND [ Tanaman pisang menguning dan layu, bunga jantan mengering ] THEN [ Layu Bakteri ( Erwinia tracheiphila ) ] 2. Rule 2 IF [ Layu tanaman dimulai dari bagian bawah tanaman dan menjalar hingga keatas tanaman ] AND [ Pada batang tanaman terdapat bercak  memanjang kuning dan coklat tua ] AND [ Jika batang tanaman dipotong,terdapat cincin coklat pada berkas pembuluh ] AND [ Daun yang terserang fusarium akan kelihatan berwarna kuning pucat kemudian mudah patah ] THEN [ Layu Fusarium ( Fusarium oxysporum ) ] 3. Rule 3
IF [ Permukaan daun terlihat bercak kuning cokelat ] AND [ Pada bawah daun terdapat spora berwarna ungu sampai hitam ] AND [  Daun  timbul  kuning  pada  tepi  daun  kemudian  melebar  menjadi  kuning  kemerahan  sampai kehitaman] AND [ Daun berbintik-bintik dan bercak coklat tua sampai hitam ] THEN [Busuk Daun  ( Downy mildew ) ]
Tabel 6. Keputusan  Penyakit Tanaman Pisang No Kode Gejala Gejala / Ciri-ciri Jenis Penyakit P01 P02 P03 1 G01 Tanaman layu mendadak mati √ 2 G02 Jika batang tanaman dipotong, berkas pembuluh angkut berlendir √ √ 3 G03 Jika batang tanaman dipotong,terdapat cincin coklat pada berkas pembuluh √ 4 G04 Layunya tanaman dimulai dari bagian bawah tanaman dan menjalar hingga keatas tanaman √ 5 G05 Pada batang tanaman terdapat bercak memanjang kuning dan coklat tua √ 6 G06 Daun yang terserang fusarium akan kelihatan berwarna kuning pucat kemudian mudah patah √ 7 G07 Permukaan daun terlihat bercak kuning coklat √ 8 G08 Pada bawah daun terdapat spora berwarna ungu sampai hitam √ 9 G09 Daun timbul kuning pada tepi daun kemudian melebar menjadi kuning kemerahan sampai kehitaman √ 10 G10 Daun berbintik-bintik dan bercak coklat tua sampai hitam √ 11 G11 Tanaman pisang menguning dan layu, bunga jantan mengering √

## 3.6 Menghitung Nilai Probabilitas berdasarkan Evidence dan Hipotesa
Sebagai  contoh  kasus  perhitungan  secara  manual  analisis  kebutuhan input pada  sistem  pakar  mendiagnosa penyakit tanaman pisang antara lain: (G01) IF Tanaman Layu mendadak mati AND jika batang tanaman dipotong bekas pembuluh angkut berlendir (G02) AND jika batang tanaman dipotong, terdapat cincin coklat pada pembuluh (G03) AND Tanaman pisang menguning dan layu, bunga jantan menggering (G11). Berdasarkan gejala tersebut maka dapat dihitung[16],[17]: a. Layu Bakteri (P01) Jika probabilitas penyakit layu bakteri (P01) adalah : 2.5 Maka probabilitas gejala memandang penyakit adalah :
1. Tanaman layu mendadak mati (G01) : 0.9
2. Jika batang tanaman dipotong, berkas pembuluh angkut berlendir (G02) 0.8
3. Jika batang tanaman dipotong,terdapat cincin coklat pada berkas pembuluh (G03) : 0.8
4. Tanaman pisang menguning dan layu, bunga jantan mengering (G11) : 0.8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3225
5. Maka perhitungan Teorema Bayes nya adalah sebagai berikut :
Adapun proses penjumlahan nilai probabilitas dari  tiap evidence untuk  masing-masing  hipotesis sebagai berikut : a. Layu Bakteri (P01) 1. Mendefinisikan tec rlebih dahulu nilai probabilitas dari hasil hipotesis : G01=0.9=P(E|H1)
G02=0.8=P(E|H2) G03=0.8=P(E|H3)
G11=0.8=P(E|H11)
∑ k = 1 = 0.6 + 0.8 + 0.5 n Gn 0,9 + 0,8 + 0,8 + 0,8  = 3,3
2. Setelah  hasil  penjumlahan  diketahui,  maka  didapatlah  rumus  untuk  menghitung  nilai  semesta  adalah sebagai berikut :
P(H1) = H2 ∑ 3 k=1 = 0,9 / 3,3 = 0.27
P(H2) = H4 ∑ 3 k=1 = 0, 8 / 3,3 = 0.24 P(H3) = H8 ∑ 3 k=1 = 0,8 / 3,3 = 0.24 P(H11) = H8 ∑ 3 k=1 =  0,8 / 3,3 = 0.24
Setelah nilai P(Hi) diketahui, probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun, maka langkah selanjutnya adalah [18],[19]:
∑ = P(Hi) ∗ P(E|Hi − n) 3 k=1 (3)
∑ 3 k−1 = (0.27 * 0.9) + (0.24 * 0.8) + (0.24 * 0.8) + (0,24 * 0,8)
= 0.243 + 0.192 + 0.192 + 0,192
= 0.819
3. Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  P(Hi|E)  atau  probabilitas  hipotesis  Hi  benar  jika  diberikan evidence E P(H1 E)   = 0,243 / 0,819 = 0.296 P(H2 E)    = 0,192 / 0,819  = 0.234
P(H3 E)  = 0,192 / 0,819 = 0.234 P(H11 E)  = 0,192 / 0,819  = 0.234
4. Setelah  seluruh  nilai  P(Hi|E)  diketahui,  maka  jumlahkan  seluruh  nilai  bayesnya  dengan  rumus  sebagai berikut[20]:
= (0,9 * 0,296) + (0,8 * 0,234) + (0,8 * 0,234) + (0,8 * 0,234)
= 0,2664 + 0,1872 + 0,1872 + 0,1872
= 0.83 * 100% = 83%
b. Layu Fusarium  (P02)
1. Mendefinisikan terlebih dahulu nilai probabilitas dari hasil hipotesis :
Dikarenakan di penyakit P02 hanya terpilih G02 maka nilai probabilitasnya akan digunakan sebagai nilai kesimpulan : G02 = 0.8 = 0,8 * 100 % = 80%

## 3.7 Menentukan Hasil Diagnosa dan Solusi
Dari hasil perhitungan nilai Teorema Bayes diatas, dapat disimpulkan bahwa Tanaman Pisang mengalami Penyakit Layu Bakteri ( Erwinia tracheiphila ) dengan Nilai =0.83 atau tingkat kepastiannya mencapai 83 %. Maka solusi yang  disarankan  oleh  pakar  untuk  jenis  penyakit  ini  adalah  dengan  menyemprotkan  pestisida  setiap  dua  kali seminggu.  Untuk  solusi  yang  lebih  baik  tentunya  harus  dilakukan  konsultasi    secara  langsung  dengan  Seorang Pakar Tanaman yang bersangkutan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  proses  tahapan  telah  dilaksanakan  pada  penelitian  penelitian  ini  maka  dapat  ditarik  kesimpulan berdasarkan rumusan masalah yang telah ditetapkan sebelumnya bahwa, penerapan metode teorema bayes dalam sistem  pakar  yang  dibangun,  dapat  memberikan  hasil  diagnosa  yang  sesuai  dengan  gejala  berdasarkan  basis pengetahuan yang diperoleh dari  kepakaran seorang ahli dibidang penyakit tanaman pisang. Selain itu,  analisis metode ini  juga dapat  memberikan solusi  penanganan atau pencegahan penyakit berdasarkan basis aturan yang telah didapat  dari kepakaran  seorang ahli dibidang tanaman pisang ini. Sehingga kesimpulan utama yang dapat diambil  dari  penelitian  ini  adalah  analisis  ini  layak  diimplementasikan  dan  dapat  membantu  masyarakat  petani

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3225
pisang dalam mencegah penyakit dan dapat  membantu  meningkatkan produktivitas tanaman pisang para petani secara menyeluruh.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pemerintah melalui LLDIKTI Wilayah I yang telah memberikan Hibah pada penelitian ini. Dan terima kasih kepada STMIK Triguna Dharma selaku homebase peneliti yang telah memberikan dukungan secara moril dan materi, terima kasih kepada rekan-rekan yang telah berkontribusi atas penelitian ini, khususnya Ibu Usti Fatimah Sari Sitorus Pane dan Bapak Asyahri Hadi Nasyuha. Serta ucapan terima kasih kepada Bapak/Ibu yang mengelolah jurnal Media Informatika Budidarma yang telah meluangkan waktu untuk meriview penelitian ini, dan besar harapan kami agar kerjasama dalam penerbitan artikel antara STMIK Triguna Dharma dengan Budidarma terus berjalan dengan baik.

## REFERENCES
[1] N. Nurmin, S. M. Sabang, and I. Said, “Penentuan Kadar Natrium (Na) dan Kalium (K) dalam Buah Pisang Kepok (Musa paradisiaca  L.)  Berdasarkan  Tingkat  Kematangannya,” J.  Akad.  Kim. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  115,  2018,  doi: 10.22487/j24775185.2018.v7.i3.11906.
[2] A. H. Nasyuha, M. I. Perangin Angin, and M. M. Marsono, “Implementasi Dempster Shafer Dalam Diagnosa Penyakit Impetigo Pada Balita,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 700, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[3] S.  Murni  and  F.  Riandari,  “Penerapan  Metode  Teorema  Bayes  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Lambung,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 1, no. 2, pp. 19–25, 2018, doi: 10.34012/jutikomp.v1i2.226.
[4] P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Pendiagnosaan Dermatitis Imun Menggunakan Teorema Bayes,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 43–48, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.643.
[5] A. H. Nasyuha, “Implementasi Teorema Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Ayam Broiler,” vol. 4, pp. 1062–1068, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2366.
[6] R. Simalango and A. S. Sinaga, “Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” vol. 3, pp. 43–50, 2019.
[7] A. H. Kridalaksana, A. Hidayat, U. Mulawarman, and D. Cahyadi, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Kamera DSLR Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Sequential,” Pros.  Semin.  Nas.  Ilmu  Kridalaksana,  A.  H.,  Hidayat,  A., Mulawarman, U., Cahyadi, D. (2019). Sist. Pakar Diagnosa Kerusakan Kamera DSLR Menggunakan Metod. Certain. Factor Seq. Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. Dan Teknol. Info , vol. 4, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[8] P. S. Ramadhan, “E-Pediatric Dalam Mendiagnosis Leprosy Pada Anak Menggunakan Analisis Kombinasi K-Nearest Neighbor Dan Teorema Bayes,” pp. 540–544, 2019.
[9] A. Widayanto, D. Pratmanto, S. T. Musyaffa, S. Informasi, S. Informasi, and T. Informatika, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Kamera Dslr,” vol. 6, no. 1, pp. 33–40, 2018.
[10]  R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7267.
[11]  P. T. Prasetyaningrum and N. B. Hangesti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Akibat Virus Menggunakan Teorema Bayes,” Telematika , vol. 15, no. 2, p. 117, 2018, doi: 10.31315/telematika.v15i2.3128.
[12]  Y.  Hendra,  A.  Parapat,  and  D.  Juniansha,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kejiwaan  Dengan  Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Sist. Inf. dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 94–108, 2020, doi: 10.47080/simika.v3i1.855.
[13]  N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[14]  F. A. Setiawan et al. , “Sistem Pakar Identifikasi Kerusakan Sepeda Motor Suzuki Satria F150 dengan Teorema Bayes,” Krea-Tif , vol. 8, no. 1, pp. 30–41, 2020, doi: 10.32832/kreatif.v8i2.3489.
[15]  P. S. Nugroho and M. Akbar, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kelainan Seks Pada Pria Menggunakan Teorema Bayes Expert System for Diagnosing Sex Disorders in Males Using Bayes ’ Theorem,” pp. 138–146, 2020.
[16]  J. A. Widians, N. Puspitasari, and A. A. M. Putri, “Penerapan Teorema Bayes dalam Sistem Pakar Anggrek Hitam,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 2, p. 75, 2020, doi: 10.30872/jim.v15i2.4604.
[17]  H. Hafizah, T. Tugiono, and A. Azlan, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p. 103, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2625.
[18]  N. L. Fitriyani, M. Syafrudin, G. Alfian, and J. Rhee, “HDPM: An Effective Heart Disease Prediction Model for a Clinical Decision Support System,” IEEE Access , vol. 8, pp. 133034–133050, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3010511.
[19]  N. Rosmawanti and G. P. Kusumawardhani, “Model Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gagal Ginjal,” J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 9, 2021.
[20]  Y. E. Windarto and M. Marfuah, “Implementasi Naives Bayes-Certainty Factor untuk Diagnosa Penyakit Menular,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 2, p. 208, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.823.