## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN MELON
(CUCUMIS MELO L.) MENGGUNAKAN METODE BAYES

## Ahmad Restu
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia restuibukuselalu95@gmail.com

## ABSTRAK
Salah  satu  penerapan  sistem  pakar  adalah  dalam  sektor  pertanian,  seperti  untuk  diagnosis    penyakit tanaman melon. Dalam melakukan budidaya melon 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 melon tersebut,  pengendalian  penyakit  tanaman  melon  merupakan  hal  yang  penting  karena  menentukan  hasil produktivitas  tanaman  melon  itu  sendiri,  maka  dari  itu  perlunya  suatu  pengetahuan  dari  masyarakat  petani terkait masalah budidaya tanaman melon itu sendiri, dalam menanggulangi masalah  penyakit.
Pada penelitian ini sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit pada  tanaman melon yang mana penerapan aplikasi sistem pakar ini menggunakan metode Bayes, di mana hasil diagnosis penyakit tanaman melon 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 Melon, Sistem Pakar, Metode Bayes
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Melon (Cucumis  Melo  L.) ,  merupakan  tanaman buah  semusim  yang  berasal  dari  lembah  Persia, Mediterania.  Buah  melon  masuk  ke  Indonesia  dan mulai  dibudidayakan  pada  tahun  1970  [1].  Melon mempunyai nilai gizi yang cukup tinggi maka banyak pembeli  yang  membeli  buah  melon,  Sehingga mempunyai nilai ekonomi tinggi. Melon dibudidayakan sebagai tanaman musiman di Indonesia, merupakan tanaman yang tumbuh merambat.  Tanaman  ini  mempunyai  akar  tunggang yang  ditumbuhi  akar-akar  serabut  pada  ujungnya. Batang tanaman berwarna hijau muda, berbentuk segi lima, berbuku dan memiliki ruas-ruas sebagai tempat munculnya tunas dan daun [1].
Budidaya melon yang berhasil memang menjanjikan  keuntungan  yang  menarik,  akan  tetapi banyak  petani  melon  yang  menemui  kegagalan  dan kerugian.  Untuk  keberhasilan  dalam  usaha  tani melon,  selain  diperlukan  keterampilan  dan  modal yang  cukup,  juga  banyak  faktor  yang  perlu diperhatikan  seperti  syarat  tumbuh,  pemilihan  bibit, cara  bercocok  tanam,  pengendalian  Organisme
Pengganggu  Tanaman  (OPT)  dan  penanganan  pasca panen.  Masalah  kerusakan  tanaman  melon  akibat serangan  penyakit  merupakan  bagian  budidaya pertanian.  Sejak  manusia  mengusahakan  pertanian ribuan tahun yang lalu. Namun setiap usaha pertanian manusia selalu mengalami gangguan, berupa binatang-binatang  pesaing  dan  pemakan  tanaman yang  dianggap  sebagai  musuh  manusia  yaitu penyakit.
Pendiagnosisan terhadap penyakit pada tanaman melon memang harus dilakukan secepat dan seakurat mungkin,  dikarenakan  penyakit  pada  tanaman tersebut  dapat  dengan  cepat  menyerang  serta menyebar  keseluruh  tanaman  melon.  Sebenarnya setiap  penyakit  tanaman  tersebut  sebelum  mencapai tahap  yang  lebih  parah  dan  meluas  umumnya menunjukkan  gejala  –  gejala  penyakit  yang  diderita tetapi  masih  dalam  tahap  yang  ringan  dan  masih sedikit. Tetapi banyak petani yang sering mengabaikan  hal  ini  karena  ketidaktahuannya  dan menganggap  gejala  tersebut  sudah  biasa  terjadi  pada masa  tanam,  sampai  suatu  saat  timbul  gejala  yang sangat  parah  dan  meluas,  sehingga  sudah  terlambat untuk dikendalikan.
Melihat  permasalahan  di  atas  tentang  antusias masyarakat  dalam  penggunaan  internet  sebagai tempat  mencari  referensi  bahkan  informasi,  dan  juga paparan  tentang  penyakit  melon  yang  dapat  dengan mudah  menyerang  tanaman  melon.  Maka  adanya sistem  pakar  tentang  diagnosis  penyakit  melon berbasis  web  sangat  dibutuhkan,  untuk  memudahkan petani  mengetahui  lebih  awal  tentang  penyakit  tanpa harus  pergi  ke  dinas  pertanian.  Sistem  pakar diagnosis  penyakit  melon  ini  menggunakan  metode Bayes ,  untuk  menentukan  presentasi  nilai  kepastian penyakit  pada  tanaman  melon.  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  melon  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 melon 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. melon menggunakan metode Bayes berbasis website .
2. Mempermudah  pendiagnosisan  hama  penyakit pada tanaman melon.

## 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  melon 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 melon 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 Melon
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 melon 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 PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN

## 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  melon. 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 melon  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  melon.  Seluruh  gejala ditampilkan dan di pilih sesuai keadaan yang dialami penyakit  tanaman  melon,  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 Halaman Tutorial
Halaman  ini  berisi form tampilan  video  untuk mempermudah  pengguna  bagaimana  cara  melakukan proses diagnosis penyakit  melon. Adapun halamanya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.5.
Gambar 4.5 Halaman Tutorial

## 4.6 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).

## 4.7 Pengujian Tampilan Menu Website
Pengujian  tampilan  menu  dilakukan  untuk evaluasi web sistem  pakar  diagnosis  penyakit tanaman melon sebelum diterapkan dengan menggunakan browser .
Tabel 5.1 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 KESIMPULAN DAN SARAN 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  melon  berdasarkan  gejala-gejala  yang dipilih pada halaman diagnosis.
2. Sistem  pakar  diagnosis  penyakit  tanaman  melon 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 melon secara efisien.
2. Referensi  data  hendaknya  tidak  terpaku  pada seorang pakar saja.
3. Penambahan  fitur  media  sosial  khusus  untuk sharing  masalah  penyakit  tanaman  melon  guna memperkaya referensi keilmuan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dinas  Pertanian  BPTP  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.