## SISTEM PAKAR MENDETEKSI PENYAKIT PADA TANAMAN SAYUR SAWI DENGAN METODE BAYES
Friska Nainggolan 1 , Harvei Desman Hutahaean 2, , Asaziduhu Gea 3
1,2 TeknikInformatika STMIK Pelita Nusantara
3 Teknik Informatika, Universitas Methodist Indonesia
Frizkanainggolan94@gmail.com 1 , Harvei.hutahaean@gmail.com 2. gea.asaziduhu@gmail.com 3

## Abstract
Mustard vegetables are classified as leaf vegetables from the Cruciferaefamily which have high economic value and are very popular among the people. Mustard vegetables are often used by people as processed ingredients in various types of cuisine. In general, Vegetable Vegetables are planted in the lowlands to the highlands and harvest is done at the age of 30  - 60 days after planting, depending on the variety. Expert systems are systems that try to adopt human knowledge to computers, so that computers  can  solve  problems  as  usual  by  experts.  Bayes  method  is  one  of  the  methods  found  in  expert  systems  that  can calculate or process the probability values of each symptom. The expert system detects mustard plant disease has 5 types of diseases found in mustard vegetable plants, namely seedlings, leaf rot, clubroot, leaf spot, alternaria rot.
Keywords: Expert System, Bayes Method, mustard greens.

## I. PENDAHULUAN
Sayur Sawi di Indonesia merupakan komoditi yang dapat  di  ekspor  ke  luar  negeri.  Sebagai  komoditi ekspor  tentu  harus  memiliki  kualitas  yang bagus.Sayur Sawi adalah salah satu tanaman yang rentan terkena penyakit. Hampir semua Sayur Sawi yang  ada  saat  ini  belum  ada  yang  memiliki  daya tahan  kuat  bila  sudah  terserang.  Untuk  mengatasi hal  tersebut,  salah  satu  hal  yang  harus  diketahui oleh petani agar mampu memenuhi syarat kualitas maupun  kuantitas  produk  pertanian  adalah mengetahui  jenis-jenis  penyakit  pada  tanaman berdasarkan  gejala-gejala  yang  muncul  pada tanaman  agar  mampu  menghindarinya  maupun mengatasi  penyakit  tersebut.Permasalahan  yang dihadapi adalah petani mengalami kesulitan dalam menentukan  jenis  penyakit  yang  menyerang tanaman sayur sawi, Hal ini menjadi permasalahan ketika  tidak  diatasi  dengan  benar  karena  dapat menyebabkan  tanaman  mati  atau  tidak  tumbuh dengan  baik.Oleh  karena  itu  dunia  pertanian  dan teknologi  informasi  sudah  memilki  keterkaitan dalam  hal  penyediaan  informasi  yang  akan membantu para  petani,dalam  kesempatan  ini akan dirancang sistem pakar untuk mendeteksi penyakit tanaman sayur sawi dengan menggunakan metode bayes, dan sistem pakar ini adalah salah satu sistem yang  telah  terkomputerisasi  yang  diharapkan mampu  membantu  pada  petani  dalam  mengenali berbagai  penyakit  pada  tanaman  sayur  sawi berdasarkan  gejala-gejala  yang  muncul  pada tanaman sayur sawi.
Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  penyakit pada  tanaman  sayur  sawi  dengan  memanfaatkan
perkembangan  teknologi  dan  informasi  yaitu dengan  mengembangkan  ilmu  kecerdasan  buatan ( Artificial Intteligence ), salah satunya adalah sistem pakar.  Sistem  pakar  ini  adalah  salah  satu  sistem yang telah terkomputerisasi  yang dapat  membantu mendeteksi penyakit pada tanaman sayur sawi yang diharapkan  mampu  membantu  para  petani  sayur sawi    dalam  mengenali  berbagai  penyakit    pada tanaman sayur sawi  berdasarkan gejala-gejala yang muncul pada tanaman sayur sawi.
Metode  bayes  adalah  salah  satu  pendekatan untuk  sebuah  ketidaktentuan  yang  diukur  dengan probabilitas  atau  kemungkinan.  Metode  bayes dipilih dalam perancangan sistem pakar mendeteksi penyakit  pada  tanaman  sayur  sawi  karena  pada metode  bayes,  dibutuhkan  informasi-informasi dalam  bentuk  nilai  probabilitas  untuk  setiap alternatif  yang  ada  pada  persoalan  yang  sedang dihadapi  yang  nantinya  akan  menghasilkan  nilai harapan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan. Dalam  studi  kasus  yang  dibahas  dalam  penelitian ini,  berbagai  gejala  yang  muncul  pada  tanaman sayur sawi akan dihitung menggunakan rumus atau ketentuan  pada  metode  bayes  untuk  menarik kesimpulan  tentang  penyakit  pada  tanaman  sayur sawi tersebut .
Dengan adanya aplikasi sistem pakar mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  sayur  sawi, maka petani dengan mudah mendapatkan informasi tentang penyakit tanaman sayur sawi.

## II. METODE
1.   Metode Bayes
Metode bayes adalah metode  yang  digunakan
untuk  menghitung  probabilitas  terjadinya  suatu peristiwa  berdasarkan  pengaruh  yang  didapat  dari hal observasi [1].
2.   Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli [2 ]. Diharapkan dengan sistem pakar ini, pengguna dapat  menyelesaikan  masalah  tertentu,  tanpa bantuan para ahli dalam bidang tersebut.
Bagian dari sistem pakar adalah terdiri dari 2 komponen utama yaitu knowledge base yang berisi knowledge dan inferensi yang  menggambarkan kesimpulan.  Kesimpulan  tersebut  merupakan respons  dari  sistem  pakar  atau  permintaan pengguna [2].

## 3.  Probabilitas Bayes
Probabilitas bayes merupakan salah satu cara yang  baik  untuk  mengatasi  ketidakpastian  data dengan menggunakan formula bayes yang dinyatakan dengan rumus sebagai berikut [8]:
P(A|B) = P (B|A)*P(A)  .................. P (B) Dengan :
P (A| B) :  probabilitas  A  dan  B  terjadi  bersama- sama P (B| A)  :  probabilitas  B  dan  A  terjadi  bersama- sama P (B) : probabilitas kejadian B
Langkah-langkah dalam menerapkan Metode Bayes dalam sistem pakar adalah [9] : a.  Menginput  gejala-gejala  yang  diketahui  oleh user,  kemudian  mencari  nilai  semesta  dengan menjumlahkan  probabilitas  dari  masing-masing gejala  yang  dialami  atau  dapat  diformulasikan dengan rumus berikut:
∑ = 𝑛 𝑖=1 P (E|H1) + P (E|H2) + +P (E|Hn)
b.  Setelah  diketahui  hasil  penjumlahan  diatas, kemudian menghitung nilai probabilitas hipotesis H tanpa  memandang  gejala/evidence  apapun  yaitu sebagai berikut:
P(Hi) =     P (E | Hi)
∑ ( 𝑃 (𝐸 |𝐻𝑖) 𝑛 𝑖=1 ................
c.  Setelah  mengetahui  hasil  dari  P  (Hi)  atau probabilitas  hipotesis  tanpa  memandang  gejala apapun,  kemudian  langkah  selanjutnya  adalah menhitung  nilai  probabilitas  evidence  E  dengan rumus sebagai berikut:
P (E) = ∑ = 𝑃 (𝐻𝑖) ∗ 𝑃 ( 𝐸|𝐻𝑖) 𝑛 𝑘=0 ......
d. Setelah mendapat nilai dari probabilitas evidence E,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung nilai  bayes  setiap  hipotesis  dengan  rumus  sebagai berikut:
P ( Hi | E) =  P (E | Hi) * P (Hi)
P ( E) ............ e. Setelah mendapatkan seluruh nilai dari P (Hi | E), maka langkah selanjutnya adalah menghitung total nilai bayes dengan rumus sebagai berikut:
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 𝑖 = 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 1 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 2 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 𝑛 𝑛
𝑛=1
................
f.  Dan  langkah  terakhir  adalah  menghitung persentase  dari  total  nilai  bayes  dengan  rumus sebagai berikut:
Persentase = ∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 𝑖 ∗ 100% 𝑛 𝑖=1 ......
4. Penyakit Pada Tanaman Sayur Sawi
Penyakit pada tanaman sayur sawi adalah a. Penyakit Rebah Semai
b. Penyakit Busuk Daun
c. Penyakit Akar Gada
d. Penyakit Bercak Daun
e. Penyakit Busuk Alternaria

## III. Hasil dan Analisa
1. Tabel Gejala
Tabel  gejala  merupakan  tabel  yang  berisi gejala penyakit pada tanaman sayur sawi.
Tabel 1 Tabel Data Gejala Kode Gejala Gejala Nilai Probab ilitas Bayes G001 Pembusukan berwarna coklat di bagian pangkal batang 0.1 G002 Layunya Tanaman 0.3 G003 Bercak basah berwarna coklat  kehitanaman  pada daun 0.6 G004 Bercak semakin melebar 0.8 G005 Bentuk tidak teratur 0.4 G006 Bagian  akar  yang  terserang terjadi  pembengkakan  yang bentuknya seperti gada 0.6 G007 Daun terdapat bercak berwarna  kuning  hingga kecoklatan  bahkan  berwarna hitam 0.6 G008 Daun layu dan mati 0.4 G009 Akar tanaman kering 0.4 G010 Akar membusuk 0.5
G011 Kematian sawi tiba-tiba 0.8
2. Tabel Rule Kaidah  aturan  atau rule  base merupakan aturan yang bertujuan untuk menghubungkan gejala dengan penyakit yang terdapat pada tanaman sayur sawi. Rule  base ini  bertujuan  untuk  menarik kesimpulan  tentang  penyakit  yang  ada  pada tanaman sayur sawi.
Tabel 2 Tabel Rule Base Rule Base Gejala Jenis Penyakit
Rule
1 IF  pembusukan  berwarna coklat di pangkal batang is true AND  layunya  tanaman is true THEN Rebah semai Rebah Semai Rule
2 IF bercak basah berwarna cokelat  kehitaman  pada daun is true
AND  bercak  semakin melebar is true
AND bentuk tidak teratur is true THEN Busuk daun. Busuk daun Rule 3 IF  Bagian  akar  yang terserang terjadi pembengkakan yang bentuknya  seperti  gada is true THEN Akar gada.
Akar gada Rule 4 IF  Daun  tedapat  bercak berwarna  kuning  hingga kecoklatan bahkan kehitanaman is true AND  daun layu dan  mati is true THEN Bercak daun Bercak daun Rule 5 IF Akar tanaman kering is true
AND  Akar  membusuk is true AND  Kematian  tanaman sawi  tiba-tiba is  true THEN  Penyakit  busuk alternaria. Penyakit Busuk alternaria
3.  Contoh Studi Kasus Seorang  user  menginput  G009,G010  dan
G011.  Penyakit    yang  menyerang  tanaman  sayur sawi berdasarkan gejala tersebut  nilai probabilitas bayes Nilai  probabilitas  gejala  G009=  0.4=P(E|H1)  , G010 = 0.5=P(E|H2), G011 = 0.8=P(E|H3) Penyelesaian:
1. Mencari  semesta  dengan  menjumlahkan probabilitas tiap-tiap gejala :
∑ = 𝑮𝟎𝟎𝟗 + 𝑮𝟎𝟏𝟎 + 𝑮𝟎𝟏𝟏 𝟑 𝒏=𝟏
=  0.4 + 0.5 + 0.8 = 1.7
2.  Menghitung  nilai  probabilitas  H  tanpa memandang evidenve apapun :
P (H1) =                P(E|H1)        = 0.4     = 0.235
∑ (𝑷(𝑬|𝑯𝟏) 𝒏 𝒊=𝟏 1.7
P (H2) =              P(E|H2)        = 0.5     = 0.294
∑ (𝑷(𝑬|𝑯𝟐) 𝒏 𝒊=𝟏 1.7
P (H3) =              P(E|H3)        = 0.8      = 0.470
∑ (𝑷(𝑬|𝑯𝟑) 𝒏 𝒊=𝟏 1.7 𝟑. Menghitung probabilitas evidence E ∑ = 𝑷(𝑯𝒊) ∗ 𝑷(𝑬|𝑯𝒊) 𝟑 𝒌=𝟏
= 𝑷(𝑯𝟏) ∗ 𝑷(𝑬|𝑯𝟏) + 𝑷(𝑯𝟐) ∗ 𝑷(𝑬|𝑯𝟐) + 𝑷(𝑯𝟑) ∗ 𝑷(𝑬|𝑯𝟑) = 0.235*0.4 + 0.294 * 0.5 + 0.470 * 0.8 = 0.094 + 0.147 + 0.376 = 0.617
4.  Menghitung nilai bayes setiap hipotesis P(H1|E) = 0.4*0.235   = 0.1523
0.617 P(H2|E) = 0.5 * 0.294   = 0.2382
0.617
P(H1|E) =  0.8*0.470     = 0.6094
0.617
5. Setelah mendapatkan seluruh nilai bayes, maka langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  total  nilai bayes
= 0.4 * 0.1523 + 0.5 * 0.2382 + 0.8* 0.6094 = 0.06092 + 0.1191 + 0. 48752
= 0.66754
6.  Langkah  terakhir  adalah  menghitung  nilai persentase dari total nilai bayes yaitu :
= 0.66754 * 100%
=  66.754%    (Kemungkinan  besar  penyakit Busuk Alternaria)
2. Implementasi Sistem
a.  Tampilan Form Login
Admin  melakukan  proses  registrasi  sebelum masuk ke menu admin:
Gambar 2. Form Login
b.  Tampilan form Menu Form  Menu  adalah  bagian  yang  berisi  tentang data gejala, data penyakit, dan data rule.
Gambar 3. Form Menu Utama
c.   Tampilan Form Data Penyakit.
Form  data  penyakit  form  yang  berisi  5 jenis penyakit pada tanaman sawi yang dilengkapi dengan  button  simpan,  hapus,  edit  jika  developer sistem  akan  melakukan  perubahan  terhadap  data penyakit.
Gambar 4. Form Data Penyakit.
d.  Tampilan Form Data Gejala.
Form  data  gejala  form  yang  berisi  tentang  11 gejala yang ada pada tanaman sawi.
Gambar 5. Form Data Gejala
e.  Tampilan Form Rule Form rule adalah form yang berisi tentang kaidah  atau  aturan-aturan  gejala-gejala  dalam menentukan  jenis  penyakit.  Dalam  form  rule  juga dilengkapi dengan button edit, hapus, simpan jika developer  sistem  akan  melakukan  perubahan terhadap rule. Berikut adalah tampilan form rule.
Gambar 6. Form Rule
f.  Tampilan Form Konsultasi
Dalam  form  konsultasi,  terlebih  dahulu  user mengisi  data  user  yang  terdiri  dari  nama,  alamat, umur,  dan  pekerjaan.  Selanjutnya  user  akan mencentang  gejala-gejala  yang  ada  pada  tanaman sawi.
Gambar 7. Form Konsultasi g. Tampilan Penginputan Data Gejala Setelah Form penginputan Data Gejala tampil maka mencentang gejala-gejala penyakit yang di alamai tanaman sawi,selanjutnya di klik proses diagnosa penyakit sawi
Gambar 8. Tampilan Form Konsultasi.
h.  Halaman Hasil Konsultasi Form  hasil  konsultasi  form  yang  berisi  hasil
pengolahan  gejala-gejala,  yang  diproses  dengan metode  bayes  dan  menghasilkan  kesimpulan tentang  jenis  penyakit,  probabilitas  penyakit tersebut,  penyebab,  dan  solusi  dari  penyakit tersebut.
Gambar 9. Form Hasil Konsultasi
i.  Hasil Laporan
Halaman  report  halaman  hasil  deteksi  penyakit pada  tanaman  sawi  dimana  user  dapat  mencetak hasil tersebut.
Gambar 10. Form Hasil Laporan

## IV.  KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  implementasi yang  di  lakukan,  maka  dapat  di  peroleh  beberapa kesimpulan :
1. Sistem  pakar  mendeteksi  penyakit  pada tanaman sayur dapat menentukan bobot gejala penyakit sawi.
2. Sistem  pakar  mendeteksi  penyakit  pada tanaman sayur sawi dapat  menerapkan proses perhitungan setiap gejala.
3. Sistem  pakar  mendeteksi  penyakit  pada tanaman  sayur  sawi  di  bangun  dengan menggunakan  software  seperti  Visual
Basic 2010, MYSQL sebagai penyimpanan data, Crystal Report sebagai software  pendukung  agar  hasil  deteksi penyakit dapat di cetak.

## V.   REFERENSI
[1] Azmi, Zulfian & Yasin, Ferdi. 2017 Pengantar Sistem  Pakar  dan  Metode .    Jakarta:  Mitra Wacana Media .
[2] Arhami,  Muhammad.  2017. Konsep  Dasar
Sistem Pakar . Yogyakarta: Penerbit Andi. [3] Budi,Samadi.2017. Tekniik Budidaya sawi .Yogyakarta:Penerbit Pustaka Mina. [4] Ermatita. (April 2016). Analisis dan Perancangan  Sistem  Informasi  Perpustakaan .
Jurnal  Sistem  Informasi  (JSI),  8  (1). Ditemukenal  pada  02  Agustus  2018,  dari http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/index .
[5] Harison,  &  Alexyusanderia.  (Agustus  2014). Sistem  Pakar  Perawatan  dan  Perbaikan Ringan  Mobil  Bensin  Menggunakan  Video Tutorial Berbasis Web . Jurnal Momentum, 16
(02).  Ditemukenali  pada  02  Mei  2018  dari https://ejournal.itp.ac.id .
[6] Hartatik.,  Yasa,  Ketut  Putra  I.  (Juni  2015. Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Hama Tanaman Jahe Menggunakan Teorema Bayes . Jurnal  Ilmiah  DASI,  16 (02).  Ditemukenali pada 28 April 2018, dari https://media.neliti.com. [7] Mahmudi,  Ali.,  Rokhman,  Moh.  Miftakhur., Prasetio,  Ahmad  Eko.  (Agustus  2016).
Rancang  Bangun Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis  Tanaman  Cabai  Menggunakan Metode Bayes . Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, 2 (2). Ditemukenali  pada  30  April  2018,  dari http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/261.
[8] Rika Rosnelly.2012.”Sistem Pakar konsep dan teori”, Yogyakarta: Andi Offset.
[9] Sihotang,  Tamando  Hengki.,  Panggabean, Erwin., & Zebua, Herlina.(Maret 2018). Sistem Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Herpes  Zoster dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes . Journal Of Informatic Pelita  Nusantara, 3 (1). Ditemukenali pada 25 Juli 2018, dari  http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/JIPN/art icle/view/284.
[10] Sutojo,  T.,  Mulyanto,  Edy.,  Suhartono, Vincent.  2010. Kecerdasan  Buatan, 2010.
Yogyakarta: Penerbit Andi.