Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4012

## KLASIFIKASI PENYAKIT PADI MELALUI CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Rahmi 1 , Rizal Adi Saputra 2*
1,2 Universitas Halu Oleo Kampus Bumi Tridharma Andounohu; Jalan H.E.A. Mokodompit, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara 93232;04001-3194108
Riwayat artikel:
Received: 16 Januari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Citra Daun, Klasifikasi, Naive Bayes , Penyakit Padi, Tanaman
Corespondent Email: rizaladisaputra@uho.ac.id
Abstrak. Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  yang  tergantung  pada  sektor pertanian,  khususnya  produksi  padi,  menyoroti  pentingnya  mendeteksi  dan mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  padi.  Penelitian  ini  mengusulkan metode Naïve  Bayes untuk  klasifikasi  penyakit  padi  melalui  analisis  citra daun. Fokusnya adalah membandingkan akurasi dengan dan tanpa penerapan augmentasi  data.  Dengan  menggunakan  dataset "Classification  of  Rice Diseases  Using  Leaf  Images" dari Kaggle ,  model Naïve  Bayes mencapai akurasi 76.0%, dengan prediksi tingkat keyakinan 100.0% terhadap kategori "blight" pada  contoh  tertentu.  Hasil  ini  menunjukkan  potensi  metode Naïve Bayes dalam prediksi penyakit padi secara efisien. Pengembangan selanjutnya dapat  melibatkan  peningkatan  jumlah dataset dan  eksplorasi  teknik augmentasi  data  untuk  meningkatkan  akurasi.  Penelitian  ini  memberikan kontribusi positif pada ketahanan pangan dan ekonomi Indonesia.
Abstract. The  economic  growth  of  Indonesia,  heavily  reliant  on  the agricultural sector, especially rice production, underscores the significance of  detecting and identifying  diseases in  rice plants. This study proposes the Naïve Bayes method for classifying rice diseases through leaf image analysis. The focus is on comparing accuracy with and without the application of data augmentation.  Utilizing  the  dataset  "Classification  of  Rice  Diseases  Using Leaf Images" from Kaggle, the Naïve Bayes model achieves an accuracy of 76.0%, with a prediction confidence level of 100.0% for the "blight" category in a specific example. These results highlight the potential of the Naïve Bayes method  in  efficiently  predicting  rice  diseases.  Further  development  could involve  increasing  the  dataset  size  and  exploring  data  augmentation techniques to enhance accuracy. This research makes a positive contribution to the food security and economy of Indonesia.

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  sangat bergantung  pada  sektor  pertanian,  khususnya produksi padi, yang merupakan sumber pangan utama bagi penduduk Indonesia. Beras, sebagai hasil  utama  dari  panen  padi,  memiliki  peran strategis  dalam  mencukupi  kebutuhan  pangan masyarakat dengan konsumsi terbesar.
Kegagalan  produksi  padi  dapat  menyebabkan gejolak  ekonomi  dan  politik,  seperti  yang terjadi  pada  tahun  2021  dimana  hasil  survei Kerangka  Sampel  Area  (KSA)  mencatat penurunan  produksi  padi  sebesar  2.30  persen dan penurunan produksi beras sebanyak 0,45% dibandingkan tahun sebelumnya [1].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Penurunan  produksi  padi  tidak  hanya disebabkan  oleh  faktor  cuaca  atau  lingkungan saja,  tetapi  juga  oleh  serangan  hama  dan penyakit  yang  menyerang  tanaman  padi. Kabupaten  Madiun,  Jawa  Timur,  pada  tahun 2022  mengalami  penurunan  produksi  padi akibat serangan Organisme Pengganggu Tanaman  (OPT)  [2].  Penyakit  pada  tanaman padi,  terutama  yang  menyerang  daun,  dapat disebabkan  oleh  bakteri  dan  jamur  [3]. Masyarakat awam seringkali mengalami kesulitan  dalam  membedakan  jenis  penyakit yang menyerang daun padi [4].
Pentingnya
mendeteksi dan mengidentifikasi  penyakit  pada  tahap  awal menjadi  kunci  dalam  mencegah  penurunan hasil  produksi.  Metode  pengenalan  penyakit pada  daun  tanaman  padi  menggunakan penglihatan  manusia  memiliki  kelemahan, terutama  ketika  gejala  penyakit  sudah  lanjut. Gejala  yang  hampir  serupa  antar  penyakit membuat pengenalan manual menjadi sulit dan kurang  akurat  [5].  Oleh  karena  itu,  diperlukan teknologi yang mampu memberikan solusi yang cepat dan akurat.
Salah  satu  teknologi  yang  dapat  digunakan adalah pengolahan citra berbasis metode Naive Bayes . Naive  Bayes adalah  metode  klasifikasi yang  berbasis  pada  teorema Bayes dan mengasumsikan  independensi  antara  fitur-fitur (daun)  yang  diamati  [6].  Metode  ini  telah terbukti  efektif  dalam  beberapa  aplikasi klasifikasi, termasuk dalam bidang pengolahan citra. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan penggunaan metode Naive Bayes untuk  prediksi  penyakit  padi  melalui  analisis citra daun. Dengan demikian, diharapkan dapat memberikan  solusi  yang  efektif  dan  efisien dalam  memprediksi  penyakit  pada  tanaman padi,  memberikan  kontribusi  positif  terhadap ketahanan pangan dan ekonomi Indonesia.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi  dan  menilai  kinerja  metode Naive  Bayes dalam  prediksi  penyakit  pada tanaman padi melalui analisis citra daun. Fokus utama  penelitian  ini  adalah  membandingkan tingkat  akurasi  antara  metode Naive  Bayes dengan  penerapan  dan  tanpa  penerapan augmentasi data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  ini,  fokus  utama  adalah prediksi  penyakit  pada  tanaman  padi  melalui
citra  daun  menggunakan  metode Naive  Bayes . Pada tinjauan pustaka ini, kami akan membahas beberapa  penelitian  terdahulu  yang  terkait dengan  pengenalan  penyakit  pada  tanaman padi, khususnya dengan menggunakan metode Machine  Learning [7].  Raj  Kumar  dan  rekan- rekannya  juga  melakukan  penelitian  yang melibatkan sejumlah metode klasifikasi, termasuk Support  Vector  Machine (SVM), Naïve  Bayes , Logistic  Regression , Random Forest,  Decision  Tree,  Linear  Discriminant Analysis (LDA),  dan Principal  Component Analysis (PCA)  [8].  Selain  itu,  mereka melakukan  klasifikasi  penyakit  daun  pada tanaman  padi  dengan  mengimplementasikan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)
[9]. Penelitian ini dilaksanakan oleh Arif Akbar Huda,  Bayu  Setiaji,  dan  Fajar  Rosyid  Hidayat pada  tahun  2022,  dan  menggunakan  total  240 citra sebagai dataset penelitian.
Selain  dari  pendekatan machine  learning , terdapat metode lain yang dikenal sebagai deep learning ,  yang  terbukti  lebih  efektif  dalam pengenalan citra  dibandingkan  dengan metode machine learning konvensional. Sebuah penelitian yang dilakukan oleh Yudicy Amelia dan rekan-rekannya pada tahun 2018 melibatkan perbandingan antara kedua metode ini  dengan  menggunakan dataset penyakit kanker  payudara  [10].  Hasil  dari  penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa deep  learning memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan machine learning .Dalam penelitian  lainnya,  Alex  Sander  Simbolon  dan timnya menyimpulkan bahwa algoritma Convolutional Neural Network (CNN) memberikan hasil terbaik [11]. Algoritma CNN juga  berhasil  mengungguli  metode Support Vector  Machine (SVM)  dan K-Nearest Neighbor (KNN)  [12].  Dari  serangkaian penelitian ini, dapat diambil kesimpulan bahwa penggunaan deep  learning dalam  pengolahan citra  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  pendekatan machine learning tradisional.
Perkembangan  ini  mengindikasikan  bahwa deep  learning,  khususnya  melalui  penggunaan algoritma  CNN,  telah  menjadi  pilihan  utama dalam pengenalan dan analisis citra. Meskipun fokus  penelitian  ini  adalah  pada  pendekatan Naive Bayes untuk memprediksi penyakit pada tanaman padi melalui citra daun, penting untuk mencatat bahwa deep learning telah
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
memberikan kontribusi signifikan dalam peningkatan  performa  pengenalan  citra  pada berbagai  bidang,  termasuk  di  dalamnya identifikasi penyakit pada tanaman.
Dengan  penelitian  ini,  penulis  bertujuan untuk  menggali  potensi  metode Naive  Bayes dalam  konteks  pengenalan  penyakit  pada tanaman  padi  melalui  analisis  citra  daun. Dengan
mempertimbangkan
dan membandingkan  hasil  penelitian-penelitian terdahulu,  diharapkan  penelitian  ini  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan prediksi penyakit pada tanaman padi.

## 3. METODE PENELITIAN
Teknik  Klasifikasi  merupakan  suatu  model dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk memprediksi label kategori pada data. Kategori tersebut  direpresentasikan  dengan  nilai  yang sesuai dengan kebutuhan analisis. Tujuan utama dari  klasifikasi,  sejalan  dengan data  mining , adalah untuk memprediksi label kelas dari suatu data.  Dalam  setiap  Teknik  Klasifikasi,  suatu algoritma  pembelajaran  digunakan  untuk membangun  model  yang  dapat  memenuhi kebutuhan antara atribut dan label kelas dalam data input .
Model  klasifikasi  dibangun  berdasarkan himpunan  atribut  dan  label  kelas  pada  data pelatihan  ( training  set). Setiap record dalam training  set  merupakan  kumpulan  atribut  yang memiliki  kelas  tertentu.  Model  tersebut  terdiri dari  atribut  kelas,  yang  merupakan  fungsi  dari nilai atribut lainnya. Evaluasi keakuratan model biasanya dilakukan dengan menggunakan data test , yang dibagi menjadi Data Training untuk membangun  model  dan Data  Test untuk memvalidasi [13].
Dalam  konteks  penelitian  ini,  metode klasifikasi yang digunakan adalah Naive Bayes
Classifier . Naive Bayes merupakan
pengklasifikasi  probabilitas  yang  didasarkan pada  Teorema Bayes .  Keunikan  dari Naive Bayes terletak pada asumsi bahwa setiap atribut bersifat  bebas (independent). Algoritma  ini dapat dilatih secara efisien dalam pembelajaran terawasi  dan  memiliki  keuntungan  karena membutuhkan  sejumlah  kecil  data  pelatihan untuk memperkirakan parameter yang diperlukan untuk klasifikasi.
Naive  Bayes  Classifier cocok  untuk digunakan  dalam  penelitian ini  karena mampu
mengatasi permasalahan prediksi penyakit pada tanaman padi melalui citra daun dengan efisien, terutama  ketika  data  pelatihan  terbatas. Kelebihannya  terletak  pada  kemampuannya memperkirakan  parameter  klasifikasi  dengan jumlah data pelatihan yang relatif kecil. Dengan asumsi independensi antaratribut, Naive Bayes dapat memberikan hasil prediksi penyakit pada tanaman  padi  dengan  akurasi  yang  memadai [14].
Berikut  adalah  rancangan  penelitian  yang diusulkan:
A. Rancangan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengusulkan perbandingan  metode  klasifikasi  untuk dataset "Classification  of  Rice  Diseases Using  Leaf Images". Metodologi  penelitian ini mencakup langkah-langkah berikut:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
a. Studi Literatur Berdasarkan  rancangan  penelitian  pada Gambar  1,  langkah-langkah  penelitian dimulai  dengan  melakukan  studi  literatur untuk  mendapatkan  pemahaman  yang mendalam tentang topik penelitian, terutama terkait  penyakit  pada  daun  padi.  Studi literatur menjadi landasan untuk merumuskan  konsep  dan  kerangka  kerja penelitian.
Raw Data Pra-Pemrosesan Data Studi Literatur Data Split Klasifikasi Evaluasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
b. Raw Data
Setelah mendapatkan pemahaman dari studi literatur,  penelitian  dilanjutkan  dengan pengumpulan raw data yang mencakup citra daun  padi,  baik  yang  sehat  maupun  yang terinfeksi penyakit. Data mentah ini menjadi dasar utama dalam pembentukan model data mining untuk  prediksi  penyakit  pada  daun padi.
c. Pra-Pemrosesan Data Langkah selanjutnya adalah pra-pemrosesan data, di mana raw data yang telah terkumpul diolah agar sesuai dengan kebutuhan model. Pra-pemrosesan melibatkan langkah- langkah  seperti  normalisasi,  ekstraksi  fitur, dan penyesuaian format data untuk memastikan  kegunaan  optimal  oleh  model data mining.
d. Data Split
Setelah pra-pemrosesan data, dataset dibagi menjadi  dua subset : data training dan data testing . Data  training digunakan  untuk melatih  model,  sementara data  testing digunakan  untuk  menguji  dan  memvalidasi kinerja  model.  Proses  pelatihan  model melibatkan  pengenalan  pola  dari data training , sehingga model dapat mengidentifikasi  ciri-ciri  yang  relevan terkait  penyakit  pada  daun  padi.Setelah melalui  tahap  pelatihan,  model  yang  telah dibentuk digunakan untuk memprediksi data yang  belum  diketahui.  Hasil  prediksi tersebut  kemudian  diuji  kebenarannya dengan menggunakan data testing . Jika hasil prediksi  belum  optimal,  penelitian  ini mencakup proses pengaturan ulang, termasuk  penyesuaian  parameter,  guna meningkatkan kinerja model.
e. Klasifikasi
Menggunakan Model Algoritma Naive Bayes Algoritma Naïve  Bayes adalah  suatu algoritma klasifikasi bayesian yang sederhana,  menggunakan Teorema  Bayes untuk  menghitung  probabilitas  kumpulan kejadian.  Dasarnya  adalah Teorema  Bayes , yang  menjelaskan  cara  probabilitas  suatu peristiwa dievaluasi
berdasarkan
pengetahuan  sebelumnya  tentang  kondisi yang  mungkin  terkait  dengan  peristiwa tersebut.  Metode  ini  umumnya  diterapkan
dalam  klasifikasi  data  dan  menggunakan rumus  persamaan Teorema  Bayes untuk perhitungannya.Di  bawah  ini  merupakan rumus  persamaan  perhitungan Teorema Bayes : 𝑃 ( 𝑌 | 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝑌 ) 𝑥𝑃 ( 𝑌 ) (1) 𝑃 ( 𝑋 )
Keterangan: 𝑃 ( 𝑌 |X)  :  probabilitas  hipotesis  Y, mengingat  X  itu  seperti  kejadian  yang telah terjadi.
𝑃 (X) : probabilitas kejadian X 𝑃 (Y)
: probabilitas kejadian Y
𝑃 (X|Y)  :  probabilitas  hipotesis  X  jika diberi nilai Y tetap.
f. Evaluasi
Langkah  terakhir  dalam  alur  penelitian  ini adalah  evaluasi.  Pengukuran  kinerja  model dilakukan untuk mengevaluasi sejauh mana model  mampu  menghasilkan  prediksi  yang akurat  terkait  penyakit  pada  daun  padi. Keseluruhan,  penelitian  ini  menunjukkan siklus iteratif yang melibatkan studi literatur, pengumpulan raw  data ,  pra-pemrosesan data,  pembagian  data,  pelatihan  model, prediksi,  validasi,  pengukuran  kinerja,  dan pengaturan ulang jika diperlukan.
Tujuannya  adalah  untuk  menghasilkan model  prediksi  yang  optimal  dalam mengklasifikasikan  data  terkait  penyakit pada daun padi.
B. Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data Peneliti  memanfaatkan  sumber  daya  dari Kaggle , berdasarkan dataset "Classification of Rice Diseases Using Leaf Images ," yang terdiri  dari  tiga  kelas  penyakit  pada  daun padi, yaitu blast, blight, dan tungro . Dataset ini  berfungsi  sebagai  sumber  daya  utama dalam  penelitian,  memberikan  informasi terkait  klasifikasi  penyakit  pada  daun  padi melalui citra daun.
C. Analisis Data Dalam upaya mencapai tujuan analisis data pada  penelitian  ini,  peneliti  memilih  untuk menggunakan  pendekatan  analisis  data kualitatif.  Pendekatan  ini  digunakan  ketika angka-angka dan perhitungan menggunakan rumus  memiliki  relevansi  yang  signifikan terhadap penelitian ini. Fokus utama penulis
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
adalah pada analisis kualitatif yang melibatkan  klasifikasi  penyakit  pada  daun padi  melalui  citra  daun.  Untuk  mencapai tujuan  tersebut,  penulis  memilih  metode klasifikasi Naïve Bayes sebagai pendekatan utama. Metode ini dipilih karena kecocokannya dengan karakteristik data dan kemampuannya  dalam  mengklasifikasikan citra  daun  padi  berdasarkan  pola  yang ditemukan pada data pelatihan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset dalam  penelitian  ini  terdiri  dari atribut  yang  mencakup  karakteristik  citra daun  padi,  seperti  Struktur  Daun,  Warna Daun,  Ukuran  Daun, Kepadatan  Daun,  dan Bentuk  Daun.  Total  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  sebanyak  500,  dengan rincian  240  data  yang  bersumber  dari Kaggle.com dan 260 data diperoleh melalui pengambilan langsung di sebuah persawahan  di  Desa  Sendang  Mulia  Sari. Jumlah data pelatihan adalah 400,
sedangkan  jumlah  data  pengujian  adalah 100.  Dari  data  yang  telah  diperoleh  pada tahap  pemrosesan  data,  metode  pemodelan yang digunakan adalah klasifikasi menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Hal ini  berkaitan  dengan  kasus  klasifikasi penyakit  pada  daun  padi,  dengan  tiga  jenis penyakit  utama,  yaitu Blast,  Blight ,  dan Tungro.

## A. Proses Algoritma Flowchart
Gambar 2. Proses Algoritma Flowchart
Berikut  adalah  penjelasan  mengenai  proses algoritma flowchart di atas:
a. Pemuatan Data Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  memuat data yang akan digunakan untuk melatih dan menguji  model Naïve  Bayes .  Data  yang dimuat terdiri dari 500 citra daun padi, yang telah  dikategorikan  menjadi  tiga  kelas penyakit  utama,  yaitu blast,  blight, dan tungro .  Rinciannya  adalah  200  citra  daun padi  terinfeksi blast ,  220  citra  daun  padi terinfeksi blight ,  dan  80  citra  daun  padi terinfeksi tungro .
b. Memisahkan  Data  Pelatihan  dan  Data Pengujian
Data  dipisahkan  menjadi  dua  bagian:  data pelatihan  untuk  melatih  model  dan  data pengujian  untuk  mengevaluasi  kinerja model. Dimana terdapat 400 data digunakan untuk  pelatihan  model (Data  Training), sementara 100 data lainnya digunakan untuk pengujian (Data Testing).
c. Membuat Model Naïve Bayes Pada tahap ini, model Naive Bayes dibangun menggunakan  data  training  yang  telah dibagi
sebelumnya untuk mengklasifikasikan  penyakit  daun  padi  ke dalam  tiga  kategori: blast,  blight, dan tungro.
d. Membuat Prediksi Setelah  proses  pelatihan  model,  langkah berikutnya  adalah  menggunakan  model tersebut untuk melakukan prediksi terhadap data testing.
e. Evaluasi Model Tahap  evaluasi  model  dilakukan  untuk mengukur kinerja model dalam mengklasifikasikan  penyakit  padi  menjadi tiga kategori yang telah ditentukan sebelumnya:  blast,  blight,  dan  tungro.
Beberapa  metrik  evaluasi  umum  yang digunakan mencakup akurasi, presisi, recall dan F1-score.
The model is 76.0% accurate
Precision Recall F1- score Support blast 0.90 0.65 0.75 40 blight 0.92 0.82 0.87 44 tungro 0.44 0.88 0.58 16 Pemuatan Data
Pembagian Data Model Naive Bayes
Prediksi
Evaluasi Model
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
accuracy 0.76 100 macro avg 0.75 0.78 0.73 100 Weighted avg 0.83 0.76 0.78 100
Gambar 3. Hasil Akurasi
Model  Naive  Bayes  yang  diterapkan  untuk mengklasifikasikan  penyakit  pada  tanaman padi  mencapai  akurasi  keseluruhan  sebesar 76.0%.  Angka  ini  menunjukkan  bahwa 76.0%  dari  prediksi  yang  dilakukan  benar untuk semua kategori, termasuk blast, blight, dan  tungro.  Nilai  presisi  mencerminkan kemampuan  model  untuk  mengidentifikasi dengan  benar  setiap  penyakit:  90%  presisi untuk  blast,  92%  untuk  blight,  dan  44% untuk  tungro.  Nilai  recall  mencerminkan efektivitas model dalam menangkap instansi setiap  penyakit  dalam  dataset,  dengan tingkat  recall  masing-masing  adalah  65% untuk  blast,  82%  untuk  blight,  dan  88% untuk tungro. Skor F1, yang seimbang antara presisi  dan  recall,  adalah  75%  untuk  blast, 87%  untuk  blight,  dan  58%  untuk  tungro. Rata-rata  tertimbang  mempertimbangkan ukuran sampel yang berbeda-beda di setiap kategori, menghasilkan rata-rata tertimbang F1-score  sebesar  78.0%.  Metrik-metrik  ini secara bersama-sama memberikan wawasan tentang kinerja model, menyoroti kelebihan dan  area  yang  perlu  diperbaiki  dalam klasifikasi penyakit padi melalui citra daun.
f. Hasil Prediksi Melakukan  prediksi  untuk  satu  contoh gambar  dan  menampilkan  hasil  prediksi beserta  probabilitas  untuk  setiap  kategori penyakit.
1) Blast
Gambar 4.b Probabilitas Blast Output : blast = 100% blight = 0.0% tungro = 0.0%
The predicted image is : blast
Hasil  prediksi  dari  model  klasifikasi menunjukkan  bahwa  citra  yang  diamati memiliki tingkat keyakinan sebesar 100.0% terhadap kategori "blast", sementara kategori  "blight"  dan  "tungro"  memiliki tingkat  keyakinan  masing-masing  sebesar 0.0%. Oleh karena itu, model menyimpulkan bahwa  citra  tersebut  dapat  diklasifikasikan sebagai  citra  yang  terinfeksi  oleh  penyakit "blast".  Tingkat  keyakinan  yang  tinggi  ini menandakan  kepercayaan  model  yang  kuat terhadap prediksinya terkait dengan kategori "blast".
2) Blight
Gambar 5.a Blight
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 5.b Probabilitas Blight Output : blast = 0.0% blight = 100% tungro = 0.0%
The predicted image is : blight
Hasil  prediksi  dari  model  klasifikasi menunjukkan  bahwa  citra  yang  diamati memiliki tingkat keyakinan 100.0% terhadap kategori "blight", sementara kategori "blast" dan "tungro" memiliki tingkat  keyakinan  sebesar  0.0%.  Oleh karena  itu,  model  menyimpulkan  bahwa citra tersebut dapat diklasifikasikan sebagai citra yang terinfeksi oleh penyakit "blight". Tingkat keyakinan yang tinggi ini menandakan  kepercayaan  model  yang  kuat terhadap prediksinya terkait dengan kategori "blight".

## 3) Tungro
Gambar 6.a Tungro
Gambar 6.b Probabilitas Tungro
Output : blast = 0.0% blight = 0.0% tungro = 100%
The predicted image is : tungro
Hasil  prediksi  dari  model  klasifikasi menunjukkan  bahwa  citra  yang  diamati diklasifikasikan  dengan  tingkat  keyakinan tertinggi  (100.0%)  pada  kategori  "tungro". Sementara  itu,  tingkat  keyakinan  untuk kategori  "blast"  dan  "blight"  adalah  0.0%. Oleh  karena  itu,  model  menyimpulkan bahwa  citra  tersebut  dapat  diklasifikasikan sebagai  citra  yang  terinfeksi  oleh  penyakit "tungro". Tingkat keyakinan yang tinggi ini mencerminkan  kepercayaan  yang  kuat  dari model  terhadap  prediksinya  terkait  dengan kategori "tungro".
5. KESIMPULAN
a. Penelitian  ini  berhasil  menghasilkan model  klasifikasi  menggunakan  metode
Naïve  Bayes dengan  akurasi  sebesar 76.0%,  menunjukkan  kemampuan  yang baik dalam memprediksi kategori penyakit  pada  daun  padi  melalui  citra daun. Prediksi tingkat keyakinan 100.0% terhadap  kategori "blight" pada  contoh tertentu juga memberikan bukti kuat akan kehandalan model dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman padi. b. Pengembangan Selanjutnya:
1) Meskipun  model Naïve  Bayes telah memberikan hasil yang positif,
terdapat potensi untuk pengembangan selanjutnya.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2) Peningkatan  akurasi  dapat  dicapai dengan  meningkatkan  jumlah  dan keragaman  dataset,  serta  dengan penyesuaian  parameter  yang  lebih detail.
3) Penggunaan  teknik  augmentasi  data juga dapat dieksplorasi untuk meningkatkan keberagaman dataset.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada semua  pihak  yang  telah  mendukung  dan memberikan kontribusi selama proses penelitian ini, termasuk pada saat pengambilan dan pengumpulan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik,  “Luas  Panen  dan Produksi  Padi  di  Indonesia  2021,”  Badan Pusat Statistik, Jul. 12, 2022. https://www.bps.go.id/publication/2022/07/1 2/c52d5cebe530c363d0ea4198/luas-panen- danproduksi-padi-di-indonesia-2021.html (accessed Oct. 22, 2022).
[2] L.  R.  Stevani,  “Produksi  padi  di  Madiun turun  akibat  serangan  OPT,”  Antarajatim, Aug. 10, 2022.
[3] A. Walascha, A. Febriana, D. Saputri, D. Sri, N. Haryanti, and R. Tsania, “Review Artikel : Inventarisasi Jenis Penyakit yang Menyerang Daun Tanaman Padi ( Oryza sativa L .),” pp. 471–477, 2021.
[4] A.  Jinan,  B.  H.  Hayadi,  and  U.  P.  Utama, “Journal  of  Computer  and  Engineering
Science  Volume  1,  Nomor  2,  April  2022 Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi Mengunakan  Metode  Convolutional  Neural
Network  Melalui  Citra  Daun  (Multilayer Perceptron),”  vol.  1,  no.  April,  pp.  37–44, 2022.
[5] E.  Anggiratih,  S.  Siswanti,  and  S.  K. Octaviani,  “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman Padi  Menggunakan  Model  Deep  Learning Efficientnet B3 Dengan Transfer Learning,” no. 1, pp. 75–83, 2021, doi:
10.30646/sinus.v19i1.526.
[6] L. Hernando and A. Avaldo, “Implementasi Fuzzy  Logic  pada  Alat  Pemisah  Buah Tomat,” J.  Sains  dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  2, pp.
55–61,
2022,
doi:
10.22216/jsi.v8i2.1637.
[7] Y. Zhong and M. Tong, “Rice Leaf Disease Image Classifications Using KNN Based On GLCM Feature Extraction Rice Leaf Disease Image Classifications Using KNN Based On
GLCM  Feature  Extraction,”  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012080.
[8] R.  Kumar,  G.  Baloch,  A.  B.  Buriro,  and  J. Bhatti,  “Fungal  Blast  Disease  Detection  in Rice Seed using Machine Learning,” vol. 12, no.  2,  pp.  248–258,  2021, [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org.
[9] A.  A.  Huda,  B.  Setiaji,  and  F.  R.  Hidayat, “Implementasi  Gray  Level  Co-  Occurrence
Matrix  (  GLCM  )  Untuk,”  vol.  9,  2022, [Online]. Available:
www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudoc ode.
[10] Y.  Amelia,  P.  Eosina,  and  F.  A.  Setiawan, “Perbandingan  Metode  Deep  Learning  Dan Machine Learning Untuk Klasifikasi (Ujicoba  Pada  Data  Penyakit  Kanker
Payudara),” Inova-Tif ,  vol.  1,  no.  2,  p.  109, 2018, doi: 10.32832/inova-tif.v1i2.5449.
[11] A. S. Simbolon, N. I. Pangaribuan, and N. M. Aruan,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  E- Learning Selama Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan  Metode  Support  Vector
Machine Dan Convolutional Neural Network,” Seminastika , vol. 3, no. 1, pp. 16– 25, 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.236.
[12] M.  F.  Naufal,  “Comparative  Analysis  of Image  Classification  Algorithm  for,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 311–318, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[13] H.  Hermanto,  A.  Mustopa,  and  A.  Y. Kuntoro,  “Algoritma  Klasifikasi  Naive Bayes  Dan  Support  Vector  Machine  Dalam Layanan  Komplain  Mahasiswa,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1181.
[14] Lutfi,  M.  (2018).  Klasifikasi  Kualitas  Mutu Jagung dengan Menggunakan Metode
Decision Tree  Pada  Dinas Pertanian Bojonegoro. 8(1), doi:10.35891/agx.v9i1.1360