## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY ) Vol. 4, No. 1, Maret 2024

## Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Mendiagnosis Penyakit Pohon Karet Di PT. Bridgestone Aek Tarum
Efriliya Hafni Yuswinda 1 , Ilka Zufria 2 , Ismail Husein 3 1,2 Ilmu Komputer, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
3 Matematika, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
1 efriliyayus@gmail.com, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id, 3 husein_ismail@uinsu.ac.id
All publications by Journal Of Information Technology is licensed under a Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional . (CC BY 4.0 )
Abstract—  Rubber  plant  disease  attacks  roots,  stems,  tapping areas, and leaves. Factors causing the low rubber plantations are due to limited information and control of rubber tree diseases, so there is a need for a system to improve rubber tree disease control with the help of this system. Currently, without a system, it is only completed by an expert who is considered successful if he is able to make decisions like an expert. Making this system can help an employee  in  diagnosing  diseases  in  rubber  plants.  Making  this system  requires  an  expert  in  his  field  to  obtain  accurate  data regarding information on rubber plant diseases, the data used are 22 symptoms and 7 diseases. In this study the method used is Naive Bayes. The Naive Bayes method works by finding the probability value of the emergence of rubber plant diseases. This application is  developed  based  on  Android  using  the  Java  programming language in the Android Studio application. From this study it was found  that  white  root  fungal  disease  has  7  symptoms  and  the choice  of  confidence  level  in  each  symptom  is  between  0  and  1. Then white root fungal disease has the largest result value, namely 0.0000002911.
Intisari—  Penyakit  tanaman  karet  menyerang  akar,  batang, daerah  sadap,  dan  daun.  Faktor  penyebab  rendahnya perkebunan  karet  adalah  karena  keterbatasan  informasi  dan pengendalian penyakit pohon karet, sehingga perlu adanya suatu sistem  untuk  meningkatkan  pengendalian  penyakit  pohon  karet dengan bantuan sistem ini. Saat ini tanpa adanya sistem hanya di selesaikan oleh seorang pakar yang dianggap berhasil jika mampu mengambil  keputusan  seperti  seorang  pakar.  Pembuatan  sistem ini  dapat  membantu  seorang  pegawai  dalam  mendiagnosa penyakit  pada  tanaman  karet.  Pembuatan  sistem  ini  diperlukan seorang  yang  ahli  dalam  bidangnya  untuk  mendapatkan  data yang  akurat  mengenai  informasi  penyakit  tanaman  karet,  data yang  digunakan  yaitu  22  gejala  dan  7  penyakit.  Pada  penelitian ini  metode  yang  digunakan  adalah  Naive  Bayes.  Metode  Naive Bayes bekerja dengan cara mencari nilai probabilitas munculnya penyakit  tanaman  karet.  Aplikasi  ini  dikembangkan  berbasis Android dengan menggunakan bahasa pemrograman Java pada aplikasi  Android  Studio.  Dari  penelitian  ini  di  dapati  bahwa penyakit  jamur  akar  putih  mempunyai  7  gejala  dan  pilihan tingkat keyakinan dalam setiap gejala antara 0 dan 1. Kemudian penyakit  jamur  akar  putih  mempunyai  hasil  nilai  yang  paling terbesar yaitu 0,0000002911.
Kata Kunci— Penyakit karet, Sistem pakar, Naïve bayes, Aplikasi mobile

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman  karet  memainkan  peran  krusial  dalam  industri, terutama sebagai bahan baku utama untuk ban dan komponen otomotif[1][2].  Sebagai  sumber  utama  lateks  alam,  tanaman karet menjadi satu-satunya tanaman yang dikembangkan secara luas.  Banyak  penduduk  bergantung  pada  produksi  karet  ini, baik dari perkebunan besar milik negara maupun usaha swasta dan individu[3][4].
Namun,  tanaman  karet  rentan  terhadap  serangan  penyakit, seperti  yang  disebabkan  oleh  Rigidoporus  microporus. Serangan  ini  dapat  menyebabkan  kematian  tanaman  dan menurunkan produktivitas kebun secara keseluruhan[5]. Pada tahun 2022, dilakukan penelitian yang membahas Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web oleh Taufik Firdaus dan Fitri  Yanti.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  Sistem  Pakar yang menggunakan metode Naïve Bayes, mampu mengidentifikasi penyakit gigi berdasarkan gejala-gejala yang telah  diinputkan.  Hal  ini  memungkinkan  masyarakat  atau pasien  untuk  meningkatkan  pengetahuan  terkait  definisi penyakit  gigi  serta  solusi  penanganannya  tanpa  harus mengeluarkan biaya[6].
Untuk merancang Sistem Pakar menggunakan Naïve Bayes, dibutuhkan  pengumpulan  data  relevan  dari  pakar  atau  dokter tentang penyakit gigi beserta gejalanya. Setelah model tersebut dibangun, Sistem Pakar dapat dibuat ke dalam sebuah website menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
Dari hasil uji coba yang dilakukan dengan 10 pasien secara acak  menggunakan  Sistem  Pakar  diagnosa  penyakit  gigi berbasis web dan didampingi langsung oleh pakar atau dokter gigi,  ditemukan  bahwa  dari  10  pasien,  8  orang  mendapatkan hasil  yang  sama  dengan  pakar  atau  dokter  gigi.  Keakuratan diagnosa  yang  diperoleh  dari  perbandingan  antara  hasil diagnosa  sistem  dengan  diagnosa  dokter  adalah  dengan persentase nilai 80%, sehingga sistem mendapatkan klasifikasi yang layak untuk digunakan oleh pasien atau masyarakat.
Penelitian  sebelumnya  oleh  Iqbal  Saipul  Maulana  dan  Ina Najiyah  pada  tahun  2022  mengembangkan  Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Pohon  Karet  menggunakan  Metode Dempster  Shafer.  Meskipun  demikian,  terdapat  kebutuhan untuk meningkatkan sistem ini dengan menambah data gejala penyakit  dan  mengimplementasikan  algoritma  yang  lebih canggih, seperti Naive Bayes[7].
Naive Bayes adalah sebuah metode klasifikasi dalam bidang ilmu  data  dan  kecerdasan  buatan  yang  didasarkan  pada Teorema Bayes. Metode ini sangat populer dalam analisis data, terutama dalam klasifikasi dan prediksi, termasuk dalam bidang seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan pola, dan sistem rekomendasi. Probabilitas algoritma Naïve Bayes memprediksi kemungkinan masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu, yang  sering  dikenal  dengan  Teorema  Bayes.  Probabilitas merupakan  interpretasi  kalkulus  yang  mencakup  konsep probabilitas  sebagai  derajat  keyakinan  terhadap  suatu pernyataan tertentu[8].
Di  PT.  Bridgestone  Aek  Tarum,  terdapat  kendala  dalam akses informasi dan penanganan penyakit tanaman karet. Tanpa sistem  yang  memadai,  masalah  ini  hanya  dapat  diselesaikan oleh  ahli  pakar,  yang  sering  kali  sulit  diakses  dan  memakan waktu. Dengan penggunaan teknologi sistem yang lebih maju, diharapkan dapat memberikan solusi yang lebih efisien dengan menggabungkan  pengetahuan  ahli  pakar  untuk  meningkatkan penanganan penyakit pohon karet secara keseluruhan[9].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengimplementasikan metode Naive Bayes dalam diagnosis penyakit pohon karet di PT. Bridgestone Aek Tarum, mengatasi keterbatasan informasi dan  penanganan  penyakit  yang  ada.  Saat  ini,  penyelesaian masalah  tersebut  bergantung  pada  keputusan  pakar,  namun dengan kemajuan teknologi sistem yang diusulkan diharapkan dapat menjadi solusi yang lebih baik.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  akan  mengeksplorasi penerapan metode Naive Bayes untuk diagnosis penyakit pohon karet,  dengan  fokus  pada  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi dalam pengidentifikasian serta pengelolaan penyakit. Solusi ini diharapkan  dapat  memberikan  sistem  yang  lebih  andal  dan mudah diakses, mengurangi ketergantungan pada pengetahuan pakar  tunggal,  dan  meningkatkan  kemampuan  pengelolaan penyakit dalam industri karet.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Dalam  memulai  penelitian  ini,  tahapan  awal  dilakukan dengan  melakukan  eksplorasi  literatur  yang  luas.  Hal  ini dilakukan dengan tujuan untuk mengidentifikasi kajian-kajian sebelumnya  yang  memiliki  relevansi  dengan  topik  penelitian yang  sedang  diselidiki[10].  Perhatian  utama  difokuskan  pada studi-studi terdahulu yang telah dilakukan dalam konteks yang serupa.
Studi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  menunjukkan beberapa  inovasi  yang  signifikan  dalam  bidang  yang  sama. Misalnya,  studi  oleh  Halimah,  Deppi  Linda,  dan  Felisita Klaralia pada tahun 2020 di Puskesmas Hanura menunjukkan bahwa penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi penyakit malaria telah memberikan hasil yang positif. Prediksi penyakit  malaria  melalui  situs  web  telah  memberikan
kemudahan bagi Puskesmas Hanura, sementara penerapan data mining memudahkan pengolahan data pasien[11].
Dalam  studi  yang  dilakukan  oleh  Dwi  Yuli  Rakhmawati, Salmon  Andriano  Dangga,  Nor  Laela,  mereka  menyelidiki penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Cengkeh menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  pada  tanaman  cengkeh  berhasil  diimplementasikan dalam  bentuk  perangkat  lunak,  yang  mampu  melakukan diagnosis penyakit pada tanaman cengkeh. Selain itu, tersedia pula  informasi  berupa  daftar  penyakit  pada  tanaman  cengkeh beserta  gejalanya.  Metode Naïve  Bayes terbukti  efektif digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman cengkeh dengan tingkat akurasi mencapai 93%[12].
Namun, penelitian terbaru ini memperluas cakupan dengan menambah data gejala penyakit tanaman karet, dari 20 gejala dan 5 penyakit pada penelitian sebelumnya menjadi 22 gejala dan 7 penyakit. Penelitian ini juga menggunakan platform yang berbeda,  yaitu  Android  Studio  untuk  pengembangan  aplikasi berbasis Android. Selain itu, database yang digunakan adalah Google Firebase dengan bahasa pemrograman Java. Salah satu inovasi  yang  signifikan  dalam  penelitian  ini  adalah implementasi  algoritma  Naive  Bayes  untuk  membantu  dalam mendiagnosis penyakit pada tanaman karet. Hal ini membawa penelitian  ini  ke  tingkat  yang  lebih  tinggi  dengan memanfaatkan  algoritma  yang  telah  terbukti  efektif  dalam bidang yang serupa.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam  kerangka  penelitian  ini,  metodologi  yang  diadopsi adalah penelitian eksperimental dengan pendekatan kuantitatif. Pendekatan  ini  memungkinkan  pengukuran  yang  lebih  tepat terhadap gejala penyakit dan tingkat keyakinan dalam diagnosa, serta  memperoleh  data  numerik  mengenai  probabilitas munculnya  penyakit[13].  Metode Naive  Bayes dipandang cocok  dalam  situasi  ini  untuk  menganalisis  probabilitas kemunculan penyakit berdasarkan gejala yang diamati. Selain itu,  pengembangan  aplikasi  berbasis  Android  dengan menggunakan  Android  Studio dan bahasa pemrograman Java juga tepat untuk mengimplementasikan sistem yang diusulkan ke dalam bentuk aplikasi yang dapat digunakan secara praktis oleh  pegawai  atau  petani  dalam  mendiagnosa  penyakit  pada tanaman  karet.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  akan memberikan data empiris yang kuat tentang efektivitas sistem dalam  meningkatkan  pengendalian  penyakit  pada  tanaman karet.

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini meliputi:
1. Wawancara
Wawancara adalah proses tanya-jawab yang dilakukan  secara  lisan  dengan  seorang  pakar  di  PT. Bridgestone Aeik Tarum untuk memperoleh data tentang gejala dan jenis-jenis penyakit tanaman karet.
2. Observasi
Observasi  adalah  metode  pengumpulan  data  dengan cara  mengamati  dan  mencatat  secara  sistematis  data penyakit pohon karet yang sedang diteliti.
3. Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  metode  pengumpulan  data dan informasi melalui kegiatan pustaka melalui tugas akhir skripsi, buku, jurnal, penelitian terdahulu, dan sumber lain yang relevan dengan penelitian yang dilakukan.

## B. Analisis
Pada  tahap  analisis  ini,  aktivitas  dilakukan  untuk mengidentifikasi  hasil  dan  spesifikasi  sistem  yang  akan dibangun dengan melakukan perhitungan manual Naive Bayes. Hal dilakukan untuk memahami dengan jelas bagaimana sistem yang  akan  dibangun  sesuai  dengan  batasan  masalah  yang ditetapkan[14].

## C. Perancangan
Pada  tahap  ini,  sistem  direncanakan  dan  strukturnya dikembangkan.  Peneliti  membuat  desain  menggunakan  UML dengan use case diagram.
D. Penerapan
Penerapan  sistem  ini  bertujuan  untuk  mendiagnosis penyakit  pada  tanaman  karet  menggunakan  metode  Naïve Bayes. Dengan adanya diagnosa penyakit pada tanaman karet ini, karyawan PT. Bridgestone akan dengan mudah mengetahui berbagai  macam  penyakit  yang  terjadi  pada  tanaman  karet tersebut
E. Pengujian
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  yang telah  dibuat  dengan  menggunakan  data  yang  sudah  ada, bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  dirancang sesuai dengan tujuan yang diharapkan[14]. Hasil pengujian ini kemudian digunakan sebagai dasar untuk membuat perbaikan yang  diperlukan  guna  mencapai  sistem  yang  diinginkan. Pengujian dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  mengulas  hasil  penelitian  dan  pembuatan aplikasi  serta  pembahasannya.  Penelitian  ini  menjelaskan tentang  aplikasi  yang  dapat  mendiagnosis  penyakit  pada tanaman karet menggunakan metode Naive Bayes . Pembahasan evaluasi  menjelaskan  bagaimana  penelitian  ini  menjawab semua permasalahan dan tujuan dari aplikasi yang dibuat. A. Pengumpulan Data
Adapun  data  atau  kebutuhan  informasi  yang  diperlukan untuk penelitian ini adalah data jenis penyakit dan gejala pada pohon karet. Informasi ini diperoleh melalui hasil wawancara dengan Asisten HPT, yaitu Bapak Suiryono Hadi, SP, sebagai narasumber  dan  pakar  dari  PT.  Bridgestone  Perkebunan  Aek Tarum, yang beralamat di Jalan Gonting Malaha, Kec. Bandar Pulau, Kab. Asahan, Provinsi Sumatera Utara, Indonesia. Pada Tabel  1  dan  Tabel  2  di  bawah  ini  merupakan  data  yang dikumpulkan oleh peneliti.
Tabel 1. Data Jenis Penyakit Pohon Karet Kode Nama Penyakit P1 Jamuir Akar Meirah P2 Jamuir Akar Puitih P3 Batang Jamuir Uipas P4 Kangkeir Beircak P5 Buisuik Pangkal Batang P6 Kangkeir Garis
P7

## Mouildy rot
Tabel 1 di atas merupaka data dari jenis penyakit pohon karet yang  di  inisialisasikan  atau  disertakan  kode  nama  penyakit untuk mempermudah pengolahan data selanjutnya.
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Pohon Karet Kode Nama Gejala G01 Tanaman be i rwarna ku i ning G02 dau i n tanaman gu i gu i r G03 ajar dilipu i ti be i nang jamu i r G04 Tanaman me i mbu i su i k G05 bu i tiran tanah semcam ke i rak G06 u i ju i ng te i pi dau i n te i rlipat dalam G07 u i ju i ng ranting mati G08 be i rbau i bu i su i k G09 ku i lit batang pe i cah dan te i rbu i ka G10 ku i lit pohon pe i cah G11 se i lapu i t tipis be i rwarna pu i tih me i nu i tu i pi alu i r sadap G12 bila dike i rok akan tampak bintik be i rwarna coklat
hitam
G13 be i kas se i rangan akan me i mbe i ntu i k ce i ku i ngan
be i rwarna hitam G14 produ i ksi late i ks me i nu i ru i n G15 late i ks tidak me i ngalir G16 batang te i rjadi pe i mbe i ngkakan atau i tonjolan G17 tanaman mati G18 me i nge i lu i arkan cairan late i ks be i warna coklat ke i hitaman
G19 ku i lit batang be i rwarna coklat ke i me i rahan de i ngan be i rcak me i lu i as dst. G20 tanaman monge i ring G21 ku i lit tanaman mu i dah te i rke i lu i pas
G22 bagian atas pe i rcabangan tampak be i nang be i rwarna pu i tih
Tabel  2  di  atas  merupaka  data  dari  gejala  penyakit  pohon karet  yang  di  inisialisasikan  atau  disertakan  kode  gejala penyakit untuk mempermudah pengolahan data selanjutnya.

## B. Analisis
Pada  tahapan  Analisis  ini  akan  dilakukan  perhitungan manual  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  sehingga melalui  hasilnya  akan  dilakukan  analisis  untuk  perancangan sistem  yang  akan  dibangun  sesuai  dengan  pemanfaaatan  dari pengolahan metode Naïve Bayes.
Pada  pemanfaatan  metode  Naïve  Bayes  dilakukan perancangan  basis  pengetahuan,  aturan  produksi  digunakan sebagai  sarana untuk  menyajikan pengetahuan. Aturan-aturan ini  ditulis  dalam  bentuk  IF  (premis)  THEN  (kesimpulan). Ketika  merancang  basis  pengetahuan  sistem  pakar  ini, seseorang  mulai  dari  gejala  yang  terlihat  dan  menyimpulkan sifat  penyakit  dari  gejala  tersebut[15].  Contoh  pernyataannya adalah: jika (gejala), maka (penyakit). Premis aturan ini dapat memiliki beberapa pernyataan, yaitu bahwa dia memiliki lebih dari  satu  gejala.  Gejala  digabungkan  dengan  operator  logika AND.  Contoh  pernyataannya  sebagai  berikut:  IF  (gejala  1)
AND  (gejala  2)  AND  (gejala  3)  maka  (jenis  penyakit).  Pada fase  ini,  pengetahuan  yang  diperlukan  diberikan  agar  sistem dapat  menarik  kesimpulan  dari  aturan  yang  telah  ditetapkan. Fakta dan aturannya digunakan ditujukan pada table 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Aturan (Rule) NO RULE P1 IF G01 AND G02 AND G03 THEiN P1 P2 IF G04 AND G05 AND G06 THEiN P2 P3 IF G07 AND G08 AND G09 THEiN P3 P4 IF G10 AND G11 AND G12 THEiN P4 P5 IF G13 AND G14 AND G15 THEiN P5 P6 IF G16 AND G17 AND G18 THEiN P6 P7

## IF G19 AND G20 AND G21 THEiN P7
Akuisisi  data  dalam  sistem  pakar  merupakan  proses pengumpulan data yang digunakan dalam identifikasi masalah sebagai perolehan pengetahuan. Data ini mencakup informasi mengenai penyakit dan gejala pada tanaman pohon karet yang telah  dilakukan  mengikuti  aturan  didapati  table  4  Keputusan sebagai berikut.
Tabel 4. Tabel nilai keputusan Sampel Gejala Jenis Penyakit Pohon Karet P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 1. G01 1 0 0 0 0 0 0
2. G02 1 1 0 0 0 0 0 3. G03 1 0 0 0 0 0 0 4. G04 1 1 0 0 0 0 0 5. G05 0 1 0 0 0 0 0 6. G06 0 1 0 0 0 0 0 7. G07 0 1 0 0 0 0 0 8. G08 0 0 1 0 0 1 0 9. G09 0 0 1 0 1 1 0 10. G10 0 0 1 0 0 0 0 11. G11 0 0 0 1 0 0 0 12. G12 0 0 0 1 0 0 0 13. G13 0 0 0 1 0 0 0 14. G14 0 0 0 0 1 0 0 15. G15 0 0 0 0 1 0 0 16. G16 0 0 0 0 1 0 0 17. G17 0 0 0 0 0 1 1 18. G18 0 0 0 0 0 1 0 19. G19 0 0 0 0 0 1 0 20. G20 0 0 0 0 0 0 1 21. G21 0 0 0 0 0 0 1 22. G22 0 0 0 0 0 0 1 Tabel 5. Tabel Sampel Pengujian Nama Penyakit Nilai V Jamu i r Akar Me i rah 0,0000001675 Jamu i r Akar Pu i tih 0,0000002911
Batang Jamu i r U i pas 0,0000002208
Kangke i r Be i rcak 0,0000001675 Bu i su i j Pangkal Batang 0,0000001675 Kangke i r Garis 0,0000002208 Mou i ldy Rot 0,0000001271
Tabel  5  diatas  merupakan  sampel  pengujian  dari  Nama Penyakit  dan  Nilai  V  yang  akan  dilakukan  pengolahan  data selanjutnya.
Tabel 6. Tabel Pengujian Pertanyaan Jawaban Binerisasi G01 Tidak 0 G02 Ya 1 G03 Tidak 0 G04 Tidak 0 G05 Tidak 0 G06 Ya 1 G07 Ya 1 G08 Ya 1 G09 Ya 1 G10 Tidak 0 G11 Ya 1 G12 Tidak 0 G13 Tidak 0 G14 Ya 1 G15 Tidak 0 G16 Tidak 0 G17 Tidak 0 G18 Tidak 0 G19 Tidak 0 G20 Tidak 0 G21 Tidak 0 G22 Tidak 0
Dari table 6 dan 5 di atas digunakan sebagai referensi untuk mengambil  data sampel dalam pengujian perhitungan manual Metode Naive  Bayes .  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  kebenaran  hasil  perhitungan  diagnosis sistem menggunakan Naive Bayes yang dihitung secara manual. Berikut  adalah  contoh  perhitungan  menggunakan  metode Naive Bayes pada gejala tertentu.
Kasus 1: G02: Daun tanaman gugur G06: Ujung rantingnya mati G07: Berbau busuk G08: Kulit batang pecah dan terbuka G09: Kulit pohon pecah diakibatkan gumpalan lateks G11: Bila ditekan akan tampak bintik berwarna coklat hitam G14:  Lateks  tidak  mengalir  dari  sebagian  alur  sadap  bagian yang keiringan berubah warna menjadi coklat karena terbentuk gumpalan.
Langkah-langkah  peirhituingan  deingan  meitodei  naïvei  bayeis seibagai beirikuit
1. Meineintuikan nilai n c uintuik seitiap keilas
Jika  pada  geijala  teirmasuik  pada  class  peinyakit,  maka  nc beirnilai 1, jika tidak maka beirnilai 0.
Penyakit 1 Jamur Akar Merah Nilai geijala tiap class (n) = 1 Nilai geijala dibagi banyak keilas peinyakit (p) =1/7=0,14285 Total geijala (m) =22 G02=1  G05=0  G07=0  G08=0 G09=0 G11=0 G14=0 Penyakit 2 Jamur Akar Putih Nilai geijala tiap class (n) = 1
Nilai geijala dibagi banyak keilas peinyakit (p) =1/7=0,14285 Total geijala (m) =22 G02= 1 G05=1  G07=1  G08=1 G09=0 G11=0 G14=0 Penyakit 3 Batang Jamur Upas Nilai geijala tiap class (n) = 1 Nilai geijala dibagi banyak keilas peinyakit (p) =1/7=0,14285 Total geijala (m) =22 G02=0  G05=0  G07=0 G08=1 G09=1 G11= G14=0

## Penyakit 4 Kangker Bercak
Nilai geijala tiap class (n) = 1 Nilai geijala dibagi banyak keilas peinyakit (p) =1/7=0,14285 Total geijala (m) =22 G02=0  G05=0 G07=0  G08=0 G09=0 G11=1 G14=0 Penyakit 5 Busuk Pangkal Batang Nilai geijala tiap class (n) = 1 Nilai geijala dibagi banyak keilas peinyakit (p) =1/7=0,14285 Total geijala (m) =22 G02=0  G05=0 G07=0  G08=0 G09=0 G11=0 G14=1 Penyakit 6 Kangker Garis Nilai geijala tiap class (n) = 1 Nilai geijala dibagi banyak keilas peinyakit (p) =1/7=0,14285 Total geijala (m) =22 G02=0  G05=0  G07=1 G08=1 G09=0 G11=0 G14=0 Penyakit 7 Mouldy Rot Nilai geijala tiap class (n) = 1 Nilai geijala dibagi banyak keilas peinyakit (p) =1/7=0,14285 Total geijala (m) =22 G02= 0 G05=0 G07=0  G08=0 G09=0 G11=0 G14=0
2. Meinghituing nilai P(a i |vj) dan meinghituing nilai P(v j ) Tahap  keiduia  yang  dilakuikan  yaitui  meinghituing  nilai probabilitas uintuik masing-masing peinyakit beirdasarkan geijala. Penyakit 1 Jamur Akar Merah
P(2|JAM)= 1+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,180124 P(6|JAM)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(7|JAM)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(8|JAM)= 0+22𝑥 0,14285
1+22 = 0,136646
P(9|JAM)= 0+22𝑥 0,14285
1+22 = 0,136646 P(11|JAM)= 0+22𝑥  0,14285 1+22 = 0,136646 P(14|JAM)= 0+22𝑥 0,14285 1+22
= 0,136646

## Penyakit 2 Jamur Akar Putih
P(2|JAP)= 1+22𝑥  0,14285 1+22 = 0,180124
P(6|JAP)= 1+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,180124
P(7|JAP)= 1+22𝑥 0,14285
1+22 = 0,180124 P(8|JAP)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646
P(9|JAP)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646
P(11|JAP)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646
P(14|JAP)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 Penyakit 3 Batang Jamur Upas P(2|BPUi)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(6|BPUi)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(7|BPUi)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(8|BPUi)= 1+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,180124 P(9|BPUi)= 1+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,180124 P(11|BPUi)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(14|BPUi)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 Penyakit 4 Kangker Bercak
P(2|KB)= 0+22𝑥  0,14285 1+22 = 0,136646 P(6|KB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(7|KB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(8|KB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(9|KB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(11|KB)= 1+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,180124 P(14|KB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 Penyakit 5 Busuk Pangkal Batang P(2|BPB)= 0+22𝑥  0,14285 1+22 = 0,136646 P(6|BPB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(7|BPB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(8|BPB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(9|BPB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(11|BPB)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(14|BPB)= 1+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,180124 Penyakit 6 Kangker Garis
P(2|KG)= 0+22𝑥  0,14285 1+22 = 0,136646 P(6|KG)= 0+22𝑥 0,14285
1+22 = 0,136646 P(7|KG)= 1+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,180124 P(8|KG)= 1+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,180124
P(9|KG)= 0+22𝑥 0,14285
1+22 = 0,136646
P(11|KG)= 0+22𝑥 0,14285
1+22 = 0,136646 P(14|KG)= 0+22𝑥 0,14285
1+22 = 0,136646

## Penyakit 7 Mouldy Rot
P(2|MR)= 0+22𝑥  0,14285 1+22 = 0,136646 P(6|MR)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(7|MR)= 0+22𝑥 0,14285
1+22 = 0,136646 P(8|MR)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646
P(9|MR)= 0+22𝑥 0,14285
1+22 = 0,136646 P(11|MR)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646 P(14|MT)= 0+22𝑥 0,14285 1+22 = 0,136646
3. Meinghituing P(a i |vj) x P(v j ) pada tiap v Tahap  keitiga  adalah  peirkalian  nilai  probabilitas  seitiap peinyakit deingan masing-masing geijala.
Penyakit 1 Jamur Akar Merah =P(JAM)x[P(2|JAM)xP(6|JAM)xP(7|JAM)xP(8|JAM)xP(9|JA M)x P(11|JAM)x P(14|JAM)] = 0,142857 x 0,180124 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 = 0.0000001675 Penyakit 2 Jamur Akar Putih =P(JAP)x[P(2|JAP)xP(6|JAP)x P(7|JAP)xP(8|JAP)xP(9|JAP)x P(11|JAP)]x P(14|JAP)] = 0,142857 x  0,180124 x  0,180124 x  0,180124 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 = 0.0000002911 Penyakit 3 Batang Jamur Upas =  P(BJUi)x[P(2|BJUi)xP(6|  BJUi)x  P(7|  BJUi)xP(8|  BJUi)xP(9| BJUi)x P(11| BJUi)]x P(14| BJUi)] =0,142857 x x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,180124 x 0,180124  0,136646 x 0,136646 = 0.0000002208 Penyakit 4 Kangker Bercak = P(KB)x[P(2|KB)xP(6| KB)x P(7|KB)xP(8|KB)xP(9|KB)x P(11|KB)]x P(14|KB)] =  0,142857x  0,136646  x  0,136646  x  0,136646  x  0,136646  x 0,136646  0,180124 x 0,136646 = 0.0000001675 Penyakit 5 Busuk Pangkal Batang =  P(BPB)x[P(2|BPB)xP(6|  BPB)x  P(7|  BPB)xP(8|  BPB)xP(9| BPB)xP(11| BPB)]x P(14| BPB)] = 0,142857x x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,180124 = 0.0000001675 Penyakit 6 Kangker Garis = P(KG)x[P(2|KG)xP(6| KG)x P(7| KG)xP(8| KG)xP(9| KG)x P(11| KG)]x P(14| KG)] =  0,142857x  0,136646  x  0,136646  x  0,180124  x  0,180124  x 0,136646 x 0,136646  x 0,136646
= 0.0000002208 Penyakit 7 Mouldy Rot =P(MR)x[P(2|MR)xP(6| MR)x P(7| MR)xP(8|MR)xP(9|MR)x P(11|MR)]x P(14|MR)] = 0,142857 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 x 0,136646 = 0.0000001271
Nilai  teirbeisarnya  adalah  0,0000002911,  maka  dapat disimpuilkan bahwa pohon kareit teirkeina peinyakit Jamuir Akar Puitih.

## C. Perancangan
Sebelum  diimplementasikan  ke  dalam  suatu  program aplikasi,  sistem  diagnosis  penyakit  pada  pohon  karet  harus dirancang agar dapat berfungsi dengan baik sesuai standar yang ditetapkan.  Proses  perancangan  sistem  ini  melibatkan penggunaan UML dalam bentuk diagram Use Case , yang dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Use case diagram
Melalui gambar 1 di atas yakni use case diagram yang digunakan  untuk  menggambarkan  pengguna  aplikasi  yang dirancang  dari  perspektif  pengguna  terhadap  aplikasi.  Pada sistem  ini,  pengguna  aplikasi  terdiri  dari  dua  jenis  pengguna, yaitu pengguna (admin) dan pengguna (petani).

## D. Penerapan Sistem
Desain atau rancangan antarmuka akan diimplementasikan dalam  aplikasi  yang  berjalan  pada  platform  Android. Implementasi  metode  dalam  melakukan  identifikasi  penyakit tanaman karet akan dijelaskan sebagai berikut.
1. Tampilan Pelatihan
Gambar 2. Tampilan Halaman Pelatihan
Pada Gambar 2 di atas, di bagian kiri terdapat dua tombol ListView  yang  menampilkan  informasi  untuk  menambahkan penyakit dan gejala yang telah dimasukkan ke dalam basis data. Selanjutnya, di bagian kanan terdapat tampilan tabel keputusan, yang  merupakan  sumber  klasifikasi  berdasarkan  analisis  dari pakar.

## 2. Tampilan Pengujian

## Gambar 3. Tampilan Pengujian
Gambar  3  menampilkan  antarmuka  hasil  dari  proses pengujian,  di  mana  tersedia  sejumlah  tombol  yang  dapat digunakan pengguna untuk memulai tahap identifikasi penyakit tanaman karet berdasarkan metode Naive Bayes . Saat pengguna memilih tombol "Mulai Identifikasi", sistem akan menampilkan tata letak pop-up dengan serangkaian pertanyaan yang  disusun  berdasarkan  data  gejala  yang  telah  dimasukkan sebelumnya.  Hasil  identifikasinya  adalah  jamur  akar  putih dengan nilai v = 0,0000002911. Nilai Bayes tersebut diperoleh melalui  perhitungan  metode  Bayes  berdasarkan  data  yang terkumpul  pada  proses  pelatihan  dan  jawaban  pada  proses
pengujian.  Sistem  juga  memberikan  solusi  singkat  untuk penanganan awal dari penyakit yang teridentifikasi.

## 3. Tampilan Riwayat

## Gambar 4. Tampilan Riwayat
Dari  gambar  4,  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  beberapa informasi riwayat pengguna yang telah melakukan identifikasi penyakit  tanaman  karet.  Pada  tampilan  ini,  terdapat  beberapa informasi  yang  ditampilkan,  seperti  nama  pengguna,  hasil identifikasi,  tanggal  identifikasi,  dan  nilai Naive  Bayes yang diperoleh.

## 4. Tampilan Edukasi

## Gambar 5. Tampilan Edukasi
Pada  Gambar  5,  terdapat  informasi  edukasi  terkait pembudidayaan  tanaman  karet  yang  dapat  menambah informasi  bagi  petani  dalam  memperbaiki  budidaya  tanaman karet yang baik.

## E. Pengujian
Pada  pengujian  penelitian  ini,  digunakan  uji  black  box testing yang bertujuan untuk mengamati keluaran dari berbagai masukan ke dalam sistem[16]. Jika keluaran sistem telah sesuai dengan  desain  untuk  berbagai  variasi  data,  maka  sistem
dianggap  baik.  Hasil  uji  black  box  aplikasi  deteksi  penyakit tanaman karet dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Blackbox Menu/Fitur Test Case Respon Sistem Kondisi Login Uiseirnamei & password beinar Beirhasil login Valid Register Meineikan buitton reigisteir Meinampilkan halaman reigisteir Valid Pengujian Meimuilai Peinguijian Meinampilkan halaman geijala dan hasil ideintifikasi Valid Pelatihan Meimuilai Peilatihan Meinampilkan halaman uintuik meinambahkan data geijala dan data geijala beiseirta nilai probabilitas seitiap data geijala. Valid Riwayat Meineikan buitton Riwayat Meinampilkan halaman dan meinguinduih data riwayat ideintifikasi Valid Edukasi Meineikan buitton eiduikasi Meinampilkan halaman Eiduikasi Valid
Berdasarkan  hasil  pengujian  blackbox  dapat  dilihat  dari table 7  yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa sistem ini  berhasil  memenuhi  beberapa  kriteria  penting.  Pertama, sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  yang diharapkan. Kedua, sistem mampu berfungsi dengan baik dan menghasilkan  output  berupa  nilai  bayes  dan  hasil  deteksi berdasarkan  jenis-jenis  penyakit  pada  tanaman  karet  yang ditujuhkan.  Ketiga,  sistem  yang  dibangun  sesuai  dengan rancangan yang telah disusun, serta mampu melakukan empat perintah utama pada query yaitu CRUD ( create, read, update, delete) dan berinteraksi dengan pangkalan data berbasis cloud ( Google Firebase ). Keempat, aplikasi yang dibangun berhasil dibuild  dan  berjalan  pada  platform  Android  dengan  minimal versi  Android  9  (kode  nama:  Pie).  Terakhir,  aplikasi  yang dibangun mampu diakses oleh beberapa user secara bersamaan, meningkatkan kemudahan akses dan penggunaan.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Naïve  Bayes efektif  dalam  mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman  karet, dengan menggunakan total 22 data gejala dan 7 jenis penyakit. melalui penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi diagnosis penyakit  tanaman  karet  berbasis  mobile  Android  yang  dapat diakses  melalui  smartphone  Android  berhasil  mengatasi keterbatasan  informasi  dan  penanganan  penyakit  yang  ada. Dengan  adanya  aplikasi  ini,  karyawan  di  PT.  Bridgestone Perkebunan  Aek  Tarum  tidak  perlu  langsung  berkonsultasi dengan  seorang  pakar  untuk  mendapatkan  informasi  tentang gejala-gejala  penyakit  pada  tanaman  karet  serta  dapat
meningkatkan  kemampuan  pengelolaan  penyakit  dalam industri  karet.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan kontribusi  signifikan  dalam  meningkatkan  produksi  dan kesejahteraan petani karet serta industri secara keseluruhan.
Saran  untuk  pengembangan  aplikasi  pada  penelitian  ini adalah  sebagai  berikut:  Rancangan  aplikasi  ini  diolah  hanya dengan menggunakan satu metode, yaitu Naïve Bayes. Untuk penelitian  selanjutnya,  diharapkan  untuk  mengeksplorasi penggunaan metode lain guna meningkatkan keefektifan sistem. Selain itu, dalam pengembangan selanjutnya, disarankan untuk memperbaiki antarmuka aplikasi agar lebih menarik dan mudah dipahami  oleh  pengguna,  serta  memperluas  basis  data  untuk meningkatkan  akurasi.  Terakhir,  pada  penelitian  berikutnya, direkomendasikan untuk mengembangkan aplikasi menggunakan  bahasa  pemrograman  lain  guna  memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang efisiensi algoritma, tingkat kesalahan,  pengelolaan  memori,  dan  kecepatan  eksekusi algoritma.

## R EFERENSI
[1] L. S. Ningsih, S. P. Sitorus, and R. Pane, “Penerapan Metode Hybrid Case  Based  dalam  Diagnosis  Penyakit  pada  Tanaman  Karet,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 3, pp. 1362–1370, 2023,
doi: 10.30865/mib.v7i3.6551. [2] Ahyauddin, “ANALISIS FINANSIAL TERHADAP
PRODUKTIVITAS  GETAH DAN POTENSI  KAYU  TANAMAN KARET  DARI  KLON  GT  1  DAN  SEEDLING  DI  KABUPATEN
SAROLANGUN,” J. Cahaya Mandalika , vol. 4, no. 2, pp. 600–613,
2023.
[3] Sumarno, “Optimization Level Transmitter Storage Tank To Increase Latex Product Storage Performance At Dow Chemical Indonesia,” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, no. 5, pp. 4553–4568, 2022.
[4] N. Halimah, D. Rejeki, D. P. Arisandi, and N. Maharani, “Strategi Optimasi  Produksi  Getah  Karet  Perumda  Perkebunan  Kahyangan Jember,” J. Teknol. Pangan dan Ilmu Pertan. , vol. 2, no. 1, pp. 17– 29, 2024.
[5] E. Efriani, “Eksplorasi Cendawan Dark Septate Endopyte (DSE) Dari Akar  Hevea  brasiliensis  Untuk  Pengendali  Jamur  Akar  Putih (Rigidoporus  microporus)  Secara  In  Vitro,” J.  Ilm.  Mhs.  Pertan.
[JIMTANI] , vol. 3, no. 6, pp. 653–663, 2023.
[6] T.  Firdaus  and  F.  Yanti,  “IMPLEMENTASI  METODE  NAÏVE BAYES  PADA  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT GIGI BERBASIS WEB,” Din. Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 87–98, 2022.
[7] I.  S.  Maulana  and  I.  Najiyah,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Pohon  Karet  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” E- PROSIDING Sist. INFORMAS , vol. 3, no. 2, pp. 226–232, 2022.
[8] A.  Wibisono,  “FILTERING  SPAM  EMAIL  MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” Teknologipintar.org , vol. 3, no. 4, pp. 1–22, 2023.
[9] M.  B,  E.  Junirianto,  Suswanto,  and  A.  Nurhuda,  “Diagnosis  Dan Penanganan  Penyakit  Tanaman  Karet  Pada  Sistem  Pakar  Berbasis Penalaran Menggunakan Metode Teorema Bayes,” JURTI , vol. 6, no. 1, pp. 73–81, 2022.
[10] M.  Z.  Batubara  and  M.  I.  P.  Nasution,  “Sistem  Informasi  Online Pengelolaan  Dana  Sosial  Pada  Rumah  Yatim  Sumatera  Utara,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 3, pp. 164–171, 2023.
[11] Halimah,  D.  Linda,  and  F.  Klaralia,  “Penerapan  Algoritma  Naïve Bayes  untuk  Memprediksi  Penyakit  Malaria  pada  Puskesmas Hanura,” J. Tek. , vol. 14, no. 1, pp. 57–63, 2020.
[12] D. Y. Rakhmawati, S. A. Dangga, and N. Laela, “PEMANFAATAN KOTORAN SAPI MENJADI PUPUK ORGANIK,” J. Abdikarya  J. Karya Pengabdi. Dosen dan Mhs. , vol. 3, no. 1, pp. 62–67, 2019.
[13] Yuliana,  Paradise,  and  Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Ispa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Web,” CSRID J. , vol. 10, no. 3, pp. 127–138, 2018.
[14] Syahranitazli and Samsudin, “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
PERSEBARAN PONDOK PESANTREN KABUPATEN
LANGKAT  DAN  BINJAI  MENGGUNAKAN  LEAFLET,” J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 2621–1467, 2023.
[15] G. A. D. Sugiharni and D. G. H. Divayana, “Pemanfaatan Metode Forward Chaining Dalam Pengembangan Sistem Pakar Pendiagnosa Kerusakan Televisi Berwarna,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 20–29, 2017.
[16] M. D. A. Syahputra, H. Santoso, and F. H. Sibrani, “Implementasi
Sistem  Pengelolaan  Persediaan  dengan  Algoritma  FIFO  Pada Gudang Sparepart Sepeda Motor,” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Bisnis , vol. 6, no. 1, pp. 168–176, 2024.