p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Implementasi Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor dalam Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman Anggrek Bulan Berbasis Android
Aryo Dwi Gustanto a1 , Tedy Rismawan a2 , Syamsul Bahri a3 a Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 aryodwig@gmail.com 2 tedyrismawan@siskom.untan.ac.id 3 syamsul.bahri@siskom.untan.ac.id

## Abstrak
Anggrek bulan merupakan salah satu spesies dari genus  Phalaenopsis yang dianggap cukup penting karena perannya sebagai induk dapat menghasilkan berbagai keturunan atau hibrida. Anggrek bulan memiliki tingkat kerentanan  yang lebih tinggi terhadap  hama dan penyakit jika  dibandingkan  dengan jenis anggrek lainnya. Permasalahan yang sering terjadi pada petani, pembudidaya, maupun masyarakat ialah terdapat kesulitan dalam membedakan jenis penyakit dan hama tanaman anggrek bulan serta penanganannya. Hal ini terjadi dikarenakan pengetahuan yang masih sangat sedikit terkait penyakit dan hama tanaman pada anggrek bulan. Maka, untuk mendiagnosis jenis hama atau penyakit yang menyerang, dibangun sebuah aplikasi dengan pendekatan sistem pakar menggunakan metode Naive Bayes dan Certainty Factor. Sistem yang dibangun berbasis android agar dapat diakses dengan lebih mudah dan cepat. Diagnosis ditentukan berdasarkan masukan berupa gejala yang timbul secara fisik pada tanaman anggrek bulan. Proses perhitungan metode Naive Bayes akan menghasilkan jenis hama atau penyakit, deskripsi, dan solusi penanganannya. Jenis hama atau penyakit yang telah berhasil diperoleh, selanjutnya akan dicari nilai keyakinan atau persentasenya menggunakan metode Certainty Factor. Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap 33 data uji, sistem yang telah dibangun memiliki akurasi sebesar 84,84%. Selain itu dilakukan juga pengukuran hasil pengujian menggunakan confusion matrix dimana diperoleh nilai precision 84,85% dan recall 87,88%.
Kata kunci: Android, Anggrek Bulan, Certainty Factor, Naive Bayes.

## Implementation of Naïve Bayes and Certainty Factor Methods for an Android-Based Diagnosis of Pests and Diseases of the Moon Orchid Plants

## Abstract
The moon orchid is one of the species of the Phalaenopsis genus which is considered quite important because of its role as a parent that can produce various offspring or hybrids. The moon orchid compared to other types of orchids has a higher level of pest and disease vulnerability, which is very influential on plant growth. The problem that often occurs to farmers, cultivators, and the community is that they have not been able to distinguish between types of diseases and pests of moon orchids and its treatment. This is due to a lack of knowledge about diseases and pests of the moon orchid plant itself. Therefore, to diagnose the type of pest or disease that attacks, in this study, an expert system application was built using the Naive Bayes method and Android-based Certainty Factor. Diagnosis is determined based on input in the form of symptoms that arise physically on the moon orchid plant. The results of the Naive Bayes method’s calculation will attain the results of the types of pests or diseases, descriptions, and solutions for its treatment. The type of pest or disease that has been successfully diagnosed, will then calculate the confidence value or percentage using the Certainty Factor method. Based on tests conducted with 33 test data, the expert system has an accuracy rate of 84,84%.  In addition, the test results were also measured using a confusion matrix and obtained precision value of 84,85% and recall value of 87,88%.
Keywords: Android, Moon Orchid , Certainty Factor, Naive Bayes.

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman anggrek adalah salah satu tanaman hortikultura yang memiliki nilai estetika dan ekonomi yang sangat tinggi. Keanekaragaman, keindahan bunga, bentuk tanaman serta kelangkaannya menjadikan tanaman ini bernilai jual tinggi. Oleh sebab itu berpotensi untuk dikembangkan dalam usaha agrobisnis baik sebagai tanaman hias, bunga potong, dekorasi rumah, dan untuk berbagai macam upacara keagamaan.
Provinsi Kalimantan Barat masuk urutan ke 2 yang memiliki potensi Anggrek yang besar di bawah Papua. Berdasarkan data Direktorat Jendral Hortikultura pada tahun 2018 tidak kurang dari 160 ribu batang dan 2019 (per Agustus) tidak kurang dari 70 ribu batang Surat Izin Pengeluaran (SIP) benih anggrek telah  diterbitkan oleh Direktorat Jendral Hortikulutra untuk beberapa negara tujuan ekspor, antara lain, Jepang, Tiongkok, Taiwan, dan Thailand [1]. Perkembangan produksi tanaman florikultura (tanaman hias) tahun 2015-2017 di Kalimantan Barat menunjukkan penurunan produksi. Sumbangan terbesar dari florikultura berasal dari tanaman anggrek dan  salah satunya anggrek bulan. Pengembangan dan produksi tanaman hias sangat tergantung dengan cara merawat dari hama dan penyakit [2].
Anggrek bulan dibanding dengan jenis anggrek lainnya memilik tingkat kerentanan terserang hama dan penyakit yang lebih tinggi. Permasalahan yang sering terjadi seputar hama dan penyakit tanaman anggrek bulan adalah belum bisa membedakan antara hama dan penyakit. Hal ini disebabkan karena kurangnya pengetahuan tentang hama dan penyakit tanaman anggrek bulan itu sendiri. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem dalam bidang pertanian yang dapat membantu untuk diagnosis dini hama dan penyakit tanaman anggrek bulan yang terserang.
Perkembangan teknologi yang sudah maju memberikan kemudahan dengan adanya sebuah aplikasi sistem pakar dalam diagnosis hama dan penyakit. Aplikasi sistem pakar dalam diagnosis hama dan penyakit membutuhkan metode untuk menentukan hasil diagnosis berdasarkan bentuk penalaran yang menggunkan konsep aturan-aturan. Terdapat beberapa algoritma pada sistem pakar yang biasa digunakan untuk mendeteksi atau diagnosis penyakit seperti Naïve Bayes,  Certainty Factor, dan Dempsther Shafer . Penelitian  yang mencoba untuk mendeteksi hama dan penyakit anggrek telah dilakukan sebelumnya, dimana pada penelitian tersebut hama dan penyakit tanaman Anggrek Dendrobium dideteksi dengan Algoritma Similaritas Probabilistic Symmetric [3]. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem dapat membantu masyarakat awam dalam  mendeteksi  hama dan penyakit tanaman anggrek dendrobium dengan  menganalisa berdasarkan gejala dari serangan hama dan penyakit yang dimasukkan oleh pengguna.
Penelitian  sistem pakar dengan Certainty Factor juga pernah  digunakan pada penelitian “ Perancangan Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Dan Hama Tanaman Anggrek Dengan Metode Certainty Factor ” [4]. Hasil penelitian ini menunjukkan kesesuaian antara hasil identifikasi sistem
pakar dengan basis pengetahuan seorang pakar dengan tingkat akurasi sesbesar 80%. Pada penelitian lainnya pernah dilakukan penerapan metode Naïve Bayes untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman cengkeh di Kecamatan Wonosalam, Jombang. [5]. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes mempermudah mendeteksi penyakit yang menyerang cengkeh berdasarkan gejala-gejala yang timbul.
Metode sistem pakar menggunakan kombinasi dua metode Naïve Bayes dan Certainty Factor pernah dilakukan  untuk mendiagnosis penyakit hati  [6]. Hasil penelitian ini menunjukkan metode Naïve Bayes dan Certainty Factor dapat digunakan untuk diagnosis penyakit hati dengan tingkat akurasi sebesar 88%. Penelitian lainnya mencoba menerapkan Naïve Bayes dan Certainty Factor untuk mendiagnosis hama dan penyakit pada tanaman sedap malam [7]. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunakan metode Naïve Bayes-Certainty Factor memiliki ketepatan hasil diagnosis yang baik dan akurat dengan tingkat keakuratan sebesar 86,67%.
Penelitian ini akan mengimplemetasikan metode Naïve Bayes dan Certainty Factor untuk mendiagnosis hama dan penyakit tanaman anggrek bulan berbasis android . Naïve Bayes akan digunakan untuk melakukan klasifikasi dengan menghitung nilai prior, likelihood dan posterior dari setiap gejala hama dan penyakit yang dimasukkan oleh pengguna. Sedangkan Certainty Factor digunakan untuk menghitung nilai keyakinan dari hasil klasifikasi Naïve Bayes . Sistem ini diharapkan dapat membantu petani, pembudidaya, dan masyarakat dalam diagnosis hama dan penyakit serta solusi penanganannya.

## II. M ETODOLOGI
Metodologi  penelitian  merupakan pedoman yang mempresentasikan langkah demi  langkah  dalam melaksanakan penelitian. Diagram alir penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Studi Literatur
Pada tahapan studi literatur dilakukan proses penelusuran terhadap sumber-sumber  yang berkaitan dengan penelitian  yang akan dilakukan. Proses yang dilakukan adalah dengan menggali bahan-bahan referensi dan  teori-teori penunjang yang berkaitan metode Naive Bayes dan Certainty Factor , sistem pakar, tentang tanaman anggrek bulan serta penggunaan aplikasi berbasis android yang dapat digunakan untuk mendukung penyelesaian penelitian.

## B. Metode Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan observasi dan wawancara untuk mendapatkan informasi dalam melakukan penelitian. Observasi merupakan proses pengamatan secara langsung di lapangan terhadap objek yang akan diteliti. Sedangkan wawancara dilakukan dengan pihak terkait dalam hal ini pakar, guna memperoleh data yang tepat sehingga perancangan sistem sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai.  Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan wawancara  langsung kepada Bapak Suluh Fatika H, SP. MP  dan Bapak Ulung Sunandar  yang merupakan penanggung jawab proses pembibitan dan pengembangan anggrek di UPT.  Agribisnis Pemerintah Kota Pontianak dan observasi juga dilakukan di lokasi yang sama.

## C. Analisis Kebutuhan
Tahapan selanjutnya dalam penelitian ini adalah melakukan analisis sistem. Analisis kebutuhan merupakan proses yang dilakukan sebelum melakukan proses perancangan terhadap sistem yang akan diterapkan. Analisa kebutuhan sistem pada penelitian ini meliputi analisa kebutuhan perangkat keras ( hardware ) utama maupun penunjang dan analisa kebutuhan perangkat lunak ( software ).

## D. Perancangan Sistem
Perancangan sistem sangat diperlukan agar proses membangun aplikasi dapat dilakukan dengan lebih sistematis dan terarah.  Terdapat 3 rancangan yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu data  flow  diagram (DFD), entity relationship diagram (ERD), dan perancagan antarmuka ( interface ).

## E. Implementasi Sistem
Implementasi Sistem merupakan  tahap menerapkan setiap rancangan yang telah dilakukan sebelumnya. Proses implementasi dimulai dari pembuatan antarmuka pengguna, basis data, hingga implementasi metode kedalam aplikasi.

## F. Pengujian Sistem
Tahap ini dilakukan untuk mengukur sistem yang telah dibuat.  Pada penelitian ini digunakan  2  jenis  pengujian akurasi diagnosis, dan pengukuran hasil uji dengan confusion matrix . Akurasi diagnosis adalah pengujian yang akan membandingkan hasil dari aplikasi sistem pakar dengan  data diagnosis pakar. Sedangkan pengujian confusion matrix untuk memperoleh nilai recall dan nilai precision dari sistem yang telah diuji.

## G. Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan sistem yang bertujuan untuk meniru kemampuan yang dimiliki seorang oleh seorang pakar, khususnya dalam mengambil keputusan. Cara kerja sistem pakar adalah dengan memanfaatkan secara maksimal pengetahuan khusus yang dimiliki oleh pakar [8].
Sistem pakar bekerja dengan mengkombinasikan dua hal yaitu basis pengetahuan ( knowledge base ) dan sistem inferensi ( inference system ), dimana basis pengetahuan merupakan tempat menyimpan pengetahuan seorang atau beberapa pakar bidang tertentu dalam memecahkan permasalahan. Sedangkan sistem inferensi merupakan sistem yang digunakan untuk menarik kesimpulan atau melakukan penalaran. Penggabungan dari basis pengetahuan dan sistem inferensi kemudian akan disimpan pada computer untuk digunakan dalam proses pengambilan keputusan suatu permasalahan [9].
Sistem pakar tidak lepas dari elemen manusia yang terkait di dalamnya. Personil yang terkait dengan sistem pakar ada 4, yaitu [8]:
1. Pakar (expert)
2. Pembangun pengetahuan ( knowledge engineer )
3. Pembangun sistem ( system engineer)
4. Pemakai ( user ) Paling tidak terdapat dua komponen orang atau lebih yang berpartisipasi dalam pembangunan dan pengguna sistem pakar, yakni sedikitnya seorang pembangun pengetahuan dan seorang pakar.

## H. Naïve Bayes
Teorema Bayes  merupakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Reverend Thomas Bayes (1701-1761) yaitu dengan memprediksi masa depan berdasarkan data dari masa lalu. Penggunaan teorema bayes dalam klasifikasi memiliki masalah dalam jumlah data latih yang harus dipenuhi yaitu sebanyak 2 n dengan n adalah jumlah atribut  yang memiliki jenis Boolean. Kaidah ini harus dipenuhi untuk mencapai minimum missing value [10]. Maka  ditawarkan sebuah metode yaitu Naïve Bayes Classifier atribut bersifat bebas atau independen. Asumsinya adalah bahwa ada atau tidaknya suatu fitur pada suatu kelas tidak berhubungan dengan ada atau tidaknya fitur yang lain di kelas yang sama atau yang disebut juga dengan class conditional independence . Persamaan bayes dapat disederhanakan sebagai berikut:
P(B|A) = 𝑃𝑃� 𝐴𝐴 � 𝐵𝐵 � . 𝑃𝑃 ( 𝐵𝐵 ) 𝑃𝑃 ( 𝐴𝐴 ) (1)
Atau dapat ditulis dengan:
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑥𝑥 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑙𝑙𝑜𝑜𝑝𝑝 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑜𝑜𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑙𝑙𝑒𝑒𝑙𝑙𝑜𝑜𝑙𝑙𝑒𝑒𝑒𝑒𝑙𝑙 (2) Keterangan: P(B|A)  :Probabilitas posterior bersyarat terjadinya suatu kejadian B jika terjadi kejadian A
P(A|B)  :Probabilitas karakteristik sampel kejadian A pada kejadian B
P (B)  : Probabilitas kejadian B secara global P (A)  : Probabilitas prior kejadian A
Secara sederhana, algoritma naïve bayes dapat dituliskan sebagai berikut:
1. Menghitung nilai prior untuk  setiap hama dan penyakit
2. Menghitung nilai likelihood untuk setiap gejala pada setiap hama dan penyakit
3. Menghitung nilai posterior berdasarkan gejala yang dimasukkan pengguna dan nilai prior serta likelihood yang telah dihitung sebelumnya 4. Penentuan hasil diagnosis akhir sistem berdasarkan nilai posterior terbesar
I. Certainty Factor Certainty Factor merupakan cara dari penggabungan kepercayaan ( belief ) dan ketidak percayaan ( unbelief ) dalam bilangan yang tunggal untuk menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian berdasarkan bukti atau penilain pakar. Dalam certainty theory, data-data kualitatif direpresentasikan sebagai derajat keyakinan ( degree of belief ). Ada dua langkah dalam merepresentasikan data- data kualitatif. Langkah pertama adalah kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan sesuai dengan metode. Langkah kedua adalah kemampuan untuk menempatkan dan mengkombinasikan derajat keyakinan tersebut dalam sistem pakar [11].
Certainty factor (CF) merupakan sebuah metode yang dikenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN (jenis sistem pakar dalam bidang  diagnosis penyakit) pada tahun 1975. Certainty factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan atau keyakinan pakar terhadap suatu permasalahan yang sedang dihadapi. Seorang pakar sering menganalisis informasi dengan ungkapan “mungkin“, “kemungkinan besar“, “hampir pasti”. Sehingga dengan adanya metode Certainty factor ini dapat mengambarkan tingkat keyakinan seorang pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.
Ada dua cara untuk mendapatkan tingkat keyakinan (CF) dari sebuah rule , yaitu [11]:
1. Metode ‘Nef Belief’ yang diusulkan oleh Shortliffe dan Buchanan yaitu:
𝐶𝐶𝐶𝐶 ( 𝐻𝐻 , 𝐸𝐸 ) = 𝑀𝑀𝐵𝐵 ( 𝐻𝐻 , 𝐸𝐸 ) − 𝑀𝑀𝑀𝑀 ( 𝐻𝐻 , 𝐸𝐸 ) (3) Dimana, CF (H,E) : Nilai CF dari hipotesis yang dipengaruhi evidence MB (H,E) : besar kepercayaan hipotesis per evidence MD (H,E)  : besar ketidakpercayaan hipotesis per evidence
2. Wawancara Pakar
Nilai CF( rule) didapat dari interpretasi “ term ” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai Tabel I.
TABEL I

## NILAI INTERPRETASI PAKAR
Istilah Ketidakpastian Nilai CF Pasti (d efinitely ) 1.0 Hampir pasti (a lmost certainty ) 0.8 Kemungkinan besar ( probably ) 0.6 Mungkin (m aybe ) 0.4 Tidak tahu (u nknown ) -0.2 to 0.2 Mungkin tidak (m aybe not ) 0.4 Kemungkinan besar tidak ( probably not ) 0.6 Hampir pasti tidak ( almost certainty not ) 0.8 Pasti tidak ( definitely not ) 1
Secara umum nilai CF terdapat 2 macam, pertama nilai CF yang melekat pada kaidah ataupun aturan tertentu dimana besaran dari nilai tersebut ditentukan oleh pakar. Kedua nilai CF dari pengguna yang diberikan untuk mewakili derajat kepastian (certainty) atas premis (gejala, kondisi, ciri, dsb) yang dialami oleh pengguna tersebut [12].
Ketika belum terdapat  nilai CF untuk  gejala yang menyebabkan penyakit, maka dapat menggunakan formula dasar. Adapun kombinasi CF yang dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit adalah [11]:
1. Certainty factor dengan kaidah dengan premis/gejala tunggal (single premis rules):
𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑔𝑔𝑙𝑙𝑔𝑔𝑝𝑝𝑙𝑙𝑝𝑝 = 𝐶𝐶𝐶𝐶 [ 𝑢𝑢𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ] x 𝐶𝐶𝐶𝐶 [ 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑃𝑃 ] (4)
2. Apabila terdapat kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similiary  concluded rules) atau lebih dari satu gejala, maka CF selanjutnya dihitung dengan persamaan:
𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑒𝑒𝑜𝑜𝑐𝑐𝑝𝑝𝑙𝑙𝑒𝑒𝑙𝑙 = 𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑜𝑜𝑙𝑙𝑜𝑜 + 𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑔𝑔𝑙𝑙𝑔𝑔𝑝𝑝𝑙𝑙𝑝𝑝 x (1 − 𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑜𝑜𝑙𝑙𝑜𝑜 ) (5)
3. Sedangkan untuk menghitung persentase terhadap penyakit, digunakan persamaan:
𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑝𝑝𝑙𝑙𝑝𝑝𝑝𝑝𝑙𝑙𝑒𝑒𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑙𝑙 = 𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑒𝑒𝑜𝑜𝑐𝑐𝑝𝑝𝑙𝑙𝑒𝑒𝑙𝑙 x100
(6)

## J. Hama dan Penyakit Tanaman Anggrek Bulan
Anggrek bulan merupakan salah satu spesies dari genus Phalaenopsis yang dianggap cukup penting karena perannya sebagai induk dapat menghasilkan berbagai keturunan atau hibrida. Berdasarkan lokasi pertumbuhannya, anggrek bulan termasuk dalam anggrek epifit yang hidup menumpang di pohon atau tumbuhan lain, namun tidak merugikan inangnya. Makanan anggrek pada jenis epifit berasal dari udara, kabut, dan air hujan yang ada di sekitarnya.
Hama adalah hewan-hewan yang bersifat merusak tanaman dan mengganggu produksi pertanian. Hewan- hewan tersebut dapat berupa mamalia, burung, atau serangga yang merusak. Hama yang umum menyerang
anggrek baik bertipe mulut menusuk, mengisap, dan mengunyah. Penyakit pada tanaman adalah berbagai kerusakan yang disebabkan oleh cendawan, bakteri, dan virus. Penyakit pada tanaman juga bisa disebabkan defisiensi unsur hara tertentu [13].
Beberapa jenis hama yang sering menyerang tanaman anggrek bulan [14]:
1. Trips
2. Semut Hitam
3. Kepik
4. Keong
5. Ulat Daun
6. Kutu Tudung Beberapa jenis penyakit yang sering menyerang tanaman anggrek bulan [14]:
1. Layu Fusarium
2. Busuk Akar
3. Busuk Hitam
4. Bercak Cokelat
5. Bercak bercincin

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Implementasi sistem membahas hasil perancangan yang telah dibuat ke aplikasi melalui antar muka user berbasis android dan admin berbasis web .

## Gambar 2. Pilih Gejala
Gambar 2 merupakan halaman diagnosis yang menampilkan gejala-gejala yang timbul pada tanaman anggrek bulan. Pada halaman ini pengguna dapat memilih gejala yang sesuai dengan yang terjadi pada tanaman.

## Gambar 3. Halaman Hasil Diagnosis
Gambar 3 merupakan halaman yang menampilkan hasil diagnosis kepada pengguna terkait hasil diagnosis  hama dan penyakit tanaman anggrek bulan. Diantaranya tanggal diagnosis, nama hama/penyakit, deskripsi, dan solusi penanganan.

## Gambar 4. Halaman Histori Diagnosis
Gambar 4 merupakan halaman histori diagnosis yang dapat  menampilkan  riwayat  diagnosis yang pernah dilakukan oleh pengguna pada aplikasi ini. Terdapat informasi berupa nama hama/penyakit, nilai, dan tanggal diagnosis.

## B. Perhitungan Naïve Bayes
Proses perhitungan dengan metode Naive Bayes dilakukan untuk menentukan diagnosis hama atau penyakit, deskripsi, dan solusi tanaman anggrek bulan berdasarkan probabilitas dari gejala-gejala yang dipilih. User memilih gejala yang timbul dan memberikan pilihan paramater gejala yang telah tersimpan di sistem. Gejala-gejala dan parameter gejala yang telah terpilih dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II GEJALA TERPILIH Kode Gejala Gejala Parameter Gejala G02 Bunga berguguran/rontok Mungkin G10 Daun menjadi kuning  Cukup Yakin G17 Pangkal daun berwarna kehitaman Yakin G18 Bercak ungu tua pada daun Mungkin 1. Menentukan nilai N, m, x , n c setiap kelas dan P(B) atau prior
a. Hama dan Penyakit ke-1, Hama Trips N  = 1 m  = 30 x = 11
n c 02 = 1 n c 10 = 0 n c 17 = 0 n c 18 = 0 P(B) = 1 𝑋𝑋 = 1 11 = 0,090
b. Hama dan Penyakit ke-2, Hama Semut Hitam N  = 1 m  = 30 x = 11
n c 02 = 0 n c 10 = 0 n c 17 = 0 n c 18 = 0 P(B) = 1 𝑋𝑋 = 1 11 = 0,090
c. Hama dan Penyakit ke-3, Hama Kepik N  = 1 m  = 30 x = 11 n c 02 = 0
n c 10 = 0 n c 17 = 0
n c 18 = 0 P(B) = 1 𝑋𝑋 = 1 11 = 0,090
2. Menentukan nilai P (A|B) atau likelihood Hama dan Penyakit ke-1, Hama Trips
P(02|T) = 1+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,120235
P(10|T) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090
1+30 = 0,087977
P(17|T) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977
P(18|T) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977
Hama dan Penyakit ke-2, Hama Semut Hitam P(02|SH) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977 P(10|SH) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977 P(17|SH) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977 P(18|SH) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977
Hama dan Penyakit ke-3, Hama Kepik
P(02|K) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977 P(10|K) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977 P(17|K) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977 P(18|K) = 0+30 𝑥𝑥 0 , 090 1+30 = 0,087977
3. Menghitung nilai P(B|A) atau posterior Hama dan Penyakit ke-1, Hama Trips P(B|A) = 0,090 x (0,120235 x 0,087977 x 0,087977 x 0,087977) = 7,44282E-06
Hama dan Penyakit ke-2, Hama Semut Hitam
P(B|A) = 0,090 x (0,087977 x 0,087977 x 0,087977 x 0,087977) = 5,44596E-06 Hama dan Penyakit ke-3, Hama Kepik P(B|A) = 0,090 x (0,087977 x 0,087977 x 0,087977 x 0,087977) = 5,44596E-06 4. Menentukan hasil diagnosis
Setelah mendapatkan hasil dari nilai P(B|A) atau posterior , maka akan ditentukan nilai probabilitas hama dan penyakit yang paling besar. Nilai probabilitas terbesar tersebut akan menjadi hasil dari diagnosis jenis hama atau penyakit. Dari hasil perhitungan probabilitas setiap hama dan penyakit, nilai terbesar adalah penyakit busuk hitam dengan nilai naive bayes sebesar 1,01719E-05.
C. Perhitungan Certainty Factor Proses perhitungan dengan metode Certainty Factor dilakukan untuk memperoleh nilai keyakinan dari hasil perhitungan yang dilakukan oleh metode Naive Bayes berdasarkan dari gejala-gejala yang dipilih oleh user . Berikut adalah proses perhitungan menggunakan metode Certainty Factor : Gejala-gejala dan nilai interpretasi pakar yang telah dipilih user sebagai berikut:
a. Bunga berguguran/rontok: mungkin (0,4)
b. Daun menjadi kuning: cukup yakin (0,6)
c. Pangkal daun berwarna kehitaman: yakin (0,8)
d. Bercak ungu tua pada daun:Vmungkin (0,4)
Diperoleh hasil diagnosis dengan metode Naïve Bayes ialah penyakit busuk hitam. Selanjutnya gejala yang telah dimasukkan pengguna disesuaikan nilai CFPakar dan CFuser dengan hasil diagnosis penyakit busuk hitam.
a. Bunga berguguran/rontok: CFuser(0,4) CFPakar(0)
b. Daun menjadi kuning: CFuser(0,6) CFPakar(0)
c. Pangkal daun berwarna kehitaman: CFuser(0,8) CFPakar(0,65)
d. Bercak ungu tua pada daun: CFuser (0,4) CFPakar(0,8) Langkah 1 menghitung CFgejala pakar dan user dengan menggunakan persamaan 4. CF G02 = 0,4 x 0 = 0
CF G10 = 0,6 x 0 = 0
CF G17 = 0,65 x 0,8 = 0,52
CF G18 = 0,8 x 0,4 = 0,32 Langkah 2 menghitung nilai CFcombine menggunakan persamaan 5.
CF combine1 = 0 + 0 x (1 – 0) = 0 CF combine2 = 0 + 0,52 x (1 – 0) = 0,52 CF combine3 = 0,52 + 0,32 x (1 – 0,52) = 0,6736
Langkah 3 menghitung presentase nilai keyakinan menggunakan persamaan 6.
CF presentase =  0,6736 x 100 = 67,36% Dari perhitungan menggunakan metode certainty factor diperoleh nilai keyakinan dari penyakit busuk hitam sebesar 67,36%

## D. Pengujian
Tingkat akurasi dari sistem diperoleh dengan membandingkan hasil diagnosis pakar secara langsung dengan hasil diagnosis menggunakan sistem yang telah
dibangun. Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap 33 hama dan penyakit anggrek bulan, maka diperoleh 28 hasil diagnosis sistem sesuai dengan diagnosis pakar sedangkan 5 lainnya terdapat perbedaan hasil (Tabel III).
TABEL III

## DATA HASIL UJI SALAH
No Gejala CF User Diagnosis Pakar Diagnosis Sistem Ket 1 Bercak ungu tua pada daun Mungkin Penyakit Busuk Hitam Hama Semut Hitam Beda Pangkal daun berwarna kehitaman Cukup Yakin Akar rusak berwarna putih yang ditumbuhi jamur (cendawan) Yakin Tunas muda rusak berwarna putih hingga kehitaman Cukup Yakin 2 Daun Rusak dengan Luka Bergerigi Tak Beraturan Yakin Hama Ulat Daun Hama Keong Beda Kuncup bunga rusak dengan luka bergerigi tak beraturan Mungkin Tunas muda rusak berwarna putih hingga kehitaman Cukup yakin Daun Berwarna Coklat Mungkin 3 Daun Berwarna Coklat
Yakin
Hama Kepik Hama Kutu Tudung Beda Bintik putih/kuning dalam jumlah banyak lama kelamaan akan membentuk bercak pada daun Mungkin Daun Mati (Tanaman Tidak Memiliki Hijau Daun Lagi) Cukup Yakin Daun Menjadi kuning Yakin 4 Membusuknya akar Cukup Yakin Hama Semut Hitam Penyakit Busuk Akar Beda Daun menjadi kuning Cukup Yakin Tunas muda rusak berwarna putih hingga kehitaman Mungkin Akar rusak berwarna putih yang ditumbuhi jamur (cendawan) Yakin
5
Terdapat bercak kecil bening pada pucuk daun Yakin Penyakit Layu Fusarium Penyakit Bercak Cokelat Beda Tanaman yang terinfeksi mengeluarkan cairan Mungkin Daun menjadi kuning Mungkin Daun keriput Mungkin
Dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap 33 data maka  dapat diperoleh persentase  keberhasilan dari pengujian sistem yang dilakukan sebesar:
𝑀𝑀𝑝𝑝𝑃𝑃𝑝𝑝 𝑏𝑏𝑃𝑃𝑃𝑃ℎ𝑝𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑎𝑎 𝑀𝑀𝑝𝑝𝑃𝑃𝑝𝑝 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑝𝑝𝑎𝑎 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑃𝑃 x 100% = 28 33  x 100% = 84,84%

## TABEL IV HASIL PENGUJIAN CONFUSION MATRIX
Trip s Sem ut Hita m Kepi k Ulat Dau n Keon g Kutu Tudu ng Layu Fusariu m Busu k Akar Busu k Hita m Berca k Cokel at Bercak Bercinc in Tot al Precisi on Trips 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 100% Semut Hitam 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 3 66,67% Kepik 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 100% Ulat Daun 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 3 100% Keong 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 0 3 66,67% Kutu Tudung 0 0 1 0 0 2 0 0 0 0 0 3 66,67% Layu Fusariu m 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 3 100% Busuk Akar 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 3 66,67% Busuk Hitam 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 100% Bercak Cokelat 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 0 3 66,67% Bercak bercinci n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 100% Total 3 3 4 4 2 2 4 2 4 2 3 33 Recall 100 % 66,67 % 75% 75% 100% 100% 75% 100% 75% 100% 100%
Setelah dilakukan pengujian terhadap semua data uji, maka dilakukan  proses pengukuran tingkat kinerja pengujian menggunakan confusion matrix (Tabel IV). Dari hasil pengukuran , demperoleh nilai recall sebesar 87,88% , nilai precision sebesar 84,85%, dan nilai akurasi sebesar 84,84%.
𝑝𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑝𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑝𝑝 = 𝑇𝑇𝑃𝑃𝑃𝑃𝑝𝑝𝑎𝑎 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑝𝑝𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑝𝑝 𝐽𝐽𝑢𝑢𝐽𝐽𝑎𝑎𝑝𝑝ℎ 𝐾𝐾𝑝𝑝𝑃𝑃𝑢𝑢𝑃𝑃 = 933,35%
11 = 84,85% 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑝𝑝𝑝𝑝𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝑇𝑇𝑃𝑃𝑃𝑃𝑝𝑝𝑎𝑎 𝑅𝑅𝑃𝑃𝑝𝑝𝑝𝑝𝑎𝑎𝑎𝑎 𝐽𝐽𝑢𝑢𝐽𝐽𝑎𝑎𝑝𝑝ℎ 𝐾𝐾𝑝𝑝𝑃𝑃𝑢𝑢𝑃𝑃 = 966,67% 11 = 87,88%

## E. Pembahasan
Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes dan Certainty Factor dalam  proses diagnosis hama dan penyakit tanaman anggrek bulan serta dibangun dalam bentuk aplikasi berbasis android . Metode Naive Bayes berfungsi untuk  menghasilkan sebuah diagnosis berupa jenis hama atau penyakit yang menyerang, deskripsi serta cara penanganannya dan Certainty Factor untuk mengetahui nilai keyakinan/presentase dari hasil perhitungan metode Naive Bayes .
Proses diagnosis dalam menentukan jenis hama atau penyakit tanaman anggrek bulan dimulai pada saat pengguna memilih gejala yang timbul secara fisik pada tanaman anggrek bulan. Pada metode Certainty Factor terdapat 4 ketentuan nilai CF user yaitu tidak, mungkin, cukup yakin, dan yakin saat pengguna memilih gejala. Pada
metode Naive Bayes jika gejala yang dipilih sesuai dengan gejala hama atau penyakit yang ada pada sistem. Maka akan bernilai 1, jika tidak sesuai maka bernilai 0. Proses ini berlanjut untuk menghitung nilai prior , likelihood , dan posterior . Hingga diperoleh hasil akhir nilai posterior tertinggi dari tiap jenis hama dan penyakit.
Berdasarkan  nilai posterior tertinggi tersebut, maka diperoleh jenis hama atau penyakit yang menyerang pada tanaman anggrek bulan. Metode Certainty Factor menghitung berdasarkan nilai MB dan MD yang diberikan oleh pakar pada setiap gejala untuk menunjukkan tingkat keyakinan pakar (CF Pakar). Nilai CF pakar kemudian dikombinasikan  dengan nilai CF User, hingga dari beberapa proses selanjutnya didapatlah hasil akhir nilai kepercayaan jenis hama atau penyakit berdasarkan diagnosis sistem.
Pengujian dilakukan dengan cara membandingkan hasil diangosis pakar dan hasil diagnosis sistem, selain itu dilakukan juga pengujian dengan confusion matrix . Pengujian dilakukan menggunakan 33 kasus hama dan penyakit tanamana anggrek bulan dan diperoleh 28 diagnosis yang sesuai dan 5 hasil diagnosis yang berbeda dari diagnosis pakar. Hasil diagnosis pakar yang berbeda dengan hasil diagnosis sistem disebabkan karena terdapat beberapa kesamaan gejala hama dan penyakit  pada beberapa penyakit yang berbeda. Hasil antara diagnosis
pakar dengan hasil diagnosis sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 84,84% serta memperoleh nilai recall sebesar 87,88% dan nilai precision sebesar 84,85%.

## IV. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Pengaruh metode Naïve Bayes dalam penelitian ini ialah berfungsi dalam menentukan jenis hama atau penyakit, deskripsi, dan solusi penanganannya. Metode Certainty Factor berfungsi untuk menghitung nilai keyakinan dari hasil diagnosis hama atau penyakit metode Naïve Bayes. Diagnosis hama dan penyakit ditentukan dari masukkan user berupa gejala yang timbul pada tanaman anggrek bulan.
2. Berdasarkan pengujian terhadap 33 data hama dan penyakit, sistem yang dibangun dapat mendiagnosis sesuai dengan diagnosis sebanyak 28 data (84,84%). Sedangkan pengujian dengan menggunakan confusion matrix pada data uji tersebut memperoleh nilai recall sebesar 87,88% dan nilai precision sebesar 84,85%.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Kementan, “Pasar Ekspor Anggrek Terus Meningkat,” http://hortikultura.pertanian.go.id/ , 2019. http://hortikultura.pertanian.go.id/?p=4177 (accessed Mar. 10, 2021).
[2]  Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Hortikultura Prov Kalbar, “Renstra Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Kalimantan Barat,” 2019.
[3]  P. A. Aconcagua and S. Wibisono, “Case Based Reasoning untuk Mendeteksi Hama dan Penyakit Tanaman Anggrek Dendrobium Menggunakan Algoritma Similaritas Probabilistic Symmetric,” Pros. SINTAK , pp. 147–154, 2017.
[4]  R.  E. Wahyuni, “PERANCANGAN SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT DAN HAMA TANAMAN ANGGREK DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR,” 2015.
[5]  A. Setiawan, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Cengkeh Menggunakan Metode Naive Bayes ( Studi kasus Kecamatan Wonosalam , Jombang ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 4034–4038, 2018.
[6]  R. R. Grannata, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Certainty Factor,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, pp. 4478–44782, 2018.
[7]  A. Syahrawardi, N. Hidayat, and D. Sihombing, “Sistem Pakar Diagnosis Hama-Penyakit Pada Tanaman Sedap Malam Menggunakan Metode Naive Bayes-Certainty Factor Berbasis Android,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, pp. 153–160, 2018.
[8]  R. Rosnelly, Sistem Pakar Konsep Dan Teori . Yogyakarta: CV.ANDI OFFSET, 2012.
[9]  S. Kusumadewi, Aritifical Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[10]  H. Jiawei and M. Kamber, Data Mining : Concept and Techniques Second Edition . Morgan Kaufmann Publishers, 2006.
[11]  M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2004.
[12]  P. S. Ramadhan and U. F. S. Pane, Mengenal Metode Sistem Pakar . Ponorogo: Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[13]  Tim Mitra Agro Sejati, Budi daya Anggrek Bulan . CV. PUSTAKA BENGAWAN, 2017.
[14]  H. R. Rukmana, Budi Daya Anggrek Bulan . Yogyakarta: Penerbit Kanisius, 2008.