## SIMULASI KLASIFIKASI  HAMA DAN PENYAKIT PADA JAGUNG DENGAN NAIVE BAYES
Muhammad Mushlih Suhadi 1) , M. Alauddin Helmi 2) , Wahyudi Setiawan 3)
1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan
E-mail : 3 wsetiawan@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Jagung  merupakan  komoditas  pertanian  terpenting  setelah  padi.  Produktivitas  jagung  perlu senantiasa ditingkatkan dalam rangka swasembada jagung nasional. Jagung selain sebagai pangan juga digunakan untuk pakan (hewan), dan bahan baku industri. Salah satu hal yang dapat digunakan untuk memperbaiki  produktivitas  jagung  yaitu  dengan  melakukan  pencegahan terhadap  serangan hama  dan  penyakit.  Untuk  itu  perlu  dibuat  sistem  untuk  menyimpan  pengetahuan  tersebut.  Pada artikel ini dibahas tentang klasifikasi hama dan penyakit pada tanaman jagung menggunakan Naive Bayes  Classifier .  Data  yang  digunakan  berasal  dari  Dinas Pertanian  Kabupaten  Bangkalan.  Data terdiri dari 15 hama dan penyakit serta 46 gejala. Ujicoba sistem dilakukan dengan simulasi melalui pengamatan terhadap 15 citra tanaman jagung. Hasil dari pengamatan secara langsung selanjutnya menjadi entri data untuk diolah menggunakan metode Naive Bayes . Untuk keperluan validasi hasil mining  dari  sistem  dibandingkan  dengan  pendapat  pakar.  Uji  validasi  dari  pakar  menunjukkan prosentase kesesuaian hingga 73,33%.
Kata kunci : Klasifikasi, Naive Bayes, Tanaman Jagung, Bangkalan, Hama dan Penyakit.

## ABSTRACT
Maize  is  the  most  important  agricultural  commodity  after  rice.  Maize  productivity  needs  to  be continuously improved in the context of national maize self-sufficiency. Apart from being food, maize is also used for feed (animals), and industrial raw materials. One of the things that can be used to improve maize productivity is to prevent pests and diseases. For this reason, it is necessary to create a system to store this knowledge. This article discusses the classification of pests and diseases on maize using the Naive Bayes Classifier. The data used comes from the Department of Agriculture of Bangkalan. The data consisted of 15 pests and diseases and 46 symptoms. The system was tested by simulation of observing 15 maize plants images. The results of direct observations then become data entry  to  be  processed  using  the  Naive  Bayes  method.  For  the  purposes  of  validating  the  mining results from the system, they are compared with expert opinions. Validation test from experts shows the percentage of conformity up to 73.33%.
Keywords: Classification, Naive Bayes, Maize, Bangkalan, Pests and diseases

## PENDAHULUAN
Budidaya tanaman jagung merupakan  hal  terpenting  ke  2  dalam bidang  pertanian  sebagai  tanaman  pokok setelah  beras.  Budidaya  Jagung  harus memperhatikan  8  tahapan  penting  yaitu memperhatikan  syarat  tumbuh  sebelum penanaman, memilih benih, waktu penanaman,  mengolah  lahan,  proses penanaman,  pemberian  pupuk,  proses panen dan pasca panen. Kedelapan faktor tersebut  memegang  peranan  penting  agar produktivitasnya senantiasa
dalam kondisi baik dan terus meningkat [1] [2]. Saat  ini  jagung  tidak  hanya digunakan hanya terbatas sebagai pangan. Hal  lain  seperti  jagung  sebagai  pakan ternak, bahan bakar ramah lingkungan dan bahan  dasar  untuk  kecantikan  juga menggunakan  jagung.  Tentunya  hal  ini membutuhkan  peningkatan    produksi jagung,  terutama  jagung  dengan  kualitas terbaik.
Namun  terdapat  kondisi  eksternal yang  harus  diwaspadai  saat  melalukan budidaya  jagung.  Diantaranya  yaitu serangan  hama  dan  penyakit.  Ragam penelitian telah dilakukan untuk menghasilkan    varietas  jagung  yang unggul dan tahan terhadap serangan hama dan  penyakit.  Namun  penelitian  yang telah  dihasilkan  hanya  sampai  pada pengurangan resiko penyakit yang ditimbulkan.  Oleh  karena  itu  edukasi perlu dilakukan  diawal untuk pengenalan jenis-jenis penyakit yang umum menyerang  tanaman  jagung  agar  resiko serangan  hama  dan  penyakit  dapat diminimalisir.
Pada  penelitian  sebelumnya  telah dilakukan  klasifikasi  penyakit  tanaman jagung mengggunakan Fuzzy Multi
Criteria  Decision  Making dengan  9 penyakit  jagung  dan  27  gejala.  Hasil Ujicoba  menunjukkan  bahwa  bulai  dan karat  daun  merupakan  penyakit  yang banyak  dijumpai  pada  kasus  di  area ujicoba [3]. Penelitian selanjutnya menggunakan Backward Chaining dengan pengetahuan terdiri dari 26 gejala penyakit,  7  penyakit  jagung  dan  7  solusi [4]. Berikutnya penelitian tentang
klasifikasi  hama  dan  penyakit  tanaman jagung menggunakan Neural Network dan Genetic Algorithm . Penelitian ini memiliki  pengetahuan  yaitu  5  penyakit jagung  dan  25  gejalanya  [5].  Penelitian lain  yang  membahas  hal  yang  sama menggunakan  metode Dempster  Shafer dengan  8  penyakit  dan  25  gejala    [6]. Selanjutnya  terdapat  penelitian  dengan  3 penyakit jagung dan 14 gejalanya. Sistem diolah menggunakan metode Naive Bayes dengan asil akurasi 96%  [7].
Pada  artikel  ini  dibahas  tentang klasifikasi  penyebab  hama  dan  penyakit pada tanaman jagung menggunakan Naive Bayes  Classifier .  Pemilihan  metode  ini karena  sederhana  dan  sesuai  dengan kondisi data yang didapatkan.
Pada  penelitian  ini  menggunakan pengetahuan yaitu penyakit dan gejalanya. Terdapat 15 hama dan penyakit yang  menyerangnya  diantaranya  yaitu lalat  bibit,  ulat  tanah,  penyakit  lundi ( uret ),  penyakit  bulai,  penyakit  virus mozaik kerdil, penggerek batang, penyakit bercak daun, penyakit
hawar/upih  daun,  ulat  grayak,  penyakit busuk batang dan tongkol, penyakit karat, penyakit  gosong  bengkak,  belalang, penggerek  tongkol  dan  wereng  jagung. Untuk  gejala  diambil  dari  penelitian sebelumnya yang telah ada [8].

## METODE
Naive  bayes  Classifier merupakan machine learning model yang menggunakan probabilitas sederhana berdasarkan  pada teorema Bayes dengan asumsi  independen  yang  kuat  ( Naive ). Untuk dapat melakukan tugas klasifikasi, setiap  kelas  diidentifikasi  dengan  fitur- fitur  yang  berbeda.  Namun  bisa  saja  di kelas-kelas  tertentu  dapat  memiliki  fitur- fitur  yang  sama.  Untuk  membedakannya dilakukan dengan menghitung probabilitas  munculnya  fitur  pada  kelas- kelas  tersebut. Naive  Bayes termasuk dalam  metode  klasifikasi supervised learning. Keuntungan  dari Naive  Bayes dapat  dilatih  dengan  data  training  kecil, variabel bebas dapat diasumsikan, sedangkan  varian  dan  variabel  tiap  kelas
didefinisikan.  Berikut  ini  merupakan proses perhitungan Naive Bayes :
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃( 𝐵 | 𝐴 )𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (1)
Dengan teorema Bayes , didapatkan probabilitas A terjadi. B merupakan bukti (evidence) ,  sedangkan  A  merupakan hipotesis.  Asumsi  yang  terjadi  yaitu  fitur independen.  Satu  fitur  tertentu  tidak mempengaruhi  yang  lain,  oleh  karena  itu disebut Naive .
Kami  melakukan  klasifikasi  hama dan  penyakit  dari  fitur-fitur  gejala.  Baris menunjukkan  penyakit, sedangkan  kolom diisi  dengan  gejala.  Hal  ini  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penyakit dan Gejala dari Tanaman jagung G1  G2  . . G45  G46 P1 √ √ P2 √ √ . . . P14 √ √ P15 √ √
Selanjutnya teorema  Bayes dapat ditulis pada persamaan berikut:
𝑃(𝑦|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝑦)𝑃(𝑦) 𝑃(𝑋) (2) Variabel y merupakan kelas
penyakit sebanyak 15. Sedangkan variabel X merupakan  parameter  atau  fitur,  pada kasus ini merupakan gejala.
𝑋 = (𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , … 𝑥 𝑛 ) 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , … 𝑥 𝑛 merepresentasikan  fitur gejala  sebanyak  46.  Dengan  melakukan substitusi  dan  memperluas  chain  rule, didapatkan persamaan berikut ini:
𝑃(𝑦|𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , … 𝑥 𝑛 ) = 𝑃(𝑥 1 |𝑦)𝑃(𝑥 2 |𝑦)𝑃(𝑥 3 |𝑦) … 𝑃(𝑥 𝑛 |𝑦)𝑃(𝑦) 𝑃(𝑥 1 )𝑃( 𝑥 2 ) … 𝑃(𝑥 𝑛 )
(3)
Probabilitas  untuk  tiap  kelas  dapat dihitung. Nilai penyebut statis untuk setiap kelas  penyakit.  Pada  kasus  di  artikel  ini variabel kelas ( y ) berjumlah 15. Klasifikasi  bersifat multivariate ,  mencari nilai  probabilitas  y  yang paling  maksimum.
Berikut  ini  persamaan  yang  dapat digunakan untuk menentukan kelas dengan probabilitas tertinggi dari fitur atau gejala yang diberikan [5].
𝑦 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑦 ((𝑦)𝛱 𝑖=1 𝑛 𝑃( 𝑥 𝑖 , 𝑦) (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ujicoba dilakukan dengan simulasi terhadap  gejala-gejala  yang  di-inputkan pada sistem. Penyakit dan gejala menggunakan  data  penelitian  yang  sama dengan penelitian sebelumnya. Penyakit/hama sebanyak 15 jenis sedangkan  gejala  sebanyak  46  [8]. Ujicoba  dilakukan  sebanyak  15  kali. Selanjutnya  sistem  akan  melakukan klasifikasi untuk menentukan nilai
probabilitas  dari  setiap  kelas.  Kelas dengan  nilai  yang  paling  besar  menjadi pemenang.  Sistem  mendeteksi  penyakit tertentu dari kelas pemenang. Pada Tabel 2  ditujukkan  penyakit  dan  gejala- gejalanya.  Sedangkan  pada  Tabel  3 ditunjukkan  gejala-gejala  penyakit  pada tanaman jagung.
Tabel 2. Penyakit/hama dan gejalanya
No  Penyakit/ Hama  Gejala 1 Bulai g7, g8, g9, g10, g29 2 Bercak daun g15,  g16,  g35, g36, g6 3 Hawar g17,  g18,  g9, g37 4 Karat g24, g16, g43 5 Lalat bibit g1,  g2,  g21, g27 6 Ulat tanah g3, g4, g28 7 Lundi g5, g6 8 Virus Mozaik g8, g11, g30 9 Penggerek batang g12,  g13,  g14, g8,  g6,  g31, g32, g33, g34
10 Ulat grayak g8,  g20,  g38, g39 11 Belalang g1, g4, g20 12 Wereng g2, g6, g8, g12, g14 13 Penyakit gosong/bengkak g24,  g25,  g44, g45 14 Penyakit  busuk batang dan tongkol g21,  g22,  g23, g40, g41 15 Penggerek tongkol g23, g26, g46 Tanaman  jagung  sesuai  dengan data  yang  diambil  dari  Dinas  pertanian
Kabupaten Bangkalan memiliki 46 gejala sebagaimana disampaikan pada tabel 3.
Tabel 3. Gejala-gejala penyakit jagung Kode Gejala g1 Terdapat gigitan di daun
g2 Layu pada pucuk daun
g3 Terdapat batang patah di bawah
g4 Terdapat gigitan pada batang
g5 Rusaknya akar karena lundi
g6 Jagung layu
g7 Klorosis daun
g8 Jagung kerdil
g9 Buah tidak ada
g10 Tongkol abnormal
g11 Warna daun hijau kuning g12 Terdapat bercak dan garis daun kuning g13 Terdapat garis pendek putus-putus di tulang daun g14 Terdapat garis kuning panjang di daun g15 Daun memiliki bercak cokelat
kelabu
g16 Daun coklat
g17 Bercak lebar di daun
g18 Warna pelepah merah keabuan
g19 Terdapat butiran warna putih
g20 Rusaknya tulang daun
g21 Busuk batang
g22
Layu kering pada bagian atas tanaman
g23 Tongkol rusak
g24 Terdapat titik merah coklat karat
g25 Pembungkus rusak pada tongkol
g26 Ulat di tongkol
g27 Daun kekuningan
g28 Daun pada tanaman muda rusak g29 Terdapat lapisan beledu putih pada daun di pagi hari g30 Pada daun terdapat serbuk spora g31 Terdapat lubang kecil di daun g32 Lubang seperti gorokan di batang
g33 Batang dan tassel mudah patah
g34 Tumpukan tassel yang rusak
g35 Biji rusak, busuk, tongkol rusak g36 Biji terdapat miselium abu-abu hingga hitam g37 Tanaman cepat kering dan mati g38 Daun seperti transparan g39 lubang bahkan tinggal tulang g40 Batang dan tongkol merah jambu, kecoklatan g41 Tanaman mudah rontok, rebah
g42 Batang kulit tipis
g43 Memiliki serbuk kuning coklat
g44 Biji jagung bengkak hitam
g45 Biji jagung bengkak keluar g46 Memiliki kotoran pada tongkol Selanjutnya  disimulasikan  ujicoba menggunakan citra penyakit pada tanaman  jagung  yang  didapatkan  secara publik di Internet. Data ujicoba ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Citra penyakit jagung Dari Gambar 1, dilakukan
identifikasi  gejala-gejala  yang  terdapat pada  data  uji  coba.  Pada  Tabel  4 ditunjukkan  gejala-gejala  yang  terdapat 15 data ujicoba.
Tabel 4. Gejala-gejala yang teridentifikasi dari data uji coba
No  Gejala 1 g7, g15, g16, g17
2 g2, g6, g7, g15, g16, g17
3 g15, g17, g24, g27, g31
4 g15, g16, g17, g22, g24, g28
5 g11, g12, g13, g14
6 g5, g6, g8, g9, g32, g33
7 g4, g21, g22, g32, g42
8 g10, g23, g25, g44, g46
9 g13, g15, g22
10 g15, g16, g17
11 g11, g12, g13, g14, g27
12 g15, g16, g17, g20
13 g2, g15, g16, g17, g20, g22
14 g15, g16, g17, g24
15 g3, g6, g21, g33, g37 Setelah  data  ujicoba  dan  gejala didapatkan. Selanjutnya melakukan klasifikasi  penyakit/hama  pada  data ujicoba.  Tahapan sistem klasifikasi
penyakit/hama menggunakan Naive
Bayes  classifier dapat  dijelaskan  sebagai berikut :
1. Pilih  satu  data  ujicoba  dan  lakukan pengamatan.  Misalnya  menggunakan data 01 pada Gambar 2.
Gambar 2 . Data ujicoba 01 2. Menentukan  nilai 𝑛 (penyakit  =  1),
𝑝 (probabilitas  penyakit  1/15  =
0,6667) 𝑚 (jumlah  gejala  keseluruhan =  46), 𝑛 𝑐 (bersifat  biner,  nilai 𝑛 𝑐 =  1 jika ada gejala, nilai 𝑛 𝑐 = 0 jika tidak ada  gejala).  Setiap  penyakit/  hama dihitung nilai 𝑛 , 𝑝 , 𝑚 dan 𝑛 𝑐 .
Sebagaimana disampaikan ada
Tabel  4.  Data  ke  1  memiliki  gejala  ke  7,
15,  16  dan  17.  Gejala  tersebut  yaitu klorosis  daun,  daun  memiliki  bercak cokelat  kelabu,  daun  coklat,  bercak  lebar di  daun.  Jadi  nilai 𝑛 7 , 𝑛 15 , 𝑛 16 , 𝑛 17 =  1.
Selain itu nilai 𝑛 𝑐 lain = 0
3. Hitung P (a i |v j ) yaitu  probabilitas setiap penyakit jagung. Hitung
perobabilitas  penyakit  dari  penyakit  1 bulai  hingga  penyakit  15  penggerek tongkol.
Penyakit jagung 1. Bulai
𝑃(7|𝐵) = 1 + 46 × 0,6667 1 + 46
= 31,6682
47
= 0,673791 𝑃(8,9,10,29|𝐵)   = 0 + 46 × 0,6667
1 + 46 = 30,6682 47

## = 0,652515
Penyakit  ke  2  hingga  penyakit  ke 15 hitung sebagaimana penyakit 1. 4. Kalkulasi nilai P (a i |v j ) tiap gejala pada penyakit dengan 𝑝 (0,6667)
Penyakit 1. Bulai P (a i |v j ) × 𝑝 = 0,673791  ×  0,652515  × 0,652515  ×  0,652515  ×  0,652515 = 0,122148 Hitung kalkulasi dari P (a i |v j ) dan 𝑝 (0,6667) untuk  penyakit  ke  2  hingga penyakit ke 15. 5. Descending hasil  kalkulasi  pada langkah  4  dari  15  penyakit/hama jagung. Nilai terbesar menjadi pemenang.  Data  Ujicoba  terdiagnosa penyakit tertentu.
6. Lakukan  seterusnya  hingga  data ujicoba terakhir (data ke 15). Hasil klasifikasi dari sistem selanjutnya dilakukan validasi oleh pakar, tabel 5 menunjukkan hal tersebut.
Tabel 5. Validasi penyakit jagung oleh pakar
No Hasil dari sistem Validasi pakar 1 Bercak daun Bercak daun 2 Hawar Hawar 3 Bercak daun Bercak daun 4 Karat Karat 5 Penggerek batang Bulai 6 Penggerek batang Penggerek batang 7 Penyakit busuk batang dan tongkol Penyakit busuk batang dan tongkol 8 Penggerek tongkol Penggerek tongkol 9 Bercak daun/penggerek batang Karat 10 Bercak daun Bercak daun 11 Penggerek batang Bulai 12 Bercak daun Bercak daun 13 Bulai Bulai 14 Bercak daun Bercak daun 15 Bercak daun/ hawar/penyakit busuk batang & tongkol Busuk Batang & tongkol Pakar  berasal  dari  Dinas  pertanian kabupaten  bangkalan.  Dari  hasil  ujicoba pada Tabel 5 menunjukkan bahwa 11 dari 15  ujicoba  kasus  teridentifikasi  benar sesuai  dengan  pendapat  pakar.  Untuk  itu akurasi  yang  diperoleh  dari  sistem didapatkan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 11 15 × 100% = 73,33% Untuk mendukung kemudahan antarmuka  dengan user maka  dibuat desain awal sistem. Pada Gambar 3, 4 dan 5  menunjukkan  desain  antarmuka  sistem klasifikasi jagung.
Gambar 3. Input/Edit/Delete Data
Penyakit/Hama Jagung
Gambar 4. Input/Edit/Delete Data gejala Penyakit/Hama Jagung
Desain  antarmuka  pada  Gambar  3 dan  4  melakukan  operasi input , edit dan delete untuk  nama  penyakit  dan  gejala penyakit  pada  tanaman  jagung.  Sistem yang dibuat dapat berjalan secara dinamis menyesuaikan kebutuhan dari database di tiap  daerah  yang  dilakukan  identifikasi penyakit dan hama tanaman jagung.
Gambar 5. Hasil Klasifikasi Penyakit/Hama Jagung
Antarmuka akan memudahkan user untuk  memahami  proses  input  penyakit, gejala dan identifikasi hasil klasifikasi.

## SIMPULAN
Pada  artikel  ini  telah  dibahas tentang  klasifikasi  hama  dan  penyakit pada tanaman jagung menggunakan Naive Bayes  Classifier .  Ujicoba  dilakukan dengan simulasi melalui 15 citra tanaman jagung.  Identifikasi  dilakukan  untuk mendapatkan gejala-gejala
yang menyerang.  Hasil  ujicoba  menunjukkan akurasi hingga 73,33%.

## SARAN
Algoritma Naive Bayes merupakan algoritma  yang  sederhana  dan  mudah diimplementasikan.  Kekurangannya  yaitu pada  fitur  tidak  semuanya  independen,
sehingga
dapat mempengaruhi performansi dari hasil klasifikasi. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat melibatkan  pakar  lebih  intensif  dengan
melakukan pembobotan pada setiap gejala yang  menyertai  penyakit.  Selanjutnya data  dapat  diolah  menggunakan  metode klasifikasi  lain  seperti Certainty  Factor, Dempster-Shafer dan Decision  Tree . Hasil akurasi dapat dibandingkan dengan penelitian yang telah ada, tentunya dengan menggunakan data yang sama agar proses perbandingan  dapat  dilakukan  dengan seimbang.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  merupakan  hasil program    MBKM  kampus  merdeka  yang melibatkan  mahasiswa  dan  merupakan salah  satu  output  penelitian  mandiri kolaborasi  nasional  dengan  dukungan dana DIPA Universitas Trunojoyo Madura No 3128/UN46.4.1/ PT.01.03/2021.
DAFTAR PUSTAKA [1] B.  P.  T.  P.  N.  Badan  Ketahanan Pangan  Dan  Penyuluh  Pertanian Aceh, “Budidaya Tanaman Jagung,” Badan  Penelitian  dan Pengembangan  Pertanian ,  pp.  1–
21, 2009.
[2] T.  Mutiarawati,  F.  Pertanian,  and
U.  Padjadjaran,  “Penanganan
Pasca  Panen  Hasil  Pertanian,” 2007.
[3] E.  Munanda  and  N.  Prihatin, “Tanaman  Jagung  Menggunakan Fuzzy  Mcdm  Berbasis  Web,” J. Litek , vol. 10, no. 2, pp. 113–117,
2010.
[4] S.  Wulandari,  “Aplikasi  Sistem pakar mendiagnosa Penyakit pada
Tanaman  Jagung  menggunakan metode  Backward  Chaining,” 2019. [5] Rais,  “Klasifikasi  hama  dan penyakit Tanaman Jagung  dengan menggunakan  Neural  Network berbasis  Algoritma  Genetika,”  in
SENIT , 2016, vol. 1, pp. 51–56.
[6] K.  M.  Khoirunnisak,  “Sistem
Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada Tanaman  Jagung  Dengan  Metode
Dempster Shafer,” 2005.
[7] A. Syarifudin et al. , “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tanaman
Jagung  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Berbasis  Android,”
Semesta  Tek. ,  vol.  21,  no.  2,  pp. 1492–1500, 2018.
[8] M.  Syarief,  A.  Mukminin,  N. Prastiti, and W. Setiawan, “Penerapan  Metode  Naive  Bayes Classifier Untuk Deteksi Penyakit pada Tanaman Jagung,” Nero , vol.
3, no. 1, pp. 61–68, 2017.