## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Analisa Perbandingan Metode Teorema Bayes Dan Case Based Reasoning Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Tomat
Agus Iskandar * , Galih Rakasiwi
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1,* iskandaragus1005@gmail.com, 2 galihrakasiwi221@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 25/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak− Penyakit pada tanaman tomat memiliki dampak signifikan pada industri pertanian, karena dapat mengurangi hasil panen dan kualitas buah tomat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membandingkan metode Teorema Bayes dan Case Based  Reasoning  (CBR)  dalam  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  tomat.  Metode  Teorema  Bayes  adalah  pendekatan statistik  berdasarkan  probabilitas,  sementara  CBR  menggunakan  pengetahuan  dari  kasus-kasus  sebelumnya.  Studi  ini mencakup analisis kinerja kedua metode dalam hal akurasi diagnosa, kecepatan penyampaian hasil, dan efisiensi penggunaan sumber  daya.  Hasil  penelitian  memiliki  potensi  untuk  membantu  petani  dan  ahli  pertanian  dalam  memilih  metode  yang paling  sesuai  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  tomat.  Selain  itu,  penerapan  sistem  pakar  dalam  pertanian  dapat berdampak  positif  pada  produktivitas  dan  keberlanjutan  budidaya  tanaman  tomat.  Penelitian  ini  bertujuan  memberikan panduan  praktis  bagi  pemangku  kepentingan  dalam  bidang  pertanian  dan  berkontribusi  pada  peningkatan  pertanian  yang berkelanjutan, dengan fokus khusus pada upaya identifikasi dan penanganan penyakit pada tanaman tomat.  Nilai persentase hasil  penerapan  metode  Bayes  Theorema  dan  Case  Base  Reasoning  dapat  terlihat  bahwa  Case  Base  Reasoning  memiliki tingkat  keberhasilan  yang  rendah  dalam  mendiagnosis  Layu  Fusarium  dan  Layu  Bakteri  dibandingkan  dengan  Teorema Bayes.  Namun,  Case  Base  Reasoning  lebih  unggul  dalam  mendiagnosis  Tomato  Yellow  Leaf  Curl  Virus  (TYLCV), mencapai tingkat keberhasilan 100%, sementara Teorema Bayes mencapai 63%.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Perbandingan Metode; Teorema Bayes; Case Based Reasoning; Tanaman Tomat
Abstract− Diseases in tomato plants have a significant impact on the agriculture industry as they can reduce crop yields and tomato quality. Therefore, this research aims to compare the Bayesian Theorem and Case-Based Reasoning (CBR) methods in diagnosing tomato plant diseases. The Bayesian Theorem is a  statistical approach based on probability, while CBR uses knowledge from previous cases. This study includes an analysis of the performance of both methods in terms of diagnostic accuracy,  result  delivery  speed,  and  resource  efficiency.  The  research  results  have  the  potential  to  assist  farmers  and agricultural  experts  in  choosing  the  most  suitable  method  for  diagnosing  tomato  plant  diseases.  Furthermore,  the implementation  of  expert  systems  in  agriculture  can  have  a  positive  impact  on  tomato  cultivation  productivity  and sustainability.  This  research  aims  to  provide  practical  guidance  for  stakeholders  in  the  agricultural  field  and  contribute  to sustainable agriculture improvement, with a specific  focus on disease identification and management in tomato plants. The percentage  values  of  the  application  of  the  Bayesian  Theorem  and  Case-Based  Reasoning  methods  show  that  Case-Based Reasoning  has  a  lower  success  rate  in  diagnosing  Fusarium  Wilt  and  Bacterial  Wilt  compared  to  the  Bayesian  Theorem. However, Case-Based Reasoning excels in diagnosing Tomato Yellow Leaf Curl Virus (TYLCV), achieving a success rate of 100%, while the Bayesian Theorem reaches 63%.
Keywords: Expert System; Method Comparison; Bayesian Theorem; Case-Based Reasoning; Tomato Plants

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  tomat  ( Solanum  lycopersicum )  merupakan  salah  satu  tanaman  sayuran  yang  memiliki  peran  penting dalam industri pertanian dan sektor pangan di seluruh dunia. Tanaman tomat tidak hanya memberikan kontribusi signifikan  terhadap  pasokan  makanan  global,  tetapi  juga  merupakan  sumber  utama  nutrisi  penting  seperti vitamin C, asam folat, dan senyawa antioksidan, termasuk likopen, yang memiliki manfaat kesehatan yang besar bagi manusia[1][2].
Keberhasilan budidaya tanaman tomat menjadi prioritas bagi para petani dan produsen makanan. Namun, seperti  tanaman  lainnya,  tanaman  tomat  sangat  rentan  terhadap  serangan  berbagai  jenis  penyakit  yang  dapat menghancurkan hasil panen dan mengurangi kualitas buah tomat. Dalam konteks pertanian modern, diagnostik penyakit  pada  tanaman  tomat  merupakan  salah  satu  tantangan  utama  yang  harus  diatasi  untuk  meminimalkan kerugian dan menjaga produktivitas pertanian. Beberapa penyakit umum pada tanaman tomat meliputi penyakit layu,  embun  tepung,  penyakit  bercak  bakteri,  penyakit  busuk  akar,  dan  banyak  lagi.  Dalam  upaya  memitigasi dampak negatif dari penyakit ini, identifikasi dan diagnosa yang cepat dan akurat menjadi esensial.
Pentingnya diagnosa penyakit yang tepat dan tepat waktu telah memicu pengembangan berbagai metode dan alat untuk mendeteksi penyakit pada tanaman tomat. Di antara berbagai pendekatan yang digunakan, sistem pakar telah  menjadi salah satu  solusi  yang  menjanjikan. Sistem pakar adalah program  komputer  yang didesain untuk  meniru  kemampuan  seorang  pakar  manusia  dalam  mendiagnosa  masalah  dan  memberikan  solusi  yang sesuai.
Sistem pakar dalam pertanian telah  membuktikan potensi besar  mereka dalam  mendukung pengambilan keputusan  yang  lebih  efisien  dan  berorientasi  pada  solusi.  Mereka  dapat  menganalisis  gejala,  karakteristik tanaman,  dan  faktor-faktor  lingkungan  yang  relevan  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  tomat[3]. Dengan  kemampuan  untuk  mengintegrasikan  pengetahuan  dari  berbagai  sumber  dan  memproses  data  dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
skala  besar,  sistem  pakar  memiliki  potensi  untuk  memberikan  diagnosa  yang  lebih  akurat  dan  efisien dibandingkan dengan pendekatan manusia.
Keunggulan  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  tomat  terletak  pada  kemampuan mereka untuk mengevaluasi gejala yang kompleks, dan mempertimbangkan banyak faktor dalam waktu singkat. Selain  itu,  mereka  dapat  menghasilkan  rekomendasi  tindakan  yang  spesifik  untuk  mengatasi  penyakit  yang diidentifikasi.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  sistem  pakar  dalam  pertanian  telah  berkembang  pesat  dalam beberapa tahun terakhir. Dalam konteks ini, akan mengulas dan membandingkan dua metode sistem pakar yang digunakan dalam mendiagnosa penyakit pada tanaman tomat, yaitu Teorema Bayes dan Case Based Reasoning (CBR). Teorema Bayes adalah metode yang berdasarkan pada konsep probabilitas dan statistik, sedangkan CBR berfokus pada penggunaan pengetahuan yang didasarkan pada kasus-kasus sebelumnya.
Teorema  Bayes  adalah  pendekatan  statistik  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  untuk  menghitung probabilitas  terjadinya  suatu  peristiwa  berdasarkan  informasi  awal  atau  prior  knowledge.  Dalam  konteks diagnosa penyakit pada tanaman tomat, Teorema Bayes dapat digunakan untuk menghitung probabilitas bahwa suatu  penyakit  tertentu  ada  berdasarkan  gejala  atau  karakteristik  yang  teramati  pada  tanaman[4][5].  Melalui metode  ini,  sistem  pakar  dapat  memperbarui  diagnosa  secara  berkelanjutan  dengan  data  observasi  yang  baru, meningkatkan akurasi diagnosa seiring berjalannya waktu.
Sementara  itu,  Case  Based  Reasoning  (CBR)  adalah  pendekatan  yang  mengandalkan  pengetahuan berdasarkan  kasus-kasus  sebelumnya.  Dalam  sistem  pakar,  CBR  mengumpulkan  dan  menyimpan  data  tentang diagnosa  kasus-kasus  penyakit  pada  tanaman  tomat  yang  sudah  terjadi  sebelumnya[6][7].  Ketika  kasus  baru muncul,  CBR  mencari  kesamaan  antara  kasus  baru  dan  kasus  yang  ada  dalam  basis  data.  Kesamaan  ini digunakan  untuk  menentukan  diagnosa  dan  tindakan  yang  paling  sesuai  berdasarkan  pengalaman  dari  kasus- kasus sebelumnya.
Penelitian  mengenai  pendekatan  Teorema  Bayes  dan  Case  Based  Reasoning  telah  banyak  dilaksanakan sebagai  tolok  ukur  untuk  penelitian  ini.  Salah  satunya  dilakukan  oleh  Razky  Josefa  dan  tim  pada  tahun  2019 yang  menginvestigasi  penerapan  metode  CBR  untuk  mendiagnosa  penyakit  pneumonia  pada  anak.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  CBR  dapat  efektif  digunakan  dalam  mendiagnosa  penyakit  pneumonia. Dalam  kasus  tertentu,  pneumonia  ringan  memiliki  kemiripan  tertinggi  dengan  kasus  lama,  mencapai  nilai 47,1%[8].  Joan  Angelian  dan  rekan-rekan  pada  tahun  2020  melakukan  penelitian  yang  menerapkan  Teorema Bayes  dalam  pengembangan  sistem  pakar  untuk  anggrek  hitam.  Temuan  penelitian  ini  mengidentifikasi  empat jenis hama yang mengganggu anggrek hitam, seperti siput telanjang, ulat, belalang, dan semut. Selain itu, empat penyakit  yang  menyerang  anggrek  hitam  juga  diidentifikasi,  antara  lain  penyakit  bercak  coklat,  penyakit  layu fusarium,  penyakit  busuk  lunak,  dan  penyakit  busuk  akar[9].  Desi  Andreswari  dan  tim  pada  tahun  2022 melakukan  penelitian  dengan  membandingkan  metode  Case  Based  Reasoning  dan  Certainty  Factor  untuk mendiagnosa  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  padi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  akurasi  100%  pada pengujian fungsional sistem melalui Black Box Testing. Dalam pengujian dengan 48 data uji dan 48 data latih, metode  Case  Based  Reasoning  memiliki  43  kesamaan,  sementara  metode  Certainty  Factor  memiliki  40 kesamaan.  Uji  efektivitas  menggunakan  confusion  matrix  menunjukkan  bahwa  metode  Case  Based  Reasoning memiliki  akurasi  sebesar  89,40%,  sedangkan  metode  Certainty  Factor  sebesar  83,48%[10].  M.  Romi  dan  tim pada  tahun  2020  menyelidiki  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  bougenville dengan  menggunakan  metode  Teorema  Bayes.  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  dapat  disimpulkan  bahwa penyakit  layu  bakteri  dengan  kode  P001  mendapatkan  nilai  sebesar  66,66%[11].  Penelitian  selanjutnya dilakukan oleh Dirja dan kawan-kawan pada tahun 2019, menganalisis perbandingan antara Teorema Bayes dan Certainty  Factor  untuk  mendiagnosa  penyakit  tanaman  kakao.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  "Busuk Buah" memiliki probabilitas sekitar 82% dalam Teorema Bayes dan 79% dalam Certainty Factor, "Akar Coklat" sekitar 3% dalam Teorema Bayes dan 18% dalam Certainty Factor, "Akar Merah" sekitar 75% dalam Teorema Bayes dan 78% dalam Certainty Factor, serta "Akar Coklat" sekitar 79% dalam Teorema Bayes dan 85% dalam Certainty Factor[12].
Dengan  demikian,  jurnal  ini  tidak  hanya  akan  membahas  perkembangan  dalam  mendiagnosa  penyakit pada  tanaman  tomat  melalui  sistem  pakar,  tetapi  juga  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang  efektivitas dua  metode  yang  berbeda  dalam  menerapkan  kecerdasan  buatan  dalam  dunia  pertanian.  Kesimpulannya, pemahaman yang lebih mendalam tentang cara sistem pakar dapat memperbaiki diagnosa penyakit pada tanaman tomat  dan  perbandingan  antara  Teorema  Bayes  dan  CBR  diharapkan  akan  meningkatkan  produktivitas  dan keberlanjutan dalam budidaya tanaman tomat dan pertanian secara umum.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Studi ini menyajikan suatu kerangka kerja yang menunjukkan langkah-langkah yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian ini. Prosedur penelitian tersebut ditunjukkan dalam Gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Penjelasan dari gambar 2 tahapan penelitian sebagai berikut:
a. Analisa Masalah
Analisa  masalah  adalah  proses  mengidentifikasi,  memahami,  dan  menganalisis  masalah  untuk  menentukan akar penyebabnya, dampaknya, dan solusi yang mungkin.
b. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data adalah proses pengumpulan informasi yang relevan untuk menganalisis masalah.
c. Studi Pustaka
Studi pustaka adalah penelitian dan analisis sumber-sumber tertulis yang ada sebelumnya untuk mendukung penelitian atau pemahaman tentang suatu topik.
d. Analisa Perbandingan Metode
Analisis  dan  perbandingan  metode  adalah  proses  memilih  metode  terbaik  untuk  mengatasi  masalah  dengan membandingkan berbagai pendekatan  yang  mungkin. Tujuannya adalah untuk  memilih  metode yang paling efektif  dalam  mengatasi  masalah  yang  ada.  Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi Teorema Bayes dan metode Case Base Reasoning .
e. Laporan Penelitian
Tahap  terakhir  dalam  proses  penelitian  adalah  menyusun  laporan  penelitian  setelah  penelitian  selesai.  Pada tahap  ini,  hasil-hasil  penelitian  yang  relevan  dipilih  untuk  dimasukkan  ke  dalam  laporan,  yang  mencakup data, temuan, dan informasi yang telah dikumpulkan dan dianalisis selama proses penelitian

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem Pakar adalah sebuah jenis sistem kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ) yang dirancang untuk meniru kemampuan  manusia  dalam  mendiagnosa  masalah,  memberikan  solusi,  dan  membuat  keputusan  dalam  bidang tertentu. Sistem ini memanfaatkan pengetahuan yang spesifik dan basis pengetahuan yang telah diprogram untuk mengatasi masalah dan tugas-tugas yang kompleks dalam suatu domain tertentu[13][14].
Sistem  pakar  dalam  konteks  teknologi  informasi  adalah  perangkat  lunak  komputer  yang  mengemulasi kemampuan pemecahan masalah seorang ahli. Sistem pakar memiliki kapasitas yang lebih besar dalam simulasi dibandingkan dengan simulasi biasa, yang terbatas pada pengumpulan data empiris dalam domain yang terbatas. Beberapa  sektor  seperti  manufaktur,  hukum,  bidang  medis,  dan  hukum  mendapat  manfaat  dari  implementasi sistem pakar. Sebagai contoh, sistem pakar medis dapat memberikan bantuan kepada para profesional kesehatan dalam  proses  diagnosis  penyakit  dengan  mempertimbangkan  variabel-variabel  seperti  gejala,  riwayat  medis pasien, dan hasil tes laboratorium[15][16].

## 2.3 Penyakit Tanaman Tomat
Tanaman  tomat  ( Solanum  lycopersicum )  adalah  tanaman  tumbuhan  yang  berasal  dari  keluarga  Solanaceae. Tanaman  tomat  dikenal  sebagai  tanaman  budidaya  yang  menghasilkan  buah  tomat,  yang  digunakan  dalam berbagai  masakan  dan  produk  makanan  di  seluruh  dunia.  Buah  tomat  biasanya  berbentuk  bulat,  meskipun  ada berbagai varietas yang dapat menghasilkan buah dengan bentuk, ukuran, dan warna yang berbeda. Tomat dikenal sebagai  sumber  utama  vitamin  C,  asam  folat,  dan  antioksidan  seperti  likopen  yang  bermanfaat  bagi  kesehatan manusia. Namun, tanaman tomat juga rentan terhadap serangan penyakit dan hama yang dapat mengurangi hasil panen  dan  kualitas  buahnya,  sehingga  perlindungan  dan  pemantauan  yang  cermat  diperlukan  dalam  budidaya tanaman tomat.
Penyakit  pada  tanaman  tomat  disebabkan  oleh  mikroorganisme  seperti  bakteri,  jamur,  dan  virus.  Faktor lingkungan,  tanah  yang  tidak  sehat,  dan  kebersihan  lingkungan  memengaruhi  kerentanan  tanaman  terhadap penyakit.  Pemilihan  varietas  tahan  penyakit,  rotasi  tanaman,  dan  perawatan  yang  baik  juga  penting.  Dalam budidaya, pemantauan cermat dan penggunaan pestisida yang tepat dapat mengendalikan penyakit.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2.4 Metode Teorema Bayes
Metode yang dikenal sebagai Teorema Bayes pertama kali dikembangkan oleh seorang pendeta Inggris bernama Thomas  Bayes  pada  tahun  1763.  Kemudian,  metode  ini  diperbaiki  dan  disempurnakan  oleh  seorang  ahli  yang bernama  Laplace.  Mereka  menyatakan  bahwa  pendekatan  ini  bertujuan  untuk  menghitung  kemungkinan  suatu peristiwa  dengan  mempertimbangkan  pengaruh  dari  lingkungan  dan  data  yang  tersedia.  Teorema  ini  awalnya diciptakan  untuk  mengestimasi  probabilitas  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  kemudian  diperluas  untuk mengidentifikasi  parameter  tambahan[17][18][19].  Berikut  adalah  algoritma  penerapan  metode  Teorema Bayes[20]:
a. Menggunakan data sampel  yang  sudah terkumpul, langkah  pertama adalah  mengalkulasi  probabilitas setiap bukti  terhadap  setiap  hipotesis  dengan  menggunakan  rumus  Probabilitas  Bayes,  sebagaimana  dijelaskan  di bawah ini:
( | ) ( | )  ( )
( )
(1)
b. Dengan data sampel yang ada, rumus berikut diterapkan untuk menghitung probabilitas setiap bukti terhadap setiap hipotesis:
∑ ( | )
(2)
c. Rumus  untuk  menghitung  probabilitas  setiap  hipotesis,  tanpa  mempertimbangkan  data  pendukung,  adalah sebagai berikut:
(  | ) ( |  ) ∑ ( |  ) (3)
d. Saat  menilai  probabilitas  hipotesis,  menggunakan  rumus  berikut  untuk  mengevaluasi  bukti  dengan mengalikan  probabilitas  awal  bukti  dengan  probabilitas  hipotesis  tanpa  bukti,  lalu  menjumlahkan  hasil perkalian tersebut untuk setiap hipotesis.
∑ ( )     ( )    ( )    ( | )        ( )    ( | ) (4)
e. Rumus  untuk  menghitung  P(Hi|E),  yaitu  kemungkinan  bahwa  Hi  benar  dengan  adanya  bukti  E,  adalah sebagai berikut:
( | ) ( |  )  (  ) ( |  )
(5)
f. Dalam  Teorema  Bayes,  kesimpulan  dihitung  dengan  mengalikan  probabilitas  awal  bukti  (P(E|Hi))  dengan probabilitas  Hi  benar  ketika  ada  bukti  E  (P(Hi|E)),  dan  hasil  perkalian  ini  kemudian  dijumlahkan  untuk mendapatkan nilai kesimpulan.
∑ ( | )    ( | )        ( | )    ( | ) (6)

## 2.5 Metode Case Base Reasoning
Case-Based  Reasoning (CBR)  adalah  metode  kecerdasan  buatan  yang  memanfaatkan  pengetahuan  dan pengalaman  dari  kasus-kasus  sebelumnya  untuk  menyelesaikan  masalah.  Dalam  CBR,  masalah  dipecahkan dengan  mencari  analogi  dalam  basis  data  kasus,  menyesuaikan  solusi  dari  kasus-kasus  sebelumnya,  dan mengaplikasikannya  pada  masalah  yang  sedang  dihadapi[21].  Pendekatan  diagnostik  Case-Based  Reasoning membandingkan  contoh  baru  dengan  yang  sudah  ada.  Untuk  hasil  optimal,  penting  memperbarui  basis  data kasus  secara  berkala  dengan  informasi  terbaru.  Dalam  pendekatan  ini,  ada  empat  langkah  dalam  metode pemecahan masalah, seperti dijelaskan berikut[22]:
a. Retrieve
Mencari  kasus  yang  relevan  dalam  basis  data  kasus  yang  dapat  digunakan  sebagai  referensi,  baik  dengan pencarian manual atau elektronik.
b. Reuse
Mencocokkan  solusi  dari  masalah  saat  ini  dengan  menggunakan  contoh-contoh  dari  kasus  relevan.  Pada tahap  ini,  analisis  kasus  sebelumnya  dilakukan,  solusi  yang  sesuai  dipilih,  dan  dapat  dimodifikasi  jika diperlukan.
c. Revise
Menganalisis jawaban yang dihasilkan dan memperbaikinya jika perlu. Pada tahap ini, solusi yang disajikan dievaluasi dan dimodifikasi untuk perbaikan.
d. Retain
Mengarsipkan kasus-kasus baru dan solusi  yang dihasilkan dalam basis data kasus  untuk penggunaan  masa depan.  Pada  tahap  ini,  kasus-kasus  baru  dan  solusi  yang  efektif  disimpan  dalam  basis  data  kasus  untuk referensi di masa mendatang.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Tindakan-tindakan  di  atas  membentuk  siklus  dalam  case-based  reasoning.  Setelah  siklus  selesai,  basis data  kasus  diperbarui  dengan  kasus  dan  solusi  baru  untuk  menjaga  keakuratan  hasil  pada  tahap  pengambilan. Kualitas  basis  data  kasus  memiliki  dampak  signifikan  pada  kinerja  CBR,  dan  jenis  serta  volume  data  yang disimpan  perlu  diperhatikan.  Selama  pengambilan  kasus  sebelumnya,  tingkat  kesamaan  antara  kasus  baru  dan yang ada akan dihitung menggunakan fungsi kesamaan untuk menentukan kesamaan atau perbedaan[23]. Nilai kesamaan dihitung dengan rumus berikut:
(7)
Keterangan:
S menunjukkan similarity (tingkat kesamaan) dengan skala 1 (identik) dan 0 (berlainan) W mengindikasikan Weight (bobot yang diberikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan
Sebelum  dapat  menentukan  jenis  penyakit  yang  sedang  diderita  seseorang,  adalah  penting  untuk  memiliki pemahaman  yang  komprehensif  tentang  variasi  penyakit  pada  tanaman  tomat  penting  sebelum  mendiagnosis penyakit.  Informasi  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber,  seperti  spesialis,  buku,  jurnal,  dan  berkaitan  dengan gejala penyakit. Berikut tabel 1 merupakan jenis penyakit pada tanaman Tomat.
Tabel 1. Jenis Penyakit Pada Tanaman Tomat Kode Penyakit Nama Penyakit PT01 Layu Fusarium PT02 Layu Bakteri PT03 Mozaik PT04 Tomato Yellow Leaf Curl Virus (TYLCV) Tabel 2. Data Kepakaran Tanaman Tomat Kode Gejala Nama Gejala Nilai Kepastian PT01  PT02  PT03  PT04 GT01 Tangkai daun berwarna putih 0,6 - - - GT02 Daun berubah warna menjadi kuning 0,6 0,8 0,8 0,8 GT03 Tanaman tampak lemah 0,4 0,6 - 0,4 GT04 Tanaman Layu dengan cepat 0,4 0,4 - - GT05 Bercak-bercak berwarna hijau kekuningan muncul di permukaan batang - 0,8 - - GT06 Daun-daun menunjukkan pola mosaik dengan bercak-bercak kuning dan hijau - - 0,8 - GT07 Pertumbuhan tanaman terhambat - - 0,4 0,8 GT08 Buah memiliki bercak-bercak warna yang tidak normal - - 0,6 - GT09 Daun mengering dan gugur 0,8 0,8 - - GT10 Daun-daun yang terinfeksi cenderung menggulung ke atas dan ke dalam - - - 0,8 GT11 Daun-daun menjadi kaku - - - 0,8
Tabel 2  menampilkan  data  kepakaran  gejala  penyakit  tanaman  tomat,  dengan  kode  gejala,  nama  gejala, dan nilai penilaian untuk setiap gejala terkait empat jenis penyakit (PT01, PT02, PT03, PT04). Beberapa gejala mencakup  tanaman  yang  tampak  lemah,  daun  yang  mengering  dan  gugur,  serta  gejala  khusus  seperti  tangkai daun  berwarna  putih  dan  daun  yang  menggulung  ke  atas  dan  ke  dalam,  yang  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi jenis penyakit tanaman tomat mungkin terjadi pada tanaman.
Tabel 3. Nilai Persentasi Kepastian Tingkat Persentase Nilai Kemungkinan 0% - 50% Sedikit kemungkinan 51% - 79% Kemungkinan 80% - 99% Kemungkinan Besar 100% Sangat Yakin
Tabel  3  adalah  panduan  tingkat  kepastian  yang  mengelompokkan  nilai  persentase  menjadi  empat kategori:  0%  -  50%  sebagai  sedikit  kemungkinan,  51%  -  79%  sebagai  kemungkinan,  80%  -  99%  sebagai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
kemungkinan  besar,  dan  100%  sebagai  sangat  yakin.  Ini  membantu  menyederhanakan  penilaian  tingkat keyakinan dalam suatu konteks.
Tabel 4. Gejala Dan Nilai Yang Dirasakan User Kode Gejala Gejala Nilai GT02 Daun berubah warna menjadi kuning 0,6 GT03 Tanaman tampak lemah 0,8 GT07 Pertumbuhan tanaman terhambat 0,6 GT08 Buah memiliki bercak-bercak warna yang tidak normal 0,8 GT10 Daun-daun yang terinfeksi cenderung menggulung ke atas dan ke dalam 0,6 GT11 Daun-daun menjadi kaku 0,6
Tabel  4  berisi  gejala  yang  dirasakan  oleh  pengguna  dengan  nilai-nilai  yang  berkaitan.  Ini  memberikan gambaran tentang sejauh mana pengguna merasakan gejala, dengan gejala seperti daun kuning, tanaman lemah, pertumbuhan terhambat, buah bercak, daun menggulung, dan daun kaku memiliki nilai-nilai masing-masing.

## 3.2 Penerapan Metode Teorema Bayes
Perhitungan dilaksanakan pada setiap gejala setelah pengguna merespons pertanyaan konsultasi. Berikut adalah langkah-langkah dalam menerapkan metode Teorema Bayes: a. Menentapkan nilai probabilitas dari masing-masing gejala
1. PT01 - Layu Fusarium
[ ]
[ ] [ ] [ ]

## [ ]
Silakan  terapkan  perhitungan  yang  sama  untuk  penyakit  otitis  eksterna  dan  otitis  interna.  Hasil  dari perhitungan probabilitas hipotesis masing-masing gejala dapat ditemukan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Probabilitas Hipotesa PT01 PT02 PT03 PT04 Kode Gejala  Nilai  Kode Gejala  Nilai  Kode Gejala  Nilai  Kode Gejala  Nilai GT01 0,21 GT02 0,24 GT02 0,31 GT02 0,22 GT02 0,21 GT03 0,18 GT06 0,31 GT03 0,11 GT03 0,14 GT04 0,12 GT07 0,15 GT07 0,22 GT04 0,14 GT05 0,24 GT08 0,23 GT10 0,22 GT09 0,29 GT09 0,24 GT11 0,22
b. Mencari nilai probabilitas evidence
1. PT01 – Layu Fusarium
∑ [ | ] [ ] (        )   (          )   (          )   (        )   (        )
[ | ]
[ | ] [ | ]
[ | ]
[ | ]
∑ ((       )   (          )   (          )   (       )   (       ))
2. PT02 – Layu Bakteri

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
∑ [ | ] [ ] (          )   (          )   (        )   (        )   (        )
[ | ]
[ | ]
[ | ] [ | ]
[ | ]
∑ ((         )   (         )   (       )   (       )   (       ))
3. PT03 – Mozaik
∑ [ | ] [ ] (          )   (        )   (          )   (          )
[ | ]
[ | ] [ | ]
[ | ]
∑ ((         )   (     )   (         )   (         ))
4. PT04 - Tomato Yellow Leaf Curl Virus (TYLCV)
∑ [ | ] [ ] (          )   (          )   (          )   (          )   (          )
[ | ]
[ | ] [ | ]
[ | ]
[ | ]
∑ ((          )   (          )   (          )   (          )   (          ))
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Teorema  Bayes,  hasilnya  menunjukkan bahwa nilai tertinggi atau probabilitas tertinggi untuk penyakit yang sedang diidentifikasi adalah 0,70 atau setara dengan 70%.

## 3.3 Penerapan Metode Case Base Reasoning
Berikut adalah langkah-langkah dalam menerapkan metode Case Based Reasoning: a. Penyakit Layu Fusarium
Tabel 6. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Layu Fusarium Kode Gejala Gejala Kasus Lama Kode Gejala Gejala Kasus Baru GT01 Tangkai daun berwarna putih GT02 Daun berubah warna menjadi kuning GT02 Daun berubah warna menjadi kuning GT03 Tanaman tampak lemah GT03 Tanaman tampak lemah GT07 Pertumbuhan tanaman terhambat GT04 Tanaman Layu dengan cepat GT08 Buah memiliki bercak-bercak warna yang tidak normal GT09 Daun mengering dan gugur GT10 Daun-daun yang terinfeksi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 228-237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4617
Kode Gejala Gejala Kasus Lama Kode Gejala Gejala Kasus Baru cenderung menggulung ke atas dan ke dalam GT11 Daun-daun menjadi kaku
Menurut  tabel  6,  kasus  sebelumnya  dan  kejadian  saat  ini  memiliki  2  gejala  yang  sama,  termasuk  daun berubah warna menjadi kuning (GT02) dan tanaman tampak lemah (GT03).
( )
(     ) (     ) (     ) (     ) (     )
b. Penyakit Layu Bakteri
Tabel 7. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Layu Bakteri Kode Gejala Gejala Kasus Lama Kode Gejala Gejala Kasus Baru GT02 Daun berubah warna menjadi kuning GT02 Daun berubah warna menjadi kuning GT03 Tanaman tampak lemah GT03 Tanaman tampak lemah GT04 Tanaman Layu dengan cepat GT07 Pertumbuhan tanaman terhambat GT05 Bercak-bercak berwarna hijau kekuningan muncul di permukaan batang GT08 Buah memiliki bercak-bercak warna yang tidak normal GT09 Daun mengering dan gugur GT10 Daun-daun yang terinfeksi cenderung menggulung ke atas dan ke dalam GT11 Daun-daun menjadi kaku
Menurut  tabel  7,  kasus  sebelumnya  dan  kejadian  saat  ini  memiliki  2  gejala  yang  sama,  termasuk  daun berubah warna menjadi kuning (GT02) dan tanaman tampak lemah (GT03).
( )
(     ) (     ) (     ) (     ) (     )

## c. Penyakit Mozaik
Tabel 8. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Layu Bakteri Kode Gejala Gejala Kasus Lama Kode Gejala Gejala Kasus Baru GT02 Daun berubah warna menjadi kuning GT02 Daun berubah warna menjadi kuning GT06 Daun-daun menunjukkan pola mosaik dengan bercak- bercak kuning dan hijau GT03 Tanaman tampak lemah GT07 Pertumbuhan tanaman terhambat GT07 Pertumbuhan tanaman terhambat GT08 Buah memiliki bercak-bercak warna yang tidak normal GT08 Buah memiliki bercak-bercak warna yang tidak normal GT10 Daun-daun yang terinfeksi cenderung menggulung ke atas dan ke dalam GT11 Daun-daun menjadi kaku
Menurut  tabel  8,  kasus  sebelumnya  dan  kejadian  saat  ini  memiliki  3  gejala  yang  sama,  termasuk  daun berubah warna menjadi kuning (GT02), pertumbuhan tanaman terhambat (GT07), dan buah memiliki bercak- bercak warna yang tidak normal (GT08).
( ) (     ) (     ) (     ) (     )
d. Penyakit Tomato Yellow Leaf Curl Virus (TYLCV)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 228-237 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4617
Tabel 9. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Layu Bakteri
Kode Gejala Gejala Kasus Lama Kode Gejala Gejala Kasus Baru GT02 Daun berubah warna menjadi kuning GT02 Daun berubah warna menjadi kuning GT03 Tanaman tampak lemah GT03 Tanaman tampak lemah GT07 Pertumbuhan tanaman terhambat GT07 Pertumbuhan tanaman terhambat GT10 Daun-daun yang terinfeksi cenderung menggulung ke atas dan ke dalam GT08 Buah memiliki bercak-bercak warna yang tidak normal GT11 Daun-daun menjadi kaku GT10 Daun-daun yang terinfeksi cenderung menggulung ke atas dan ke dalam GT11 Daun-daun menjadi kaku
Menurut  tabel  9,  kasus  sebelumnya  dan  kejadian  saat  ini  memiliki  5  gejala  yang  sama,  termasuk  daun berubah  warna  menjadi  kuning  (GT02),  tanaman  tampak  lemah  (GT03),  pertumbuhan  tanaman  terhambat (GT07),  daun-daun  yang  terinfeksi  cenderung  menggulung  ke  atas  dan  ke  dalam  (GT10),  dan  daun-daun menjadi kaku (GT11).
( )
(     ) (     ) (     ) (     ) (     )

## 3.4 Analisis Hasil Persentase
Tabel 10 di bawah ini menunjukkan hasil nilai persentase diagnosis penyakit pada tanaman tomat menurut kedua pendekatan yang digunakan di atas.
Tabel 10. Hasil Persentase Jenis Penyakit Teorema Bayes  Case Base Reasoning Layu Fusarium 51% 36% Layu Bakteri 70% 41% Mozaik 68% 69% Tomato Yellow Leaf Curl Virus (TYLCV) 63% 100%
Tabel 10 memperlihatkan hasil persentase keberhasilan Teorema Bayes dan Case Base Reasoning dalam mendiagnosis  empat  jenis  penyakit  tanaman  tomat.  Dari  data  tersebut,  terlihat  bahwa  Case  Base  Reasoning memiliki tingkat keberhasilan yang rendah dalam mendiagnosis Layu Fusarium dan Layu Bakteri dibandingkan dengan Teorema Bayes. Namun, Case Base Reasoning lebih unggul dalam  mendiagnosis Tomato Yellow  Leaf Curl  Virus  (TYLCV),  mencapai  tingkat  keberhasilan  100%,  sementara  Teorema  Bayes  mencapai  63%.  Di  sisi lain, dalam kasus penyakit Mozaik, kedua  metode hampir  sebanding dalam tingkat keberhasilan  mereka. Hasil ini  dapat  membantu  petani  atau  peneliti  untuk  memilih  metode  yang  paling  efektif  dalam  mendiagnosis  jenis penyakit tanaman tomat yang mereka hadapi.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  yang  tercantum  penelitian  yang  telah  dilakukan,  disimpulkan  bahwa  perbandingan  keberhasilan Teorema  Bayes  dan  Case-Based  Reasoning  dalam  mendiagnosis  empat  jenis  penyakit  tanaman  tomat menunjukkan perbedaan yang signifikan. Case-Based Reasoning menunjukkan tingkat keberhasilan yang rendah dalam  mendiagnosis  Layu  Fusarium  dan  Layu  Bakteri  dibandingkan  dengan  Teorema  Bayes,  menandakan bahwa  Teorema  Bayes  lebih  andal  dalam  mengenali  kedua  penyakit  tersebut.  Namun,  Case-Based  Reasoning unggul  dalam  mendiagnosis  Tomato  Yellow  Leaf  Curl  Virus  (TYLCV)  dengan  tingkat  keberhasilan  100%, sedangkan  Teorema  Bayes  mencapai  63%.  Dalam  kasus  penyakit  Mozaik,  keduanya  memiliki  tingkat keberhasilan  yang  sebanding,  menunjukkan  bahwa  keduanya  dapat  menjadi  pilihan  yang  baik  untuk  diagnosis penyakit  ini.  Kesimpulannya,  pemilihan  metode  harus  disesuaikan  dengan  jenis  penyakit  yang  dihadapi  petani atau  peneliti,  dengan  Teorema  Bayes  cocok  untuk  Layu  Fusarium  dan  Layu  Bakteri,  Case-Based  Reasoning menjadi  pilihan  utama  untuk  TYLCV,  dan  keduanya  menjadi  opsi  yang  layak  untuk  Mozaik.  Hasil  ini memberikan  panduan  praktis  bagi  pemangku  kepentingan  dalam  pertanian  untuk  memilih  metode  yang  paling efektif  dalam  mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman  tomat,  berpotensi  meningkatkan  hasil  panen  dan  kualitas buah tomat secara keseluruhan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## REFERENCES
[1]  J.  Jailani,  “Pengaruh  pemberian  pupuk  kompos  terhadap  pertumbuhan  tanaman  tomat  (Licopersicum esculentum Mill),” Serambi Saintia J. Sains dan Apl. , vol. 10, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[2]  N.  Afrilandha  and  M.  R.  Setiawati,  “Pengaruh  kombinasi  nutrisi  anorganik  dan  pupuk  hayati  terhadap populasi azotobacter sp, kandungan klorofil, serapan n, dan hasil tanaman tomat pada sistem hidroponik,” Agrin , vol. 22, no. 1, pp. 66–75, 2019.
[3]  K.  Aeni,  “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Hama  dan  Penyakit Padi,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 79–86, 2018.
[4]  H.  Hafizah,  “Sistem  Pakar  Untuk  Pendiagnosaan  Karies  Gigi  Menggunakan  Teorema  Bayes,” J.  Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 4, no. 1, pp. 103–111, 2021.
[5]  D.  Nofriansyah,  R.  Gunawan,  and  E.  Elfitriani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pertussis (Batuk Rejan) Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 3, no. 1, pp. 41–54, 2020.
[6]  Y.  F.  Astrawinata,  J.  Triono,  and  P.  Utomo,  “Sistem  Pakar  Penentuan  Penempatan  Karyawan  Terhadap Bidang Pekerjaan Berbasis Web Dengan Metode Case Based Reasoning Studi Kasus CV. Mitra Tehnik,” J. Inf. Technol. Ampera , vol. 2, no. 2, pp. 90–104, 2021.
[7]  H.  A.  Rahman,  “Sistem  Pakar  dalam  Mendeteksi  Kerusakan  Laptop  dengan  Metode  Case  Based Reasoning,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , pp. 71–76, 2020.
[8]  R.  Josefa,  R.  Sovia,  and  E.  P.  Mandala,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pneumonia  Pada  Anak Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” Sainteks , vol. 6, no. ISBN : 978-602-52720-1-1, pp. 868– 872, 2019.
[9]  J. A. Widians, N. Puspitasari, and A. A. M. Putri, “Penerapan Teorema Bayes dalam Sistem Pakar Anggrek Hitam,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  15,  no.  2,  p.  75,  2020,  doi: 10.30872/jim.v15i2.4604.
[10]  D.  Andreswari,  J.  P.  Sari,  and  S.  Irwanda,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Case  Base  Reasoning  (  Cbr  ) Dan Certainty Factor ( Cf ) Pada Sistem Pakar Diagnosis Hama Pengganggu Dan Penyakit Pada Tanaman Padi,” J. Rekutsif , vol. 10, no. 2, pp. 129–141, 2022.
[11]  M. R. Fadillah, B. Andika, and D. Saripurna, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Penyerang Tanaman Bougenville Dengan Metode Teorema Bayes,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 1, p. 88, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i1.229.
[12]  D.  N.  Ilham,  H.  Rudi,  and  A.  Candra,  “Analisis  Perbandingan  Penerapan  Metode  Bayes  dan  Certainty Factor Untuk Mendiagnosis Penyakit Tanaman Kakao,” vol. 3, no. 1, pp. 21–29, 2019.
[13]  B. H. Hayadi, Sistem pakar . Deepublish, 2018.
[14]  R.  Hardianto  and  C.  Kusuma,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Penentuan  Kepribadian,” J.  Sist.  Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2019.
[15]  M.  A.  Pratama et  al. ,  “Expert  System  Mendiagnosa  Kerusakan  Pada  Sepeda  Motor  Vespa  Jenis  Kongo 1965 Menggunakan Metode Dempster Shafer Pada Bengkel Scooter Bongkar Servizio,” J. Cyber Tech , vol. 1, no. 3, 2021.
[16]  A. Supiandi and D. B. Chandradimuka, “Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile,” J. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 102–111, 2018.
[17]  G.  W.  N.  Wibowo,  S.  Widiastuti,  M.  Muratno,  E.  Lolang,  and  S.  Soraya,  “Penerapan  Metode  Teorema Bayes  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Tubercolosis,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  4,  pp. 1782–1788, 2023.
[18]  P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Pendeteksian Psoriasis Postular Menggunakan Kombinasi Teorema Bayes Dengan Euclidean Probability,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 111–118, 2019.
[19]  D. Setiawan, R. N. Putri, and R. Suryanita, “Perbandingan Algoritma Genetika dan Backpropagation pada Aplikasi Prediksi Penyakit Autoimun,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. Dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[20]  P. S. Ramadhan and S. Nurarif, “Penerapan Teorema Bayes Untuk Mediagnosa Defisiensi Imun,” Inform. Mulawarman J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 2, pp. 103–110, 2019.
[21]  A. H. Nasyuha, Y. Syahra, M. I. Perangin-Angin, D. R. Habibie, and A. A. Subagyo, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis  Penyakit  Leishmaniasis  Menerapkan  Metode  Case-Based  Reasoning  (CBR),” J.  MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 2, pp. 747–755, 2023.
[22]  Z.  A.  Faisal,  “Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ayam  petelur  menggunakan  metode  case  based  reasoning berbasis web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 126–132, 2019.
[23]  N.  J.  Telambanua,  N.  Nofriadi,  and  A.  Dermawan,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Penyakit  Mata Menerapkan Metode Case Based Reasoning,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 570–580, 2022.