## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Hama Dan Penyakit  Pada Tanaman Jagung  Menggunakan Metode Teorema Bayes Berbasis Web
1 Rusdi Efendi , 2 Agustin Zarkani , Ristianah 1, Fakutlas Teknik, Universitas Bengkulu, Indonesia
1 rusdi.efendi@unib.ac.id 2 agustinzarkani@gmail.com ; 3 restianah8@gmail.com ;
Article Info

## ABSTRAK
Article history: Received, 2023-07-19 Revised, 2023-10-02 Accepted, 2023-11-20 Jagung  merupakan  salah  satu  tanaman  pangan  penghasil  karbohidrat  yang paling banyak di konsumsi oleh masyarakat global, selain gandum dan padi. Kurangnya informasi bagi petani jagung tentang jenis hama dan penyakit yang menyerang  tanaman  jagung  menyebabkan  banyaknya  tanaman  jagung  yang diserang  hama  dan  penyakit  dapat  mengganggu  produktivitas  jagung  dan perekonomian  masyarakat  karena  tanaman  jagung  bisa  menjadi  rusak sehingga  dapat  mengakibatkan  turunnya  harga  dan  kualitas  hasil  panen. Tujuan  penelitian  di  lakukan  yaitu  membangun  sistem  pakar  yang  mampu membantu petani dalam mengidentifikasi hama dan penyakit yang menyerang tanaman jagung, membantu petani untuk menentukan jenis hama dan penyakit yang terdapat pada  tanaman  jagung  dan mempermudah  petani jagung  dalam melakukan pengendalian setelah mengetahui adanya hama dan penyakit yang teridentifikasi.  Metode Teorema  Bayes adalah  salah  satu  metode  yang menangani  ketidakpastian  data.  Metode  tersebut  didasarkan  pada  kondisi awal, dan jika kondisi awal tersebut merupakan kondisi suatu gejala yang ada, maka berlaku suatu aturan tertentu dan nilai kebenaran maksimum digunakan untuk menentukan kesimpulan dan penyesuaian dari gejala tersebut[1]. Hasil penelitian  ini  berhasil  membangun  suatu  sistem  berbasis  web  yang  dapat melakukan  identifikasi  hama  dan  penyakit  jagung  menggunakan  metode Teorema Bayes .  Hasil  fungsionalitas  100% teruji  berhasil melalui pengujian black  box .  Hasil  evaluasi  akurasi  dari  Metode Teorema  bayes untuk mengidentifikasi  hama  tanaman  jagung  sebesar  94,23%.  di  uji  melalui confussion matrix.

## Kata Kunci:
Jagung Hama Penyakit
Teorema Bayes
Sistem Pakar

## ABSTRACT
Keywords:
Corn Pests Diseases Bayes Theorem Expert System Corn is one of the carbohydrate-producing food crops most widely consumed by the global community, apart from wheat and rice. Lack of information for corn farmers about the types of pests and diseases that attack corn plants causes many corn plants to be attacked by pests and diseases, which can disrupt corn productivity  and the community's  economy because  corn  plants  can  become damaged, which can result in a decrease in the price and quality of the harvest. The research aims to build an expert system that can help farmers identify pests and diseases that attack corn plants, help farmers determine the types of pests and diseases found on corn plants and make it easier for corn farmers to carry out control after  knowing the  identified pests  and  diseases.  Bayes'  Theorem method  is  a  method  that  handles  data  uncertainty.  This  method  is  based  on initial conditions, and if the initial conditions are the conditions of an existing phenomenon, then specific rules apply, and the maximum truth value is used to determine conclusions and adjustments to the phenomenon [1]. The results of this  research succeeded in building  a  web-based  system  that  can  identify corn pests and diseases using the Bayes Theorem method. 100% functionality results  were  tested  successfully  through  black  box  testing.  The  accuracy evaluation  results  of  the  Bayes  Theorem  method  for  identifying  corn  plant pests were 94.23%. They were tested via a confusion matrix.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Rusdi Efendi Program Studi Informatika, Universitas Bengkulu, Indonesia, Email: rusdi.efendi@unib.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Jagung  merupakan  tanaman  pangan  penghasil  karbohidrat  yang  paling  banyak  dikonsumsi  oleh masyrakat global, selain gandum dan padi. Saat ini, jagung juga merupakan bahan penting dalam pakan ternak. Kegunaan lainnya adalah sebagai sumber pangan dan bahan dasar tepung maizena. Produksi, produktivitas, dan harga jagung selalu berfluktuasi karena pengaruh penawaran dan permintaan  yang selalu  berubah.  Tingginya  permintaan  jagung  di  pasar  global  memberikan  peluang  bagi  masyarakat, khususnya di Kabupaten Bengkulu Selatan, untuk menyeimbangkan  permintaan dan pasokan jagung. Untuk  menyeimbangkan  permintaan  dan  pasokan  jagung,  ada  dua  cara  yang  bisa  dilakukan: memanfaatkan sumber daya manusia untuk  memproduksi jagung  di dalam negeri, atau mengekspor jagung ke luar negeri dengan  harga  berkualitas tinggi [2].
Berdasarkan data produksi tanaman pangan Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bengkulu Selatan (2016),  produksi  tanaman  jagung  sebesar  14.918  juta  ton  kering  pada  tahun  2014,  sedangkan  tahun 2015 sebanyak 8.273 juta ton. Angka tersebut mengalami penurunan sebesar 0,06 juta ton (6,645%). Dengan Luas areal tanamam jagung yang menghasilkan seluas 3.984 Ha. Penurunan produksi terjadi karena produktivitas tanaman jagung yang tergangu dengan hama dan penyakit [3].
Petani jagung kurang mendapatkan informasi bagi petani jagung tentang jenis hama dan penyakit yang menyerang  tanaman  jagung,  sehingga  banyak  tanaman  jagung  yang  terkena  serangan  hama  dana penyakit.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan  produktivitas  jagung  dan  prerekonomian  masyarakat  karena tanaman  jagung  bisa  rusak  danmenurunkan  harga  serta  kualitas  panen.  Salah  satu  factor  rendahnya produktivitas  jagung  adalah  serangan  Organisme  Pengganggu  Tanaman  (OPT).  OPT  pada  tanaman jagung di antaranya adalah kelompok hama dan penyakit [4].
Seiring dengan penerapan berbagai metode dalam bidang kecerdasan buatan, maka permasalahan diatas dapat  diatasi  dengan  menerapkan  aplikasi  sistem  pakar.  Diperlukan  suatu  aplikasi  system  pakar mengidentifikasi  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  jagung  yang  dapat  digunakan  sebagai  tool pendamping  petani  selama  proses  tanam  dan  dapat  mengetahui  solusi  yang  harus  dilakukan  jika tanaman jagung terkena penyakit dan serangan hama. Pada penelitian ini dibagun sebuah sistem pakar dengan menerapkan metode teorema bayes .
Metode teorema  bayes merupakan  salah  satu  metode  untuk  mengatasi  ketidakpastian  suatu  data. Metode  ini  berfokus  kondisi  awal  berupa  kondisi  gejala-gejala  yang  kemudian  diaplikasikan  pada aturan-aturan  ( rules )  yang  sudah  ditetapkan,  menghitung  nilai  kebenaran  dari  setiap  aturan  untuk menentukan kesimpulan dan solusi terhadap gejala yang diidentifikasi [1]. Sistem pakar didesain agar dapat  menyelesaikan  suatu  permasalahan  spesifik  dengan  meniru  keahlian  para  pakar  [5].  Tujuan penelitian  ini  adalah  memberikan  bantuan  bagi  pengguna,  terutama  petani,  untuk  mengidentifikasi hama dan penyakit, memberikan informasi mengenai ciri-ciri hama dan jenisnya, memberikan strategi penangan,  serta  solusi  terbaik  untuk  pencegahan  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  jagung  melalui aplikasi berbasis web.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  peneltian  ini,  peneliti  menggunakan  model  pengembangan  berbasis Prototype. Prototype merupakan suatu metode pengembangan perangat lunak yang merupakan model fisik bagaimana suatu sistem  bekerja  dan  berperilaku  seperti  versi  awal  sistem  tersebut.  Penggunaan  metode prototype memberikan  represntasi  sistem  sebagai  perantara  antara  pengembang  dan  pengguna  agar  dapat berinteraksi dalam proses kegiatan pengembangan sistem [6].
Gambar 1. Metode prototyping  [7]
Penggunaan metode Prototype bagi sisi pengembang sistem bertujuan untuk mengumpulkan informasi dari  pengguna  sehingga  pengguna  dapat  berinteraksi  dengan   model prototype yang  sedang dikembangkan,  sebab prototype menggambarkan   versi  awal  dari  sistem  untuk  kelanjutan  sistem sesungguhnya yang lebih besar [6]. Tahapan-tahapan dalam metode prototype [8] sebagai berikut:
1. Pengumpulan kebutuhan dan analisis sistem Langkah pertama dari metode prototype ini adalah pengumpulan kebutuhan dan analisis sistem. Dalam tahapan ini, pengembang sistem akan mengidentifikasi kebutuhan dan kerangka sistem yang  akan  dikembangkan.  Tahapan  ini  dilakukan  dengan  melakukan  studi  pustaka  yang mencakup literatur terkait dan informasi-informasi penting seputar penelitian mengenai hama dan  penyakit  pada  tanaman jagung,  sehingga  dapat  membantu  pada  proses  penelitian. Selain itu,  dilakukan  wawancara  dengan  pakar  yang  berkaitan  dengan  masalah  yang  sedang diselesaikan  dalam  penelitian  ini.  Melalui  wawancara  akan  diperoleh  informasi  berupa  basis pengetahuan seputar hama dan penyakit tanaman jagung. Pakar yang dipilih dalam penelitian ini  adalah  Bapak  Agustin  Zarkani,  S.P.,  M.Si.,  Ph.D.  selaku  dosen  ilmu  hama  dan  penyakit tanaman  dari  Fakultas  Pertanian,  Universitas  Bengkulu.  Untuk  memperkuat  data  penlitian, dilakukan  juga  observasi.  Observasi  dilakukan  dengan  mengamati  langsung  beberapa  hama dana penyakit  ini di lahan pertanian Kabupaten Bengkulu Selatan.
2. Membangun Prototype
Setelah  memperoleh  informasi  dan  basis  pengetahuan  yang  dibutuhkan  oleh  sistem,  maka tahapan selanjutnya adalah membangun prototype. Tahapan ini dilakukan dengan pembuatan desain sederhana yang akan memberi gambaran singkat tentang sistem yang ingin dibangun.
3. Evaluasi Prototype
Pada tahapan ini, dilakukan evaluasi terhadap prototype yang disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. Tahapan ini dilakukan dengan diskusi antara peneliti dengan pengguna sistem. Hasil prototype akan  didiskusikan  dengan  pengguna  untuk  memperoleh feedback  system dari pengguna yang dibutuhkan dalam proses selanjutnya.
4. Pengkodean sistem Jika prototype yang  telah  dievalusi  dan  disetujui  oleh  pengguna,  maka  tahapan  selanjutnya adalah  melakukan  pengkodean  sistem.  Hasil tahapan  ini  adalah  sistem  identifikasi  hama  dan

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
penyakit jagung berbasi web.
5. Pengujian sistem
Untuk  memastikan  sistem  yang  telah  dibangun  sesuai  dengan  keinginan  pengguna,  maka dilakukan pengujian sistem dengan menggunakan data uji sederhana yang diperoleh dari data pengguna.
6. Evaluasi sistem
Sistem yang telah berhasil dibangun oleh peneliti dilakukan kembali evaluasi sistem. Tahapan ini dilakukan dengen presentasi secara lengkap terhadap sistem yang telah dibangun. Tahapan ini  bertujuan  untuk  mendapatkan feedback akhir  sebelum  diserahkan  kepada  pengguna.  Jika ditemukan hal yang tidak sesuai dengan harapan pengguna, maka akan kembali pada tahapan pengkodean sistem.
7. Pengunaan sistem
Pada fase akhir ini, sistem yang telah berhasil dibangun dan dievaluasi diserahkan ke pengguna. Pengguna dapat menggunakan secara leluasa berdasarkan kasus yang ditemui pengguna.

## Diagram Alir Penelitian

## Gambar 1.diagram alir penelitian
Gambar 2 menampilkan alur penelitian yang dimulai dengan tahapan awal identifikasi masalah, diikuti oleh  pencarian  refrensi  dari  berbagai  sumber  (literatur  atau  buku)  untuk  mendapatkan  informasi  dan data  yang  relevan  dengan  penelitian  ini.  Tahapan  berikutnya  adalah  melakukan  analisi  kebutuhan seperti kebutuhan fungsional dan non-fungsional, dilanjutkan dengan desain sistem. Tahpan selanjunya adalag implementasi system dengaan menggunakan metode prototipe, diikuti dengan evaluasi prototipe. Jiak  terdapat  ketidaksesuaian  prototipe  yang  dihasilkan,  maka  proses  kembali  tahapan  analisis kebutuhan,  namun  jika  prototipe  sesuai,  maka  proses    lanjutan  adalah  penulisan  laporan  dan penyelesaian proyek.

## Metode Teorema Bayes
Teorema Bayes merupakan suatu metode yang digunakan untuk mereduksi ketidaakpastian pada data dengan  membandingkan  informasi  dari  data  yang  mengidentifikasilan  kejadian  yang  terjadi  (“ya”) dengan  informasi  dari  data  yang  menunjukkan  kejadian  yang  tidak  terjadi  [9][10].  Nilai  P(A|B), merupakan  probabilitias  bahwa  kejadian  A  akan  terjadi  apabila  kejadian  B  terjadi.  Hal  ini  dikenal dengan probabilitas bersyarat dari kejadian A jika kejadian B terjadi [11].

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Dalam  penelitian  ini,  metode teorema  bayes menghasilkan  nilai  kepastian  terkait  suatu  gejala, memberikan  kepastian  pada  aturan  yang  telah  ditetapkan  oleh  pakar,  dan  juga  mencermikan  tingkat kepercayaan pengguna terhadap gejala yang mereka alami [12]. Salah satu keunggulan dari metode ini adalah kemepuan untuk menetapkan estimasi parameter dengan menggunakan sedikit data pelatihan, dengan menggabungkan informasi dari sampel yan ada dan informasi yang sudah tersedia sebelumnya [13].
Rumus dari Teorema bayes adalah untuk evidence tunggal dan hipotesis ganda adalah sebagai berikut [11].
P(H\E)= P(E\H) ∗  P(H)
P(E) ……………………………(2.1) Keterangan: P(H|E)
= Probabilitas hipotesis H jika   diberikan evidence E
P(E|H) = Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesis H P(H) = Probabilitas H tanpa   Mengandung evidence apapun P(E) = Probabilitas evidence E
Bentuk theorema bayes untuk evidence tunggal dan hipotesis ganda
P(Hi ׀ E) 𝑃(𝐸 ׀ 𝐻𝑖)𝑥 𝑃(𝐻𝑖) ∑ 𝑃(𝐸 ׀ 𝐻𝑘) 𝑥 𝑝(𝐻𝑘) 𝑛 𝑘=1 …………………….(2.2)
Keterangan: P(Hi|E)   = Probabilitas hiposesis H benar jika diberikan evidence E. P(E|Hi)   = Probabilitas munculnya evidence E, jika diketahui hipotesis Hi benar. P(Hi) = Probabilitas hipotesis H (menurut hasil sebelumnya) tanpa memandang evidence apapun.
P(Hi)= 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ∑ 𝑃(𝐸|𝐻𝑘) 𝑛 𝑘=1 ……………………..(2.3)
n = jumlah hipotesis yang terjadi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi antar muka
Ini merupakan halaman utama pada system pakar identifikasi hama dan penyakit tanaman jagung. Pada halaman ini berisi tentang pengenalan tanamanan jagung berserta tombol login . Melalui tombol login ini  mengarahkan  penguna  sebagai  pengguna  atau  sebagai admin untuk  melakukan login ke  halaman selanjutnya.
Gambar 2 . Tampilan utama
Selanjutnya halaman login yang berisi dua inputan yakni inputan email dan password yang dapat di isi oleh pengguna dan admin . Selain itu, Terdapat  tombol  masuk apabila telah yakin dengan email dan

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
password yang telah di isi. Terdapat juga link menuju ke halaman register atau lupa kata sandi dan buat akun. Jika penguna belum ada akun maka di arahkan untuk terlebih dahulu mendaftar atau registrasi dengan mengkelik link buat akun.
Gambar 3 . Tampilan login
Kemudian  halaman register yang  berisi  4  inputan yakni inputan nama, alamat, email dan password yang dapat di  isi oleh pengguna. Terdapat tombol register apabila telah yakin dengan nama, alamat, email dan password yang  telah  di  isi.  Apabila  akun  sudah  terdaftar  maka  akan  otomatis  kembali  ke halaman login apabila telah melakukan registrasi.
Gambar 4 . Tampilan register
Selanjutnya dashboard penguna  yang  berisi  informasi  umum  mengenai website seperti  informasi konsultasi terakhir yang telah  dilakukan  pengguna.  Pada  bagian header terdapat link dapat  menuju kemenu-menu  yang  ingin    dituju,    seperti    konsultasi    hama,    i nfo  h am a  p en ya ki ,   t en t a n g syst em ,   riwayat konsultasi dan keluar dari sistem.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 5. Tampilan Utama Penguna
Kemudian klik mulai identifikasi maka muncul tampilan  konsultasi penguna , dimana pada halaman ini penguna dapat memilih gejala dengan mencentang gejala sesui dengan kerusakan yang dialami pada lahan tanaman jagung mereka. Selain itu, terdapat gambar yang dapat membantu pengguna menentukan pilihannya
Gambar 6. Tampilan halaman identifikasi
Selanjutnya hasil identifikasi yang di lakukan pengguna, dimana pada halaman ini penguna dapat melihat hasil indentifikasi yaitu nama penyakit , nilai presentase yang terkena hama atau penyakit, gambar, dan solosi dari hama atau penyakit yang menyerang.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 7. Hasil identifikasi
Kemudian   halaman informasi hama yang berisi daftar hama atau penyakit yang terdapat pada tanaman  jagung.  Pengguna  dapat  mengkelik  data  selengkapnya  apabila  ingin  melihat informasi hama lebih detil.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 9 .  tampilan detail info hama dan penyakit
Kemudian  untuk  admin  yaitu  halaman dashboard  admin pada  pakar,  yang  berisi  informasi  umum mengenai website seperti  jumlah  hama,  jumlah  gejala,  dan  jumlah  pengguna.  Pada  bagian sidebar terdapat menu-menu yang dituju, seperti data hama, gejala, basis aturan, hasil dan pengguna.
Gambar 10 . Tampilan dashboard admin
Selanjutnya  hasil  riwayat  identifikasi  penguna.  Dimana  pada  hasil  riwayat  ini  terdapat  data seluruh hasil dari identifikasi penguna. Menurut  pakar pada satu batang bisa terdapat 3 penyakit atau  2  hama,  seperti  pada  penguna  dengan  nama  mitro  jaya  yang telah melakukan identifikasi dan hasilnya terdapat 2 penyakit dan 1 hama. Mengapa itu bisa terjadi karna nilai gejala yang dipilih sangat berpengaruh besar pada hama dan penyakit tersebut.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 11 Hasil riwayat identifikasi pengguna
Kemudian terdapat tampilan pada halaman data hama dan penyakit, data gejala, data pengetahuan pakar dan data penguna yang tersimpan pada admin
Gambar 12. Data hama dan penyakit

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 14. Tampilan data pengetahuan pakar

## Gambar 15. Tampilan data penguna

## Pengujian algoritma Teorema Bayes
Setelah  berhasil  mengimplementasikan  antar  muka  dengan  baik,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan pengujian  terhadap  sistem  yang  telah  dibangun.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kemampuan metode  atau  algoritma  Teorema  Bayes  yang  telah  diimplementasikan  dalam  sistem  untuk  mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman jagung. Evaluasi ini melibatkan perbandingan antara hasil perhitungan manual dengan hasil perhitungan yang dihasilkan oleh sistem. Contoh data yang akan diuji telah disajikan dalam Tabel 5.1.
Tabel 1 sampel data uji coba No Gejala yang dipilih Kode gejala 1 Terdapat garis-garis berwarna agak putih- kekuningan (khlorotik) memanjang sejajar tulang daun G01 2 Tanaman terlihat Kerdil G02 3. Tongkol Tidak Terbentuk G03 4. Daun layu dan kering G07 5 Bercak kecil berbentuk oval pada daun G08 6 Bercak berwarna cokelat atau merah oranye seperti pada permukaan daun atas dan bawah G13 7 Bercak memanjang berbentuk elips G14

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
8 Bercak kering yang luas berwarna hijau keabu-abuan atau coklat G15 9 Pelepah berwarana abu-abu seperti terbakar atau mengering G16 Tabel 2 Perhitungan Manual Metode Teorema Bayes Kode Gejala Penyakit Bulai (P1) P (𝐸 ׀ 𝐻i ) 𝑃(𝐻i ) P(Hi ׀ E) Bayes Hasil G01 1,0 0.3571 0.3571 0.3787 0.3787 95% G02 1,0 0.3571 0.3571 0.3787 0.3787 G03 0,8 0.2857 0.2286 0,2424 0.1939 Kode Gejala Penyakit Karat Daun (P2) P (E ׀ Hi ) 𝑃(𝐻i ) P(Hi ׀ E) Bayes Hasil G07 0,7 0.2692 0.1884 0,2130 0.1491 90% G08 0,9 0.3462 0.3116 0,3522 0.3170 G013 1,0 0.3846 0.3846 0,4347 0.4348 Kode Gejala Penyakit Mozaik kerdil (P8) P (𝐸 ׀ 𝐻i ) 𝑃(𝐻i ) P(Hi ׀ E) Bayes Hasil G01 0,7 0.5000 0.3500 0,5 0.3500 70% G02 0,7 0.5000 0.3500 0,5 0.3500 Kode Gejala Penyakit Hawar Daun (P4) P (𝐸 ׀ 𝐻i ) 𝑃(𝐻i ) P(Hi ׀ E) Bayes Hasil G08 0,8 0.2286 0.1829 0,2071 0.1657 89% G14 0,8 0.2286 0.1829 0,2071 0.1657 G15 0,9 0.2571 0.2314 0,2621 0.2359 G16 1,0 0.2857 0.2857 0,3236 0.3236 Kode Gejala Penyakit Busuk Batang (P6) P (𝐸 ׀ 𝐻i ) 𝑃(𝐻i ) P(Hi ׀ E) Bayes Hasil G07 0,6 1.0000 0.6000 1 0.6000 60%

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 16 Hasil riwayat identifikasi dari sampel data uji
Hasil  perhitungan teorema bayes dari sampel data uji yang sudah dipilih oleh petani menunjukkan tanaman jagung tersebut positif terkena penyakit bulai dengan probabilitas sebesar 95 %

## Confusion Matrix (Akurasi Sistem)
Pengujian ini dilaksanakan agar mengetahui tingkat keakurasian suatu sistem yaitu menyamakan hasil identifikasi sistem dengan hasil identifikasi seorang pakar [14]. Data uji berjumlah 29 data sampel dari observasi langsung ke lapangan. Berikut pada tabel merupakan data uji dari hama dan penyakit tanaman Jagung menggunkan confusion matrix.

## Tabel 3 Hasil data uji
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 True Positive 4 1 0 7 0 3 5 3 2 3 8 5 2 3 2 0 1 False Positive 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 True Negative 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 False Negative 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Berdasarkan tabel 5 hasil data uji maka dapat dihitung nilai accuracy pada confusion matrix [15]:
Accuracy = 𝐓𝐏+𝐓𝐍 𝐓𝐏+𝐅𝐏+𝐅𝐍+𝐓𝐍 x 100% Accuracy = 𝟒𝟗+𝟎
𝟒𝟗+𝟎+𝟑+𝟎 𝐱 𝟏𝟎𝟎%

## Accuracy = 94,23%
Berdasarkan  hasil  pengujian  data  validasi  dari  29  data  uji  pada  hama  dan  penyakit  jagung memiliki nilai akurasi sebesar 94,23% yang berarti sistem ini berfungsi dengan baik sebagai identifikasi pakar.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dapat menghasilkan suatu sistem identifikasi hama dan penyakit tanaman jagung dengan menggunakan Metode  Teorema  Bayes berbasi  web . Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  dari  Metode Teorema Bayes diperoleh nilai akurasi sebesar 94,23%.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 398~411 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## REFERENSI
[1] Hengki Tamando Sihotang, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Jagung Dengan Metode Bayes,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[2] K. M. Khoirunnisak, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Jagung Dengan Metode Dempster Shafer,” Univ. mataram , vol. X, no. November, pp. 1–132, 2020.
[3] BPS, “Produksi Jagung Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Bengkulu Tahun 2010-2015 (Ton Pipilan Kering),” Bengkulu.bps.go.ia , 2016.
[4] F.  R.  Lumbanraja,  S.  Rosdiana,  H.  Sudarsono,  and  A.  Junaidi,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan Penyakit Tanaman Kopi Menggunkan Metode Breadth First Search (Bfs) Berbasis Web,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i1.1452.
[5] Muhammad  Ifan  Rifani  Ihsan,  Lady  Agustine,  Rizka  Dahlia,  and  Ahmad  Fachrurozi,  “Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Pada Gigi Berbasis Web Dengan Penalaran Forward Chaining,” Elkom  J. Elektron. dan Komput. , vol. 15, no. 2, pp. 403–411, 2022, doi: 10.51903/elkom.v15i2.921.
[6] D. Purnomo, “Model Prototyping Pada Pengembangan Sistem Informasi,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 2, no. 2, pp. 54–61, 2017, doi: 10.37438/jimp.v2i2.67.
[7] V. Bhatnagar, “A comprative study of sdlc model”.
[8] N. Renaningtias and D. Apriliani, “Penerapan Metode Prototype Pada Pengembangan Sistem Informasi Tugas Akhir Mahasiswa,” Rekursif J. Inform. , vol. 9, no. 1, 2021, doi: 10.33369/rekursif.v9i1.15772.
[9] 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.
[10] A.  H.  Nasyuha,  “Implementasi  Teorema  Bayes  Dalam  Diagnosa  Penyakit  Ayam  Broiler,”  vol.  4,  pp. 1062–1068, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2366.
[11] Y. Junaedi, B. N. Sari, and A. S. Y. Irawan, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Hama Pada Tanaman Jambu Air  Menggunakan  Metode  Theorema  Bayes,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  168–178,  2020,  doi: 10.35316/jimi.v5i2.960.
[12] 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.
[13] N. Puspitasari, H. Hamdani, H. Hatta, A. Septiarini, and S. Sumaini, “Penerapan Metode Teorema Bayes Untuk  Mendeteksi  Hama  Pada  Tanaman  Padi  Mayas  Kalimantan  Timur,” SINTECH  (Science  Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 2, pp. 155–162, 2021, doi: 10.31598/sintechjournal.v4i2.919.
[14] B. B. Suherman, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dan Hama Pada,” vol. 2, no. 3, pp. 390–398, 2021.
[15] I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.