## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 85/M/KPT/2020 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS HAMA PADA TANAMAN JAMBU AIR MENGGUNAKAN METODE THEOREMA BAYES
Yoga Junaedi 1) , Betha Nurina Sari 2) , Agung Susilo Yuda Irawan 3)
1, 2, 3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
email: 1 yoga.16228@student.unsika.ac.id, 2 betha.nurina@staff.unsika.ac.id, 3 agung@unsika.ac.id

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  27 October 2020 Revised   :  - Accepted   :  27 December 2020
Published  :  29 December 2020
Technology is a tool or means used by humans to make ends meet.
Technological development covers various aspects of life, such as health,  education  and  in  agriculture.  One  of  the  uses  of  current technological  developments  is  the  creation  of  expert  systems. Expert  systems  in  agriculture  can  help  farmers  in  overcoming problems in their crops based on the symptoms that occur in these plants, so farmers can quickly find the right solution. One type of agricultural  plants  that  are  susceptible  to  various  pests  is  water guava. In resolving pests and diseases that attack not a few of the farmers  or  owners  make  mistakes  in  overcoming  the  problems encountered.  So  by  making  an  expert  system  to  diagnose  guava plant diseases it is expected to help farmers to overcome problems by  providing  good  solutions.  The  process  of  making  this  expert system uses the Bayes theorem method. Bayes theorem method is one  method  to  overcome  the  uncertainty  of  data.  Where  this method is based on the initial condition where the initial condition is a condition of existing symptoms then subject to predetermined rules  then  the  greatest  truth  value  is  taken  to  determine  the conclusions  and  solutions  of  the  symptoms  that  have  been mentioned previously.

## Keywords:
Guava Water Bayes Theorem Expert System
IEEE style in citing this article:
Y. Junaedi, B. N. Sari, and A. S. Y.  Irawan,  “Sistem  Pakar Untuk  Diagnosis  Hama  Pada Tanaman Jambu Air Menggunakan Metode Theorema Bayes”, Jurnal.ilmiah.informati ka,  vol.  5,  no.  2,  pp.  168-178,
Dec. 2020.
© 2020 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  (expert  system)  adalah sistem yang mengadopsi ilmu pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah seperti  yang  dilakukan  oleh  para  ahli pakar.  Sistem  pakar  ini  di  bangun  untuk meniru  kemampuan  manusia  dalam menyelesaikan masalah tertentu.
Pengalihan  ilmu  pengetahuan  dari  para ahli  pakar  ke  komputer  untuk  kemudian dialihkan  lagi  ke  orang  lain  yang  bukan ahli, merupakan tujuan utama dari sistem pakar.[1]
Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari
Artificial  Intelligence  (AI)  yang  cukup  tua karena  sistem  ini  dikembangkan  pada tahun  1960.  Sistem  pakar  yang  pertama
kali  ada  adalah  General-purpose  Problem Solver (GPS) yang di buat oleh Newel dan Simon.  Sampai  sekarang  sudah  banyak sistem pakar yang dibuat, seperti MYCIN untuk diagnosis penyakit, DENRAL untuk mengidentifikasi struktur molekul campuran  yang  tak  dikenal,  XCON  & XSEL untuk membantu konfigurasi sistem komputer  besar,  SOPHIE  untuk  analisis sirkuit  elektronik.[2]  Sistem  pakar  yang dirancang dengan baik dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu seperti layaknya di selesaikan oleh seorang  pakar.  Sistem  pakar  juga  dapat memberikan  kesimpulan  dengan  tepat, bahkan  dalam  beberapa  kasus  dapat menghasilkan  kesimpulan  lebih  cepat daripada pakar. Ada dua ciri utama sistem pakar,  yaitu  pengetahuan  dan  penalaran. Untuk memenuhi  keduanya, dalam sebuah sistem pakar harus memiliki basis pengetahuan  dan  mesin  inferensi.  Basis pengetahuan  berisi  tentang  pengetahuan yang  dikumpulkan  khusus  pada  area permasalahan  tertentu.  Di  dalam  basis pengetahuan  memiliki  sebuah  fakta, aturan, konsep dan hubungan antar fakta. Dengan  perkembangan  sistem  pakar, diharapkan  bahwa  orang  awam  dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan  bantuan  para  ahli.  Bagi  para ahli, sistem  pakar  juga  dapat  membantu aktifitasnya  sebagai  asisten  yang  sangat berpengalaman.  Sistem  pakar  banyak dikembangkan  dalam  banyak  bidang, beberapa  diantaranya  adalah  bidang ekonomi, manufaktur dan pertanian.
Di  Indonesia,  jambu  air  ditanam hampir diseluruh wilayah. Pusat penyebaran  tanaman  jambu  berada  di pulau  jawa.  Jumlah  tanaman  yang menghasilkan buah cenderung meningkat dari  waktu  ke  waktu. Jambu  air  memiliki nilai  ekonomis  yang  tinggi,  karena  selain rasanya  enak,  juga  memiliki  kandungan gizi yang lengkap. Kandungan gizi dalam
100  gr  buah  jambu  air  terdiri  atas  46  kal, 0.60  gr  protein,  0.20  gr  lemak,  11.80  mg karbohidrat,  7.5  mg  kalsium,  9  mg  fosfor, 1.1 mg zat besi, 5.00 vitamin C, 87 air dan 90%  bagian  yang  dapat  dimakan.  Jenis jambu  air  yang  banyak  tumbuh  di Indonesia  yaitu  syzygium  quaeum  (jambu air  kecil)  dan  syzygium  samarangense (jambu air besar). Jambu Citra yang berasal dari  daerah  Demak  adalah  yang  paling diminati  masyarakat,  karena  buahnya besar dan perawatan tanamannya mudah. Meski  demikian  keberadaan  dari  hama pengganggu tanaman tidak jarang dijumpai,  sehingga  menyerang  daun  dan buahnya. Akibat serangan hama produktivitas buah menurun, baik kualitas maupun kuantitasnya.[3]
Proses  pembuatan  sistem  pakar  ini menggunakan  metode  theorema  bayes. Metode  theorema  bayes  adalah  salah  satu metode  untuk  mengatasi  ketidakpastian suatu data. Dimana metode ini didasarkan dari  kondisi  awal  dimana  kondisi  awal merupakan kondisi gejala-gejala yang ada kemudian  dikenakan  aturan  yang  sudah ditentukan  lalu  diambil  nilai  kebenaran yang  paling  besar  untuk  menentukan kesimpulan  dan  solusi  dari  gejala  yang telah  disebutkan  sebelumnya.  Karena sistem  pakar  dirancang  agar  dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu  dengan  meniru  kerja  dari  para ahli/pakar. Hasil penelitian ini diharapkan dapat  memberikan  informasi  ciri-ciri  dari hama,  jenis  hama,  cara  menangani  hama dan  memberikan  solusi  terbaik  untuk mencegah  hama  pada  tanaman  jambu  air dalam aplikasi berbasis web.

## 2. KAJIAN LITERATUR DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Pada penelitian sebelumnya Ali Syahrawardi,  Acihmah  Sidauruk  &  Ade Pujianto  melakukan  penelitian  yang berjudul  sistem  pakar  diagnosis  hama- penyakit  pada  tanaman  kelapa  sawit
menggunakan metode theorema bayes dan hasil  penelitiannya  sistem  ini  telah membantu para petani dalam memberikan diagnosa  penyakit  tanaman  kelapa  sawit berserta  solusi  penanggulangannya. Hasil yang di dapat dari pengujian ini mencapai keakuratan  92,25  %.[4]  Sedangkan  Ali Mahmudi,  Moh.  Miftakhur  Rokhman,
Achmat
Eko Prasetio
meneliti
permasalahan  yang  dialami  oleh  petani cabai  tentang  penanggulangan  masalah hama  dan  penyakit  pada  tanaman  cabai dengan  menggunakan  metode  theorema bayes.  Hasilnya  metode  theorema  bayes menghasilkan  presentase  nilai  kepastian atas hasil diagnosa. Dalam hal nilai akurasi membuktikan  bahwa  metode  theorema bayes kuat dalam hal prediksi.[5]

## 2.1 Theorema Bayes
Dalam  theorema  bayes  sering  disebut istilah  probabilitas  bersyarat.  Probabilitas bersyarat  adalah  suatu  kejadian  yang mungkin  atau  tidak  tergantung  pada terjadinya  peristiwa  lain.  Ketergantungan ini dapat ditulis dalam bentuk probabilitas bersyarat sebagai berikut: P(A|B), maksudnya  adalah  probabilitas  bahwa kejadian A akan terjadi apabila kejadian B terjadi atau bisa disebut sebagai probabilitas  gabungan  kejadian  A  dan B.[6] Rumus dari Theorema bayes adalah:
Bentuk  Theorema  Bayes  untuk  evidence tunggal dan hipotesis tunggal
(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.𝑃(H𝑖) ∑ 𝑃(𝐸|H𝑘).P(H𝑘) 𝑛 𝑘=1 (2)
Keterangan:
a. P(Hi|E)  =  Probabilitas  hiposesis  Hi benar jika diberikan evidence E.
b. P(E|Hi)  =  Probabilitas  munculnya evidence  E,  jika  diketahui  hipotesis  Hi benar.
c. P(Hi)  =  Probabilitas  hipotesis  Hi (menurut  hasil  sebelumnya)  tanpa memandang evidence apapun.
d. n = jumlah hipotesis yang terjadi.
2.2 Hama
Hama yang banyak menyerang tanaman  jambu  air  antara  lain  penggerek batang, kutu putih dan lalat buah.

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk  membuat  sistem  pakar  ini, metode yang di pakai adalah Expert System Development Life Cycle (ESDLC), Metode ini di  pilih  karena  model  pengembangannya menggunakan tahapan yang dapat merepresentasikan kebutuhan pada pembuatan  sistem  pakar  untuk  diagnosis hama  pada  tanaman  jambu  air.  Metode yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  penelitian  sebagai berikut:
a. Penilaian keadaan. Dimana pada tahap ini dibagi dalam 2 tahap yaitu analisis masalah  dan  analisis  kebutuhan. Analisis  masalah  adalah  menganalisis masalah yang sedang terjadi mengenai objek penelitian yaitu dengan mengamati permasalahan pada tanaman jambu air. Sedangkan analisis kebutuhan adalah menganalisis kebutuhan  informasi  berupa  data tanda-tanda  fisik,  hama,  dampak, solusi/pengobatan alternatif yang diperlukan user terutama yang berkaitan dengan hama pada tanaman jambu air.
b. Akuisisi  pengetahuan.  Pada  tahap  ini dilakukan  proses  pengumpulan  data dan  representasi  pengetahuan.  Untuk pengumpulan data menggunakan wawancara, dan studi pustaka. Sedangkan  representasi  pengetahuan ini  menggunakan  teknik  penalaran dengan metode theorema bayes. Metode theorema bayes digunakan karena untuk membuktikan  kebenaran  setiap  fakta. Fakta tersebut berupa tanda-tanda fisik tanaman jambu air yang terkena hama.
c. Desain. Pada tahapan ini peneliti akan merancang dari segi desain antar muka sampai dengan implementasi program menggunakan tahapan
desain arsitektur  sistem,  desain  arsitektur database,  desain  antarmuka  (interface)
dan implementasi yaitu desain
arsitektur  aplikasi,  desain  arsitektur database, dan desain antarmuka (interface) diimplementasikan ke dalam bentuk program perangkat lunak.
d. Pengujian.  Pada  tahap  ini  dilakukan langkah  penulisan  kode  program  dan tahapan  pengujian  perangkat  lunak yaitu  dengan  pengujian  Black  Box Testing  dan  White  Box  Testing,  dan  uji pakar.
e. Dokumentasi. Mendokumentasikan
penelitian  dalam  sebuah  dokumen teknis sebagai panduan bagi penggunaan aplikasi sistem pakar.
f. Pemeliharaan. Pada tahapan ini adalah tahapan terakhir yang dilakukan yaitu perawatan  dari  sistem  yang  telah dikembangkan.

## Gambar 1. Rancangan Penelitian pada Metode ESDLC

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian sistem pakar diagnosis hama  pada  tanaman  jambu  air  berbasis web  ini,  jenis  hama  yang  akan  coba  di diagnosis dalam penelitian ini. Gejala dari
masing-masing jenis hama tanaman jambu air tersebut dapat dilihat pada tabel 1 dan pada  tabel  2  merupakan  jenis  hama  pada tanaman  jambu  air.  Berikut  merupakan gejala-gejala  hama    dan  juga  jenis  hama pada tanaman jambu air:
Tabel 1. Jenis-jenis Gejala GID Gejala Hama G01 Banyak daun berlubang G02 Daging buah busuk
G03 Pinggiran daun menjadi kering dan keriting
G04 Kulit kayu mengelupas
G05 Buah kecokelatan atau kehitaman dipermukaan buah
G06 Terlihat  adanya  lubang  yang  mengeluarkan  kotoran berupa gerekan seperti serbuk gergaji pada cabang G07 Pada daun terlihat banyak serbuk putih G08 Pada  daun  yang  terserang  tampak  bercak–bercak  bulat atau kurang teratur bentuknya, berwarna merah G09 Timbulnya  jamur  hitam di atas  embun  pada daun  atau biasa disebut embun jelaga pada permukaan daun. G10 Daun menjadi bopengan dan rusak
G11 Daun gugur G11 Daun gugur
G12 Daun  mengalami  perubahan  warna  dari  hijau  menjadi kuning orange dan kuning coklat G13 Bercak semakin lama semakain membesar G14 Daun meruncing di kedua ujung G15 Daun lebar di bagian tengah G16 Daun bergerigi pada tanaman muda, pinggir daun tidak rata  atau  pecah-pecah  serta  kondisi  daun  menggulung dan melintir G17 Tanaman tetap bisa berbuah tapi jumlah buah berkurang. G18 Bercak menutupi seluruh helaian daun G19 Bercak mulai dari salah satu atau kedua tepi daun yang rusak G20 Daun  mengalami  perubahan  warna  dari  hijau  menjadi kuning orange dan kuning coklat Tabel 2. Jenis Hama PID Jenis Hama P01 Lalat Buah P02 Penggerek Batang P03 Ulat Pagoda P04 Ulat Kupu-kupu Gajah P05 Kutu Putih Berdasarkan  analisis  data  di atas,  tiap gejala dan jenis hama memiliki keterkaitan sehingga menghasilkan berupa kesimpulan.  Hal  ini  dapat  digambarkan dalam  bentuk  representasi  pengetahuan salah satu tekniknya, yaitu dengan kaidah produksi dengan berupa IF-THEN,
dimana IF menyatakan kondisi dan THEN menyatakan  kesimpulan.  Pada  tabel  3  ini merupakan kaidah produksi sistem pakar untuk  diagnosis  hama  pada  tanaman jambu  air,  sedangkan  di  tabel  4  adalah representasi  pengetahuan  jenis  hama  dan solusi (relasi).
Tabel 3. Representasi Gejala dan Jenis Hama (Relasi)
No. Aturan 1 IF G04 AND G06 AND G09 THEN P01 AND S1 2 IF G01 AND G02 AND G05 THEN P02 AND S2 3 IF G08 AND G10 THEN P03 AND S3 4 IF G16 AND G13 THEN P03 AND S3
5 IF G11 AND G12 THEN P04 AND S4 6 IF G03 AND G15 THEN P04 AND S4 7 IF G17 AND G18 THEN P04 AND S4 8 IF G07 AND G14 THEN P05 AND S5 9 IF G19 AND G20 THEN P05 AND S5 Tabel 4. Representasi Pengetahuan Jenis Hama dan Solusi (Relasi) No. Aturan 1 IF P01 THEN S1 2 IF P02 THEN S2 3 IF P03 THEN S3 4 IF P04 THEN S4 5 IF P05 THEN S5 Pada  Tabel  5  merupakan  aturan keputusan  gejala  hama  dan  jenis  hama. Tabel  aturan  tersebut  juga  yang  nantinya akan membantu proses perhitungan. Tabel 5. Aturan Keputusan GID P01 P02 P03 P04 P05 G01 1 0 1 0 0 G02 1 0 0 1 1 G03 1 1 0 1 1 G04 1 1 1 1 1 G05 1 1 0 0 0 G06 0 1 1 0 1 G07 1 1 0 0 1 G08 1 1 1 0 0 G09 1 1 0 1 1 G10 0 1 0 1 1 G11 1 1 1 0 1 G12 0 1 1 0 1 G13 0 0 1 1 1 G14 0 1 1 0 0 G15 0 0 1 0 0 G16 1 1 1 1 1 G17 1 0 1 1 1 G18 1 1 1 1 1 G19 0 0 0 1 1 G20 0 1 1 1 1
Keterangan:
Nilai 1 menunjukan adanya gejala hama. Nilai  0  menunjukan  tidak  adanya  gejala hama.
Penggunaan tabel aturan ini dipakai secara vertikal  dan  horisontal,  pada  metode
theorema  bayes  arah  vertikal  digunakan untuk  mencari  nilai  penyebut  dan  arah horisontal  digunakan  untuk mencari  nilai pembagi,  dan  setiap  nilai  yang  bernilai  1 diganti dengan nilai 1/jumlah gejala setiap
hama, sehingga didapat hasil perhitungan sebagai berikut:
P01 = 1/12 = 0,083, P02 = 1/14 = 0,071, P03 = 1/13 = 0,076, P04 = 1/12 = 0,083, P05 = 1/15 = 0,066. Sehingga setiap nilai 1 arah vertikal di  P01  diganti  dengan  0,083,  P02  =  0,071, P03  =  0,076,  P04  =  0,083,  P05  =  0,066. Adapun di tabel 6 merupakan tabel kasus
pada penelitian ini terdapat 5 kasus, setiap kasus  diindikasikan  dengan  nilai  1  yang merupakan  indikasi  adanya  gejala,  dan apabila  nilainya  0  maka  tidak  terindikasi adanya gejala.  Sedangkan  pada  gambar 2 terdapat flowchart untuk proses perhitungan Theorema Bayes. Tabel 6. Kasus GID  Kasus 1 Kasus 2 Kasus 3 Kasus 4 Kasus 5 G01 1 1 0 0 0 G02 0 1 0 0 0 G03 0 0 1 0 0 G04 1 0 0 0 0 G05 0 1 0 0 0 G06 1 0 0 1 0 G07 0 0 1 0 0 G08 1 0 0 0 0 G09 0 0 0 0 0 G10 0 0 0 0 1 G11 0 0 0 0 0 G12 0 0 0 0 0 G13 0 1 1 0 0 G14 0 0 1 1 0 G15 1 0 0 0 0 G16 0 0 0 0 1 G17 0 0 0 0 0 G18 0 0 0 1 0 G19 0 1 0 0 0 G20 0 0 0 0 0
Gambar 2. Flowchart Theorema Bayes
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dari perhitungan 5 kasus dalam prediksi hama
pada tanaman jambu air dengan menggunakan  metode  theorema  bayes
dibandingkan  dengan  hasil  diagnosis pakar. Hal itu dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Theorema Bayes NO Kasus yang diuji Hasil Diagnosis Pakar Hasil Diagnosis Theorema Bayes Nilai Theorema Bayes 1 Kasus 1 P02 P02 1 2 Kasus 2 P01 P01 1 3 Kasus 3 P05 P05 1 4 Kasus 4 P04 P03 0 5 Kasus 5 P03 P03 1 Jumlah Kasus Yang Benar 4
Keterangan:  1  menunjukkan  hasil prediksi  yang  benar  dan  0  menunjukkan hasil prediksi yang salah.
Nilai  akurasi  =  Theorema  Bayes  =  4/5  x 100 = 80%
Hasil  yang  didapat  dari  perhitungan menggunakan  metode  theorema  bayes kemudian  diinput ke dalam tabel perbandingan untuk dibandingkan dengan hasil diagnosis pakar. Dari 5 kasus yang  diuji,  metode  theorema  bayes  dapat memprediksi  secara  benar  4  kasus, sedangkan 1 kasus yang salah yaitu kasus 4  karena  tidak  sesuai  dengan  hasil
diagnosis  pakar.  Dalam  hal  nilai  akurasi membuktikan  bahwa  metode  theorema bayes kuat dalam hal prediksi, karena hasil presentase  metode  theorema  bayes  bernilai 80%.

## 4.2 Rancangan Aplikasi
Desain  dari  sistem  pada  penelitian digambarkan dengan model UML berupa use case diagram, dan relation table. Use case adalah  suatu  reprentasi/model  yang digunakan pada rekayasa perangkat lunak yang  menunjukan  sekumpulan  use  case dan  aktor  serta  hubungan  diantara keduanya.[7]
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Pakar untuk Diagnosis Hama pada Tanaman Jambu Air

## 4.3 Tampilan Aplikasi
Pada  tampilan  antar  muka  sistem pakar  diagnosis  hama  pada  tanaman jambu  air  dapat  dilihat  pada  gambar berikut ini:
1. Halaman Login
Halaman  login  merupakan  tampilan awal ketika admin membuka aplikasi, login  digunakan  untuk  untuk  admin dalam  mengakses  aplikasi  dengan melakukan  login  terlebih  dahulu.
Gambar  4  merupakan  tampilan  login untuk admin.
2. Halaman Beranda Halaman beranda merupakan halaman utama  yang  pertama  kali  muncul
Ketika membuka aplikasi. Pada
gambar 5 merupakan tampilan halaman beranda.
3. Halaman Menu Hama Gambar  6  merupakan  menu  admin untuk mengelola data hama.
4. Halaman Menu Gejala Gambar  7  merupakan  tampilan  yang digunakan  admin  untuk  mengelola data gejala.
5. Halaman Menu Aturan Pada gambar 8 merupakan menu yang
digunakan  admin  untuk  mengelola data aturan.
6. Halaman Menu Beranda (user) Gambar  9  adalah  tampilan  menu utama  untuk  user  ketika  membuka aplikasi  sistem  pakar  untuk  diagnosis hama pada tanaman jambu air.
7. Halaman Menu Konsultasi (user) Pada  gambar  10  merupakan  tampilan menu  konsultasi  saat  user  membuka aplikasi  sistem  pakar  untuk  diagnosis hama pada tanaman jambu air.
8. Halaman Menu Konsultasi (user) Merupakan  tampilan  hasil  konsultasi saat  user  membuka  aplikasi  menu konsultasi sistem pakar untuk diagnosis  hama  pada  tanaman  jambu air.
Gambar 4. Tampilan Login untuk Admin
Gambar 5. Menu Beranda Admin
Gambar 6. Menu Hama
Gambar 7. Menu Gejala
Gambar 8. Menu Aturan
Gambar 9. Menu Beranda (User)
Gambar 10. Menu Konsultasi (User)
Gambar 11. Hasil Konsultasi

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dan pembahasan tentang sistem pakar  untuk  diagnosis  hama  pada tanaman  jambu  air  sebelumnya  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Aplikasi  sistem  pakar  berbasis  web menggunakan  bahasa  pemrograman php  dan  mysql  sebagai  basis  data  di bangun dengan menggunakan metode theorema bayes.
b. Perancangan  sistem  pakar  diagnosis hama  pada  tanaman  jambu  air menggunakan metode ESDLC dengan 6  tahapan  yaitu  penilaian  keadaan yang  berguna  untuk  mengidentifikasi masalah,  akuisisi  pengetahuan  ada  2 yaitu  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan  dengan  cara  studi  pustaka yang bersumber dari jurnal dan paper serta wawancara langsung.
c. Berhasil  di  bangun  sebuah  sistem pakar  untuk  mendiagnosis  hama tanaman  jambu  air  menggunakan metode teorema bayes. Sistem ini telah dapat membantu para pemilik tanaman jambu air dalam memberikan diagnosis  hama  tanaman  berserta solusi nya.

## 6. REFERENSI
[1]  H.  T.  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]  V. M. Barus, Mesran, Suginam, and A. Karim, “Sistem Pakar Untuk
Mendiagnosis  Hama  Pada  Tanaman Jambu  Biji  Menggunakan  Metode Bayes,”  J.  Ilm.  Infotek,  vol. 2,  no. 1,  p. 11, 2017.
[3]  H.  M.  Hanifa  and  S.  Haryanti, “Morfoanatomi  Daun  Jambu  Air (Syzygium samarangense) var. Demak Normal dan Terserang Hama Ulat,” Bul. Anat. dan Fisiol., 2016, doi: 10.14710/baf.1.1.2016.24-29.
[4]  A. Sidauruk and A. Pujianto, “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Teorema Bayes,”  Data  Manaj.  dan  Teknol.  Inf., 2017.
[5]  A. E. P. Ali Mahmudi, Moh. Miftakhur Rokhman,  “Rancang  Bangun  Sistem Pakar  untuk  Mendiagnosis  Tanaman Cabai  Menggunakan  Metode  Bayes,” J. Rekayasa Dan Manaj. Sist. Inf., 2016.
[6]  S. Murni and F. Riandari, “Penerapan Metode  Teorema  Bayes  Pada  Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Lambung,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima,
2018, doi: 10.34012/jutikomp.v1i2.226.
[7]  Suendri, “Implementasi Diagram UML  (Unified  Modelling  Language)
Pada  Perancangan  Sistem  Informasi Remunerasi  Dosen  Dengan  Database Oracle  (Studi  Kasus:  UIN  Sumatera Utara  Medan),”  J.  Ilmu  Komput.  dan Inform., 2018.