Lievia Anjhelina Maharani, Gibtha Fitri Laxmi, Freza Riana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN PISANG DENGAN TEOREMA BAYES
Lievia Anjhelina Maharani 1 , Gibtha Fitri Laxmi 2 , Freza Riana 3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik & Sains 1, 2, 3 Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. KH. Sholeh Iskandar Km.2 Kota Bogor
lieviaanjhelinam28@gmail.com 1 , gibtha.fitri.laxmi@ft.uika-bogor.ac.id 2 , freza@ft.uika-bogor.ac.id 3

## Abstrak
Tanaman  pisang  merupakan  salah  satu  tanaman yang  banyak  dijumpai  pada  daerah-daerah  di Indonesia,  meski  begitu  di  Indonesia  sendiri  masih minim  informasi  yang  diterima  masyarakat  tentang hama  dan  penyakit  yang  dapat  menyerang  tanaman pisang dan cara mengatasinya. Terbatasnya ketersediaan  seorang  pakar  di  berbagai  tempat  atau wilayah  di  Indonesia  menyebabkan  terlambatnya masyarakat  dalam  mengatasi  hama  dan  penyakit tanaman  pisang,  maka  dari  itu  penelitian  kali  ini membuat sebuah sistem pakar berbasis website untuk mendiagnosis  hama  dan  penyakit  tanaman  pisang dengan menggunakan 11 data yang terdiri dari 5 hama dan  6  penyakit,  serta  48  data  gejala  yang  akan diproses  menggunakan  metode Teorema Bayes untuk menghasilkan  nilai  probabilitas  suatu  hama  atau penyakit  berdasarkan  gejala  yang  timbul  pada tanaman  pisang.  penelitian  ini  menghasilkan  nilai akurasi  sebesar  86,53%.  Nilai  akurasi  diperoleh  dari hasil  perbandingan  antara  diagnosis  pakar  dengan sistem  menggunakan Teorema  Bayes berdasarkan  52 data yang diujikan. Sistem pakar ini dapat membantu masyarakat  dalam  mendiagnosis  hama  dan  penyakit tanaman pisang.
Kata kunci:  Hama, Penyakit, Sistem Pakar, Tanaman Pisang, Teorema Bayes

## Abstract
Banana plants are one of the plants that are often found in areas in Indonesia, even though in Indonesia itself there is still minimal information received by the public  about  pests  and  diseases  that  can  attack banana plants and how to overcome them. The limited availability of an expert  in  various places or  regions in  Indonesia  causes  the  community  to  be  late  in dealing  with  pests  and  diseases  of  banana  plants,
therefore this research creates a website-based expert system  to  diagnose  pests  and  diseases  of  banana plants  using  11  data  consisting  of  5  pests  and  6 diseases,  as  well  as  48  symptom  data  that  will  be processed  using  the  Bayes  Theorem  method  to produce a probability value of a pest or disease based on  the  symptoms  that  arise  in  banana  plants.  This study  resulted  in  an  accuracy  value  of  86.53%.  The accuracy  value  is  obtained  from  the  comparison between  expert  diagnosis  and  the  system  using  the Bayes  theorem  based  on  52  tested  data.  This  expert system can help the community in diagnosing banana plant pests and diseases.
Keywords:  Banana  Plant,  Bayes  Theorem,  Disease, Expert System, Pest

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman  pisang  banyak  dijumpai  pada  daerah- daerah  di  Indonesia,  menurut  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  dan  Direktorat  Jenderal  Hortikultura  Negara Indonesia menjadi salah satu negara penghasil pisang terbesar  di  dunia  pada  tahun  2015,  pada  tahun  2016 Indonesia memproduksi pisang sebanyak 7 juta ton, di tahun  2017  sebanyak  7,162  juta  ton,  ditahun  2018 sebanyak 7,264  juta ton dan 2019 sebayak 7,280 juta ton.  Terdapat  tiga  provinsi  di  Indonesia  dengan produksi pisang terbanyak, diantaranya provinsi Jawa Timur  sebanyak  2.116.974  ton,  diikuti  provinsi  Jawa Barat  sebanyak  1.220.174 ton  dan  provinsi  Lampung sebanyak 1.209.545 ton.
Produksi  pisang  di  Indonesia  setiap  tahunnya mengalami  peningkatan,  tetapi  di  Indonesia  sendiri masih  minim  informasi  yang  diterima  masyarakat tentang  hama  dan  penyakit  yang  dapat  menyerang tanaman  pisang  (Riana &  Primasari,  2019). Terbatasnya  ketersediaan  seorang  pakar  di  berbagai tempat  atau  wilayah  di  Indonesia  menyebabkan
Lievia Anjhelina Maharani, Gibtha Fitri Laxmi, Freza Riana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
minimnya  informasi  dan  terlambatnya  masyarakat dalam  mengatasi  hama  dan  penyakit  sehingga tanaman pisang tidak tumbuh dengan baik. Mengatasi permasalahan  tersebut  perlu  adanya  sebuah  sistem pakar. Menurut Martin & Oxman sistem pakar adalah sebuah  sistem  yang  dirancang  berbasis  komputer dengan  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik penalaran  dalam  memecahkan  suatu  masalah  yang pada umumnya  hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar  di  dalam  bidang  atau  ilmu  tertentu  (Kusrini, 2006).  Sistem  pakar  dapat  membantu  masyarakat khususnya  para  petani  tanaman  pisang  dalam mendiagnosis  hama  atau  penyakit  dilihat  melalui gejala yang timbul, ketika tidak dapat bertemu dengan pakar  tanaman  pisang.  Pada  penelitian  sistem  pakar ini menggunakan metode Teorema Bayes.
Teorema  Bayes adalah  metode  yang  digunakan untuk menghitung nilai probabilitas atau kemungkinan  suatu  penyakit  yang  dapat  dilihat melalui gejala-gejala yang timbul. Terdapat penelitian yang  juga  menggunakan  metode Teorema  Bayes , salah  satunya  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi tumbuhan  padi  yang  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  90%  (Siregar,  2015).  Beberapa  penelitian yang menggunakan metode Teorema Bayes menunjukan  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  dalam mendiagnosis  suatu  penyakit,  maka  dari  itu  pada penelitian tentang sistem pakar kali  ini  menggunakan metode Teorema Bayes untuk mendiagnosis hama dan penyakit tanaman pisang.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## Tanaman Pisang
Tanaman  pisang  merupakan  tanaman  yang berasal  dari  kawasan  Asia  Tenggara,  termasuk Indonesia.  Banyaknya  manfaat  yang  terdapat  pada tanaman  pisang  membuat  tanaman  ini  menjadi  salah satu  tanaman  serbaguna  yang  dapat  dimanfaatkan, bahkan  sebagian  masyarakat  Indonesia  menjadikan tanaman pisang sebagai ladang penghasilan (Suhartanto,  Sobir,  &  Heri,  2012).  Buah  Pisang merupakan  buah  yang  mempunyai  gizi  yang  sangat tinggi, mengandung vitamin, mineral serta karbohidrat (Riana & Primasari, 2019).

## Sistem Pakar
Menurut  Wijaya  (2007)  Sistem  pakar  adalah sebuah  program  komputer  yang  dirancang  untuk mengambil  keputusan  seperti  keputusan  seorang pakar, dimana sistem pakar menggunakan
pengetahuan (Knowledge) ,  fakta  dan  teknik  berfikir dalam  menyelesaikan  masalah  yang  biasanya  hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar di bidang yang tertentu (Hayadi, 2018).

## Teorema Bayes
Teorema  Bayes adalah  metode  yang  ditemukan oleh pendeta bernama Thomas Bayes pada tahun 1763 dan  disempurnakan  oleh  Laplace.  Menurut  Hadini (2017)  Metode Teorema  Bayes menerapkan  aturan yang  dihubungkan  dengan  nilai  probabilitas  atau kemungkinan  untuk  menghasilkan  suatu  keputusan dan  informasi  yang tepat berdasarkan  penyebab  yang terjadi  (Ramadhan  &  S.Pane,  2018).  Secara  umum rumus Teorema Bayes dapat dilihat pada Rumus 1 .
( | )
( | )      ( ) ∑ ( | ) ( )
Keterangan:
( | ) :  Probabilitas  hipotesis  Hi  terjadi,  jika evidence E terjadi
( | ) : Probabilitas munculnya evidence E, jika hipotesis Hi terjadi
( ) : Probabilitas hipotesis Hi tanpa memancang evidence apapun
n : Jumlah hipotesis yang terjadi

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## Analisis
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  kebutuhan sistem yang meliputi analisis proses bisnis baru, basis pengetahuan, dan penerapan metode Teorema Bayes .
1. Analisis Proses Bisnis Baru
Analisis  proses  bisnis  baru  adalah  sebuah gambaran tentang sistem yang akan dibangun. Proses bisnis baru yang diusulkan yaitu sebuah sistem pakar, dimana user dapat  mendiagnosis  hama  atau  penyakit tanaman pisang menggunakan sistem berbasis website dengan  memilih  gejala  yang  sesuai  atau  yang  timbul pada  tanaman  pisang.  Analisis  proses  bisnis  baru dapat dilihat pada Gambar 1 .
Lievia Anjhelina Maharani, Gibtha Fitri Laxmi, Freza Riana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## Gambar 1 Proses Bisnis Baru

## 2. Basis Pengetahuan
Basis  Pengetahuan  adalah  salah  satu  komponen dari  sistem  pakar  yang  terdiri  dari  fakta  dan  aturan, yaitu  data  atau  informasi  yang  telah  diperoleh  dari pakar  ataupun  studi  literatur.  Pada  penelitian  ini  data yang  dikumpulkan  berjenis  data  sekunder  yang diperoleh  dari  ibu  Freza  Riana,  S.Si.,  M.Si  yang langsung  didapat  dari  Dr.  Catur  Hermanto  selaku pakar  penyakit  tanaman  pisang  Balai  Pengkajian Teknologi  Pertanian  Jawa  Timur.  Data-data  yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 1 .

## Tabel 1 Data Hama, Penyakit dan Gejala
KP Nama Penyakit
KG Nama Gejala
P01
Bercak Daun Sigatoka (Penyebab:Cendawan Mycosphaerella sp) G01 Garis-garis coklat kehitaman paralel pada helaian daun G02 Bercak  memanjang  berukuran  2  x 20 mm paralel pada helaian daun G03 Pada  awal  perkembangan,  bercak tersusun  segaris  searah  dengan  ibu tulang daun (midrib) G04 Bercak  daun  membesar  berbentuk oval  atau  memanjang.  Terdapat lingkaran  berwarna  kuning  pada pinggiran bercak G05 Bercak  bergabung  sehingga  daun mengalami  nekrosis  dan  mengering pada  sebagian  atau  seluruh  helaian daun G06 Buah tidak berkembang dan
mengalami pematangan lebih cepat
P02 Bercak Daun Cordana (Penyebab: Cendawan Cordana musae) G07 Bercak  berwarna  kuning  sampai coklat pucat berbentuk belah ketupat atau berbentuk seperti mata G08 Bercak  dengan  pusat  lingkaran nekrosis berwarna abu-abu G09 Bercak terjadi di pinggiran daun dan berkembang  menuju  ke  ibu  tulang daun (midrib), utamanya pada daun- daun yang tua G10 Bercak bergabung sehingga menyebabkan  daun  menguning  dan mengering P03 Penyakit Bercak Bersilang (Penyebab: Cendawan Phyllachora musicola) G11 Bercak  berwarna  hitam  dengan  4 sudut sehingga berbentuk silang G12 Bercak  memanjang  searah  dengan tulang daun (vein) G13 Bercak menyebar secara acak G14 Bercak  bersilang  berukuran  sampai dengan 6 cm panjang G15 Bercak  bergabung  menyebabkan daun mengering, tetapi helaian daun tidak patah P04 Penyakit Layu Fusarium (Penyebab: Cendawan Fusarium oxysporum f.sp cubense) G16 Daun  menguning  dimulai  dari  tepi daun dan dari daun-daun yang tua G17 Helaian daun mengering dan menggantung karena pangkal tangkai daunnya patah G18 Batang semu terbelah atau pecah G19 Terjadi  perubahan  warna  jaringan pembuluh  menjadi  coklat  pada batang  semu:  berupa  titik-titik coklat apabila batang semu dipotong melintang atau garis coklat memanjang  apabila  batang  semu dipotong membujur
G20
Terdapat  necrosis  pada  bonggol. Apabila  bonggol  dibelah  melintang, terdapat  nekrosis  berwarna  coklat sampai hitam melingkari bonggol P05 Penyakit Darah (Penyebab: Bakteri Ralstonia sp)
G21 Bunga  (jantung)  membusuk  dan mengering G22 Daging buah busuk berlendir berwarna merah G23 Buah membusuk dan mengering
G24 Daun  menguning  pada  seluruh helaian  daun,  terutama  dimulai  dari daun termuda
G25
Pada  empulur  dan  tangkai  tandan terdapat  perubahan  warna  menjadi coklat-kemerahan. Pemotongan melintang pada tangkai tandan akan memperlihatkan  titik-titik  berwarna coklat kemerahan
G26 Bonggol  busuk  dan  berbau  tidak sedap P06 Penyakit Kerdil Pisang (Penyebab: Bunchy top virus) G27 Daun mengecil dan berdiri tegak G28 Daun pucat G29 Ruas daun memendek G30 Pada  ibu  tulang  daun  (midrib) terdapat  bercak  atau  garis-garis berwarna hijau gelap G31 Tanaman kerdil
P07 Serangan Nematoda (Penyebab: Nematode Radopholus similis)
G32 Tanaman tumbuh merana G33 Pertumbuhan buah tidak normal G34 Tanaman rebah G35 Perakaran  tidak  tumbuh  normal, akar  serabut  tidak  tumbuh,  ujung akar membusuk G36 Nekrosis  pada  akar.  Pemotongan membujur  akan  menunjukkan  garis memanjang berwarna hitam
Lievia Anjhelina Maharani, Gibtha Fitri Laxmi, Freza Riana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
sepanjang perakaran
P08 Hama Penggerek Bonggol Pisang (Penyebab: Kumbang Cosmopolitus sordidus) G32 Tanaman tumbuh merana G33 Pertumbuhan buah tidak normal G35 Perakaran  tidak  tumbuh  normal, akar  serabut  tidak  tumbuh,  ujung akar membusuk G37 Terdapat  lubang seperti  terowongan pada bonggol. Hal ini mudah dilihat apabila bonggol dipotong melintang G38 Terdapat  larva  serangga  berwarna putih  kekuningan  atau  kumbang dewasa  berwarna  coklat  kehitaman berukuran  0.6  cm  pada  lubang terowongan di bonggol P09 Hama Penggerek Batang Pisang (Penyebab: Kumbang Odoiporus longicollis) G32 Tanaman tumbuh merana G33 Pertumbuhan buah tidak normal G39 Beberapa  helaian  daun  mengering, biasanya  dari  daun  termuda  karena pelepahnya dimakan serangga G40 Batang  semu  berlubang-lubang  dan mengeluarkan lendir berwarna
bening G41 Terdapat  larva  serangga  berwarna putih  kekuningan  atau  kumbang dewasa  berwarna  hitam  mengkilat berukuran  0.6  cm  pada  lubang  di batang semu P10 Hama Penggulung Daun Pisang (Penyebab: Ulat Erionata thrax) G42 Lembaran daun robek dan menggulung G43 Gulungan daun mengering G44 Terdapat ulat berwarna putih kehijauan berbedak di dalam gulungan daun P11
Hama Kudis Buah (Penyebab: Ulat Nacoleia octasema) G45 Kulit  buah  berkudis  atau  burik, terutama pada buah pada sisir paling bawah atau paling muda G46 Terdapat  kotoran  pada sela-sela  jari buah pada sisir buah yang terserang G47 Terdapat ulat berwarna coklat gelap di sela-sela jari buah G48 Terdapat  ulat  berwarna  abu-abu orange di sela-sela seludang bunga
3. Penerapan Metode Teorema Bayes
Penerapan  metode Teorema  Bayes merupakan perhitungan  secara  manual  yang  menjelaskan tentang tahapan-tahapan  dalam  menghitung  nilai  probabilitas suatu  hama  atau  penyakit  berdasarkan  gejala  yang dipilih.  Berikut  contoh  perhitungan  dari  beberapa gejala  yang  dipilih:  Garis-garis  coklat  kehitaman paralel  pada  helaian  daun  (G01),  Bercak  awal perkembangan, bercak tersusun segaris searah dengan ibu  tulang  daun  (midrib)  (G02),  dan  Bercak  daun membesar  berbentuk  oval  atau  memanjang.  Terdapat lingkaran  berwarna  kuning  pada  pinggiran  bercak (G04).  Berdasarkan  gejala  yang  dipilih  maka perhitungannya sebagai berikut:
1. Mendefinisikan bobot setiap gejala yang dipilih:
G01 = 0,9 (E| ), G02 = 0,85 (E| ),
G04 = 0,7 (E| )
2. Menjumlahkan bobot setiap gejala yang dipilih:

## ∑
= 0,9 + 0,85 + 0,7
= 2,45
3. Setelah  hasil  penjumlahan  diketahui,  maka selanjutnya menghitung nilai semesta:
( ) ( ) ∑ ( ) ( ) ∑ ( ) ( ) ∑
4. Setelah  nilai  P  (Hi)  diketahui,  probabilitas hipotesis Hi tanpa memandang evidence apapun, maka langkah selanjutnya adalah:
P ( ) * P (E| ) + P ( ) * P (E| ) + P ( )
* P (E| )
=( )   (              )
(             )
= 0,3306 + 0,2949 + 0,2
= 0,8255
5. Menghitung  nilai  P  (Hi|E)  atau  probabilitas hipotesis Hi terjadi, jika evidence E terjadi:
( | ) ( | )        ( ) ∑ ( | ) ( )
( | ) ( | )
( | ) 6. Menghitung total Bayes

## ∑
=  (0,9  * )  +  (0,85  * )  +  (0,7  * )
= 0,3604 + 0,3036 + 0,1696
Lievia Anjhelina Maharani, Gibtha Fitri Laxmi, Freza Riana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
= 0,8337 * 100
= 83,37%
Hasil  dari  perhitungan  menggunakan  metode Teorema  Bayes diatas  dapat  disimpulkan  bahwa tanaman  pisang  terserang  penyakit  Bercak  Daun Sigatoka dengan nilai probabilitas 83,37%.

## Perancangan Sistem
Perancangan sistem
dilakukan untuk memberikan  gambaran  atau  model  sistem  yang  akan dibangun.  Pada  penelitian  ini  perancangan  sistem terdiri dari Use case Diagram yang dapat dilihat pada Gambar  2, Activity  Diagram ,  dan Sequence Diagram .
Gambar 2 Use Case Diagram

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  pada  penelitian  ini  adalah penerapan  perancangan  sistem  kedalam  bahasa pemrograman  PHP  dan  MySql  sebagai database. Berikut  tampilan  halaman user pada website sistem pakar ini.
1. Tampilan  halaman home dapat  dilihat  pada Gambar 3 .
Gambar 3 Halaman Home
2. Tampilan  halaman  diagnosis  dapat  dilihat  pada Gambar 4 .

## Gambar 4 Halaman Diagnosis
3. Tampilan  halaman  hasil  diagnosis  dapat  dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Halaman Hasil Diagnosis

## Pengujian Sistem
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  sistem dengan mengunakan metode blackbox yang bertujuan untuk  mengetahui  fungsi  yang  terdapat  pada  sistem dan  memastikan  fungsi  tersebut  sudah  dapat  berjalan dengan baik.

## Evaluasi Sistem
Evaluasi  sistem  menjelaskan  tentang  hasil perbandingan  antara  diagnosis  pakar  dengan  sistem berdasarkan  52  data  yang  diujikan.  Evaluasi  Sistem dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 Evaluasi Sistem
No Gejala Hasil Diagnosis Keteran- gan Pakar Sistem 1 G01, G16, G19 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 2 G04, G09, G10 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Sigatoka Sesuai 3 G10, G11, G14 Bercak Bersilang Bercak Bersilang Sesuai 4 G01, G02, G03, G13 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Sigatoka Sesuai 5 G06, G09 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Cordana Tidak Sesuai 6 G15, G16 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 7 G06, G16, G17 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai
Lievia Anjhelina Maharani, Gibtha Fitri Laxmi, Freza Riana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
8 G09, G10, G18 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 9 G07, G08, G15 Bercak Daun Cordana Bercak Daun Cordana Sesuai 10 G17, G18, G19 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 11 G13, G14 Bercak Bersilang Bercak Bersilang Sesuai 12 G04, G05, G06, G10 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Sigatoka Sesuai 13 G15, G16 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 14 G18, G19, G20 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 15 G11, G12, G13 Bercak Bersilang Bercak Bersilang Sesuai 16 G01, G02, G07 Bercak Daun Cordana Bercak Daun Cordana Sesuai 17 G11, G12, G13, G19 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 18 G03, G04 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Sigatoka Sesuai 19 G16, G17 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 20 G02, G03, G04, G05 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Sigatoka Sesuai 21 G14, G15 Bercak Bersilang Bercak Bersilang Sesuai 22 G05, G06 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Sigatoka Sesuai 23 G08, G09, G10 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Cordana Tidak Sesuai 24 G01, G02, G03, G04, G05 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Sigatoka Sesuai 25 G11, G12, G13 Bercak Bersilang Bercak Bersilang Sesuai 26 G09, G10 Bercak Daun Sigatoka Bercak Daun Cordana Tidak Sesuai 27 G07, G08, G09 Bercak Daun Cordana Bercak Daun Cordana Sesuai 28 G16, G17 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 29 G15, G19, G20 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 30 G09, G10, G16 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 31 G06, G10, G16 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 32 G13, G19 Layu Fusarium Layu Fusarium Sesuai 33 G33, G35, G37 Penggerek Bonggol Pisang Penggerek Bonggol Pisang Sesuai 34 G33, G35, G39 Serangan Nematoda Serangan Nematoda Sesuai 35 G32, G44 Hama Penggulung Daun Pisang Hama Penggulung Daun Pisang Sesuai 36 G35, G46, G48 Hama Kudis Buah Hama Kudis Buah Sesuai 37 G33, G35, G37, G39 Penggerek Bonggol Pisang Penggerek Bonggol Pisang Sesuai 38 G32, G35 Serangan Nematoda Serangan Nematoda Sesuai 39 G32, G46 Hama Kudis Buah Hama Kudis Buah Sesuai 40 G33, G39, G44 Hama Penggulung Daun Pisang Hama Penggulung Daun Pisang Sesuai 41 G39, G45 Hama Kudis Buah Hama Kudis Buah Sesuai 42 G43, G44, G46 Hama Penggulung Daun Pisang Hama Penggulung Daun Pisang Sesuai
43 G32, G35, G45 Hama Kudis Buah Hama Kudis Buah Sesuai 44 G33, G39, G47 Hama Kudis Buah Hama Kudis Buah Sesuai 45 G42, G48 Hama Kudis Buah Hama Penggulung Daun Pisang Tidak Sesuai 46 G39, G40 Penggerek Batang Pisang Penggerek Batang Pisang Sesuai 47 G32, G38, G43, G44 Penggerek Bonggol Pisang Hama Penggulung Daun Pisang Tidak Sesuai 48 G32, G34, G42 Serangan Nematoda Hama Penggulung Daun Pisang Tidak Sesuai 49 G34, G39 Serangan Nematoda Serangan Nematoda Sesuai 50 G35 Serangan Nematoda Serangan Nematoda Sesuai 51 G38, G40 Penggerek Batang Pisang Penggerek Bonggol Pisang Tidak Sesuai 52 G32, G47 Hama Kudis Buah Hama Kudis Buah Sesuai Berdasarkan data yang diujikan sistem memperoleh  45  hasil  diagnosis  yang  sama  dengan pakar  dan  7  hasil  diagnosis  yang  berbeda  dan mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  86,53%.  Berikut rumus  menghitung  nilai  akurasi,  yang  dapat  dilihat pada Rumus 2.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Tanaman  Pisang Dengan Teorema Bayes, sebagai berikut:
1. Sistem  pakar  berbasis website yang  telah dibangun  dengan  menerapkan  metode Teorema Bayes berhasil  dalam  mendiagnosis  hama  dan penyakit  tanaman  pisang  dengan  memberikan informasi  terkait  hama  atau  penyakit  yang terdeteksi beserta dengan cara mengatasinya.
2. Berdasarkan  hasil  pada  evaluasi  sistem  dengan membandingkan hasil diagnosis pakar dan sistem menggunakan 52 data uji, adanya perbedaan hasil diagnosis  antara  pakar  dan  sistem  disebabkan oleh  terdapatnya  lebih  dari  satu  hama  atau penyakit  yang  dapat  menyerang  tanaman  pisang, serta  pakar  mendiagnosis  hama  atau  penyakit dengan  melihat  gejala  yang  paling  tipikal  (khas) dari  masing-masing  hama  dan  penyakit,  karena pada  tanaman  pisang  seringkali  timbul  gejala
Lievia Anjhelina Maharani, Gibtha Fitri Laxmi, Freza Riana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
yang tidak spesifik atau seringkali serangan hama dan penyakit menimbulkan gejala yang mirip.

## Saran
Saran  penulis  pada  penelitian  selanjutnya  ialah perlu  adanya  penambahan  metode  yang  dapat mendeteksi perilaku pakar dalam  mendiagnosis  hama atau  penyakit  tanaman  pisang,  dan  metode  yang berhubungan  dengan  kemunculan  gejala,  seperti metode fuzzy.

## R EFERENSI
Riana, F., & Primasari, D. (2019). Diagnosis Penyakit Utama Pisang Karena Jamur Patogen dengan Dempster-Shafer. KREA-TIF: JURNAL TEKNIK INFORMATIKA vol 7, no 2 , 73-79.
Kusrini.  (2006). Sistem  Pakar,  Teori  dan  Aplikasi. Yogyakarta: ANDI.
Siregar,  E.  T.  (2015).  PENERAPAN  TEOREMA BAYES  PADA  SISTEM  PAKAR  UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT TUMBUHAN  PADI. Seminar  Nasional Informatika 2015 , 23-26.
Suhartanto,  M.  R.,  Sobir,  &  H.  H.  (2012). Teknologi Sehat Budidaya Pisang. Bogor: Pusat Kajian Hortikultura Tropika, LPPM-IPB.
Hayadi,  B.  H.  (2018). Sistem  Pakar  Penyelesaian Kasus Menentukan Minat Baca, Kecenderungan, dan Karakter Siswa dengan
Metode  Forward  Chaining. Yogyakarta: Deepublish.
Ramadhan,  P.  S.,  &  S.Pane,  U.  F.  (2018). Metode Sistem  Pakar. Sidoarjo:  Uwais  Inspirasi Indonesia.