Vol. 4 No. 2 Tahun. 2024
Penerapan Teorema Bayes Untuk Mendiagnosa Hama dan Penyakit Pada Tanaman Kelapa Sawit
Rika Handayani 1 , A. Sidiq Purnomo 2 1,2 Informatika/Universitas Mercu Buana Yogyakarta e-mail: * 1 rikahandayani2710@gmail.com , 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id
Abstract − Oil  palm  (Elaeis  guineensis  Jacq.)  is  an  oil-producing  plantation  crop.  Indonesia  is  the  world’s largest producer of palm oil. The oil palm is grown and cultivated throughout Indonesia, with an extensive distribution in Aceh, Sumatra, Java, Borneo, and Sulawesi. The most common issues occurred in the oil palm cultivation  are  the  low  crop  productivity,  the  high  cost  of  production,  and  the  counter-productive  of government policies. One of the factors that can impede the productivity and growth of oil palm is the presence of pests on the crop. The objective of this research is to identify, diagnose, and provide information regarding pests and diseases affecting the oil palm crop. Hence, an expert system utilizing the Teorema Bayes method has been developed for the purpose of diagnosing pests and diseases on the oil palm crop. The data applied in this research consists of 19 pests and diseases, along with the symptoms of the disease on the oil palm crop, which were obtained from an expert. The system was created and developed using the programming language such  as PHP,  the Framework  CodeIgniter,  and  the  MySQL  database.  This  research  achieved  an  accuracy level of 93.33% based on 30 examined data sets, with the results indicating the potential diseases experienced by oil palm crops and suggestions for the eradication. The examination results demonstrate that the developed expert  system  is  capable  of  identifying  pests  and  diseases  on  the  oil  palm  crops  with  a  high  degree  of effectiveness.

## Keywords -  Expert System, Diagnose, Oil Palm, Bayes
Abstrak  Kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq.) merupakan tanaman perkebunan sebagai penghasil minyak. Indonesia  merupakan  produsen  minyak  kelapa  sawit  terbesar  di  dunia.  Kelapa  sawit  tumbuh  dan dibudidayakan hampir di seluruh Indonesia, dengan penyebaran yang luas di daerah Aceh, Sumatera, Jawa, Kalimantan,  dan  Sulawesi.  Permasalahan  umum  yang  terjadi  dalam  budidaya  kelapa  sawit  meliputi produktivitas  tanaman  yang  rendah,  biaya  produksi  yang  tinggi,  dan  kebijakan  pemerintah  yang  kontra produktif.  Salah  satu  faktor  yang  dapat  mengurangi  produktivitas  dan  pertumbuhan  kelapa  sawit  adalah adanya penyakit pada tanaman tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi, mendiagnosa serta memberikan  informasi  tentang  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  kelapa  sawit.  Oleh  karena  itu, dikembangkan  sebuah  sistem  pakar  menggunakan  metode  Teorema  Bayes  untuk  mendiagnosa  hama  dan penyakit  pada  tanaman kelapa sawit.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  19  hama  dan penyakit serta 45 gejala penyakit pada tanaman kelapa sawit yang diperoleh dari seorang pakar. Sistem ini dibuat dan dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP, Framework CodeIgniter dan database MySQL.  Penelitian  ini  mencapai  tingkat  akurasi  93.33%  dari  30  data  pengujian,  dengan  output  berupa persentase kemungkinan penyakit yang dialami oleh tanaman kelapa sawit serta saran pemberantasannya. Hasil pengujian ini membuktikan bahwa sistem pakar yang dikembangkan mampu mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit secara efektif.
Kata Kunci  Sistem Pakar, Diagnosa, Kelapa Sawit, Bayes

## I. PENDAHULUAN
Tanaman kelapa sawit ( Elaeis guineensis dan Elaeis oleifera ) merupakan tanaman tropis yang berasal dari wilayah Afrika Barat,  Amerika  Tengah  dan  Selatan.  Tanaman  ini  mempunyai  batang  yang  tegak  dan  tinggi,  dengan  daun  yang  panjang  dan berbentuk  seperti  bulu  ayam.  Tingginya  dapat  mencapai  20-30  meter  dan  memiliki  umur  produktif  selama  25-30  tahun  [1]. Beberapa ahli berpendapat bahwa kelapa sawit berasal dari kawasan Amerika Selatan yaitu Brazil, karena jumlah spesies kelapa

## 288 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
sawit yang lebih banyak ditemukan di hutan Brazil daripada di Afrika Barat [2]. Kelapa sawit termasuk dalam jenis tanaman industri yang digunakan dalam berbagai produk seperti minyak masak, bahan bakar, sabun dan lilin [3].
Seperti  yang  telah  diketahui,  selain  perusahaan  perkebunan,  masyarakat  juga  menanam  kelapa  sawit  sebagai  sumber pendapatan. Namun, terdapat perbedaan yang signifikan dalam hasil produksi antara perusahaan perkebunan dan  masyarakat petani kelapa sawit. Perbedaan ini tentu mempengaruhi cara perawatan dan penanggulangan hama serta penyakit pada kelapa sawit.  Oleh  karena  itu,  penting  bagi  kita  untuk  memahami  metode  perawatan  yang  tepat  dan  faktor-faktor  yang  dapat menghambat  pertumbuhan  kelapa  sawit  agar  menghasilkan  minyak  yang  berkualitas  dan  melimpah  [4].  Dikarenakan  nilai ekonomi yang tinggi, pengembangan usaha perkebunan kelapa sawit patut mendapat perhatian. mengingat kontribusinya yang signifikan  terhadap  ekonomi  nasional.  Oleh  karena  itu,  peningkatan  pertumbuhan  dan  produktivitas  kelapa  sawit  dianggap penting. Salah satu faktor yang dapat menghambat pertumbuhan dan produktivitas kelapa sawit adalah adanya penyakit tanaman yang dapat dikenali dari berbagai gejala seperti bercak atau perubahan warna pada daun, batang, akar, dan juga hasil buah sawit [5]. Apabila tidak segera diatasi, hal tersebut dapat menyebabkan penurunan perkembangan dan produktivitas kelapa sawit [6]. Hama merupakan salah satu jenis organisme atau hewan yang merusak tanaman dan dapat berperan sebagai penyebab penyakit [7].  Dilihat  secara  umum,  hama  mencakup  segala  bentuk  gangguan  pada  manusia,  tanaman,  ataupun  hewan.  Namun,  dalam pengertian  yang lebih spesifik hama merujuk kepada hewan-hewan yang merusak tanaman dan menyebabkan kerugian. Oleh karena itu, jika ada hewan yang berada pada tanaman atau tumbuhan tetapi tidak menimbulkan kerugian, maka hewan tersebut tidak  dapat  dikategorikan  sebagai  hama  [8].  Hama  yang  menyerang  tanaman  sawit  diantaranya  adalah  nematode,  tungau, kumbang, babi dan lain lain. Disisi lain,  penyakit pada tanaman merupakan kelainan atau gangguan yang disebabkan karena berbagai faktor, termasuk bakteri, jamur, virus, serangga serta kondisi lingkungan seperti kelembaban dan suhu yang tidak sesuai, serta kualitas tanah yang buruk [9]. Untuk penyakit yang menyerang tanaman sawit yaitu busuk tandan, busuk pangkal batang, busuk kuncup, akar, dan sebagainya. Diagnosa terhadap hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit harus dilakukan dengan cepat dan akurat.
Untuk membantu mengenali dan  mendiagnosa hama dan pada penyakit kelapa sawit dibuatlah sebuah sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit tanaman kelapa sawit. Sistem pakar ini merupakan bagian dari AI ( Artificial Intelligence ) yang memanfaatkan pemakai secara luas knowledge untuk menyelesaikan masalah secara khusus [10]. Seperti dalam bidang kesehatan (kedokteran), sistem pakar ini dapat digunakan sebagai alat bantu untuk mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh pasien [11]. Tujuan dari sistem pakar adalah mentransfer keahlian ( transferring expertise ) dari seorang ahli atau sumber  pengetahuan  ke  dalam  komputer,  lalu  menyalurkan  keahlian  tersebut  dari  komputer  kepada  pengguna  biasa  (bukan pakar) [12]. Penelitian ini menggunakan metode Teorema Bayes, yang dikembangkan oleh Thomas Bayes, seorang pendeta asal Inggris  [13].  Teorema  Bayes  merupakan  metode  untuk  menangani  ketidakpastian  [14].  Teorema  ini  menjelaskan  hubungan antara probabilitas terjadinya peristiwa A dengan kondisi peristiwa B telah terjadi, serta probabilitas terjadinya peristiwa AB dengan kondisi peristiwa A telah terjadi. Prinsip dasar teorema ini adalah bahwa tambahan informasi dapat memperbaiki estimasi probabilitas [15] [16]. Metode Bayes adalah salah satu teknik yang efektif dalam mesin pembelajaran berdasarkan data training, dimana probabilitas bersyarat menjadi dasar utamanya. Metode Bayes juga digunakan untuk memperkirakan parameter dengan menggabungkan informasi dari sampel yang ada dan informasi sebelumnya yang telah tersedia [17] [18].
Berdasarkan permasalahan tersebut,  dilakukan  perancangan dan pembangunan sistem pakar  yang dapat  mendiagnosa  dan mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit menggunakan metode Teorema Bayes, yang bertujuan untuk memudahkan dalam mengidentifikasi atau mendiagnosa serta memberikan informasi tentang hama dan penyakit pada tanaman kelapa  sawit  dengan  melihat  dari  beberapa  gejala  yang  dialami  serta  memberikan  solusi  pemberantasannya.  Sistem  ini menggabungkan berbagai aturan dan kesimpulan yang diberikan oleh pakar atau ahli dalam bidangnya.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Pada penelitian sebelumnya “Sistem Pakar Diagnosa Jenis Kecanduan Narkoba Menggunakan Teorema Bayes ” 32  data  yang  diperoleh  dari  rekam  medis  digunakan  untuk  mendeteksi  4  jenis  kecanduan  narkoba.  Hasilnya menunjukkan bahwa dari 32 data tersebut, 27 sesuai dan 5 tidak sesuai, sehingga akurasi sistemnya adalah 84.38%. Dalam penelitian ini masih memiliki kesamaan dimana data yang didapat dari pakar kemudian diimplementasikan ke dalam sistem menggunakan metode teorema bayes dengan  parameter-parameter yang spesifik [19].
Dalam  penelitian  “Penerapan  Metode Forward  Chaining Pada  Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit  Tanaman Kelapa Sawit” terdapat dua tahap pengujian yang dilakukan pada sistem pakar tersebut, yakni pengujian fungsional dan pengujian kepakaran sistem. Pengujian fungsional menggunakan metode Black Box dengan teknik Equivalence Partitioning (EP) sementara pengujian sistem dilakukan oleh pengguna sistem berdasarkan hasil pengujian dengan metode Black Box . Hasil pengujian kepakaran menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi penyakit tanaman kelapa sawit sebagaimana yang diharapkan, dimana pengujian dilakukan dengan memberikan kuesioner kepada 35 orang  responden  (pakar)  dan  hasilnya  menunjukkan  89,2  %  dari  mereka  merasa  puas.  Penelitian  ini  masih mempunyai persamaan dimana  melibatkan penggunaan data gejala dan penyakit pada tanaman kelapa sawit yang diperoleh dari seorang pakar [20].
Penelitian yang berjudul “Penerapan Metode Teorema Bayes Untuk Mendeteksi Hama Pada Tanaman Padi Mayas Kalimantan Timur” menerapkan 32 gejala untuk mengidentifikasi 10 jenis hama yang menyerang padi mayas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 90% dari sepuluh kasus uji membuktikan kesesuaian sistem ini untuk digunakan [21].
Penelitian  sebelumnya  tentang  “Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosa Rift  Valley  Fever  Philebovirus Domba Menggunakan Metode Theorema Bayes” menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil beroperasi secara
efektif. Metode Teorema Bayes yang diterapkan dalam menyelesaikan masalah juga terbukti efektif, menghasilkan perhitungan yang akurat [22].
Berdasarkan  penelitian  yang  terkait,  maka  penulis  tertarik  untuk  menggunakan  metode  teorema  bayes  karena metode ini dapat digunakan dalam berbagai macam permasalahan dan mudah dipahami bagi para pemula. Metode teorema bayes dapat menghasilkan tingkat kepastian dan perhitungan yang akurat.

## III. METODE PENELITIAN
A. Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, penulis mengumpulkan data menggunakan beberapa cara, diantaranya:
a. Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  seorang  ahli  mengenai  hama  dan  penyakit  pada tanaman  kelapa  sawit untuk  mengidentifikasi  jenis  hama  dan  penyakit,  gejala-gejala,  tingkat  kepastian,  serta  metode pengendaliannya guna menentukan jenis hama dan penyakit yang menyerang tanaman kelapa sawit.
b. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk menentukan metode yang tepat untuk menyelesaikan masalah yang akan diteliti dan memperoleh referensi yang kuat sebagai dasar penerapan metode tersebut dalam penelitian ini. Hal ini dilakukan dengan mempelajari artikel dan jurnal yang relevan dengan masalah yang akan dibahas.

## B. Rancangan Penelitian
Dalam proses penelitian, beberapa langkah penting perlu dilakukan, sebagaimana yang terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
Berikut adalah alur penelitian yang akan dilakukan :
1. Identifikasi dan perencanaan yaitu mengidentifikasi kebutuhan pengguna, kebutuhan fungsional sistem.
2. Pengumpulan  data  dimana  pada  tahap  ini  melakukan  wawancara,  studi  literatur  untuk  mendapatkan gagasan pemikiran, dan mengumpulkan referensi sebagai pendukung. Selanjutnya identifikasi masalah ini menjabarkan masalah dan merumuskan masalah.
3. Analisis merujuk pada suatu teknik atau metode untuk menyelesaikan masalah dengan menggambarkan sistem  sebagai  serangkaian  komponen  dan  memeriksa  cara  kerja  dan  interaksi  antara  komponen- komponen  tersebut  untuk  mencapai  tujuan  sistem.  Model  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah Teorema Bayes.
4. Desain  melibatkan  pembuatan interface dengan  menggunakan  HTML,  CSS  serta  desain  database menggunakan MySQL.
5. Implementasi  melibatkan  penggunaan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL  dalam penerapannya.
6. Pengujian ditujukan untuk menguji dan mengetahui kinerja sistem secara cepat dan lebih efektif.
7. Laporan,  pada  tahap  ini  dilakukan  penulisan  atau  dokumentasi  hasil  analisis  dari  sistem  yang  telah dibangun.
C. Tahap Desain Sistem
Pada tahap ini akan dijelaskan mengenai desain atau antarmuka sistem.
a. Flowchart Sistem
Flowchart sistem  adalah  diagram  yang  menggambarkan  tahapan  atau  proses  kerja  yang  berlangsung dalam sistem secara keseluruhan, serta menjelaskan urutan setiap prosedur di dalam sistem [23]. Flowchart sistem ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Sistem
b. Use Case Diagram
Use  case diagram  dapat  membantu  pengguna  memahami  kegunaan  sistem  dan  menjelaskan fungsionalitas yang diharapkan dari sistem tersebut [24]. Selain itu, use case diagram memberikan gambaran lengkap dengan aktor yang terlibat, bertujuan untuk mengidentifikasi aktivitas yang dapat dilakukan oleh masing-masing aktor. Untuk lebih jelas dapat dilihat seperti Gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram

## D. Karakteristik Data
Untuk keperluan penelitian ini, dibutuhkan beberapa informasi seperti data mengenai hama dan penyakit, gejala beserta bobot probabilitasnya, yang diperoleh melalui hasil wawancara dengan seorang pakar.
Informasi mengenai hama dan penyakit yang menyerang tanaman kelapa sawit dapat dilihat pada TABEL I.
TABEL I HAMA DAN PENYAKIT Kode Nama Hama dan Penyakit P1 Nematoda P2 Babi P3 Tungau P4 Ulat Api P5 Ulat kantong P6 Penggerak tandan buah P7 Belalang P8 Kumbang malam P9 Kutu daun P10 Tikus P11 Daun bibit muda (antracnose)
Kode Nama Hama dan Penyakit P12 Busuk tandan (bunch rot) P13 Busuk pangkal batang (basel stem rot) P14 Busuk batang atas (upper stem rot) P15 Busuk kering pangkal batang (dry basal rot) P16 Busuk kuncup (spear rot) P17 Garis kuning (patch yellow) P18 Akar (blast disease) P19 Tajuk (crown disease)
Data mengenai gejala dari pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit, untuk lebih jelas ditunjukkan pada TABEL II.
TABEL II DATA GEJALA Kode Nama Gejala G1 Daun mengering G2 Daun berwarna kuning G3 Tercabut atau terbongkarnya tanaman kelapa sawit G4 Daun berlubang G5 Daun tidak utuh G6 Buah muda atau buah tua terlihat berlubang-lubang G7 Kerusakan pada bibit G8 Dibagian tepi daun tampak bekas gigitan G9 Diatas daun sering terdapat kotoran kumbang G10 Kerusakan pada jaringan akar G11 Kerusakan pada pelepah G12 Daun mati G13 Pembusukan pada tandan G14 Tanaman mati G15 Pucuk daun berubah warna G16 Pembentukan bunga terhambat G17 Pucuk membusuk dan berwarna kecoklatan G18 Bercak atau bintik pada daun G19 Akar menjadi lunak G20 Daun sobek atau tidak ada sama sekali G21 Tandan bunga atau bunga tombak tidak membuka G22 Daun baru yang akan membuka tergulung G23 Daun baru yang akan membuka tumbuh tegak G24 Tidak menghasilkan buah G25 Bekas umbut dimakan
G26 Kerusakan pada daun bagian bawah G27 Daun berwarna perunggu mengkilap G28 Tanaman kehilangan daun sekitar 90%
G29 Produksi menurun sekitar 60%
G30 Produksi menurun sekitar 27%
G31 Tajuk bagian bawah berwarna abu-abu
G32 Produksi menurun sampai 40% G33 Pertumbuhan tanaman lebih kurus dan merana
G34 Pada tanaman yang sudah menghasilkan terjadi kerusakan pada buah mentah maupun masak
G35 Kerusakan pada titik tumbuh G36 Warna coklat dan hitam di antara tulang daun G37 Kerusakan pada tanaman yang berumur 3-10 tahun G38 Ada benang-benang (miselium) berwarna putih mengkilap berwarna putih
G39 Pericarp menjadi lembek dan busuk

## 292 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
Kode Nama Gejala G40 Warna buah menjadi kecoklatan dan berubah lagi menjadi kehitam-hitaman G41 Pembusukan pada batang G42 Batang yang membusuk sekitar 2 m diatas tanah berwarna coklat keabu-abuan G43 Pucuk membengkok dan melengkung G44 Daun gugur
G45 Daun menjadi layu
Basis aturan merupakan kumpulan aturan yang digunakan dalam sistem berbasis pengetahuan untuk mengambil keputusan atau menyelesaikan masalah. Biasanya terdiri dari premis (Kondisi atau syarat) dan konklusi (tindakan atau hasil yang diharapkan). Basis aturan dapat dilihat pada TABEL III.
TABEL III BASIS ATURAN Kode Gejala P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P 10 P 11 P 12 P 13 P 14 P 15 P 16 P 17 P 18 P 19 G1         G2    G3  G4    G5   G6  G7    G8  G9  G10  G11    G12   G13  G14    G15  G16  G17  G18   G19  G20  G21  G22  G23  G24  G25  G26   G27  G28  G29  G30  G31  G32  G33  G34  G35  G36  G37  G38  G39  G40  G41 
Kode Gejala P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P 10 P 11 P 12 P 13 P 14 P 15 P 16 P 17 P 18 P 19 G42  G43  G44  G45  IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Penerapan Metode Bayes
Teorema Bayes merupakan metode untuk menentukan probabilitas bersyarat, yaitu probabilitas terjadinya suatu peristiwa  dengan  mempertimbangkan  adanya  hubungan  dengan  satu  atau  lebih  peristiwa  lainnya.  Secara  umum, Teorema Bayes dapat dinyatakan seperti pada Persamaan 1 [25].
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Dimana
X          = data dengan class yang belum diketahui H          = hipotesis data x merupakan suatu class spesifik P(H|X) = probabilitas hipotesis H jika diberikan evidence X P(X|H) = probabilitas munculnya evidence X jika diketahui hipotesis H P(H)     = probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun P(X)     = probabilitas evidence X

## B. Perhitungan Teorema Bayes
Data sampel uji, diketahui pada salah satu tanaman  kelapa sawit terdapat beberapa gejala yang diduga terkena hama nematoda, ditunjukkan pada TABEL IV.
TABEL IV DATA SAMPEL No  Kode Gejala  Gejala 1 G22 Daun baru tergulung 2 G23 Daun baru yang akan membuka tumbuh tegak 3 G24 Tidak menghasilkan buah 4 G15 Pucuk daun berubah warna 5 G42 Batang yang membusuk sekitar 2 m diatas tanah berwarna coklat keabu-abuan Perhitungan Bayes

## 1. Mendefinisikan Nilai Probabilitas
Menentukan terlebih dahulu nilai probabilitas dari tiap evidence untuk tiap hipotesis  berdasarkan data kasus yang tersedia.
1. P01 = Nematoda G22 = P(E|H22) = 0.8 G23 = P(E|H23) = 0.6 G24 = P(E|H24) = 0.9
2. P14 = Busuk batang atas G15 = P(E|H15) = 0.7
G42 = P(E|H42) = 0.7

## 2. Menjumlahkan Nilai Probabilitas
Menjumlahkan nilai probabilitas dari tiap evidence untuk setiap hipotesis, seperti yang ditunjukkan dalam Persamaan 2.
∑ 𝑃 ( 𝐸 𝐻𝑘 ) = 𝐺1 + ⋯ + 𝐺𝑛 𝑛 𝑘=1 (2)
1. P01 = Nematoda
∑ 𝑃 ( 𝐸 𝐻𝑘 ) = 0.8 + 0.6 + 0.9 = 2.3 𝑛
𝑘=1 2. P14 = Busuk batang atas

## ∑ 𝑃 ( 𝐸
𝐻𝑘 ) = 0.7 + 0.7 = 1.4
𝑛 𝑘=1

## 3. Mencari Nilai Probabilitas Hipotesa Memandang H Tanpa Memandang Evidence
Membagi nilai probabilitas evidence awal dengan hasil probabilitas berdasarkan data sampel baru, seperti Persamaan 3.
𝑃(𝐻𝑖) 𝑃 (𝐸 |𝐻𝑖)
∑ =𝑃( 𝐸 𝐻𝑘 ) 𝑛 𝑘=1
(3)
1. P01 = Nematoda (P|H22) = 0.8 / 2.3 = 0.35
(P|H23) = 0.6 / 2.3 = 0.26 (P|H24) = 0.9 / 2.3 = 0.39
2. P14 = Busuk batang atas
(P|H15) = 0.7 / 1.4 = 0.5 (P|H42) =  0.7 / 1.4 = 0.5
4. Mencari Probabilitas Hipotesa Memandang Evidence
Mengalikan  nilai  probabilitas evidence awal  dengan  nilai  probabilitas  hipotesa  tanpa  memandang evidence dan menjumlahkan hasil perkaliannya untuk setiap hipotesa, seperti pada Persamaan 4.
∑ = 𝑃(𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻1) 𝑛 𝑘=𝑛 + ⋯ + 𝑃(𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) (4) 1. P01 = Nematoda
∑ = (0.8 ∗ 0.35) 𝑛
𝑘=𝑛 + (0.6 ∗ 0.26) + (0.9 ∗ 0.39) = 0.79

## 2. P14 = Busuk batang atas
∑ = (0.7 ∗ 0.35) 𝑛
𝑘=𝑛 + (0.7 ∗ 0.35) = 0.7

## 5. Mencari Hipotesa H Jika Diberikan Evidence E
Mengalikan hasil nilai probabilitas hipotesa tanpa memandang evidence dengan nilai probabilitas awal, kemudian dibagi dengan hasil probabilitas hipotesa dengan memandang evidence , seperti Persamaan 5.
𝑃(𝐻𝑖|𝐸𝑖) 𝑃 (𝐻𝑖)∗𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ∑ 𝑃( 𝐸 𝐻𝑘 ) 𝑛 𝑘 (5)
1. P01 = Nematoda P (H22|E22) = 0.8∗0.35 0.79 = 0.35
P (H23|E23) = 0.6∗0.26 0.79 = 0.20 P (H24|E24) = 0.9∗0.39 0.79 = 0.44
2. P14 = Busuk batang atas
P (H15|E15) = 0.7∗0.35 0.7 = 0.5 P (H42|E42) = 0.7∗0.35
0.7 = 0.5

## 6. Mencari Nilai Kesimpulan
Mengalikan nilai probabilitas evidence awal atau P (E|Hi) dengan nilai hipotesa Hi benar ketika diberikan evidence E atau P (Hi|E) dan mengakumulasi perkalian, seperti Persamaan 6.
∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖|𝐸𝑖) 𝑛 𝑘=𝑛 + ⋯ + 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖|𝐸𝑖) (6)
1. P01 = Nematoda
∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = (0.8 ∗ 0.35) + (0.6 ∗ 0.20) + (0.9 ∗ 0.44) = 0.8 = 80% 𝑛
𝑘=𝑛
2. P14 = Busuk batang atas
∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = (0.7 ∗ 0.5) + (0.7 ∗ 0.5) = 0.7 = 70% 𝑛
Berdasarkan  hasil  perhitungan  Bayes  yang  dilakukan  sebelumnya,  P01  menunjukkan  nilai  diagnosis  tertinggi yaitu 0.8. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa tanaman kelapa sawit tersebut menderita Nematoda.

## Validasi
Validasi berikut merupakan hasil yang didapat dengan persetujuan pakar dan sistem menggunakan inferensi dan perhitungan teorema bayes. Validasi ditunjukkan pada TABEL V.

## TABEL V
VALIDASI HASIL DIAGNOSA No. Nama Penyakit Pakar Sistem Validasi 1. Nematoda P P Sesuai 2. Babi P P Sesuai 3. Tungau P P Sesuai 4. Ulat api P P Sesuai 5. Ulat kantong P P Sesuai 6. Penggerak tandan buah P P Sesuai 7. Belalang P P Sesuai 8. Kumbang malam P P Sesuai 9. Kutu daun P P Sesuai 10.  Tikus P P Sesuai 11.  Daun bibit muda (antracnose) P N Tidak Sesuai 12.  Busuk tandan (bunch rot) P P Sesuai 13.  Busuk pangkal batang (basel stem rot) P P Sesuai 14.  Busuk batang atas (upper stem rot) P P Sesuai 15.  Busuk kering pangkal batang (dry basal rot) P N Tidak Sesuai 16.  Busuk kuncup (spear rot) P P Sesuai 17.  Garis kuning (patch yellow) P P Sesuai 18.  Akar (blast disease) P P Sesuai 19.  Tajuk (crown disease) P P Sesuai 20.  Nematoda P P Sesuai 21.  Busuk tandan (bunch rot) P P Sesuai 22.  Akar (blast disease) P P Sesuai 23.  Tikus P P Sesuai 24.  Nematoda P P Sesuai 25.  Kumbang malam P P Sesuai 26.  Busuk batang atas (upper stem rot) P P Sesuai 27.  Garis kuning (patch yellow) P P Sesuai 28.  Ulat kantong P P Sesuai 29.  Ulat api P P Sesuai 30.  Tungau P P Sesuai
Dari 30 data diagnosa yang diuji, terdapat persentase validasi pada TABEL VI.
TABEL VI PERSENTASE VALIDASI Validasi Sistem Jumlah Data Persentase Sesuai 28 93.33% Tidak sesuai 2 6.67%
Persentase akurasi data memiliki detail sebagai berikut Tingkat akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100
Tingkat akurasi = 28 30 𝑥 100
Tingkat akurasi = 93.33%

## 296 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## C. Implementasi
Implementasi dari sistem pakar diimplementasikan ke dalam sebuah website yang dirancang menggunakan PHP, database MySQL dan framework CodeIgniter.

## Halaman Home
Halaman home menampilkan berupa judul penelitian dan informasi lainnya. Seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Home Halaman Login
Untuk  memulai  diagnosa  pengguna  harus  login  terlebih  dahulu  dengan  memasukan username dan password . Gambaran untuk halaman login dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Login

## Halaman Diagnosa
Halaman  diagnosa  adalah  halaman  yang  memuat  gejala-gejala  pada  tanaman  kelapa  sawit.  Pengguna menggunakan  halaman  ini  untuk  melakukan  diagnosa  dengan  cara  memilih  beberapa  gejala  yang  ada.  Setelah memilih gejala-gejala tersebut pengguna harus mengklik tombol hitung. Untuk gambaran yang lebih jelas bisa dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Diagnosa

## Halaman Hasil Diagnosa
Halaman  hasil  diagnosa  menampilkan  hasil  diagnosa  berdasarkan  gejala  yang  sudah  dipilih  sebelumnya.  Dan pada halaman ini, proses perhitungan teorema bayes dilakukan, dimana pengguna dapat melihat hama dan penyakit dengan persentase tertinggi. Halaman hasil diagnosa ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Hasil Diagnosa

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis  dengan  judul  “Penerapan  Teorema  Bayes  Untuk Mendiagnosa Hama dan Penyakit Pada Tanaman Kelapa Sawit”, maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini dapat digunakan secara efektif untuk mengidentifikasi awal serta mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit berdasarkan gejala yang diinputkan. Berdasarkan penelitian terhadap lima gejala yang diinputkan oleh user, sistem menunjukkan hasil persentase tertinggi yaitu 80% adanya hama Nematoda. Hasil ini sesuai dengan pendapat pakar, yang  menyatakan bahwa lima gejala tersebut menunjukkan hama Nematoda. Tujuan dari sistem  ini dibuat untuk memudahkan para petani dalam  menangani masalah berupa hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit dengan melihat dari beberapa gejala yang dialami. Sistem ini juga menghasilkan nilai rata-rata akurasi sistem dengan persentase 93.33% dari 30 data yang telah diuji coba.
Diharapkan  kedepannya  sistem  ini  dapat  dikembangkan  lagi  dengan  menambah  penyakit,  gejala  atau menggunakan metode yang lain sesuai kebutuhan sehingga dapat diimplementasikan lebih baik dan optimal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua atas semua pengorbanan, doa, motivasi, nasehat, semangat,  kasih  sayang,  cinta  serta  kepercayaan,  dimana  penulis telah  diberikan  izin  merantau  keluar  kota  untuk menggapai cita-citanya dan selalu mendukung keputusan atau pilihan dalam hidup penulis. Terima kasih juga kepada mba  dan  adik  penulis  atas  doa,  dukungan  dan  motivasi  untuk  terus  berjuang  dan  pantang  menyerah  untuk menyelesaikan  skripsi  ini.  Tidak  lupa,  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  menemani  penulis  dan memberikan  masukan  serta  pemikiran  demi  kelancaran  penyusunan  skripsi  ini.  Terakhir,  terima  kasih  untuk  diri sendiri yang telah berjuang dan bertahan sampai akhir, sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan sangat baik dan maksimal. Ini adalah pencapaian yang luar biasa untuk itu mari merayakan diri sendiri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   D.  I.  T.  Sipayung,  “MENGENAL  POHON  KELAPA  SAWIT  DAN  KARAKTERISTIKNYA,”  palmoilina asia, 16 Maret 2024. [Online]. Available: https://palmoilina.asia/sawit-hub/pohon-kelapa-sawit/. [Diakses 16 Maret 2024].
[2]   E. Octaviani, L. O. Bakrim, Suliman dan . A. Susanto, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Pada PT. Tani Prima Makmur,” Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer, vol. 7 , no. 2, pp. 74-81, Juli 2022.
[3]   Y. C. Khairani dan G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar dalam Mengidentifikasi Tingkat Keparahan Penyakit pada Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Framework Codeigniter,” Jurnal Informasi dan Teknologi, vol. 3 , no. 1, pp. 53-57, 2021.

## 298 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
[4]   R.  Philips  dan  Gusrianty,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  Certainty Factor Berbasis Web,” Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi, vol. 4 , no. 3, pp. 105- 112, 2022.
[5]   Surianti  dan  N.  A.  Banyal,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  TANAMAN  KELAPA  SAWIT BERBASIS ANDROID,” Jurnal Ilmiah MATRIK, vol. 23 , no. 1, pp. 28-33, April 2021.
[6]   A. Aldianto, “SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI HAMA PADA TANAMAN KELAPA SAWIT DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB,” JuPerSaTeK, vol. 3 , no. 1, pp. 1-11, 2020.
[7]   I. Octaviani dan S. Ikawati, “Inventarisasi Hama dan Musuh Alami pada Tanaman Padi di Kecamatan Pulau Laut Timur,” Jurnal Pertanian Terpadu, vol. 10, pp. 24-36, 2022.
[8]   P. D. I. H. A. Anshary, M.P.,ASEAN.En, “Pengelolaan Hama Terpadu,” PERLINTAN, 28 Juni 2023. [Online]. Available:  https://mplk.politanikoe.ac.id/index.php/pengertian-hama-dan-penyakit-tanaman.  [Diakses  20 Maret 2024].
[9]   A. M. Sari, “Penyakit Tanaman : Pengertian , Gejala ,Beserta Jenisnya,” Fakultas Pertanian UMSU, 5 May 2023. [Online]. Available: https://faperta.umsu.ac.id/2023/05/05/penyakit-tanaman-pengertian-gejala-beserta- jenisnya/. [Diakses 20 Maret 2024].
[10]  R.  .  A.  Siregar,  D.  Rahmadiansyah  dan  M.  I.  Perangin-Angin,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Pada Pohon Kelapa Sawit Menggunakan Metode Certainty Factor,” Sains dan Komputer (SAINTIKOM), p. 11, 2021.
[11]  I.  Arfyanti  dan  M.  Fahmi, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Guillain-Barre  Syndrome  dengan  Menerapkan Algoritma Teorema Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 787-792, 2023.
[12]  J. A. Widians , N. Puspitasari dan . A. A. M. Putri, “Penerapan Teorema Bayes dalam Sistem Pakar Anggrek Hitam,” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. 15 , no. 2, pp. 75-80, 2020.
[13]  A. Wenda, K. A. A. Suryanto, S. N. Alam dan K. Suhada, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru- Paru dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 82-88, 2023.
[14]  S. N. Arif, M. Syahril, S. Kusnasari dan H. Winata, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Handphone Oppo Dengan Menggunakan Teorema Bayes,” Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD, vol. 4, no. 1, pp. 112-126, 2021.
[15]  Y.  R.  Nasution,  S.  dan  F.  M.  Amanda,  “Penerapan  Metode  Bayes  Pada  Aplikasi  Deteksi  Ketergantungan Terhadap Pengguna Game Online,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 10, no. 2, pp. 675-685, 2023.
[16]  S. S. dan M. O., “Disease Diagnosis Expert System At Chili Plants Using Bayes Method,” Journal Of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing, vol. 2, pp. 292-296, 2020.
[17]  I. Andika, D. Maharani dan M. , “Penerapan Teorema Bayes Pada Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit Domba,” EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 252-259, 2022.
[18]  S. Nurarif, I. Zulkarnain, H. Winata, J. Hutagalung dan . P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Cholelithiasis Menggunakan Metode Teorema Bayes,” Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD, vol. 6, no. 1, pp. 227-234, 2023.
[19]  I.  A.  Setiadhi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Jenis  Kecanduan  Narkoba  Menggunakan  Teorema  Bayes,” Jurnal Information System & Artificial Intelligence, vol. 2, no. 1, pp. 61-69, 2021.
[20]  D.  Marcelina,  .  E.  Yulianti  dan  Z.  .  R.  Mair,  “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar Identifikasi Tanaman Kelapa Sawit,” JURNAL ILMIAH INFORMATIKA GLOBAL, vol. Volume 13, pp. 107- 115, 2022.
[21]  N.  Puspitasari,  H.  Hamdani  ,  .  H.  R.  Hatta,  A.  Septiarini  dan  S.  ,  “PENERAPAN  METODE  TEOREMA BAYES  UNTUK  MENDETEKSI  HAMA  PADA  TANAMAN  PADI  MAYAS  KALIMANTAN  TIMUR,” SINTECH JOURNAL, vol. 4, no. 2, pp. 155-162, 2021.
[22]  M.  Yetri,  B.  Andika,  Z.  Azmi,  A.  F.  Boy  dan  I.  ,  “SISTEM  PAKAR  DALAM  MENDIAGNOSA  RIFT VALLEY  FEVER  PHLEBOVIRUS  DOMBA  MENGGUNAKAN  METODE  THEOREMA  BAYES,” Journal of Science and Social Research, vol. VI, no. 1, pp. 255-264, 2023.
[23]  R. Setiawan, “Flowchart Adalah: Fungsi, Jenis, Simbol, dan Contohnya,” dicoding, 4 August 2021. [Online]. Available: https://www.dicoding.com/blog/flowchart-adalah/. [Diakses 2 April 2024].
[24]  T. B. Kurniawan, “Perancangan Sistem Aplikasi Pemesanan Makanan dan Minuman Pada Cafetaria NO Caffe di TAnjung Balai Karimun Menggunakan Bahasa Pemrograman PHP dan MySQL,” J. Tikar, vol. 1, no. 2, pp. 192-206, 2020.
[25]  R. Rachman dan S. Moritami, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” JURNAL INFORMATIKA, vol. 7 , no. 1, pp. 68-76, 2020.