## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 193-199

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Tomat yang Disebabkan Abu Vulkanik Sinabung Menerapkan Metode Teorema Bayes

## Suriyani Br Kudadiri, Nelly Astuti Hasibuan
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* suriyani@gmail.com , 2 nelly.ahsb@gmail.com
Abstrak −Gunung sinabung merupakan gunung yang masih aktif yang terletak dikabupaten karo sumatera utara. Gunung sinabung merupakan puncak tertinggi diprovinsi sumatera utara dengan ketinggian 2451 MDPL. Erupsi gunung sinabung ditanah karo membuat setiap desa-desa terkena abu vulkanik, dan tidak hanya itu mebuat tanaman yang ada didaerah tersebut menjadi rusak dan membuat petani  gagal  panen.  Tanaman  tomat  yang  berada  didaerah  sekitaran  gunung  sinabung  mengalami  kerusakan  akibat  semburan  abu vulkanik, akibantnya Tomat-tomat tersebut menjadi gagal panen dan mangalami kerugian. Dari semburan abu vulkanik tomat-tomat mengalami kerusakan akibat dari abu vulkanik. Sistem pakar adalah sebuah sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dimana pengetahuan tersebut dimasukkan ke dalam sebuah komputer dan kemudian digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian manusia. Dalam teori probabilitas dan statistika, teorema bayes adalah sebuah teorema dengan dua penafsiran berbeda. Dalam penafsiran Bayes, teorema ini menyatakan seberapa jauh derajat kepercayaan subjektif harus berubah secara rasional ketika ada petunjuk baru. Metode teorema bayes merupakan metode yang baik didalam mesin pembelajaran berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Penyakit; Tanaman; Tomat; Teorema Bayes
Abstract −Mount Sinabung is an active mountain located in Karo District, North Sumatra. Mount Sinabung is the highest peak in the province of North Sumatra with an altitude of 2451 MDPL. The eruption of Mount Sinabung on the Karo soil made every village exposed to volcanic ash, and not only that, the existing plants in the area became damaged and made farmers fail to harvest. The tomato plants in the area around Mount Sinabung were damaged due to volcanic ash bursts, as a result the tomatoes failed to harvest  and suffered losses. From the volcanic ash bursts, the tomatoes were damaged due to volcanic ash. Expert system is a system that uses human  knowledge  where  this  knowledge  is  entered  into  a  computer  and  then  used  to  solve  problems  that  usually  require  human expertise or expertise. In probability theory and statistics, the Bayes theorem is a theorem with two different interpretations. In Bayes' interpretation, this theorem states how far the degree of subjective belief should change rationally when there are new clues. The Bayes theorem method is a good method in machine learning based on training data, using conditional probability as its basis.
Keywords : Expert System; Disease; Plant; Tomato; Bayes Theorem

## 1. PENDAHULUAN
Gunung sinabung merupakan gunung yang masih aktif yang terletak dikabupaten karo sumatera utara. Gunung sinabung merupakan puncak tertinggi diprovinsi sumatera utara dengan ketinggian 2451 MDPL. Kondisi gunung sinabung sering kali  mengeluarkam  semburan  abu  vulkanik  yang  mampu  menggagu  setiap  aktifitas  masyarakat  yang  ada  didaerah tersebut, kondisi gunung sinabung saat ini berada disiaga Level III. Erupsi gunung sinabung ditanah karo membuat setiap desa-desa  terkena  abu  vulkanik,  dan  tidak  hanya  itu  mebuat  tanaman  yang  ada  didaerah  tersebut  menjadi  rusak  dan membuat petani gagal panen.
Tanaman  tomat  yang  berada  didaerah  sekitaran  gunung  sinabung  mengalami  kerusakan  akibat  semburan  abu vulkanik, akibantnya Tomat-tomat tersebut menjadi gagal panen dan mangalami kerugian. Dari semburan abu vulkanik tomat-tomat mengalami kerusakan akibat dari abu vulkanik.
Sistem  pakar  berasal  dari  istilah  knowledge-based  exper  system.  Sistem  pakar  dibangun  untuk  memecahkan masalah,  dengan  menggunakan  pengetahuan  seorang  pakar  yang  direpresentasikan  kedalam  komputer.  Seorang  yang bukan  pakar  menggunakan  sistem  pakar  untuk  meningkatkan  kemampuan  pemecahan  masalah.  Sistem  pakar  adalah sebuah  sistem  yang  menggunakan  pengetahuan  manusia  dimana  pengetahuan  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  sebuah komputer dan kemudian digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian manusia.
Dalam  teori  probabilitas  dan  statistika,  teorema  bayes  adalah  sebuah  teorema  dengan  dua  penafsiran  berbeda. Dalam  penafsiran  Bayes,  teorema  ini  menyatakan  seberapa  jauh  derajat  kepercayaan  subjektif  harus  berubah  secara rasional  ketika  ada  petunjuk  baru.  Metode  teorema  bayes  merupakan  metode  yang  baik  didalam  mesin  pembelajaran berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya. Metode bayes juga merupakan suatu metode untuk mrnghasilkan estimasi parameter dengan menggabungkan informasi dari sampel dan informasi lain yang telah tersedia sebelumnya. Dengan menggunakan teorema bayes ini dapat menggambarkan tingkat keyakinan pakar. Sistem  yang  akan  dibuat  dapat  mendiagnosa  penyakit  tanaman  yang  disebabkan  abu  vulkanik    dengan  cara  memberi pertanyaan-pertanyaan  yang  harus  dijawab.  Jurnal  yang  mendukung  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut  “Rancang bangun Aplikasi Sistem Pakar Untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan Pada Anak, Feri Fahrur Rohman, Ami Fauzijah  [1]”.  “Sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  jagung  dengan menggunakan  metode  bayes, Hengki Tamando Sihotang [2].”

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 193-199

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem Pakar ( Expert System ) adalah salah satu cabang dari AI yang membuat pengguna secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dia miliki [4].

## 2.2 Teorema Bayes
Teorema  bayes  ditemukan  oleh  Reverend  Thomas  Bayes  (1701-1761).  Pada  umumnya,  teori  Bayes  digunakan  untuk menghitung  nilai  kebenaran  probabilitas  dari  suatu  evidence.  Didalam  teori  probabilitas  dan  statistika,  teorema  Bayes juga dikenal sebagai  sebuah teori dengan dua penafsiran yang berbeda. Dalam penafsiran Bayes, teori ini menyatakan seberapa jauh derajat kepercayaan subjektif harus berubah secara rasional ketika petunjuk baru [3]. Teori ini merupakan dasar dari statistika Bayes dan memiliki penarapan dalam sains, rekayasa, ilmu ekonomi (terutama ilmu ekonomi mikro), teori games, kedokteran dan hukum. Dapat dirumuskan dalam persamaan Bayes sebagai berikut:
P(H|E) =  P(E|H).P(H) (1)
P(E)

## 2.3 Abu Vulkanik
Abu vulkanik adalah bahan material vulkanik yang disemburkan ke udara saat terjadi letusan gunung api. Abu vulkanik terdiri  atas  pertikel  berukuran  besar  sampai  halus  [8].  Istilah  abu  vulkanik  digunakan  untuk  material  ketika  sedang diudara. Setelah material tersebut jatuh ke purmukaan tanah biasanya akan terlitifikasi menjadi batuan ataupun lumpur. Abu vulkanik mempunyai dampak yang buruk bagi lingkungan hidup dan tanaman. Tanaman akan keracunan, juga bisa tumbuh kerdil dan tanaman rentan terinfeksi dikarenakan abu vulkanik .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tanaman tomat didaerah gunung sinabung terkena penyakit yang diakibatkan abu vulkanik sinabung. Dimana tomat salah satu bahan pangan yang banyak dikonsumsi masyarakat dan masalah yang terjadi mengakibatkan kelangkaan tomat, dan membuat banyak kelangkaan tomat, dan membuat banyak petani tomat mengalami kerugian. Banyak penyakit yang terserang pada tanaman tomat mulai dari bercak coklat yang disebabkan cendawan fusarium oxyvorum. Dalam hal ini penulis  mencoba  mendiagnosa  penyakit  dengan  metode  teorema  bayes.  Dalam  sistem  pakar  penyakit  tomat  coba didiagnosa  dengan  kriteria-kriteria  yang  berdasarkan  data  yang  ada.  Adapun  kriteria  penyakit  tanaman  tomat  sebagai berikut:
Tabel 1. Gejala Penyakit Tanaman Tomat Kode Gejala Penyakit Layu Fusarium Penyakit Layu Bakteri G1 Mula-mula helaian daun bagian bawah melipat dan menggulung - ✓ G2 Daun mengalami perubahan warna menjadi kuning dan layu ✓ ✓ G3 Bercak pada daun berukuran 3-5 mm yang terdapat bintik-bimtik hitam ✓ ✓ G4 Pinggir daun terlihat membusuk dan basah - ✓ G5 Berubahnya warna rimpang dan berbau tidak sedap ✓ ✓ G6 Rimpang menjadi busuk ✓ ✓
Berdasarkan  tabel  1  maka  dipresentasikan  seperti  rule  dibawah  ini  Refresentasi  ini  dimanfaatkan  untuk mendapatkan pencarian dan penentu kesimpulan diagnosa. Dibawah ini adalah pembahasannya:
Rule 1 : IF G1 = True AND G2 =True AND G3 = True AND G4 =True G4 = True AND    G6 =True, THEN P = Layu Bakteri
Rule 2 : IF G2 = True AND G3 =True AND G5 = True AND G6 =True, THEN    P = Layu Fusarium
Berdasarkan tabel 1. yaitu tabel gejala maka didapat nilai hipotesa dan dapat dilihat pada tabel dibawah sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Hipotesa Kode Gejala Penyakit Layu Fusarium Penyakit Layu Bakteri G1 Mula-mula  helaian  daun  bagian  bawah  melipat  dan menggulung 0 0.2 G2 Daun mengalami perubahan warna menjadi kuning dan layu 0.4 0.2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 193-199
Kode Gejala Penyakit Layu Fusarium Penyakit Layu Bakteri G3 Bercak  pada  daun  berukuran  3-5  mm  yang  terdapat  bintik- bimtik hitam 0.2 0.4 G4 Pinggir daun terlihat membusuk dan basah 0 0.4 G5 Berubahnya warna rimpang dan berbau tidak sedap 0.6 0.6 G6 Rimpang menjadi busuk 0.8 0.8

## 3.1 Penerapan Metode Bayes
Adapun  analisa  terhadap  sistem  pakar  yang  dibangun  merupakan  rule  yang  menerapkan  metode  teorema  bayes. Berdasarkan tabel 2. dapat dilihat gejala dari penyakit tanaman tomat, maka setelah itu penulis memasukkan bobot atau terminologi kepastian dari gejala yang ada. Terminologinya dapat dilihat dibawah ini :
Tabel 3. Terminologi Kepastian Terminologi Kepastian A/B Pasti 1.0 Hampir Pasti 0.8 Cukup Pasti 0.6 Kurang Pasti 0.4 Tidak Tahu 0.2 Tidak Pasti 0
Contoh  soal  :  para petani tomat  akhir-akhir ini mengeluh  akibat serangan penyakit dari  abu vulkanik  sinabung terhadap tanaman tomat mereka. Akan tetapi mereka tidak tahu penyakit apa yang disebabkan abu vulkanik para petani melakukan diagnosa terhadap gejala yang menyerang tanaman tomat sebagai berikut:
G1 = E1 = 0.2 P(E|H1) G2 = E2 = 0.2 P(E|H2) G3 = E3 = 0.4 P(E|H3) G4 = E4 = 0.4 P(E|H4) G5 = E5 = 0.6 P(E|H5) G6 = E6 = 0.8 P(E|H6)
1. Layu Fusarium
Berdasarkan nilai evidence diatas maka didapat hasil:
P[H]1 = H1 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6
= 0 0 + 0.4 + 0.2 + 0 + 0.6 + 0.8 = 0 2 = 0
P[H]2 = H2 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 = 0.4 0 + 0.4 + 0.2 + 0 + 0.6 + 0.8 = 0.4
2
= 0.2
P[H]3
=
H3
H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 = 0.4 0 + 0.4 + 0.2 + 0 + 0.6 + 0.8 = 0.4
2
= 0.2
P[H]4
=
H4 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 193-199
= 0 0 + 0.4 + 0.2 + 0 + 0.6 + 0.8 = 0 2 = 0
P[H]5 = H5 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 = 0.6 0 + 0.4 + 0.2 + 0 + 0.6 + 0.8 = 0.6
2 = 0.3
P[H]6 = H6 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 = 0.8 0 + 0.4 + 0.2 + 0 + 0.6 + 0.8 = 0.8
2
= 0.4
Setelah  nilai  P(Hi)  diketahui,  probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang  Evidence  apapun,  maka  langkah selanjutnya adalah:
P[H|E] i
=
P[E|H]i * P[H]i ∑ 𝑛 𝐸 = 1 P[E|H]i * P[H]i
= P[E|H]i * P[H]i
P[E|H]1 * P[H]1 + P[E|H]2 * P[H]2 + ... ... ... n
∑ = P(Hi) ∗ P(E\Hi − 𝑛)
𝑛 𝑘=1 = P(H1) * P(E|H1) + P(H2) * P(E|H2) + P(H3) * P(E|H3) + P(H4) * P(E|H4)   + P(H5) * P(E|H5) + P(H6) *
P(E|H6) = (0.2 * 0) + (0.2 * 0.2) + (0.4 * 0.1) + (0.4 * 0) + (0.6 * 0.3) + (0.8 * 0.4) = 0 + 0.04 + 0.04 + 0 + 0.18 + 0.32 = 0.58
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai P(Hi\E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika di berikan evidence E.
P(Hi) = P(E\Hi) * P(Hi) ∑ 𝑛 𝑘=1 P(E\Hi) * P(Hi)
P(H1\E) = 0 * 0.2 =  0 0.58 P(H2\E) = 0.2 * 0.2 =  0.068 0.58
P(H3\E) = 0.1 * 0.4 =  0.068 0.58
P(H4\E) = 0 * 0.4 =  0 0.58
P(H5\E) =
0.3 * 0.6 =  0.310 0.58
P(H6\E) =
0.4 * 0.8 =  0.551
0.58
Setelah seluruh nilai P(Hi\E) diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai bayesnya dengan rumus sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 193-199
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠1 ∗ 𝐻1 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠2 ∗ 𝐻2 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠3 ∗ 𝐻3 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠4 ∗ 𝐻4 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠5 ∗ 𝐻5 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠6 ∗ 𝐻6 𝑛
𝑘=1 = 0*0 + 0.068*0.4 + 0.068*0.2 + 0*0 + 0.310*0.6 + 0.551*0.8 = 0 + 0.027 + 0.014 + 0 + 0.186 + 0.441 = 0.668
Berdasarkan kesimpulan perhitungan diatas maka dapat dipastikan tanaman tomat diprediksi terserang penyakit layu fusarium dengan nilai 66.8%
2. Layu Bakteri
Beradasarkan nilai evidance diatas maka didapat hasil:
P[H]1 = H1 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 = 0.2
0.2 + 0.2 + 0.4 + 0.4 + 0.6 + 0.8
= 0.2
2.6
= 0.07
P[H]2 = H2 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 = 0.2 0.2 + 0.2 + 0.4 + 0.4 + 0.6 + 0.8 = 0.2
2.6
= 0.07
P[H]3 = H3 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 = 0.4
0.2 + 0.2 + 0.4 + 0.4 + 0.6 + 0.8
= 0.4
2.6
= 0.15
P[H]4 = H4 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 = 0.4
0.2 + 0.2 + 0.4 + 0.4 + 0.6 + 0.8
= 0.4
2.6
= 0.15
P[H]5 = H5 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 =
0.6
0.2 + 0.2 + 0.4 + 0.4 + 0.6 + 0.8
= 0.6
2.6
= 0.23
P[H]6 = H6 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 +H6 = 0.8 0.2 + 0.2 + 0.4 + 0.4 + 0.6 + 0.8 = 0.8 2.6
= 0.30

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 193-199
Setelah  nilai  P(Hi)  diketahui,  pobabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang  Evidence  apapun,  maka  langkah selanjutnya:
P[H|E] i =
P[E|H]i * P[H]i ∑ 𝑛 𝐸 = 1 P[E|H]i * P[H]i
= P[E|H]i * P[H]i
P[E|H]1 * P[H]1 + P[E|H]2 * P[H]2 + ... ... ... n
∑ = P(Hi) ∗ P(E\Hi − 𝑛)
𝑛
𝑘=1
= P(H1) * P(E|H1) + P(H2) * P(E|H2) + P(H3) * P(E|H3) + P(H4) * P(E|H4)   + P(H5) * P(E|H5) + P(H6) * P(E|H6) = (0.2*0.07) + (0.2*0.07) + (0.4*0.15) + (0.4*0.15) + (0.6*0.23) + (0.8*0.30)
= 0.014 + 0.014 + 0.06 + 0.06 + 0.37 + 0.24 = 0.7
Langkah selajutnya adalah mencari nilai P(Hi\E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidance E.
P(Hi) = P(E\Hi) * P(Hi) ∑ 𝑛 𝑘=1 P(E\Hi) * P(Hi) P(H1\E) = 0.07 * 0.2 =  0.018 0.75 P(H2\E) = 0.07 * 0.2 =  0.018
0.75 P(H3\E) = 0.15 * 0.4 =  0.08
0.75 P(H4\E) = 0.15 * 0.4 =  0.08 0.75
P(H5\E) = 0.23 * 0.6 =  0.18 0.75 P(H6\E) = 0.30 * 0.8 =  0.551 0.75
Setelah seluruh nilai P(Hi\E) diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai bayesnya dengan rumus sebagai berikut:
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠1 ∗ 𝐻1 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠2 ∗ 𝐻2 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠3 ∗ 𝐻3 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠4 ∗ 𝐻4 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠5 ∗ 𝐻5 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠6 ∗ 𝐻6 𝑛
𝑘=1 = 0.018*0.2+0.018*0.2+0.08*0.4+0.08*0.4 +0.18*0.6+0.551*0.8 = 0.04 + 0.04 + 0.032 + 0.032 + 0.108 + 0.441 = 0.695
Berdasarkan kesimpulan perhitungan diatas maka dapat dipastikan tanaman tomat diprediksi terserang penyakit layu bakteri dengan nilai 69.5%

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan pada penelitian disimpulkan bahwa pendiagnosaan penyakit tanaman pada buah tomat yang disebabkan abu vulkanik sinabung dengan menggunakan teorema bayes. Metode bayes dapat diterapkan untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman tomat dapat menghasilkan perhitungan manual sehingga proses diagnosa dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.

## REFERENCES
[1] P. P. Widodo and H. , Analisis Dan Perancangan, Bandung: Informatika,2011.
[2] M. Turnip, "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT Menggunakan Backward Chaining," Computer Science, vol. 1, 2015.
[3] I. N. Tjahjadi, Penyakit Tanaman, Yogyakarta: Kanisius, 2012.
[4] H. T. Sihotang, "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Jagung Dengan Metode Bayes," Pelita Nusantara, vol. 3, no. 2541-3724, 2018.
[5] A. Rosa and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak, Bandung: Informatika, 2013.
[6] F.  F.  Rohman  and  A.  Fauzijah,  "Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Untuk  Menentukan  Jenis  Gangguan  Perkembangan  Pada Anak," Media Informatika, vol. 6, no. 0854-4743, 2008.
[7] B. Pranggono, Gunung, Bandung: Media Percikan Iman, 2005.
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 193-199
[8] E. Kartika, Z. Gani and D. Kurniawan, "Tanggapan Tanaman Tomat Terhadap Pemberian Kombinasi Pupuk Organik dan Pupuk Non Organik," vol. 2, no. 2302-6472, 2013.
[9] W. Budiharto and D. Suhartono, Artificial Intelegence Konsep Dan Penerapannya, Yogyakarta: Andi, 2015.
[10] R.  F.  Barasa,  A.  Rauf  and  M.  Sembiring,  "Dampak Debu Vulkanik  Letusan  Gunung  Sinabung  Terhadap Kadar  B  Tanah Di Kabupaten Karo," Online Agroekoteknologi, vol. 1, no. 2337-6597, 2013.
[11] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar, Yogyakarta: Andi, 2005.
[12] P. A. Aditya, Dasar-dasar pemograman Database Dekstop Dengan Visual Basic Net 2008, Jakarta: Pt. Alex Media Komputindo, 2011.