## COMPLETE
Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v2i2.164

## Diagnosa Kesehatan Mentimun menggunakan Naive Bayes dengan Integrasi Web
Miftakhul Arifin 1 , Ghulam Asrofi Buntoro 2* , Fauzan Masykur 3 ,
1,2*,3 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Ponorogo; ghulam@umpo.ac.id
Abstrak: Mentimun,  dikenal  sebagai  salah  satu  sayuran  buah  yang  memiliki  banyak  manfaat, memiliki  resiko  tetular  penyakit.  Penyakit  yang  ada  pada  mentimun  dapat  mengakibatkan kerusakan dan kegagalan panen. Petani memiliki tantangan dalam mendeteksi dan menyelesaikan permasalah penyakit tersebut. Dari permasalahan tersebut kemudian diusulkan sistem diagnosis penyakit  dengan  Naive  Bayes.  Pendekatan  ini  dapat  mengklasifikasi  kondisi  tanaman  dengan mempertimbangkan  data  gejala  yang  terdeteksi.  Data  tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan kondisi saat ini. Metode ini kemudian diintegrasikan dengan sistem web sebagai sarana informasi user.
Kata Kunci: Naïve Bayes, Penyakit Tanaman, Mentimun.

## 1. Pendahuluan
Meningkatnya laju urbanisasi menyebabkan bertambahnya polusi. Hal ini berpengaruh hampir di seluruh bidang, baik di air, tanah, dan udara [1]. Pestisida sebgagai penghasmi hama, serta pupuk kimia  sebagai  zat  nutrisi  untuk  tanaman  [2],  dapat  mengurangi  kualitas  tanah  sehingga  memiliki kandungan logam berat. Hal ini juga berdampak pada fisiologis tanaman yang terpengaruh pada zat tersebut [3].
Tanaman  sayuran  mentimun,  atau  dikenal  dengan  nama  latin  C.  Sativus,  memiliki  wilayah tanam  yang  besar.  Kualitas  lingkungan  tanaman,  termasuk  didalamnya  zat  tanah,  penyakit,  dan cuaca mempengaruhi hasil panen para petani. Kadar CU yang tinggi pada tanah dapat menghambat pemanjangan akar. Di sisi lain, kelebihan CU juga mempengaruhi fotosintesis, serta sintesis pigmen [4], [5]
Di  lingkungan  sekitar  tanaman,  terdapat  organisme  yang  dapat  mengganggu  perkembangan tanaman, seperti halnya virus, bakteri, jamur, dan hewan pengganggu lainnya. Organisme tersebut, dalam  waktu  jangka  panjang,  dapat  menghambat  dan  merusak  perkembangan  mentimun.  Jenis hama yang diketahui dapat mengganggu produktivitas tanaman yaitu kutu daun dan lalat buah [6]. Bagian  yang  menjadi  sasaran  adalah  daun  sehingga  menjadi  berlubang.  Petani  perlu  waspada terhadap ancaman organisme pengganggu di lingkungan kebun.
Metode  klasifikasi  Naive  Bayes  merupakan  metode  klasifikasi  dengan  menggunakan pendekatan  probabilistik  dengan  menggunakan  asumsi  independen  masing  masing  individu  [7]. Walaupun asumsinya pada beberapa kasus dapat tidak realistis, namun konsep ini berguna dalam prakteknya dan seringkali dibandingkan dengan teknik klasifikasi lain. Naive Bayes terbukti efektif pada beberapa aplikasi praktis, termasuk didalamnya adalah klasifikasi teks dan diagnosis medis [8], [9].  Pertimbangan  inilah  yang  menjadi  alasan  penggunaan  metode  Naive  Bayes  pada  proses klasifikasi kesehatan tanaman.
Berdasarkan  latar  belakang  akan  pentingnya  klasifikasi  jenis  gangguan  pada  tanaman,  maka kontribusi  yang  sekiranya  berpeluang  untuk  dikerjakan  yaitu  menghasilkan  sistem  diagnosa
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.164
penyakit pada tanaman, khususnya mentimun. Untuk membantu proses monitoring tanaman, maka digunakan  pula  integrasi  melalui  akses  web.  Pendekatan  ini  diharapkan  dapat  membantu  petani dalam mendeteksi kesehatan tanamannya. Selain itu, digunakan metode Naive Bayes pada proses klasifikasi penyebab kerusakan yang ada pada tanaman. Bagian yang akan dijabarkan pada peneltian ini antara lain Bab 2 membahas metode Naive Bayes, Bab 3 adalah integrasi dan konsep dari sistem, Bab 4 Hasil dan Diskusi, Bab 5 Kesimpulan.

## 2. Metode Naïve Bayes
Naïve  bayes  adalah  pengklasifikasian  statistik  untuk  memprediski  probabilitas  keanggotaan berdasarkan  teorema  Bayes.  Konsepnya  memiliki  proses  klasifikasi  hampir  mirip  dengan  metode neural network dan decesion tree. Formula umum untuk perhitungan bayes dapat dijelaskan secara matematis menjadi berikut
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝐻 | 𝑋 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Dimana X adalah class dari data yang belum diketahui, H adalah suatu class spesifik, P(H|X) adalah probabilitas hipotesis H dengan mempertimbangkan X, P(H) adalah probabilitas hipotesisH, P(X|H) adalah Probabilitas X hipotesis  pada dta  H,  sedangkan  P(X) adalah  probabilitas  yang ada pada X.. X dikenal juga sebagai posteriori probabilitas sedangkan H (prior probabilitas). Kasus yang terdapat pada Gambar 1, merupakan representasi use case diagram dari alur cara kerja penelitan.
Gambar 1. Use Case Diagram Alur Penelitian

## 3. Konsep dan Integrasi Sistem
Metode perancangan yang digunakan adalah jenis RAD. Prosesnya dapat dijelaskan sebagai berikut
a. Rancangan Kebutuhan : Tentukan dahulu kebutuhan yang diperlukan. Admin memiliki tugas yaitu menambah dan hapus data kos, menambahkan kriteria, menambahkan bobot. User memiliki tugas untuk merubah urutan kriteria dan lihat hasil rekomendasi.
b. Desain Pengguna : Dalam membuat desain, desain dibuat dengan user friendly, yaitu desain yang  mempermudah  pengguna  dalam  mengakses  sistem,  user    user  tidak  perlu  login untuk mengakses, user tinggal masuk ke menu konsultasi.
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.164
c. Gambaran  :  Buatlah  beberapa  gambaran  sederhana  tentang  sistem  yang  ingin  dirancang dan coba minta pendapat ke beberapa calon pengguna.
d. Pengujian : Setelah sistem  berhasil dibuat coba lakukan pengujian menggunakan metode Black Box.
Gambar 2. Flowchart Sistem Proses Learning.
Dalam penelitian ini di lakukan teknik pengumpulan data yaitu dengan cara wawancara, Dalam proses wawancara, penulis mewawancarai seorang pakar tanaman mentimun untuk mendapatkan proses validasi data. Flowchart system proses learning dapat mewakili prosedur kerja atau algoritma alur kerja. Diagram ini mewakili penggambaran penyelesaian penyelesaian masalah. Berikut adalah gambar flowchart sistem dapat dilihat pada Gambar 2. Use case diagram secara fungsi berguna untuk analisis  requirement  dari  system  serta  berguna  dalam  mendeskripsikan  secara  detail  bagaimana system dapat bekerrja.
Tabel 1. Data Jenis Penyakit dibandingkan Terhadap Bobot
Kode Nama Penyakit Bobot P1 Rebah Semai 0,19 P2 Downy Mildew / Embun Bulu 0,24 P3 Kudis 0,31 P4 Powdery Mildew 0,35 P5 Layu fusarium (Fusarium ox ysporum) 0,18 P6 Layu Bakteri (Erwinia trac heiphila) 0,3 P7 Cucumber Mosaik Virus 0,26 P8 Antraknosa 0,3
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.164
Pengkodean  gejala  penyakit  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut  G1  adalah  Tanaman  layu  dari bagian batang bawah dan atas; G2 adalah Bercak memanjang kuning dan coklat tua; G3 adalah Daun mengkerut; G4 adalah Buah membusuk; G5 adalah Berkas pembuluh angkut berlendir; G6 adalah Buah sering berjatuhan; G7 adalah Tanaman layu dan rubuh ketika musim semai; G8 adalah Bawah daun terdapat spora ungu kehitaman; G9 adalah Permukaan daun bercak kuning coklat dan bagian bawah; G10 adalah Tanaman layu mendadak dan mati; G11 adalah Daun belang hijau tua dan muda; G12 adalah Buah abnormal berbercak cokelat dan hitam; G13 adalah Daun menggulung; G14 adalah Daun mengering; G15 adalah Daun Rontok; G16 adalah Permukaan atas daun terdapat spora putih; G17 adalah Tanaman layu dan rubuh ketika pindah tanam; G18 adalah buah mengeluarkan cairan bening; G19 adalah Tangkai batang kuning; G20 adalah Tanaman Kerdil
Proses  ini  ada  beberapa  tahap  untuk  mendapatkan  hasil  dari  diagnosa  penyakit  dari  gejala- Bobot  gejala  didapatkan  dari  pakar  berdasarkan  gejala  yang  paling  mendekati  penyakit  tersebut Kasus  yang  ikut  dipertimbangkan  antaralain  yaitu  untuk  kondisi  buah  membusuk,  buah mengeluarkan cairan berwarna bening, serta bentuk buah abnormal dimana memiliki warna hitam dan  bercak  coklat.  Dari  gejala  tersebut  muncul  dampak  penyakit  yaitu  kudis  dan  antraknosa. Kemudian  dilakukan  perhitungan  bobot  gejala  dan  penyakit  untuk  mendapatkan  hasil  diagnosa penyakit dari gejala yang dipilih.
Gejala dari Penyakit Kudis 0,6 x 0,6 x 0,375= 0,135 : 0.2925=0.4615 Gejala dari penyakit Antraknosa 0,6 x 0,7x 0,375 = 0,1575 : 0.2925=0.5385
Hasil pengolahan data, pada perhitungan di atas, yang paling besar adalah penyakit pada tanaman. Hasil yang paling signifikan terdapat di antraknosa dengan hasil 0.5385
Tabel 2. Data Peyakit beserta Bobotnya

## 4. Hasil dan Diskusi

## 4.1. Implementasi Sistem dan Web
Implementasi dilakukan denfan menggunakan bahasa pemrogaman PHP untuk sistem berbasis web yang dapat dipantau secara realtime. Penggunaan sistem ini diintegrasikan dengan algoritma naive  bayes  untuk  mempermudah  petani  ketika  tanaman  terserang  oleh  hama  dan  penyakit. Tampilan  tersebut  mendukun  opsi  diagnosa  jenis  penyakit,  yang  didalamnya  terdapat  tampilan halaman  data  tanaman,  halaman  gejala  penyakit,  dan  tampilan  konsultasi  secara  online.  Detil tampilan web dapat terlihat pada Gambar 3.
(a.)                                                                  (b.)
(c.)
Gambar 3. Gambar Halaman Website pada (a.) Pendataan Penyakit, (b.) Pendataan Gejala, dan (c.) Skema Layanan Konsultasi di Website.

## 4.2. Hasil Pengujian
Pengujian  berfungsi untuk memastikan  sistem dapat  bekerja dengan baik  serta  akurat  sesuai dengan rancangan yang dibangun sebelumnya. Tabel 3 menjelaskan hasil pengujian dan hasil dari proses  learning.  Hasil  pengujian  dan  pemantauan  manual  menunjukkan  bahwa  system  tersebut dapat berjalan dengan baik, baik dalam segi metode klasifikasi maupun integrasi website.

## 5. Kesimpulan
Sistem  diagnosa  kesehatan  mentimun  menggunakan  Naive  Bayes  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan jenis gangguan. Untuk memudahkan inspeksi oleh para petani, maka dilakukan Integrasi  Web  yang  dapat  dipantau  secara  realtime.  Parameter  khas  yang  terdapat  pada  tanaman kemudian diberi label dan penomoran yang spesifik. Sistem pengujian dapat berjalan dengan baik, dimana  tidak  terdapat  error  apabila  dibandingkan  dari  hasil  pemantauan  dan  klasifikasi.  Untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  efektif,  maka  untuk  penelitian  berikutnya  yaitu  membandingkan dengan metode klasifikasi lainnya.

## Tabel 3. Hasil Pengujian dan Hasil dari Proses Learning
No Pengujian Hasil Yang Diharapkan Status 1 Login Sukses masuk di sistem Sukses 2 Menu penyakit Muncul daftar penyakit beserta nilai bobotnya Sukses 3 Daftar gejala Muncul halaman yang menampilkan informasi gejala Sukses 4 Menu aturan Muncul informasi aturan gejala beserta bobotnya Sukses 5 Mengganti pasword Pasword Berhasil dirubah Sukses 6 Logout pada sistem Berhasil keluar dari sistem Sukses 7 Menu Konsultasi Menampilkan menu konsultasi Sukses 8 Diagnosa gejala penyakit Menampilkan Hasil konsultasi dari gejala yang dipilih Sukses

## Referensi
1. Demirevska, K.K., Simova, S.L., Stoyanova, Z., Holzer, R., dan Feller, U. Biochemical changes in barley plants after excessive supply of copper and manganese . Journal Environmental and Experimental Botany. 2004. 52:253 – 266.
2. Timothy, M.C., Bala, I.A., dan Haruna, M.K. The Impact of Pesticide application on heavy metal (Cd, Pb and Cu) levels in spinach . Leonardo Electronic Journal of Practices and Technologies. 2007. P. 117-122.
3. Clemente,  R.,  Paredes,  C.,  dan  Bernal,  M.P. A  field  experiment  investigating  the  effect  og  olive husk  and cow manure on heavy metal availability in a contamined calcareous soil from Murcia . Agric. Ecosyst. Environ. 2007. 118:319-326.
4. Maneva, S., Bogatzevska, N., dan Miteva, E. Excess copper in soil as a factor affecting bacterial spots caused by Xanthomonas vesicatoria in tomato plants; bio-interaction between two stress factors and their influence on plants . Acta Physiol. Plant. 2009. 31: 125-131.
5. Andrade,  S.A.L.,  Gratão,  P.L.,  Azevedo,  R.A.,  Silveira,  A.P.D.,  Schiavinato,  M.A.,  dan  Mazzafera,  P. Biochemical and physiological changes in jack bean under mycorrhizal symbiosis growing in soil with increasing Cu concentrations . Environ. Experimntal Botany. 2010. 68: 198-207.
6. Agustini, Ni W. S, A. A. Ayu A. S, dan Ketut A. Y. Kelimpahan Populasi Dan Persentase Serangan Lalat Buah (Bactrocera Spp.) (Diptera: Tephritidae) Pada Tanaman    Mentimun (Cucumis Sativus L.) Di    Beberapa Kabupaten Provinsi Bali. J. Agric. Sci. and Biotechnol. 2019. 8(1):22 – 30.
7. R. Duda, P. Hart, and D. Stork, Pattern Classification , 2nd ed. New York: Wiley, 2001.
8. R. Abraham, J. Simha, and S Iyengar, Medical datamining with a new algorithm for feature selection and naive bayesian classifier. Proc. 10th Int. Conf. Information Technology, Washington, DC, 2007, pp. 44 – 49.
9. Heru P, Ghulam A. B., Dyah M., Analisis Sentimen Pada Channel Autonetmagz Terhadap Review Mobil Almaz 2019 Dengan Metode Naive Bayes Classifier Dan Lexicon Based, Jurnal Komputek, 2021, pp 58-73
© 2021 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).