## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 116 − 122 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1693

## Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Diagnosa Hama Pada Tanaman Aglaonema SP dan Monstera Adansonii
M Riandi Widiantoro, Salahudin Robo * , Almukarrama
Fakultas Teknik dan Sistem Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia Email: 1 riandipasdu@gmail.com, 2,* salahudinrobo759@gmail.com, 3 almukarrama16@gmail.com Email Penulis Korespondensi: salahudinrobo759@gmail.com Submitted: 29/04/2022 ; Accepted: 26/05/2022 ; Published: 31/05/2022
Abstrak −Aglaonema sp dan Monstera Adansonii merupakan tanaman hias yang paling populer dimasa pandemi covid-19. Aglaonema sp dan Monstera Adansonii menjadi incaran para pemelihara karena warna dan corak pada daunnya unik. Dibalik tingginya popularitas  aglaonema sp dan  monstera  adansonii, tidak banyak para pemelihara  mengetahui permasalahan yang dihadapi oleh tanaman mereka. Penyebab dari masalah tersebut adalah karena kurangnya pengetahuan para pemelihara dalam merawat tanaman mereka. Oleh karena itu, untuk membantu para masyarakat dalam memelihara tanaman Aglaonema sp dan Monstera Adansonii dibutuhkan seorang ahli atau pakar dibidang tanaman hias. Dikarenakan sulitnya ditemukan seorang pakar maka dibutuhkan sebuah sistem yang mampu menyimpan pengetahuan dari seorang ahli. Sistem pakar merupakan bagian dari suatu  intelegensi  yang  memakai  pengetahuan  seseorang  yang  diringkas  dan  diolah  secara  cermat  untuk  menyelesaikan persoalan. Satu diantara metode perhitungan data ststistik adalah Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes merupakan sebuah teknik komputasi untuk meramal probabilitas dengan menghitung berapa banyaknya kumpulan kemungkinan dengan menjumlahkan frekuensi dan gabungan nilai dari dataset. Perangkat lunak yang dibuat mampu membagikan pemahaman terhadap masyarakat perihal  tanaman  aglaonema  sp  dan  monstera  adansonii  beserta  penanganan  apa  yang harus  diberikan  kepada tanaman  hias mereka.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Hama; Naïve Bayes; Aglaonema SP; Monstera Adansonii
Abstract −Aglaonema sp and Monstera Adansonii are the most popular ornamental plants during the COVID-19 pandemic. Aglaonema sp and Monstera Adansonii become the target of the keepers because the colors and patterns on the leaves are unique. Despite the high popularity of Aglaonema sp and Monstera adansonii, not many keepers know the problems faced by their plants. The least number of triggers is knowledge of the keepers in caring for their plants. Therefore, to help the community in maintaining Aglaonema sp and Monstera Adansonii plants, an expert or expert in the field of ornamental plants is takes. Due to the difficulty of finding an expert, a system that is able to keep knowledge from an expert is required. An expert system is part of an intelligence that uses a person's knowledge that is summarized and processed carefully to solve problems. One of the statistical  data  calculation  methods  is  Naïve  Bayes.  The  Naïve  Bayes  method  is  a  computational  technique  for  predicting probabilities  by  calculating  how  many  possible  sets  by  adding  up  the  frequency  and  combined  values  of  the  dataset.  The software created is able to share understanding with the community about Aglaonema sp and monstera adansonii plants and what treatment should be given to their ornamental plants.
Keywords : Expert System; Pests; Naïve Bayes; Aglaonema SP; Monstera Adansonii

## 1. PENDAHULUAN
Dimasa  pandemi  saat  ini  masyarakat  dihimbau  untuk  mengurangi  kegiatan  diluar  rumah  guna  menghindari penularan  virus  covid-19.  Disatu  sisi  para  masyarakat  mencoba  mencari  kegiatan  baru  untuk  mengurangi  rasa bosan  saat  berada  dirumah  dengan  mengoleksi  tanaman  hias.  Tanaman  hias  banyak  digemari  karena  memiliki keunikan dan corak daun yang indah. Tanaman Aglaonema sp dan Monstera Adansonii merupakan jenis tanaman hias yang populer saat pandemi covid-19 [1].
Aglaonema sp banyak diminati lantaran memiliki daya tarik pada warna dan bentuk daunnya. Aglaonema sp dapat  hidup  di  wilayah  beriklim  tropis.  Di  Indonesia Aglaonema  sp diketahui  atas  sebutan  Sri  Rejeki  [2]. Monstera  Adansonii merupakan  tanaman  hias  yang  mempunyai  daun  berbentuk  runcing  dengan  komponen berlubang  pada  daunnya.  Di  Indonesia Monstera  sp dikenal  dengan  nama  lain  yaitu  Janda  Bolong  [3].  Dalam proses perawatan tanaman Aglaonema sp terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan seperti kelembapan udara sekitar,  media  tanam,  dan  waktu  penyiraman.  Salah  satu  masalah  yang  terjadi  jika  tidak  memperhatikan  hal tersebut adalah Aglaonema dapat terserang hama dan penyakit. Banyak para masyarakat yang mengoleksi tanaman hias  hanya  karena  ingin  mengikuti  trend  tetapi  tidak  sebanding  dengan  pemahaman  yang  dimiliki . Karena persoalan tersebut sehingga perlu adanya sebuah sistem yang dapat menyimpan dan mengolah pengetahuan dari seorang pakar [4].
Perkembangan teknologi informasi yang semakin meningkat merupakan bagian terpenting saat ini karena mempu dimanfaatkan untuk menciptakan sistem yang dapat melacak kondisi tanaman hias secara dini berdasarkan gejala-gejala yang dialami. Sistem tersebut disebut sistem pakar, perangkat ahli telekomunikasi merupakan bagian dari  keahlian  buatan  yang  dapat  membantu  menyelesaikan  suatu  permasalahan  disuatu  bidang  tertentu  dengan pertolongan  seorang  ahli/pakar  dibidangnya.  Di  antara  metode  perhitungan  untuk  penalaran  dalam  penentuan adalah  metode Naïve  Bayes [5] . Metode Naïve  Bayes adalah  program  kalkulasi  untuk  prakiraan  kemungkinan dengan  menghitung  seberapa  sering  sesuatu  terjadi  dengan  menggabungkan  jumlah  sekumpulan  data  yang diberikan kemudian memperkirakan seluruh kategori yang tidak silih terikat pada variabel kelas [6]. Berdasarkan penjelasan  mengenai  persoalan  diatas  adalah,  dibutuhkan  sistem  yang  bisa  membantu  meringankan  beban

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 116 − 122 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1693
pemelihara  dengan  mendiagnosis  tanaman Aglaonema  sp dan Monstera  Adansonii jika  terserang  hama  serta bagaimana penanganannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pengkajian  ini  yaitu  metode  deskriptif  kualitatif  yaitu  observasi,  wawancara  dan  studi pustaka. Tujuannya yakni untuk melihat keadaan sebenarnya yang saat ini terjadi. Pengkajian ini mengambil objek di  Kebun  Bibit  Holtikultura  Waena.  Observasi  dilaksanakan  di  Kebun  Bibit  Holtikultura  Waena  dengan mengamati secara langsung tanaman hias Aglaonema sp dan Monstera Adansonii . Kegiatan wawancara dilakukan dengan  pakar  tanaman  hias  yang  berada  di  Kebun  Bibit  Holtikultura  Waena  dan  beberapa  masyarakat  yang memelihara  tanaman  hias Aglaonema  sp dan Monstera  Adansonii. Pada  studi  pustaka,  peneliti  melakukan pencarian teori-teori mengenai sistem pakar melalui karya ilmiah ataupun buku.
2.1 Alur Penelitian
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada gambar 1 memperlihatkan pengkajian yang dilakukan. Berikut tahap-tahap penjelasannya.
1. Identifikasi masalah
Penulis  melaksanakan  observasi  kemudian  melaksanakan  tanya  jawab  terhadap  para  ahli  kemudian menghimpun berita yang relevan dengan objek penelitian.
2. Analisis kebutuhan sistem
Penulis mengidentifikasi masalah pada sistem yang sedang berjalan kemudian mencari sebab akibat dari sistem berjalan menggunakan metode fishbone kemudian setelah itu dirancang sistem usulan.
3. Perancangan Sistem
Penulis menentukan lima tahapan apa saja yang perlu dibuat. Pertama merancang sistem menggunakan metode Naïve Bayes. Kedua membuat Unified Modeling  Language , ketiga membuat gabungan informasi yang akan dicadangkan  di  dalam  alat  elektronik,  keempat  membuat  interface,  kelima  merancang  aplikasi  agar  dapat mempermudah para pemakai.
4. Implementasi
Penulis membuat program dan database menggunakan pemrograman PHP dan Database . 5. Pengujian sistem
Penulis menguji sistem menggunakan metode black box dengan tujuan untuk mengurangi kesalahan ( error ). Jika  masih  terdapat  kesalahan  makan  akan  balik  ke  bagian  penentuan  apa  yang  berlu  dibuat.  jikalau  tidak ditemukan kesalahan lalu ke langkah pembuatan laporan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 116 − 122 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1693

## 2.2. Metode Pengembangan
Metode  pengembangan  yang  dipakai  pada  pengkajian  ini  adalah  proses  air  terjun  Metode  tersebut  digunakan karena praktis serta dalam melakukan pendekatan dilakukan secara berurutan sehingga hal tersebut memperkecil kemungkinan adanya kesalahan [7].
Gambar 2. Metode Pengembangan Waterfall

## 2.3. Metode Analisis Sistem
Metode  analisis  yang  dipakai  pada  pengkajian  ini  adalah  analisis fishbone .  Metode  tersebut  umumnya dimanfaatkan  untuk  membantu  mengidentifikasi  serta  menyelesaikan  permasalahan  dengan  cara  membuat penguraian asal mula dan dampak dari suatu kondisi kedalam sebuah diagram yang tampak bagaikan tulang ikan [8].
Gambar 3. Analisis Fishbone

## 2.4. Metode Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  salah  satu  diantara  penyusunan  kemungkinan  yang  memerlukan  data  statistik  dan kemungkinan untuk meramal kesempatan kala nanti berasaskan yang dialami di masa lampau [6]. Memprediksi Bayes berdasarkan pada teorema Bayes mempunyai rumus umum pada persamaan.
P(H|E)   = P (E|H) P (H) P (E) (1)
Proses dari rumus adalah sebagai berikut: P(E) : Kemungkinan terbukti E P(H) : Kemungkinan awal praduga H terjadi tanpa melihat kebenaran. P(E|H)  : Kemungkinan terbuktinya E jika diketahui praduga H P(H|E)  : Kemungkinan praduga H jika membagikan kebenaran E Metode Naïve Bayes digunakan untuk menganalisis masalah dalam pembuatan sistem serta memberikan solusi  terhadap  masalah  yang  dihadapi.  Data  hama,  gejala  dan  solusi  tanaman Aglaonema diperoleh  dari  hasil wawancara.
Tabel 1. Nilai Probabilitas Bayes Nilai Probabilitas Keterangan 0 – 0,2 Tidak Ada 0,3 – 0,4 Mungkin 0,5 – 0,6 Kemungkinan Besar 0,7 – 0,8 Pasti 0,9 - 1 Sangat Pasti

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 116 − 122 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1693

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini berisi tinjauan, perolehan serta membahas pokok pengkajian. komponen ini juga memberitahukan keterangan pada gambar dan tabel.
3.1 Use Case
Use case yakni proses membangun tingkah laku sistem.
Gambar 4. Use Case Diagram
3.2 Entitiy Relationship Diagram
Gambar 5. Entitiy Relationship Diagram

## 3.3 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  mengandung  pemahaman  terkait  aturan  yang  dipakai  untuk  menanggulangi  masalah.  Basis pengetahuan dituliskan dalam bentuk if-then [9] . Menurut hasil observasi di Kebun Bibit Holtikultura Waena dan wawancara kepada pakar tanaman hias didapatkan data berupa hama, gejala-gejala, dan cara penanganan tanaman Aglaonema sp dan Monstera Adansonii .
Tabel 2. Hama Aglaonema sp dan Monstera Adansonii
Kode Hama Nama Hama H1 Kutu Sisik H2 Kutu Putih H3 Kutu Perisai H4 Tungau H5 Serangga

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 116 − 122 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1693
Tabel 3. Gejala Aglaonema sp dan Monstera Adansonii Kode Gejala Gejala G01 Daun Menguning G02 Daun Layu G03 Tanaman Kerdil G04 Terdapat Jejak Jelaga Pada Daun G05 Pertumbuhan Daun Baru Lambat G06 Daun Berlubang G07 Daun Mengerut G08 Lubang Pada Tanah G09 Daun Mengering G10 Daun Menjadi Warna Cokelat G11 Daun Melengkung G12 Daun rontok G13 Bercak Putih Kekuningan Pada Daun Dan Batang

## 3.4 Proses Perhitungan Naïve Bayes
Berikut langkah-langkah yang dilakukan dalam perhitungan Menggunakan Teorema Bayes:
a. Menakrifkan jumlah kemungkinan dari tiap kumpulan fakta bagi masing-masing praduga berdasarkan data sampel.
Contoh : menghitung nilai hama kutu sisik
G01 = P [E | H 1 ] = 0,2 G02 = P [E | H 1 ] = 0,4 G07 = P [E | H 1 ] = 0,3
b. Akumulasi jumlah kemungkinan dari tiap kumpulan fakta untuk masing-masing praduga.
∑ 𝑃[𝐸|𝐻𝑘] = 0,2 + 0,4 + 0,3 = 𝟎, 𝟗
𝑛
𝑘=1 c. Mencari angka kemungkinan praduga H tanpa memandang tiap kumpulan fakta segala sesuatu.
∑ 𝑃(𝐻𝑖) = 𝑛 𝑘=1 𝑃[ 𝐸 | 𝐻𝑖 ] 𝑃[𝐸|𝐻𝑘] (2)
Kutu Sisik  = H1 G01 = P [H 1 ] = 0,2 0,9 = 0,222
G02 = P [H 1 ] = 0,4 0,9 = 0,444
G07 = P [H 1 ] = 0,3 0,9 = 0,333
d. Mencari nilai probabilitas hipotesis memandang evidence
∑ 𝑃(𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) = 𝑛 𝑘=1 𝑃(𝐻1) ∗ 𝑃(𝐸 |𝐻1) + ⋯ + 𝑃(𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐸 | 𝐻𝑖) (3)
Kutu Sisik = H1
∑ = (0,2 ∗ 0,222) + (0,4 ∗ 0,444) + (0,3 ∗ 0,333) =
3
𝑘=3 (0,044 + 0,177 + 0,099) =  𝟎, 𝟑𝟐
e. Mencari nilai probabilitas hipotesis Hi
∑ 𝑃(𝐻𝑖 | 𝐸𝑖) = 𝑛 𝑘=1 𝑃[ 𝐸 | 𝐻𝑖 ]∗𝑃[𝐻𝑖]
𝑃[𝐸|𝐻𝑘]
(4)
Kutu Sisik  = P02 P [H 1 |E 1 ] = 0,2∗0,044 0,32 = 0,008 0,32 = 𝟎, 𝟎𝟐𝟓
P [H 1 |E 2 ] = 0,4∗0,177 0,32 = 0,070 0,32 = 𝟎, 𝟐𝟏𝟖
P [H 1 |E 7 ] = 0,3∗0,099 0,32 = 0,029 0,32 = 𝟎, 𝟎𝟗𝟎
f. Mencari nilai kesimpulan dari Teorema Bayes
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝑛 𝑘=𝑛 𝑃(𝐸 |𝐻1) ∗ 𝑃(𝐸1|𝐻1) + ⋯ + 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐸 | 𝐻𝑖) (5)
Kutu Sisik = H1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 116 − 122 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1693
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = 3 𝑘=3 (0,2 ∗ 0,025) + (0,4 ∗ 0,218) + (0,3 ∗ 0,090) = (0,005 + 0,087 + 0,027) = 0,119 ∗ 100%
= 𝟏𝟏, 𝟎𝟗%
Hasil akhir yang didapatkan jika semua gejala pada hama kutu sisik dipilih dengan total persentase senilai 11,09%. Tabel 4 berikut merupakan hasil pengujian dari beberapa gejala.
Tabel 4. Hasil Pengujian dari beberapa gejala No Gejala Diagnosa Hama Akurasi Pakar Sistem 1 G01, G02, G07 Kutu Sisik Kutu Sisik Akurat 2 G01, G04, G06, G08 Kutu Putih Kutu Putih Akurat 3 G01, G02, G03, G05, G09  Kutu Perisai  Kutu Perisai Akurat 4 G02, G10, G11 Tungau Tungau Akurat 5 G01, G12, G13 Serangga Serangga Akurat
3.5 Implementasi Antar Muka
Tampilan Halaman Utama merupakan laman yang terlihat saat pemakai mengakses website dimana pada halaman utama terdapat empat menu yaitu menu home, hama, konsultasi, dan login.
Gambar 6. Tampilan Halaman Utama Pengguna
Gambar 7. Tampilan Halaman Konsultasi

## 4. KESIMPULAN
Perangkat  lunak  yang  diciptakan  mampu  menyampaikan  penjelasan  kepada  masyarakat  seputar  tanaman Aglaonema  sp dan Monstera  Adansonii ,  mulai  dari  jenis-jenis  hama,  gejala-gejala  beserta  cara  pengendalian. Dengan adanya sistem ini para pemelihara dapat melakukan diagnosa secara mandiri dimana pun dan kapan pun.

## REFERENCES
[1] F. Arela, “9 Jenis Tanaman Hias Yang Populer Selama Pandemi,” wolipop ,  2020. https://wolipop.detik.com/home/d-

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 116 − 122 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1693
5229010/9-jenis-tanaman-hias-yang-viral-selama-pandemi.
[2] A. Akbar, “Penggunaan dan Nilai Ekonomi dari Tanaman Aglaonema sp. di Kalangan Pedagang Tanaman Hias Sekitar Cengkareng dan Pulo Gadun,” J. Bios Logos , vol. 11, no. 2, pp. 122–128, 2021.
[3] F. Damayanti, “Potensi Pemuliaan Mutasi Radiasi sebagai upaya Peningkatan Variasi Genetik pada Tanaman Hias,” EduBiologia Biol. Sci. Educ. J. , vol. 1, no. 2, p. 78, 2021, doi: 10.30998/edubiologia.v1i2.9300.
[4] M. M. Amalia, Ernawati, and A. Wijanarko, “Implementasi Metode Naive Bayes dalam Sistem Pakar Diagnosis Hama dan Penyakit Pada Tanaman Hias Aglaonema Sp,” vol. 10, no. 1, 2022.
[5] F. Agus, O. I. Gifari, and Z. A. Kamil, “Komputasi Numerik pada Kasus Penentuan Penyakit Tanaman Hias,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 1, p. 42, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5262.
[6] P. S. Dewi, C. K. Sastradipraja, and D. Gustian, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes Classifier,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 11, no. 1, pp. 66–80, 2021, doi: 10.34010/jati.v11i1.3593.
[7] S.  Robo,  A.  Sah,  A.  T.  Sidarmawan,  and  M.  T.  Jufri,  “Penerapan  Metode  Waterfall  Dalam  Pengembangan  Sistem Informasi E-Learning (Studi Kasus: SMP Negeri 5 Jayapura),” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 4, no. 2, pp. 154–164, 2021, doi: 10.36085/jsai.v4i2.1618.
[8] L. Liliana, “A New Model of Ishikawa Diagram For Quality Assessment,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 161, no. 1, 2016, doi: 10.1088/1757-899X/161/1/012099.
[9] S. Nurhayati, M. Tonggiroh, and N. Aini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Telinga Hidung Tenggorokan Menggunakan Dempster Shafer,” pp. 43–48, 2022.