## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2366

## Implementasi Teorema Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Ayam Broiler
Asyahri Hadi Nasyuha, Hafizah *
Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 ayi.nasyuha@gmail.com, 2,* hafizah22isnartiilyas@gmail.com Email Penulis Korespondensi: hafizah22isnartiilyas@gmail.com
Abstrak− Ayam broiler merupakan jenis ayam hasil dari budidaya teknologi peternakan yang memiliki ciri khas pertumbuhan yang cepat, sebagai penghasil daging dengan konversi pakan yang rendah dan siap dipotong pada usia  28-45 hari. Kesehatan ayam berpengaruh  pada  keuntungan yang  akan  didapat peternak, oleh sebab itu Sistem  Pakar untuk  mendiagnosis  penyakit ayam menggunakan metode Teorema Bayes dikembangkan untuk membantu pengguna khususnya peternak ayam broiler dalam mendiagnosis  penyakit beserta saran atau solusi penanggulangan yang dapat direkomendasikan. Penerapan metode Teorema Bayes dalam  mendiagnosa  penyakit  pada  ayam  broiler  yaitu  dengan  memasukkan  algoritma  perhitungan  metode Teorema Bayes kedalam sistem, sehingga sistem pakar dapat melakukan perhitungan dengan metode Teorema Bayes dan memberikan hasil diagnosa dan solusi yang tepat terhadap penyakit yang ditentukan.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Teorema Bayes, Ayam Broiler
Abstract− Broiler chickens are a type of chicken produced from the cultivation of animal husbandry technology which has a characteristic of fast growth, as a meat producer with low feed conversion and is ready to slaughter at the age of 28 -45 days. Chicken  health  affects  the  benefits  that  will  be  obtained  by the  farmer, therefore  the Expert  System  for  diagnosing  chicken disease  using  the  Bayes  Theorem  method  was  developed  to  help  users,  especially  broiler  chicken  breeders,  in  diagnosing diseases  along  with  suggestions  or  recommended  countermeasures.  The  application  of  the  Bayes  Theorem  method  in diagnosing disease in broilers is by entering the calculation algorithm of the Bayes Theorem method into the system, so that the  expert  system  can  perform  calculations  using  the  Bayes  Theorem  method  and  provide  diagnostic  results  and  correct solutions to the specified disease.
Keywords : Expert Systems, Teorema Bayes, Broiler.

## 1. PENDAHULUAN
Ayam  broiler  merupakan  jenis  ayam  hasil  dari  budidaya  teknologi  peternakan  yang  memiliki  ciri  khas pertumbuhan yang cepat, sebagai penghasil daging dengan konversi pakan yang rendah dan siap dipotong pada usia 28-45 hari. Kesehatan ayam berpengaruh pada keuntungan yang akan didapat peternak[1]. Namun dalam hal ini  dengan terbatasnya  dr.  Hewan  di  instansi peternakan yang membuat  kesulitan  untuk mendiagnosa  penyakit terhadap ayam broiler dengan kondisi perusahaan yang memiliki banyak cabang dan membuat cabang atau kepala kandang  kesulitan  dalam  mendiagnosa  penyakit  ayam  dengan  cepat.  Sedangkan  serangan  penyakit pada  ternak ayam  broiler  merupakan  penyebab  utama  gagalnya  suatu  usaha  peternakan  ayam  broiler.  Penyakit  unggas  ini sangat merugikan peternak karena mengakibatkan unggas harus dimusnahkan[2].
Sistem Pakar adalah suatu  program komputer  yang mengandung pengetahuan  dari satu atau lebih pakar manusia  mengenai  suatu  bidang  spesifik.  Sistem  pakar  merupakan  suatu  cabang  ilmu  dari  kecerdasan  buatan (artificial  intelligence).  Pada  sistem  pakar  terdapat  beberapa  metode  salah  satunya  adalah  theorema bayes[3].Theorema bayes merupakan satu metode yang digunakan untuk menghitung ketidakpastian data menjadi data yang pasti melalui hasil pengamatan[4]. Metode bayes juga merupakan suatu metode untuk menghasilkan estimasi  parameter  dengan  menggabungkan  informasi  dari  sampel  dan  informasi  lain  yang  telah  tersedia sebelumnya. Teorema Bayes banyak digunakan dalam mendiagnosa penyakit pada manusia[5]. Pada penelitian lain juga digunakan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit unggas[6]. Serta penelitian ayam yang terjangkiti penyakit menular akan dapat menularkan penyakitnya ke ayam lainnya dengan metode bayes[7].
Oleh karena itu, maka dibutuhkan sistem yang bisa memudahkan kepala kandang di setiap cabang perusahaan untuk mendiagnosa tanpa harus menunggu pakarnya. Dengan adanya sistem pakar ini, diharapkan agar para kepala kandang  disetiap  cabang  perusahaan  ayam  broiler  dapat  mengetahui  penyakit-penyakit  yang  menyerang  ayam broiler tersebut, dan sekaligus dapat pula mengetahui pemecahan masalah atau solusi yang tepat untuk menangani penyakit tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Pada level human expert, kecerdasan buatan dengan menggunakan pengetahuan/knowledge khusus yang bertujuan memecahkan masalah merupakan pengertian dari sistem pakar[8][9]. Sistem pakar ini telah banyak digunakan dan dikembangkan dalam berbagai ilmu, salah satu diantara nya dalam bidang perusahaan peternakan untuk melakukan diagnosa penyakit[10]. Dengan sistem pakar ini sebuah peternak ayam broiler dapat dengan mudah menentukan penyakit.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2366

## 2.2 Teorema Bayes
Menghitung nilai data ketidakpastian menjadi nilai data yang pasti dengan membangkan jawaban ya dan tidak, merupakan pengertian dari Teorema Bayes[11]. Untuk mengatasi nilai data ketidakpastian/probabilitas nilai data, teorema  bayes  menyediakan  beberapa  rumusan  untuk  menarik  kesimpulan  berdasarkan  evidence  dan hipotesis[12][13][14].
1. Bentuk Teorema Bayes untuk evidence tunggal E dan Hipotesis tunggal H adalah :
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻).𝑃(H) 𝑃(𝐸) (1)
Dimana:
E = Data dengan class yang belum diketahui
H = Hipotesa data merupakan suatu class spesifik
P(H|E) = Probabilitas hipotesa H berdasar kondisi evidence
E (posteriori probabilitas)
P(E|H) = Probabilitas evidence E, berdasar kondisi pada hipotesa H
P(H) = probabilitas hipotesa H (prior probabilitas) P(E) = probabilitas evidence E 2.  Bentuk Teorema Bayes untuk evidence tunggal E dan Hipotesis ganda Hi, H2, …Hn adalah:
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸) = 𝑝(𝐸|𝐻𝑖)𝑥 𝑝(Hi) ∑ 𝑝 𝑛 1 ( 𝐸 | 𝐻𝑘 )𝑥𝑝(𝐻𝑘) (2)
Dimana: E = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesa data merupakan suatu class spesifik P(H|E) = Probabilitas hipotesa H berdasar kondisi evidence
E (posteriori probabilitas)
P(E|H) = Probabilitas evidence E, berdasar kondisi pada hipotesa H
P(H) = probabilitas hipotesa H (prior probabilitas) P(E) = probabilitas evidence E 3.  Bentuk teorema bayes untuk evidence ganda E1, E2, …Em dan hipotesis ganda Hi, H2, …Hn adalah:
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸1𝐸2 … . . 𝐸𝑚) = 𝑝( 𝐸1 | 𝐻𝑖 )𝑥 𝑝( 𝐸2 | 𝐻𝑖 )𝑥…𝑥 𝑝( 𝐸𝑚 | 𝐻𝑖 )𝑥 𝑝(𝐻𝑖) ∑ 𝑝( 𝐸1 | 𝐻𝑘 )𝑥 𝑝 𝑛 𝑘=1 ( 𝐸2 | 𝐻𝑘 )𝑥…𝑥 𝑝( 𝐸𝑚 | 𝐻𝑘 )𝑥 𝑝(𝐻𝑘) (3)
Dimana : ( 𝐻𝑖 | 𝐸 1 𝐸 2 … 𝐸𝑚 ) = nilai probabilitas hipotesis 𝐻𝑖 jika diketahui evidence 𝐸 1 𝐸 2 … 𝐸𝑚 ( 𝐸 1| 𝐻𝑖 )= nilai probabilitas munculnya evidence 𝐸 1, jika diketahui hipotesis 𝐻𝑖 ( 𝐻𝑖 ) = nilai probabilitas hipotesa 𝐻𝑖 tanpa memandang evidence apapun.

## 2.3 Penyakit Ayam Broiler
Di  lingkungan  tropis  seperti  di  indonesia,  penyakit  ayam  merupakan  kendala  utama  disetiap  perusahaan perternakan  ayam.  Penyakit  ini  sangat  berpengaruh  terhadap  kerugian  ekonomi  di  tiap  peternakan  ayam[15]. Kerugian  yang  disebabkan  penyakit  berupa  kematian  atau  berkurangnya  produksi.  Saat  ini  untuk  menentukan penyakit-penyakit yang ada pada peternakan. Para peternak ayam menghadapi beberapa kendala dalam beternak ayam[16]. Kendalanya antara lain adalah banyaknya serangan dari berbagai penyakit, mulai dari penyakit yang ringan sampai yang mematikan bahkan penyakit yang dapat menular kepada manusia. Kerugian yang disebabkan oleh penyakit tersebut dapat berupa kematian atau penurunan produksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metodologi Penelitian
Penelitian ini juga menggunakan penerapan metode penelitian dengan perhitungan Teorema Bayes. Disamping itu terdapat kerangka kerja yang harus dilakukan untuk menyelesaikan penelitian ini, berikut daftar kerangka kerja yang harus diikuti. Berikut langkah penelitian yang dilakukan:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2366
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3.2 Algoritma Sistem
Algoritma sistem merupakan sebuah tahapan perhitungan proses dengan metode. Hal ini ditekankan pada urutan logis, algoritma harus mengikuti urutan tertentu. Adapun algoritmasistem penelitian ini dengan metode teorema bayes adalah sebagai berikut[17]:
Mulai Data Penyakit Rumus Teorema Bayes untuk evidence tunggal E dan Hipotesis tunggal H :
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻). 𝑃(H)

## 𝑃(𝐸)
Rumus Teorema  Bayes untuk evidence tunggal  E  dan  Hipotesis ganda Hi, H2, …Hn :
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸) = 𝑝(𝐸|𝐻𝑖)𝑥 𝑝(Hi) ∑ 𝑝 𝑛 1 (𝐸|𝐻𝑘)𝑥𝑝(𝐻𝑘)
Rumus Teorema Bayes untuk evidence dan Hipotesis ganda:
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸1𝐸2 … . . 𝐸𝑚) = 𝑝(𝐸1|𝐻𝑖)𝑥 𝑝(𝐸2|𝐻𝑖)𝑥 … 𝑥 𝑝(𝐸𝑚|𝐻𝑖)𝑥 𝑝(𝐻𝑖)
∑ 𝑝(𝐸1|𝐻𝑘)𝑥 𝑝 𝑛 𝑘=1 (𝐸2|𝐻𝑘)𝑥 … 𝑥 𝑝(𝐸𝑚|𝐻𝑘)𝑥 𝑝(𝐻𝑘)
Hasil perhitungan Bayes

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2366

## 3.3 Basis Pengetahuan
Berhasil atau  tidaknya  sistem  pakar  terletak  pada pengetahuan  dan  cara  mengolah pengetahuan  tersebut  untuk dijadikan sebuah kesimpulan. Pengetahuan yang diperoleh dari hasil wawancara di konversi ke dalam sebuah tabel jenis  gejala  penyakit  Ayam  Broiler  dan  gejalanya  guna  mempermudah  proses  pencarian  solusi.  Gejala  dan penyakit ayam broiler dapat dilihat dari tabel berikut ini:
Tabel 1. Penyakit Ayam Broiler Kode Nama Penyakit P001 Newcastle / Tetelo P002 Gumboro P003 Berak Kapur P004 Chronicrepiratory desease (CRD) P005 Snot/Coryza Tabel 2. Gejala Penyakit Ayam Broiler Kode Nama Gejala G01 Sesak Nafas G02 Nafsu Makan Berkurang G03 Kelihatan Mengantuk G04 Tampak Lesu G05 Bulu Kusam G06 Kedinginan G07 Mencret Putih G08 Tidur Paruh diletakkan di Lantai G09 Diare G10 Badan Kurus G11 Kaki Bengkak G12 Kotoran Putih Menempel di Anus G13 Keluar Cairan dari Hidung G14 Ayam Suka Menggeleng-gelengkan Kepala G15 Muka dan Mata Bengkak G16 Terdapat Kerak di Hidung G17 Pertumbuhan Lambat G18 Nafas Ngorok
Dari  gejala  dan  jenis  diagnosa  penyakit  ayam  broiler  yang  diketahui  maka  dapat  disimpulkan  basis pengetahuan berupa  hubungan  antara  gejala  dan  jenis  diagnosa penyakit. Basis  pengetahuan dapat  dilihat  pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Hubungan antara Gejala dan Jenis penyakit Nama Gejala Jenis Penyakit H1 H2 H3 H4 H5
P(Hi)
     P(E1|Hi) Sesak Nafas   P(E2|Hi) Nafsu Makan Berkurang      P(E3|Hi) Kelihatan Mengantuk   P(E4|Hi) Tampak Lesu    P(E5|Hi) Bulu Kusam  P(E6|Hi) Kedinginan   P(E7|Hi) Mencret Putih  P(E8|Hi) Tidur Paruh diletakkan di Lantai  P(E9|Hi) Diare  P(E10|Hi)  Badan Kurus  P(E11|Hi)  Kaki Bengkak  P(E12|Hi)  Kotoran Putih Menempel di Anus  P(E13|Hi)  Keluar Cairan dari Hidung   P(E14|Hi)  Ayam Suka Menggeleng-gelengkan Kepala  P(E15|Hi)  Muka dan Mata Bengkak  P(E16|Hi)  Terdapat Kerak di Hidung  P(E17|Hi)  Pertumbuhan Lambat  P(E18|Hi)  Nafas Ngorok   

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2366

## 3.4 Perhitungan Teorema Bayes
Proses hitungan Bayesian untuk jenis penyakit ayam broiler, data gejala  yang tergolong kedalam jenis gejala ini adalah G2, G4, G16, dan G18 yaitu:
𝑃(𝐻𝑖|𝐸2𝐸4𝐸16𝐸18) =
𝑝(𝐸2|𝐻𝑖)𝑥 𝑝(𝐸4|𝐻𝑖)𝑥 𝑝(𝐸16|𝐻𝑖)𝑝(𝐸18|𝐻𝑖)𝑥𝑥 𝑝(𝐻𝑖) (𝑃(𝐸2|𝐻1)𝑥𝑃(𝐸4|𝐻1)(𝑃(𝐸16|𝐻1)𝑥𝑃(𝐸18|𝐻1)𝑥 𝑝(𝐻1)) +
(𝑃(𝐸2|𝐻2)𝑥𝑃(𝐸4|𝐻2)(𝑃(𝐸16|𝐻2)𝑥𝑃(𝐸18|𝐻2)𝑥 𝑝(𝐻2)) + (𝑃(𝐸2|𝐻3)𝑥𝑃(𝐸4|𝐻3)(𝑃(𝐸16|𝐻3)𝑥𝑃(𝐸18|𝐻3)𝑥 𝑝(𝐻3)) + (𝑃(𝐸2|𝐻4)𝑥𝑃(𝐸4|𝐻4)(𝑃(𝐸16|𝐻4)𝑥𝑃(𝐸18|𝐻4)𝑥 𝑝(𝐻4)) +
(𝑃(𝐸2|𝐻5)𝑥𝑃(𝐸4|𝐻5)(𝑃(𝐸16|𝐻5)𝑥𝑃(𝐸18|𝐻5)𝑥 𝑝(𝐻5))
1. Perhitungan Penyakit Newcastle/Tetelo (P(H1|E2E4E18))
𝑃(𝐻1|𝐸2𝐸4𝐸18) = 0,38 𝑥 0,44 𝑥 0,5 𝑥 0,27 (0,38 𝑥 0,44 𝑥 0,5 𝑥 0,27) + (0,5 𝑥 0,56 𝑥 0,33) + (0,15 𝑥 0,15 𝑥 0,44) + (0,76 𝑥 0,61 𝑥 0,22) + (0,62 𝑥 0,37 𝑥 0,62 𝑥 0,38) = 0,022
(0,022) + (0,092) + (0,009) + (0,101) + (0,054)
= 0,022 0,278 = 0,1235

## 2. Perhitungan Penyakit Gumboro (P(H2|E2E4))
𝑃(𝐻2|𝐸2𝐸4) = 0,5 𝑥 0,56 𝑥 0,33 (0,38 𝑥 0,44 𝑥 0,5 𝑥 0,27) + (0,5 𝑥 0,56 𝑥 0,33) + (0,15 𝑥 0,15 𝑥 0,44) + (0,76 𝑥 0,61 𝑥 0,22) + (0,62 𝑥 0,37 𝑥 0,62 𝑥 0,38) = 0,092
(0,022) + (0,092) + (0,009) + (0,101) + (0,054)
= 0,092 0,278 = 0,3309

## 3. Perhitungan Penyakit Berak Kapur (P(H3|E2E4))
𝑃(𝐻3|𝐸2𝐸4) = 0,15 𝑥 0,15 𝑥 0,44 (0,38 𝑥 0,44 𝑥 0,5 𝑥 0,27) + (0,5 𝑥 0,56 𝑥 0,33) + (0,15 𝑥 0,15 𝑥 0,44) + (0,76 𝑥 0,61 𝑥 0,22) + (0,62 𝑥 0,37 𝑥 0,62 𝑥 0,38) = 0,009
(0,022) + (0,092) + (0,009) + (0,101) + (0,054)
= 0,009 0,278 = 0,0327
4. Perhitungan Penyakit Chronicrespiratory Desease (P(H4|E2E18) 𝑃(𝐻4|𝐸2𝐸18) = 0,76 𝑥 0,61 𝑥 0,22 (0,38 𝑥 0,44 𝑥 0,5 𝑥 0,27) + (0,5 𝑥 0,56 𝑥 0,33) + (0,15 𝑥 0,15 𝑥 0,44) + (0,76 𝑥 0,61 𝑥 0,22) + (0,62 𝑥 0,37 𝑥 0,62 𝑥 0,38) = 0,101
(0,022) + (0,092) + (0,009) + (0,101) + (0,054)
= 0,101 0,278 = 0,3633
5. Perhitungan Penyakit Snot/Coryza (P(H5|E2E16E18)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2366
𝑃(𝐻5|𝐸2𝐸16𝐸18) = 0,62 𝑥 0,37 𝑥 0,38 (0,38 𝑥 0,44 𝑥 0,5 𝑥 0,27) + (0,5 𝑥 0,56 𝑥 0,33) + (0,15 𝑥 0,15 𝑥 0,44) + (0,76 𝑥 0,61 𝑥 0,22) + (0,62 𝑥 0,37 𝑥 0,62 𝑥 0,38) = 0,054
(0,022) + (0,092) + (0,009) + (0,101) + (0,054)
= 0,054 0,278 = 0,1942
Dari hasil perhitungan yang dilakukan dengan metode teorema bayes maka dapat disimpulkan berdasarkan gejala yang dipilih dari jenis penyakit, maka probabilitas atau kemungkinan penyakit yang diderita ayam broiler adalah Penyakit Chronicrespiratory Desease dengan nilai perhitungan 0,3633 atau 36,33%.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan penelitian  dan  pengujian  maka  kesimpulan  yang di  dapat adalah  cara mendiagnosa  penyakit pada  ayam  broiler  yaitu  dengan  menentukan  penyakit,  gejala,  dan  nilai  densitas  yang  ada  pada  ayam  broiler, sehingga  dapat  melakukan  perhitungan  dan  mendapatkan  hasil  diagnosa  dan  juga  solusi  dari  penyakit  dari perhitungan tersebut, dan penerapan metode Teorema Bayes dalam mendiagnosa penyakit pada ayam broiler yaitu dengan memasukkan algoritma perhitungan metode Teorema Bayes kedalam sistem, sehingga sistem pakar dapat melakukan  perhitungan  dengan  metode Teorema  Bayes dan  memberikan  hasil  diagnosa  dan  solusi  yang  tepat terhadap penyakit yang ditentukan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada  pemerintah melalui LLDIKTI Wilayah I yang telah memberikan Hibah pada penelitian ini. Dan terima kasih kepada STMIK Triguna Dharma selaku homebase peneliti yang telah memberikan dukungan secara moril dan materi, terima kasih kepada Bu Hafizah yang telah berkontribusi atas penelitian ini. Serta ucapan terima kasih kepada Bapak/Ibu yang mengelolah jurnal Media Informatika  Budidarma yang telah meluangkan waktu untuk meriview penelitian ini, dan besar harapan kami agar kerjasama dalam penerbitan artikel antara STMIK Triguna Dharma dengan Budidarma terus berjalan dengan baik.

## REFERENCES
[1] M. K. Umam, H. S. Prayogi, and V. M. A. Nurgiartiningsih, “The Performance of Broiler Rearing in System Stage Floor and Double Floor,” J. Ilmu-Ilmu Peternak. , vol. 24, no. 0852–3581, pp. 79–87, 2015.
[2] S. Rohajawati and R. Supriyati, “SISTEM PAKAR : DIAGNOSIS PENYAKIT UNGGAS Penyakit Ayam,” CommIT , vol. 4, no. Sistem Pakar, pp. 41–46, 2010.
[3] J.  Karman,  Joni;  Saputra,  “PERANCANGAN  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  KERUSAKAN  SEPEDA  MOTOR HONDA  BEBEK  BERKARBURATOR  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  TEOREMA  BAYES  BERBASIS WEB MOBILE,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 3, no. 1, pp. 58–64, 2018, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[4] A. Nugroho and R. Wardoyo, “Sistem Pakar Menggunakan Teorema Bayes untuk Mendiagnosa Penyakit Kehamilan,” Bimipa , vol. 23, no. 3, pp. 247–254, 2013.
[5] P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Pendiagnosaan Dermatitis Imun Menggunakan Teorema Bayes,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 43–48, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.643.
[6] E. Wiedosari and S. Wahyuwardani, “Studi Kasus Penyakit Ayam Pedaging Di Kabupaten Sukabumi Dan Bogor,” J. Kedokt. Hewan - Indones. J. Vet. Sci. , vol. 9, no. 1, pp. 9–13, 2015, doi: 10.21157/j.ked.hewan.v9i1.2777.
[7] Y. E. Windarto and M. Marfuah, “Implementasi Naives Bayes-Certainty Factor untuk Diagnosa Penyakit Menular,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 2, p. 208, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.823.
[8] A.  P.  ZM,  Ernawati,  and  A.  Erlansari,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tiroid Menggunakan Metode  Naive  Bayes Berbasis Android,” J. Rekursif , vol. 5, no. 3, pp. 270–284, 2017.
[9] A. H. Nasyuha, M. I. Perangin Angin, and M. M. Marsono, “Implementasi Dempster Shafer Dalam Diagnosa Penyakit Impetigo Pada Balita,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 700, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[10]  I. Candra Dewi, A. Andy Soebroto, and M. Tanzil Furqon, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Potong Dengan Metode Naive  Bayes,” J.  Enviromental  Eng.  Sustain.  Technol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  72–78,  2015,  doi: 10.21776/ub.jeest.2015.002.02.2.
[11]  B. Harijanto and R. A. Latif, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kucing Dengan  Metode Teorema Bayes Berbasis Android,” J. Inform. Polinema , vol. 2, no. 4, p. 176, 2016, doi: 10.33795/jip.v2i4.79.
[12]  E.  Emanuel  Safirman  Bata,  Y.  Sigit  Purnomo  W.P,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Mobile  Untuk  Membantu  Mendiagnosis Penyakit Akibat Gigitan Nyamuk,” vol. 2012, no. Sistem Pakar, pp. 25–32, 2012.
[13]  H.  T.  SIHOTANG,  E.  Panggabean,  and  H.  Zebua,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Herpes  Zoster  Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” vol. 3, no. 1, 2019, doi: 10.31227/osf.io/rjqgz.
[14]  D.  Sugianti,  “Algoritma  Bayesian  Classification  untuk  Memprediksi  Heregistrasi  Mahasiswa  Baru  di  STMIK  Widya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2366
Pratama,” J. Ilm. ICTech , vol. 10, no. 2, pp. 1–5, 2012.
[15]  J. Rahmah and R. A. Saputra, “Penerapan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Ayam Broiler,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 94–102, 2017.
[16]  D. I. Bahari, Z. Fanani, and B. A. Nugroho, “Differences Analysis of Broiler Farm Different of Pattern and Scale Farm in Kota Kendari South-East Sulawesi Province,” vol. 13, no. 1, pp. 35–46, 2012.
[17]  R. Simalango and A. S. Sinaga, “Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” vol. 3, pp. 43–50, 2019.