Hal 777−783 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Implementasi Teorema Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Hawar Daun Bakteri (Kresek) Dan Penyakit Blas Tanaman Padi
Purwadi 1 , Asyahri Hadi Nasyuha 2,*
1 Manajemen Informatika, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
2 Sistem Infromasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 ki_pur@yahoo.co.id, 2,* asyahrihadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com Submitted 22-06-2022 ; Accepted 08-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Tanaman padi merupakan tanaman yang memiliki peran penting bagi sebagian  besar penduduk  wilayah Indonesia. Tanaman padi memiliki kandungan karbohidrat yang cukup tinggi. Oleh sebab itu budidaya tanaman padi sangat penting untuk dijaga.  Pemerintah menargetkan hasil tanam padi pada tahun 2013 sebanyak 72.06 juta ton bulir padi kering giling dan surplus beras sebanyak 10 juta ton di tahun 2015. Namun faktanya, hal ini tidak terealisasi akibat serangan penyakit pada tanaman padi yang cukup merugikan petani. Hal  ini  diakibatkan  minimnya  pengetahuan  dikalangan  petani  Indonesia  terhadap  masalah  penyakit  tanaman  padi  tersebut.  Petani seringkali kesulitan dalam hal konsultasi dengan seorang pakar karena masalah waktu tempuh ke kantor pertanian yang cukup jauh. Dalam  penelitian  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  perhitungan  Teorema  Bayes  yang  menentukan  probabilitas  adanya  suatu peristiwa berdasarkan efek yang didapatkan melalui hasil observasi. Hasil analisis metode ini adalah sebuah analisis sistem pakar untuk melakukan diagnosa penyakit pada tanaman padi beserta nilai probabilitas dari penyakit hasil diagnosa, yang menunjukkan tingkat kepercayaan sistem terhadap penyakit tersebut dengan perhitungan bayes  bahwa kesimpulan dengan nilai 0,574 tertinggi pada Penyakit Blast .
Kata Kunci: Sistem Pakar; Teorema Bayes; Penyakit Tanaman Padi

## Abstract
Rice is a plant that has an important role for the majority of the population in Indonesia. Rice plants have a fairly high carbohydrate content. Therefore, rice cultivation is very important to be maintained. The government is targeting rice yields in 2013 to reach 72.06 million tons of dry milled grains and a surplus of 10 million tons in 2015. But in fact, this has not been realized due to disease attacks on rice plants which are quite detrimental to farmers. This is due to the lack of knowledge among Indonesian farmers about the problem of rice plant diseases. Farmers often have difficulty in consulting with an expert because of the travel time to the agricult ural office which is quite far. In this expert system research, the Bayes theorem calculation method determines the probability of an event based on the effects obtained through observations. The result of the analysis of this method is an expert system analysis to diagnose diseases in rice plants along with the probability value of the diagnosed disease, which shows the level of system confidence in the disease by Bayes calculation that the conclusion with the highest value of 0.574 is Blast Disease.
Keywords : Expert system; Bayes' theorem; Rice Plant Disease

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman padi merupakan tanaman yang memiliki peran penting bagi kelangsungan hidup manusia. Seperti di Indonesia padi  menjadi  makanan  pokok  bagi  sebagian  masyarakatnya.  Padi  diproduksi  menjadi  beras  kemudian  dapat  diolah menjadi bahan pangan yang merupakan sumber karbohidrat bagi tubuh manusia. Budidaya padi sangat penting untuk kita jaga demi kelangsungan hidup umat manusia yang sejahtera. Pemerintah Republik Indonesia menargetkan hasil tanam padi pada tahun 2013 sebanyak 72.06 juta ton bulir padi kering giling dan surplus beras sebanyak 10 juta ton di tahun 2015.  Namun,  hasil  yang  tercapai  pada  tahun  2013  adalah  sebanyak  71,23  juta  ton  gabah  kering  giling  (GKG)  pada realisasi luas panen 13,84 juta ha. Fakta tersebut menunjukkan terdapat kesenjangan antara target dan realisasi produksi padi. Penyakit Hawar Daun Bakteri (kresek) yang disebabkan oleh Xanthomonas oryzae pv.oryzae menjadi penghambat dalam produksi padi di Indonesia. Penyakit ini mengakibatkan kegagalan hasil panen sebesesar 35,8%[1]. Hawar daun bakteri merupakan penyakit yang dapat menginfeksi bibit dan tanaman  tua. Penyakit HDB menghasilkan 2 gejala yang khas, yaitu kresek dan hawar daun. Penyakit kresek merupakan gejala terjadi pada tanaman mulai di pembibitan sampai berumur < 30 hari. Daun-daun berwarna hijau kelabu, melipat dan menggulung, layu dan mati, mirip tanaman terserang penggerek batang dan terkena air panas. Sedangkan gejala hawar dijumpai pada pertanaman tahap tumbuh anakan hingga tahap pemasakan. Setelah infeksi berlanjut, daun menguning hingga seperti jerami sampai bibit mati. Bibit yang sudah terinfeksi  hingga  layu  (kresek)  hampir  sama  dengan  kerusakan  awal  penggerek  batang.  Pada  tanaman  yang  lebih  tua, memiliki ciri-ciri luka yang diawali dengan strip basah hingga kekuning-kuningan pada ujung daun atau helaian daun. Luka berubah dari warna kuning menjadi putih dan menyerang pada daun secara cepat sehingga mati dengan cepat. Luka ini  kemudian  berwarna  keabuan  akibat  pertumbuhan  berbagai  jenis  jamur  saprofit.  Malai  menjadi  hampa  tapi pertumbuhan tanaman tidak akan terganggu walaupun dalam keadaan parah. Suhu tinggi, kelembapan tinggi, cuaca hujan dan pemakaian pupuk Nitrogen berlebihan mendorong perkembangan dan penyebaran Hawar Daun Bakteri.
Penyakit blas disebabkan oleh Pyricularia  oryzae (teleomorf: Magnaporte grisea) adalah penyakit yang sangat merugikan dan merusak pada tanaman padi[2]. Penyakit blas pada awalnya adalah persoalan utama tanaman padi gogo namun pada saat ini penyakit blas juga melanda tanaman padi sawah[3]. Secara langsung penyakit blas juga dapat menular dari tanaman sakit melalui benih, sehingga memerlukan pemilihan kualitas bibit padi yang akan ditanam. Hingga saat ini
Hal 777−783 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
pengujian kualitas kesehatan bibit padi masih kurang benar sehingga bibit sehat hanya dicerminkan oleh keseragaman benih  beserta  tingkat  kebersihan  varietas  yang  tinggi  juga  daya  tumbuh  minimal  80%.  Namun  seringkali  ditemukan kesenjangan terhadap para petani  dalam budidaya padi karena terkadang petani kesulitan membedakan penyakit kresek dengan  blas.  Hal  ini  diakibatkan  kurangnya  pengetahuan  dikalangan  para  petani  dalam  mendiagnosa  penyakit  padi tersebut  dan  tentunya  memerlukan  bantuan  seorang  pakar  pertanian.  Namun  jika  seorang  pakar  datang  langsung  ke lapangan untuk meninjau secara langsung akan membutuhkan waktu bagi seorang pakar karena tidak hanya satu atau dua ladang  yang  harus  ditinjau.  Untuk  itu  perlu  adanya  penempatan  fasilitas  yang  akan  menjadi  wadah  para  petani  untuk mendiagnosa  penyakit  tanaman  padi.  Kegiatan  ini  dapat  dilakukan  secara  langsung  di  kantor  pertanian  maupun menghubungi  seorang  pakar  melalui  telepon.  Untuk  mengatasi  masalah  yang  ada  dibutuhkan  sistem  pakar  dengan memasukkan pengetahuan seorang pakar di bidang pertanian ke dalam sistem. Dengan sistem pakar ini, seorang pegawai kantor biasa dapat menyelesailan masalah yang cukup rumit yang biasanya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli seperti pada penelitian,[4]. Dalam sistem pakar dibutuhkan sebuah metode untuk penyelesaiannya, salah satu metode yang  dapat  digunakan  yaitu  metode Teorema  Bayes. Pada  penelitian  lain  yang  menggunakan  metode Teorema  Bayes digunakan  untuk  menentukan  probabilitas  adanya  suatu  peristiwa  berdasarkan  efek  yang  didapatkan  melalui  hasil observasi J. A. Widians, N. Puspitasari, and A. A. M. Putr pada tahun 2020 terkait dengan penelitian anggrek[5],  dan penelitian  A. M. M. Bosker Sinaga, P.M Hasugian tahun 2018 mengenai kerusakan Android [6]. Metode ini disamping memanfatkan  data  sampel  yang  didapatkan  dari  populasi  juga  menentukan  suatu  distribusi  awal  yang  disebut  sebagai distribusi prior yang dijelaskan pada penelitian I. W. Priyana pada tahun 2017 terkait penyakit mata[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  suatu  cara  yang  digunakan  untuk  mencapai  suatu  kebenaran  atau  fakta  dengan  cara menggunakan  pencarian  dengan  cara  menemukan  suatu  kebenaran.  Penelitian  pada  dasarnya  untuk  menunjukkan kebenaran dan pemecahan masalah atas apa yang diteliti untuk mencapai tujuan tersebut, dilakukan suatu metode yang tepat dan relevan. Metode penelitian digunakan untuk menentukan cara atau taktik yang tepat sebagai langkah-langkah yang  dilakukan  dalam  memecahkan  suatu  permasalahan  untuk  mencapai  tujuan  tertentu  yang  ingin  dicapai.  Dengan menggunakan  salah  satu  metode  pengumpulan  data  yang  akan  dijabarkan  pada  pembahasan  yang  dapat  meyelesaikan masalah  dan mendapatkan data yang dibutuhkan dalam penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Analisis Teorema Bayes

## 2.2 Sistem Pakar (Expert System)
Sistem  Pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam memecahkan masalah, yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar[8],[9]. Sistem Pakar ( Expert System ) digunakan dengan bantuan perangkat komputer untuk memberikan keputusan  dab berupa teknologi inteligensi  buatan dari pengetahuan ( knowledge ) dan pengalaman dari hasil eksperimen para ahli atau pakar di bidangnya[10],[11]. Selain itu terdapat penelitian lainnya disebutkan juga Sistem Pakar adalah jenis dari keilmuan kecerdasan buatan yang mampu melakukan  analisa  penyelesaian  permasalahan.  Dalam  dikemukakan  Sistem  Pakar  adalah  penghasil  keputusan  ketika sistem  tersebut  telah  ada  pengetahuannya.  Kemudian  pendapat  lainnya  menjelaskan  juga  Sistem  Pakar  menyebabkan komputer dapat berfikir untuk mengambil keputusan berdasarkan perangkat aturan[12].

## 2.3 Metode Teorema Bayes
Metode teorema bayes adalah merupakan metode yang memanfaatkan data sampel yang diperoleh dari popoluasi yang ada[13],[14]. Metode teorema bayes memandang parameter sebagai variabel yang menggambarkan pengetahuan awal tentang parameter sebelum pengematan dilakukan dan dinyatakan dalam suatu distribusi yang disebut dengan distribusi prior[15][16].  Secara  umum  teorema Teorema  Bayes dengan  E  kejadian  dan  hipotesis  H  dapat  dituliskan  dalam bentuk[5],[17].
Analisis Data Inisialisasi Nilai Gejala dan Penyakit Implementasi Teorema Bayes Hasil Analisis Teorema Bayes Analisis Masalah
Hal 777−783 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 𝑃(𝐻𝑖|𝐸) =
𝑃(𝐸∩𝐻𝑖) ∑ 𝑃(𝐸∩𝐻𝑖)
𝑃(𝐸|𝐻𝑖)𝑃(𝐻𝑖) ∑ 𝑃(𝐸|𝐻𝑖)𝑃(𝐻𝑖)
𝑃(𝐸|𝐻𝑖)𝑃(𝐻𝑖) 𝑃(𝐸)
(1)
Dimana: e = Egg Drop Syndrome lama. E = Egg Drop Syndrome baru.
P(H | E,e) = Probabilitas hipotesis H benar jika muncul Egg Drop Syndrome baru E dari Egg Drop Syndrome lama e. P(H | E) = Probabilitas hipotesis H benar jika diberikan Egg Drop Syndrome E. P(e | E,H) = Kaitan antara e dan E jika hipotesis H benar. P(e | E) = Kaitan antara e dan H tanpa memandang hipotesis apapun.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  menggunakan  salah  satu  metode  pengumpulan  data  yang  akan  dijabarkan  pada  pembahasan  yang  dapat meyelesaikan masalah  dan mendapatkan data yang dibutuhkan dalam penelitian. Data gejala Penyakit Premolare yang sering terjadi dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Data Gejala Penyakit Kresek dan Blast
No Kode Gejala Gejala Penyakit 1 G01 Gejala yang tampak akibat serangan bakteri pada daun, akan tampak bercak-bercak coklat berbentuk biji wijen 2 G02 Apabila  serangan  terjadi  pada  daun,  maka    tampak  adanya  garis  garis  kuning  kemerah- merahan diantara tulang daun akibat bakteri masuk ke tubuh tanaman padi 3 G03 Semakin tingginya tingkat serangan akibat bakteri tersebut , maka akan terlihat garis-garis diantara tulang daun akan semakin membesar dan melepuh (seperti terbakar) 4 G04 Lepuhan  yang  panjang  tersebut  berangsur  -  angsur  akan  mengalami  perubahan  warna menjadi kehitam-hitaman pada umumnya diujung-ujung daun 5 G05 Daun dan pada tunas-tunas muda akan terlihat mengering dan  akhirnya tanaman menjadi mati 6 G06 Gejala  yang  tampak  pada  batang  padi  yang  diserang  apabila  batang  ditekan  akan mengeluarkan lendir dan berbau busuk 7 G07 Gejala  yang  tampak  pada  akar  dengan  tingkat  serangan  yang  tinggi  ,  bila  akar  dicabut kelihatan warna akar menjadi kehitaman dan berbau busuk 8 G08 Timbulnya bercak- bercak coklat pada gabah yang mengakibatkan pematangan biji menjadi tidak sempurna (gabah hampa) 9 G09 Akan  tampak  bercak-bercak  berwarna  coklat  berbentuk  belah  ketupat  dimana  dikedua ujungnya memanjang searah dengan urat daun 10 G10 Akan terlihat di bagian tepi daun bercak-bercak berwarna coklat dan ditengahnya berwarna putih keabu-abuan 11 G11 Akan  tampak  bercak-bercak  yang  lebih  kecil  dan  bercak-bercak  tersebut  berbentuk  agak bulat dimana bercak -bercak ini cenderung bergabung menjadi satu pada pangkal helai daun , dimana  tampak mengering seperti terbakar 12 G12 Batang  maka  buku-  buku  batang  mengalami  perubahan  warna  dari  warna  hijau  menjadi coklat kehitam-hitaman 13 G13 Padi menjadi kuning ,butir padi tidak dapat terisi penuh atau hampa 14 G14 Akan  terlihat  tangkai  malai  berwarna  coklat  kehitam-hitaman  selanjutnya  berkerut kemudian mengering dan mudah patah
Dari  sumber  data  yang  didapatkan  maka  dapat  didefinisikan  jenis  dari  penyakit  Kresek  dan  Blast  dari  tabel  2 berikut ini :
Tabel 2. Data Jenis Penyakit Kresek dan Blast No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P01 Penyakit Kresek 2 P02 Penyakit Blast
Hal 777−783 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Setelah menentukan gejala, langkah selanjutnya yaitu menentukan basis aturan jenis Penyakit. Hal ini dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Basis Aturan Penyakit Kresek dan Blast No Kode Gejala Gejala Penyakit P01  P02 1 G01 Gejala  yang  tampak  akibat  serangan  bakteri  pada  daun,  akan  tampak  bercak-bercak coklat berbentuk biji wijen √ 2 G02 Apabila serangan terjadi pada daun, maka  tampak adanya garis garis kuning kemerah- merahan diantara tulang daun akibat bakteri masuk ke tubuh tanaman padi √ 3 G03 Semakin tingginya tingkat serangan akibat bakteri tersebut , maka akan terlihat garis- garis diantara tulang daun akan semakin membesar dan melepuh (seperti terbakar) √ 4 G04 Lepuhan yang panjang tersebut berangsur - angsur akan mengalami perubahan warna menjadi kehitam-hitaman pada umumnya diujung-ujung daun √ 5 G05 Daun  dan  pada  tunas-tunas  muda  akan  terlihat  mengering  dan    akhirnya  tanaman menjadi mati √ 6 G06 Gejala  yang  tampak  pada  batang  padi  yang  diserang  apabila  batang  ditekan  akan mengeluarkan lendir dan berbau busuk √ 7 G07 Gejala yang tampak pada akar dengan tingkat serangan yang tinggi , bila akar dicabut kelihatan warna akar menjadi kehitaman dan berbau busuk √ 8 G08 Timbulnya  bercak-  bercak  coklat  pada  gabah  yang  mengakibatkan  pematangan  biji menjadi tidak sempurna (gabah hampa) √ 9 G09 Akan tampak bercak-bercak berwarna coklat berbentuk belah ketupat dimana dikedua ujungnya memanjang searah dengan urat daun √ 10 G10 Akan  terlihat  di  bagian  tepi  daun  bercak-bercak  berwarna  coklat  dan  ditengahnya berwarna putih keabu-abuan √ 11 G11 Akan  tampak  bercak-bercak  yang  lebih  kecil  dan  bercak-bercak  tersebut  berbentuk agak bulat dimana bercak -bercak ini cenderung bergabung menjadi satu pada pangkal helai daun , dimana  tampak mengering seperti terbakar √ 12 G12 Batang maka buku- buku batang mengalami perubahan warna dari warna hijau menjadi coklat kehitam-hitaman √ 13 G13 Padi menjadi kuning ,butir padi tidak dapat terisi penuh atau hampa √ 14 G14 Akan  terlihat  tangkai  malai  berwarna  coklat  kehitam-hitaman  selanjutnya  berkerut kemudian mengering dan mudah patah √
Demi  membantu  pengembangan  sistem  pakar  ini,  maka  ditampilkan  data  hubungan  antara  gejala  dan  jenis Penyakit Kresek dan Blast  ke dalam sebuah tabel. Tabel ini berfungsi  menyimpan data Penyakit, pada tabel  ini berisi kode  Penyakit,  data  gejala,  dan  probabilitas.  Nilai  probabilitas  diambil  berdasarkan  pengalaman  seorang  pakar  yang menangani Penyakit Kresek dan Blast. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Nilai Probabilitas Penyakit Kresek dan Blast
No Kode Gejala Jenis Penyakit P01 P02 1 G01 0,7 0,7 2 G02 0,75 3 G03 0,7 4 G04 0,85 5 G05 0,8 6 G06 0,8 7 G07 0,85 8 G08 0,8 9 G09 0,95 10 G10 0,70 11 G11 0,70 12 G12 0,70 13 G13 0,80 14 G14 0,90
Adapun  untuk  membantu  perkembangan  Sistem  Pakar  ini,  maka  ditampilkan  data  solusi  dari  Penyakit.  Tabel berikut ini berfungsi untuk memberikan solusi yang dapat dilakukan kepada yang terjangkit Penyakit Kresek dan Blast.
Hal 777−783 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 5. Solusi Penyakit No  Kode Penyakit Solusi 1 P01 Memilih atau menggunakan varietas tahan serangan serangan bakteri 2 P02
Pemakaian air berselang dengan cara melakukan penggenangan lahan secara berkala
Adapun kasus Penyakit pada tanaman padi melakukan diagnosa dengan menjawab pertanyaan sesuai dengan gejala berikut:
Tabel 6. Pilihan Data Konsultasi Gejala Penyakit Tanaman No Kode Gejala Gejala Penyakit Pilih 1 G01 Gejala yang tampak akibat serangan bakteri pada daun, akan tampak bercak-bercak coklat berbentuk biji wijen Tidak 2 G02 Apabila  serangan  terjadi  pada  daun,  maka    tampak  adanya  garis  garis  kuning  kemerah- merahan diantara tulang daun akibat bakteri masuk ke tubuh tanaman padi Ya 3 G03 Semakin tingginya tingkat serangan akibat bakteri tersebut , maka akan terlihat garis-garis diantara tulang daun akan semakin membesar dan melepuh (seperti terbakar) Ya 4 G04 Lepuhan  yang  panjang  tersebut  berangsur  -  angsur  akan  mengalami  perubahan  warna menjadi kehitam-hitaman pada umumnya diujung-ujung daun Tidak 5 G05 Daun dan pada tunas-tunas muda akan terlihat mengering dan  akhirnya tanaman menjadi mati Tidak 6 G06 Gejala  yang  tampak  pada  batang  padi  yang  diserang  apabila  batang  ditekan  akan mengeluarkan lendir dan berbau busuk Tidak 7 G07 Gejala  yang  tampak  pada  akar  dengan  tingkat  serangan  yang  tinggi  ,  bila  akar  dicabut kelihatan warna akar menjadi kehitaman dan berbau busuk Tidak 8 G08 Timbulnya bercak- bercak coklat pada gabah yang mengakibatkan pematangan biji menjadi tidak sempurna (gabah hampa) Ya 9 G09 Akan  tampak  bercak-bercak  berwarna  coklat  berbentuk  belah  ketupat  dimana  dikedua ujungnya memanjang searah dengan urat daun Tidak 10 G10 Akan terlihat di bagian tepi daun bercak-bercak berwarna coklat dan ditengahnya berwarna putih keabu-abuan Tidak 11 G11 Akan  tampak  bercak-bercak  yang  lebih  kecil  dan  bercak-bercak  tersebut  berbentuk  agak bulat dimana bercak -bercak ini cenderung bergabung menjadi satu pada pangkal helai daun , dimana  tampak mengering seperti terbakar Tidak 12 G12 Batang  maka  buku-  buku  batang  mengalami  perubahan  warna  dari  warna  hijau  menjadi coklat kehitam-hitaman Ya 13 G13 Padi menjadi kuning ,butir padi tidak dapat terisi penuh atau hampa Tidak 14 G14 Akan  terlihat  tangkai  malai  berwarna  coklat  kehitam-hitaman  selanjutnya  berkerut kemudian mengering dan mudah patah Tidak
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwasannya studi kasus yang diambil 4 gejala yaitu gejala (G2,G3,G8,G12), maka sistem bekerja untuk meproses hasil diagnosa. Untuk memastikan jenis Penyakit Kresek dan Blast maka dilakukan perhitungan sebagai berikut:
a. Mecari Nilai Hipotesa
Untuk mancari semesta dapat dijumlahkan dari Hipotesa yang di atas:
∑ = 𝐺1 + 𝐺2 + ⋯ + 𝐺𝑛 𝑛
𝑘=1 P01 Penyakit Kresek
∑ = 𝐺2 + 𝐺3
𝑛
𝑘=1
∑ = 0,75 + 0,7 = 1,45
𝑛 𝑘=1
P02 Penyakit Blast
∑ = 𝐺8 + 𝐺12
𝑛
𝑘=1
∑ = 0,8 + 0,7 = 1,5
𝑛
𝑘=1
Hal 777−783 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
b. Mencari Nilai Semesta
Setelah didapat penjumlahan di atas, maka didapatlah rumus untuk menghitung semesta adalah sebagai berikut:
P(Hi) = 𝐻𝑖 ∑ =1 𝑖 𝑗 P01 Penyakit Kresek P(Hi) = 𝐻𝑖 ∑ =1 𝑖 𝑗 G02 P(H1) = 0,75 1,45 = 0,52 G03 P(H3) = 0,75 1,45 = 0,52

## P02 Penyakit Blast
G08 P(H8) = 0,8 1,5 = 0,53
G012 P(H12) = 0,7 1,5 = 0,47
c. Mencari nilai P(Hi) probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence .
Setelah  mendapatkan  nilai  P(Hi)  probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang evidence apa  pun,  maka  langkah selanjutnya adalah sebagai berikut.
P01 Penyakit Kresek
= 𝑃 𝐻𝑖 ∗ 𝑃 ( 𝐸 | 𝐻𝑖 − 𝑛 ) = (0,7 x 0,482) + (0,75 x 0,517) = 0,3379 + 0,3879 = 0,73 P02 Penyakit Blast
= 𝑃 𝐻𝑖 ∗ 𝑃 ( 𝐸 | 𝐻𝑖 − 𝑛 ) = (0,8 x 0,533) + (0,7 x 0,467) = 0,426 + 0,327 = 0,75
d. Mencari nilai P(Hi|E).
Setelah mendapatkan nilainya, maka langkah selanjutnya mencari nilai P(Hi|E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan nilai evidence E. P01 Penyakit Kresek
P(H2|E) = 0,75 𝑥 0,5 0,73 =   0,531
P(H3|E) = 0,7 𝑥 0,48 0,73 = 0,466
P02 Penyakit Blast
P(H8|E) = 0,8𝑥 0,53 0,75 =   0,566
P(H12|E) = 0,7 𝑥 0,47 0,75 = 0,434
e. Mencari Nilai Bayes
Setelah mendapatkan seluruh nilai P(Hi|E), maka jumlahkan seluruh nilai bayesnya dengan rumus sebagai berikut: P01 Penyakit Kresek
= Bayes1 + Bayes 2 + ….. + Bayes n = (0,75 x 0,53) + (0,7 x 0,466) = 0,723 P02 Penyakit Blast
= Bayes1 + Bayes 2 + ….. + Bayes n = (0,8 x 0,566) + (0,7 x 0,434) = 0,759
Dari hasil perhitungan bayes  bahwa kesimpulan dengan nilai 0,574 tertinggi pada Penyakit Blast . Maka dari hasil perhitungan nilai bayes setiap jenis Penyakit dapat dilihat pada tabel 7 sebagai berikut.
Hal 777−783 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 7. Hasil Nilai Bayes Penyakit Nama Penyakit Nilai Bayes Nilai Persen Keyakinan Penyakit Kresek 0,5287 52,87 % Penyakit Blast 0,574 57,4%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan, Untuk menerapkan sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit tanaman padi diperlukan data  jenis penyakit, gejala, data konsultasi dan data basis aturan  untuk  menentukan  hasil  diagnosa  penyakit  tanaman  padi  dan  Untuk menerapkan  metode Teorema  Bayes  pada sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  hawar  daun  bakteri(kresek)  dan  penyakit  blas  pada  tanaman  padi  dengan mencari nilai hipotesa, mencari nilai semesta, mencari nilai probabilitas hipotesis H  tanpa memandang evidence , mencari nilai  p(Hi|E)  dan  mencari  nilai bayes untuk  menyimpulkan  nilai  tertinggi  pada  jenis  penyakit  tersebut  dengan  hasil perhitungan bayes  dengan nilai 0,574 tertinggi pada Penyakit Blast.

## REFERENCES
[1] W. R. Rohaeni and D. Yuliani, “Morphological Variability in Leaf of Indonesian Rice Landraces and Its Correlation to Bacterial Leaf Blight Disease Resistance,” J. Ilmu Pertan. Indones. , vol. 24, no. 3, pp. 258–266, Jul. 2019, doi: 10.18343/jipi.24.3.258.
[2] S.  Sopialena,  S.  Suyadi,  S.  Sofian,  D.  Tantiani,  and  A.  N.  Fauzi,  “EFEKTIVITAS  CENDAWAN  ENDOFIT  SEBAGAI PENGENDALI  PENYAKIT  BLAST  PADA  TANAMAN  PADI  (Oryza  sativa),” Agrifor ,  vol.  19,  no.  2,  p.  355,  2020,  doi: 10.31293/af.v19i2.4813.
[3] Z.  Zulaika,  B.  P.  Soekarno,  and  A.  Nurmansyah,  “Pemodelan  Keparahan  Penyakit  Blas  pada  Tanaman  Padi  di  Kabupaten Subang,” J. Fitopatol. Indones. , vol. 14, no. 2, p. 47, Oct. 2018, doi: 10.14692/jfi.14.2.47.
[4] A.  H.  Kridalaksana,  A.  Hidayat,  U.  Mulawarman,  and  D.  Cahyadi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Kamera  DSLR Menggunakan Metode Certainty Factor Sequential,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Kridalaksana, A. H., Hidayat, A., Mulawarman, U., Cahyadi, D. (2019). Sist. Pakar Diagnosa Kerusakan Kamera DSLR Menggunakan Metod. Certain. Factor Seq. Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. Dan Teknol. Info , vol. 4, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[5] J. A. Widians, N. Puspitasari, and A. A. M. Putri, “Penerapan Teorema Bayes dalam Sistem Pakar Anggrek Hitam,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 2, p. 75, 2020, doi: 10.30872/jim.v15i2.4604.
[6] A. M. M. Bosker Sinaga, P.M Hasugian, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Smartphone Android Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 56–62, 2018.
[7] I.  W.  Priyana,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Mata  Dengan  Metode  Teorema  Bayes,” Edutic  -  Sci.  J. Informatics Educ. , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2018, doi: 10.21107/edutic.v2i1.1551.
[8] J. T. Informatika, D. I. Sebuah, P. Di, B. Dengan, M. Scaffolding, and K. Kunci, “Jurnal Teknik Informatika , Vol .,” vol. 13, no. 1, pp. 36–42, 2021.
[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]  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.
[11]  A. Sabrani, I. G. W. Wedashwara W., and F. Bimantoro, “Multinomial Naïve Bayes untuk Klasifikasi Artikel Online tentang Gempa  di  Indonesia,” J.  Teknol.  Informasi,  Komputer,  dan  Apl.  (JTIKA  ) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  89–100,  2020,  doi: 10.29303/jtika.v2i1.87.
[12]  R. Simalango and A. S. Sinaga, “Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” vol. 3, pp. 43–50, 2019.
[13]  N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[14]  H.  Hafizah,  T.  Tugiono,  and  A.  Azlan,  “Sistem  Pakar Untuk  Pendiagnosaan Karies  Gigi  Menggunakan Teorema  Bayes,” J- SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p. 103, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2625.
[15]  T. Perdana and A. S. Purnomo, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hipertensi Menggunakan Teorema Bayes,” pp. 182–191, 2020.
[16]  A. H. Nasyuha, “Implementasi Teorema Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Ayam Broiler,” vol. 4, pp. 1062–1068, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2366.
[17]  M.  Zunaidi,  U.  Fatimah,  S.  Sitorus,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Analisis  Teorema  Bayes  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman Pisang,” vol. 5, pp. 1302–1308, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3225.