e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5, No.2,  Desember 2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM MEMPREDIKSI PENYAKIT LAMBUNG

## Application of Naive Bayes Algorithm in Predicting Gastric
Disease
Jefi 1 , Hendri 2 , Nurul Afni 3 , Agus Salim 4 , Yana Iqbal Maulana 5
Teknologi Informasi 1 , Teknik Informatika 2 , Sistem Informasi 3,4,5
Fakultas Teknik & Informatika 1,3,4,5 ,  Fakultas Teknologi Informasi 2
Universitas Bina Sarana Informatika 1,3,4,5 , Universitas Nusa Mandiri 2 ,
jefi.jfi@bsi.ac.id 1 , hendri.hed@nusamandiri.ac.id 2 , nurul.nrf@bsi.ac.id 3 , agus.asm@bsi.ac.id 4 , yana.yim@bsi.ac.id 5
Received: November 21, 2021 . Revised: November 27, 2021 . Accepted: November 29, 2021 .  Published: December 02, 2021 . Issue Period: Vol.5 No.2 (2021), Page 524-531
Abstrak: Lambung adalah sebuah organ pencernaan yang berfungsi sebagai tempat untuk menyimpan makanan, dan mencerna makanan menjadi ukuran yang lebih kecil yang  kemudian  akan  diproses  oleh  tubuh  agar  menjadi  energi.  Penyakit  pada lambung  memiliki  gejala  yang  berbeda  dan  ada  pula  yang  memiliki  gejala  yang serupa,  penyakit  pada  lambung  adalah  sebuah  penyakit  yang  sering  dialami  oleh masyarakat.  Penyakit  ini  biasanya  disebabkan  oleh  pola  makan  yang  kurang  baik. Untuk  mengetahui  jenis  penyakit  lambung  apa  yang  sedang  di  derita,  pasien  harus melakukan  pemeriksaan  diri  ke  rumah  sakit  atau  ke  klinik,  namun  karena keterbatasan waktu untuk melakukan pemeriksaan kerumah sakit atau ke klinik. Oleh karen  itu  diperlukan  sebuah  metode  dan  tools  yang  mampu  memprediksi  penyakit pada lambung dengan mempertimbangkan gejala yang diderita oleh pasien, sehingga akan  mempermudah  proses  dalam  memprediksi  penyakit  pada  lambung.  Algoritma Navie  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  dari  metode  klasifikasi  data  mining yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  penyakit  pada  lambung, Naive  Bayes memberikan tingkat akurasi kebenaran sebesar 75% dengan nilai area under the curve (AUC)  sebesar  0,852.  Dengan  hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  tersebut melalui penerapan pada tools rapidminer dengan memperoleh hasil akurasi yang baik.
Kata kunci: Penyakit Lambung, Naive Bayes, Rapidminer.
Abstract: The stomach is a digestive organ that functions as a place to store food, and digest  food  into  smaller  sizes  which  will  then  be  processed  by  the  body  to  become energy.  Diseases  of  the  stomach  have  different  symptoms  and  some  have  similar symptoms,  gastric  disease  is  a  disease  that  is  often  experienced  by  the  public.  This disease  is  usually  caused  by  a  poor diet.  To find  out  what  type  of  gastric  disease  is being suffered, the patient must do a self-examination to the hospital or to the clinic,
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5, No.2,  Desember 2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
but due to limited time to do an examination at the hospital or to the clinic. Therefore we  need  a  method  and  tools  that  are  able  to  predict  diseases  of  the  stomach  by considering the symptoms suffered by the patient, so that it will facilitate the process of  predicting  diseases  of  the  stomach.  The  Navie  Bayes  algorithm  is  one  of  the algorithms of data mining classification methods that can be used to predict gastric disease, Naive Bayes provides an accuracy rate of 75% with an area under the curve (AUC)  value  of  0.852.  With  this,  it  shows  that  the  model  is  applied  to  rapidminer tools by obtaining good accuracy results.
Keywords: component; Gastric Disease, Naive Bayes, Rapidminer.

## I. PENDAHULUAN
Setiap  manusia  tidak  tertutup  kemungkinan  untuk  terkena  penyakit.  Banyak  faktor  penyebab  yang dapat memicu penyakit, misalnya pola makan, pola tidur, lingkungan, tekanan psikis dan banyak lagi  (Raharjo, Damiyana,  &  Hidayatullah,  2016)  Gastritis  adalah  salah  satu  gangguan  pencernaan  yang  banyak  diderita masyarakat dunia. Hampir 10persen penduduk dunia menderita gastritis.1 Berdasarkan penelitian WHO, insiden gastritis di dunia telah mencapai sekitar 1,8-2,1 juta dari jumlah penduduk setiap tahunnya (Arikah & Muniroh, 2015), Penyakit pencernaan adalah penyakit yang (Ma’rifati & Kesuma, 2018)
Jenis  kanker  penyebab  kepatian  tersebut  antara  pria  dan  wanita  adalah  salah  satunya  berasal  dari lambung (Wahyuningsih, 2010)
Gastritis biasanya dianggap sebagai suatu hal yang remeh namun gastritis merupakan awal dari sebuah penyakit yang dapat menyusahkan seseorang  (Nurkholis, Riyantomo, & Tafrikan, 2008), Lambung merupakan organ dalam tubuh manusia yang cukup rentan terinfeksi bakteri atau terluka  (Ardiansyah, Fauziah, & Ningsih, 2018).
Salah  satu  bakteri  yang  dapat  menimbulkan  penyakit  adalah  bakteri  Salmonella.  Salmonella  adalah bakteri  gram  negatif,  berbentuk  spora  yang  memfermentasi  glukosa  menjadi  Enterobacteria  Penyakit  tersebut dapat disebarkan melalui makanan yang terkontaminasi bakteri (Kirman, Saputra, & Sukmana, 2019)
Beberapa jenis penyakit lambung memiliki gelaja yang berbeda maka dari itu ketika sedang mengalami gelaja seperti penyakit lambung sebaiknya segera melakukan pemeriksaan langsung ke instansi kesehatan. Hasil penelitian sebelumnya, telah menerapkan metode naïve bayes dalam menangani permasalahan kurangnya tenaga dokter khusus menangani penyakit lambung (Wicaksono et al., 2019)
Pemeriksaan penyakit lambung dengan menerapkan sistem manual, yaitu berkonsultasi secara langsung atau tatap muka antara dokter dengan pasien memiliki kelemahan. Kelemahannya adalah penyiapan biaya yang tidak sedikit oleh pasien. Sehinga dibangun sebuah sistem pakar dengan menerapkan metode Naïve Bayes untuk mempermudah dalam melakukan konsultasi (Hermanto & Jollyta, 2021)
Stres  yang  berkepanjangan  ini  muncul  karena  gaya  hidup  saat  ini  yang  serba  cepat  akibat  tuntutan hidup dan tuntutan kerja, misalnya mobilitas yang tinggi maupun beban kerja yang dirasakan berat  (Subekti & Utami, 2011)
Kesadaran  akan  kesehatan  masyarakat  yang  masih  rendah,  kebiasaan  hidup  yang  selalu  ingin  hidup praktis, perilaku dan pola pikir yang mengarah bergaya hidup tidak sehat, pengetahuan masyarakat yang sedikit darigejala awal dari suatu penyakit merupakan faktor-faktor penyebab penyakit menjadi parah ketika penderita ditangani oleh tenaga paramedis (Akmal & Winiarti, 2014)
Oleh karena  itu diperlukan  sebuah  metode dan tools  yang akurat  yang  mampu  memprediksi penyakit lambung    dengan  mempertimbangkan  gejala  yang  di  derita  oleh  pasien,  sehingga  metode  yang  akan  kami terapkan ini dapat diaplikasikan dalam memprediksi penyakit lambung. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk  Memudahkan  dalam  memprediksi  jenis  penyakit  lambung  dari  gejala-gejala  yang  ada  dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes,  serta  untuk  menyediakan  metode  dan  tools  yang  dapat  digunakan  dalam memeriksa pasien pengidap penyakit lambung.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5, No.2,  Desember 2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## II. METODE DAN MATERI
Adapun metode yang digunakan oleh penulis dalam penulisan  penelitian ini adalah metode kualitatif. Dimana  pada  penelitian  ini,  peneliti  secara  langsung  terjun  di  lapangan  dalam  proses  penelitiannya,  sehingga apabila  terdapat  informasi  yang  kurang  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan  atau  di  tafsirkan,  maka  peneliti  dapat mengkonfirmasi  dan  melakukan  pengecekan  kembali  pada  subject.  Populasi  dari  penelitian  ini  adalah  pasien yang mengalami sakit pada lambung dimana penyakit tersebut terbagi menjadi 3 jenis yaitu Dispepsia, GERD dan  Gastritis.  Ketiga  penyakit  tersebut  peneliti  ambil  dari  jenis  penyakit  lambung  yang  banyak  dialami  oleh pasien.

## 2.1.  Metode Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, peneliti melakukan proses penelitian menjadi beberapa tahap. Yaitu sebagai berikut :
1. Proses Pengambilan Data
Pada  proses  ini  peneliti  melakukan  proses  pengambilan  data,    dataset  yang  diambil  berupa  data  penyakit lambung diambil dari kaggle terdapat 50 data.
2. Proses Pengolahan Data. Pada  proses  ini  peneliti  melakukan  proses  pengolahan  data.  Data  yang  diperoleh  diolah  kembali,  untuk dapat mempermudah proses perhitungan.
3. Proses Perhitungan dengan Menggunakan Metode Algoritma Naive Bayes
Pada proses selanjutnya data yang telah di olah menghasilkan 50 data dimana data tersebut dibagi menjadi 38 data untuk data training dan 12 data untuk data testing. Selanjutnya data tersebut diolah kembali dengan melakukan proses perhitungan dengan metode algoritma Naive Bayes.
4. Proses Pengujian dengan Tools RapidMiner 9.5
Pada proses  ini  setelah peneliti  melakukan proses perhitungan secara  manual, proses selanjutnya adalah melakukan pengujian dari hasil perhitungan yang dilakukan secara manual, dengan menggunakan bantuan tools rapidminer. Yang fungsinya adalah untuk melakukan perbandingan tingkat akurasi pada diagnosa

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 3.1. Menghitung Jumlah Class atau Label
Menghitung  jumlah class atau  label  adalah  tahapan  pertama  pada  perhitungan Naïve  Bayes. Class tersebut  diantaranya  yaitu;  “Tepat”  dan  “Tidak  Tepat”.  Menghitung  jumlah class dilakukan  dengan  cara menjumlahkan data sesuai dengan masing-masing class, lalu dibagi dengan keseluruhan jumlah data training .
P(Status_Diagnosa = “Tepat”) = 27/38 = 71%. P(Status_Diagnosa = “Tidak Tepat”) = 11/38 = 29% Berikut hasil menghitung jumlah class dalam label:
Tabel  1. Menghitung Jumlah Class atau Label 1. Menghitung Jumlah Label S_Penyakit Label Jml Data Jml Seluruh Data Hasil P(Benar) 27 38 0,710526316 P(Tidak) 11 38 0,289473684
Sumber: Penelitian (2021)
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5, No.2,  Desember 2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## 3.2.  Menghitung Probabilitas (Peluang) Masing-masing Variabel
Tahapan dalam menghitung probabilitas (peluang) dilakukan dengan cara menjumlahkan class “Tepat” dan “Tidak Tepat” dari masing-masing variabel, lalu di bagi dengan jumlah dari masing-masing class.
Tabel  2. Peluang Jenis Kelamin Peluang Jenis Kelamin Jenis Kelamin Tepat Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tepat) Perempuan 16 4 0,59259259 0,3636364 Laki-laki 11 7 0,40740741 0,6363636 Total 27 11 Sumber: Penelitian (2021) Tabel  1. Peluang G1 Peluang G1 G1 Tepat Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tepat) Mual 10 6 0,37037037 0,54545455 R.Mulut Asam 6 2 0,22222222 0,18181818 Nyeri Ulu Hati 9 3 0,33333333 0,27272727 Kembung 2 0 0,07407407 0 Total 27 11 Sumber: Penelitian (2021) Tabel  4. Peluang G2 Peluang G2 G2 Tepat Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tepat) Muntah 8 6 0,2962963 0,5454545 Nyeri Dada 6 2 0,22222222 0,1818182 Mudah Kenyang 9 3 0,33333333 0,2727273 Tinja Warna Hitam 4 0 0,14814815 0 Total 27 11 Sumber: Penelitian (2021) Tabel  5. Peluang G3 Peluang G3 G3 Tepat Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tepat) Sakit Perut 10 4 0,37037037 0,4444444 Batuk Kering 6 1 0,22222222 0,1111111 Perut Kembung 9 3 0,33333333 0,3333333 Muntah Darah 2 1 0,07407407 0,1111111 Total 27 9 Sumber: Penelitian (2021)
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5, No.2,  Desember 2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Tabel  6. Peluang Diagnosa 2. Peluang Diagnosa Diagnosa Tepat Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tepat) Gastritis 11 6 0,40740741 0,5454545 Dispepsia 9 3 0,33333333 0,2727273 GERD 7 2 0,25925926 0,1818182 Total 27 11
Sumber: Penelitian (2021)

## 3.3.  Mengkalikan Masing-masing Class
Proses  mengkalikan  masing-masing class “Tepat” dan “Tidak Tepat” ini bertujuan untuk mengetahui probabilitas yang  terbesar  serta  digunakan  untuk  menentukan  tepat  atau  tidaknya  suatu  diagnosa.  Tahap  ini dilakukan eksekusi terhadap data testing dengan mengkalikan masing-masing class “Tepat” dan “Tidak Tepat” sesuai dengan masing-masing variabel.
Tabel  7. Mengkalikan Masing-masing Class 8 PR Nyeri Ulu Hati Mudah Kenyang Perut Kembung GERD Tepat Tepat 0,592593 0,3333333 0,33333333 0,33333333 0,259259 0,0056902 T.Tepat 0,363636 0,2727273 0,27272727 0,33333333 0,181818 0,0016392 15 PR Mual Muntah Muntah Darah Gastritis Tepat Tepat 0,592593 0,3703704 0,2962963 0,07407407 0,407407 0,0019625 Tidak Tepat 0,363636 0,5454545 0,44444444 0,11111111 0,545455 0,0053427 20 PR Mual Muntah Sakit Perut Gastritis Tidak Tepat Tepat 0,592593 0,3703704 0,2962963 0,07407407 0,407407 0,0019625 Tidak Tepat 0,363636 0,5454545 0,44444444 0,11111111 0,545455 0,0053427 21 PR Mual Muntah Sakit Perut Gastritis Tepat Tepat 0,592593 0,3703704 0,2962963 0,07407407 0,407407 0,0019625 Tidak Tepat 0,363636 0,5454545 0,44444444 0,11111111 0,545455 0,0053427 22 LK Mulut Asam Nyeri Dada Batuk Kering GERD Tepat Tepat 0,407407 0,2222222 0,22222222 0,22222222 0,259259 0,0011591 Tidak Tepat 0,636364 0,1818182 0,18181818 0,11111111 0,181818 0,000425 27 PR Mual Tinja Hitam Sakit Perut Gastritis Tepat Tepat 0,592593 0,3703704 0,14814815 0,07407407 0,407407 0,0009813 Tidak Tepat 0,363636 0,5454545 0 0,11111111 0,545455 0
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5, No.2,  Desember 2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
34 LK Nyeri Ulu Hati Mudah Kenyang Perut Kembung Dispepsia Tepat Tepat 0,40741 0,3333333 0,333333333 0,333333333 0,33333 0,00503 Tidak Tepat 0,63636 0,2727273 0,272727273 0,333333333 0,27273 0,004303 35 PR Nyeri Ulu Hati Mudah Kenyang Perut Kembung Dispepsia Tepat Tepat 0,59259 0,3333333 0,333333333 0,333333333 0,33333 0,007316 Tidak Tepat 0,36364 0,2727273 0,272727273 0,333333333 0,27273 0,002459 34 LK Nyeri Ulu Hati Mudah Kenyang Perut Kembung Dispepsia Tepat Tepat 0,40741 0,3333333 0,333333333 0,333333333 0,33333 0,00503 Tidak Tepat 0,63636 0,2727273 0,272727273 0,333333333 0,27273 0,004303 35 PR Nyeri Ulu Hati Mudah Kenyang Perut Kembung Dispepsia Tepat Tepat 0,59259 0,3333333 0,333333333 0,333333333 0,33333 0,007316 Tidak Tepat 0,36364 0,2727273 0,272727273 0,333333333 0,27273 0,002459
Sumber: Penelitian (2021)

## 3.4 Pengujian Tingkat Akurasi
Hasil akurasi di dapatkan dengan cara membaca hasil dari tabel .8, yaitu data yang diperoleh dari hasil pengolahan  data testing .    Dimana  akan  di  sesuaikan  jumlah  masing-masing  prediksi  yaitu  jumlah  prediksi “Tepat” terhadap class “Tepat”, prediksi “Tidak tepat” terhadap class “Tidak Tepat” dan seterusnya. Cara menghitung hasil Akurasinya adalah dengan menjumlah data yang ada pada kolom class “Tepat” dan prediksi “Tepat”, dan hasilnya dibagi seluruh jumlah data. a. Akurasi Secara Manual Di dapatkan dengan pengujian manual pada Microsoft Excel, dan menghasilkan akurasi dengan nilai 75 %. Tabel  8. Hasil Akurasi
Class Prediksi Tepat Tidak Tepat Tepat 7 2 Tidak Tepat 1 2 ACCURACY 0,75
Sumber: Penelitian (2021)
b. Akurasi Pada Rapidminer Versi 9.5.
Hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  hasil  pengujian  akurasi  secara  manual  sudah  memiliki  nilai yang tepat.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5, No.2,  Desember 2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Sumber: Penelitian (2021) Gambar  1. Hasil Performance Vector Pada Tools Rapidminer
Terakhir  yaitu  visualisasi  akurasi  dengan  kurva  ROC,  dengan  nilai area  under  the  curve (AUC) menunjukkan nilai 0,852. Nilai tersebut berada pada kategori baik yaitu  antara 0.80-0.90, yang dapat diartikan bahwa klasifikasi dengan model naïve bayes merupakan klasifikasi yang baik.
Sumber: Penelitian (2021) Gambar 2. Hasil Performance Vector Pada Tools Rapidminer
.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes  untuk  memprediksi penyakit lambung, maka dapat disimpulkan bahwa Naive Bayes memberikan tingkat akurasi kebenaran sebesar 75%  dengan  nilai  area  under  the  curve  (AUC)  sebesar  0,852.  Dengan  hal  ini  menunjukkan  bahwa  model tersebut  termasuk  dalam  kategori  klasifikasi  baik  karena  memiliki  AUC  antara  0.80-0.90.  serta,  Algoritma Naive  Bayes  merupakan salah satu algoritma dari  metode klasifikasi data  mining  yang dapat digunakan untuk memprediksi  penyakit  lambung,  karena  telah  dibuktikan  melalui  penerapan  pada  tools  rapidminer  dengan memperoleh hasil akurasi yang baik.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5, No.2,  Desember 2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## REFERENASI
[1] Akmal,  F.,  &  Winiarti,  S.  (2014).  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Lambung  Dengan  Implementasi Metode Cbr ( Case-Based. Sarjana Teknik Informatika , 119–129.
[2] Ardiansyah,  R.,  Fauziah,  F.,  &  Ningsih,  A.  (2018).  Lambung  Menggunakan  Metode  Dempster-Shafer, 24 (3), 182–196.
[3] Arikah,  &  Muniroh,  L.  (2015).  Riwayat  Makanan  Yang  Meningkatkan  Asam  Lambung  Sebagai  Faktor  Risiko Gastritis. Gizi Indon , 38 (1), 9–20.
[4] Hermanto,  &  Jollyta,  D.  (2021).  Penerapan  Naïve  Bayes  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Gangguan  Pencernaan Balita. Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer Dan Informasi , 2 (2), 102–106.
[5] Kirman,  Saputra,  A.,  &  Sukmana,  J.  (2019).  Sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  lambung  dan penanganannya menggunakan metode dempster shafer, VI .
[6] Ma’rifati,  I.  S.,  &  Kesuma,  C.  (2018).  Pengembangan  Sistem  Pakar  Mendeteksi  Penyakit  Pencernaan Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web. Evolusi , 6 (1), 41–48.
[7] Nurkholis,  A.,  Riyantomo,  A.,  &  Tafrikan,  M.  (2008).  Sistem  Pakar  Penyakit  Lambung  Menggunakan  Metode Forward Chaining. Momentum .
[8] Raharjo, J. S. D., Damiyana, D., & Hidayatullah, M. (2016). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung dengan Metode Forward Chaining Berbasis Android, 6 (2), 1–8.
[9] Subekti,  T.,  &  Utami,  M.  S. (2011).  Metode  Relaksasi  Untuk  Menurunkan  Stres  dan  Keluhan  Tukak  Lambung pada Penderita Tukak Lambung Kronis, 38 (2), 147–163.
[10]  Wahyuningsih,    mae  sri  hartati.  (2010).  potensi  pengembangan  obat  bahan  alam  indonesia  untuk  indonesia penyakit kanker.
[11]  Wicaksono,  H.,  Adi,  I.  G.,  Wangiyana,  S.,  Nizar,  W.  Y.,  Kehutanan,  I.,  Nusa,  U.,  &  Barat,  T.  (2019).  Studi Kolonisasi  Fungi  Mikoriza  Arbuskuar  Pada  Gaharu  (  Gyrinops  Versteegii  )  Dengan  Sumber  Inokulan  Rizosfer Perkebunan Gaharu. Agrotek , 6 (2), 45–50.