Show simple item record

dc.contributor.authorALFIRDAUS, Andi
dc.date.accessioned2023-03-16T02:54:17Z
dc.date.available2023-03-16T02:54:17Z
dc.date.issued2022-07-29
dc.identifier.citationHavard Styleen_US
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.citationHavard Style
dc.identifier.nim172410101136en_US
dc.identifier.urihttps://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/112929
dc.description.abstractJagung atau dengan nama lain Zea mays.L adalah sebuah serelia yang strategis, bernilai ekonomis, dan berpeluang untuk dibudidayakan karena manfaatnya sebagai sumber utama karbohidrat dan protein setelah beras. Namun dalam kegiatannya, para petani banyak menghadapi kendala, yaitu tingginya biaya yang harus dikeluarkan untuk menggunakan alat dan mesin pertanian (alsintani), banyaknya hama, harga pupuk dan obat-obatan yang relatif mahal serta tidak menentunya curah hujan. Mendeteksi hama dan penyakit pada tanaman secara akurat dan cepat dapat membantu petani dalam menentukan pengobatan yang tepat pada tanaman, dengan demikian dapat mengurangi kerugian ekonomi dan menghasilkan panen yang banyak dan berkualitas. Oleh karena itu, dibutuhkan teknologi yang dapat mendeteksi hama dan penyakit tanaman khususnya pada tanaman Jagung. Salah satu teknologi yang dapat mendeteksi hama dan penyakit pada tanaman adalah dengan menggunakan Case-Based Reasoning. Case-Based Reasoning (CBR) adalah proses mengingat suatu kasus pada masa lampau, lalu menggunakannya kembali dan mengadaptasikan dalam kasus baru. Dan dengan algoritma probabilistic symmetric yang dapat membatu metode CBR untuk memecahkan masalah dengan akurat karena perhitungannya. Sistem ini berbasis website dan menggunakan framework Laravel. Sistem dapat memprediksi 13 jenis hama penyakit dan menyediakan pilihan 50 gejala umum. Sistem diuji dengan memasukkan 60 data kasus yang pernah ditangani oleh PPL. Untuk perhitungan tingkat akurasi 60 data kasus tersebut, dengan threshold 70% adalah sebesar 78.33%.en_US
dc.description.sponsorshipYanuar Nurdiansyah, ST,. M.Cs Priza Pandunata ST, M.Sc.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherFakultas Ilmu Komputeren_US
dc.subjectCASE-BASED REASONING (CBR)en_US
dc.subjectMESIN INFERENSIen_US
dc.subjectHAMAen_US
dc.subjectPENYAKIT TANAMANen_US
dc.subjectTANAMAN JAGUNGen_US
dc.titleCase-based Reasoning (CBR) Sebagai Mesin Inferensi untuk Memprediksi Jenis Hama dan Penyakit pada Tanaman Jagung Menggunakan Algoritma Similaritas Probabilistik Symmetricen_US
dc.typeSkripsien_US
dc.identifier.prodiSistem Informasien_US
dc.identifier.pembimbing1Yanuar Nurdiansyah, ST,. M.Cs.en_US
dc.identifier.pembimbing2Priza Pandunata ST, M.Sc.en_US
dc.identifier.validatorratna_25 Januari 2023en_US
dc.identifier.finalizationFinalisasi Tanggal 16 Maret 2023_M. Arif Tarchimansyahen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record