Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/127686
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorPUTRI, Nike Ananda-
dc.date.accessioned2025-08-04T04:13:29Z-
dc.date.available2025-08-04T04:13:29Z-
dc.date.issued2024-07-18-
dc.identifier.nim202410101085en_US
dc.identifier.urihttps://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/127686-
dc.descriptionFinalisasi unggah file repositori tanggal 7 Agustus 2025_Kurnadien_US
dc.description.abstractCabai merupakan salah satu komoditas tanaman hortikultura yang memiliki kontribusi besar terhadap pertanian hortikultura sayuran di Indonesia, khususnya cabai besar dan cabai rawit. Kabupaten Banyuwangi merupakan salah satu daerah penyangga kebutuhan komoditas cabai nasional karena kontribusinya sebagai daerah penghasil rawit ke-1 dan cabai besar ke-3 di Jawa Timur. Produksi cabai dipengaruhi oleh faktor meteorologi khususnya curah hujan, suhu, kecepatan angin, dan kelembaban udara. Produksi dan distribusi cabai merupakan faktor penting dalam pemenuhan ketersediaan cabai besar dan cabai rawit di Kabupaten Banyuwangi. Untuk memenuhi ketersediaan cabai besar dan cabai rawit maka diperlukan distribusi yang baik dengan menentukan pusat distribusi di tingkat kabupaten dan kecamatan menggunakan Real Relative Asymmetry (RRA) dan teori bilangan dominasi. Dengan demikian, dapat dilakukan sebuah prediksi ketersediaan cabai besar dan cabai rawit pada kecamatan pendominasi di Kabupaten Banyuwangi. Salah satu motode prediksi yang unggul dibandingkan metode lainnya yaitu Spatio-Temporal Graph Neural Network (STGNN).en_US
dc.description.sponsorshipDPU: Nelly Oktavia Adiwijaya, S.Si., MT DPA: Prof. Drs. Dafik, M.Sc., Ph.D.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherFakultas Ilmu Komputeren_US
dc.subjectPrediksi Ketersediaanen_US
dc.subjectCabai Besaren_US
dc.subjectCabai Rawiten_US
dc.subjectSpatioTemporal Graph Neural Network (STGNN)en_US
dc.titlePrediksi Ketersediaan Cabai Besar dan Cabai Rawit Menggunakan Spatio-Temporal Graph Neural Network (STGNN)en_US
dc.typeSkripsien_US
dc.identifier.prodiSistem Informasien_US
dc.identifier.pembimbing1Nelly Oktavia Adiwijaya, S.Si., MTen_US
dc.identifier.pembimbing2Prof. Drs. Dafik, M.Sc., Ph.D.en_US
dc.identifier.validatorvalidasi_repo_ratna_Juli 2025en_US
Appears in Collections:UT-Faculty of Computer Science

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Repository UNEJ_Nike Ananda Putri.pdf
  Until 2029-07-28
Nike Ananda Putri_2024101010852.21 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools