BKG

Destarianto, Prawidya (2013) Penerapan Metode Inference Tree dan Forward Chaining dalam Sistem Pakar Diagnosis Hama dan Penyakit Kedelai Edamame Berdasarkan Gejala Kerusakannya. Magister thesis, Universitas Brawijaya.

Indonesian Abstract

Faktor yang mempengaruhi tingkat produktivitas kedelai edamame menjadi rendah karena serangan hama dan penyakit. Beberapa serangan hama dan penyakit ada yang menampilkan gejala yang sama. Oleh karena itu perlu diidentifikasi dengan teliti gejala tersebut, sehingga dapat diketahui dengan tepat apa yang menjadi penyebabnya. Proses kecepatan dan ketepatan dalam menentukan jenis hama dan penyakit kedelai edamame berdasarkan gejala kerusakannya diperlukan untuk menggantikan kemampuan seorang pakar dalam mendiagnosis hama dan penyakit tanaman kedelai edamame. Hasil yang didapat dari penelitian ini ialah suatu bentuk aplikasi program sistem pakar untuk diagnosis hama dan penyakit berdasarkan gejala kerusakan beserta cara pengendaliannya berbasis web, yang digunakan untuk membantu petugas penyuluh lapang dalam memberikan informasi kepada petani. Proses ketepatan aplikasi program ini telah teruji oleh pakar hama dan penyakit, petugas penyuluh lapang, petani dan mahasiswa jurusan pertanian.

English Abstract

Factors affecting the level of productivity is low because of edamame soybean pests and diseases. Some existing pests and diseases that show similar indications. It is therefore necessary to identify the indications carefully, so as to pinpoint what is causing the problem. Process speed and accuracy in determining the type of pests and diseases based on the indications of damage edamame soybeans needed to replace the ability of an expert in diagnosing pests and diseases edamame soybeans. The results of this research program is a form of application diagnosis expert system for pests and diseases based on indications and how to control web-based, which is used to help the field extension staff in providing information to farmers. Accuracy of the program application process has been tested by experts pests and diseases, field extension workers, farmers and students of agriculture.

Other Language Abstract

UNSPECIFIED

Item Type: Thesis (Magister)
Identification Number: TES/583.74/DES/p/041307071
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 583 Magnoliopsida (Dicotyledons) > 583.7 Rosidae
Divisions: S2 / S3 > Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Depositing User: Endro Setyobudi
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/157787
Full text not available from this repository.

Actions (login required)

View Item View Item