Syarifudin, Achmad (2017) Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tanaman Jagung Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Android. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Penyakit tanaman jagung adalah salah satu penyebab tidak maksimalnya produksi jagung, bahkan penyakit bulai dapat menyebabkan kegagalan panen hingga 100%, keberadaan pakar akan sangat membantu dalam hal menangani permasalahan hama dan penyakit yang menyerang tanaman jagung dengan cara mengidentifikasi gejala yang dialami dan menyimpulkan hama atau penyakit apa yang menyerang serta memberikan informasi untuk menangani permasalahan. Metode Naive Bayes merupakan metode yang digunakan memprediksi probabilitas. Sedangkan klasifikasi Bayes adalah klasifikasi statistik yang dapat memprediksi kelas suatu anggota probabilitas. Untuk klasifikasi Bayes sederhana yang lebih dikenal sebagai naïve Bayesian Classifier dapat diasumsikan bahwa efek dari suatu nilai atribut sebuah kelas yang diberikan adalah bebas dari atribut-atribut lain. Variabel yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah gejala-gejala pada daun, batang dan tongkol tanaman jagung. Hasil pengujian penelitian ini menunjukkan semua kebutuhan fungsional valid, akurasi sistem sebesar 96% dan hasil Uji Angket dinyatakan navigator sistem sangat baik.
English Abstract
Corn crop disease is one cause of production of corn is not a maximum, downy mildew can cause harvest failures up to 100% , the presence of an expert would be helpful in terms of solving the diseases that attack plants of corn by means of identifying the symptoms that plagued and conclude what disease attack and provide information to settle the issue. Naive Bayes method is a method used to predict probabilities. While Bayes classification is the classification of statistics that can predict the probability of a class member. For a more simple Bayes classification known as naïve Bayesian Classifier can be assumed that the effect of an attribute value is a class given is free of other attributes. The required variable in this study are the symptoms on the leaves, stem and cob of corn plants. The results of this research testing showed all functional requirements are valid, the accuracy of the system are 96% and the results of inquiry testing stated it very well.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/702/051708214 |
| Uncontrolled Keywords: | Penyakit Tanaman Jagung, Sistem Pakar, Naive Bayes |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence > 006.31 Machine learning > 006.312 Data mining |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 11 Oct 2017 06:41 |
| Last Modified: | 10 Nov 2020 07:36 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/3586 |
Actions (login required)
 |
View Item |