Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Cabai Merah Menggunakan Metode Certainty Factor Dan Weighted Berbasis Web

Sandra Ariesta Indarwati, Indah Susilawati
{"title":"Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Cabai Merah Menggunakan Metode Certainty Factor Dan Weighted Berbasis Web","authors":"Sandra Ariesta Indarwati, Indah Susilawati","doi":"10.26486/jisai.v2i2.75","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Cabai merah adalah jenis sayuran yang dapat membangkitkan selera makan khususnya di lidah pencinta kuliner pedas di Indonesia. Budidaya tanaman cabai banyak ditemui di Indonesia salah satunya di daerah Kabupaten Blitar. Pada musim penghujan, para petani selalu merasa resah pada saat menanam cabai di musim hujan. Pada musim hujan cabai rentan terkena penyakit yang cukup banyak. Untuk mengatasi penyakit tersebut, dibutuhkan langkah yang tepat yaitu dengan cara memberikan penanganan khusus berupa pengobatan yang benar terhadap tanaman yang terjangkit penyakit.Untuk proses mendiagnosa jenis-jenis penyakit yang ada di tanaman tersebut maka diperlukan cara alternatif dengan membuatkan sebuah aplikasi sistem pakar agar dapat mendiagnosa penyakit pada tanaman cabai. Dalam rancangan sistem pakar ini, menerapkan metode Certainty Factor dan Weighted Product. Metode Certainty Factor digunakan untuk menghitung nilai bobot saat gejala awal penyakit pada tanaman cabai. Sedangkan metode Weighted Product adalah proses menormalisasi dalam menentukan jenis penyakit berdasarkan perhitungan bobot gejala awal penyakit. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian terhadap user untuk melakukan konsultasi dengan menjawab beberapa pertanyaan tentang gejala- gejala yang telah dialami, berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada sistem pakar sebanyak 30 kali, nilai akurasi yang didapat  adalah sebanyak 90.48% dimana ini membuktikan sistem sudah berjalan dengan baik dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam menganalisis penyakit pada tanaman cabai. \n ","PeriodicalId":431246,"journal":{"name":"Journal Of Information System And Artificial Intelligence","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-05-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal Of Information System And Artificial Intelligence","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26486/jisai.v2i2.75","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Cabai merah adalah jenis sayuran yang dapat membangkitkan selera makan khususnya di lidah pencinta kuliner pedas di Indonesia. Budidaya tanaman cabai banyak ditemui di Indonesia salah satunya di daerah Kabupaten Blitar. Pada musim penghujan, para petani selalu merasa resah pada saat menanam cabai di musim hujan. Pada musim hujan cabai rentan terkena penyakit yang cukup banyak. Untuk mengatasi penyakit tersebut, dibutuhkan langkah yang tepat yaitu dengan cara memberikan penanganan khusus berupa pengobatan yang benar terhadap tanaman yang terjangkit penyakit.Untuk proses mendiagnosa jenis-jenis penyakit yang ada di tanaman tersebut maka diperlukan cara alternatif dengan membuatkan sebuah aplikasi sistem pakar agar dapat mendiagnosa penyakit pada tanaman cabai. Dalam rancangan sistem pakar ini, menerapkan metode Certainty Factor dan Weighted Product. Metode Certainty Factor digunakan untuk menghitung nilai bobot saat gejala awal penyakit pada tanaman cabai. Sedangkan metode Weighted Product adalah proses menormalisasi dalam menentukan jenis penyakit berdasarkan perhitungan bobot gejala awal penyakit. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian terhadap user untuk melakukan konsultasi dengan menjawab beberapa pertanyaan tentang gejala- gejala yang telah dialami, berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada sistem pakar sebanyak 30 kali, nilai akurasi yang didapat  adalah sebanyak 90.48% dimana ini membuktikan sistem sudah berjalan dengan baik dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam menganalisis penyakit pada tanaman cabai.  
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
红辣椒是一种蔬菜,它能引起食欲,尤其是在印尼烹饪爱好者的舌头上。印尼有很多种植辣椒的地方,其中一个位于布利塔区。在雨季,农民们总是为在雨季种植辣椒而烦恼。在雨季,辣椒很容易染上相当大的疾病。要治疗这种疾病,需要采取适当的步骤,以提供对受影响植物的适当治疗。为了对植物中存在的疾病进行诊断,需要一种替代的方法来创建一个系统专家应用程序来诊断辣椒类疾病。在这些专家系统的设计中,采用了确定的方法和适度的生产。当辣椒植物出现疾病的早期症状时,确定因素的方法被用来计算重量。而Weighted Product的方法是根据疾病早期症状的权重计算来确定疾病类型的演绎过程。测试进行这项研究中对用户进行咨询回答几个问题-经历的症状,症状根据测试的结果,专家系统进行了30次,成绩是获得多达90。48%的准确度在证明这个系统已经顺利和分析植物的疾病中有很高的精确度辣椒。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Bagi Calon Mahasiswa Baru Pada Universitas Proklamasi 45 Yogyakarta Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Analisis Komentar Pada Twitter Terhadap Lapangan Kerja Dengan Metode Naïve Bayes Analisis Tingkat Kematangan Layanan dan Produktivitas SDM Menggunakan COBIT 4.1 (Studi Kasus: UPT-TIK UPN “Veteran” Jawa Timur) Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Suplier Bahan Baku Minuman Terbaik Menggunakan Metode Smart (Studi kasus Sedot.idn) Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya Menggunakan Metode SMART
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1