Penerapan Metode Certainty Factor dan algoritma Nearest Neighbor untuk Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Cabai

Dara Fauziah Rahman, Dara (2016) Penerapan Metode Certainty Factor dan algoritma Nearest Neighbor untuk Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Cabai. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (108kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (27kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (208kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (357kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (697kB)
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (664kB)
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (919kB)
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (111kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (199kB)

Abstract

Kebutuhan cabai terus meningkat setiap tahun sejalan dengan meningkatnya jumlah penduduk dan berkembangnya industri yang membutuhkan bahan baku cabai. Berdasarkan dari sisi produsen, akhir-akhir ini usaha tani cabai mengalami permasalahan yang cukup serius dalam hal budidaya yang mengakibatkan menurunnya produktivitas tanaman cabai. Hal ini tidak diimbangi dengan permintaan pasar akan cabai merah yang semakin meningkat setiap tahunnya. Faktor kepastian (Certanty Factor) diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN, Certainty Factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Nilai Certainty factor ada dua, yaitu nilai certainty factor kaidah yang nilainya melekat pada suatu kaidah/ rule tertentu dan besarnya nilai diberikan oleh pakar dan nilai certainty factor yang diberikan oleh pengguna untuk mewakili derajat kepastian/keyakinan atas premis (misalnya gejala, kondisi, ciri) yang dialami pengguna. Pada algoritma K-NN, data berdimensi N, dapat dihitung jara dari data tersebut ke data yang lain, nilai jarak ini yang digunakan sebagai nilai kedekatan/ketidakmiripan antara data uji dengan data latih. Nilai K pada K-NN berarti K-data terdekat dari data uji.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Sistem Pakar, Certainty Factor, Algoritma KNN
Subjects: Engineering
Engineering > Engineering Materials
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Sopia Respiawati
Date Deposited: 03 Oct 2017 07:47
Last Modified: 03 Oct 2017 07:47
URI: http://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/4417

Actions (login required)

View Item View Item