SISTEM PAKAR PENYAKIT BUAH NAGA MENGGUNAKAN METODE MODIFIED K-NEAREST NEIGHBORH (M-KNN) BERBASIS WEBSITE



Sakresna, Putu Nirvanda Nitya (2024) SISTEM PAKAR PENYAKIT BUAH NAGA MENGGUNAKAN METODE MODIFIED K-NEAREST NEIGHBORH (M-KNN) BERBASIS WEBSITE. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[thumbnail of Pendahuluan.pdf] Text
Pendahuluan.pdf

Download (5MB)
[thumbnail of ABSTRAK.pdf] Text
ABSTRAK.pdf

Download (501kB)
[thumbnail of Bab I.pdf] Text
Bab I.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of Bab II.pdf] Text
Bab II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy
[thumbnail of Bab III.pdf] Text
Bab III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy
[thumbnail of Bab IV.pdf] Text
Bab IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (5MB) | Request a copy
[thumbnail of Bab V.pdf] Text
Bab V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (225kB) | Request a copy
[thumbnail of Daftar Pustaka.pdf] Text
Daftar Pustaka.pdf

Download (1MB)

Abstract

Penyakit dan hama pada tanaman buah naga dapat menyebabkan kerugian bagi para petani. Pengembangan sistem pakar berbasis web untuk penyakit pada buah naga dapat membantu pertani dalam meningkatkan produksi buah naga. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, sistem pakar penyakit buah naga yang memanfaatkan metode Modified K-Nearest Neighbor (M-KNN) untuk menganalisis gejala penyakit dan memberikan rekomendasi penelitian. Sistem ini memungkinkan pengguna, terutama petani dan ahli pertanian, untuk mengaksesnya melalui platform web dengan mudah. Dalam melakukan perancangan sistem dilakukan analisa sistem dengan menggunakan alat bantu skema yaitu, Unifield Modeling of Language (UML) yang meliputi Use Case Diagram, Use Case Specification, Activity Diagram, Sequence Diagram dan Class Diagram. Sistem ini digunakan untuk meneliti jenis penyakit buah naga berdasarkan gejala yang terdapat ditanaman. Untuk membuktikan hasil penelitian tersebut, maka dilakukan pengujian akurasi sistem dengan Confusion Matrix yang menggunakan 90% data latih dan 10% data uji memiliki akurasi mencapai 84% hasil sistem pakar.

Contribution
Nama Dosen Pembimbing
NIDN/NIDK
UNSPECIFIED
Lusiana, Dewi
nidn0712086702
UNSPECIFIED
Arifianto, Deni
nidn0718068103

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 005 Computer Programming, Programs, & Data
Depositing User: Putu Nirvanda Nitya S | putu.kresna123@gmail.com
Date Deposited: 18 Jul 2024 04:28
Last Modified: 18 Jul 2024 04:28
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/21756

Actions (login required)

View Item View Item