Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Tanaman Kentang Dengan Metode Bayes

Authors

  • Lolita Lumban Gaol STMIK Pelita Nusantara Medan
  • Murni Marbun STMIK Pelita Nusantara

DOI:

https://doi.org/10.34012/jutikomp.v1i2.240

Keywords:

potato disease, expert system, bayes method

Abstract

Salah satu faktor yang mempengaruhi kualitas dan kuantitas kentang yang belum memadai adalah banyaknya penyakit pada tanaman kentang yang dapat menurunkan kualitas maupun kuantitas kentang. Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit pada tanaman kentang dengan memanfaatkan perkembangan teknologi dan informasi yaitu dengan mengembangkan ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intteligence), Sistem pakar yang dibangun ini mampu mendeteksi delapan jenis penyakit yang terdapat pada tanaman kentang. Penyakit yang dapat dideteksi antara lain penyakit layu bakteri, layu fusarium, bercak daun alternaria, busuk phytopthora, penyakit akibat virus penggulung daun, penyakit akibat virus y, dan penyakit akibat virus x. Hasil deteksi penyakit kentang adalah berupa jenis penyakit, nilai persentase penyakit, beserta solusi yang ditawarkan oleh sistem pakar. Sistem pakar ini dibangun dengan menerapkan atau mengaplikasikan metode bayes pada proses perhitungannya. Metode bayes merupakan salah satu metode yang terdapat pada sistem pakar yang dapat menghitung atau mengolah nilai-nilai probabililitas setiap gejala, yang dihitung  menggunakan Formula Bayes sehingga menghasilkan kesimpulan berupa jenis penyakit dan nilai persentase dari setiap penyakit. Dari gejala yang diinput pada studi kasus ada tiga yaitu, G1, G2, G3, dengan nilai masing-masing adalah 0.9, 0.6,.dan 0.8, maka setelah diproses oleh sistem yang dibangun maka penyakit yang muncul adalah penyakit layu bakteri dengan nilai persentase 80.497 %.

               

Downloads

Published

2018-10-18

How to Cite

Lumban Gaol, L., & Marbun, M. (2018). Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Tanaman Kentang Dengan Metode Bayes. JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP), 1(2), 195-200. https://doi.org/10.34012/jutikomp.v1i2.240

Issue

Vol. 1 No. 2 (2018): Jutikomp Volume 1 Nomor 2 Oktober 2018

Section

Articles

License

Copyright (c) 2018 Lolita Lumban Gaol, Murni Marbun

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

  • Hak Cipta atas naskah-naskah karya ilmiah di dalam Jurnal ini dipegang oleh Penulis.
  • Penulis menyerahkan hak saat pertama kali mempublikasi Naskah karya ilmiahnya dan secara bersamaan Penulis memberikan izin/lisensi dengan mengacu pada  Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License kepada pihak lain untuk menyebarkan karya ilmiahnya tersebut dengan tetap mencantumkan penghargaan bagi penulis dan Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima sebagai media Publikasi pertama atas karya tersebut.
  • Hal-hal yang berkaitan dengan non-eksklusivitas pendistribusian Jurnal yang menerbitkan karya ilmiah penulis dapat diperjanjikan secara terpisah (contoh: permintaan untuk menempatkan karya yang dimaksud pada perpustakaan suatu institusi atau menerbitkannya sebagai buku) dengan Penulis sebagai salah satu pihak perjanjian dan dengan penghargaan pada Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima sebagai media publikasi pertama atas karya dimaksud.
  • Penulis dapat dan diharapkan untuk mengumumkan karyanya secara online (misalnya pada Repositori atau pada laman Organisai/Institusinya) sejak sebelum dan selama proses pengumpulan naskah, sebab upaya tersebut dapat meningkatkan pertukaran citasi lebih awal dan dengan cakupan yang lebih luas.