Penerapan Contoh Gambar Pada Pertanyaan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pohon Jeruk
DOI:
https://doi.org/10.29407/05zztt03Abstract
Jeruk merupakan komoditas unggul yang memiliki peran untuk meningkatkan devias negara. Banyaknya budidaya pohon jeruk tersebut, diantaranya terjadi gagal panen yang diakibatkan oleh penyakit. Penelitian sebelumnya telah melakukan pembuatan sistem pakar yang mana pertanyaan pada saat diagnosa berupa kalimat, hal ini menyebabkan mispersepsi pada saat melakukan diagnosa. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali penyakit pohon jeruk menggunakan sistem pakar yang didukung contoh gambar dengan algoritma Certainty Factor. Disajikan berupa contoh gambar gejala-gejala penyakit pohon jeruk, data tersebut dilakukan perhitungan menggunakan metode Certainty Factor untuk mendapatkan hasil diagnosa. Dimana hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa pertanyaan yang menggunakan contoh gambar lebih efektif dan mendapatkan hasil persentase lebih tinggi dibandingkan pertanyaan yang menggunakan kalimat
Keywords:
Certainty Factor, Penyakit pohon jeruk, Sistem pakar##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
F. K. E. H. R. M. C. Elsilaturrahmi, "SISTEM PAKAR MENDIAGNOSIS PENYAKIT PADA TANAMAN JERUK MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER," Journal of Comprehensive Science, pp. 389-390, 2023.
D. F. Djufry, "INOVASI TEKNOLOGI PERTANIAN DI MASA PANDEMI COVID-19," Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Jakarta, 2021.
N. Y. L. Gaol, "Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tanaman Buah Citrus (Lemon) Menggunakan Metode Certainty Factor," Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer, 19(1), pp. 1-7, 2020.
I. C. G. N. Y. L. &. S. K. Lubis, "Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Citrus Aurantifolia (Jeruk Nipis) Menggunakan Metode Teorema Bayes," Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2(6), pp. 976-984, 2023.
A. M. Hamzani, "SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN JERUK MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING," Jurnal Mahasiswa Tenkik Informatika, vol. I, 2017.
M. S. Mahua, "SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN JERUK (LIMAU) MENGGUNAKAN METODE BAYES," Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. II, 2018.
S. N. N. &. S. J. N. Sulaiman, "Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tanaman Mangga Arumanis Dengan Metode Certainty Factor," JURNAL TEKNISI, 1(2), pp. 61-71, 2021.
A. H. N. &. S. A. Atik, "IDENTIFIKASI ORGANISME PENGGANGGU TANAMAN PADA BUAH KAKAO MENGGUNAKAN ALGORITMA FORWARD CHAINING BERBASIS WEB," STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Kompute, 1(2), pp. 22-33, 2022.
N. H. S. Maskiwo Addi Puspito, "Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Naive Bayer Classifier," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 2581-2582, 2018.
F. A. Sianturi, "ANALISA METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSA HAMA PENYAKIT PADA TANAMAN," Jurnal Mantik Penusa, vol. III, p. 66, 2019.
R. S. I. A. Rafif Fauzan Ridwan, "Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Jeruk Metode Certainty Factor Berbasis Android," FRAMEWORK, vol. I, p. 2, 2022.
Y. Y. Rafi Septiawan Putra, "Sistem Pakar dalam Menganalisis Gangguan Jiwa Menggunakan," Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, vol. III, p. 228, 2021.
A. S. R. Novi Sri Wanti Ginting, "SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KACANG KEDELAI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR," Jurnal KomTekInfo, p. 37, 2018.
D. S. Sufiatul Maryana, "Implementasi Certainty Factor Untuk," Journal of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics, vol. I, pp. 15-16, 2023.
D. S. Y. H. S. Epa Trisnawati Simanjuntak, "Penerapan Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Toxoptera," Journal CyberTech, vol. IV, 2021.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Achmad Hasyim Nur’azizan, Daniel Swanjaya, Risky Aswi Ramadhani

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License