Implementasi Algoritme Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) Untuk Diagnosis Penyakit Tanaman Cengkeh
| Main Author: | Amsyar, Rizaldy |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/13765/1/Rizaldy%20Amsyar.pdf http://repository.ub.ac.id/13765/ |
Daftar Isi:
- Tanaman cengkeh memiliki nilai ekonomi tinggi dan merupakan salah satu komoditas ekspor hasil perkebunan Indonesia, di daerah Wonosalam Kabupaten Jombang terdapat kebun cengkeh yang kurang terawat karena pemilik yang tidak setiap saat ada di kebun, dan dengan demikian tanaman rentan terkena penyakit dan berkurangnya hasil panen dari cengkeh tersebut. dibutuhkan sebuah cara untuk membantu petani untuk mengetahui jenis penyakit yang menyerang tanaman cengkeh tersebut, maka dibuatlah sistem diagnosis tanaman cengkeh dengan menggunakan algoritme Modified K – Nearest Neighbor (MKNN). Sistem diagnosis akan memberikan informasi penyakit tanaman cengkeh berdasarkan masukan berupa gejala-gejala yang dapat diamati dari tanaman. Algoritme MKNN adalah pengembangan dari algoritme KNN dengan menambahkan proses perhitungan nilai validasi data latih dan Weight Voting. Perhitungan validasi bertujuan untuk mengatasi permasalahan data yang menyimpang pada algoritme KNN agar tidak terjadi bias dan Weight Voting bertujuan untuk menghitung bobot dari data. Hasil akurasi dari sistem diagnosis tanaman cengkeh menggunakan algoritme MKNN adalah sebesar 96.67%.