Cover Image

Pemodelan Sistem Pakar Diagnosa Hama - Penyakit Pada Tanaman Bawang Merah Menggunakan Metode Naïve Bayes

Main Author: Ristandi, Rizki
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2016
Subjects:
005 Computer programming
programs
data
Online Access: http://repository.ub.ac.id/146899/1/Jurnal_-_115061007111005.pdf
http://repository.ub.ac.id/146899/1/Skirpsi_-_115061007111005.pdf
http://repository.ub.ac.id/146899/
ctrlnum 146899
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/146899/</relation><title>Pemodelan Sistem Pakar Diagnosa Hama - Penyakit Pada Tanaman Bawang Merah Menggunakan Metode Na&#xEF;ve Bayes</title><creator>Ristandi, Rizki</creator><subject>005 Computer programming, programs, data</subject><description>Sebagai salah satu tanaman komoditas unggulan, bawang merah dapat dijadikan bumbu penyedap masakan dan obat. Kondisi tanah yang subur diberbagai daerah menjadi faktor pendukung untuk membudidayakan tanaman bawang merah. Semakin luasnya lahan pertanian sangat mempengaruhi tingkat produksi bawang merah, tetapi semakin besar juga kemungkinan terserang hama dan penyakit. Masih kurangnya pengetahuan petani serta keterbatasan jumlah pakar seringkali mengakibatkan serangan tersebut tidak segera diatasi. Salah satu cara untuk dapat membantu petani mendiagnosa dengan cara cepat dan tepat adalah sistem pakar. Sistem pakar untuk diagnosa hama - penyakit pada bawang merah ini menggunakan metode Na&#xEF;ve Bayes. Hasil pengujian akurasi pada pemodelan sistem pakar diagnosa hama - penyakit pada tanaman bawang merah sebesar 93,54%.</description><date>2016</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/146899/1/Jurnal_-_115061007111005.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/146899/1/Skirpsi_-_115061007111005.pdf</identifier><identifier> Ristandi, Rizki (2016) Pemodelan Sistem Pakar Diagnosa Hama - Penyakit Pada Tanaman Bawang Merah Menggunakan Metode Na&#xEF;ve Bayes. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2016/346/051606596</relation><recordID>146899</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Ristandi, Rizki
title Pemodelan Sistem Pakar Diagnosa Hama - Penyakit Pada Tanaman Bawang Merah Menggunakan Metode Naïve Bayes
publishDate 2016
isbn 1150610071110
topic 005 Computer programming
programs
data
url http://repository.ub.ac.id/146899/1/Jurnal_-_115061007111005.pdf
http://repository.ub.ac.id/146899/1/Skirpsi_-_115061007111005.pdf
http://repository.ub.ac.id/146899/
contents Sebagai salah satu tanaman komoditas unggulan, bawang merah dapat dijadikan bumbu penyedap masakan dan obat. Kondisi tanah yang subur diberbagai daerah menjadi faktor pendukung untuk membudidayakan tanaman bawang merah. Semakin luasnya lahan pertanian sangat mempengaruhi tingkat produksi bawang merah, tetapi semakin besar juga kemungkinan terserang hama dan penyakit. Masih kurangnya pengetahuan petani serta keterbatasan jumlah pakar seringkali mengakibatkan serangan tersebut tidak segera diatasi. Salah satu cara untuk dapat membantu petani mendiagnosa dengan cara cepat dan tepat adalah sistem pakar. Sistem pakar untuk diagnosa hama - penyakit pada bawang merah ini menggunakan metode Naïve Bayes. Hasil pengujian akurasi pada pemodelan sistem pakar diagnosa hama - penyakit pada tanaman bawang merah sebesar 93,54%.
id IOS4666.146899
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2021-10-27T08:48:43Z
last_indexed 2021-10-28T07:34:14Z
recordtype dc
_version_ 1751454632153972736
score 17.538404

Lihat Juga