Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.8
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Penggunaan Media Sains Flipbook dalam Pembelajaran IPA di Sekolah Dasar Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Madani (JPMM) Journal of Education and Instruction (JOEAI) BIOEDUSAINS: Jurnal Pendidikan Biologi dan Sains TIERS Information Technology Journal Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi BAJET ( Baturaja Journal of Educational Technology)
Sutiono, Edi
Unknown Affiliation
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Penerapan Metode Case Based Reasoning dan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Kopi Kuswanto, Joko; Dapiokta, Jum; Majalista, Riya; Sutiono, Edi
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 3: NOVEMBER 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i3.1106

Abstract

Tanaman kopi memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia, namun produktivitasnya sering terhambat oleh serangan penyakit dan hama. Minimnya pengetahuan petani mengenai jenis gangguan pada tanaman kopi menyebabkan proses penanganan sering terlambat atau tidak tepat, sehingga menurunkan kualitas dan kuantitas hasil panen. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Sistem Pakar berbasis metode Case Based Reasoning (CBR) yang dikombinasikan dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mendiagnosis penyakit dan hama pada tanaman kopi secara lebih akurat. Sistem bekerja dengan menganalisis 39 gejala serta 8 basis aturan yang mewakili berbagai jenis penyakit dan hama. Metode CBR digunakan untuk mencari kasus lama yang memiliki kemiripan tertinggi dengan kasus baru, sementara KNN berperan dalam proses perhitungan similaritas berdasarkan bobot masing-masing gejala. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai kemiripan kasus baru terhadap kasus penyakit Karat Daun sebesar 0,83, yang berada di atas ambang batas penerimaan umum pada penelitian CBR (0,70–1,00). Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan CBR-KNN mampu memberikan diagnosis yang memadai dan relevan. Sistem pakar yang dibangun diharapkan dapat membantu petani dalam mengidentifikasi gangguan pada tanaman kopi secara lebih cepat, tepat, dan berbasis pengetahuan pakar.
Co-Authors Adesti, Anita Agustina, Nora Dapiokta, Jum Devana, Trisilia Heni Rita Susila Intan Mayasari, Intan Isa, Yamanto Joko Kuswanto Majalista, Riya Maryadi Maryadi Qosim, Arief Rusdi, Mohamad Salman VIDIANTI, ADE WIJAYA, JOHAN EKA Yamanto Isa