Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS)
Rizki Kurniawan Santoso
Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Penyakit Dan Hama Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Forward Chaining dan Best First Search Wahyuni Eka Sari; Eny Maria; Rizki Kurniawan Santoso
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 5, No 3 (2020)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v5i3.1483

Abstract

Pepaya merupakan salah satu buah komoditas yang dapat hidup di dataran tinggi dan dataran rendah. Hal ini menyebabkan papaya mudah diserang hama dan penyakit sehingga menghambat hasil panen yang optimal. Oleh sebab itu diperlukan suatu sistem pakar yang menyimpan basis pengetahuan untuk diagnosis hama dan penyakit tanaman pepaya. Agar basis pengetahuan menjadi dinamis diperlukan suatu metode penelusuran informasi secara tepat. Forward Chaining adalah salah satu metode pencarian metode pencarian pengetahuan yang dimulai dengan informasi yang ada dan penggabungan rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuan. Kemudian untuk mempermudah pencarian fakta dilakukan Teknik pencarian Best First Search sehingga hasil lebih optimal. Penerapan metode Forward Chaining pada sistem pakar memudahkan sistem untuk melakukan penelusuran fakta pada basis data. Pengetahuan ini diperoleh dari pakar. Pada sistem pakar berbasis web ini terdapat 6 data hama dan 7 data penyakit, 41 data gejala hama dan penyakit, serta 12 cara pengendalian. Data uji yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 50 data pohon papaya yang terserang penyakit. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sistem sebesar 96%.
Co-Authors Eny Maria Wahyuni Eka Sari