Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur)
Apriandari, Winda
Universitas Muhammadiyah Sukambumi
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Expert System for Diagnosing Pests and Diseases of Crystal Guava Plants Using the Certainty Factor Method Kurniawan, Deri; Apriandari, Winda; Pambudi, Agung
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 20, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v20i2.2462

Abstract

Varietas jambu biji yang disebut Jambu Kristal yang menunjukkan potensi untuk dikembangkan di Indonesia karena cocok dengan kondisi tanah, iklim, dan cuaca di Indonesia, serta meningkatnya permintaan pasar. Meskipun demikian, tanaman jambu kristal tetap rentan terhadap serangan hama dan penyakit yang dapat menghambat pertumbuhan dan menyebabkan kerugian bagi para petani. Jika serangan Hama dan Penyakit pada tanaman jambu kristal tidak segera didiagnosis dan ditangani, konsekuensinya dapat berupa kematian tanaman, kerusakan pada buah, serta penurunan produksi yang signifikan. Penelitian ini mengembangkan aplikasi sistem pakar yang bertujuan untuk membantu petani dalam mendiagnosis Hama dan Penyakit pada tanaman Jambu Kristal. Dalam penelitian ini, Metode Certainty Factor digunakan sebagai alat penalaran untuk mengestimasi tingkat keyakinan dalam melakukan diagnosis terhadap Hama dan Penyakit yang menyerang tanaman jambu kristal. Algoritma Certainty Factor memproses input nilai ketidakpastian dari pengguna dengan menggunakan premis tunggal dan kesimpulan untuk menghasilkan nilai diagnosis berupa persentase. Sistem pakar didukung oleh 8 basis pengetahuan yang berisi informasi terkait Hama dan Penyakit pada tanaman Jambu Kristal. Sistem pakar yang dibangun menunjukan bahwa sistem mampu mendiagnosa Penyakit Busuk Akar dengan nilai keyakinan sebesar 97,60%.
Co-Authors Kurniawan, Deri Pambudi, Agung