Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Eksplora Informatika Journal of Computer and Information System (J-CIS) Journal of Computer Science Contributions (Jucosco)
Heri, Adi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Computer and Information System (J-CIS)

 1 
Prediksi Hasil Panen Kakao Di Desa Minanga Menggunakan Algoritma Random Forest Regression Rian, Andrian; Irianti, Arnita; Nur, Nahya; Heri, Adi
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 8 No 1 (2025): J-CIS Vol. 8 No. 1 Tahun 2025
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v8i1.4936

Abstract

Hasil produksi tanaman kakao di Desa Minanga sering mengalami fluktuasi, baik dalam bentuk penurunan maupun peningkatan yang tidak menentu disetiap musimnya. Kondisi ini berdampak pada ketidakpastian pendapatan, sehingga para petani kesulitan dalam merencanakan keuangan mereka dengan baik. Penelitian ini menggunakan algoritma random forest regression dengan tujuan untuk membantu dalam memprediksi hasil panen kakao pada petani Desa Minanga, dengan menggunakan kriteria luas lahan, jumlah tanaman kakao, jenis bibit, jenis pupuk, hama dan penyakit, penanggulangan hama dan penyakit, tingkat curah hujan, tenaga kerja, dan hasil. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data hasil panen kakao dari tahun 2019 hingga 2023, dengan total 2980 data yang akan diolah. Berdasarkan hasil pengujian jumlah pohon yang paling optimal adalah 100 pohon, dengan tingkat akurasi sebesar 98.95% dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) diperoleh adalah 1.04%, Root Mean Square Error (RMSE) yaitu 6.26 dan Koefisien Determinasi (R2) sebesar 0.99 pada rasio data 80:20. Variabel yang memiliki nilai importance paling tinggi yaitu variabel hama dan penyakit.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Kakao Menggunakan Metode Dempster Shafer Heri, Adi; Wahdaniah; Irfan AP
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 6 No 2 (2023): J-CIS Vol 6 No. 2 Tahun 2023
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v6i2.3428

Abstract

Diagnosa penyakit pada buah Kakao merupakan langkah penting dalam menjaga kesehatan tanaman dan meningkatkan produksi Kakao. Dalam penelitian ini, dilakukan implementasi metode Demster Shafer untuk diagnosa penyakit pada buah Kakao dengan tingkat akurasi 90%. Metode ini didukung oleh hasil pengujian black box yang juga menunjukkan performa yang baik. Pada tahap implementasi, metode Demster Shafer digunakan untuk menganalisis gejala-gejala yang dialami oleh buah Kakao dan menentukan kemungkinan terjadinya penyakit berdasarkan informasi yang diperoleh. Metode ini memungkinkan untuk menggabungkan dan mempertimbangkan beberapa gejala secara bersamaan, sehingga dapat memberikan hasil diagnosa yang lebih akurat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Demster Shafer berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 90% dalam mendiagnosis penyakit pada buah Kakao. Hal ini menunjukkan bahwa metode ini efektif dan dapat diandalkan dalam membantu petani Kakao dalam mengenali penyakit yang mungkin menyerang tanaman mereka. Selain itu, hasil pengujian black box juga memberikan indikasi bahwa aplikasi berjalan dengan baik sesuai dengan keinginan dari pembuatan aplikasi dan alur kerja yang telah ditentukan. Ini menunjukkan bahwa metode Demster Shafer berhasil diimplementasikan dengan baik dalam aplikasi prediksi penyakit pada buah Kakao. Implementasi metode Demster Shafer untuk diagnosa penyakit pada buah Kakao dengan tingkat akurasi 90% dan hasil pengujian black box yang baik ini memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam budidaya Kakao. Di masa depan, penelitian ini dapat menjadi dasar bagi pengembangan aplikasi yang lebih canggih dan akurat dalam mendiagnosis penyakit pada tanaman Kakao
Co-Authors Arifin, Nurhikma Insani, Chairi Nur Irfan AP Irianti, Arnita Nur, Nahya Rasyid, Nurdina Rian, Andrian Sari, Dian Megah Wahdaniah