Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MULTINETICS JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi
Yuliarni, Nella
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Case Based Reasoning Diagnosis Hama Pada Tanaman Kelapa Sawit Septiriana, Rina; Tursina, Tursina; Yuliarni, Nella
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i2.72590

Abstract

Di Indonesia, kelapa sawit adalah  salah satu komoditas pertanian utama  dalam memberikan dukungan signifikan terhadap perekonomian, hal ini disebabkan karena tanaman kelapa sawit  memiliki nilai ekonomi yang cukup tinggi. Namun Budidaya tanaman kelapa sawit rentan terhadap serangan hama yang dapat mengancam hasil panen dan produktivitas  yang dapat disebabkan juga karena kurangnya pengetahuan petani dalam mengelola kebun dan mengatasi masalah  tersebut.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut pada penelitian ini akan membangun aplikasi  Case-Based Reasoning  (CBR)  yang  membantu dalam mendiagnosis  hama pada tanaman kelapa sawit  dengan algoritma nearest neighbor.  CBR akan menyelesaikan permasalahan baru dengan memanfaatkan kembali permasalahan lama yang memiliki kesamaan yang telah memiliki solusi sebelumnya. Algoritma nearest neighbor  berguna untuk menghitung similaritas antar kasus baru dengan kasus yang berada di basis kasus.  Data untuk penelitian  melibatkan 7 jenis hama, 10 gejala, dan 95 kasus  serangan hama pada kelapa sawit. Pengujian aplikasi menggunakan 15 kasus uji  serta 80 basis kasus  dari hasil pengujian aplikasi menunjukkan hasil akurasi sebesar 37,5%, dengan nilai similaritas tertinggi mencapai 0,95.    Meskipun  aplikasi mampu memberikan solusi yang efektif, terdapat keterbatasan dalam penentuan kasus terpilih ketika memiliki nilai similaritas yang sama.
Aplikasi Case-Based Reasning Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman Kelapa Sawit Yuliarni, Nella
Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 4 (2024): Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi
Publisher : Komunitas Menulis dan Meneliti (Kolibi)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.572349/scientica.v2i4.728

Abstract

Tanaman kelapa sawit memiliki nilai jual ekonomi yang tinggi, budidaya kelapa sawit menjadi salah satu komoditas pertanian andalan Indonesia. Namun serangan hama dan penyakit dapat menjadi ancaman terhadap produksi budidaya kelapa sawit. Ketidaktahuan petani mengenai pemeliharaan kebun dan teknik penyelesaian masalah dapat memperburuk kerusakan tanaman akibat serangan hama dan penyakit. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini akan mengembangkan sebuah aplikasi yang menggunakan teknik perhitungan nearest neighbor dengan pendekatan Case-Based Reasoning untuk mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit. Dengan menerapkan informasi yang ada untuk memecahkan masalah yang memiliki kesamaan dan solusi yang sudah ada sebelumnya, CBR akan mampu memecahkan tantangan baru. 15 kasus uji hama dan 25 kasus uji penyakit digunakan dalam pengujian aplikasi. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi, akurasi penyakit adalah 31,0 dan hama adalah 37,5, dengan nilai kemiripan terbesar untuk penyakit dan hama masing-masing adalah 0,98 dan 0,95.
Case-Based Reasoning Diagnosis Penyakit Pada Tanaman Kelapa Sawit ., Tursina; Yuliarni, Nella; Septiriana, Rina
MULTINETICS Vol. 10 No. 1 (2024): MULTINETICS Mei (2024)
Publisher : POLITEKNIK NEGERI JAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32722/multinetics.v10i1.6602

Abstract

Oil palm cultivation is one of the main agricultural commodities in Indonesia, as oil palm plants have a relatively high economic value. However, oil palm cultivation is vulnerable to disease attacks that can threaten productivity. The lack of knowledge among farmers in managing plantations and addressing these problems can exacerbate damage to plants due to disease attacks. To address this issue, this research will develop an application using a Case-Based Reasoning (CBR) approach to diagnose diseases in oil palm plants with the nearest neighbor calculation algorithm. CBR will solve new problems by reusing knowledge to solve old problems that are similar and already have solutions. The nearest neighbor algorithm is useful for calculating similarity between new cases and old cases. The data for the research involves 7 types of diseases, 20 symptoms, and 345 cases of disease attacks on oil palm plants. The application testing uses 25 test cases and 320 case bases. From the test results, the application shows an accuracy rate of 31.00, with the highest similarity value reaching 0.98. In this research, it can be seen that the generated similarity values are high but the accuracy value is low. This can be caused by several factors, such as the data of the cases, feature representation, and insufficient diagnosis, which result in high similarity values due to the assignment of values to attribute categories and attribute value proximity.
Co-Authors ., Tursina Septiriana, Rina Tursina Tursina