ANALISIS DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN PADI DENGAN METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM DAN CERTAINTY FACTOR

Muliadi Muliadi

Abstract


Rice plants are now many been developed in the swamp land. One of the problems is disease of rice is a risk that must be faced and counted in rice cultivation to increase production as expected. The purpose of this research is an analysis of rice disease diagnosis that grows in wetlands by applying the method of Fuzzy Inference System and Certainty Factor. Fuzzy Inference System used in this system is fuzzy Tsukamoto used to obtain the value measure of belief (MB) and a measure of disbelief (MD) symptoms of the disease. And the certainty factor (CF) for the assessment of each disease. The result that obtained is the analysis succeeded in giving a diagnosis of disease in rice of symptoms that attack the rice.

Keywords: Rice Plants, Diagnosis, Fuzzy Inference System Tsukamoto, Certainty Factor.

Tanaman padi sekarang banyak dikembangkan di lahan rawa. Salah satu masalahnya adalah penyakit padi, yang merupakan resiko yang harus dihadapi dan diperhitungkan dalam budidaya padi untuk meningkatkan produksi yang sesuai dengan harapan. Tujuan penelitian ini adalah membuat analisis diagnosa penyakit padi yang tumbuh di lahan rawa dengan menerapkan metode Fuzzy Inference System dan Certainty Factor. Fuzzy Inference System yang digunakan dalam sistem ini adalah Fuzzy Tsukamoto yang digunakan untuk memperoleh nilai measure of belief  (MB) dan measure of disbelief (MD) gejala terhadap suatu penyakit. Sedangkan certainty factor (CF) untuk pemberian nilai masing-masing penyakit. Hasil yang didapatkan yaitu analisis ini berhasil memberikan diagnosa penyakit yang padi dari gejala-gejala yang menyerang padi tersebut.

Kata kunci: Tanaman Padi, Diagnosa, Fuzzy Inference System Tsukamoto, Certainty Factor.

Full Text:

PDF

References


Aqmarina, Retma. 2015. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tumbuhan Padi Dengan Metode Fuzzy Inference System dan Certainty Factor (Studi Kasus : Pertanian Lahan Rawa). Program S-1 Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat: Banjarbaru.

Agbonifo, et al. 2013. A Fuzzy Expert System for Diagnosis and Treatment of Maize Plant Diseases Volume 2, Issue 12, December 2012, ISSN: 2277 128X. University of Technology Akure: Nigeria.

Kusumadewi. 2003. Artficial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.

Kusumadewi. 2006. Neuro Fuzzy-Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Munandar, dkk. 2012. The Use of Certainty Factor with Multiple Rules for Diagnosing Internal Disease Volume 1, Issue 1, September 2012, ISSN 2319 - 4847. Universitas Serang Raya Banten: Indonesia.

Sutojo. 2011. Kecerdasan Buatan. ANDI : Yogyakarta.




DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v5i1.135

Copyright (c) 2018 KLIK - KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.joomla
counter View My Stats