SISTEM PAKAR PEDIA UNTUK PERTANIAN INDONESIA BERBASIS ANDROID DENGAN MENERAPKAN METODE NAÏVE BAYES

Jaroji Jaroji, Aditya Hasudungan Sianturi, Masinta Masinta, Mirga Krisma Nilamsari

Abstract


Indonesia merupakan negara agraris, petani adalah salah satu profesi yang banyak ditekuni oleh masayarakat Indonesia menurut data dari Badan Pusat Statistik mencatat 31,74 persen angkatan kerja di Indonesia atau 38,29 juta bekerja di sektor pertanian. Kebanyakan petani tidak memiliki pengetahuan mengenai penyakit yang diderita oleh tanaman yang dibudidayakannya sehingga menyebabkan tanaman rusak, busuk atau mati dan menyebabkan petani mengalami gagal panen. Peran sistem pakar untuk membantu petani mengetahui penyakit pada tanaman sangat diperlukan. Sistem pakar pedia adalah suatu platform aplikasi dimana pakar dapat memasang ilmu kepakaran kedalam suatu sistem pakar melalui website. Sistem pakar pedia disisi website dibangun menggunakan framework Code Igniter dan teknologi REST API. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah HTML, CSS, PHP dan dengan menggunakan editor berupa Sublime Text. Sedangkan disisi android pengembangan menggunakan Bahasa pemrogram Kotlin dan IDE seperti, Android Studio. Untuk pembuatan database Sistem Pakar Pedia menggunakan database MySQL. Algoritma analisis data rule sistem pakar menggunakan metode naïve bayes. Hasilnya berupa aplikasi sistem pakar pedia berbasis Android yang dapat menampilkan banyak sistem pakar dan aplikasi berbasis web yang berfungsi untuk memasang dan menghapus sistem pakar. Aplikasi sistem pakar ini bermanfaat bagi petani untuk mengetahui penyakit pada tanaman dan mengetahui solusinya.


Full Text:

PDF

References


Honggowibowo, A. S. (2009). Sistem pakar diagnosa penyakit tanaman padi berbasis web dengan forward dan backward chaining. Telkomnika, 7(3), 187.

Hutahaean, J., Siagian, Y., & Pasaribu, E. S. (2015). Expert System Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Buah Berbasis Web. Jurnal APTEK, 7(1), 7-18.

Sumpala, A. T., & Sutoyo, M. N. (2018, November). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor. In Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri (pp. 261-267).

Minarni, M., & Warman, I. (2017). Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Case-Based Reasoning. In Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2017. Islamic University of Indonesia.

Databoks (2016). Pengguna Smartphone di Indonesia 2016-2019. Dikutip dari databoks.katadata.co.id: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2016/08/08/pengguna-smartphone-di-indonesia-2016-2019

Tuswanto, T., & Fadlil, A. (2013). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Certainty Factor. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 1(1), 21-31.

Wardani, N., & Purwanta, J.H. (2008). Teknologi Budidaya Cabai Merah. Balai Besar Pengkajian dan Pengembangan Teknologi Pertanian BPPP: Agro Inovasi

Jamil, Ali. 2012. Budidaya Sayuran di Pekarangan. 2012. Sumatera Utara : Balai Pengkajian Teknologi Pertanian

Kusumadewi, S. (2003). Artificial intelligence (teknik dan aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu, 278.

Lenterapedia (2019). Pengertian Istilah Kata Pedia. Dikuti dari lenterapedia.com: https://www.lenterapedia.com/pengertian-istilah-kata-pedia

Marliana, M. Saputra, W., Mulyadi, B., Hayati, B. And Jaroji, J., 2017. Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit ISPA Berbasis Speech Recognition Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Digital Zone : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 8(1), pp. 58-70

Satya, D., Hidayat, N., & Sutrisno, S. (2018). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Sapi Ternak Potong Menggunakan Metode Naïve Bayes - Certainty Factor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(10), 3406-3410

Dewi, I. C., Soebroto, A. A., & Furqon, M. T. (2015). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Potong Dengan Metode Naive Bayes. Journal of Environmental Engineering and Sustainable Technology, 2(2), 72-78.




DOI: https://doi.org/10.32520/stmsi.v8i3.539

Article Metrics

Abstract view : 2956 times
PDF - 1038 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
https://section.iaesonline.com/akun-pro-kamboja/https://journals.uol.edu.pk/sugar-rush/http://mysimpeg.gowakab.go.id/mysimpeg/aset/https://jurnal.jsa.ikippgriptk.ac.id/plugins/https://ppid.cimahikota.go.id/assets/demo/https://journals.zetech.ac.ke/scatter-hitam/https://silasa.sarolangunkab.go.id/swal/https://sipirus.sukabumikab.go.id/storage/uploads/-/sthai/https://sipirus.sukabumikab.go.id/storage/uploads/-/stoto/https://alwasilahlilhasanah.ac.id/starlight-princess-1000/https://www.remap.ugto.mx/pages/slot-luar-negeri-winrate-tertinggi/https://waper.serdangbedagaikab.go.id/storage/sgacor/https://waper.serdangbedagaikab.go.id/public/images/qrcode/slot-dana/https://siipbang.katingankab.go.id/storage_old/maxwin/https://waper.serdangbedagaikab.go.id/public/img/cover/10k/