Tugas Akhir

Penerapan Data Mining Untuk Melakukan Klasifikasi Penyakit Pada Tanaman Wasabi Di Pt Java Agritech Menggukan Algoritma Na

---

Salah satu penerapan data mining dengan naive bayes classifier dalam bidang pertanian adalah untuk melakukan klasifikasi hama atau penyakit pada tanaman, untuk kemudian mengambil keputusan dalam mengatasi serangan hama atau penyakit, dengan memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Informasi ini dapat digunakan untuk meminimalisir serangan hama atau penyakit pada tanaman yang dibudidayakan. Dengan informasi ini suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang pertanian dapat mengetahui jenis obat yang mampu mengatasi hama atau penyakit dengan tingkat keberhasilan yang paling tinggi.
Terdapat 5 atribut yang mempengaruhi hama atau penyakit pada tanaman wasabi yaitu (1) waktu, (2) jenis bibit, (3) kondisi cuaca, (4) jenis pupuk, (5) jenis obat. Hasil Ujicoba dari 330 data kotor setelah dilakukan pembersihan data tidak lengkap dan melalui proses seleksi sesuai yang dibutuhkan dalam klasifikasi hama atau penyakit pada tanaman wasabi maka didapat 306 data bersih. Dari hasil pengujian keseluruhan data dengan algoritma naïve bayes di atas didapatkan akurasi untuk Hama Jamur sebesar 92.50%, Hama Serangga 90.00%, Hama Moluska 88.33%, Hama Larva 78.33%, dari pengelompokan variabel yang sama.

Kata kunci :Klasifikasi, Data Mining, Naïve Bayes
 

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

FASTIKOM 373 MUN p

Penerbit

Wonosobo : FASTIKOM UNSIQ., 2014

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar