PEMODELAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN CABAI MERAH DENGAN METODE FUZZY K-nearest neighbor (fk-nn)

Repositori Jurnal Mahasiswa PTIIK UB
© 2015 by Doro Jurnal
Volume 6 - Number 17
Year of Publication: 2015
Dyah Puspitasari, Nurul Hidayat dan Marji
Download Article

 


Abstract

ABSTRAK

                Tanaman cabai merupakan produk hortikultura yang merupakan salah satu sumber devisa penting bagi Indonesia. Cabai merah merupakan salah satu jenis dari tanaman cabai yang paling banyak dikonsumsi oleh masyarakat karena dapat memberikan manfaat di banyak bidang. Salah satu faktor penghambat produksi cabai merah adalah serangan penyakit dan kurangnya pengetahuan tentang cara penanganan penyakit, terutama pada penyakit-penyakit utama tanaman cabai merah yang membutuhkan teknik khusus dalam penanganannya. Salah satu solusi permasalahan ini adalah dengan implementasi sistem pakar yang dapat membantu pengguna dalam mendeteksi penyakit utama tanaman cabai merah beserta cara penanggulangannya secara praktis dan akurat. Sistem pakar adalah bagian dari kecerdasan buatan yang mengandung pengetahuan dan pengalaman pakar yang dimasukkan ke dalam satu area pengetahuan tertentu untuk memecahkan berbagai masalah yang  bersifat spesifik. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan petani dalam mendiagnosis dengan bantuan dari sistem pakar dan pakar itu sendiri. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN). Metode FK-NN adalah suatu varian dari algoritma K-NN yang merupakan gabungan antara teknik Fuzzy dan K-NN. Berdasarkan konsep dasar K-NN yaitu memberikan teknik klasifikasi yang sederhana tetapi memiliki hasil kerja yang cukup bagus sehingga diharapkan metode ini dapat memberikan klasifikasi yang sederhana, mudah, dan cepat. Pengujian pada penelitian ini dilakukan dengan uji akurasi dan fungsionalitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin banyaknya varian data latih yang digunakan maka akan berpengaruh terhadap nilai akurasi yang didapatkan dan pengujian fungsionalitas menunjukkan nilai valid sebesar 100% yang menandakan bahwa fungsionalitas sistem dapat berjalan dengan baik sesuai dengan daftar kebutuhan. Pada pengujian akurasi pakar memiliki nilai akurasi yaitu 99% yang menujukkan bahwa sistem sudah mendekati prediksi pakar. Sedangkan pada pengujian nilai k memiliki prosentase sebesar 96%.

Keywords

Sistem Pakar, Fuzzy, K-Nearest Neighbor, Fuzzy K-NN, Penyakit Tanaman, Tanaman Cabai Merah