ATTRIBUTE CORRESPONDENCE ANALYSIS MELALUI BAYESIAN NETWORK DALAM MENGIDENTIFIKASI HAMA TANAMAN KEDELAI BERBASIS SISTEM PAKAR

Rahmatulaini, Fitri Dwi and Efendi, Rusdi and Aan, Erlansari (2022) ATTRIBUTE CORRESPONDENCE ANALYSIS MELALUI BAYESIAN NETWORK DALAM MENGIDENTIFIKASI HAMA TANAMAN KEDELAI BERBASIS SISTEM PAKAR. Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

Text Skripsi_Fitri Dwi Rahmatulaini_G1A018005.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (7MB)

Abstract

Indonesia harus mengimpor kedelai dalam jumlah besar dari negara lain sejak tahun 2018, hal ini dikarenakan produksi kedelai nasional yang cenderung menurun atau hanya stagnan. Salah satu penyebab kurangnya pasokan kedelai di Indonesia adalah serangan hama yang terjadi pada tanaman kedelai. Namun saat ini, para petani terkadang masih kurang tepat dalam mengidentifikasi kedelai yang terserang hama. Untuk itu, diperlukan suatu sistem yang bertujuan untuk mengidentifikasi hama tanaman kedelai hingga memberikan solusi penanganannya. Salah satunya adalah pada sistem ini yang menerapkan attribute correspondence analysis melalui Bayesian Network dalam mengidentifikasi hama tanaman kedelai berbasis sistem pakar. Adapun manfaat sistem ini adalah agar dapat menjembatani petani untuk menyelesaikan permasalahannya tanpa harus bertemu langsung dengan ahlinya. Untuk metode yang digunakan adalah attribute correspondence analysis yang berguna sebagai penelusuran hama yang ada pada tanaman kedelai, sedangkan Bayesian Network digunakan untuk menghitung probabilitasnya. Berdasarkan hasil pengujian dari 30 data uji pada hama tanaman kedelai, sistem ini memiliki nilai akurasi sebesar 93,34% sehingga dapat disimpulkan sistem ini dapat mengidentifikasi hama tanaman kedelai dengan baik. Kata Kunci: Kedelai, Hama, Attribute Correspondence Analysis, Bayesian Network, dan Sistem Pakar

Actions (login required)

View Item