Komputasi Numerik pada Kasus Penentuan Penyakit Tanaman Hias

Fahrul Agus, Okta Ihza Gifari, Zanu Alfandi Kamil

Abstract


Metode numerik dapat membantu memecahkan persoalan Matematika kompleks dan rumit yang sulit untuk diselesaikan secara analitik. Seiring dengan kemajuan teknologi komputer yang berkembang pesat, komputasi numerik dapat membantu menyelesaikan persoalan seperti solusi persamaan linear dan nonlinear, kalkulus turunan dan integral, solusi persamaan diferensial atau persoalan deret dan galat.   Pada kasus penentuan penyakit tanaman hias, khususnya Anggrek Hitam (Coelogyne pandurata), penerapan komputasi numerik dapat menjadi studi sebagai bahan ajar pada kelas mata kuliah Metode Numerik di Program Studi Informatika, Fakultas Teknik Universitas Mulawarman. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bahan ajar Metode Numerik untuk diagnosa penyakit tanaman hias Anggrek Hitam menggunakan Metode Naive Bayes. Data pada riset ini berupa bobot gejala dan penyakit yang diperoleh dari para pakar tanaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komputasi numerik dapat mempermudah pada pemodelan permasalahan yang kompleks. Juga dihasilkan bahan ajar Metode Numerik pada kasus diagnosa penyakit tanaman Anggrek Hitam menggunakan Metode Naive Bayes.


Keywords


Metode Numerik, Bahan Ajar, Anggrek Hitam, Naive Bayes.

Full Text:

PDF

References


Agus, F., & Haviluddin. (2017). Scilab software as an alternative low-cost computing in solving the linear equations problem. AIP Conference Proceedings, 1813. https://doi.org/10.1063/1.4975970

Agus, Fahrul, Ihsan, M., Marisa Khairina, D., & Candra, K. P. (2019). ESforRPD2: Expert System for Rice Plant Disease Diagnosis. F1000Research, 7. https://doi.org/10.12688/f1000research.16657.2

Belutowe, Y. S., & Utara, S. (2015). Diagnosa Penyakit Septicaemia Epizootica Pada Sapi Ternak. 50–54.

Dahri, D., Agus, F., & Khairina, D. M. (2016). Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Mulawarman. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 11(2). https://doi.org/10.30872/jim.v11i2.211

Febriliani, sri ningsih.M, M. (2013). Analisis Vegetasi Habitat Anggrek Di Sekitar Danau. Warta Rimba, 1(1), 1–9.

Hernawan, H., & Sidiq, P. (2018). Pengembangan Sistem Pakar sebagai Bahan Ajar dalam Pembelajaran Fisiologi Hewan sub Materi Fisiologi Sirkulasi. Jurnal Petik, 2(2), 17. https://doi.org/10.31980/jpetik.v2i2.70

Hidayat, S., & Hidayat, P. (2014). Dasar-dasar Perlindungan Tanaman. 118.

Kartiman, Roni, D. (2018). MULTIPLIKASI IN VITRO ANGGREK HITAM ( Coelogyne pandurata Lindl. ) PADA PERLAKUAN KOMBINASI NAA DAN BAP. 5(May), 75–87.

Kurniawansyah, K., & Assegaff, S. (2019). Analisis Dan Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Sawit Pada Pt. Andalan Alam Sumatra Menggunakan Metode Forward Chaining. Jurnal Manajemen Sistem Informasi, 4(2), 147. https://doi.org/10.33998/jurnalmanajemensisteminformasi.2019.4.2.619

Microsoft Inc. (n.d.). Microsoft Excel.

Muktar, M., Rahmayu, M., & Sudrajat, B. (2020). Maret 2020 | 45 Mandiri Jakarta; Jl. Kamal Raya No.18 RT 6/RW 3, Cengkareng Barat Kota Jakarta Barat, daerah Khusus Ibu Kota Jakarta 11730; Telp : (021) 54376398; Mandiri Jakarta; Jl. Kamal Raya No.18 RT 6/RW 3, Cengkareng Barat Kota Jakarta Barat, daerah. 1, 2527–4007. www.labdata.litbang.go.id.

Munir, R. (2018). Metode Numerik (4th ed.). Informatika ITB.

Okta Ihza Gifari, Ramadiani, F. A. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Anggrek Hitam Menggunakan Metode Naive Bayes dan Backward Chaining. Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman.

Prasetyo, E. (2012). Data Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. ANDI : Yogyakarta.

Rosnelly, R. (2012). Sistem Pakar : Konsep dan Teori. ANDI : Yogyakarta.

Saleh, A. (2015). Klasifikasi Gejala Depresi Pada Manusia Dengan Metode Naïve Bayes Menggunakan Java. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Shofia, E. N. dkk. (2017). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Demam : DBD , Malaria dan Tifoid Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor – Certainty Factor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(5), 426–435.

Sihotang, T. H. (2018). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Jagung Dengan Metode Bayes. Journal Of Informatic Pelita Nusantara, 3(2), 72–75.

Slamet, C., Andrian, R., Maylawati, D. S., Suhendar, Darmalaksana, W., & Ramdhani, M. A. (2018). Web Scraping and Naïve Bayes Classification for Job Search Engine. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 288(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/288/1/012038

Wuryandari, M. D., & Afrianto, I. (2012). Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah. Komputa, 1(1), 45–51.




DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jim.v16i1.5262

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer

Editor Informatika Mulawarman Address:
ISSN 1858-4853 (Print) | ISSN 2597-4963 (Online)
Published by: Mulawarman University
Managed by : Informatika Department
Jalan Sambaliung No.9 Sempaja Selatan Samarinda Utara,
Kalimantan Timur 75117 - Indonesia
E-mail: jim.unmul@gmail.com
OJS: http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/JIM
Contact Person: Gubtha Mahendra Putra

 Creative Commons License

Informatika Mulawarman by http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/JIM/index is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Under the CC BY-SA license, authors and other users are able to reprint, distribute or use the material for commercial purposes so long as they give attribution to the journal Informatika Mulawarman and license the republished material under the same license.