IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN MENTIMUN BERBASIS WEB

Arifin, Miftakhul (2021) IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN MENTIMUN BERBASIS WEB. Skripsi (S1) thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

	Text (Halaman Depan) halaman depan.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 1) bab 1.pdf Download (471kB)
	Text (BAB 2) bab 2.pdf Download (634kB)
	Text (BAB 3) bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (710kB)
	Text (BAB 4) bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (BAB 5) bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (351kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar pustaka.pdf Download (467kB)
	Text (surat persetujuan unggah karya ilmiah) surat persetujuan unggah karya ilmiah.pdf Download (5MB)

Abstract

Mentimun merupakan salah satu jenis sayuran buah yang memiliki banyak kegunaan dalam kehidupan masyarakat sehari-hari. Tanaman mentimun juga memiliki penyakit, penyakit merupakan kendala yang tidak bisa dianggap remeh dalam budidaya tanaman mentimun. Jika tanaman mentimun terserang penyakit dapat menyebabkan tanaman tersebut rusak dan gagal panen. Petani kesulitan mendeteksi gejala-gejala penyakit mentimun secara dini, petani membutuhkan suatu sarana yang dapat mendiagnosa penyakit yang menyerang dan memberikan solusi cara penanggulanganya. Berdasarkan kasus tersebut maka dibuatkanlah sistem pakar, sistem pakar dapat mendiagnosa penyakit dengan cara melihat gejala yang timbul. Algoritma yang digunakan pada perancangan sistem menggunakan algoritma Naïve Bayes. Metode Naïve bayes merupakan metode untuk mengklasifikasi suatu data dengan cara melihat gejala yang ada. Berdasarkan gejala-gejala yang muncul sistem pakar diagnosa tanaman mentimun dengan menggunakan metode Naïve Bayes dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan. Hasil yang paling besar merupakan hasil diagnosa penyakit tanaman mentimun

Item Type:	Thesis (Skripsi (S1))
Uncontrolled Keywords:	Sistem Pakar, Naïve Bayes, Tanaman Mentimun
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Faculty of Engineering
Depositing User:	ft . userft
Date Deposited:	31 Aug 2021 02:17
Last Modified:	26 Oct 2021 03:05
URI:	https://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/7370

Actions (login required)

View Item