Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Tanaman Cabai dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web

Akbar Widyatama, Rafi (2019) Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Tanaman Cabai dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
	Text BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (736kB)
Preview	Text HALAMAN_AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (807kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB)
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (834kB) | Preview
	Text BAB_II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (991kB)
	Text BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)

Abstract

Skripsi ini menjabarkan pembuatan sistem pakar yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman cabai dengan menggunakan metode certainty factor berbasis web. Sistem pakar ini dibuat berdasarkan bobot gejala oleh pakar sehingga pengguna dapat mengetahui penyakit yang diderita oleh tanaman cabai berdasarkan gejala yang timbul. Bobot gejala tersebut dihitung menggunakan metode certainty factor. Metode ini digunakan untuk mengakomodasi ketidakpastian yang sering diungkapkan oleh pakar saat mendeteksi suatu penyakit. Perancangan dan pembuatan sistem pakar ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, database MySQL, CSS dan framework CodeIgniter. Hasil analisa antara sistem pakar dan pakar memiliki tingkat kecocokan sebesar 87.09%, serta berdasarkan perhitungan terhadap kelayakan sistem dengan model Delone dan McLean menunjukkan bahwa 77.58% responden setuju Pakarcabaiku.com merupakan sistem yang sukses untuk mendeteksi penyakit cabai.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords:	Penyakit, Tanaman Cabai, Model Delone dan McLean, Certainty Factor
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions:	Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
SWORD Depositor:	mr admin umn
Depositing User:	mr admin umn
Date Deposited:	04 Dec 2019 08:57
Last Modified:	09 Jan 2020 08:23
URI:	http://kc.umn.ac.id/id/eprint/10214

Actions (login required)

View Item