Untuk mendapatkan suatu informasi tentang bagaimana mendiagnosa penyakit dan hama pada tanaman mangga secara digital maka dibutuhkan suatu aplikasi dalam bentuk sistem pakar yang dapat mewakili seorang pakar yang ahli di bidangnya untuk memberikan solusi terhadap permasalahan tanaman mangga. Case Based Reasoning untuk mendiagnosa penyakit dan hama tanaman mangga menggunakan algoritma similaritas Sorgenfrei adalah sebuah sistem pakar yang dapat sebagai alat bantu untuk melakukan konsultasi tentang penyakit dan hama tanaman mangga. Untuk mengimplementasikan Case Based Reasoning diperlukan empat tahapan proses yaitu retrieve, reuse, revise, dan retain. Sistem yang telah memberikan hasil dari perhitungan dengan nilai paling tinggi yang akan dijadikan solusi penyakit dan hama tanaman mangga. Pada proses revise, sistem akan meninjau kembali hasil perhitungan penyakit tanaman mangga. Jika hasil tersebut kurang atau sama dengan 20 persen, maka sistem tidak akan memberikan solusi penyakit tanaman mangga, dikarenakan informasi berupa penyakit yang tidak memenuhi syarat akan masuk ke dalam tabel revise yang selanjutnya akan diperbaiki kembali oleh pakar untuk menemukan solusi yang tepat. Setelah proses revise selesai dan sudah ditemukan solusi yang benar-benar tepat barulah pakar mulai menambah aturan dengan memasukan data kasus baru yang sudah ditemukan solusinya proses inilah yang dinamakan dengan proses retain.
Meningkatnya pertumbuhan hotel di kota Semarang, maka akan mengakibatkan peningkatan terhadap pilihan hotel di kota Semarang. Setiap hotel memiliki penawaran layanan yang berbeda-beda seperti kelas hotel dan fasilitas yang terdapat di hotel tersebut. Untuk memudahkan dalam pemilihan hotel dibutuhkan sistem rekomendasi yang bisa digunakan dalam memilih hotel di kota Semarang. Dalam mengembangkan penelitian ini, digunakan model penalaran dengan metode Case Based Reasoning (CBR). Metode CBR berguna untuk membuat pilihan rekomendasi hotel terbaik dengan cara membandingkan antara fasilitas-fasilitas yang dikehendaki dengan fasilitas-fasilitas yang dimiliki oleh setiap hotel. Fasilitas hotel dikategorikan dalam tiga kelompok, yaitu: fasilitas utama, fasilitas umum dan fasilitas tambahan. Setiap fasilitas diberikan bobot secara subjektif dengan menentukan kelebihpentingan antara satu fasilitas dibandingkan dengan fasilitas yang lain. Dalam penentuan kelebihpentingan setiap fasilitas tetap mempertimbangkan penilaian umum dalam bidang perhotelan Nilai-nilai subjektif tersebut diuji validitasnya menggunakan metode pairwise comparison. Pada penelitian ini hasil perhitungan pairwise comparison didapatkan bahwa bobot untuk fasilitas utama sebesar 0,63, bobot untuk fasilitas umum sebesar 0,24 serta bobot untuk fasilitas tambahan sebesar 0,13.Hasil perbandingan pada CBR akan dihitung nilai kedekatannya menggunakan algoritma similaritas K–Nearest Neighbors (KNN) sehingga akan memberikan nilai kemiripan antara parameter dan hasil rekomendasi pemilihan hotel. Hasil nilai akhir similaritas berada dalam rentang antara 0 sampai dengan 1. Sistem ini akan merekomendasikan beberapa hotel dengan similaritas lebih dari 0,4 sedangkan similaritas kurang dari 0,4 akan akan ditambahkan ke dalam tabel revise supaya bisa dicarikan solusi.
ABSTRAK Dengan bermacam-macam minuman tradisional Jawa, orang yang ingin membuat minuman akan kebingungan untuk menentukan menu minuman tradisional Jawa. Banyak orang yang belum mengerti dengan resep tradisional Jawa dan cara membuatnya, apalagi jika orang tersebut hanya memiliki beberapa bahan yang dia punya. Penelitian ini merupakan implementasi dari Case Based Reasoning (CBR) berbasis web, dengan tujuan mempermudah pengguna dalam menentukan resep minuman tradisional jawa dan tidak perlu bertanya langsung pada pakar. Dalam penelitian ini proses pencarian resep minuman tradisional jawa dengan menggunakan metode case based reasoning yang menerapkan 4 tahapan proses, yaitu retrieve, reuse, revise, retain. Pada proses retrieve sistem mencari kemiripan antara bahan inputan dengan bahan resep minuman. Untuk proses retrieve ini akan dilakukan penjumlahan kemiripan bahan inputan. Pada proses reuse hasil penjumlahan yang paling tinggi tingkat kemiripannya yang akan digunakan sebagai solusi. Pada proses revise hasil persentase yang kurang dari 50 persen sistem akan tetap memberikan saran, namun nilai kemiripannya relatif sangat rendah. Proses retain digunakan saat solusi sudah ditemukan oleh pakar dan menyimpannya kembali pada database untuk digunakan pencarian pada kasus baru. Untuk memudahkan mengolah data menu resep minuman diberikan sisi admin, dan melihat data resep minuman pada sisi pengguna. Data tersebut ditampilkan dalam bentuk tabel.
BLT merupakan program bantuan pemerintah dalam bentuk uang tunai kepada masyarakat miskin di desa yang dananya diambil dari dana desa atau disebut BLT-DD. Desa Sidaharja, Kecamatan Suradadi, Kabupaten Tegal memiliki jumlah penduduk ± 7.583 jiwa. Dari sekian banyak warga di desa tersebut, pemerintah desa melibatkan RT, desa setempat dalam mendaftarkan calon penerima BLT sesuai dengan kriteria dan mekanisme yang telah ditentukan agar bantuan yang disalurkan adil dan merata. Permasalahan dalam penyaluran BLT adalah masyarakat yang terdaftar sebagai calon penerima bantuan langsung tunai tidak memenuhi kriteria yang telah ditentukan sehingga bantuan tidak disalurkan kepada masyarakat yang berhak menerimanya. Hasil rekomendasi pemilihan BLT di Desa Sidaharja adalah Budi Susilo karena memiliki nilai Qi tertinggi yaitu 0,475. Budi Susilo memiliki skor tertinggi karena memiliki kriteria pendapatan kepala rumah tangga yang memiliki persentase berat badan tertinggi. Kombinasi keunggulan pendapatan kepala rumah tangga dan keunggulan berat badan memberikan nilai tinggi bagi Budi Susilo.
Pondok pesantren merupakan salah satu lembaga pendidikan Islam yang ada di Indonesia. Dalam proses penilaian kelulusan dilakukan oleh ustadz penguji dan menggunakan cara manual sehingga bersifat tidak pasti yang akan berdampak pada kelulusan santri. Maka dibutuhkan suatu sistem yang membantu untuk menentukan kelulusan dan pemeringkatan dengan menggunakan kombinasi metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Pada AHP terdapat empat tahapan yaitu: menentukan kriteria, menentukan tabel perbandingan berpasangan, menghitung bobot prioritas dan menghitung konsistensi kriteria. Kriteria yang digunakan, mengacu pada target kelulusan pondok pesantren sesuai dengan kurikulum khusus pesantren yaitu hafalan juz 30 dan surat pilihan, membaca kitab Taqrib, menjadi imam, memimpin tahlil dan percakapan bahasa Arab. AHP digunakan untuk membantu menyeleksi kandidat atau hanya mengurutkan prioritas dari beberapa kandidat. Untuk menentukan tabel perbandingan berpasangan terlebih dahulu melakukan perbandingan kriteria guna menghasilkan bobot relatif antar kriteria maupun alternatif. Implementasi TOPSIS meliputi mencari data alternatif, pembobotan alternatif, normalisasi data, normalisasi berbobot, menentukan solusi ideal positif dan negatif, menghitung jarak ideal, sehingga menghasilkan perangkingan. Sistem pendukung keputusan ini menghasilkan nilai preferensi tertinggi yaitu 0,860862596 sehingga dapat digunakan untuk merekomendasikan kelulusan dan pemeringkatan santri pondok pesantren Hajroh Basyir Pati berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan
Di kota Semarang terdapat beberapa perguruan tinggi jurusan komputer yang sangat kompetitif dalam menghasilkan lulusan yang berkualitas. Dengan banyaknya universitas yang ada, sebagian besar lulusan SMA dan SMK harus pandai menentukan universitas yang baik untuk masa depan mereka. Kriteria penilaian meliputi akreditasi, jumlah mahasiswa, jumlah dosen, biaya kuliah, biaya SPI dan jumlah jurusan. Hasil rekomendasi pemilihan perguruan tinggi bidang komputer di kota Semarang didapatkan dari nilai yang paling tinggi. Dari seluruh Perguruan Tinggi bidang komputer yang ada di kota Semarang diatas, nilai Q_i tertinggi adalah UDINUS dengan nilai sebesar 0,955. 3. UDINUS memiliki nilai tertinggi karena memiliki akreditasi tertinggi dimana kriteria akreditasi memiliki bobot persentase tertinggi. Kombinasi keunggulan dalam akreditasi dan keunggulan dalam bobot memberikan UDINUS skor tinggi.
Metode Dempster-Shafer merupakan metode penalaran non monotonis yang digunakan untuk mencari ketidakkonsistenan akibat adanya penambahan maupun pengurangan fakta baru yang akan merubah aturan yang ada, sehingga metode Dempster-Shafer memungkinkan seseorang aman dalam melakukan pekerjaan seorang pakar. Dalam penerapannya Metode Dempster-Shafer ini menghitung besarnya kemungkinan suatu penyakit yang menyerang tanaman talas bentul berdasarkan nilai probabilitas densitas yang dimiliki setiap gejala yang mana nilai tersebut didapat dari seorang ahli pertanian. Diamana petani harus memilih gejala ditampilkan oleh sistem, kemudian sistem akan menghitung nilai kemungkinan terhadap suatu penyakit. Hasil yang dikeluarkan oleh sistem pakar ini adalah jenis hama atau penyakit, solusi, gambar dan persentase nilai yang tertinggi, terhadap kemungkinan suatu hama atau penyakit yang menyerang tanaman talas bentul.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.