Zulfa, Rozakira (2026) SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN BAWANG MERAH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING DAN CERTAINTY FACTOR. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text 1. Cover.pdf Download (421kB)
	Text 2. Abstrak.pdf Download (528kB)
	Text 3. BAB I.pdf Download (464kB)
	Text 4. Daftar Pustaka.pdf Download (497kB)
	Text 5. Full-text.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Tanaman bawang merah merupakan salah satu komoditas hortikultura yang memiliki nilai ekonomi tinggi di Indonesia. Namun, produktivitas bawang merah sering mengalami penurunan akibat serangan berbagai penyakit yang sulit dikenali pada tahap awal. Keterbatasan akses terhadap pakar juga menjadi kendala dalam memperoleh diagnosis yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem diagnosis penyakit tanaman bawang merah berbasis web menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR) dan Certainty Factor (CF). Metode CBR digunakan untuk mencari kasus lama yang memiliki tingkat kemiripan dengan gejala yang dimasukkan pengguna, sedangkan metode CF digunakan untuk menghitung tingkat keyakinan terhadap hasil diagnosis berdasarkan pengetahuan pakar. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model pengembangan Expert System Development Life Cycle (ESDLC) yang meliputi tahap penilaian keadaan, akuisisi pengetahuan, perancangan, implementasi, serta pengujian dan evaluasi sistem. Basis pengetahuan sistem diperoleh melalui studi literatur dan validasi pakar dari bidang Ilmu Hama dan Penyakit Tumbuhan (IHPT). Sistem mampu mendiagnosis lima penyakit utama pada tanaman bawang merah, yaitu Layu Fusarium, Bercak Daun, Antraknosa, Embun Bulu, dan Mosaik Bawang. Selain fitur diagnosis, sistem juga menyediakan fitur unggah foto tanaman sebagai dokumentasi serta fitur konsultasi dengan pakar pertanian. Sistem dirancang responsif sehingga dapat diakses melalui komputer maupun smartphone. Pengujian akurasi menggunakan Confusion Matrix terhadap 30 data uji menghasilkan nilai accuracy sebesar 96%, precision sebesar 90%, recall sebesar 90%, dan F1-score sebesar 90%. Pengujian usability berdasarkan standar ISO 9241-11 menunjukkan nilai effectiveness sebesar 95,71%, efficiency sebesar 0,0894 goals/sec, dan satisfaction berdasarkan System Usability Scale (SUS) sebesar 84,25 yang termasuk kategori sangat baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan diagnosis yang mendekati hasil pakar serta memiliki tingkat usability yang baik sehingga layak digunakan sebagai alat bantu diagnosis penyakit tanaman bawang merah.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 57201 - Jurusan Sistem Informasi
Depositing User:	Rozakira Zulfa
Date Deposited:	01 Sep 2026 08:48
Last Modified:	01 Sep 2026 08:48
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/22034

Actions (login required)

View Item