No full-text available
To read the full-text of this research,
you can request a copy directly from the authors.
Integrasi Particle Swarm Optmization Dengan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Tanaman Cabai
Abstract
Tujuan penelitian adalah untuk mengoptimalisasi Naïve Bayes menggunakan Particle Swarm Optimization dengan metode CIRPS-DM dengan bahasa pemrograman python menggunakan google colabs yang digunakan untuk melakukan prediksi tanaman cabai rawit pagar alam dengan evaluasi mode menggunakan Confusion Matrix untuk mencari nilai akurasi. Hasil penelitian mendapatkan nilai akurasi naïve bayes sebesar 0.75 atau 75% dan nilai akurasi PSO Naïve Bayes 0.92 atau 92%. Maka dapat diketahui bahwa Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan akurasi Naïve Bayes dalam prediksi tanaman cabai. Berdasarkan hasil penelitian maka diharapkan bisa membantu para petani tanaman cabai Kota Pagar Alam dalam melakukan prediksi hasil panen tanaman cabai rawit setan ditahu berikutnya.
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Tanaman cabai merupakan salah satu tanaman yang dibudidayakan di Nusa Tenggara Timur (NTT). Wilayah Kabupaten Kupang merupakan salah satu wilayah penghasil cabai yang ada di NTT. Produksi cabai secara keseluruhan di Kabupaten Kupang pada tahun 2019 sampai 2020 mengalami peningkatan. Namun peningkatan produksi ini belum maksimal mengingat banyaknya lahan yang belum dimanfaatkan sebagai lahan pertanian. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang membantu dalam menentukan kesesuaian lahan pertanian untuk penanaman cabai. Dalam penelitian ini penulis menerapkan penalaran berbasis kasus/case-based reasoning (CBR) dalam menentukan kesesuaian lahan pertanian tanaman cabai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes dengan 7 kriteria yaitu: curah hujan, drainase, tekstur tanah, kedalaman tanah, C-organik, kemiringan lahan dan bahaya terjadinya bencana. Proses pencarian solusi dimulai dengan mengeliminasi data yang tidak relevan menggunakan metode Naive Bayes dan berlanjut dengan perankingan nilai kemiripan terbaik menggunakan KNN. Berdasarkan hasil pengujian dengan 110 kasus lahan cabai didapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 92.2% dan rata-rata hasil akurasi dari keseluruhan fold sebesar 89.1%.
. In teaching and learning activities, there are two things that determine whether or not a teaching and learning process is carried out, namely class management and managing itself. The two things are interdependent. Students can study well, in a reasonable atmosphere without pressure and in conditions that stimulate learning. To create an atmosphere that fosters passion for learning, improves student learning achievement, and allows teachers to better guide students in learning, adequate classroom management is needed. Therefore, researchers are interested in taking the title of research on the effectiveness of classroom management in increasing learning activities at SD Ta'miriyah Surabaya. This study and discussion aims to: 1) Describe effective classroom management in terms of room management in increasing learning activities. 2) Describe effective classroom management in terms of student management in increasing Islamic Education learning activities. 3) Describe the inhibiting factors in class management to increase learning activities. In the current pandemic era, many schools have closed, causing learning through courage or learning from home. Therefore, the researchers took the title regarding classroom management during this pandemic
Penyakit diabetic retinopathy, merupakan salah satu jenis penyakit yang bermula dari diabetes mellitus. Hingga dewasa ini, penyakit diabetic retinopathy masih sulit untuk dikenali pada tahap awal. Hal ini dimungkinkan karena sifat dari penyakit ini yang menyerang bagian dalam sistem saraf mata terlebih dulu. Hingga saat ini, para ahli masih mengandalkan pemeriksaan dengan menggunakan serangkain tes pada mata serta memeriksa rekam medis dari pasien. Metode yang digunakan hingga saat ini, selain tentunya memerlukan proses yang panjang juga menghabiskan biaya yang tidak murah. Hal ini dapat menyulitkan penderita dengan kondisi ekonomi lemah. Penelitian yang dilakukan kali ini, bermaksud untuk mendapatkan metode klasifikasi terbaik yang dapat menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi bila dikombinasikan dengan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Setelah didapatkan metode klasifikasi terbaik, maka dikemudian hari penelitian ini dapat dikembangkan menjadi sebuah perangkat lunak pendeteksi diabetic retinopathy. Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode Neural Network (NN) merupakan metode terbaik dalam menghasilkan akurasi yang tinggi bila dikombinasikan dengan metode pemilihan fitur PSO.
Kajian Teknik Budidaya Tanaman Cabai ( Capsicum Annuum L .) Kabupaten Minahasa Tenggara
- M G M Polii
- T D Sondakh
- J S M Raintung
- B Doodoh
- T Titah
Polii, M. G. M., Sondakh, T. D., Raintung, J. S. M., Doodoh,
B., & Titah, T. (2019). Kajian Teknik Budidaya Tanaman
Cabai ( Capsicum Annuum L.) Kabupaten Minahasa
Tenggara. Eugenia, 25(3), 73-77.
Memahami Studi Dokumen Dalam Penelitian Kualitatif
- N Nilamsari
Nilamsari, N. (2014). Memahami Studi Dokumen Dalam
Penelitian Kualitatif. Wacana, 13(2), 177-181.