Identifikasi Penyakit Tanaman Kopi Arabika dengan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)

Anggi Yhurinda Perdana Putri, Anwar Sodik

Abstract


Kopi merupakan komoditas andalan perkebunan yang mempunyai kontribusi cukup besar dalam perekonomian Indonesia. Tanaman kopi khususnya adalah kopi arabika (coffea arabica) memiliki harga jual yang lebih tinggi dari kopi robusta dengan pangsa pasar 72%. Namun kopi arabika lebih peka terinfeksi penyakit tertentu, hal itu menyebabkan petani mengalami kesulitan dalam memelihara kopi jenis arabika serta kurangnya pengetahuan tentang cara penanganan penyakit. Salah satu solusi permasalahan ini adalah dengan melakukan identifikasi awal dalam mendeteksi penyakit pada tanaman kopi Arabika beserta cara penanggulangannya. Oleh karena itu, peneliti bertujuan untuk melakukan identifikasi penyakit tanaman kopi Arabika dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode KNN merupakan metode yang diterapkan untuk mengatasi permasalahan identifikasi suatu penyakit yang diukur secara kualitatif dan kuantitatif. Berdasarkan data uji yang digunakan pada penelitian ini, metode KNN dapat melakukan diagnosa penyakit tanaman kopi Arabika dengan tingkat akurasi sebesar 80%.


Keywords


K-Nearest Neighbor; KNN; Penyakit Tanaman; Tanaman Kopi Arabika

Full Text:

PDF

References


Danarti dan Najiyanti. 1999. Palawija Budidaya dan Analisis Usaha Tani. Jakarta: Penebar Swadaya.

Moh. Cholil Mahfud, Luki Rosmahani, dan Diding Rachmawati. 1998. Pengendalian Hama dan Penyakit Tanaman Kopi Arabika. Malang: Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Karangploso.

Mahfud, Moh. Cholil. 2012. Teknologi dan Strategi Pengendalian Penyakit Karat Daun untuk Meningkatkan Produksi Kopi Nasional. Malang: Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Jawa Timur.

Redjeki, Sri. 2013. Perbandingan Algoritma Backpropagation dan K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Identifikasi Penyakit. Program Studi Teknik Informatika. STMIK AMIKOM. Yogyakarta.

Rohman, Abdul. 2015. Model Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa. Jurusan Elektronika. Fakultas Teknik Universitas Pandanaran. Semarang

Amiratus, Rahmi. 2013. Penerapan Metode Fuzzy K-NN untuk Menentukan Kualitas Hasil Rendeman Tebu. Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Universitas Brawijaya. Malang.

Anggraeni, Daria. 2015. Sistem Pakar untuk Identifikasi Hama dan Penyakit Tanaman Tebu dengan Metode Fuzzy AHP. Malang : Universitas Brawijaya.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.