SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Bibliographic record
Abstract
Kelapa sawit adalah salah satu komoditi yang diharapkan mampu memberikan kontribusinya dalam perekonomian sub-sektor perkebunan. Cerahnya prospek komoditi minyak sawit dalam perdagangan minyak nabati dunia telah mendorong pemerintah Indonesia untuk memacu pengembangan ekspor minyak kelapa sawit. Pada tanaman kelapa sawit terjadi masalah kualitas dan produksi yang semakin menurun,karena tingginya kerusakan tanaman kelapa sawit yang diakibatkan oleh hama dan penyakit. Keberadaan penyakit menimbulkan kerugian baik secara kualitatif maupun kuantitatif sejak pembibitan sampai dengan paska panen. Kurangnya pengetahuan petani mengenai cara mendiagnosis penyakit pada tanaman kelapa sawit serta keterbatasan tenaga pakar tanaman kelapa sawit pada perkebunan rakyat bisa diselesaikan dengan memperbanyak tenaga pakar atau menduplikasi pengetahuan pakar dengan membangun sistem sistem pakar diagnosis penyakit pada tanaman kelapa sawi. Metode certainty factor digunakan untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran dan mengekspresikan tingkat kepercayaan ahli dalam mendiagnosis penyakit pada tanaman kelapa sawit. Dari hasil analisis perhitungan dengan menggunakan metode certainty factor, diperoleh nilai tertinggi yaitu 71,16208%, dan dari hasil yang didapat sistem mendiagnosis bahwa tanaman kelapa sawit terkena penyakit tajuk. Dengan menggunakan sistem pakar ini dapat membantu petani / awam dalam mendiagnosis penyakit kelapa sawit melalui gejala-gejala penyakit yang diinputkan untuk mendiagnosa suatu penyakit kelapa sawit. Kata Kunci : Certainty Factor, Kelapa Sawit, Sistem Pakar.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.104 | 0.014 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".