SISTEM PAKAR PENYAKIT PADA TANAMAN KOPI BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Bibliographic record
Abstract
Abstrak Perkembangan teknologi informasi telah membawa dampak yang signifikan ke dalam berbagai bidang tidak hanya di bidang komputer tetapi juga bidang di luar ilmu komputer. Bidang yang juga tersentuh oleh teknologi komputer adalah bidang perkebunan. Kopi merupakan komoditas perkebunan yang memiliki peranan yang penting bagi perekonomian di Indonesia.Adanya penyakit yang menyerang pada tanaman kopi mengakibatkan menurunnya kualitas dan rendahnya tingkat produktifitas pada tanaman kopi.Penanganan penyakit pada tanaman kopi tidak tertangani dengan baik karena kurangnya informasi yang diketahui petani tentang penyakit kopi. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis membuat aplikasi Sistem Pakar Penyakit Pada Tanaman Kopi Berbasis Android menggunakan Metode Forward Chaining. Teknik pengumpulan data yang digunakan penulis adalah wawancara, studi pustaka dan observasi. Dari hasil penelitian berhasil dibuat aplikasi sistem pakar berbasis android dengan tujuan untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman kopi menggunakan metode forward chaining dan memberikan keluaran berupa penyakit tanaman kopi beserta cara penanganan penyakit tanaman kopi.Aplikasi sistem pakar dapat membantu para petani kopi dan orang awam dalam mendiagnosa penyakit tanaman kopi dan sebagai pengganti pakar dalam mendiagnosis penyakit pada tanaman kopi. Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit, Tanaman Kopi, Forward Chaining, Android
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.010 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".