View/Open

Author
Resya , Lianti

Advisor
Meida Cahyo, Untoro, S.Kom., M.Kom.
Ir. Mugi , Praseptiawan, S.T., M.Kom.

Koleksi
Teknik Informatika

Publisher

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem web berbasis algoritma Naïve Bayes untuk mendeteksi penyakit pada daun singkong, yang merupakan sumber makanan penting di Indonesia. Meskipun produksi singkong tinggi, serangan hama dan penyakit, seperti Cassava Mosaic Disease (CMD) dan Cassava Brown Streak Disease (CBSD), mengancam hasil panen. Pengujian menggunakan metode blackbox testing menghasilkan hasil yang baik terhadap fungsionalitas sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa website dengan algoritma Naïve Bayes mampu mendeteksi penyakit pada daun singkong dengan akurasi rata-rata 74,81%, presisi 54,07%, dan recall 77%. Diperlukan perbaikan kualitas dataset dan eksplorasi metode alternatif. Saran untuk penelitian selanjutnya meliputi peningkatan dataset, eksplorasi deep learning, pengujian pada objek lain, dan integrasi fitur tambahan. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi deteksi penyakit pada tanaman singkong, serta membantu petani meningkatkan produktivitas pertanian. Kata Kunci : Algoritma Naïve Bayes, deteksi penyakit, daun singkong, Website, Blackbox Testing, Akurasi, Presisi, Recall.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2308090023

Keyword