KLASIFIKASI KUALITAS MUTU JAGUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE PADA DINAS PERTANIAN BOJONEGORO

  • Moch. Lutfi Universitas Yudharta Pasuruan
Keywords: corn quality, decision tree method, quality classification

Abstract

Jagung merupakan sumber pangan di beberapa daerah di Indonesia, selain sebagai sumber pangan manusia jagung juga dapat sebagai bahan pakan ternak. Klasifikasi mutu kualitas jagung sangat diperlukan untuk menghasilkan hasil produksi yang berkualitas. Kualitas mutu jagung ditentukan oleh attribut varietas, panjang, bentuk , warna, rasa, teknik, musim, hama, PH dan mutu yang digunakan sebagai proses klasifikasi kualitas mutu dengan algoritma decision tree. Hasil penelitian dibandingkan dengan tiga kriteria decision tree yaitu gain ratio, information gain  dan gini index. Hasil akurasi menunjukkan bahwa nilai kriteria tertinggi sebesar 72,76%  pada kriteria gini index dan nilai terendah pada kriteria gain ratio sebesar 60,67%.

References

Andriani, A. (2013). Sistem pendukung keputusan berbasis decision tree dalam pemberian beasiswa studi kasus: Amik BSI Yogyakarta. Seminar Nasional Teknologi In-formasi Dan Komunikasi, 2013, 163–168.

Berndtsson, M., Hansson, J., Olsson, B., & Lundell, B. (2007). Thesis pro-jects: A guide for students in com-puter science and information sys-tems. Springer Science & Business Media.

Bustomi, M. A., & Dzulfikar, A. Z. (2014). Analisis distribusi inten-sitas RGB citra digital untuk klas-ifikasi kualitas biji jagung menggunakan jaringan syaraf tiru-an. Jurnal Fisika dan Aplikasinya, 10(3), 127–132.

Dawson, C. W. (2009). Projects in com-puting and information systems: A student’s guide. Pearson Prentice Hall.

Firmansyah, I. U., Aqil, M., & Sinuseng, Y. (2007). Penanganan pascapanen jagung. Puslitbang Tanaman Pangan, Badan Litbang Pertanian.

Fitriani, D., Hasbullah, R., & Rachmat, R. (2017). Penentuan prioritas sarana pascapanen jagung untuk menurunkan kehilangan hasil dengan metode Analytical Hierar-chy Process (AHP). Jurnal Penelitian Pascapanen Pertanian, 12(2), 60–69.

Hamdi, A. S., & Bahruddin, E. (2015). Metode penelitian kuantitatif ap-likasi dalam pendidikan. Deepub-lish.

Kusumaningtyas, S., & Asmara, R. A. (2016). Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Jurnal In-formatika Polinema, 2(2), 72–72.

Madadipouya, K. (2015). A new decision tree method for data mining in medicine. Advanced Computation-al Intelligence: An International Journal (ACII), 2(3).

Prabowo, R. Y., Rahmadwati, R., & Mudjirahardjo, P. (2018). Klasifi-kasi kandungan nitrogen berdasar-kan warna daun melalui color clus-tering menggunakan metode fuzzy c-means dan hybrid PSO k-means. Jurnal EECCIS, 12(1), 1–8.

Prasetyo, E. (2014). Data mining men-golah data menjadi informasi menggunakan matlab. Andi Off-set.

Quinlan, J. R. (1986). Induction of deci-sion trees. Machine Learning, 1(1), 81–106. https://doi.org/10.1023/A:1022643204877

Safuan, L. O., & Hadini, H. (2012). Klas-ifikasi genotip jagung lokal asal kabupaten wakatobi dan kabupaten bombana berdasarkan karakter fenotipnya. J. Agroteknos, 2(3), 126–133.

Siregar, G., & Nugraha, S. (2018). Perkembangan produksi dan kon-sumsi jagung di provinsi Sumatera Utara. Journal Agribusiness Sci-ences (JASC), 1(01). http://jurnal.umsu.ac.id/index.php/JASc/article/view/1542

Yaumi, M. (2017). Prinsip-prinsip desain pembelajaran: Disesuaikan dengan kurikulum 2013 edisi Kedua (2 ed.). Kencana.

Published
2018-03-27
How to Cite
Lutfi, M. (2018). KLASIFIKASI KUALITAS MUTU JAGUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE PADA DINAS PERTANIAN BOJONEGORO. AGROMIX, 9(1), 1-8. https://doi.org/10.35891/agx.v9i1.1360
Section
Articles