Rancang Bangun Sistem Pakar Model Identifikasi untuk Klasifikasi Varietas Unggul Tanaman Gambir Menggunakan Genetic Programming

Main Article Content

Rosda Syelly
Indra Laksmana
Irzal Irzal

Abstract

Kurangnya informasi dan minimnya pengetahuan masyarakat mengenai varietas gambir membuat masyarakat kesulitan dalam mengidentifikasi varieras unggul gambir. Penelitian ini mengusulkan sistem identifikasi dengan menerapkan pencarian heuristik menggunakan operasi genetika. Varietas tanaman gambir memiliki tekstur yang mirip satu samalainnya. Tekstur tersebut dapat di indentifikasi dengan sangat sederhana menggunakan Generic programming. Generic programming dapat menentukan karakteristik atau penciri khusus dari masing-masing varietas yang terstruktur ke dalam bentuk tree. Percobaan pada penelitian ini menggunakan data biner yang dihasilkan proses booleanizing dari varietas unggul gambir seperti varietas udang, varietas Riau dan varietas Cubadak. Data biner dibagi menjadi data latih dan data uji menggunakan k-fold cross validation. Proses training akan mendapatkan individu terbaik melalui proses generate rule atau menciptakan individu, individu tersebut dievaluasi yang disebut sebagai evaluasi fitness. Selanjutnya proses genetika yang diawali dengan turnamen atau proses seleksi berdasarkan nilai fitness, proses Crossover atau rekombinasi dua individu dan proses mutasi atau perubahan satu bagian dari individu. Individu terbaik merupakan aturan (rule) dalam mengidentifikasi, aturan terbaik diperoleh pada parameter populasi 50.000, 22 node yang teridiri dari Function set AND, OR, NOR dan 61 terminal set, probabilitas crosover sebesar 0.9 dan mutasi 0.1 sebanyak 5 generasi. Tiga rule yang dihasilkan dapat dimanfaatkan masyarakat dalam mengidentifikasi varietas gambir

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

Section
Articles
Author Biographies

Rosda Syelly, Sekolah Tinggi Teknologi Payakumbuh

Program Studi Teknik Komputer

Irzal Irzal, Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh

Program Studi Mekanisasi Pertanian