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

Corn is a food source in several regions in Indonesia, in addition to being a human food source, corn can also be used as animal feed ingredients. Quality classification of corn is needed to produce quality products. The quality of corn quality is determined by the attributes of varietas, lengths, shapes, colors, flavors, techniques, seasons, pests, PH and the quality used as a classification process of quality using a decision tree algorithm. The results of the study were compared with three decision tree criteria namely gain ratio, information gain and Gini index. Accuracy results show that the highest criterion value is 72.76% in the Gini index criterion and the lowest value is the criterion gain ratio of 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