Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.663
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Applied Agricultural Science and Technology Lumbung: Jurnal Ilmiah Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh Agroteknika Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer JPKMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesia) Technologica AGRIEKSTENSIA Indonesian Journal of Community Services Cel Journal Of Indonesian Social Society
Indra Laksmana
Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : AGRIEKSTENSIA

 1 
Rancang Bangun Sistem Pakar Model Identifikasi untuk Klasifikasi Varietas Unggul Tanaman Gambir Menggunakan Genetic Programming Rosda Syelly; Indra Laksmana; Irzal Irzal
AGRIEKSTENSIA Vol 19 No 1 (2020): AGRIEKSTENSIA: Jurnal Penelitian Terapan Bidang Pertanian
Publisher : Politeknik Pembangunan Pertanian Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (377.486 KB) | DOI: 10.34145/agriekstensia.v19i1.440

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
Co-Authors Agus Nur Khomarudin Aldi Pratama Amrizal Arif Budiman Arif Rizki Marsa Azani Al Sya’ban Defrian, Angga Dimas Teguh Haryanto Dio Winaldi Dwi Tiara Puspa Edi Syafri Fahrul Rozi Irianto Fanny Yuliana Batubara Febri Yulsa Yunika Fithra Herdian Harmailis Harmailis Hendra Hendra Husnatul Fatimah Indah Purnama Sari Intan Hati Irwan A Irwan A Irzal Irzal Jamaluddin Jamaluddin Jamaluddin Kristoper M Riza Nurtam Mohamad Riza Nurtam Mohammad Riza Nurtam Muhammad Adam Muhammad Anwar Muhammad Riza Nurtam Muhammad Syahbeni Naufal Alfayyadh Noviardi Nur Kholilah PERDANA PUTERA Putri Amelia Sari Rabby Nazli Riko Riko Rildiwan Rildiwan Rildiwan Rina Novita Rina Novita Rio Andria Saputra Rizki Wahyudi Romy Aulia Rosda Syelly Sandra Melly Sardino Sardino Sri Aulia Novita Sri Tria Siska Suryadi Candra Syamsyida Rozi Syukriadi Trianto Trianto Trinovita Zuhara Jingga Widya Febrina Yuni Ernita Ziko Jannatul Azmi Zulfakri Zulnadi Zulnadi