Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Jurnal Ilmiah ESAI
Zuriati Zuriati
Politeknik Negeri Lampung
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Perbandingan Kinerja Fungsi Kernel Algoritma Support Vector Machine Pada Klasifikasi Penyakit Padi Kurniawan Saputra; Zuriati Zuriati; Sriyanto Sriyanto
TEKNIKA Vol. 17 No. 1 (2023): Teknika Januari - Juni 2023
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.7996483

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dan membandingkan kinerja fungsi kernel algoritma Support Vector Machine (SVM) pada klasifikasi penyakit tanaman padi. Fungsi kernel yang dibandingkan adalah : linear, polinomial, RBF, dan sigmoid. Tahapan penelitian: 1) Pengumpulan data penyakit tanaman padi, 2) Melakukan data embedding, 3) Pembagian data testing dan training yang dikelompokkan dalam beberapa perbandingan yaitu: 60%:40%, 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%, 4) Evaluasi menggunakan matrik konfusi, untuk mendapatkan nilai akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi tertinggi 89% pada fungsi kernel linear untuk komposisi data 70%:30% dan polinomial untuk komposisi data 80%:20%. Nilai akurasi terendah pada fungsi kernel RBF dengan komposisi data training dan testing 80%:20% dan 90%:10% senilai 38%. Presisi terbaik pada fungsi kernel linear 90% untuk komposisi data 70%:30%. Nilai presisi terendah pada fungsi kernel RBF dengan komposisi data training dan testing 80%:20% senilai 41%. Untuk recall terbaik 89% pada fungsi kernel linear untuk komposisi data 60%:40%, 70%:30%, dan 80%:20%. Nilai recall terendah pada fungsi kernel RBF dengan komposisi data training dan testing 80%:20% dan 90%:10% senilai 38%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa SVM dengan fungsi kernel linier memberikan hasil yang baik untuk klasifikasi penyakit tanaman padi.
Sistem Otomasi Penyiraman Bibit Tanaman Berbasis Programmable Logic Controller (PLC) Dwirgo Sahlinal; Zuriati Zuriati; Dewi Kania Widyawati
Jurnal Ilmiah ESAI Vol 1 No 1 (2007)
Publisher : Politeknik Negeri Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25181/esai.v1i1.1367

Abstract

The watering of plants seeds could be carried out automatically by using technology development of Programmable Logic Controller (PLC). PLC is a control system that can be programmed in controlling and organizing the watering of plants seeds. It is also can be arranged according to the need of water in each step of seed growth until the plants completed mature. By using sensor to measure the water humidity and timing program to organize water pump in controlling watering process so that the seeds are not water accessed, therefore the seeds growth could be optimal. Kata Kunci:  PLC, penyiraman bibit tanaman
Co-Authors Dewi Kania Widyawati Dwirgo Sahlinal Kurniawan Saputra Sriyanto Sriyanto