Penerapan Machine Learning dengan Aplikasi Orange Data Mining Untuk Menentukan Jenis Buah Mangga

Heri Suroyo

Abstract


Penggunaan penambangan data kini semakin banyak diterapkan pada berbagai bidang. Pertanian termasuk bidang yang sangat cocok menerapkan teknik data mining untuk mengolah maupun menganalisis data-data pertanian. Beberapa teknik data mining seperti K-Means, Clustering cukup populer dan bisa dimanfaatkan. Tujuan dari riset ini adalah menerapkan teknik image analisis dengan menggunakan tools aplikasi Orange Data Mining untuk membantu petani mengetahui jenis buah mangga. Pada riset ini teknik Image clustering digunakan untuk menentukan jenis buah mangga dengan input berupa file image buah mangga. Saat ini setidaknya ada 5-7 jenis buah mangga yang bisa dibudidayakan di Indonesia. Aplikasi orange data mining adalah sebuah tools yang bisa digunakan untuk membantu dalam membedakan jenis buah mangga diperlukan agar petani bisa memilih dengan tepat jenis buah mangga yang akan dibudidayakan. Data mining dengan teknik image clustering bisa dimanfaatkan dalam hal ini. Penggunaan Orange Data Mining karena tools ini berbasis GUI sehingga bisa dimanfaatkan oleh orang awam sekalipun. Riset ini menghasilkan gambaran yang sederhana tentang proses penggunaan image analitik yang bisa dipergunakan pada bidang pertanian.

Kata Kunci: Machine Learning, Data Mining, Image Analytic, Metode clustering, Aplikasi Orange.


Full Text:

PDF

References


. Fajar, Muhammad, 2018, Kinerja Sektor Pertanian Indonesia Periode 2012-2016, https://www.researchgate.net/publication/322298271 Working Paper · January 2018, diakses tanggal 04/07/2019 jam 09.20.

. Fajar dan Alfiyani, 2018, Kinerja Sektor Pertanian Indonesia Periode 2012 – 2016, : https://www.researchgate.net/publication/322298271, Working Paper · January 2018, diakses tanggal 04/07/2019 jam 09.20.

. Hasibuan, Zainal (2007), Metodologi Penelitian Pada Bidang Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi Konsep, Teknik, Dan Aplikas, Fakultas ILKOM Universitas Indonesia.

. Jaganathan, et.al ,(2014) A Study of Data Mining Techniques to Agriculture, IJRIT International Journal of Research in Information Technology, Volume 2, Issue 4, April 2014, Pg: 306- 313.

. McCann, 1996, The Development of Management Units for Site-Specific Farming, http://www.usask.ca/soilsncrops/conference-proceedings/previous_years/Files/96/1996docs/365.PDF, diakses : 19/07/2018

. Priyanka, Sony et.al, 2015, Studi Pengolahan Citra di Pertanian untuk Mendeteksi Penyakit Tanaman, International Journal of Computer Science and Mobile Computing, IJCSMC, Vol. 4, Issue. 7, July 2015, pg.581 – 587

. Rerung , 2018, Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk , Jurnal Teknologi Rekayasa, Politeknik Sukabumi, JTERA, Vol. 3, No. 1, Juni 2018

. Riska , et.al, 2015, Klasifikasi Jenis Tanaman Mangga Gadung dan Mangga Madu Berdasarkan Tulang Daun, Jurnal Buana Informatika, Volume 6, Nomor 1, Januari 2015: 41-50.

. Sujatha (2017), Smart Farming using K-means Clustering and SVM Classifier in Image Processing, International Journal of Science, Engineering and Technology Research (IJSETR) Volume 6, Issue 11, November 2017, ISSN: 2278 -7798.

. Tiwari, 2011, Application of Cluster Analysis in Agriculture– A Review Article, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 36– No.4, December 2011.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.