Abstract-the development of technology has been very rapid, technological sophistication is also utilized by sugar cane farmers to obtain information about sugarcane crops. Sugarcane is included in plantation commodities in Indonesia. However, in sugarcane cultivation there are various problems associated with the disease that is likely to attack the plant. Therefore, the authors designed the expert system of sugar cane disease diagnosis using certainty method based web method. This system will analyze based on data symptoms -symptoms that are in the input by the user so that in obtaining a result of disease identification on sugar cane in the name of the disease level of accuracy and how to handle it. This expert system is developed by using the PHP language and MySQL data base with Certainty Factor method to measure the value of certainty of a hypothesis against a fact. With the calculation of Certainty factor method from a disease of sugarcane cultivation in the value of confidence from the diagnosis with the value of accuracy 94.6%.Keywords: Sugar cane plant, Expert System, Certainty Factor.Intisari-Pada saat ini perkembangan teknologi sudah sangat pesat, tidak hanya pada bidang informasi, industri, pendidikan, tetapi pada bidang pertanian. Oleh karena itu kecanggihan teknologi juga di manfaatkan oleh para petani tebu untuk mendapatkan informasi mengenai tanaman tebu. Tanaman tebu termasuk dalam komoditas tanaman perkebunan yang ada di Indonesia. Namun, dalam pembudidayaan tebu tidak luput dari berbagai permasalahan yang berhubungan dengan penyakit yang kemungkinan akan menyerang tanaman. Oleh sebab itu penulis merancang pembuatan sistem pakar diagnosa penyakit tebu menggunakan metode certainty factor berbasis web. Sistem ini akan menganalisa berdasarkan data gejala -gejala yang ada yang di masukan oleh user sehingga di dapatkan suatu hasil identifikasi penyakit pada tanaman tebu berupa nama penyakit tingkat akurasi dan cara penangannya. Sistem pakar ini di kembangkan dengan menggunakan bahasa PHP dan data base My SQL dengan metode Certainty Factor untuk mengukur nilai kepastian dari suatu hipotesa terhadap suatu fakta. Dengan perhitungan metode Certainty factor dari satu penyakit tanaman tebu di dapat nilai kepercayaan dari hasil diagnosa dengan nilai tingkat akurasi 94,6 %.Kata kunci : Tanaman Tebu, Sistem Pakar, Certainty Factor. I. PENDAHULUANTanaman Tebu termasuk dalam komoditas tanaman perkebunan yang ada di Indonesia. Namun, dalam pembudidayaan tebu tidak luput dari berbagai permasalahan yang berhubungan dengan penyakit yang kemungkinan akan menyerang tanaman tebu. Jika tanaman tebu telah terserang penyakit, maka hasil panen dan kualitas tebu akan menurun yang kemudian akan menimbulkan kerugian yang tidak sedikit bagi petani tebu dan pemilik kebun tebu, jika tidak segera ditanggulangi akan merambat luas dan memburuk seiring berjalannya waktu [1].Untuk mengatasi hal tersebut dibutuhkan seorang pakar mengenai penyakit dan hama tentang tanaman tebu. Namun tidak semua pakar penyakit tanaman tebu dapat mem...

In the implementation of learning, there are several factors that affect the student learning process, including internal factors, external factors, and learning approach factors. Internal factors (factors within students), for example: the physical and spiritual condition of the student. Namely: physiological aspects (body, eyes and ears) and psychological aspects (student intelligence, student attitudes, student talents, student interests and student motivation). External factors (factors from outside students), for example: environmental conditions around students. Namely: social environment (family, teachers, community, friends) and non-social environment (home, school, equipment, nature). While the student learning approach factors, for example: The learning approach factor, namely the type of student effort which includes the strategies and methods used by students to carry out learning activities of subject matter, which consists of a high approach, medium approach and low approach. So the first focus of this research is to do student clustering based on their learning process using 11 parameters. Second, using the PSO algorithm to get maximum clustering results. The research data were obtained from vocational secondary education institutions in the city of Pasuruan. Where the data is data obtained from the results of school reports and questionnaires as much as 350 student data. Data attributes include environmental features, social features, and related school features to group student data for learning data processing. From the classification results using the PSO method, there are 0.97140754 silhouette values that are obtained because the distance between the data is very close. From these results indicate that the PSO method is able to improve the performance of the k-means clustering method in the classification process of student learning interest.

Kebutuhan pupuk bersubsidi terus mengalami peningkatanmeskipun lahan pertanian semakin sempit, membuat petani mengalami kesulitan dalam hal mendapatkan pupuk yang berpengaruh langsung terhadap produktivitas padi menjadi persoalan para petani. Sehingga dengan adanya sebuah sistem informasi ini memberikan kemudahan pemakaian pupuk yang akan datang secara komputerisasi dalam pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan diperlukan untuk mendapatkan pengetahuan kepakaran dari ahlinya dalam diagnosa kebutuhan padi, sedangkan inferensi fuzzy Mamdani digunakan untuk pengolahan pengetahuan agar diperoleh konsekuensi atau kesimpulan.

Telur tetas merupakan telur fertil atau telur yang telah dibuahi baik secara alami maupun buatan, dihasilkan dari peternakan ayam pembibit bukan peternakan komersial Telur yang ditetaskan haruslah melalui proses seleksi, tidak semua telur tetas dapat digunakan dalam penetasan. Faktor utama yang perlu diperhatikan dalam memilih telur tetas adalah kualitas telur, jika kualitas telur yang akan ditetaskan buruk maka presentase jumlah telur yang menetas rendah. Bobot telur tetas haruslah seragam sehingga besarnya juga seragam, yaitu tidak terlalu besar dan tidak terlalu kecil. Telur yang terlalu besar menyebabkan kantung udara terlalu kecil untuk perkembangan embrio sehingga telur akan terlambat untuk menetas. Ada beberapa kendala yang dihadapi karyawan untuk menyeleksi telur tetas diantaranya kurang teliti, faktor usia yang yang sudah tidak produktif dan juga faktor kelelahan mengakibatkan kurang fokus dalam menyeleksi. Pada permasalahan ini maka penelitian ini adalah bagaimana menentukan kelayakan telur dan dan klasifikasi dari citra telur layak dan tidak. Proses klasifikasi kelayakan telur ini dilakukan menggunakan  Naïve Bayes Classifier. Data yang dikumpulkan berjumlah 100 data citra telur terbagi menjadi 80 data latih dan 20 data uji. Dari hasil pengujian didapatkan hasil akurasi sebesar 75% dengan 20 data uji.  

No abstract