2020
DOI: 10.25273/research.v3i2.7060
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Identification Of Diseases In Rice Plant Using Chatbot With Methode Artificial Intelligence Markup Language and Normalization

Abstract: <em>Information Services in agriculture are entering the era of industrial revolution 4.0, always associated with the use of automation machines integrated with the internet network. The technological sophistication of this era makes many conditions change. The chatbot application is one of the right solutions to solve farmer problems, this farmer chatbot application is about the information on handling rice plants, and this application uses the Artificial Intelligence Markup (AIML) method. The purpose o… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1

Citation Types

0
0
0
1

Year Published

2021
2021
2021
2021

Publication Types

Select...
1

Relationship

0
1

Authors

Journals

citations
Cited by 1 publication
(1 citation statement)
references
References 6 publications
0
0
0
1
Order By: Relevance
“…Untuk mendukung kebutuhan informasi Fakultas Teknik yang akurat dan terkini terkait dengan informasi akademik, maka diperlukan sebuah sistem berbasis teknologi informasi yang dapat merangkum dengan baik data dan menampilkan informasinya kepada mahasiswa. Penelitian tentang chatbot ini mendapatkan akurasi 90.9 %, sedangkan waktu responsetime untuk menjawab pertanyaan kurang dari 5 kata adalah 0.01 detik dan untuk lebih dari 5 kata adalah 0.02 detik dengan data set 1000 baris [4]. Aplikasi chatbot ini mampu menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan oleh pengguna, sesuai dengan pengetahuan yang telah diberikan sebelumnya [5].…”
Section: Pendahuluanunclassified
“…Untuk mendukung kebutuhan informasi Fakultas Teknik yang akurat dan terkini terkait dengan informasi akademik, maka diperlukan sebuah sistem berbasis teknologi informasi yang dapat merangkum dengan baik data dan menampilkan informasinya kepada mahasiswa. Penelitian tentang chatbot ini mendapatkan akurasi 90.9 %, sedangkan waktu responsetime untuk menjawab pertanyaan kurang dari 5 kata adalah 0.01 detik dan untuk lebih dari 5 kata adalah 0.02 detik dengan data set 1000 baris [4]. Aplikasi chatbot ini mampu menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan oleh pengguna, sesuai dengan pengetahuan yang telah diberikan sebelumnya [5].…”
Section: Pendahuluanunclassified