首页> 外文OA文献 >IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KUALITAS BERAS DI UNIT PENGOLAHAN GABAH BERAS (UPGB) KECAMATAN DEMPET KABUPATEN DEMAK
【2h】

IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KUALITAS BERAS DI UNIT PENGOLAHAN GABAH BERAS (UPGB) KECAMATAN DEMPET KABUPATEN DEMAK

机译:实施朴素贝叶斯算法确定大米加工单位(UPGB)细分地段DEMAK区域中的稻米质量水平

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Unit Pengelolaan Gabah Beras(UPGB) dalam menentukan kualitas beras dilakukan beberapa seleksi antara lain adalah dengan mengidentifikasi bentuk , warna dan tekstur dari beras itu sendiri . Cara penentuan kualitas beras yang biasanya dilakukan di UPGB Kecamatan Dempet adalah dengan cara mengamati secara manual beras tersebut sehingga sering terjadi subjektivitas antara beberapa pengamat. Hal ini memiliki beberapa kekurangan salah satunya adalah adanya tebang pilih dalam penilaian kualitas, adanya kelelahan fisik jika pengamat bekerja terlalu lama sehingga menyebabkan hasil pengamatan yang tidak konsisten. Pengujian beras secara visual manual ini dikhawatirkan masih terjadi kesalahan karena terbatasnya penilain tim penilai. Oleh karena itu, diperlukan cara untuk menentukan klasifikasi kualitas beras dengan cepat, akurat, dan mudah untukdioperasikan sehingga meningkatkan mutu dalam pengklasifikasian beras, yaitu dengan menggunakan perhitungan melalui metode naïve bayes. Dari 10 sample data yang ada ada dihasilkan tingkat akurasi perhitungan naïve bayes terhadap perhitungan manual adalah 90 %. Penilaian yang ada bermanfaat sebagai pendukung keputusan bagi Unit Pengelolaan Gabah Beras(UPGB) Kecamatan Dempet guna membatasi beras kualitas kurang baik beredar dipasaran dan hanya beras dengan kualitas baik yang diperbolehkan beredar dipasaran
机译:稻米管理部门(UPGB)在确定稻米质量方面进行了多项选择,包括确定稻米本身的形状,颜色和质地。如何确定UPGB Dempet区大米的质量通常是通过手动观察大米来进行的,因此通常在几个观察者中会出现主观性。这有几个缺点,其中之一是质量评估中的选择性日志记录,如果观察者工作时间过长会导致体力消耗,从而导致观察结果不一致。由于评估小组的评估有限,仍会由于错误而对稻米进行手动目视测试。因此,我们需要一种方法来快速,准确,容易地确定大米的质量分类,从而提高大米的分类质量,即通过朴素贝叶斯方法进行计算。从可用的10个样本数据中,朴素贝叶斯计算到手动计算的准确性为90%。该评估作为对Dempet区水稻管理部门(UPGB)的决策支持很有用,以限制劣质稻米在市场上流通,并且只允许优质稻米在市场上流通。

著录项

  • 作者

    RIFKI PRASETYO SAID;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号