Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/72687
Title: Optimasi penggunaan lahan menggunakan algoritme genetika untuk mendukung peningkatan produktivitas pertanian
Other Titles: Land-Use Optimization Using Genetic Algorithm for Supporting The Improvement of Agricultural Productivity
Authors: Hermadi, Irman
Arkeman, Yandra
Umam, Khaerul
Issue Date: 2014
Publisher: Bogor Agricultural University (IPB)
Abstract: Penggunaan Lahan adalah cara untuk menggunakan lahan untuk memenuhi kebutuhan manusia. Cara ini memungkinkan tanaman yang akan disusun dalam satu area untuk menghasilkan keuntungan maksimal. Metode yang digunakan untuk optimasi penggunaan lahan adalah algoritma genetika yang didasarkan pada mekanisme seleksi alam. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem berbasis web yang dapat menemukan solusi optimal atau mendekati optimal dalam penyusunan tanaman. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan model Waterfall. Sistem ini diberi nama De Loga. Sistem ini telah diuji dan menghasilkan penyusunan tanaman sesuai yang diharapkan dalam penggunaan lahan. Kata kunci: algortime genetika, penggunaan lahan, sistem optimasi
Land-use is the way to use land to meet human needs. This way allows plants to be arranged in one area to produce maximum benefits. The method used for the land-use optimization is genetic algorithm that is based on the mechanism of natural selection. The purpose of this research is to develop a web-based system that can find the optimal or near-optimal solutions for planting arrangement. The system was developed using Waterfall model. The system is named De Loga. The system has been tested that it produces correct plants arrangement for the expected land-use. Keywords: genetic algorithm, land-use, optimization system
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/72687
Appears in Collections:UT - Computer Science

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
G14kum.pdf
  Restricted Access
Full Text1.94 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.