24.04.5659
630 - Agriculture and related technologies, Farminf, Farms, Plant crops
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Machine Learning
152 kali
Pemilihan tanaman sering kali tidak didasari oleh kondisi tanah pada lahan pertanian, petani masih sering menentukan berdasarkan sesuai keinginan petani sehingga hal ini membuat proses pertanian kurang efektif. Pada pemilihan tanaman ini juga memiliki risiko kesalahan yang tinggi, tidak jarang hasil panen menjadi kurang optimal hingga terancam gagal panen. Maka dibutuhkan alat yang dapat membantu petani dalam pemilihan tanaman berdasarkan kondisi tanah sehingga hasil panen menjadi maksimal dan menurunkan risiko kegagalan panen. Alat ini dibuat untuk dapat memberikan rekomendasi tanaman berdasarkan parameter kandungan tanah yaitu pH tanah, kelembaban tanah, suhu tanah dan konduktivitas listrik. Rekomendasi tanaman diberikan sesuai dengan kebutuhan optimal masing-masing tanaman, tidak hanya hasil rekomendasi pada alat ini juga menampilkan nilai pengukuran sehingga petani dapat memonitoring kondisi tanah. Alat ini dapat dihubungkan dengan aplikasi sehingga petani dapat melakukan monitoring via aplikasi dan juga melihat prakiraan cuaca berdasarkan lokasi petani. Pada implementasi alat dilakukan pengujian untuk memvalidasi spesifikasi sesuai kebutuhan pengguna. Hasil pengujian rekomendasi tanaman didapatkan akurasi rata-rata 77,83% menggunakan model machine learning Random Forest, pada aplikasi yang digunakan pada gawai pengguna dapat menampilkan prakiraan cuaca selama 6 hari ke depan, serta dapat menampilkan parameter EC, pH tanah, suhu serta kelembaban tanah. Alat dirancang dengan memiliki fleksibilitas serta dimensi yang tidak cukup besar untuk memudahkan pengguna pada saat digunakan serta untuk mengoperasikan alat tersebut dapat menggunakan daya dari baterai yang dapat digunakan selama ±28 jam non-stop.<br /> Kata kunci : konduktivitas listrik, pH tanah, suhu, kelembaban, petani, cuaca, machine learning, Random Forest.
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Nama | MUHAMMAD FAHRIZA BAHRUDIN |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Khilda Afifah, Istiqomah |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Elektro |
Kota | Bandung |
Tahun | 2024 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |