PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK MEMPREDIKSI UNSUR HARA TANAH PADA LAHAN PERTANIAN

Widaningsih, Widaningsih (2024) PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK MEMPREDIKSI UNSUR HARA TANAH PADA LAHAN PERTANIAN. Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

	Text (1) COVER.pdf Download (21kB)
	Text (2) PENGESAHAN DAN KEASLIAN.pdf Download (509kB)
	Text (3) ABSTRAK.pdf Download (10kB)
	Text (4) KATA PENGANTAR, DAFTAR ISI, DAFTAR TABEL, DAFTAR GAMBAR DAN DAFTAR SOURCE CODE.pdf Download (642kB)
	Text (5) BAB I.pdf Download (96kB)
	Text (6) BAB II.pdf Download (210kB)
	Text (7) BAB III.pdf Download (177kB)
	Text (8) BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (500kB)
	Text (9) BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (10kB)
	Text (10) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (12kB)
	Text (11) COVER LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (4kB)
	Text (12) LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Unsur hara tanah adalah bagian terpenting dari pertanian. Unsur hara tanah nitrogen, posfor dan kalium merupakan parameter penting yang dapat menunjang proses pertumbuhan tanaman. Namun pemahaman petani mengenai unsur hara tanah masih kurang dan informasi mengenai unsur hara tanah tersebut masih terbatas. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi unsur hara tanah berdasarkan temperatur, humidity, pH dan rainfall dengan menerapkan algoritma Random forest. Evaluasi kinerja algoritma Random forest diukur menggunakan R-squared (R2) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan pengukuran kinerja performa algoritma Random forest dalam memprediksi unsur hara tanah agar hasil dari pengukuran kinerja tersebut dapat membantu para petani dalam menentukan unsur hara tanah atau mengelola tanah. Serta, meningkatkan pemahaman tentang penggunaan algoritma Random forest dalam memprediksi unsur hara tanah. Hasil dari evaluasi kinerja menggunakan R-squared (R2) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) memberikan performa yang baik dalam memprediksi unsur hara tanah yaitu R2 dan MAPE dari setiap variabelnya, untuk variabel N nilai R2 = 0,63 (baik), variabel P nilai R2 = 0,51 (baik), dan variabel K nilai R2 = 0,98 (sangat baik). Sedangkan untuk nilai MAPE dari setiap variabelnya yiatu variabel N nilai MAPE = 18,57% (baik), variabel P nilai MAPE = 14,87% (baik), dan variabel K nilai MAPE = 7,96% (sangat baik). Kata Kunci : Unsur hara tanah, Prediksi, Random forest

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	A General Works > AI Indexes (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > Informatika
Depositing User:	Lelis Masridah
Date Deposited:	02 Aug 2024 01:51
Last Modified:	02 Aug 2024 01:51
URI:	http://repositori.unsil.ac.id/id/eprint/12876

Actions (login required)

View Item