Informasi Lainnya
Abstraksi
Tanaman cabai memerlukan kondisi tanah yang subur untuk menunjang pertumbuhan dan menghasilkan produksi yang optimal. Namun demikian, petani di wilayah Karangreja masih menghadapi kendala dalam menentukan tingkat kesuburan tanah sebelum proses penanaman dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tingkat kesuburan tanah pada tanaman cabai di Karangreja dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbors (KNN) berdasarkan parameter tanah yang meliputi pH tanah, kelembaban tanah, dan suhu tanah. Data parameter tanah diperoleh melalui sensor sebagai media pengambilan data. Penelitian ini menggunakan data yang berasal dari 42 lahan kebun dengan total sebanyak 3.885 data pengukuran. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode KNN memiliki performa yang sangat baik dengan nilai akurasi rata-rata sebesar 0,9946 berdasarkan evaluasi menggunakan Stratified K-Fold Cross Validation, dengan nilai akurasi pada lima fold berturut-turut sebesar 99,74%, 99,36%, 99,74%, 99,49%, dan 98,97%. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa metode KNN efektif dalam mengklasifikasikan tingkat kesuburan tanah serta berpotensi membantu petani dalam pengelolaan lahan dan meningkatkan produktivitas tanaman cabai.<br />
<strong>Kata Kunci</strong>: Cabai, Kesuburan Tanah, Klasifikasi, K-Nearest Neighbors (KNN), Parameter Tanah
- CAK3JAB3 - Pembelajaran Mesin
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
