MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SMART PORTABLE CROP RECOMMENDATION TOOL - Dalam bentuk buku karya ilmiah

MUHAMMAD QANIT AL-HIJRAN

Informasi Dasar

202 kali
24.06.202
006.31
Karya Ilmiah - TA (D3) - Reference

Indonesia adalah salah satu negara dengan potensi pertanian yang sangat besar, dengan didukung kondisi sumber daya alam dan iklim yang sangat baik. Namun, pemanfaatan sistem rekomendasi pertanian dalam aktivitas pertanian di Indonesia masih belum banyak dikembangkan. Padahal, minimnya pengetahuan para petani tentang hal-hal yang terkait dalam pengambilan keputusan pertanian juga masih menjadi kendala dalam menghambat produktifitas pertanian, seperti kapan waktu tanam terbaik, bagaimana performansi lahan, apa komoditias tani yang harus ditanam di waktu tertentu, dan lain sebagainya. Apabila hal ini terus dibiarkan, maka aktivitas pertanian menjadi tidak optimal yang berdampak pada kebutuhan hasil pertanian di Indonesia tidak akan tercukupi dengan baik. Berdasarkan pemasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Machine Learning untuk memberikan rekomendasi yang tepat kepada petani dalam memilih lahan pertanian yang sesuai dengan jenis tanaman yang diinginkan. Studi yang dilakukan akan menggunakan pedekatan dengan metode pengembangan Machine Learning. Hasil penelitian ini berupa sistem rekomendasi pertanian untuk penentuan kesesuaian lahan pertanian dengan komoditas tani yang ditanam. Diharapkan hasil penelitian ini dapat berkontribusi pada produktifitas hasil pangan di Indonesia

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SMART PORTABLE CROP RECOMMENDATION TOOL - Dalam bentuk buku karya ilmiah
 
ix, 17p.: il,; pdf file
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MUHAMMAD QANIT AL-HIJRAN
Perorangan
Bayu Rima Aditya, Elis Hernawati
 

Penerbit

Universitas Telkom, D3 Sistem Informasi
Bandung
2024

Koleksi

Kompetensi

  • VSI3H4 - PROYEK AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini