Record Detail Back
SISTEM REKOMENDASI TANAMAN PANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST BERBASIS API OPEN WEATHERMAP
- Share to:
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi jenis tanaman pangan
berbasis web menggunakan algoritma Random Forest. Sistem ini membantu masyarakat
pemula dalam menentukan tanaman pangan yang sesuai dengan kondisi lingkungan, seperti
suhu, curah hujan, dan pH tanah. Data suhu dan curah hujan diperoleh secara real-time melalui
API cuaca, sedangkan pH tanah diambil dari dataset. Dataset diproses melalui tahap
preprocessing dan SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Pemilihan model
terbaik dilakukan menggunakan GridSearchCV, dan evaluasi performa model dilakukan
dengan metrik Hamming Loss, Subset Accuracy, Precision, Recall, dan F1-score. Hasil
menunjukkan Hamming Loss sebesar 0.011, Subset Accuracy 84%, dan rata-rata F1-score
86%, yang menandakan model memiliki kinerja yang baik. Sistem ini diimplementasikan
menggunakan Flask (backend) dan Next.js (frontend), serta diuji melalui black-box testing dan
pengujian antarmuka pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat
membantu masyarakat pemula dalam memilih tanaman pangan secara lebih tepat dan berbasis
data.
REIVAL MUHAMAD ASYARI UZZUKRU - Personal Name
005 UZZ s
NONE
Text
Indonesia
Universitas Langlangbuana
2025
Bandung
LOADING LIST...
LOADING LIST...
APA Citation
REIVAL MUHAMAD ASYARI UZZUKRU. (2025).SISTEM REKOMENDASI TANAMAN PANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST BERBASIS API OPEN WEATHERMAP.(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd