Record Details

Rancangan Sistem Klasifikasi Kesuburan Tanah pada Tanaman Pangan berdasarkan pH dan Kelembapan berbasis Arduino Nano menggunakan Metode K-NN dan Aplikasi Android

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Rancangan Sistem Klasifikasi Kesuburan Tanah pada Tanaman Pangan berdasarkan pH dan Kelembapan berbasis Arduino Nano menggunakan Metode K-NN dan Aplikasi Android
 
Added Entry - Uncontrolled Name Hanif, Nazhif Afkar
Ichsan, Mochammad Hannats Hanafi
Budi, Agung Setia
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Tanah merupakan salah satu media tanam. Tanah memiliki beberapa faktor- faktor utama untuk pertumbuhan tanaman, diantaranya adalah kelembapan dan tingkat keasaman tanah. Tingkat kelembapan tanah dan keasaman tanah dapat menentukan kesuburan tanah dan juga tanaman yang cocok ditanami pada tanah tersebut. Beberapa alat yang telah ada kebanyakan hanya dapat menentukan tingkat kelembapan tanah atau tingkat keasaman saja, tanpa memberitahukan tingkat kesuburan tanah dan juga tanaman yang cocok ditanami pada tanah tersebut. Dari permasalahan tersebut, saya melakukan penelitian untuk membuat suatu sistem yang dapat mendeteksi tingkat kesuburan tanah dan tanaman yang cocok pada tanah tersebut berdasarkan tingkat kelembapan dan juga keasaman tanah.Sistem ini menggunakan dua macam sensor yaitu sensor kelembapan tanah dan juga sensor pH tanah. Kedua sensor ini terhubung ke sebuah mikrokontroler Arduino Nano yang dioprasikan menggunakan aplikasi Android. Hasil dari penelitian ini adalah berupa alat yang dapat mendeteksi tingkat kesuburan tanah dan juga jenis tanaman yang cocok pada tanah tersebut berdasarkan tingkat kelembapan dan keasaman serta sebuah aplikasi Android yang terhubung dengan alat menggunakan Bluetooth sebagai media interface pada sistem ini. Pengelompokan tanah dan tanaman dilakukan menggunakan metode k-Nearest Neighbors (k-NN). Pada penelitian ini pemilihan metode klasifikasi meggunakan k- NN karena data yang digunakan adalah data sekunder dan tujuan dari metode ini adalah untuk klasifikasi objek berdasarkan atribut dan data uji sehingga cocok pada penilitian saya yang menghasilkan akurasi sebesar 90%.
 
Publication, Distribution, Etc. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya
 
Electronic Location and Access application/pdf
http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/11403
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 6 No 8 (2022): Agustus 2022
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2022 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com