REIVAL MUHAMAD ASYARI UZZUKRU Primary Author mixed material bibliography BANDUNG TEKNIK INFORMATIKA UNLA 2025 monographic id INDONESIA

Text

baik 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 Random Forest, Sistem Rekomendasi, Tanaman Pangan, NONE Repository Universitas Langlangbuana Sistem Repository Elektronik Skripsi, Tesis, Desertasi dan Penelitian Dosen Universitas Langlangbuana TF 210018 My Library cover Lembar Pengesahan ABSTRAK DAFTAR ISI BAB I BAB II BAB V DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN Cover_REIVAL_MUHAMAD_ASYARI_UZZUKRU.jpg.jpg 4056 2026-02-04 09:43:15 2026-02-04 09:43:41 machine generated