Sulastri, Indah (2024) SISTEM KLASIFIKASI TINGKAT KELAYAKAN LAHAN TANAMAN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 BERBASIS WEB. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (96kB)
	Text Abstrak.pdf Download (674kB)
	Text BAB 1.pdf Download (1MB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (892kB)
	Text Full-text.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Lahan merupakan salah satu aset mendasar yang dimiliki oleh manusia. Dengan adanya area tanah Masyarakat bisa menghasilkan makanan, pakaian, perumahan, ldan ruang untuk berbagai kegiatan. Tanaman padi (lOryza Sativa L) adalah jenis tanaman semusim yang termasuk dalam keluarga rumput-rumputan, peghasil beras yang merupakan sumber karbohidrat sebagian penduduk dunia. Budidaya tanaman padi berkontribusi besar dalam kehidupan penduduk indonesia, terutama dalam memenuhi kebutuhan makanan sehari-hari. Dalam mengelola tanaman padi, petani seringkali menemui banyak kendala, termasuk dalam memastikan kelayakan lahan, oleh karena itu, pemilihan area untuk penanaman atau pengelolaan lahan harus memperhatikan bahwa tidak semua lahan cocok (kurang produktif), sehingga menanam tanaman pada jenis lahan yang tidak cocok dapat menyebabkan risiko gagal panen atau produktivitas yang rendah. Tujuan dari konsep sistem klasifikasi tingkat kelayakan lahan untuk budidaya tanaman padi adalah untuk mempermudah pemerintah dan masyarakat dalam menentukan keputusan dengan memastikan apakah lahan tersebut cocok untuk budidaya tanaman padi. sistem ini menggunakan algoritma C4.5 untuk membentuk pohon keputusan dan dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Pada lahan untuk tanaman padi, kelayakan disesuaikan dengan menghitung nilai kriteria seperti karakteristik lahan, yaitu curah hujan, pH tanah, tekstur tanah, kelembaban, dan drainase. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa Algoritma C4.5 merupakan algoritma sederhana yang mampu digunakan untuk melakukan klasifikasi tingkat kelayakan lahan tanaman padi dengan performasi yang baik yaitu accuracy 96,66667%, precision 100%, recall 96,66667%, dan F1-score 98,30508%.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Indah Sulastri
Date Deposited:	17 Jul 2024 02:14
Last Modified:	17 Jul 2024 02:14
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/3334

Actions (login required)

View Item