Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding National Conference for Community Service Project
Lionel Dedrick
Universitas Internasional Batam
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengembangan Sistem Rekomendasi Tanaman Berbasis Iot Berdasarkan Parameter Suhu, Angin, dan Kelembaban Lionel Dedrick; Fransiskus Fransiskus; Andik Yulianto; Alviana Alviana; Huilyana Trianggawati
National Conference for Community Service Project (NaCosPro) Vol. 7 No. 01 (2025): The 7th National Conference for Community Service Project 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Internasional Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37253/nacospro.v7i01.10901

Abstract

Dalam bidang pertanian, banyak sekali faktor yang bisa mempengaruhi kondisi dan keberlangsungan hidup sebuah tanaman. Hal-hal seperti suhu dan kelembaban berpengaruh sangat kuat terhadap hal ini. Tetapi tidak semua petani memiliki pengetahuan maupun pengalaman mengenai faktor-faktor tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan sebuah solusi untuk masalah tersebut menggunakan teknologi, dengan memanfaatkan yang namanya AI (Artificial Intelligent). Sistem yang diusulkan akan menerima dan menganalisa faktor-faktor seperti suhu, kecepatan angin, dan kelembaban. Sistem nantinya akan merekomendasikan tanaman yang cocok untuk ditanami berdasarkan nilai setiap faktor. Penelitian dilaksanan di PT. Kinema Systrans Multimedia sebagai bentuk kerja praktek mahasiswa. Sistem ini nantinya akan dibangun menggunakan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) untuk learning dan deteksi model. Sistem nantinya akan diuji dan diaplikasikan menggunakan API. Hasil akhir pada penelitian ini adalah sistem mampu mengdeteksi dan merekomendasi tanaman yang cocok untuk ditanami dengan akurat.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tanaman Berdasarkan Suhu, Kelembapan, dan Kecepatan Angin Menggunakan AI Andik Yulianto; Huilyana Trianggawati; Fransiskus; Lionel Dedrick; Alviana Alviana; Haeruddin Haeruddin
National Conference for Community Service Project (NaCosPro) Vol. 7 No. 01 (2025): The 7th National Conference for Community Service Project 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Internasional Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37253/nacospro.v7i01.10913

Abstract

Pemilihan jenis tanaman yang sesuai dengan kondisi lingkungan sangat penting untuk mendukung keberhasilan pertanian. Sayangnya, tidak semua petani memiliki pengetahuan atau alat yang memadai untuk menentukan jenis tanaman terbaik berdasarkan suhu, kelembapan, dan kecepatan angin. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan menguji sistem rekomendasi tanaman berbasis input manual dari parameter lingkungan. Kegiatan dilakukan di PT Kinema Systrans Multimedia sebagai bagian dari kerja praktek mahasiswa. Sistem dibangun dengan pendekatan Network Development Life Cycle (NDLC) dan diuji menggunakan Postman untuk memastikan fungsionalitas API yang stabil. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi tanaman secara akurat dan dapat diakses tanpa perangkat tambahan. Sistem ini berpotensi diterapkan secara luas untuk mendukung pertanian berbasis data di masyarakat.
Co-Authors Alviana Alviana Fransiskus Fransiskus Fransiskus Haeruddin, . Huilyana Trianggawati Yulianto, Andik