Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding National Conference for Community Service Project
Fransiskus Fransiskus
Universitas Internasional Batam
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 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.
Co-Authors Alviana Alviana Huilyana Trianggawati Lionel Dedrick Yulianto, Andik