Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Anis'syah Mahdarani
Universitas Teknologi Yogyakarta
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS PERBANDINGAN RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM SISTEM REKOMENDASI JENIS TANAMAN Anis'syah Mahdarani; Irma Handayani
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 6 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/rt2wcx24

Abstract

Pemilihan jenis tanaman yang sesuai dengan kondisi lingkungan dan nutrisi tanah merupakan faktor penting dalam meningkatkan produktivitas pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa dua algoritma Machine Learning, yaitu Random Forest dan Support Vector Machine (SVM), dalam sistem rekomendasi jenis tanaman berdasarkan faktor lingkungan dan nutrisi tanah. Dataset yang digunakan mencakup parameter seperti suhu, kelembapan, kecepatan angin, pH tanah, serta kandungan nitrogen, fosfor, dan kalium. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki akurasi tertinggi sebesar 89,03%, sedikit lebih baik dibandingkan SVM dengan akurasi 88,51%. Analisis feature importance menunjukkan bahwa Nitrogen (N), Kalium (K), dan Fosfor (P) merupakan faktor paling berpengaruh. Dengan demikian, algoritma Random Forest dinilai lebih optimal untuk diterapkan dalam sistem rekomendasi tanaman berdasarkan data lingkungan dan nutrisi tanah. Kata Kunci: Random Forest, SVM, Rekomendasi Tanaman, Machine Learning, Pertanian.
Co-Authors Irma Handayani