Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Increased Production Of Corn (Zea Mays, L) Varieties Lamuru, Bisma, Sukmaraga In Marginal Critical Land With The Use Of Cow Manure In North Aceh Regency Jamidi, Jamidi; Nasruddin; Hafifah; Wirda, Zurrahmi; Ansari Pohan, Muhammad Albi
International Journal of Science and Environment (IJSE) Vol. 2 No. 3 (2022): August 2022
Publisher : CV. Inara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (175.858 KB) | DOI: 10.51601/ijse.v2i3.20

Abstract

This study aims to determine the technique of increasing the production of corn (Zea mays, l) varieties of lamuru,bisma, sukma raga with marginal critical land with the use of cow manureby North Aceh District. This research was carried out from June to November 2021, at the West Reuleut Gampong Garden, Muara Batu District, North Aceh Regency. This study used a 3 x 2 randomized block design and replicated 3 times. The first factor is varieties with 3 levels, name-ly: Bisma, Lamuru, and Sukmaraga varieties. The second factor is cow manure with 2 levels, namely 15 tons/ha and 20 tons/ha. Parameters observed were plant height, stem diameter, number of leaves, time of flower emergence, cob length, cob weight, length without cob, weightwithout cob, and weight of 1000 seeds. The results showed that the treatment of severalvarieties showed a very significant effect on almost all of the observed variables. The use of bisma varieties showed the best growth. The use of cow manure 15 tons/ha also gives the bestgrowth on almost all variables.
Model Prediksi Produksi Pertanian Berbasis Machine Learning dan Data Lapangan Khaidir, Khaidir; Fadhliani, Fadhliani; Wirda, Zurrahmi; Ramadhani, Almuna
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 9 No. 2 (2025): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Oktober 2025
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/.v9i2.26015

Abstract

Ketidakpastian produksi pertanian merupakan tantangan krusial yang memengaruhi ketahanan pangan dan kesejahteraan petani di Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi produksi pertanian berbasis machine learning menggunakan data lapangan yang komprehensif. Data dikumpulkan dari lahan pertanian di Kota Lhokseumawe dan Kabupaten Aceh Utara selama tiga musim tanam, mencakup parameter tanah, iklim mikro, praktik budidaya, dan hasil panen aktual, dengan total 432 observasi. Empat algoritma machine learning dibandingkan, yaitu Random Forest, Support Vector Regression, XGBoost, dan Artificial Neural Network. Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost memberikan performa terbaik dengan nilai R² sebesar 0,89 dan RMSE 0,52 ton/ha pada dataset pengujian. Validasi lapangan pada musim tanam berikutnya mengonfirmasi kemampuan generalisasi model dengan RMSE 0,61 ton/ha. Analisis interpretabilitas model mengidentifikasi dosis pupuk nitrogen, kandungan C-organik tanah, dan curah hujan sebagai faktor paling berpengaruh terhadap produksi, dengan hubungan non-linear yang menunjukkan ambang optimal curah hujan pada kisaran 1.800–2.200 mm per musim tanam. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi machine learning dan data lapangan mampu menghasilkan prediksi produksi yang akurat dan relevan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam sistem pertanian Indonesia.