Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Abdul Syawal Laan, Muhammad
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN MACHINE LEARNING MENGGUNAKAN TEACHABLE MACHINE UNTUK MENDETEKSI JENIS TANAH BERBASIS CITRA DIGITAL Abdul Syawal Laan, Muhammad; A. U. Malahina, Edwin
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13732

Abstract

Tanah memiliki peran penting dalam sektor pertanian dan pengelolaan lahan. Namun, metode konvensional dalam identifikasi tanah masih menghadapi tantangan dalam hal efisiensi waktu, biaya, serta ketergantungan pada tenaga ahli. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sistem berbasis web dalam mendeteksi jenis tanah menggunakan teknologi Machine Learning melalui Teachable Machine. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi tujuh jenis tanah, yaitu aluvial, andosol, entisol, inceptisol, humus, kapur, dan pasir, berdasarkan citra digital yang dikumpulkan dari berbagai lokasi di Kupang dan internet. Metode yang digunakan melibatkan pelatihan model Machine Learning menggunakan Teachable Machine, yang kemudian diintegrasikan ke dalam platform berbasis web. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi tingkat akurasi sistem dalam mengklasifikasikan jenis tanah serta memberikan rekomendasi tanaman yang sesuai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mencapai tingkat akurasi 90%, dengan variasi akurasi untuk masing-masing jenis tanah. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pengelolaan lahan menjadi lebih efektif dan berkelanjutan di wilayah Kupang.
Co-Authors Edwin Ariesto Umbu Malahina