Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Inovasi Komputer
Rafif Huda Aditya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode Boosting Untuk Prediksi Jenis Tanaman Berdasarkan Kondisi Tanah Rafif Huda Aditya; Ghufron
Jurnal Inovasi Komputer Vol 1 No 3 (2025): Jurnal Inovasi Komputer (INOKOM)
Publisher : Rumah Jurnal PT Citra Air Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71200/inokom.v1i3.135

Abstract

Pertanian merupakan sektor strategis dalam mendukung ketahanan pangan dan pembangunan berkelanjutan, khususnya terkait SDG 2 (Zero Hunger) dan SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure). Tantangan global seperti degradasi tanah dan perubahan iklim menuntut adanya inovasi berbasis teknologi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi jenis tanaman berdasarkan parameter tanah (N, P, K, suhu, kelembaban, pH) dengan membandingkan algoritma Gradient Boosting Machine (GBM) dan Light Gradient Boosting Machine (LightGBM). Dataset diperoleh dari Kaggle dan diproses melalui normalisasi serta label encoding, kemudian dilakukan hyperparameter tuning dengan RandomizedSearch. Hasil menunjukkan GBM memiliki akurasi 96,14% dan LightGBM 96,82%. Temuan penelitian menunjukkan bahwa metode boosting efektif digunakan pada sistem rekomendasi tanaman berbasis kondisi tanah, sekaligus mendukung penerapan pertanian presisi yang berkelanjutan.
Co-Authors Ghufron