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), 2025)
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.