Analisis Kesehatan Tanaman Sawi (Brassica juncea L) Menggunakan Algoritma Random Forest - Simanjuntak, Peter; Mikha Dayan Sinaga; Akbar Idaman; Muhammad Imam Zarkasyi (Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer), 2025)
Penelitian ini membahas analisis kesehatan tanaman sawi (Brassica juncea L) menggunakan algoritma Random Forest. Data yang digunakan meliputi suhu, kelembapan tanah, dan intensitas cahaya, yang dikumpulkan secara periodik. Label status tanaman ditentukan berdasarkan ambang batas tertentu: “Sehat” jika kelembapan ≥ 60%, suhu antara 28–34°C, dan intensitas cahaya ≥ 700 lux; “Stres” jika kelembapan < 45% atau cahaya < 700 lux; serta “Perlu Disiram” untuk kondisi lainnya. Model Random Forest digunakan untuk mempelajari hubungan antara parameter lingkungan dan status tanaman. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi, mengindikasikan bahwa algoritma ini efektif dalam mengklasifikasikan kondisi tanaman. Pendekatan ini dapat membantu petani dalam pengambilan keputusan berbasis data, sehingga meningkatkan efisiensi perawatan tanaman sawi.