Klasifikasi Jenis Pupuk yang Tepat Berdasarkan Jenis Tanaman dan Kondisi Lahan Menggunakan Random Forest - Ayu Utari Nasution; P.P.P.A.N.W.Fikrul Ilmi R.H.Zer (Jurnal Manajemen, Pendidikan Dan Ilmu Komputer, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model berbasis Random Forest untuk memberikan rekomendasi jenis pupuk yang tepat berdasarkan kondisi tanah dan jenis tanaman. Data yang digunakan mencakup informasi tentang pH tanah, kelembapan, tekstur tanah, serta kandungan unsur hara (N, P, K) dan jenis tanaman yang meliputi Jagung, Padi, Kacang Tanah, dan lainnya. Model yang dikembangkan diuji pada dataset yang terdiri dari 600 sampel, dengan 30% digunakan untuk data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi 97,83% dengan precision dan recall yang sangat baik pada sebagian besar kelas. Namun, kesalahan klasifikasi terjadi pada kelas NPK, dengan nilai recall 81,82%, yang mengindikasikan adanya kesulitan model dalam mengklasifikasikan jenis pupuk ini. Meskipun demikian, model ini menunjukkan kinerja yang baik dalam memberikan rekomendasi pupuk yang sesuai, yang dapat membantu petani memilih pupuk yang tepat dan meningkatkan hasil pertanian. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti pH tanah dan jenis tanaman merupakan variabel yang sangat penting dalam menentukan jenis pupuk yang sesuai.