Implementasi Sistem Rekomendasi Pupuk Berbasis Random Forest dalam Aplikasi E-Commerce Pertanian : Implementasi Sistem Rekomendasi Pupuk Berbasis Random Forest - Ricky Yohannes Marbun; Andik Yulianto; Heru Wijayanto (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Internasional Batam, 2025)
Permasalahan pemilihan pupuk yang tepat masih menjadi tantangan bagi para Petani, khususnya Petani pemula di Kabupaten Toba. Keterbatasan pengetahuan dan kurangnya informasi yang akurat membuat mereka mengandalkan pengalaman dari Petani sebelumnya dan kebiasaan Petani lain tanpa tanpa mempertimbangkan kesesuaian antara jenis pupuk, tanah, dan tanaman serta perkembangan teknologi di sektor Pertanian. Hal ini menyebabkan penurunan produktivitas para Petani, biaya produksi yang meningkat, bahkan kerusakan pada tanah. Oleh karena itu, untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, fitur rekomendasi pupuk berbasis teknologi ditambahkan ke dalam sebuah aplikasi bernama AgriFuture. Yang di mana AgriFuture adalah sebuah aplikasi E-Commerce Pertanian. Fitur ini dibuat menggunakan Model Machine Learning yang dilatih menggunakan algoritma Random Forest berdasarkan dataset jenis tanah, jenis tanaman, dan pupuk. Proses pengembangan juga mencakup pengumpulan data dari Direktorat Jenderal Tanaman Pangan dan sumber-sumber terkait lainnya, pembersihan data serupa, pembagian dataset, pembuatan model, dan optimasi menggunakan GridSearchCV untuk meningkatkan keakuratan prediksi model. Proyek ini bertujuan untuk mendorong Petani dalam mengadopsi penggunaan teknologi, mengurangi biaya produksi, dan meningkatkan efisiensi pemupukan. Hasil yang diharapkan adalah sistem rekomendasi pupuk yang mudah digunakan dan mampu memberikan solusi berdasarkan data yang tepat guna untuk mendukung praktik pertanian yang lebih cerdas dan berkelanjutan.