Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tanaman Berdasarkan Suhu, Kelembapan, dan Kecepatan Angin Menggunakan AI

Andik Yulianto (Universitas Internasional Batam)
Huilyana Trianggawati (Universitas Internasional Batam)
Fransiskus (Universitas Internasional Batam)
Lionel Dedrick (Universitas Internasional Batam)
Alviana Alviana (Universitas Internasional Batam)
Haeruddin Haeruddin (Universitas Internasional Batam)

Prosiding National Conference for Community Service Project
Vol. 7 No. 01 (2025): The 7th National Conference for Community Service Project 2025

Pemilihan jenis tanaman yang sesuai dengan kondisi lingkungan sangat penting untuk mendukung keberhasilan pertanian. Sayangnya, tidak semua petani memiliki pengetahuan atau alat yang memadai untuk menentukan jenis tanaman terbaik berdasarkan suhu, kelembapan, dan kecepatan angin. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan menguji sistem rekomendasi tanaman berbasis input manual dari parameter lingkungan. Kegiatan dilakukan di PT Kinema Systrans Multimedia sebagai bagian dari kerja praktek mahasiswa. Sistem dibangun dengan pendekatan Network Development Life Cycle (NDLC) dan diuji menggunakan Postman untuk memastikan fungsionalitas API yang stabil. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi tanaman secara akurat dan dapat diakses tanpa perangkat tambahan. Sistem ini berpotensi diterapkan secara luas untuk mendukung pertanian berbasis data di masyarakat.