Klasifikasi Tanaman Pada Pertanian Presisi Berdasarkan Nutrisi Dan Sifat Tanah Menggunakan Metode Random Forest

Pangan adalah kebutuhan paling dasar bagi manusia, sehingga sektor pertanian dipandang sangat penting. Jika tidak disertai dengan peningkatan produksi pangan, maka Indonesia dengan pertumbuhan penduduk yang tinggi berpeluang besar menghadapi krisis pangan. Salah satu upaya utuk megoptimalkan produksi pangan adalah dengan menerapkan pertanian presisi. Konsep pertanian presisi merupakan salah satu bentuk teknologi pertanian canggih yang digunakan untuk mengelola nutrisi tanaman secara tepat, sehingga dapat menghasilkan panen yang optimal. Penelitian ini memanfaatkan metode Random Forest untuk melakukan klasifikasi jenis tanaman yang sesuai dengan kondisi tanah berdasarkan nilai N, P, K, temperature, humadity, ph dan rainfall. Model yang telah dibangun menunjukan hasil prediksi dan klasifikasi pada 8 tanaman pertanian, dari prediksi jumlah yang benar adalah 19 soybeans, 20 groundnuts, 19 maize, 23 mango, 17 orange, 17 watermelon, 23 peas, dan 27 rice, dengan 17 kesalahan prediksi di antara tanaman tersebut. Selanjutnya terklasifikasi pula 18 kelas peas, 3 kelas soyabeans, 19 kelas groundnuts, 12 kelas maize, 8 kelas mango, 13 kelas orange, 6 kelas rice dan 4 kelas watermelon dengan nilai akurasi mencapai 91%.