UNHASYUNHASY

DERISTECH : Development informatic and research in TechnologyDERISTECH : Development informatic and research in Technology

Petani di Kecamatan Ploso mengalami kesulitan dalam memilih varietas padi karena banyaknya pilihan dan faktor yang perlu dipertimbangkan, seperti potensi hasil panen, ketahanan terhadap penyakit dan hama, tingkat kerontokan, kerobohan, serta harga varietas. Tujuan penelitian ini yaitu mengembangkan sistem rekomendasi berbasis web untuk memilih varietas padi yang tepat berdasarkan kebutuhan petani. Sistem menggunakan metode weighted product, yaitu metode pengambilan keputusan multikriteria yang mempertimbangkan bobot tiap kriteria dalam menentukan alternatif terbaik. Sistem ini memiliki dua jenis pengguna, yaitu petani dan admin. Petani dapat menginput kondisi lahan dan memperoleh hasil rekomendasi, sedangkan admin mengelola data varietas, kriteria, dan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan sistem berjalan baik, dengan nilai MSE sebesar 0 yang berarti akurasi 100%. Skor rekomendasi sistem sebesar 0,076923419, sesuai dengan perhitungan manual. Sistem ini diharapkan dapat membantu petani memilih bibit unggul secara akurat dan mendukung pertanian lokal.

Sistem rekomendasi pemilihan varietas bibit padi ini dirancang menggunakan UML berdasarkan analisis kebutuhan dan berhasil mengimplementasikan metode Weighted Product.Metode ini terbukti efektif dalam menghasilkan rekomendasi varietas padi terbaik, dengan hasil perhitungan sistem yang identik dengan perhitungan manual.Berdasarkan hal tersebut, varietas padi Inpari 42 direkomendasikan sebagai yang terbaik dengan nilai tertinggi, sesuai dengan kebutuhan yang diinputkan petani.

Untuk penelitian lanjutan, penting untuk mempertimbangkan bagaimana sistem rekomendasi ini dapat diperluas cakupannya melampaui Kecamatan Ploso. Sebuah studi bisa mengeksplorasi penyesuaian kriteria dan bobotnya agar relevan dengan kondisi geografis dan agroklimat yang berbeda di wilayah lain, termasuk potensi penambahan kriteria baru seperti ketahanan terhadap perubahan iklim ekstrem atau kebutuhan nutrisi tanah spesifik lokal. Selanjutnya, penelitian dapat berfokus pada integrasi teknologi data yang lebih canggih. Misalnya, bagaimana sistem ini dapat disinkronkan dengan sensor IoT di lahan pertanian untuk mendapatkan data kondisi tanah secara real-time, atau dihubungkan dengan database cuaca dan hama regional untuk meningkatkan akurasi rekomendasi tanpa banyak input manual dari petani. Terakhir, ada peluang untuk membandingkan dan menggabungkan metode pengambilan keputusan multikriteria lainnya. Misalnya, bagaimana kinerja sistem jika menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot kriteria secara lebih objektif, atau jika metode Weighted Product dikombinasikan dengan teknik machine learning untuk memprediksi varietas yang paling cocok berdasarkan pola data historis yang lebih luas. Hal ini akan memberikan gambaran komprehensif tentang efektivitas berbagai pendekatan dalam meningkatkan ketepatan rekomendasi varietas padi.

  1. One moment, please.... one moment please wait request verified doi.org/10.51132/teknologika.v14i1One moment please one moment please wait request verified doi 10 51132 teknologika v14i1
Read online
File size650.69 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test