Sistem Informasi Prediksi Masa Tanam Komoditas Pertanian Berbasis WEB (SIERGY)
DOI:
https://doi.org/10.31004/green.v4i3.690Keywords:
Random Forest, Next.js, Masa tanam padi, Agile Development, Decision Support SystemAbstract
Perubahan iklim global memicu anomali hidrometeorologi yang meningkatkan risiko salah prediksi kalender tanam padi di Desa Pisangsambo, Kabupaten Karawang. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Informasi Prediksi Masa Tanam (SIERGY) berbasis web menggunakan pendekatan metode Agile. Pengendalian sistem memanfaatkan implementasi model Machine Learning dengan algoritma Random Forest Classifier untuk mengklasifikasikan kelayakan lahan berdasarkan 7 parameter agronomis secara simultan. Hasil pengujian pada fasa Test and Score membuktikan model Machine Learning memiliki tingkat keandalan unggul dengan skor Akurasi 99,55% (438 data benar dari 440 data uji), jauh melampaui rumus spreadsheet kaku manusia yang hanya mencatatkan akurasi 73,64%. Implementasi arsitektur menggunakan Next.js dan Python Flask terbukti andal dalam mendigitalisasi administrasi pertanian serta menyajikan panduan mitigasi defisit air irigasi secara dinamis.
References
Badan Kepegawaian Karawang. (2025). Karawang.
Badan Pusat Statistik Kabupaten Karawang. (2026). Karawang.
Darmawan, R., Yut, I. V., Hernando, A., Handayani, R. I., Pratiwi, R. L., & Widanengsih, E. (2026). Analisis peran feature engineering pada kinerja model machine learning untuk klasifikasi potensi tsunami. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 14(1). https://doi.org/10.23960/jitet.v14i1.8303
Defiyanti, S., Sari, B. N., & Padilah, T. N. (2024). Optimasi pertanian padi: Peramalan curah hujan berbasis ARIMA untuk penentuan waktu tanam yang tepat. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 11(6), 1377–1384. https://doi.org/10.25126/jtiik.2024118682
Fauzi, A., Desi, & Solihin, A. K. (2026). Network automation dengan metode NDLC menggunakan bahasa pemrograman Python, 7(1), 149–156.
Gunadi, & Purwanto, E. (2025). Pengembangan sistem digital mapping untuk pemeliharaan dan pemanenan kelapa sawit berbasis teknologi geospasial dan metode Agile, 6(1), 48–57.
Harjo, D., Arifin, M., & Munir, A. S. (2026). Desain dan optimalisasi database hasil scrapping untuk sistem pencarian laptop. JUSTIFY: Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy, 4(2). https://doi.org/10.35316/justify.v4i2.9102
Hayati, R. (2025). Peran strategis sektor pertanian, kehutanan, dan perikanan sebagai tulang punggung ekonomi. 2(4), 168–177.
Iksan, Sonjaya, F., Ramadhan, A. G., Pamela, V. Y., & Najah, S. (2025). Budidaya cabai sebagai komoditas unggulan: Peluang, hambatan, dan strategi pengembangan hortikultura di Banjar Agung, Provinsi Banten. 9(2).
Menteng, A. K., & Rozi, A. F. (2025). Prediksi hasil panen padi berdasarkan data curah hujan, suhu, dan kelembapan dengan metode ARIMA. Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains, 14(1), 150–159. https://doi.org/10.31571/saintek.v14i1.9292
Pamungkas, B., Sidiq, M., & Septian, L. (2026). Pengembangan sistem etalase produk pertanian berbasis web pada kelompok tani perhutanan sosial di Garut. 4(1), 37–43.
Wirda, Z., & Ramadhani, A. (2025). Model prediksi produksi pertanian berbasis machine learning dan data lapangan. 9(2), 172–182.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Muhammad Dariaz Zidane, Mochamad Fadil Nur Hakim, Naila Nadira Azkarini, Dony Oscar
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
