Tentang Kami
Tim pengembang sistem prediksi kesesuaian tanaman berbasis Machine Learning
Tentang Proyek
Sistem Prediksi Kesesuaian Tanaman adalah aplikasi web yang dirancang untuk membantu petani dan praktisi pertanian dalam menentukan tanaman yang paling cocok untuk lahan mereka. Menggunakan teknologi Machine Learning dengan algoritma Random Forest, sistem ini mampu menganalisis berbagai parameter lahan seperti kandungan nutrisi (N, P, K), suhu, kelembaban, pH tanah, dan curah hujan untuk memberikan rekomendasi yang akurat.
🎯 Akurasi Tinggi
Model Random Forest dengan akurasi tinggi untuk prediksi yang dapat diandalkan
🤖 AI Integration
Analisis mendalam menggunakan Google Gemini AI untuk rekomendasi detail
📚 22 Tanaman
Database lengkap kondisi ideal untuk 22 jenis tanaman pangan dan industri
Tim Pengembang
Muhammad Yafi' Taqiyuddin
Full Stack Developer
NIM 2404130065
Bertanggung jawab atas pengembangan frontend dan integrasi AI
Fadli Nugraha Asfino
Data Scientist & Backend Developer
NIM 234567
Fokus pada model machine learning dan pengembangan backend API
Hegar Ananta Damar Buana
UI/UX Designer & Frontend Developer
NIM 345678
Mendesain antarmuka pengguna dan implementasi frontend
Teknologi yang Digunakan
Next.js 16
Frontend Framework
Flask + Python
Backend API
Random Forest
ML Algorithm
Google Gemini
AI Integration