IDENTIFIKASI KADAR NITROGEN PADA LAHAN MARGINAL MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN (BACKPROPAGATION)

RITA, ANGGRAINI (2025) IDENTIFIKASI KADAR NITROGEN PADA LAHAN MARGINAL MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN (BACKPROPAGATION). Masters thesis, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK.pdf Download (4Mb) | Preview
	File PDF 2. TESIS FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (4Mb) | Minta salinan
Preview	File PDF 2. TESIS TANPA PEMBAHASAN.pdf Download (4Mb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Produktivitas pertanian di Indonesia sangat bergantung pada ketersediaan unsur hara tanah, khususnya nitrogen (N) yang berperan penting dalam pertumbuhan vegetatif tanaman. Namun, proses pengukuran kadar nitrogen total (N-total) tanah umumnya masih dilakukan di laboratorium, sehingga membutuhkan waktu, biaya, dan tenaga yang besar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang mampu memprediksi kadar N-total tanah marginal berdasarkan parameter karakteristik tanah yaitu pH, kadar air, dan resistansi.Penelitian dilakukan menggunakan 96 data sampel tanah yang berasal dari lima jenis lahan berbeda: tanah pasca perkebunan sawit, tanah pesisir pantai, tanah ultisol, tanah podsolik merah kuning, dan tanah tailing pasca tambang timah. Model JST dikembangkan menggunakan algoritma backpropagation dengan fungsi pelatihan trainbr (Bayesian Regularization) dan variasi arsitektur dua lapisan tersembunyi (hidden layer) berjumlah neuron 5–5, 8–8, dan 12–12. Kombinasi fungsi aktivasi yang diuji meliputi logsig–logsig, logsig–tansig, tansig–logsig, dan tansig–tansig. Hasil pengujian menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik diperoleh pada kombinasi fungsi aktivasi tansig–tansig dengan jumlah neuron 8–8 menghasilkan performa paling optimal. Model ini kemudian diimplementasikan dalam Graphical User Interface (GUI) menggunakan perangkat lunak MATLAB, Hasil validasi sistem menunjukkan nilai R² sebesar 0,9324 dan RMSE sebesar 0,0476, yang menandakan bahwa sekitar 93,24% variasi kadar nitrogen aktual dapat dijelaskan oleh model JST ini. Kata kunci: Backpropagation, GUI, Jaringan Saraf Tiruan, MATLAB, Nitrogen, Tanah Marginal.

Jenis Karya Akhir:	Tesis (Masters)
Subyek:	600 Teknologi (ilmu terapan) 600 Teknologi (ilmu terapan) > 620 Ilmu teknik dan ilmu yang berkaitan
Program Studi:	FAKULTAS TEKNIK (FT) > Prodi S2-Magister Teknik Elektro
Pengguna Deposit:	2507557693 Digilib
Date Deposited:	15 Dec 2025 02:23
Terakhir diubah:	15 Dec 2025 02:23
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/94216

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir