Ikmal Maulana Muhammad

Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan, Universitas Jember

Fuad Yusuf Efendi

Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan, Universitas Jember

DOI: https://doi.org/10.19184/jei.v2i1.1658

ABSTRAK 

Artikel ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dalam mengklasifikasikan jenis tanah berdasarkan data reflektansi yang diperoleh dari sensor optik. Klasifikasi tanah berbasis reflektansi cahaya memainkan peran penting dalam mendukung rotasi tanaman yang efisien dan berkelanjutan, dengan fokus pada pemanfaatan teknologi LED multi-warna dan fotodioda untuk mengukur spektrum reflektansi tanah. Artikel dilakukan pada tiga petak sawah bekas panen (jagung, padi, dan okra) di Desa Jubung Krajan, Sukorambi, Jember, dengan pengumpulan data reflektansi menggunakan lima jenis LED (merah, kuning, hijau, biru, dan infrared) pada 100 titik per petak. Data reflektansi dianalisis menggunakan algoritma KNN dengan nilai k=3 untuk mengklasifikasikan tanah berdasarkan pola kemiripan. Hasil artikel menunjukkan bahwa KNN mampu mencapai akurasi 86,67%, yang mencerminkan efektivitas metode ini dalam mengidentifikasi pola reflektansi tanah. Artikel juga mengungkapkan bahwa tanah gambut lebih optimal untuk rotasi tanaman karena kandungan bahan organiknya yang tinggi. Selain itu, penggunaan pupuk organik terbukti lebih unggul dalam meningkatkan kesuburan tanah dibandingkan pupuk kimia, yang cenderung menurunkan kualitas tanah dalam jangka panjang. Artikel ini merekomendasikan pengembangan alat yang lebih portabel untuk meningkatkan efisiensi pengumpulan data di lapangan. Kesimpulan utama menunjukkan bahwa algoritma KNN dapat diandalkan untuk klasifikasi tanah, mendukung pemilihan tanah yang tepat untuk rotasi tanaman, dan memberikan wawasan mendalam mengenai pengelolaan tanah yang berkelanjutan. Artikel ini memberikan kontribusi signifikan dalam mengintegrasikan teknologi optik dan machine learning untuk meningkatkan produktivitas pertanian secara efisien.

KATA KUNCI: Photodiode, Jenis tanah, Arduinouno, LED