Implementasi Metode Multiple Linear Regression untuk Memprediksi Intensitas Cahaya untuk Pembungaan Buah Tomat Pada Media Kultur Jaringan

Prasetyo, Vincentius Riandaru and Savitri, Wina Dian and Sukweenadhi, Johan and Irawati, Fenny and Naufal, Mohammad Farid and Huda, Solichul (2022) Implementasi Metode Multiple Linear Regression untuk Memprediksi Intensitas Cahaya untuk Pembungaan Buah Tomat Pada Media Kultur Jaringan. Jurnal Teknologi Informasi (Techno.Com), 21 (3). pp. 613-620. ISSN 2356-2579

[thumbnail of Mohammad Farid Naufal_Implementasi Metode Multiple Linear Regression.pdf] PDF
Mohammad Farid Naufal_Implementasi Metode Multiple Linear Regression.pdf

Download (2MB)
Official URL / DOI: https://doi.org/10.33633/tc.v21i3.6431

Abstract

Buah tomat merupakan salah satu buah yang sering dijumpai di Indonesia. Permintaan tomat juga terus meningkat dari tahun ke tahun di Indonesia. Keterbatasan lahan menjadi kendala dalam memenuhi permintaan tersebut. Oleh karena itu, tomat dapat dikembangkan melalui media kultur jaringan untuk menghasilkan buah yang sehat dan cepat. Salah satu faktor yang menentukan keberhasilan dalam budidaya tomat melalui media kultur jaringan adalah intensitas cahaya yang digunakan. Metode multiple linear regression diimplementasikan untuk dapat memperkirakan intensitas cahaya yang tepat. Fitur yang akan menjadi prediktor dalam penelitian ini adalah jenis media tanam dan panjang kecambah yang diharapkan. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, nilai mean absolute error (MAE) dan root mean square error (RMSE) yang dihasilkan yaitu 1,262 dan 1,427 dengan teknik 10-fold cross validation. Hal ini menandakan bahwa sistem cukup akurat dalam melakukan prediksi.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: multiple linear regression, prediksi, intensitas cahaya, tomat
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Q Science > QK Botany
S Agriculture > SB Plant culture
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatic
Depositing User: VINCENTIUS RIANDARU PRASETYO
Date Deposited: 25 Aug 2022 02:49
Last Modified: 14 Oct 2024 03:28
URI: http://repository.ubaya.ac.id/id/eprint/42398

Actions (login required)

View Item View Item