データベース収録論文2025·Global
持続可能な都市農業における湿度予測のためのランダムフォレスト回帰モデルの開発
Pengembangan Model Random Forest Regressor untuk Prediksi Kelembaban pada Pertanian Perkotaan Berkelanjutan
Miftah Farid Adiwisastra, Saeful Bahri, H. Syahwani Umar
Jutisi Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
Urban Farm DB の要約
本研究は、IoTとAIを統合しエッジコンピューティングで動作するスマート農業システムを開発することを目的としている。プロトタイプシステムは、pH、TDS、温度、湿度、水位センサーでリアルタイムデータを収集し、Random Forest Regressorアルゴリズムで最適な環境条件を決定する。テスト結果は、モデルが湿度（R² = 0.99; RMSE = 0.65）と温度（R² = 0.99; RMSE = 0.17）の予測において非常に高い精度を持つことを示したものの、極端な条件下では差異が見られた。