Pengembangan Algoritma Evaluasi Kesesuaian Lahan Otomatis

Kategori

Software Engineering

Tech Stack

Python, Pandas, Scikit-learn

Status

Prototype / Beta

Latar Belakang

Evaluasi kesesuaian lahan secara manual menggunakan metode *matching* (pencocokan) FAO seringkali memakan waktu lama, terutama jika melibatkan ribuan unit lahan (Land Mapping Units) dengan parameter yang kompleks (suhu, curah hujan, drainase, tekstur tanah).

Solusi Teknis

Kami mengembangkan skrip Python yang mengotomatisasi logika pencocokan tersebut. Sistem ini membaca input data karakteristik lahan (CSV/Excel) dan mencocokkannya dengan matriks persyaratan tumbuh tanaman.

          # Contoh Pseudo-code Logika Evaluasi import pandas as pd def
          evaluate_land(land_data, crop_reqs): suitability_score = 0 # Logika
          pencocokan parameter tanah vs syarat tanaman if land_data['rainfall']
          >= crop_reqs['min_rainfall']: suitability_score += 1 # ... validasi
          parameter lainnya return suitability_score
        

Dampak

Automasi ini mempercepat proses evaluasi dari hitungan hari menjadi hanya beberapa detik. Selain itu, penggunaan Python meminimalisir *human error* dalam pembacaan tabel kriteria, sehingga hasil klasifikasi (S1, S2, S3, N) menjadi lebih konsisten dan akurat.