SISTEM REKOMENDASI PUPUK NPK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

ABSTRAK Pertanian presisi menjadi salah satu pendekatan penting untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi penggunaan pupuk, khususnya pupuk NPK yang terdiri dari Nitrogen (N), Fosfor (P), dan Kalium (K). Penelitian ini mengusulkan pembangunan sistem rekomendasi pupuk berbasis web yang mampu memberikan dosis pupuk sesuai kondisi tanah melalui analisis kandungan N, P, dan K. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan data kesuburan tanah ke dalam kategori rendah, sedang, dan tinggi, yang kemudian dipetakan menjadi rekomendasi dosis pupuk Urea, SP-36, dan KCl. Data input diperoleh dari kombinasi masukan manual dan sensor tanah, disimpan dalam basis data Firebase, lalu diproses pada backend menggunakan Python, dengan hasil rekomendasi ditampilkan melalui antarmuka web yang sederhana dan ramah pengguna. Hasil pengujian metode K-Means dilakukan pada delapan lahan sawah di dua kecamatan di Kabupaten Nganjuk, yaitu Kecamatan Gondang dan Kecamatan Sawahan yang meliputi lahan jagung dan padi. Hasil menunjukkan bahwa lahan di Kecamatan Gondang memiliki kandungan unsur hara Fosfor (P) sebesar 6,69–19,80 mg/100g dan Kalium (K) sebesar 15,03–45,42 mg/100g, lebih tinggi dibandingkan Kecamatan Sawahan yang memiliki kandungan Fosfor (P) sebesar 0,71–5,79 mg/100g dan Kalium (K) sebesar 1,14–13,04 mg/100g. Perbedaan kandungan unsur hara tersebut menghasilkan rekomendasi dosis pupuk yang berbeda dan lebih spesifik sesuai kondisi lahan. Selanjutnya, pengujian integrasi metode K-Means dan Fuzzy Sugeno dilakukan pada beberapa lahan sawah di Kabupaten Bangkalan menggunakan 16 data tanah sebagai data pelatihan. Hasil clustering menghasilkan tiga kategori kesuburan tanah yaitu rendah, sedang, dan tinggi yang digunakan sebagai dasar pembentukan fungsi keanggotaan fuzzy. Pengujian menunjukkan bahwa seluruh lahan berada pada kategori kandungan NPK rendah dengan rata-rata Nitrogen 0,4–0,6 ton, Phospate 19,10–27,03 mg/100g, dan Kalium 43,83–62,15 mg/100g. Melalui proses inferensi Fuzzy Sugeno, sistem menghasilkan rekomendasi dosis pupuk UREA sebesar 200 kg/ha, SP-36 sebesar 75–100 kg/ha, dan KCl sebesar 50 kg/ha yang kemudian disesuaikan dengan luas lahan. Kata kunci: K-Means, Firebase, pupuk NPK, web