Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–1 dari 1 artikel
Artificial Neural Network-Based Forecasting of Rice Yield Using Environmental and Agricultural Data
Priyanto
; Muhammad Faisal
; Mochamad Imamudin
Advance Sustainable Science, Engineering and Technology
Vol 7
, No 3
(2025)
This study presents a high-accuracy predictive model for rice production in Indonesia using Artificial Neural Networks (ANN), achieving an R² of 98.11%, Mean Absolute Error (MAE) of 0.0966, and Mean Squared Error (MSE) of 0.0189. Climate variability remains a significant challenge to rice cultivation in regions like Malang City, where unpredictable environmental factors such as rainfall, temperature, and humidity hinder effective crop planning and yield estimation. To address this, we developed...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
1 Sitasi