Email this article Penerapan Multi Layer Perceptron (Mlp) Untuk Prediksi Kebutuhan Perawatan Tanaman Tomat Berbasis IoT
Abstract
Sistem pertanian cerdas, khususnya proses perawatan tanaman otomatis, sangat dipengaruhi oleh kemajuan teknologi Internet of Things (IoT). Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat dan menerapkan sistem IoT untuk melacak dan merawat tanaman tomat. Sistem ini akan menggunakan algoritma Multi-Layer Perceptron (MLP) untuk memprediksi kebutuhan penyiraman dan pemupukan. Sensor kelembaban tanah dan sensor NPK untuk mendeteksi kondisi lingkungan adalah bagian dari sistem, yang juga memiliki mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali. Data dari sensor dikirim ke aplikasi mobile berbasis MIT App Inventor untuk pemantauan dan kendali jarak jauh. Berdasarkan data historis, model prediksi MLP dilatih untuk memperkirakan jumlah air dan pupuk yang dibutuhkan selama periode waktu tertentu. Pengujian yang dilakukan dalam berbagai kondisi waktu menunjukkan bahwa sistem mampu merespons secara otomatis terhadap perubahan kadar nutrisi tanah dan kelembaban. Hasil prediksi MLP juga menunjukkan tren peningkatan kebutuhan air dan pupuk seiring waktu. Hasil ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan perencanaan perawatan tanaman. Sistem ini dapat mendukung implementasi pertanian presisi berbasis data, mengurangi intervensi manual, dan meningkatkan efisiensi penggunaan air dan pupuk dengan mengintegrasikan sensor, aktuator, dan model prediktif.
Keywords
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Savira, et al, “eduFarm : Aplikasi Petani Milenial untuk Meningkatkan Produktivitas di Bidang Pertanian,” Automata, vol. 1, no. 2, pp. 28–38, 2020.
G. Heru Sandi and Y. Fatma, “Pemanfaatan Teknologi Internet of Things (Iot) Pada Bidang Pertanian,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 1–5, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.5892.
E. Alfonsius, W. Kalengkongan, and S. C. W. Ngangi, “Sistem Monitoring Dan Kontroling Prototype Penyiram Tanaman Otomatis Berbasis Iot (Internet of Things),” J. Teknoinfo, vol. 18, no. 1, pp. 44–55, 2024, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
A. Galih Mardika and R. Kartadie, “Mengatur Kelembaban Tanah Menggunakan Sensor Kelembaban Tanah YL-69 Berbasis Arduino Pada Media Tanam Pohon Gaharu,” JOEICT (Jurnal Educ. Inf. Commun. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 130–140, 2019.
S. Dwiyatno, E. Krisnaningsih, D. Ryan Hidayat, and Sulistiyono, “S Smart Agriculture Monitoring Penyiraman Tanaman Berbasis Internet of Things,” PROSISKO J. Pengemb. Ris. dan Obs. Sist. Komput., vol. 9, no. 1, pp. 38–43, 2022, doi: 10.30656/prosisko.v9i1.4669.
N. Nasution, M. Rizal, D. Setiawan, and M. A. Hasan, “IoT Dalam Agrobisnis Studi Kasus : Tanaman Selada Dalam Green House,” It J. Res. Dev., vol. 4, no. 2, pp. 86–93, 2019, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol4(2).3357.
F. Susanto, N. K. Prasiani, and P. Darmawan, “Implementasi Internet of Things Dalam Kehidupan Sehari-Hari,” J. Imagine, vol. 2, no. 1, pp. 35–40, 2022, doi: 10.35886/imagine.v2i1.329.
K. Khoirudin, D. Nurdiyah, and N. Wakhidah, “Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Multi Layer Perceptron,” J. Pengemb. Rekayasa dan Teknol., vol. 14, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.26623/jprt.v14i1.1212.
M. Iqbal, Hendri Mahmud Nawawi, M. R. Ramadhan Saelan, M. Sony Maulana, Yudhistira, and A. Mustopa, “Optimasi Hyperparameter Multilayer Perceptron Untuk Prediksi Daya Beli Mobil,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 73–81, 2023, doi: 10.36595/misi.v6i1.739.
H. Mukhtar, R. Muhammad, T. Reny Medikawati, and Yoze Rizki, “Peramalan Kedatangan Wisatawan Mancanegara Ke Indonesia Menurut Kebangsaan Perbulannya Menggunakan Metode Multilayer Perceptron,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 113–119, 2021, doi: 10.37859/coscitech.v2i2.3324.
K. Wulandari, D. A. Wardana, H. M. Issyatirrahim, U. Islam, N. Syarif, and H. Jakarta, “ANALISIS IMPLEMENTASI INTERNET OF THINGS ( IoT ),” vol. 9, no. 1, pp. 35–40, 2024.
Miftahul Walid, H. Hoiriyah, and A. Fikri, “PENGEMBANGAN SISTEM IRIGASI PERTANIAN BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT),” J. Mnemon., vol. 5, no. 1, pp. 31–38, 2022, doi: 10.36040/mnemonic.v5i1.4452.
I. P. Sari, A. Novita, A.-K. Al-Khowarizmi, F. Ramadhani, and A. Satria, “Pemanfaatan Internet of Things (IoT) pada Bidang Pertanian Menggunakan Arduino UnoR3,” Blend Sains J. Tek., vol. 2, no. 4, pp. 337–343, 2024, doi: 10.56211/blendsains.v2i4.505.
A. Hardiwiguna and A. R. Nugraha, “PENENTUAN KELEMBABAN TANAH MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC DENGAN CAPACITIVE SOIL MOISTURE SENSOR DAN ARDUINO UNO R3,” vol. 12, no. 3, 2024.
R. Rustan, F. Dwi Ramadhan, M. F. Afrianto, L. Handayani, A. Puji Lestari, and F. Manin, “Perancangan Alat Pengukur Kadar Unsur Hara Npk Pupuk Kompos,” J. Online Phys., vol. 8, no. 1, pp. 55–60, 2022, doi: 10.22437/jop.v8i1.20838.
S. A. Kurniawan and M. Taufik, “Rancang Bangun Solar Tracker Sumbu Tunggal Berbasis Motor Stepper Dan Real Time Clock,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 26, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.35760/tr.2021.v26i1.3685.
M. Kontroler et al., Pengendalian kecepatan motor pompa air 12v dc menggunakan kontroler pid dengan variasi debit air pada perkebunan hidroponik. 2021.
T. Kusuma and M. T. Mulia, “Perancangan Sistem Monitoring Infus Berbasis Mikrokontroler Wemos D1 R2,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018, vol. 1, no. 1, pp. 1422–1425, 2018.
A. Imran and M. Rasul, “Pengembangan Tempat Sampah Pintar Menggunakan Esp32,” J. Media Elektr., vol. 17, no. 2, pp. 2721–9100, 2020, [Online]. Available: https://ojs.unm.ac.id/mediaelektrik/article/view/14193
DOI: https://doi.org/10.32528/elkom.v7i2.22636417
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2025 Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
View My Status Indexing Service
 | Publisher : |
| Editorial Address : |
