SMART FARMING BERBASIS IOT PADA TANAMAN CABAI UNTUK PENGENDALIAN DAN MONITORING KELEMBABAN TANAH DENGAN METODE FUZZY

(1)

Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

SMART FARMING BERBASIS IOT PADA TANAMAN CABAI UNTUK PENGENDALIAN DAN MONITORING KELEMBABAN

TANAH DENGAN METODE FUZZY

Rasna

¹⁾

, Sitti Nur Alam

²⁾

12)Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua

Jl. Dr. Sam Ratulangi No 11 Dok V atas Jayapura Utara Papua E-mail : [email protected]

Abstract

Red Chilli Pepper or Capsicum Annuum L is a plant from the type of fruits that requires special attention in its growth. This plant requires 70% - 80% soil moisture and 24° - 28°C air temperature, so daily monitoring is needed to keep the soil moisture and air temperature, if the soil moisture and air temperature are not suitable, this plant cannot grow well. Therefore a smart farming prototype system was designed based on IoT that can control and monitor soil moisture and air temperature needed by this plant. This system can water the plants when the soil moisture is less than 70%, controlling the air temperature using a fan with the fuzzy method and monitoring and display the sensor read value on the android interface.

Keywords: Smart Farming, IoT, Chilli Plant, Fuzzy Logic, Android

Abstrak

Cabai merah atau Capsicum Annuum L merupakan salah satu tumbuhan dari jenis buah-buahan yang membutuhkan perhatian khusus dalam pertumbuhanya. Tanaman ini membutuhkan kelembaban tanah yaitu 70% - 80% dan suhu udara yaitu 24° - 28°C sehingga dibutuhkan pemantauan kelembaban tanah dan suhu udara secara langsung setiap hari untuk menjaga kelembaban tanah dan suhu udara agar tetap pada yang dibutuhkan, jika kelembaban tanah suhu udara tidak sesuai maka tanaman ini tidak dapat tumbuh dengan baik atau bisa menyebabkan terjadi gagal panen. Oleh karena itu, dirancang suatu sistem purwarupa Smart Farming berbasis IoT yang dapat melakukan pengendalian dan monitoring kelembaban tanah dan suhu udara sesuai dengan yang dibutuhkan oleh tanaman cabai merah.

Sistem ini dapat menyiramkan tanaman ketika kelembaban tanah kurang dari 70%, mengendalikan suhu udara menggunakan kipas dengan metode fuzzy dan menampilkan nilai yang telah dibaca sensor pada antarmuka android.

Kata kunci: Smart Farming, IoT, Tanaman Cabai, Logika Fuzzy, Android

1. PENDAHULUAN

Seiring dengan berkembangnya ilmu pengetahuan, kemajuan teknologi menjadi salah satu yang tidak bisa dihindari karena kemajuan teknologi akan berjalan sesuai dengan kemajuan ilmu pengetahuan[1][2].

Setiap inovasi teknologi diciptakan untuk mempermudah dan memberikan manfaat bagi kehidupan manusia [3]. Cabai merah atau Capsicum Annuum L merupakan salah satu tumbuhan dari jenis buah-buahan yang dimanfaatkan untuk memenuhi kebutuhan hidup seperti sebagai bahan makanan dan obat-obatan karena mengandung vitamin dan mineral yang diperlukan untuk pertumbuhan dan kesehatan [4].

Smart Farming adalah metode pertanian cerdas yang menggunakan teknologi untuk meningkatkan kualitas maupun kuantitas produksi dalam industri pertanian [5]. Saat ini, sudah banyak teknologi yang dibuat dibidang pertanian, kususnya pada bidang IoT (internet of thing). IoT sendiri merupakan suatu

(2)

konsep yang bertujuan untuk memperluas manfaat yang tersambung dalam koneksi internet secara terus- menerus sehingga dapat mengendalikan dan mengirim data secara jarak jauh[6].

Tanaman ini membutuhkan perhatian khusus dalam pertumbuhanya, misalnya tingkat kelembaban tanah yang dibutuhkan yaitu 70% - 80% dan suhu udara yaitu 24° - 28°C, sehingga dibutuhkan pemantauan kelembaban tanah dan suhu udara secara langsung setiap hari untuk menjaga kelembaban tanah dan suhu udara agar tetap pada yang dibutuhkan, jika kelembaban tanah suhu udara tidak sesuai maka tanaman ini tidak dapat tumbuh dengan baik atau bisa menyebabkan terjadi gagal panen [7].

Tanah merupakan unsur penting dalam bercocok tanam karena digunakan sebagai media utama untuk tanaman sehingga tanah memberikan pengaruh besar pada kehidupan tanaman. Kelembaban tanah memiliki faktor yang mempengaruhi pertumbuhan suatu tanaman. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan untuk dapat mengatur kelembaban tanah seperti jenis tanah, bahan organik yang terkandung didalam tanah, suhu dan laju evapotranspirasi [8].

Metode Fuzzy merupakan suatu logika yang digunakan untuk melakukan

pemetaan pada suatu ruang input ke dalam ruang output. Pada sistem tradisional sistem akan mengontrol output tunggal dari beberapa input yang tidak saling berhubungan, sehingga penambahan masukan baru akan memperumit proses kontrol. Sedangkan pada logika fuzzy, penambahan masukan baru bekerja berdasarkan prinsip-prinsip logika fuzzy sehingga hanya menambahkan fungsi keanggotaan baru dan aturan-aturan yang saling berhubungan [9].

Dari penyataan yang telah diuraikan, maka dibuat sistem yang dikemas dalam bentuk purwarupa untuk mengendalikan dan memonitoring kelembaban tanah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kelembaban tanah pada tanaman cabai dengan judul penelitian “Smart Farming Berbasis Iot pada Tanaman Cabai Untuk Pengendalian dan Monitoring Kelembaban Tanah Dengan Metode Fuzzy” yang rencana akan diimplementasikan pada greenhouse non hydroponic.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem yang dapat menyiramkan air pada tanaman ketika kelembaban tanah kurang dari 70% dan akan berhenti menyiram pada kelembaban 75% dan dapat menstabilkan suhu udara antara 24° - 28°C dengan metode fuzzy. Sehingga diharapkan sistem ini dapat menjaga tingkat kelembaban tanah antara 70% - 80% agar tanaman cabai merah dapat tumbuh dengan optimal.

2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Jenis penelitian

Jenis penelitian pada sistem smart farming untuk pengendalian dan monitoring kelembaban pada tanaman cabai ini adalah kuantitatif. Dimana, penelitian jenis ini bertujuan untuk memperoleh kebenaran dalam suatu masalah berdasarkan variabel yang ada. Metode yang digunakan pada penelitian kuantitatif ini adalah metode eksperimental, yaitu metode yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel input dan mengenalisa pengaruhnya terhadap variabel output [10].

2.2. Blok Diagram

Blok diagram berfungsi untuk menganalisa cara kerja rangkaian sistem yang akan dibuat secara umum. Hal ini bertujuan untuk memudahkan dalam proses pembuatan alat. Adapun blok diagram sistem smart farming berbasis IoT sebagai berikut.

Gambar 1. Blok Diagram

(3)

2.3. Perancangan Fuzzy

Pada penelitian ini, digunakan kendali fuzzy logic mamdani untuk menstabilkan suhu udara sehingga tanaman cabai mendapatkan suhu yang dibutuhkan yakni 24° - 28°C. Tahap pertama dalam perancangan fuzzy logic mamdani adalah membuat keanggotaan input dan output pada sistem. Berikut keanggotaan input dan output dapat dilihat pada tabel 1 tabel 2 dan tabel 3

Tabel 1. Keanggotaan input suhu

SUHU

Dingin 0^o – 25^o C

Normal 24^o – 28^o C

Panas 27^o – 40^o C

Tabel 2. Keanggotaan input kelembaban tanah

Kelembaban Tanah

Kering 10% - 70%

Lembab 70% - 80%

Basah 76% - 90%

Tabel 3. Keanggotaan output

Motor kipas

Pelan 0 – 100

Sedang 50 – 205

Cepat 155 – 255

Tahap berikutnya adalah membuat fuzzy rules berdasarkan keanggotaan input dan output yang telah dibuat. Berikut fuzzy rules pada sistem ini dapat dilihat pada tabel 4

(4)

Kelembaban\Suhu Dingin Sejuk Panas

Kering Lambat Sedang Cepat

Lembab Lambat Sedang Cepat

Basah Lambat Sedang Cepat

Tabel 4. Fuzzy rules

Setelah fuzzy rules telah dibuat. Tahap berikutnya adalah membuat himpunan fuzzy berdasarkan nilai pada keanggotaan input dan ouput yang telah dibuat. Adapun himpunan fuzzy pada sistem ini dapat dilihat pada gambar 2, gambar 3 dan gambar 4 sebagai berikut :

Gambar 2. Himpunan input suhu

Gambar 3. Himpunan input kelembaban tanah

Gambar 4. Himpunan output

2.4. Flowchart

Terdapat tiga sistem dalam smart farming berbasis IoT ini yaitu sistem penyiram tanaman berdasarkan kelembaban tanah dan sistem pengendali suhu udara menggunakan metode fuzzy mamdani, sehingga terdapat dua flowchart dalam sistem ini. Flowchart dapat dilihat pada gambar 5 dan gambar 6.

(5)

Gambar 5. Flowchart sistem penyiram tanaman

Gambar 6. Flowchart sistem penstabil suhu

(6)

2.5. Interface

Sistem ini berbasis IoT dengan interface berupa antarmuka android yang dibuat menggunakan android studio v4.1 untuk menampilkan nilai kelembaban tanah, nilai suhu udara, dan nilai tanggal dan waktu yang telah terhubung dengan firebase. Gambar interface sistem dapat dilihat pada gambar 7.

Gambar 7. Antarmuka sistem

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

Sitem smart farming berbasis Internet Of Thing (IoT) ini pada prinsipnya mengukur dan mengendalikan kelembaban tanah dan suhu udara menggunakan sistem tertanam dan sistem informasi jarak jauh. Sistem pengiriman data pada alat ini menggunakan sensor suhu MLX90614 dan sensor kelembaban tanah YL-69. Selanjutnya data tersebut diterima oleh user dalam bentuk nilai angka dan ditampilkan pada sistem operasi Android. Data kemudian diproses oleh microcontroller NodeMCU ESP32S untuk mengendalikan kelembaban tanah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Arsitektur dalam jaringan sistem smart farming berbasis iot dapat dilihat pada gambar 8.

(7)

No Kelembaban

Tanah Relay Waterpum

p

1 <= 70% Aktif Aktif

Gambar 8. Arsitektur dalam jaringan

3.1. Pengujian alat

Setiap penelitian perlu dilakukan pengujian untuk mengetahui apakah penelitian yang dilakukan dapat mencapai tujuan atau tidak. Pengujian ini dilakukan dengan dua cara yaitu pengujian fungsional dan pengujian banding. Berikut gambar pada saat dilakukan pengujian pada sistem.

Gambar 9. Pengujian sistem

3.2 Pengujian Fungsional

Pengujian fungsional dilakukan untuk mengetahui apakah sistem berjalan sesuai dengan fungsinya atau tidak. Pengujian ini juga dilakukan untuk mengetahui tingkat kinerja dari sistem. Berikut pengujian fungsional pada sistem penyiram tanaman dapat dilihat pada tabel 5.

Tabel 5. Tabel Pengujian Sistem Penyiram Tanaman

(8)

2 >=71 && <=75% Aktif Aktif

3 Else Tidak Aktif Tidak Aktif

Berdasarkan tabel 5., dapat disimpulkan bahwa sistem penyiram tanaman berjalan sesuai dengan fungsinya, dimana sistem akan menyiramkan air pada tanaman cabai ketika kelembaban tanah <= 70% dan akan berhenti menyiram ketika kelembaban tanah mencapai 75%, selain itu maka sistem tidak akan menyiramkan air pada tanaman cabai.

Gambar 10. Pengujian sistem penstabil suhu

Berdasarkan gambar 10., dapat disimpulkan bahwa logika fuzzy bekerja sesuai dengan perhitungannya. Dimana pada gambar tersebut, sensor suhu udara membaca nilai 27°C dan kelembaban tanah membaca nilai 75% sehingga berdasarkan perhitungan fuzzy yang telah dilakukan maka didapat nilai PWM 127, selain itu pada gambar 11 juga diketahui bahwa sistem dapat terkoneksi wifi.

Gambar 11. Pengujian interface sistem

(9)

Pada gambar 11, diketahui bahwa interface pada sistem mampu menampilkan nilai pada suhu udara yakni 27°C dan kelembaban tanah yakni 75% yang telah dibaca oleh sensor sehingga dapat disimpulkan bahwa interface sudah terhubung pada microcontroller menggunakan firebase. Koneksi firebase dapat dilihat pada gambar 11 sebagai berikut :

Gambar 11. Pengujian firebase

Setelah semua sistem berjalan sesuai dengan fungsinya, kemudian dilakukan pengambilan data nilai suhu udara dan kelembaban tanah. Proses pengambilan data nilai dilakukan setiap satu jam untuk satu nilai dalam kurun waktu 10 jam selama 10 hari, nilai diambil pada jam 07.00 – 16.00, tanggal 25 Oktober 2021 – 3 November 2021. Data nilai kelembaban tanah dan suhu udara yang didapat akan dicari nilai rata- rata setiap harinya, selanjutnya nilai rata-rata yang telah didapat akan dianalisa apakah sistem mampu berjalan sesuai dengan tujuan penelitian atau tidak. Berikut rata-rata setiap nilai dapat dilihat pada tabel 3.2 sebagai berikut.

Tabel 6. Tabel nilai rata-rata

No Tanggal Nilai Suhu udara Nilai Kelembaban

Tanah

1 25 Oktober 2021 28.6°C 73.6%

2 26 Oktober 2021 27.6°C 75.3%

3 27 Oktober 2021 26.9°C 76%

4 28 Oktober 2021 26.7°C 76%

5 29 Oktober 2021 26.9°C 75.6%

6 30 Oktober 2021 26.8°C 75.6%

7 31 Oktober 2021 26.9°C 76%

8 1 November 2021 26.8°C 75.2%

9 2 November 2021 27°C 75.5%

10 3 November 2021 26.9°C 75.2%

(10)

Berdasarkan nilai rata-rata dari setiap nilai yang telah diambil selama 10 hari, diketahui bahwa suhu udara dan kelembaban tanah tetap berada pada set point yaitu suhu udara 24°C - 28°C dan kelembaban tanah 70% - 80% sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem mampu mengendalikan suhu udara dan kelembaban tanah sesuai dengan yang dibutuhkan oleh tanaman cabai merah.

3.3. Pengujian Banding

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui perbedaan yang terjadi pada tanaman cabai ketika menggunakan sistem dan tidak menggunakan sistem, sehinga dibutuhkan dua tanaman cabai merah untuk melakukan pengujian ini. Pengujian ini dilaksanakan selama 10 hari, dimana tanaman cabai yang tidak menggunakan sistem hanya akan dilakukan penyiraman air pada pagi dan sore hari.

Berikut gambar hasil tanaman cabai yang menggunakan sistem dan tidak menggunakan sistem.

Gambar 12. Dua tanaman cabai

Berdasarkan gambar 3.6, Pengujian yang dilakukan selama 10 hari dapat disimpulkan bahwa tidak ada perubahan yang signifikan antara ke dua tanaman cabai tersebut. Tanaman cabai merah yang menggunakan sistem hanya mempermudah pekerjaan karena tidak perlu melakukan penyiraman dan pemantauan secara langsung, selain itu secara teori memberikan kelembaban tanah dan suhu udara yang sesuai untuk tanaman cabai.

4. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan Sistem smart farming untuk monitoring dan pengendalian kelembaban tanah pada tanaman cabai telah dibuat. Terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu microcontroller NodeMCU ESP32S, sensor infrared suhu MLX90614, sensor soil moisture YL-69, mini fan blower 12V dan waterpump 5V, Sistem smart farming yang telah dibuat dapat bekerja dengan baik sehingga nilai tetap berada pada set point, dimana sistem dapat menyiramkan tanaman ketika kelembaban tanah kurang dari 70% dan akan berhenti menyiram ketika kelembaban tanah sudah mencapai 75%, sistem juga dapat menstabilkan suhu antara 24° dan 28°C menggunakan mini fan blower 12V dengan metode fuzzy, Secara keseluruhan sistem membutuhkan koneksi yang stabil untuk dapat mengirimkan dan menerima data dan Tidak ada perubahan yang signifikan antara tanaman cabai yang ditanam secara manual dan menggunakan sistem selama 10 hari. Sistem ini hanya mampu mempermudah pekerjaan dalam perawatan tanaman cabai khususnya kelembaban tanah dan secara teori sistem ini mampu memberikan kelembaban tanah dan suhu udara yang dibutuhkan tanaman cabai.

DAFTAR PUSTAKA

[1] D. Alita, S. Setiawansyah, and A. D. Putra, “C45 Algorithm for Motorcycle Sales Prediction On CV Mokas Rawajitu,” J. SISFOTEK Glob., vol. 11, no. 2, pp. 127–134, 2021.

[2] A. R. Isnain, N. S. Marga, and D. Alita, “Sentiment Analysis Of Government Policy On Corona Case Using Naive Bayes Algorithm,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 15, no. 1, pp. 55–64.

(11)

[3] B. S. Gandhi, D. A. Megawaty, and D. Alita, “Aplikasi Monitoring dan Penentuan Peringkat Kelas Menggunakan Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 1, pp.

54–63, 2021.

[4] N. Fauzia, N. Kholis, and H. K. Wardana, “Otomatisasi Penyiraman Tanaman Cabai Dan Tomat Berbasis Iot,” Reaktom Rekayasa Keteknikan dan Optimasi, vol. 6, no. 1, pp. 22–28, 2021.

[5] A. R. Ramadan, “Smart greenhouse dengan metode fuzzy mamdani berbasis internet of things.”

Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2021.

[6] S. Samsugi, “IOT : EMERGENCY BUTTON SEBAGAI PENGAMAN UNTUK MENGHINDARI PERAMPASAN SEPEDA MOTOR,” vol. 14, no. 2, pp. 100–106, 2020.

[7] T. Budioko, “Sistem monitoring suhu jarak jauh berbasis internet of things menggunakan protokol mqtt,” in Proceeding Seminar Nasional Riset Teknologi Informasi-SRITI 2016, 2016, vol. 8, pp.

353–358.

[8] A. R. I. WIBOWO and A. K. Endo, “UJI KINERJA ALAT UKUR KELEMBABAN TANAH MENGGUNAKAN SMARTPHONE ANDROID BERBASIS JARINGAN WIFI.” Sriwijaya University, 2021.

[9] H. Sulistiani, K. Muludi, and A. Syarif, “Implementation of Various Artificial Intelligence Approach for Prediction and Recommendation of Personality Disorder Patient,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1751, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1751/1/012040.

[10] D. Alita, I. Tubagus, Y. Rahmanto, S. Styawati, and A. Nurkholis, “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN WILAYAH KELAYAKAN TANAM TANAMAN JAGUNG DAN SINGKONG PADA KABUPATEN LAMPUNG SELATAN,” J. Soc. Sci. Technol. Community Serv., vol. 1, no. 2, 2020.