Penerapan Machine Learning untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge dan Cloud Computing
Hidroponik sebagai metode urban farming mampu memenuhi kebutuhan sayuran segar di Indonesia. Budidaya tanaman hidroponik memiliki banyak keunggulan, antara lain tidak memerlukan lahan luas, bebas pestisida, tanaman lebih steril, dan tidak mudah terkena penyakit karena tidak menggunakan tanah. Keasa...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2024-08-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8631 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858623761088512 |
|---|---|
| author | Helmy Helmy Arif Nursyahid Thomas Agung Setyawan |
| author_facet | Helmy Helmy Arif Nursyahid Thomas Agung Setyawan |
| author_sort | Helmy Helmy |
| collection | DOAJ |
| description |
Hidroponik sebagai metode urban farming mampu memenuhi kebutuhan sayuran segar di Indonesia. Budidaya tanaman hidroponik memiliki banyak keunggulan, antara lain tidak memerlukan lahan luas, bebas pestisida, tanaman lebih steril, dan tidak mudah terkena penyakit karena tidak menggunakan tanah. Keasaman larutan (pH) adalah parameter penting dalam budidaya hidroponik, karena mempengaruhi kemampuan tanaman menyerap unsur hara. Selain pH, kepekatan larutan nutrisi yang dinyatakan dalam Total Dissolved Solids (TDS) dengan satuan ppm juga perlu dikendalikan karena menyuplai nutrisi yang dibutuhkan tanaman. Dalam penelitian ini, pengendalian pH dan TDS menggunakan machine learning dengan metode regresi linear berganda serta teknologi edge computing dan cloud computing. Edge computing memungkinkan pemrosesan data real-time di perangkat sensor hidroponik, sedangkan cloud computing menyediakan kapasitas penyimpanan dan pemrosesan besar. Kombinasi kedua teknologi ini memungkinkan sistem pengendalian yang efisien, scalable, dan dapat diakses dari mana saja oleh petani. Berdasarkan hasil pengendalian via cloud, persamaan regresi untuk pengendalian TDS mampu bekerja dengan baik dengan akurasi 98,73% pada tandon 60 liter dan 95,95% pada tandon 100 liter. Selain itu, persamaan regresi untuk pengendalian pH juga bekerja dengan baik dengan akurasi 99,28% pada tandon 60 liter dan 99,69% pada tandon 100 liter.
Abstract
Hydroponics, as an urban farming method, can meet the demand for fresh vegetables in Indonesia. Hydroponic plant cultivation has many advantages, including not requiring large land areas, being pesticide-free, producing more sterile plants, and being less susceptible to disease since it does not use soil. The acidity of the solution (pH) is a crucial parameter in hydroponic cultivation because it affects the plant's ability to absorb nutrients. Besides pH, the concentration of the nutrient solution, expressed in Total Dissolved Solids (TDS) in ppm, also needs to be controlled as it supplies the nutrients required by plants. In this study, the control of pH and TDS utilizes machine learning with a multiple linear regression method and edge computing and cloud computing technologies. Edge computing allows real-time data processing at the hydroponic system's sensor devices, while cloud computing provides large storage and processing capacities. The combination of these technologies enables an efficient, scalable control system accessible to farmers from anywhere. Based on cloud control results, the regression equations for TDS control were found to be adequate and perform well with an accuracy of 98.73% for a 60-liter tank and 95.95% for a 100-liter tank. Additionally, the regression equations for pH control were also adequate and performed well with an accuracy of 99.28% for a 60-liter tank and 99.69% for a 100-liter tank.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-69a7aa3edb614c5fab48c754e0108cd0 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2024-08-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-69a7aa3edb614c5fab48c754e0108cd02025-02-11T10:37:16ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792024-08-0111410.25126/jtiik.1148631Penerapan Machine Learning untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge dan Cloud ComputingHelmy Helmy0Arif Nursyahid1Thomas Agung Setyawan2Politeknik Negeri Semarang, SemarangPoliteknik Negeri Semarang, SemarangPoliteknik Negeri Semarang, Semarang Hidroponik sebagai metode urban farming mampu memenuhi kebutuhan sayuran segar di Indonesia. Budidaya tanaman hidroponik memiliki banyak keunggulan, antara lain tidak memerlukan lahan luas, bebas pestisida, tanaman lebih steril, dan tidak mudah terkena penyakit karena tidak menggunakan tanah. Keasaman larutan (pH) adalah parameter penting dalam budidaya hidroponik, karena mempengaruhi kemampuan tanaman menyerap unsur hara. Selain pH, kepekatan larutan nutrisi yang dinyatakan dalam Total Dissolved Solids (TDS) dengan satuan ppm juga perlu dikendalikan karena menyuplai nutrisi yang dibutuhkan tanaman. Dalam penelitian ini, pengendalian pH dan TDS menggunakan machine learning dengan metode regresi linear berganda serta teknologi edge computing dan cloud computing. Edge computing memungkinkan pemrosesan data real-time di perangkat sensor hidroponik, sedangkan cloud computing menyediakan kapasitas penyimpanan dan pemrosesan besar. Kombinasi kedua teknologi ini memungkinkan sistem pengendalian yang efisien, scalable, dan dapat diakses dari mana saja oleh petani. Berdasarkan hasil pengendalian via cloud, persamaan regresi untuk pengendalian TDS mampu bekerja dengan baik dengan akurasi 98,73% pada tandon 60 liter dan 95,95% pada tandon 100 liter. Selain itu, persamaan regresi untuk pengendalian pH juga bekerja dengan baik dengan akurasi 99,28% pada tandon 60 liter dan 99,69% pada tandon 100 liter. Abstract Hydroponics, as an urban farming method, can meet the demand for fresh vegetables in Indonesia. Hydroponic plant cultivation has many advantages, including not requiring large land areas, being pesticide-free, producing more sterile plants, and being less susceptible to disease since it does not use soil. The acidity of the solution (pH) is a crucial parameter in hydroponic cultivation because it affects the plant's ability to absorb nutrients. Besides pH, the concentration of the nutrient solution, expressed in Total Dissolved Solids (TDS) in ppm, also needs to be controlled as it supplies the nutrients required by plants. In this study, the control of pH and TDS utilizes machine learning with a multiple linear regression method and edge computing and cloud computing technologies. Edge computing allows real-time data processing at the hydroponic system's sensor devices, while cloud computing provides large storage and processing capacities. The combination of these technologies enables an efficient, scalable control system accessible to farmers from anywhere. Based on cloud control results, the regression equations for TDS control were found to be adequate and perform well with an accuracy of 98.73% for a 60-liter tank and 95.95% for a 100-liter tank. Additionally, the regression equations for pH control were also adequate and performed well with an accuracy of 99.28% for a 60-liter tank and 99.69% for a 100-liter tank. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8631smart agriculturehidroponikedgecloud |
| spellingShingle | Helmy Helmy Arif Nursyahid Thomas Agung Setyawan Penerapan Machine Learning untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge dan Cloud Computing Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer smart agriculture hidroponik edge cloud |
| title | Penerapan Machine Learning untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge dan Cloud Computing |
| title_full | Penerapan Machine Learning untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge dan Cloud Computing |
| title_fullStr | Penerapan Machine Learning untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge dan Cloud Computing |
| title_full_unstemmed | Penerapan Machine Learning untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge dan Cloud Computing |
| title_short | Penerapan Machine Learning untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge dan Cloud Computing |
| title_sort | penerapan machine learning untuk mengendalikan parameter budidaya tanaman hidroponik berbasis edge dan cloud computing |
| topic | smart agriculture hidroponik edge cloud |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8631 |
| work_keys_str_mv | AT helmyhelmy penerapanmachinelearninguntukmengendalikanparameterbudidayatanamanhidroponikberbasisedgedancloudcomputing AT arifnursyahid penerapanmachinelearninguntukmengendalikanparameterbudidayatanamanhidroponikberbasisedgedancloudcomputing AT thomasagungsetyawan penerapanmachinelearninguntukmengendalikanparameterbudidayatanamanhidroponikberbasisedgedancloudcomputing |