Real Time Analisys Berbasis Internet Of Things Untuk Prediksi Iklim Lahan Pertanian

 (*)Husdi Husdi Mail (Universitas Ichsan Gorontalo, Indonesia)
 Yulianty Lasena (Universitas ichsan Gorontalo, Indonesia)

(*) Corresponding Author

Abstract

Sektor pertanian merupakan salah satu sektor utama sebagai penghasil pangan. Pertanian menjadi sangat penting karena mempunyai kontribusi dalam pencapaian tujuan pembangunan perekonomian nasional karena Indonesia merupakan negara agraris yang sebagian besar masyarakat Indonesia adalah petani. Masaalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah bahwa  sebagian besar usaha pertanian di indonesia masih di kelola secara konvensional dan belum memanfaatkan perkembangan teknologi dalam peningkatan hasil. Inovasi teknologi pada sektor pertanian perlu ditingkatkan salah satunya dengan memanfaatkan perkembangan teknologi Data Mining. Pentingnya memprediksi iklim lahan pertanian karena Perubahan iklim tidak hanya menyebabkan kegagalan panen, tetapi juga merusak sumber daya lahan pertanian, meningkatkan luas areal dan intensitas tanaman yang mengalami kekeringan, meningkatkan kelembaban perkembangan hama dan penyakit tanaman Pada Penelitian ini algoritma yang digunakan untuk prediksi adalah algoritma Regresi Linear Sederhana. Dari hasil uji coba terhadap Prototype yang dibangun dan hasil aplikasi yang dirancang didapatkan hasil Sensor Bme820 dan Soil Moisture Fc28 dapat berkomunikasi dengan baik dan NodeMCU  Esp8266 sehingga hasil pembacaan Sensor dapat ditampilkan pada Aplikasi Website yang direkayasa dan juga memungkinkan untuk melakukan kontrol terhadap alat penyiraman tanaman melalui aplikasi Website yang direkayasa. Dan dari data yang dihasilkan berfungsi sebagai dataset untuk melakukan prediksi terhadap kondisi iklim lahan pertanian pada hari berikutnya

Keywords


Internet Of Things; Data Mining; Prediksi; Regresi linear Sederhana; Inovasi Pertanian

Full Text:

PDF


Article Metrics

Abstract view : 147 times
PDF - 63 times

References

I. M. D. S. Ni Putu Sukanteri, Pande Komang Suparyana, I Made Suryana, “AGRISOCIONOMICS TEKNOLOGI PERTANIAN TERPADU BERBASIS FILOSOFI TRI HITA KARANA DALAM USAHATANI MENUJU PERTANIAN ORGANIK (Integrated Agriculture Technology Based on Tri Hita Karana Philoshopy toward Organic Agriculture),” pp. 97–106.

W. Budiharto, “Inovasi Digital di Industri Smart Farming : Konsep dan Implementasi,” Prosiding, no. September, pp. 978–979, 2019.

A. Tahir and D. Masnur, “Implementasi Internet Of Things Pada Sistim Pemantauan dan Kendali Suhu Ruang Server,” vol. 04, pp. 78–84, 2017.

S. Mujahid, B. Irawan, and C. Setianingsih, “PERANCANGAN PROTOTIPE SISTEM PERINGATAN DINI TANAH LONGSOR BERBASIS INTERNET OF THINGS Prototype Design of Warning System For Landslide Based On Internet Of Things,” vol. 7, no. 1, pp. 1651–1657, 2020.

P. S. Informatika and D. Pratama, “Naskah publikasi perancangan sistem keamanan pintu rumah menggunakan konsep internet of things berbasis android,” 2020.

A. E. Eryantono, M. N. Fauzi, and M. Fathurrohman, “Sistem Monitoring Temperatur Tuang Logam dan Penggunaan Energi Berbasis IoT di MIDC ( Metal Pouring Temperature and Energy Usage Monitoring System with IoT in MIDC ),” vol. 9, no. 2, pp. 123–131, 2020.

A. T. Oktoverano Lengkong, “Prototipe iot dan pertanian cerdas: memantau tanaman buah dan sayuran musiman,” pp. 415–422.

H. Husdi and R. K. Haba, “PENGGUNAAN IOT ( INTERNET OF THINGS ) UNTUK MENGATUR KELEMBABAN PENGGUNAAN IOT ( INTERNET OF THINGS ) UNTUK MENGATUR KELEMBABAN Husdi , Abd . Rahmat Karim Haba Program Studi Teknik Informatika , Universitas Ichsan Gorontalo Abstract,” no. May, 2019.

Y. Hilman, S. Suciantini, and R. Rosliani, “ADAPTASI TANAMAN HORTIKULTURA TERHADAP PERUBAHAN IKLIMPADA LAHAN KERING Adaptation of Horticultural Crops to Climate Change in the Upland,” J. Penelit. dan Pengemb. Pertan., vol. 38, no. 1, p. 55, 2019.

A. A. Suryanto, “Penerapan Metode Mean Absolute Error (Mea) Dalam Algoritma Regresi Linear Untuk Prediksi Produksi Padi,” Saintekbu, vol. 11, no. 1, pp. 78–83, 2019.

2019 Oktaviani et al, “JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Analisis Pola Prediksi Data Time Series menggunakan Support Vector Regression, Multilayer Perceptron, dan Regresi Linear Sederhana,” vol. 1, no. 10, pp. 282–287, 2019.

N. Razzaaq, N. Azhiim, and M. D. Atmadja, “IMPLEMENTASI SISTEM MONITORING HVAC RUANG SERVER MENGGUNAKAN RASPBERRY PI BERBASIS WEB ( Studi kasus pada PT . Rahajasa Media Internet Surabaya ),” pp. 86–92, 2019.

B. Kurniawan and A. Lomi, “MEMONITOR ENERGI LISTRIK BERBASIS INTERNET OF THINGS ( IoT ),” pp. 1–8, 2020.

W. G. Shun, W. M. W. Muda, W. H. W. Hassan, and A. Z. Annuar, “Wireless Sensor Network for Temperature and Humidity Monitoring Systems Based on NodeMCU ESP8266,” Commun. Comput. Inf. Sci., vol. 1132 CCIS, no. January, pp. 262–273, 2020.

A. S. Pambudi, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Rancang Bangun Penyiraman Tanaman Pintar Menggunakan Smartphone dan Mikrokontroler Arduino Berbasis Internet of Thing,” vol. 4, no. April, pp. 250–256, 2020.

F. Ginting, E. Buulolo, and E. R. Siagian, “Implementasi Algoritma Regresi Linear Sederhana Dalam Memprediksi Besaran Pendapatan Daerah (Studi Kasus: Dinas Pendapatan Kab. Deli Serdang),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 274–279, 2019.

Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Real Time Analisys Berbasis Internet Of Things Untuk Prediksi Iklim Lahan Pertanian

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.



JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
STMIK Budi Darma
Sekretariat : Jln. Sisingamangaraja No. 338 Telp 061-7875998
email : mib.stmikbd@gmail.com


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.