(0721) 8030188    pusat@itera.ac.id   

Sistem Kontrol Kesuburan Tanaman Hidroponik Otomatis menggunakan Artificial Neural Network


Pandemi Covid-19 menyebabkan banyak masyarakat tidak dapat keluar rumah, sehingga mencari aktivitas lain agar hari tidak membosankan, salah satu kegiatan alternatif adalah berkebun hidroponik, karena kebun hidroponik tidak membutuhkan lahan yang luas. Namun, masyarakat menemukan beberapa masalah pada tanaman hidroponik, seperti tanaman yang tidak tumbuh, layu, dan mati, karena kurangnya memperhatikan tanaman hidroponik. Salah satu solusinya adalah Sistem Kontrol Kesuburan Tanaman Hidroponik Otomatis Menggunakan Artificial Neural Network (ANN), yang dapat membantu pengguna sistem untuk memantau kesuburan tanaman hidroponik selada, pakcoy dan bayam. Sistem dibuat menggunakan dua Algoritma ANN yang berbeda, Arduino UNO, Azure Cloud sebagai VPS (Virtual Private Server), Python 3 untuk melakukan learning ANN, dan notifikasi pada Telegram. Pengujian pada sistem dibagi menjadi, pengujian algoritma ANN dengan melakukan studi kasus, pengujian fungsional alat terhadap tanaman dengan mengukur kuantitas dan kualitas tanaman pada masa tanam dan panen, serta pengujian pengaruh efektifitas alat yang dirasakan pengguna menggunakan System Usability Scale (SUS). Diperoleh hasil bahwa algoritma yang diterapkan dapat meningkatkan produktifitas tanaman sebesar 5.67% pada daun, dan 18.43% pada batang, untuk algoritma pertama, serta 13.91% pada daun, dan 15.28% pada batang, untuk algoritma keedua. Sistem juga mendapat nilai baik pada pengambilan skor SUS.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2106160009

Keyword