Sistem otomasi penyiraman tanaman tomat mengunakan metode Neural Network

Indonesia:

Petani masih belum mengenal tentang halnya alat dan mesin pertanian modern yang dapat mempermudah dan meringankan pekerjaan dalam bercocok tanam khususnya dalam tahap penyiraman tanaman. Salah satu penerapan teknologi modern khususnya di bidang elektronika adalah Internet of Things (IoT) dengan menggunakan metode Neural network. Penelitian ini fokus pada 3 fitur yaitu suhu, kelembaban tanah dan kelembaban udara. Dengan menggunakan mikrokontroler NodeMCU dan Arduino, serta sensor DT11, soil moisture sensor dan juga sensor pH. Pengujian dilakukan dengan pengamatan selama 7 hari dan interval pembacaan data setiap pukul 07.00, 11.00, 15.00, dan 17.00 untuk memperoleh sejumlah 28 data. Data tersebut kemudian digunakan untuk perhitungan conffusion matrix sehingga didapatkan bahwa nilai akurasinya adalah 100%. Untuk memastikan hasil pengukurannya sudah akurat maka menggunakan uji kalibrasi pada suhu, kelembaban udara, dan kelembaban tanah. Dari uji kalibraasi didapatkan rata rata nilai error sebesar 1,8% pada suhu, 1,2% pada kelembaban udara, dan 6,2% pada kelembaban tanah.

English:

Farmers still don't know about modern agricultural tools and machines that can make the work of farming easier and easier, especially in the watering stage. One application of modern technology, especially in the field of electronics, is the Internet of Things (IoT) using the Neural network method. This research focuses on 3 features, namely temperature, soil moisture and air humidity. Using a NodeMCU and Arduino microcontroller, as well as a DT11 sensor, soil moisture sensor and also a pH sensor. The test was carried out with observations for 7 days and data reading intervals every 07.00, 11.00, 15.00 and 17.00 to obtain 28 data. This data is then used to calculate the confusion matrix so that the accuracy value is 100%. To ensure that the measurement results are accurate, use a calibration test on temperature, air humidity and soil moisture. From the calibration test, it was found that the average error value was 1,8% for temperature, 1,2% for air humidity, and 6,2% for soil moisture.

Arabic:

وال يزال المزارعون يجهلون األدوات واآلالت الزراعية الحديثة التي يمكن أن تجعل عمل الزراعة أسهل وأسهل، خاصة في مرحلة السقي .ومن تطبيقات التكنولوجيا الحديثة، وخاصة في مجال اإللكترونيات، إنترنت األشياء باستخدام طريقة الشبكة العصبية .ويركز هذا البحث على ثالث خصائص وهي درجة الحرارة ورطوبة التربة ورطوبة الهواء .وذلك باستخدام المتحكم الدقيق وكذلك الحساسات وحساسات رطوبة التربة وأيضا حساسات الرقم الهيدروجيني .تم إجراء االختبار مع المالحظات لمدة سبعة أيام وقراءة البيانات على فترات .كل سبعة، أحد عشر، خمسة عشر وسبعة عشر صباحا للحصول على ثمانية وعشرين بيانات .يتم بعد ذلك استخدام هذه البيانات لحساب مصفوفة االرتباك بحيث تكون قيمة الدقة مائة بالمائة للتأكد من دقة نتائج القياس، استخدم اختبار المعايرة لدرجة الحرارة ورطوبة الهواء ورطوبة التربة .من اختبار المعايرة، كان متوسط قيمة الخطأ هو واحد ثمانية لدرجة الحرارة، وواحد .فاصل اثنين لرطوبة الهواء، وستة فاصل اثنين لرطوبة التربة