Implementasi sistem penyiraman tanaman otomatis dan monitoring berbasis internet of things menggunakan K-Nearest Neighbour

INDONESIA:

Strawberry merupakan salah satu komoditas buah-buahan yang dibudidayakan di Indonesia. Budidaya strawberry tidaklah mudah, petani harus memperhatikan penyiraman secara teratur dan tidak bisa sembarangan. Hal itu karena strawberry tidak suka tanah yang terlalu basah atau kering. Hal tersebut sangat merepotkan petani karena petani harus selalu melihat kondisi tanah secara manual sebelum melakukan penyiraman.

Sistem monitoring dan penyiraman tanaman berbasis internet of things merupakan sistem yang dibangun untuk membantu petani dalam merawat strawberry. Sistem ini memantau kondisi tanah, suhu dan kelembaban secara real-time sehingga memudahkan bagi petani. Sistem ini juga dilengkapi penyiraman otomatis menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Untuk melakukan penyiraman otomatis dibutuhkan parameter berupa suhu dan kelembaban. Kedua parameter tersebut akan diklasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor sehingga diketahui kondisi tanahnya. Dari kondisi tanah tersebut sistem akan menentukan intensitas air penyiraman yang diperlukan.

Sistem sudah berhasil dibangun dan dapat diakses melalui jaringan lokal maupun internet. Menggunakan antarmuka berupa web, pengguna bisa melihat data sensor secara real-time dan dapat juga melakukan penyiraman tanpa harus pergi ke kebun. Dalam pengujian metode K-Nearest Neighbor diperoleh nilai macro precision sebesar 94,05%, macro recall 63,33% dan macro f1 67,7%.

ENGLISH:

Strawberry is one of the fruit commodities cultivated in Indonesia. Strawberry cultivation is not easy, farmers must pay attention to regular watering and cannot be careless. That's because strawberries don't like too wet or dry soil. This is very troublesome for farmers because they have to look at the condition of the soil manually every time before watering.

An internet of things-based monitoring and plants watering system is a system that was built to assist farmers in caring for strawberries. This system monitors soil conditions, temperature and humidity in real-time making it easy for farmers. This system is also equipped with automatic watering using the K-Nearest Neighbor method. To do automatic watering, it needs parameters such as temperature and humidity. Both parameters will be classified using the K-Nearest Neighbor method so that the soil conditions are known. From the soil conditions, the system will determine the intensity of the required watering.

The system has been successfully built and can be accessed via the local network or the internet. Using a web interface, users can see sensor data in realtime and can also do watering without having to go to the garden. In testing the KNearest Neighbor method, the value of macro precision is 94.05%, macro recall 63.33% and macro f1 67.7%

ARABIC:

والفراولة هي إحدى السلع الأساسية للفواكه التي تزرع في إندونيسيا. فزراعة الفراولة ليست سهلة ، وينبغي للمزارعين أن ينتبهوا إلى الري المنتظم ولا يمكن أن تكون تعسفية. لأن الفراولة لا تحب التربة الرطبة أو الجافة وهو أمر مزعج جدا للمزارعين لأن المزارعين يجب أن ينظروا دائما إلى حالة التربة يدويا قبل أن يقوموا بالسقي.

نظام رصد وسقي النباتات على أساس الإنترنت للأشياء هو نظام تم بناؤه لمساعدة المزارعين في رعاية الفراولة. وترصد هذه النظم حالة التربة ، ودرجة الحرارة والرطوبة في الوقت الحقيقي مما يسهل على المزارعين القيام بذلك. كما أن النظام مجهز بالسقي الآلي باستخدام أسلوب K-Nearest Neighbor . لأداء سقي تلقائي البارامترات المطلوبة مثل درجة الحرارة والرطوبة. من هذه البارامترات سيتم تصنيفها باستخدام K-Nearest Neighbor حتى أن الحالة المعروفة من التربة. من الظروف الأرضية النظام يحدد كثافة الماء المطلوب.

وقد بني هذا النظام بنجاح ويمكن الوصول إليه عن طريق الشبكة المحلية أو الإنترنت. باستخدام واجهة على شكل شبكة الإنترنت, يمكن للمستخدمين عرض بيانات الاستشعار في الوقت الحقيقي و يمكن أيضا القيام الري دون الحاجة إلى الذهاب إلى الحديقة. في اختبار K-Nearest Neighbor حصلت على قيمة macro precision ٩٤.٠٥% ، macro recall هو ٦٣.٣% و macro f1 ٦٧.٧%.