Sistem Irigasi Berbasis Internet Of Things (Iot) pada Budidaya Tanaman Tomat Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (F-Knn)
DOI:
https://doi.org/10.62712/juktisi.v5i2.1248Keywords:
Internet of Things, Irigasi Otomatis, Fuzzy K-Nearest Neighbor, Kelembapan Tanah, Tanaman TomatAbstract
Budidaya tanaman tomat membutuhkan pengelolaan penyiraman yang tepat agar pertumbuhan tanaman dapat berjalan optimal. Proses penyiraman yang masih dilakukan secara manual menyebabkan penggunaan air kurang efisien karena belum mempertimbangkan kondisi kelembapan tanah dan suhu lingkungan secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem irigasi berbasis Internet of Things (IoT) pada budidaya tanaman tomat menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (F-KNN) untuk menentukan keputusan penyiraman secara otomatis. Sistem yang dikembangkan menggunakan sensor kelembapan tanah dan sensor suhu sebagai input data, NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler, relay sebagai pengendali pompa air, serta aplikasi Blynk sebagai media monitoring secara real-time. Data sensor yang diperoleh diproses melalui tahap fuzzifikasi untuk menghasilkan nilai derajat keanggotaan, kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan metode F-KNN berdasarkan data latih yang tersedia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu membaca kondisi lingkungan tanaman, melakukan proses klasifikasi, serta mengaktifkan dan menonaktifkan pompa air secara otomatis berdasarkan kondisi tanah. Pada pengujian data uji dengan kelembapan tanah 44% dan suhu 31°C, sistem menghasilkan keputusan pompa ON sehingga penyiraman dilakukan. Penerapan metode F-KNN pada sistem irigasi berbasis IoT mampu membantu proses penyiraman tanaman tomat secara otomatis dan meningkatkan efisiensi penggunaan air.
Downloads
References
[1] A. B. Saputra, L. P. Y. Putra, and M. Saifullah, “Sistem Irigasi Otomatis Berbasis IoT Menggunakan Sensor Kelembapan Tanah untuk Budidaya Tomat,” pp. 907–918, 2025.
[2] P. Edward, L. Junior, P. Trisna, and H. Permana, “SMART IRRIGATION BERBASIS INTERNET OF THINGS ( IOT ) MENGGUNAKAN FRAMEWORK FIREBASE PADA TANAMAN TOMAT ( STUDI KASUS PADA PERTANIAN TOMAT DI DESA TEGALCANGKRING , KABUPATEN,” pp. 438–446.
[3] D. Z. Nisa and A. Stefanie, “Sistem Penyiraman Tanaman Tomat Otomatis Berbasis Arduino Uno dan Panel Surya,” vol. 12, no. 1, pp. 44–48, 2023.
[4] E. S. Rahayu, C. W. Hidayat, T. Elektro, and U. Jayabaya, “Desain Sistem Penyiraman Tanaman Tomat Berbasis Suhu dan Kelembaban menggunakan Fuzzy dan IoT,” vol. 14, no. 03, pp. 132–140, 2023, doi: 10.22441/jte.2023.v14i3.003.
[5] T. Ngabalin, A. F. Habibie, and E. Darmawan, “Strategi Pengembangan Ekosistem Ekonomi Kreatif Dalam Mendukung Kebijakan Pariwisata Di Kota Tanjungpinang,” J. Ilmu Adm. Negara, vol. 11, no. 01, pp. 13–21, 2023, doi: 10.31629/juan.v11i01.5839.
[6] D. L. Pangayoman, I. W. Ardiyasa, I. G. Ngurah, and A. Kusuma, “Penerapan IoT dan KNN untuk Otomatisasi Penyiraman Tanaman Tomat Studi Kasus di Desa Tibubeneng,” vol. 2, no. 1, 2025.
[7] A. I. Pradana, H. Permatasari, T. Informatika, F. I. Komputer, and U. D. Bangsa, “Implementasi Sistem Irigasi Otomatis Berbasis IoT untuk Pertanian Greenhouse Implementation of IoT-Based Automatic Irrigation System for Greenhouse Farming,” vol. 5, no. 2, pp. 435–446, 2025.
[8] K. Nisa et al., “Rancang bangun sistem pendeteksi warna tomat menggunakan metode knn berbasis internet of things 1,2,3,” vol. 11, no. 1, pp. 124–131, 2025.
[9] S. F. Vesca, E. M. Olalla, A. L. Flores, M. Zambrano, and M. D. Limaico, “Fuzzy Control Application to an Irrigation System of Hydroponic Crops under Greenhouse : Case Cultivation of,” 2023.
[10] F. T. Salsabila, K. Nurfitri, Y. Litanianda, J. T. Informatika, F. Teknik, and U. M. Ponorogo, “PENERAPAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK DIAGNOSA,” pp. 141–150, 2023.
[11] D. I. Pulau and J. Dan, “Implementasi algoritma k-nearest neighbor untuk klasifikasi tingkat kemiskinan di pulau jawa dan madura,” 2024.
[12] P. Studi et al., “No Title,” 2024.
[13] S. P. Dewi and E. Rahayu, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” vol. 3, no. 4, pp. 639–648, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[14] A. D. Hutasuhut, D. F. Situmorang, and F. A. Sinuraya, “Penerapan Metode Fuzzy Mamdani untuk Menentukan Jumlah Produksi Tempe Application of Mamdani Fuzzy Method to Determine the Quantity of Tempeh Production,” vol. 1, no. 3, pp. 1–6, 2025.
[15] F. Ramadhani, A. Satria, and I. P. Sari, “Implementasi Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah,” 2023.
[16] I. Santosa, S. I. Trigunarso, and A. K. Udara, “Pengaruh Suhu , Kelembaban Dan Kecepatan Angin Air Conditioner ( AC ) Terhadap Jumlah Angka Kuman Udara Ruangan The Effect of Temperature , Humidity and Wind Speed of Air Conditioner ( AC ) on Total Germ Numbers of Room Air,” vol. 11, no. 1.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Fenni Rosa, Noviyanti
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
