Penerapan Machine Learning untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge dan Cloud Computing - Helmy Helmy; Arif Nursyahid; Thomas Agung Setyawan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2024)
Hidroponik sebagai metode urban farming mampu memenuhi kebutuhan sayuran segar di Indonesia. Budidaya tanaman hidroponik memiliki banyak keunggulan, antara lain tidak memerlukan lahan luas, bebas pestisida, tanaman lebih steril, dan tidak mudah terkena penyakit karena tidak menggunakan tanah. Keasaman larutan (pH) adalah parameter penting dalam budidaya hidroponik, karena mempengaruhi kemampuan tanaman menyerap unsur hara. Selain pH, kepekatan larutan nutrisi yang dinyatakan dalam Total Dissolved Solids (TDS) dengan satuan ppm juga perlu dikendalikan karena menyuplai nutrisi yang dibutuhkan tanaman. Dalam penelitian ini, pengendalian pH dan TDS menggunakan machine learning dengan metode regresi linear berganda serta teknologi edge computing dan cloud computing. Edge computing memungkinkan pemrosesan data real-time di perangkat sensor hidroponik, sedangkan cloud computing menyediakan kapasitas penyimpanan dan pemrosesan besar. Kombinasi kedua teknologi ini memungkinkan sistem pengendalian yang efisien, scalable, dan dapat diakses dari mana saja oleh petani. Berdasarkan hasil pengendalian via cloud, persamaan regresi untuk pengendalian TDS mampu bekerja dengan baik dengan akurasi 98,73% pada tandon 60 liter dan 95,95% pada tandon 100 liter. Selain itu, persamaan regresi untuk pengendalian pH juga bekerja dengan baik dengan akurasi 99,28% pada tandon 60 liter dan 99,69% pada tandon 100 liter.