<![CDATA[Pengelolaan lingkungan mikro dalam ruang budidaya tertutup memegang peranan penting dalam menjamin pertumbuhan tanaman yang optimal. Kelembapan udara merupakan salah satu parameter krusial yang sangat dipengaruhi oleh kondisi non-stasioner dan dinamis dari sistem tertutup. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem kontrol yang adaptif dan cerdas untuk menjaga kelembapan dalam rentang ideal. Penelitian ini mengusulkan sistem kontrol kelembaban berbasis Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) yang diintegrasikan dengan data sensor Internet of Things (IoT). Dataset dikumpulkan dari ruang budidaya aktual, lalu dilakukan preprocessing, pelatihan model ANFIS selama 200 epoch, dan evaluasi menggunakan metrik RMSE dan koefisien determinasi (R²). Model ANFIS menunjukkan performa yang cukup baik pada data pelatihan dengan nilai RMSE = 1.1927 dan R² = 0.5174, namun mengalami penurunan performa pada data pengujian dengan RMSE = 2.5669 dan R² = -1.0104. Hasil ini mengindikasikan kebutuhan akan penyempurnaan model agar lebih tahan terhadap data baru dan anomali. Sistem kontrol kelembaban berbasis ANFIS-IoT menunjukkan potensi dalam mengotomatisasi pengaturan lingkungan ruang budidaya secara cerdas. Meskipun model awal memiliki keterbatasan dalam generalisasi, pendekatan ini membuka peluang pengembangan sistem prediksi dan kontrol berbasis hybrid yang lebih adaptif untuk lingkungan dinamis.]]>
