IMPLEMENTASI METODE K-MEANS UNTUK KLASTERISASI LAHAN PERTANIAN STRAWBERRY DI DAERAH SUBANG BERBASIS IoT(INTERNET OF THINGS) - Usep Tatang Suryadi; Rima Selviani (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2020)
Tingkat keasaman, kelembaban dan suhu udara pada tanah berpengaruh besar dalam pertumbuhan tanaman strawberry maka dari itu sangat dibutuhkan sebuah alat untuk mengetahui tingkat keasaman, kelembaban tanah ditambah suhu udara dan sistem klasterisasi tanah pertanian yang cocok untuk tanaman strawberry agar bisa dijadikan rujukan dalam merekomendasikan daerah mana saja yang cocok ditanami strawberry di lahan pertanian para petani di Daerah Subang. Data-data yang diproses oleh sistem didapatkan dari penelitan langsung ke lapangan dan pengambilan sampel tanah ke setiap titik daerah yang sudah ditentukan oleh penulis dengan berbagai pertimbangan mulai dari jenis dataran, suhu dan tingkat kekeringan tanahnya, data yang didapatkan adalah hasil dari sensor yang ditanamkan kedalam mikrokontroler dan disambungkan melalui sebuah jaringan hotspot dari smartphone lalu diproses menggunakan algoritma k-means clustering sehingga bisa diinputkan kedalam database menggunakan platform node-red. Data yang sudah masuk kedalam database bisa langsung diproses/dihitung dengan metode k-means yang sudah penulis tanamkan di dalam sistemnya, dan hasil akhir dari sistem ini kita bisa melihat hasil klasterisasi dari data yang sudah diproses oleh sistem menjadi 3 klaster dan penulis menggunakan 2 buah board mikrokontroler dan 3 sensor, untuk board mikrokontroler penulis memakai Arduino uno dan Node mcu ESP8266, untuk sensor penulis memakai sensor kelembaban tanah (soil moisture) dari China, sensor pH probe/ pH tanah , dan sensor suhu (DHT11) produk lokal dari Indonesia. Sistem yang dibangun menghasilkan klaster area pertanian yang cocok untuk budidaya tanaman strawberry.