Analisa Prediksi Tegangan Input Sensor Capacitive Soil Moisture dengan Random Forest untuk Mendukung Pertanian Pintar - Mardiyati, Elsa Nurul; Dewi, Tresna; Oktarina, Yurni (Journal of Applied Smart Electrical Network and Systems, 2023)
Saat ini, pertanian di Indonesia telah memasuki era Generasi 4.0 dengan fokus utama pada transformasi, pengembangan, dan pemanfaatan teknologi di bidang pertanian. Dengan memanfaatkan kemajuan teknologi, terutama Internet of Things (IoT), robotika, mikrokontroler, dan teknologi lainnya. Sektor pertanian di Indonesia saat ini sedang berada pada transformasi pertanian tradisional menuju pertanian cerdas. Kolaborasi teknologi, khususnya penggunaan sensor untuk mendeteksi kelembapan tanah, menjadi solusi penting dalam mendukung konsep pertanian berkelanjutan. Greenhouse, atau sering disebut sebagai rumah kaca, menjadi infrastruktur khusus untuk pertanian yang mengadopsi teknologi. Greenhouse memerlukan pemantauan variabel tertentu, seperti temperatur, kelembaban udara, dan intensitas cahaya, untuk menjaga kondisi tanaman yang dibudidayakan. Dalam konsep pertanian pintar, greenhouse dapat dilengkapi dengan berbagai teknologi, seperti penggunaan sensor suhu dan kelembapan udara, yang mempermudah petani dalam menjaga kondisi tanaman. Salah satu sensor yang dapat digunakan untuk mendeteksi kelembapan tanah adalah Sensor Capcitive Soil Moisture, dimana pada saat sensor tersebut mendeteksi kurangnya kelembapan pada tanah, maka sensor tersebut akan memberikan sinyal untuk menghidupkan pompa. Sensor ini tentu saja memerlukan input dalam menghidupkan pompa, dimana tegangan tersebut memiliki nilai yang berbeda-beda disetiap aksinya dalam menghidupkan pompa. Oleh karena itu, diperlukannya pendekatan prediksi dan pembuktian dengan bantuan optimalisasi untuk memprediski input sensor agar dapat terus mendukung kelancaran keberlangsungan pertanian pada greenhouse. Dalam memprediksi Tegangan Input Sensor Capcitive Soil Moisture ini menggunakan Random Forest menghasilkan prediksi input sensor kedepannya. Hasil pengujian menggunakan random forest dan linear regression menunjukkan angka akurasi 100% atau 1,00 yang prediksi di tampilkan dengan grafik ROC.