Perancangan Sistem Monitoring Cerdas Berbasis Internet of Things (IoT) dengan Algoritma Random Forest Regression untuk Deteksi Ketinggian pada Tanaman Tomat Cherry: Design of an Intelligent Monitoring System Based on Internet of Things (IoT) with Random Forest Regression Algorithm for Height Detection in Cherry Tomato Plants - Putra, Vito Hafizh Cahaya; Al-Husaini, Muhammad; Wahyu, Ari Purno; Raharja, Agung Rachmat (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2025)
Tomat cherry merupakan komoditas bernilai di Indonesia dengan permintaan yang meningkat setiap tahunnya. Penelitian ini mengembangkan sistem pemantauan cerdas berbasis Internet of Things (IoT) untuk tanaman tomat cherry menggunakan algoritma Random Forest Regression (RFR). Sistem ini memanfaatkan mikrokontroler ESP32 dan lima sensor untuk memantau parameter lingkungan, serta aktuator untuk pengaturan kondisi optimal. Data sensor diproses dan disimpan di platform Thingspeak dan diintegrasikan dengan Google Colab untuk prediksi ketinggian tanaman. Hasil prediksi ditampilkan di layar LCD dan dikirimkan sebagai notifikasi melalui aplikasi Telegram. Penelitian ini mengisi kesenjangan dari studi sebelumnya dengan mengintegrasikan berbagai sensor, aktuator, dan platform cloud dalam satu sistem yang komprehensif. Evaluasi sistem menunjukkan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.8294 dan R^2 Score sebesar 0.8939, serta hasil pengujian Black Box Testing memastikan fungsionalitas optimal dalam berbagai skenario. Hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat dalam penerapan teknologi IoT dan machine learning untuk monitoring dan pengelolaan tanaman tomat cherry, harapannya meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian.