Teknologi Irigasi Cerdas pada Sistem Irigasi Drip dengan Algoritma Ant Colony Optimization - Haris, Abdul; Anggraini, Nabilla; Sikumbang, Hengki (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2022)
Rendahnya penggunaan sistem irigasi modern di Indonesia menyebabkan produktivitas lahan yang rendah, terlebih di musim kemarau hal ini dapat menyebabkan banyak lahan yang tidak produktif. Sementara di sisi lain, perkembangan teknologi komputasi sudah masuk dalam berbagai bidang kehidupan, termasuk pertanian. Contoh penerapan teknologi di bidang pertanian adalah diperkenalkannya sistem irigasi drip. Banyak peneliti yang telah melakukan kajian dan inovasi di bidang ini untuk menghasilkan irigasi yang baik dan optimal, antara lain dengan mengimplementasikan gabungan Internet of Things (IoT) sebagai infrastruktur, Fuzzy Logic dan Artificial Neural Network (ANN) sebagai algoritma untuk menentukan waktu buka tutup dari Solenoid Valve dalam pengaturan distribusi air. Penelitian yang ada hanya berfokus pada Open/Close solenoid valve. Penelitian ini menggunakan algoritma Ant Colony Optimiation (ACO) untuk mengendalikan katup tersebut, sekaligus melakukan tracking lokasi lahan yang menjadi prioritas irigasi. Algoritma ini dapat bekerja secara dinamis dan adaptif, sehingga mampu menyesuaikan dengan kondisi lahan yang ada dan dapat dimonitor secara realtime. Uji coba dilakukan dengan menggunakan 3 sensor, sebagai representasi 3 kondisi lahan yakni lahan basah, lahan normal dan lahan kering. Hal ini dilakukan untuk memastikan model yang dibuat dapat bekerja sesuai dengan kondisi lahan yang ada. Dari hasil pengujian yang dilakukan selama 10 hari, tingkat persentasi error model mencapai 26% dan nilai akurasi model adalah 74%. Dari hasil yang diperolah, dapat disimpulkan bahwa hasil penelitian ini bekerja dengan baik untuk sistem irigasi drip skala kecil yang dinamis. AbstractThe low use of modern irrigation systems in Indonesia leads to low land productivity, especially in the dry season this can result to many areas of unproductive land. At the same time, the development of computing technology has entered various areas of life, including agriculture. An example of the application of technology in agriculture is the introduction of drip irrigation systems. Many researchers have conducted studies and innovations in this matter to produce a better and more optimal irrigation, for example, by implementing a combination of Internet of Things (IoT) for the infrastructure, Fuzzy Logic and Artificial Neural Network (ANN) as algorithms to determine when the lid of the Solenoid Valve is open or closed. Existing research only focuses on the Open / Close solenoid valve, meanwhile this research uses the Ant Colony Optimiation (ACO) algorithm to control the valve and provide the tracking ability to determine the area that needs irrigation the most. This algorithm can work dynamically and adaptively, so it is able to adjust to the land conditions and can be monitored in real time. The testing is conduvted using 3 sensors, as a representation of 3 land conditions, namely wetlands, normal land, and dry land. This is done to ensure the prototype can work in accordance with existing land conditions. From the results of the test conducted for 10 days, the model error percentage rate reached 26% and the model accuracy value was 74%. Thus, it can be concluded that the result of this study work well for dynamic small-scale drip irrigation systems.