Knowledge Discovery in Database dengan Multivariate Linear Regression pada Sistem Pertanian Hidroponik Berbasis Internet of Things - Gamaliel, Yoyok Yusman; Nugroho, Tunggul Arief; Aguskin, Lewinna C. (Yayasan Petra Harapan Bangsa, 2022)
Sistem hidroponik bergantung pada suhu, kelembapan, intensitas cahaya, nutrisi, dan pH air sebagai variabel penting dalam pertumbuhan tanaman. Pengembangan sistem pemantauan dan pengendalian variabel tersebut sudah banyak dilakukan, namun masih terbatas pada sistem pengendalian manual. Kalaupun sudah otomatis, masih menggunakan sistem terbuka dengan menggunakan nilai ambang sebagai pemicu respon sistem. Sistem tersebut tidak dapat melakukan koreksi pada keadaan yang diperlukan selain menunggu sampai nilai ambangnya tercapai. Di sisi lain, sistem adaptif mampu melakukan koreksi berdasarkan umpan balik keluaran sistem sehingga sistem menjadi lebih responsif terhadap perubahan yang terjadi. Penelitian ini mengusulkan untuk membangun sebuah model umpan balik dengan mencari hubungan kepekatan nutrisi sebagai variabel terikat dengan variabel pH, intensitas cahaya, kelembapan, dan suhu sebagai variabel bebas dengan metode Knowledge Discovery in Database dan analisis regresi linear berganda. Penelitian ini menghasilkan sebuah model matematis berupa persamaan linear multivariabel yang menyatakan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebasnya menggunakan IBM Statistical Package for Social Sciences. Hasil akhir menunjukkan regresi linear berganda dengan F(116, 119) = 8,390, p-value 0,000 yang lebih kecil dari 0,05 di mana variabel bebas dapat memprediksisi secara signifikan dari variabel terikatnya dengan tingkat kesalahan yang ditunjukkan oleh tingkat kesalahan 5,6% dengan variabel Air_Temp memberikan kontribusi paling signifikan terhadap variabel terikat TDS dengan p-value 0,015.