Penerapan Multi Layer Perceptron (Mlp) Untuk Prediksi Kebutuhan Perawatan Tanaman Tomat Berbasis IoT - Kumara, Gilang Fatah; Suroso, Suroso; Fadhil, Moh (Universitas Muhammadiyah Jember, 2025)
Sistem pertanian cerdas, khususnya proses perawatan tanaman otomatis, sangat dipengaruhi oleh kemajuan teknologi Internet of Things (IoT). Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat dan menerapkan sistem IoT untuk melacak dan merawat tanaman tomat. Sistem ini akan menggunakan algoritma Multi-Layer Perceptron (MLP) untuk memprediksi kebutuhan penyiraman dan pemupukan. Sensor kelembaban tanah dan sensor NPK untuk mendeteksi kondisi lingkungan adalah bagian dari sistem, yang juga memiliki mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali. Data dari sensor dikirim ke aplikasi mobile berbasis MIT App Inventor untuk pemantauan dan kendali jarak jauh. Berdasarkan data historis, model prediksi MLP dilatih untuk memperkirakan jumlah air dan pupuk yang dibutuhkan selama periode waktu tertentu. Pengujian yang dilakukan dalam berbagai kondisi waktu menunjukkan bahwa sistem mampu merespons secara otomatis terhadap perubahan kadar nutrisi tanah dan kelembaban. Hasil prediksi MLP juga menunjukkan tren peningkatan kebutuhan air dan pupuk seiring waktu. Hasil ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan perencanaan perawatan tanaman. Sistem ini dapat mendukung implementasi pertanian presisi berbasis data, mengurangi intervensi manual, dan meningkatkan efisiensi penggunaan air dan pupuk dengan mengintegrasikan sensor, aktuator, dan model prediktif.