ANALISIS KOMPARATIF LINEAR REGRESSION DAN QUADRATIC REGRESSION DALAM OPTIMASI DEBIT AIR TERHADAP PERTUMBUHAN SELADA PADA SISTEM HIDROPONIK NFT BERBASIS IOT - Ragil Alfarizi; Muhammad Nawawi; Tresna Dewi (LPPM Politeknik Astra, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji hubungan antara debit air dan laju pertumbuhan tanaman selada pada sistem hidroponik Nutrient Film Technique (NFT), sekaligus menentukan kisaran debit air yang optimal menggunakan pendekatan model linear regression dan quadratic regression. Sistem pemantauan debit air dikembangkan berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan mikrokontroler ESP32-S3, flow sensor AICHI OF05ZAT, serta platform Blynk untuk memperoleh data secara real-time. Pengambilan data dilakukan selama dua minggu pada lima gully, kemudian dianalisis menggunakan kedua model regresi untuk mengidentifikasi karakteristik hubungan linier dan non-linier antara debit air dan pertumbuhan tanaman. Hasil analisis menunjukkan bahwa model linear regression menghasilkan nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0,067 yang mengindikasikan hubungan linier yang lemah antara debit air dan laju pertumbuhan tanaman. Sebaliknya, model quadratic regression menghasilkan nilai R2 sebesar 0,651 yang menunjukkan adanya hubungan non-linier dengan pola parabola terbuka ke bawah. Temuan ini menunjukkan bahwa model quadratic regression lebih mampu merepresentasikan hubungan antara debit air dan pertumbuhan tanaman dibandingkan model linier. Berdasarkan model tersebut, laju pertumbuhan maksimum tanaman selada diperoleh pada kisaran debit air sekitar ±2,9 L/min.