Rancang Bangun Smart Nutrition System Pada Teknik Budidaya Hidroponik Kangkung (Ipomoae Spp) dan Bayam (Amaranthus Spp) Berbasis IoT (Internet of Things)

Zulfan, Ahmad
Rintyarna, Bagus Setya
Nugroho, Aji Brahma

Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM)
Vol 6, No 2 (2024): ELKOM

Banyak masyarakat yang mulai menanam tanaman menggunakan metode hidroponik. Beberapa sayuran yang mudah perawatan dan memiliki waktu penen yang sangat cepat dengan sistem hidroponik adalah kangkung dan bayam. Tanaman kangkung berbunga dengan warna yang beragam dari putih sampai merah muda, dan batangnya dari warna hijau sampai ungu. Daunnya merupakan sumber protein, vitamin A, besi dan kalsium. Temperatur yang ideal berkisar 25–30℃, sedangkan untuk nutrisi yang dibutuhkan 800-1400 ppm dan pH yang dibutuhkan 5.5-7.0. Bayam adalah sejenis sayuran daun yang mengandung vitamin A, B dan C dan zat-zat galian seperti kalsium dan besi. Budidaya bayam efektif dilakukan pada ketinggian 1000 meter dari permukaan laut, Suhu ideal berkisar antara 20-30℃, dengan kelembaban udara antara yang sedang, nutrisi yang dibutuhkan 800-1200 ppm dan pH yang dibutuhkan 5.5-7.0. Salah satu permasalahan yang muncul adalah kurangnya penggunaan alat Smart Nutrition Monitoring System dalam memonitoring dan mengontrol dua jenis tanaman yang membutuhkan perlakuan berbeda. Berdasarkan hal tersebut maka penulis membuat penelitian“Rancang Bangun Smart Nutrition Monitoring System Pada Teknik Budidaya Hidroponik Kangkung (Ipomea Spp) Bayam (Amaranthus Spp) Berbasis Internet Of Things”. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen dengan melakukan perancangan dan pembuatan alat. Perancangan desain dan implementasi proses inputan terdapat pada sensor ultasonik, sensor Ph, sensor TDS, dan sensor DHT11, kemudian mikrokontroler ESP32 sebagai pemrosesan data dan solenoid valve, pompa DC, dan aplikasi MQTT sebagai output hasil pemprosesan.  Berdasarkan nilai pengujian yang sudah dilakukan pada sensor ultrasonik dengan jumlah pengujian sebanyak 5 kali didapatkan rata-rata error sebesar 4.4%. Sensor TDS dapat mendeteksi larutan bening, agak keruh, keruh, sangat keruh dengan pengujian yang dilakukan sebanyak 4 kali dengan rata-rata error sebesar 2.33%. Sensor pH dapat mendeteksi larutan tawar, asam, sangat asam dan basa dengan pengujian yang dilakukan sebanyak 4 kali dengan rata-rata error sebesar 2.28%. Hasil pengujian sensor DHT11 dengan pengujian sebanyak 5 kali didapatkan rata-rata error untuk suhu sebesar 4.3% dan untuk rata-rata error untuk kelembaban sebesar 2.78%.