<![CDATA[Pembibitan cabai keriting merupakan fase krusial yang memerlukan kondisi mikroklimat yang stabil agar bibit dapat tumbuh dengan vigor optimal. Pada praktik lapangan, fluktuasi suhu dan kelembapan, serta ketidakteraturan penyiraman sering menyebabkan penurunan vigor, pertumbuhan tidak seragam, dan potensi peningkatan mortalitas bibit. Penelitian ini mengembangkan Smart Greenhouse adaptif berbasis Internet of Things (IoT) dan container system sebagai solusi untuk mengendalikan mikroklimat secara otomatis, real-time, dan terukur. Sistem dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32-S3 dengan sensor BMP280 untuk pengukuran suhu, kelembapan, dan tekanan udara. Fogging, ventilasi otomatis, dan kontrol irigasi digunakan sebagai aktuator adaptif. Seluruh data lingkungan dikirimkan ke Firebase Realtime Database dan divisualisasikan melalui Blynk IoT, sementara arsitektur perangkat lunak berbasis Docker diimplementasikan untuk meningkatkan modularitas, skalabilitas, dan stabilitas sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mempertahankan suhu rata-rata 27,1°C dan kelembapan 74,3% dengan tingkat error pembacaan sensor hanya 0,73%. Aktuator merespons perubahan lingkungan dalam 3–6 detik dan mampu mengembalikan kondisi ke rentang optimal dalam waktu singkat. Kinerja container system menunjukkan mampu memproses lebih dari 1.200 permintaan per jam tanpa peningkatan latency signifikan. Secara keseluruhan, sistem terbukti efektif dalam meningkatkan presisi pengendalian mikroklimat, efisiensi penggunaan air, serta akurasi pemantauan lingkungan pada fase pembibitan cabai keriting. Penelitian ini memberikan dasar bagi pengembangan lanjutan menuju pertanian presisi berbasis automasi dan kecerdasan buatan.]]>
Copyrights © 2026
