cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Amalia Eka Rakhmania
Contact Email
amaliaeka.rakhmania@polinema.ac.id
Phone
+6282134134594
Journal Mail Official
eltek@polinema.ac.id
Editorial Address
Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Negeri Malang Graha Polinema Lantai 3 Jl. Sukarno Hatta No. 9, Malang, Indonesia, 65141
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal ELTEK
Published by Politeknik Negeri Malang
ISSN : 16934024     EISSN : 23550740     DOI : doi.org/10.33795/eltek
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering
Jurnal ELTEK merupakan media yang diterbitkan oleh Politeknik Negeri Malang sebagai sarana diseminasi dan publikasi artikel hasil penelitian dan artikel konseptual yang dilakukan oleh para peneliti, akademisi, praktisi dan industri di bidang Teknik Elektro. Artikel yang diajukan untuk diterbitkan pada jurnal ELTEK merupakan naskah asli dan belum pernah dipublikasikan secara tertulis pada majalah atau jurnal ilmiah dimanapun Jurnal ELTEK memuat artikel hasil penelitian dan konseptual dalam cakupan bidang ilmu Teknik Elektro yang meliputi: Ketenagalistrikan, Teknik Kendali, Kecerdasan Buatan, Teknik Komputer, Teknik Telekomunikasi, Teknik informatika, Teknik Biomedik, Elektronika Daya, Energi Terbarukan, Sistem Embedded, Jaringan Komputer, Sistem Operasi, Manajemen Data dan Sistem informasi, dan lain-lain. Jurnal ELTEK terbit dua kali dalam setahun masing-masing pada bulan April dan Oktober. Redaksi mengundang penulis dan peneliti untuk menyumbangkan artikel penelitian atau artikel konseptual kepada Editor Jurnal ELTEK. Editor menentukan apakah suatu artikel akan dimuat atau tidak dan memiliki hak untuk mengubah atau mengoreksi teks sejauh tidak mengganggu maksud atau kontennya.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 71 Documents
 4   5   6   7   8 
Implementasi sistem penyemprotan herbisida cerdas berbasis wireless sensor network untuk pertanian presisi Nailul Muna; Norma Ningsih; Nanang Syahroni; Ekananda Sulistyo Putra; Muhammad Naufal Asyam Muflih; Muhamad Nur Afriza Farkhan
JURNAL ELTEK Vol. 24 No. 1 (2026): April 2026
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/eltek.v24i1.9865

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem penyemprotan herbisida otomatis berbasis Internet of Things (IoT) dan Wireless Sensor Network (WSN) untuk mendukung pertanian presisi. Sistem terdiri atas dua node penyemprotan yang dilengkapi Raspberry Pi 5, ESP32, IP Camera, sensor ultrasonik, sensor waterflow, relay, dan pompa penyemprot. Raspberry Pi digunakan sebagai edge processing unit, sedangkan ESP32 berfungsi sebagai pengendali sensor dan aktuator. Sistem menggunakan SSD-MobileNet-V2 FPNLite untuk mendeteksi keberadaan gulma sebagai mekanisme pendukung pengambilan keputusan penyemprotan otomatis. Seluruh data monitoring dikirimkan ke Firebase dan divisualisasikan melalui website secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rata-rata akurasi sensor ultrasonik setelah kalibrasi mencapai 97,53% pada Node 1 dan 97,59% pada Node 2, sedangkan sensor waterflow mencapai 95,94% pada Node 1 dan 97,43% pada Node 2. Pengujian komunikasi data menunjukkan rata-rata latency sebesar 1,9 detik. Selain itu, seluruh perangkat keras dan website monitoring berhasil beroperasi dengan baik selama pengujian sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengintegrasikan proses monitoring, komunikasi data, dan penyemprotan herbisida secara otomatis.   ABSTRACT An automatic herbicide spraying hardware system based on the Internet of Things (IoT) and Wireless Sensor Network (WSN) was developed to support precision agriculture. The system consists of two spraying nodes equipped with Raspberry Pi 5, ESP32, IP Camera, ultrasonic sensor, waterflow sensor, relay, and spraying pump. Raspberry Pi functions as the edge processing unit, while ESP32 serves as the sensor and actuator controller. The system utilizes SSD-MobileNet-V2 FPNLite to detect weeds as a supporting mechanism for automatic spraying decision-making. All monitoring data are transmitted to Firebase and visualized through a real-time monitoring website. Experimental results show that the average error of the calibrated ultrasonic sensor reached 2.47% on Node 1 and 2.41% on Node 2, while the waterflow sensor achieved 4.06% on Node 1 and 2.57% on Node 2. Data communication testing showed an average latency of 1.9 seconds. In addition, all hardware components and the monitoring website operated properly during system testing. The experimental results demonstrate that the developed system is capable of integrating monitoring, data communication, and automatic herbicide spraying processes.

Page 8 of 8 | Total Record : 71

 4   5   6   7   8 

Filter by Year

2021 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 24 No. 1 (2026): April 2026 Vol. 23 No. 2 (2025): Oktober 2025 Vol. 23 No. 1 (2025): April 2025 Vol. 22 No. 2 (2024): Oktober 2024 Vol. 22 No. 1 (2024): April 2024 Vol. 21 No. 2 (2023): Oktober 2023 Vol. 21 No. 1 (2023): April 2023 Vol. 20 No. 2 (2022): Oktober 2022 Vol. 20 No. 1 (2022): April 2022 Vol. 19 No. 2 (2021): Oktober 2021