SISTEM PENGONTROLAN NUTRISI HIDROPONIK UNTUK TANAMAN MENTIMUN BERBASIS LOGIKA FUZZY DAN IOT

Nunu Nugraha; Panji Novantara

doi:10.35760/ik.2025.v30i1.13855

SISTEM PENGONTROLAN NUTRISI HIDROPONIK UNTUK TANAMAN MENTIMUN BERBASIS LOGIKA FUZZY DAN IOT

Nunu Nugraha
orcid

http://orcid.org/0000-0003-0208-4810
Universitas Kuningan
Indonesia

Panji Novantara
Universitas Kuningan
Indonesia

DOI: http://dx.doi.org/10.35760/ik.2025.v30i1.13855

Article Submitted: 22 January 2025

Article Published: 10 April 2025

Abstract

Hidroponik telah menjadi metode pertanian yang semakin populer karena kemampuannya untuk menghasilkan tanaman dengan efisiensi penggunaan lahan dan air yang lebih baik. Namun, pengelolaan nutrisi dalam sistem hidroponik sering kali menjadi tantangan, karena membutuhkan pemantauan dan pengendalian yang akurat untuk memastikan pertumbuhan tanaman yang optimal. Penelitian ini mengembangkan sistem pengontrolan nutrisi hidroponik berbasis logika fuzzy dan Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan efisiensi pemberian nutrisi dalam budidaya hidroponik. Sistem ini menggunakan metode Nutrient Film Technique (NFT) dengan mikrokontroler Arduino dan NodeMCU ESP32 yang terhubung dengan sensor TDS, DS18B20, dan sensor ultrasonik. Input sistem terdiri dari nilai nutrisi dan ketinggian air dalam tandon, sementara outputnya mengontrol durasi operasi pompa nutrisi dan air. Data sensor diproses dan dikirim ke penyimpanan cloud melalui ESP32, memungkinkan pemantauan real-time melalui aplikasi Android. Hasil pengujian menunjukkan efektivitas sistem dalam menjaga tingkat nutrisi optimal selama fase pertumbuhan awal tanaman. Sensor TDS memiliki akurasi 98,19%, sementara sensor ultrasonik mencapai akurasi 98,78%. Implementasi IoT memungkinkan pemantauan jarak jauh dan pengambilan keputusan berbasis data secara real-time. Dengan sistem otomatis ini, petani dapat mengoptimalkan produksi tanpa perlu pemantauan manual yang intensif. Teknologi ini memberikan solusi inovatif dalam pertanian presisi, meningkatkan efisiensi sumber daya, serta mendukung keberlanjutan dan produktivitas tanaman hidroponik.

Keywords

Hidroponik; IoT; Fuzzy; Nutrisi; DFT

References

Y. Akkem, S. K. Biswas, and A. Varanasi, “Smart farming using artificial intelligence: A review,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 120, p. 105899, Apr. 2023, doi: 10.1016/J.ENGAPPAI.2023.105899.

R. G. Alves, R. F. Maia, and F. Lima, “Development of a Digital Twin for smart farming: Irrigation management system for water saving,” Journal of Cleaner Production, vol. 388, p. 135920, Feb. 2023, doi: 10.1016/J.JCLEPRO.2023.135920.

I. J. Alail, R. Candra, Y. Karyanti, Y. Chalri, and H. Rasjid, “Rancang Bangun Miniatur Angkutan Umum Autonomous Dengan Kendali Berbasis Iot,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 27, no. 1, pp. 19–31, 2022, doi: 10.35760/ik.2022.v27i1.6100.

A. Kusumaningrum et al., “Rancang Bangun Internet of Things Berbasis Web,” vol. 29, no. 3, pp. 316–326, 2024.

R. A. Rachman and E. Haryatmi, “Rancang Bangun Absensi Mahasiswa Menggunakan Sidik Jari Pada Raspberry Pi Berbasis Internet of Things (Iot) Secara Real Time,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 23, no. 3, pp. 154–165, 2018, doi: 10.35760/ik.2018.v23i3.2371.

R. D. Sindhu, I. Sari, and D. P. Lestari, “Pembuatan Prototype Smart Home Menggunakan Nodemcu Esp8266 V3 Dan Chat Bot Pada Smartphone Android,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 26, no. 2, pp. 123–135, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i2.4157.

W. Tao, L. Zhao, G. Wang, and R. Liang, “Review of the internet of things communication technologies in smart agriculture and challenges,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 189, p. 106352, Oct. 2021, doi: 10.1016/J.COMPAG.2021.106352.

G. Kaur, P. Upadhyaya, and P. Chawla, “Comparative analysis of IoT-based controlled environment and uncontrolled environment plant growth monitoring system for hydroponic indoor vertical farm,” Environmental Research, vol. 222, p. 115313, Apr. 2023, doi: 10.1016/J.ENVRES.2023.115313.

P. Thakur and M. Malhotra, “Role of IOT in Automated Hydroponic System: A Review BT - Emerging Technologies in Data Mining and Information Security,” 2023, pp. 349–357.

A. S. Rathor, S. Choudhury, A. Sharma, P. Nautiyal, and G. Shah, “Empowering vertical farming through IoT and AI-Driven technologies: A comprehensive review,” Heliyon, vol. 10, no. 15, p. e34998, 2024, doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e34998.

K. D. Yulianto, A. Maududie, and N. El Maidah, “Implementasi Metode Fuzzy Sebagai Sistem Kontrol Kepekatan Nutrisi Otomatis Tanaman Hidroponik Berbasis Mikrokontroler Pasa Rangkaian Nutrient Film Technique (NFT),” INFORMAL: Informatics Journal, vol. 7, no. 1, p. 16, 2022, doi: 10.19184/isj.v7i1.29386.

A. F. Amalia et al., “Artificial intelligence for small hydroponics farms employing fuzzy logic systems and economic analysis,” Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental, vol. 27, no. 9, pp. 690–697, 2023, doi: 10.1590/1807-1929/agriambi.v27n9p690-697.

P. Atmaja and N. Surantha, “Smart hydroponic based on nutrient film technique and multistep fuzzy logic,” International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 12, no. 3, pp. 3146–3157, 2022, doi: 10.11591/ijece.v12i3.pp3146-3157.

J. D. F. da Silveira, T. R. Martins, C. N. da Silva, and J. V. dos Reis, “New Solution based on Fuzzy System for Planning IoT Communication Infrastructure for Rural Areas,” in 2021 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2021, pp. 1–6. doi: 10.1109/FUZZ45933.2021.9494578.

E. Leibar-Porcel, M. R. McAinsh, and I. C. Dodd, “Elevated Root-Zone Dissolved Inorganic Carbon Alters Plant Nutrition of Lettuce and Pepper Grown Hydroponically and Aeroponically,” Agronomy, vol. 10, no. 3. 2020. doi: 10.3390/agronomy10030403.

X. Li, J. Dong, N. Gruda, W. Chu, and Z. Duan, “Correction to: Does the short-term fluctuation of mineral element concentrations in the closed hydroponic experimental facilities affect the mineral concentrations in cucumber plants exposed to elevated CO2? (Plant and Soil, (2021), 465, 1-2, (125-141), 1,” Plant and Soil, vol. 466, no. 1–2, p. 677, 2021, doi: 10.1007/s11104-021-05050-4.

F. SURYATINI, S. PANCONO, S. B. BHASKORO, and P. M. S. MULJONO, “Sistem Kendali Nutrisi Hidroponik berbasis Fuzzy Logic berdasarkan Objek Tanam,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, vol. 9, no. 2, p. 263, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.263.

K. K. Y. Shin, T. P. Ping, M. G. B. Ling, C. Chee Jiun, and N. A. B. Bolhassan, “SMART GROW – Low-cost automated hydroponic system for urban farming,” HardwareX, vol. 17, no. November 2023, p. e00498, 2024, doi: 10.1016/j.ohx.2023.e00498.

Bayu WN, “Kelebihan dan Kekurangan Sistem Hidroponik DFT,” 2018. https://hidroponikpedia.com/kelebihan-dan-kekurang-sistem-hidroponik-dft/

U. Y. O. Budi Indra Gunawan, “Fuzzifikasi adalah langkah awal dalam logika fuzzy. Langkah ini berfungsi untuk menerjemahkan input data dari sensor ke dalam himpunan fuzzy dengan menentukan nilai derajat keanggotaan.,” Masa Berlaku Mulai, vol. 1, no. 3, pp. 1–9, 2017.

Daria, “PPM Chart for Hydroponics: Level Adjustments Guide for 2023,” 2023. https://thisgardener.com/ppm-chart-for-hydroponics/