Skripsi/Tugas Akhir

Sistem Pemantauan Pertumbuhan Tanaman Hidroponik Berbasis IoT untuk Pengukuran Pertumbuhan Secara Visual

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Pertumbuhan populasi global yang terus meningkat telah mendorong kebutuhan akan pangan yang lebih tinggi, sementara lahan pertanian tradisional terbatas. Hidroponik, teknik bercocok tanam tanpa tanah dengan menggunakan air yang mengandung nutrisi, menjadi solusi yang menjanjikan. Namun, sistem hidroponik seringkali menghadapi kendala dalam pemantauan pertumbuhan tanaman yang masih dilakukan secara manual, memerlukan waktu, dan tidak efisien. Penelitian ini mengusulkan sistem pemantauan otomatis berbasis Internet of Things (IoT) untuk mengukur pertumbuhan tanaman hidroponik secara visual dan real-time. Sampel data yang digunakan mencakup tinggi tanaman, warna daun, dan perkembangan tanaman yang dikumpulkan dengan bantuan sensor dan kamera yang terhubung ke internet. Data ini kemudian diolah menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak yang terintegrasi. Temuan dasar dari penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendeteksi tinggi tanaman dengan akurasi 95%, warna daun dengan akurasi 92%, dan perkembangan tanaman secara keseluruhan dengan akurasi 90%. Interval kepercayaan untuk pengukuran ini adalah 95%, dan tingkat signifikansi statistik p < 0.05.
Kata Kunci: Hidroponik, Internet of Things (IoT), Pemantauan Otomatis, Sensor, Kamera, Real-time, Tanaman Hidroponik

ABSTRACT
The global population growth has increased the demand for food, leading to the need for alternative agricultural methods. Hydroponics, which involves growing crops without soil, is a potential solution. However, monitoring plant growth in hydroponic systems is currently done manually and is time-consuming. To address this, a research study proposes an IoT-based automated monitoring system for real-time visual measurement of hydroponic plant growth. Sensors and cameras connected to the internet are used to collect data on plant height, leaf color, and plant development. This data is then processed using integrated hardware and software. The study reveals that the system can accurately detect plant height (95%), leaf color (92%), and overall plant development (90%) with a 95% confidence interval and a statistical significance level of p < 0.05. This IoT-based automated monitoring system shows promise in improving hydroponic plant growth monitoring efficiency.
Keywords: Hydroponics, Internet of Things (IoT), Automatic Monitoring, Sensor, Camera, Real-time, Hydroponic Plants

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 25-51 ALJ s - 0845TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2025

Deskripsi Fisik

xiii + 57 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 25-51

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 27 Februari 2025

Subjek

Mikrokontroler
Skripsi/Tugas Akhir
Internet of Things (IoT)

Lampiran File