J OURNAL OF T ELECOMMUNICATION , E LECTRONICS , AND C ONTROL E NGINEERING (JTECE) ISSN: 2654-8275 (O NLINE ) JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 29-38, J AN 2024 DOI: 10.20895/ JTECE . V 6 I 1.1218

## Model Decision Tree Forecasting Berbasis DHT22 pada Smart Hydroponic Microgreen
DHT22 Based Decision Tree Forecasting Model on Smart Hydroponic Microgreen
Charis Fathul Hadi 1 , Ratna Mustika Yasi 2 , Andiko Prasetyo 3
1,2,3 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas PGRI Banyuwangi Jl. Ikan Tongkol No.22, Kertosari, Banyuwangi, Jawa Timur
* ,1 Penulis korespondensi: charis@unibabwi.ac.id ,
2 ratna.mustika@unibabwi.ac.id, 3 andikoprasetyo0@gmail.com
Received on 20-07-2023, accepted on 27-09-2023, published on 31-01-2024
Abstrak
Sensor DHT22 diharuskan aktif selama 4 hari penuh, jika dilihat dari waktu rata-rata budidaya microgreen kacang hijau menggunakan smart  hydroponic. Penggunaan  sensor  DHT22  dalam  jangka  waktu  tertentu  dapat mempengaruhi kestabilan jangka panjang dalam hal pembacaan suhu. Jika pembacaan DHT22 mulai tidak akurat, smart  system tidak mampu  bekerja  maksimal.  Peneliti  mengusulkan  sebuah  sistem  untuk  menggantikan  peran sensor  tanpa  mengurangi  atau  mengganggu  kinerja  dari smart  system untuk  mengurangi  ketergantungan komponen  elektronika  seperti  sensor  suhu . Seiring  kemajuan  teknologi,  terdapat  salah  satu model  machine learning yang  dapat  diterapkan  untuk  menggantikan  peran  sensor  yaitu  prediksi  suhu  melalui forecasting . Algoritma forecasting yang digunakan adalah decision tree . Algoritma ini dipilih karena mampu memprediksi data hanya dengan satu jenis input data berupa waktu dengan proses pelatihan yang cukup cepat. Data latih dihasilkan dari  perekaman  data  selama  4  hari  pada smart  hydroponic  microgreen kacang  hijau. Model akan  dibuat menggunakan grid  search  cross  validation dan feature  scaling .  Hasil  penelitian  menunjukkan channel 80  layak dipilih menjadi model prediksi. Prediksi suhu model decision tree forecasting menghasilkan nilai R-squared sebesar 0,870955 dan mean square error (MSE) sebesar 0,074171. Kedua nilai tersebut menunjukkan bahwa model cukup kuat dalam memprediksi suhu dan layak untuk diterapkan dalam memantau suhu smart hydroponic microgreen kacang hijau.
Kata kunci: Decision Tree, Forecasting, Microgreen Kacang Hijau , Smart Hydroponic .

## Abstract
The DHT22 sensor is required to be active for 4 full days when viewed from the average time for cultivating mung bean microgreens using smart hydroponics. The use of the DHT22 sensor for a certain period can affect long-term stability in terms of temperature readings. If the DHT22 reading becomes inaccurate, the smart system is unable to function  optimally.  To  reduce  dependence  on  electronic  components  such  as  temperature  sensors,  researchers propose  a  system  to  replace  the  role  of  sensors  without  reducing  or  disrupting  the  performance  of  the  smart system. As technology advances, a machine learning  model can be used to replace the role  of sensors, namely temperature prediction through forecasting. The forecasting algorithm used is a decision tree. This algorithm  is chosen because it is able to predict data with only one type of data input in the form of time with a fairly fast training process. The training data was generated from data recording for 4 days on smart hydroponic microgreen mung  bean.  The  model  was  created  using  grid  search  cross-validation  and  feature  scaling.  The  results  of  this research show that channel 80 deserves to be chosen as a prediction model. The temperature prediction of the decision  tree  forecasting  model  produces  an  R-squared  value  of  0.870955  and  a  mean  square  error  (MSE)  of 0.074171. Both of these values indicate that the model is strong enough in predicting temperature and is feasible to be applied in monitoring the temperature of mung bean microgreen smart hydroponics.
Keywords: Decision Tree, Forecasting, Mung Beans Microgreen, Smart Hydroponic
C HARIS F ATHUL H ADI , DKK.: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 29-38, J AN 2024

## I. P ENDAHULUAN
S mart  hydroponic yang  marak  diteliti  saat  ini,  fokus  pada  sistem  kendali  dan monitoring. Seperti perancangan  dan  pembuatan  sistem  pengendalian  pengering  cabai  berbasis  arduino  uno  menggunakan sensor  DHT22  [1].  Merancang  dan  membangun  sistem  penyejuk  lingkungan smart  growth  box untuk microgreens [2].  Penerapan smart  hydroponic  system pakan  ternak  jagung  menggunakan  ESP32  [3]. Penelitian - penelitian tersebut menegaskan bahwa sensor DHT22 dapat diterapkan pada bidang agrikultur. Namun  berdasarkan datasheet ,  DHT22  merupakan  sensor  ruangan  yang  tidak  dirancang  khusus  untuk agrikultur, khususnya hidroponik. Sehingga perlu dipertanyakan mengenai kestabilan sensor DHT22 jika diterapkan pada jangka waktu tertentu.
Pada penelitian ini smart hydroponic akan diterapkan untuk budidaya microgreen kacang hijau. Sensor DHT22 diharuskan aktif selama 4 hari penuh, jika dilihat dari waktu rata-rata budidaya microgreen kacang hijau menggunakan smart  hydroponic. Penggunaan  sensor  DHT22  dalam  jangka  waktu  tertentu  dapat mempengaruhi long-term  stability (kestabilan  jangka  panjang) [4].  Jika  pembacaan  DHT22  mulai  tidak stabil atau tingkat error lebih dari 3% [5], hal ini akan mempengaruhi smart system sehingga menghambat pertumbuhan hydroponic microgreen .  Untuk  mengurangi  ketergantungan  komponen  elektronika  seperti sensor suhu, peneliti mengusulkan sebuah sistem untuk menggantikan peran sensor tanpa mengurangi atau mengganggu kinerja dari smart system . Sebuah sistem yang mampu meramalkan kondisi suhu lingkungan dapat menjadi solusi untuk masalah ini [6].
M odel machine  learning yang  dapat  diterapkan  untuk  meramalkan  kondisi  suhu  lingkungan  yaitu prediksi  suhu  melalui forecasting.  Forecasting merupakan  jenis  mekanisme  prediksi  yang  lebih  banyak diimplementasikan dalam dunia nyata dibandingkan dengan aplikasi data mining lainnya [7]. Time series forecasting ini  mengacu  pada  proses  memprediksi  masa  depan  dengan  melihat  perilaku  data  masa  lalu. Data berupa setiap data yang menyertakan komponen waktu, seperti suhu pada setiap hari atau harga saham setiap jam  [8].   Algoritma ini memiliki keunggulan mampu meramalkan data masa depan hanya dengan input data waktu. Berbeda dengan algortima data mining lainnya yang membutuhkan beberapa jenis input data.  Salah  satu  algoritma forecasting yang  telah  banyak  diterapkan  untuk  memecahkan  berbagai permasalahan di bidang kesehatan, industri, agriculture, dan lain-lain adalah decision tree . Decision tree merupakan  metode  untuk  klasifikasi  dan  regresi  menggunakan  struktur  hirarki,  yang  berguna  untuk menemukan  prediksi  data  dan  menemukan  keterkaitan  tersembunyi  dari  sejumlah  variabel  input  pada variabel  target, decision  tree umumnya  mengikuti  pendekatan  struktur flowchart [9] . Metode  ini  mudah dipahami  karena  mengikuti  proses  yang  sama  dengan  cara  manusia  saat  membuat  keputusan  dalam kehidupan  nyata [10] . Selain  itu,  metode  ini  memiliki  waktu  pelatihan  yang  cukup  singkat  [11]. Pada penelitian  terdahulu,  konsep forecasting telah  diterapkan  pada  penelitian  mengenai  sebuah  sistem  yang dapat meramalkan kondisi suhu air dapat menjadi solusi untuk masalah perubahan suhu air yang ekstrim, hasilnya dapat disimpulkan bahwa model decision tree forecasting dengan nilai mean squared error (MSE) sebesar  0,01211  dan  nilai R-Squared 0,80920  [12].  Hal  ini  menunjukkan  algoritma forecasting mampu meramalkan  kondisi  suhu  air  pada aquaponic .  Oleh  sebab  itu,  algoritma decision  tree  forecasting akan diujikan pada smart hydroponic microgreen kacang hijau. Dan diharapkan mampu juga untuk meramalkan kondisi suhu hidroponik dengan akurat.
Berdasarkan  permasalahan  dan  data-data  yang  disebutkan  di  atas,  penulis  bermaksud  untuk  meneliti performa prediksi model decision tree forecasting pada smart hydroponic microgreen kacang hijau. Sistem ini akan diaplikasikan selama 4 hari guna menjadi data latih bagi model dan akan dianalisis performanya. Selanjutnya digunakan dua teknik pengukuran yaitu mean squared error (MSE) dan R-squared yang biasa digunakan untuk mengukur kinerja suatu metode regresi [12] [13].

## II. K AJIAN P USTAKA
Tahap awal adalah melakukan studi literatur berupa mempelajari dan mencari sumber referensi tentang jurnal ilmiah penelitian. Konsep dikembangkan dengan cara merekam data suhu sensor DHT22 selama 4 hari  dan  membuat model prediksi  berdasarkan  data  tersebut.  Hasilnya  akan  ditelaah  lebih  lanjut menggunakan  beberapa  teknik  pengukuran.  Beberapa  komponen  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini meliputi:

## A. Smart Hydroponic Microgreen Kacang Hijau
Smart hydroponic merupakan sistem hidroponik dengan monitoring secara realtime berbasis Internet of Things untuk  memantau  suhu,  kelembapan  dan  penyiraman  otomatis. Smart  Hidroponic menggunakan
ESP32 sebagai pemroses data yang terkoneksi dengan internet. Microgreen kacang hijau adalah tumbuhan kacang  hijau  mda  yang  dapat  dikonsumsi  dengan  tekstur  lunak.  Pemilihan  sampel  penelitian  berupa microgreen kacang hijau karena biji kacang hijau mudah tumbuh di berbagai macam kondisi lingkungan, rentang waktu pertumbuhan yang cukup cepat, memiliki harga yang cukup murah dan mudah didapatkan di pasar tanpa harus membeli melalui online shop .
Gambar 1. Hydroponic Microgreen
Pemanenan microgreen dapat  dipanen  dengan  memotong  tepat  di  atas  permukaan  medium pertumbuhannya  dengan  panjang  sekitar  3-9  cm  tanpa  akar  [14].  Suhu  dan  kelembapan  ideal  untuk microgreen kacang  hijau  adalah  23-30ºC  dan  60%-70%  RH  dengan  frekuensi  penyiraman  3  kali  sehari [15]. Sistem ini juga mampu meningkatkan pertumbuhan microgreens dengan hasil microgreens tumbuh lebih merata, daun lebih lebar, batang lebih tinggi, dan hasil panen meningkat [16].

## B. Sensor Suhu DHT22
Sensor DHT22 adalah sensor yang berfungsi mengukur suhu dan kelembaban. Sensor ini biasa digunakan untuk mengukur suhu ruangan dan lingkungan. Sensor ini dapat mendeteksi suhu dari -40°C hingga 125°C dengan error suhu ±0,5°C [17]. Dan untuk kelembaban, tingkat kesalahan sekitar ±2% hingga ±5% [17]. DHT22  adalah  sensor  digital  yang  sudah  dilengkapi  dengan  konverter analog  to  digital bawaan  [18]. Tegangan pengoperasian modul ini merupakan 3-5V [19].

## Gambar 2. Sensor DHT22
Pin  DHT22  sensor  suhu  dan  kelembaban  terdiri  dari  4  pin  seperti  DHT11  tetapi  hanya  3  pin  yang digunakan  yaitu  VCC,  GND,  dan  data.  Sensor  ini  dipilih  karena  telah  sering  diterapkan  pada  sektor pertanian, seperti hidroponik. Akurasi  pembacaan yang memenuhi  standar laboratorium dan murah juga menjadi kelebihan dari sensor DHT22.

## C. Decision Tree Forecasting
Forecasting merupakan proses memprediksi  nilai  masa yang akan datang berdasarkan data masa lalu. Disiplin  ilmu  ini  telah  banyak  digunakan  di  berbagai  bidang  termasuk  energi,  ekonomi  dan  lingkungan [20]. Decision  Tree (DT)  adalah  salah  satu  metode machine  learning ,  berdasarkan  pelatihan,  algoritma seperti  pohon  yang  mampu  membuat  keputusan  yang  akurat  [12].  Proses  pembelajaran model menggunakan fungsi grid search . Grid search adalah suatu cara untuk menemukan parameter terbaik yang digunakan untuk modeling dalam machine learning [21]. Fungsi  ini dipilih karena dapat  memilih model terbaik berdasarkan hyperparameter yang ditentukan. Selain itu, fungsi ini dilengkapi cross validation (CV) yaitu metode statistik untuk mengevaluasi kinerja model / algoritma dengan memisahkan data menjadi dua subset secara diagonal berupa data proses pembelajaran dan validasi [22].
Decision  tree merupakan  metode  untuk  regresi  menggunakan  struktur  hirarki,  yang  berguna  untuk menemukan  prediksi  data  dan  menemukan  keterkaitan  tersembunyi  dari  sejumlah  variabel  input  pada
variabel  target,  DT  umumnya  mengikuti  pendekatan  struktur  flowchart  [9],  dimulai  dengan  simpul akar yang mencakup seluruh kumpulan data pelatihan dan indikator diskriminatif, menciptakan simpul dengan dua cabang di sebagian besar (partisi biner) yang membagi kumpulan data menjadi himpunan bagian yang semakin homogen [23], keterkaitan antar variabel dari decision tree digambarkan sebagai berikut.
Gambar 3. Keterikatan antar variabel decision tree
Standar deviasi untuk 1 atribut [24]:
𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑛 (1)
Dengan: 𝑥̅ = rata-rata x = nilai data n = jumlah data
𝑆 =   √ ∑(𝑥 − 𝑥̅) 2 𝑛 (2)
Dengan: S = standar deviasi
𝐶𝑉 = 𝑆 𝑥 × 100% (3)
Dengan: CV = koefisien varians Standar deviasi untuk 2 atribut:
𝑆(𝑇, 𝑋) = ∑ 𝑃(𝑐)𝑆(𝑐) 𝑐∈𝑋
(4)
Dengan: P(c) = peluang atribut S(c) = standar deviasi atribut Standar deviasi reduksi:
𝑆𝐷𝑅(𝑇, 𝑋) = S(𝑇) − 𝑆(𝑇, 𝑋) (5)
Dengan: S = standar deviasi reduksi Dalam  penelitian  ini, decision  tree  forecasting akan  diuji  keandalannya  menggunakan  2  teknik pengukuran yaitu:
R-Square / R 2 adalah kuadrat dari korelasi sampel koefisien (r) antara nilai aktual dan prediksi nilai [12]. Nilai prediksi model akan dibandingkan dengan nilai suhu sensor. Jika nilai R-Squared < 0,3, maka model dianggap lemah, jika nilai R-Squared = 0,3 - 0,5, maka model dianggap sedang, dan jika R-Squared > 0,5, maka model dianggap kuat [25].
𝑅 2 = 1 − ∑ (𝑌 𝑖 − 𝑛 𝑖=1 𝑌̂ 𝑖 ) 2 ∑ (𝑌 𝑖 − 𝑛 𝑖=1 𝑌̅ 𝑖 ) 2 (6)
Dengan: Y i = item dari sumbu Y n = jumlah data
Mean squared error (MSE) adalah selisih rata-rata kuadrat selisih antara nilai prediksi dan aktual. Metode mean  squared  error biasa  digunakan  untuk  mengecek  nilai  kesalahan  pada forecasting. Jika  nilai mean squared error mendekati nol menunjukkan hasil forecasting sesuai dengan data aktual dan bisa digunakan untuk perhitungan forecasting di periode mendatang [13].
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 (∑ 𝑌 𝑖 2 − 𝑌̂ 𝑖 2 ) 𝑛 𝑖=1 (7)
Dengan: Y i = item dari sumbu Y n = jumlah data

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan Alat
Pada  perancangan  alat ,  smart  hydroponic  microgreen terdiri  dari  sebuah box akrilik  yang  dilengkapi dengan led grow light , kipas DC, motor pompa 5V, sensor DHT22, dan rangkaian PCB ESP32. Dimulai dari  menghubungkan power  supply 12V  5A  pada  PCB  ESP32  sebagai  sumber  tegangan  untuk mikrokontroler ESP32 dan output seperti, motor pompa 5V dan led grow light yang akan dikontrol melalui relay.
Gambar 4. Skema Alat

## B. Alur Pengujian Decision Tree Forecasting
Penelitian ini menerapkan lingkungan hidroponik microgreen dimana perangkat akhir smart system akan dipasang  pada box hidroponik microgreen. Perangkat smart  system akan  terhubung  dengan platform internet of things dalam bentuk server python berbasis web. Biji kacang hijau akan disemai di dalam box hingga  4  hari.  Data  selama  4  hari  berupa  suhu  dan  waktu  akan  direkam  secara  otomatis  menggunakan aplikasi VS Code . Data suhu DHT22 akan dikirim dari ESP32 menuju laptop melalui komunikasi serial. Data  akan  berbentuk  tabel  dengan  format comma  separated  values (csv).  Data  tersebut  akan  diolah menggunakan bantuan aplikasi  Kaggle hingga didapatkan sebuah model berbentuk file .pkl. Model yang sudah  dihasilkan  akan  ditanamkan  pada  PC  untuk monitoring suhu  prediksi.  Pada  berkas  ( file )  tersebut terdiri dari tiga kolom untuk prediktor dan sebuah target. Kolom sebagai prediktor adalah jam, menit, dan detik. Kolom sebagai target adalah suhu. Format dataset tersebut dapat dilihat pada gambar 6.
C HARIS F ATHUL H ADI , DKK.: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 29-38, J AN 2024
Gambar 5. Diagram Alir Decision Tree Forecasting
Dataset dihasilkan dari perekaman suhu selama 4 hari pada box hidroponik microgreen, sehingga dapat disebut peneliti melakukan pengambilan data sendiri. Sama seperti manusia, mesin juga membutuhkan data yang mudah dipahami agar dapat memahami pola sekumpulan data.  Untuk itulah data fitur diubah skalanya dengan feature scaling seperti pada gambar 7. Metode dipilih karena mengubah skala data dengan rentang 0 hingga 1 sehingga mesin dapat mempelajari data lebih cepat dan akurat. Data target tidak perlu dilakukan feature scaling karena data suhu merupakan data output . Feature scaling dengan metode z-score dipilih karena mampu mengambil titik data dari berbagai rentang waktu dengan rata-rata dan standar deviasi yang berbeda,  lalu  mengubahnya menjadi  nilai  dengan skala yang sama. Dengan skala yang  standar tersebut, analisis  dan  perbandingan  data  dengan  berbagai  jenis  variabel  jadi  lebih  mudah  dilakukan.  Selain  itu, mampu mencegah adanya atribut pada dataset yang memiliki rentang nilai jauh berbeda dari atribut lainnya
Gambar 6. Format Dataset
Proses  pelatihan  pada machine  learning merupakan  mekanisme  pembentukan model dari  fitur  untuk mendapatkan  koefisien  atau  bobot.  Pemilihan  persentase  dalam  pembagian  data/ splitting data  pada penelitian ini didasari oleh Prinsip Pareto, dimana prinsip ini juga dikenal sebagai aturan 80/20. Ini pada dasarnya adalah teori yang menetapkan bahwa 80% dari output atau hasil berasal dari 20% efek atau aliansi yang  tidak  proporsional  antara input dengan output [26].  80%  data  dari  fitur  yang  dilatih  menggunakan model decision  tree .  Proses  pemakaian model menggunakan  rekaman  bobot  terbaik  pada  iterasi  yang dihasilkan terhadap fitur latih.
Gambar 7. Format Dataset setelah Feature Scaling
Machine learning model adalah program komputer yang biasa digunakan untuk mengenali pola dalam data ataupun membuat sebuah prediksi. Pada pelatihan model decision tree , akurasi dari tiap channel akan dibandingkan dengan proses pelatihan dan pengujian dalam pipeline yang dirancang dalam grid  search . Hyperparameter terdiri  dari max_depth merupakan  kedalaman  maksimum  pohon, min_sample_split merupakan  jumlah  sampel  minimum  yang  diperlukan  untuk  membelah internal node (simpul  dalam), min_sample_leaf merupakan jumlah minimum sampel yang diperlukan berada pada leaf node (cabang dari simpul dalam). Data akurasi tertinggi akan dianalisis dan digunakan pada pengujian berikutnya, pemakaian fitur  berdasarkan  skala  akurasi  teringgi  diharapkan  dapat  memperbaiki  atau  meningkatkan  akurasi  pada model decision tree . Setelah itu sisa data 20% digunakan untuk menguji model sehingga muncullah data prediksi  terhadap  waktu  berupa  suhu.  Selanjutnya R-Squared dan mean  square  error (MSE)  untuk menunjukkan performa dari penerapan model terhadap implementasi sebenarnya.
Tabel 1. Hyperparameter Decision Tree Model Forecasting Hyperparameter Decision Tree max_depth: 1,2,3,4,5 min_samples_split: 2,3,4,5 min_samples_leaf: 1,2,3,4,5 IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian ini menjelaskan tentang hasil dan pembahasan analisis model decision tree forecasting berbasis DHT22  pada smart  hydroponic  microgreen .  Penelitian  microgreen  ini  menggunakan  biji  kacang  hijau. Penelitian dilakukan selama 4 hari untuk perekaman data forecasting . Data tersebut akan ditujukan sebagai data latih model dan akan dianalisis hasilnya. Sehingga pada penelitian ini didapatkan data berikut:

## A. Dataset
Gambar 8. Dataset
Keterangan: Sumbu X = Urutan data waktu Sumbu Y = Rentang Suhu Dataset diperoleh dari hasil perekaman data waktu dan suhu selama 4 hari pada box smart hydroponic microgreen. Dataset terdiri dari 251226 data yang terdiri dari perekaman data suhu setiap detik. data suhu meningkat dan menurun seiring berjalannya waktu. Selain faktor lingkungan, suhu meningkat karena pada
uji coba ini belum diterapkan sistem kendali untuk mengatur suhu agar stabil pada rentang tertentu. Kipas DC dan led grow light yang berada di dekat sensor dan alat ukur membuat suhu semakin meningkat dan suhu akan cenderung turun ketika pompa aktif pada proses penyiraman. Data cenderung meningkat pada rentang 40000, 100000, 150000, dan 200000 karena data ini merekam pada saat siang hari dan berkebalikan dengan rentang 60000, 120000, 180000, dan 250000 karena data ini merekam pada saat malam hari.Pada perekaman data, data sempat hilang beberapa kali akibat force close sehingga data per detik selama 4 hari yang seharusnya terkumpul sekitar 345.600 menjadi  251.226. Tidak hanya itu, sumber listrik  yang mati saat  kegiatan  maintenance  berkala  dari  PLN,  membuat  data  hilang  karena  tidak  adanya  sumber  daya. Penyebab  hilangnya  data  juga  disebabkan  komunikasi  antara  ESP32  dan  laptop  terjeda  karena mengeksekusi program penjadwalan led grow light dan motor pompa secara bersamaan. Hal ini disebabkan komunikasi serial merupakan metode komunikasi mikrokontroler dengan cara mengirim data per bit secara berurutan dan bergantian.  Selain itu, semakin cepat dan banyaknya program membuat paket-paket bit data menjadi terdistorsi sehingga data yang dikirim atau diterima bisa mengalami error .

## B. Model Decision Tree Forecasting
Proses Grid  search akan  menghasilkan  sekitar  500 channel dan  akan  ditampilkan  5  hasil  terbaik berdasarkan skor seperti tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Channel pada Model Decision Tree
Channel Mean Fit Time Std Fit Time Mean Score Time Std Score Time Mean Test Score 80 0.094109 0.001304 0.002528 0.000124 0.886871 82 0.094958 0.001636 0.002656 0.000160 0.886871 92 0.095894 0.003955 0.002556 0.000096 0.886871 95 0.098145 0.002293 0.002705 0.000148 0.886871 83 0.095308 0.002577 0.002640 0.000356 0.886871
Berdasarkan tabel 2, terdapat 5 channel teratas dengan mean test score tertinggi. Channel 80 menempati posisi teratas dengan mean test score 0,886871. Pada urutan ke-2 hingga ke-4 nilai mean test score juga sama, namun channel 80 lebih unggul karena dari segi mean fit time, std fit time, mean score time . Walaupun nilai std  score  time channel 80  dibawah channel 92.  Dengan  hasil  ini, model tersimpan  akan  otomatis menggunakan  konfigurasi hyperparameter channel 80. Channel 80  terpilih  dengan  pengaturan hyperparameter max depth sebesar 50, min sample leaf sebesar 1, min sample split sebesar 2. Selain itu, model channel 80 menunjukkan bahwa hyperparameter tuning dengan grid search cross validation mampu membantu peneliti untuk mendapatkan model terbaik tanpa harus mengatur hyperparameter secara manual.

## C. Pengujian Model Decision Tree Forecasting
Pengujian  terakhir  dilakukan  menggunakan  data  acak  sebanyak  50.000  atau  20%  data  awal.  Setelah dilakukan feature  scaling, data  acak  akan  dipilah  menjadi  data  fitur  dan  data  target.  Hasil  prediksi ditunjukkan pada tabel 3 dan divisualisasikan pada gambar 6.
Gambar 9. Grafik Hasil Pengujian
Keterangan: Garis Biru = Suhu aktual Garis Jingga = Suhu prediksi Sumbu X = Urutan data waktu

## Sumbu Y = Rentang Suhu
Tabel 3. Hasil Pengujian Waktu Suhu Sensor (°C) Suhu Prediksi (°C) R 2 MSE 20% data uji 26.8-29,5 27,2-29,3 0,870955 0,074171
Berdasarkan tabel  3,  didapatkan data suhu sensor dengan rentang 26.8-29,5 °C dan data suhu prediksi dengan rentang 27,2-29,3°C. Didukung juga dengan hasil R 2 = 0.870955. R 2 disebut juga sebagai koefisien determinasi  yang  menjelaskan  seberapa  jauh  data  dependen  (suhu  prediksi)  dapat  dijelaskan  oleh  data independen (waktu). R 2 bernilai antar 0 – 1 dengan ketentuan semakin mendekati angka satu berarti semakin baik.  R 2 pada  penelitian  ini  bernilai  0.87,  berarti  87%  sebaran  variabel  dependen  (suhu  prediksi)  dapat dijelaskan oleh variabel  independen  (waktu).   Sedangkan  MSE sebesar 0.074171 menunjukkan  rata-rata kesalahan  kuadrat  antara  prediksi  dengan  suhu  aktual.  Semakin  kecil  nilai  MSE,  semakin  baik  kualitas model tersebut. Hasil pada gambar 9 juga berimpit khususnya pada rentang 30000 sampai dengan 40000 dikarenakan suhu yang diprediksi bertepatan pada waktu malam hari yang cenderung stabil pada nilai 27- 27,5°C. Data prediksi terlihat beberapa kali tidak tepat meramalkan suhu akibat kurangnya data perekaman, salah satu  penyebabnya adalah hilangnya data saat  proses perekaman data. Selain itu, terdapat  beebrapa hasil prediksi yang cenderung lurus, dan tidak berimpit dengan data suhu sensor sehingga terdapat selisih pembacaan  yang  cukup  besar  di  beberapa  area.  Hal  ini  terjadi  karena  dampak overfitting yaitu  kondisi dimana nilai akurasi pada data training (latih) tinggi dengan nilai akurasi data testing (uji) rendah. Dapat dilihat  dari  nilai R-squared saat training turun  setelah  melalui  proses testing dari  0.886871  menjadi 0.870955. Namun, berdasarkan dari rentang hasil R-squared saat testing , model dianggap cukup kuat dalam memprediksi suhu sehingga layak untuk diterapkan pada smart system .

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dihasilkan  sebuah model yang  ditanamkan  pada  PC monitoring untuk memprediksi suhu box hidroponik microgreen kacang hijau. Berdasarkan hasil grid search cross validation, channel 80 lebih unggul  karena dari  segi mean fit  time, std  fit  time, mean score time . Dan layak dipilih menjadi model prediksi.  Prediksi  suhu model  decision  tree  forecasting menghasilkan nilai R-squared sebesar 0,870955 dan mean square error (MSE) sebesar 0,074171. Nilai R -squared mendekati nilai optimal dikarenakan  data  sebaran  variabel  dependen  (suhu  prediksi)  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen (waktu).  Sedangkan nilai MSE sangat kecil akibat kecilnya nilai rata-rata kesalahan kuadrat antara prediksi dengan suhu aktual. Pada proses penelitian, terdapat fenomena overfitting, dapat dilihat dari nilai R-squared saat training turun  setelah  melalui  proses testing dari  0.886871 menjadi  0.870955.  Nilai  R -squared dan MSE  tersebut  menunjukkan  bahwa model cukup  kuat  dalam  memprediksi  suhu smart  hydroponic microgreen kacang  hijau.  Sehingga  didapatkan  hasil  bahwa  penerapan model  decision  tree  forecasting mampu  memprediksi  suhu  dataset  hasil  perekaman  data  pada box hidroponik microgreen kacang  hijau. Untuk  penelitian  selanjutnya, model ini  perlu  diujikan  pada  sistem realtime dengan  media microgreen kacang hijau yang ditanama selama 4 hari serta dianalisis hasil prediksi dengan alat ukur suhu terkalibrasi.

## R EFERENSI
[1] R. M. Sembiring, “Perancangan dan Pembuatan Sistem Pengendalian Pengering Cabai Menggunakan Sensor DHT22 Berbasis Arduino Uno,” 2019.
[2] Nurussa’adah, S. N. Sari, T. Rohman, M. Alfanny, and A. Wicaksono, “Design and Build an Environmental Conditioning System on a Smart Growth Box for Microgreens,” in 2022 11th Electrical Power, Electronics, Communications, Controls and Informatics Seminar (EECCIS) , 2022, pp. 123–128.
[3] A.  Prasetyo,  “Implementasi  Sistem  Hidroponik  Cerdas  Pakan  Ternak  Jagung  Menggunakan  ESP32,” Transm.  J.  Ilm.  Tek. Elektro , vol. 25, no. 1, 2022.
[4] T. Liu, DHT22 Aosong Electronics Co. , vol. 22. 2015.
[5] A. Amalia, H. R. Fajrin, and A. S. Wibowo, “Thermohygrometer Dengan Penyimpanan Data Untuk Monitoring Kamar Bedah,” Med. Tek. J. Tek. Elektromedik Indones , vol. 2, no. 1, 2020.
[6] N. Papakonstantinou, J. Savolainen, J. Koistinen, A. Aikala, and V. Vyatkin, “District Heating Temperature Control Algorithm Based  on  Short  Term  Weather  Forecast  and  Consumption  Predictions,”  in 2016  IEEE  21st  International  Conference  on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) , 2016, pp. 1–8.
[7] P. Mahawar and V. Shrivastava, “Analysing And Forecasting Rajasthan’s Agriculture Productivity Using Association Rule Mining  And  ARIMA  Modelling,”  in 2018  4th  International  Conference  on  Computing  Communication  and  Automation, ICCCA 2018 , 2018, pp. 1–4, doi: 10.1109/CCAA.2018.8777574.
C HARIS F ATHUL H ADI , DKK.: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 29-38, J AN 2024
[8] J. K. Sethi and M. Mittal, “Analysis Of Air Quality Using Univariate And Multivariate Time Series Models,” in Proceedings of the Confluence 2020 - 10th International Conference on Cloud Computing, Data Science and Engineering , 2020, pp. 823– 827, doi: 10.1109/Confluence47617.2020.9058303.
[9] K. Khalili-Damghani, F. Abdi, and S. Abolmakarem, “Hybrid Soft Computing Approach Based On Clustering, Rule Mining, And  Decision  Tree  Analysis  For  Customer  Segmentation  Problem:  Real  Case  Of  Customer-Centric  Industries,” Appl.  Soft Comput. , vol. 73, pp. 816–828, 2018.
[10]  M. RL and A. K. Mishra, “Measuring Financial Performance Of Indian Manufacturing Firms: Application Of Decision Tree Algorithms,” Meas. Bus. Excell. , vol. 26, no. 3, pp. 288–307, 2022.
[11]  W. W. Sakti, K. Anam, S. B. Utomo, B. Marhaenanto, and S. Nahela, “Artificial Intelligence IoT Based EEG Application Using Deep  Learning  For  Movement Classification,”  in 2021  8th  International  Conference  on  Electrical  Engineering,  Computer Science and Informatics (EECSI) , 2021, pp. 192–196.
[12]  A. Taufiqurrahman, A. G. Putrada, and F. Dawani, “Decision Tree Regression with AdaBoost Ensemble Learning for Water Temperature  Forecasting  in  Aquaponic  Ecosystem,”  in 6th  International  Conference  on  Interactive  Digital  Media,  ICIDM 2020 , 2020, no. Icidm, doi: 10.1109/ICIDM51048.2020.9339669.
[13]  A. R. Barron, “Predicted Squared Error: A Criterion For Automatic Model Selection,” in Self-organizing methods in modeling , CRC Press, 2020, pp. 87–103.
[14]  D. A. S. Hartanti, Y. Puspaningrum, and A. I. Yuliana, “Improving The Skills Of The Residents Of The Abadi Megah Regency Jombang In Microgreens Cultivation Techniques As An Effort To Improve Family Food Security,” Community Empower. , vol. 7, no. 9, pp. 1562–1567, 2022.
[15]  Pertanian.go.id,  “Budidaya  Kacang  Hijau,”  2019.  http://cybex.pertanian.go.id/mobile/artikel/75856/TEKNIK-BUDIDAYA- KACANG-HIJAU/ (accessed May 12, 2023).
[16]  B. Marhaenanto, “Rancangan Sistem Pengendali Suhu Dan Kelembaban Berbasis Mikrokontroler Pada Ruang Pertumbuhan Fodder (Fodder Growth Chamber),” J. Agroteknologi , vol. 15, no. 02, 2021.
[17]  M. T. Islam Juel and M. S. Ahmed, “A Smart Auto-Balanced System For Incubation Process,” in 1st International Conference on Robotics, Electrical and Signal Processing Techniques, ICREST 2019 , 2019, pp. 564–569, doi:
10.1109/ICREST.2019.8644295.
[18]  S.  N.  Khine  and  Z.  Tun,  “Mongodb  On  Cloud  For  Weather  Data  (Temperature  And  Humidity)  In  Sittway,”  2020,  doi: 10.1109/ICCA49400.2020.9022825.
[19]  A. Faroqi, M. R. Efendi, D. T. Ismail, and W. Darmalaksana, “Design Of Arduino Uno Based Duck Egg Hatching Machine With Sensor DHT22 And PIR Sensor,” in Proceedings - 2020 6th International Conference on Wireless and Telematics, ICWT 2020 , 2020, pp. 14–17, doi: 10.1109/ICWT50448.2020.9243640. [20]  A.  W.  Bartlow et  al. ,  “Forecasting  Zoonotic  Infectious  Disease  Response  To  Climate  Change:  Mosquito  Vectors  And  A Changing Environment,” Vet. Sci. , vol. 6, no. 2, p. 40, 2019.
[21]  A.  Al-Fugara,  M.  Ahmadlou,  A.  R.  Al-Shabeeb,  S.  AlAyyash,  H.  Al-Amoush,  and  R.  Al-Adamat,  “Spatial  Mapping  Of Groundwater  Springs  Potentiality  Using  Grid  Search-Based  And  Genetic  Algorithm-Based  Support  Vector  Regression,” Geocarto Int. , vol. 37, no. 1, pp. 284–303, 2022, doi: 10.1080/10106049.2020.1716396.
[22]  L. Yao, Z. Fang, Y. Xiao, J. Hou, and Z. Fu, “An intelligent fault diagnosis method for lithium battery systems based on grid search support vector machine,” Energy , vol. 214, p. 118866, 2021.
[23]  R. M. da S. P. Vieira et al. , “Land Degradation Mapping In The MATOPIBA Region (Brazil) Using Remote Sensing Data And Decision-Tree Analysis,” Sci. Total Environ. , vol. 782, p. 146900, 2021.
[24]  A. T. Nurani, A. Setiawan, and B. Susanto, “Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tree dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma,” J. Sains dan Edukasi Sains , vol. 6, no. 1, pp. 34–43, 2023.
[25]  T. Plieninger, M. Torralba, T. Hartel, and N. Fagerholm, “Perceived Ecosystem Services Synergies, Trade-Offs, And Bundles In European High Nature Value Farming Landscapes,” Landsc. Ecol. , vol. 34, pp. 1565–1581, 2019.
[26]  A. Abyad, “The Pareto Principle: Applying the 80/20 Rule to Your Business,” Middle East J. , 2020.