## Sistem Informasi Monitoring Lahan Pertanian dan Pengusiran Hama Berbasis Internet of Thing
Mugi Praseptiawan 1 , Meida Cahyo Untoro 2,* , Leo Viranda Millennium 3 , Muhammad Affandi 4
Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia
1 mugi.praseptiawan@if.itera.ac.id; 2 cahyo.untoro@if.itera.ac.id; 3 leo.14117167@student.itera.ac.id
* penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 18 April 2022 Direvisi: 15 Juli 2022 Diterbitkan: 15 Agustus 2022 Di  negara  agraris  seperti  Indonesia,  pertanian  merupakan  bagian  yang sangat penting dalam kehidupan. Bagi sebagian besar petani, peningkatan produksi  tanaman  padi  sangat  penting.  Namun  dalam  proses  budidaya padi ada kendala yang mempengaruhi penurunan hasil panen padi. human error atau kelalaian petani dalam menangani padi itu sendiri dan serangan berbagai  hama.  Penggunaan  bahan  kimia  yang  berlebihan  dan penghilangan  hama  yang  tidak  tepat  dapat  menyebabkan  kondisi  lahan yang semakin merugikan. Teknologi berperan membantu  menyelsaikan permasalah dan membangunan petani modern . Pemantauan menggunakan teknologi  membantu petani memaksimalkan hasil panen. Perawatan  lahan  pertanian  dapat  direkomendasikan  berdasarkan  alat kelembaban  dan  pH  tanah  serta  metode fuzzy sugeno  dan naïve  bayes dalam pengendalian hama padi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem  monitoring  dan  kontroling lahan  pertanian,  pengusir  hama  serta melakukan  pengiriman  informasi  kepada  petani  secara real  time . Pengujian alat pengusir hama dilakukan dua mekanisme di dalam dan di luar ruangan tujuan dari pengujian ini untuk menentukan fungsionalitas alat.  Hasil  dari  penjadwalan naïve  bayes didapat  probabilitas  67.8% dengan skema pengusiran hama pukul 06.00 - 10.00 dan 14.00 - 17.00. Pemantauan lahan pertanian dengan alat yang dirancang didapat error rate 2.89%  dan  akurasi  dalam  perekomendasian  perawatan  lahan  87.5% dengan metode fuzzy sugeno .
Kata Kunci Fuzzy Sugeno Hama Kelembapan Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Pangan merupakan kebutuhan pokok dari kehidupan manusia selain sandang dan papan. Terdapat sejumlah komoditas tanaman penghasil pangan, salah satunya padi. Padi ( Oryza Sativa )  menjadi  komoditas  pangan  utama  di  Indonesia  dan  memegang  peranan  penting dalam kegiatan ekonomi di Indonesia [1]. Dalam melakukan penanaman padi tersebut para petani memiliki kendala yang dapat mempengaruhi penurunan hasil panen, baik segi kualitas dan kuantitas [2]. Penurunan kualitas disebabkan oleh beberapa faktor salah satunya human error atau kesalahan petani dalam perawatan padi. Pemberian pupuk yang berlebihan akan menurunkan kualitas tanah dan pencemaran lingkungan [3]. Penurunan kuantitas padi terjadi karena  adanya  serangga  [4]  dan  hama  padi  yang  tidak  terkontrol  [5].  Dalam  mengatasi penurunan  kuantitas  dan  kualitas  padi  petani  harus  mengeluarkan  biaya  dan tenaga.  Pada proses pertumbuhan tanaman padi memerlukan kondisi tanah dengan kandungan kadar pH dan  kembaban  tertentu  agar  dapat  tumbuh  dengan  baik  [6].  Padi  memiliki  kerentanan terhadap serangan hama, mulai waktu tanam hingga panen [4].
Pemantauan  kandungan  mineral  pada  lahan  pertanian  yang  masih  manual  serta pengendalian  hama  pertanian  menggunakan  bahan  kimia  pestisida  menimbulkan pencemaran tanah [7], serta kurang efisien dalam pengerjaannya  [8], dan berdampak pada
kesehatan petani [9] [10] membuat alat ukur monitoring tanah dengan pemanfaatan sensor pH,  kelembaban,  dan  suhu,  dengan  nilai  error  suhu  0.22%,  kelembaban  1.58%,  dan  pH 2.68%. Penggunaan sistem informasi dalam memantau tanaman cabai dan bawang merah secara digital memberikan kemudahan bagi para petani [11]. Metode naïve bayes digunakan untuk memberikan probabilitas fungsionalitas dari sensor pengusiran dan kontroling hama padi  dengan  nilai  akurasi  89.45%  [12].  Metode fuzzy mempermudah  pembudi  daya  ikan tombro  dalam  memonitoring  keadaan  kolam  tanpa  melihat  langsung  [13].  sirkulasi  air dengan  penerapan  metode fuzzy yang  tepat  pada  tanaman  hidroponik  akan  mempercepat pertumbuhan tanaman dan hasil yang optimal  [14]. Metode fuzzy merupakan turunan dari artificial intelligence tentang kemampuan manusia untuk berfikir secara logic [15]. Metode fuzzy sugeno  memiliki  derajat  keanggotaan  (µ[x])  dalam  rentang  0  hingga  1  yang menunjukan sejauh mana suatu nilai benar dan sejauh mana suatu nilai itu salah [16]. Secara umum dalam logika fuzzy terdapat empat tahap, yaitu tahap basis kaidah ( rule base ), Tahap inferensi, Tahap fuzzifikasi ( fuzzification ), lalu tahap defuzzifikasi ( defuzzification ) [17]. Pada penelitian dilakukan pembuatan sistem yang dapat melakukan monitoring kadar pH dan kelembapan tanah sawah, dan pengusir atau pengontrolan hama padi secara real- time dengan metode naïve bayes serta memberikan rekomendasi perawatan lahan pertanian padi menggunakan metode fuzzy sugiono untuk mendapatkan hasil panen yang optimal.

## METODE

## Research and Development (R&D)
Research and Development (R&D) dimana metode ini merupakan penggambaran dari aktivitas  yang  dilakukan  untuk  menciptakan  produk  yang  lebih  baik.  Dimulai  dengan pencarian potensi dan masalah, mengumpulkan informasi, desain produk, validasi desain, uji coba produk dan perbaikan produk[24].

## Gambar 1. Diagram alir Penelitian
Dalam  tahap  perumusan  masalah  menentukan  apa  saja  faktor  yang  mempengaruhi aspek-aspek  dalam  pembuatan  dan  penyelesaian  masalah  yang  terjadi.  Perancangan perangkat lunak dimulai dari tampilan aplikasi mobile yang akan menampilkan informasi terkait kelembaban tanah dan ph. Fitur controlling perangkat keras dan perancangan fuzzy yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  rekomendasi  perawatan  lahan  pertanian berdasarkan kelembaban dan pH tanah. Proses perangkaian komponen, melakukan sketch pada Arduino IDE, membuat projek pada firebase realtime database . Tahap terakhir dalam diagram alir penelitian yaitu evaluasi dimana pada proses ini dilakukan pengkajian terhadap solusi.

## Diagram Skematik
Perancangan sistem yang digambarkan dalam bentuk diagram skematik dan permodelan basis data (Gambar 2). Komponen yang digambarkan pada diagram skematik sistem terdiri dari 3 komponen, yaitu perangkat keras, basis data dan perangkat lunak. Perangkat keras dan lunak saling terhubung oleh basis data yang sama agar data yang ditampilkan pada perangkat lunak adalah data yang terbaru berdasarkan hasil pengenalan yang dilakukan oleh perangkat keras. Apabila terdeteksi ada hama sensor akan mulai menggerakkan motor servo A dan ada
Studi literatur dan pengumpulan informasi
Desain Produk
Validasi Desain Desain teruji
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 162-170
hama  yang  terdeteksi  Kembali  dalam  waktu  cukup  lama,  maka  arduino  akan  memulai menggerakkan  servo  B  dan  menyalakan  sensor  ultrasonik  A  dan  ultrasonik  B.  Ketika terdeteksi  ada  hama,  arduino  yang  terhubung  ke nodemcu ESP8266  akan  mengirim  data melalui  jalur  komunikasi  UART  yaitu  RX  dan  TX. Nodemcu yang  sudah  terhubung  ke internet akan dikirimkan ke firebase realtime database .

## Gambar 2. Diagram Skematik

## Perancangan dan Pengujian Sistem
Perancangan  sistem  kontrol  dan  monitoring  hama  berbasis  aplikasi  mobile.  Aplikasi yang dibuat memberikan informasi terkait kondisi lahan  pertanian dan perawatan apa saja yang  harus  dilakukan  petani  untuk  membuat  tanah  tertap  terjaga  kesuburannya  dengan menggunkan  metode fuzzy sugeno . Naïve  bayes diterapkan  pada  alat  untuk  memberikan probabilitas terhadap kontrol dan monitoring hama tanaman  padi dengan beberapa skema [18] dari suatu kejadian, dengan cara menghitung peluang bersyarat serta penjadwalan alat secara otomatis (Persamaan 1).
𝑃(𝑐|𝑋) = 𝑃(𝑥|𝑐)𝑃(𝑐)
𝑃(𝑥) (1)

## Ketetuan :
P(c|x)  :  Probabilitas  masuknya  karakteristik  sampel  c  dengan  syarat  adanya  x  ( Posterior Probability ).
P(x|c)  : Probabilitas munculnya karakteristik sampel x dengan syarat adanya c ( likelihood ) P(c) : Probabilitas munculnya sampel sebelum sampel tersebut masuk ( Prior Probability ) P(x) : Probabilitas kemunculan karakteristik sampel secara menyeluruh ( evidence )
Hasil  pengujian  alat  untuk  mengetahui  peluang  keberhasilan  alat  dalam  melakukan pendeteksian dan pengusiran hama burung yang telah dilakukan, dengan rincian sampel data yang digunakan. Data yang digunakan, dapat menggunakan Persamaan 2.
𝑃(𝐵𝑇|𝑃𝑖𝑟 = 𝐻𝑖𝑔ℎ) = 𝑃(𝑝𝑖𝑟 = 𝐻𝑖𝑔ℎ|𝐵𝑇)𝑃(𝐵𝑇) 𝑃(𝑃𝑖𝑟 = 𝐻𝑖𝑔ℎ) × 100%     (2) Ketentuan : BT : Bergerak Terbang P(c|x) : P(“Bergerak Terbang” | PIR = HIGH)
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 162-170
P(x|c) : P(PIR = HIGH | “Bergerak Terbang”) P(c) : P(“Bergerak Terbang”)
P(x) : P(PIR = HIGH)
Hasil  dari  perhitungan  Persamaan  2  akan  dikali  dengan  100%  untuk  mendapatkan presentase  peluang  keberhasilan  alat  pada  saat  melakukan  pendeteksian  dan  pengusiran hama burung [19].
.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  keefektifan  sistem melakukan monitoring tanah dan pengusiran hama [5]. Mengacu pada rancangan pengujian yang  telah  ada,  terdapat  empat  pengujian  alat  yang  dilakukan  yaitu  pengujian  pH, kelembapan tanah, dan pengusiran hama tanaman padi [10], [20].

## Hasil Pengujian pH
Pengujian  pH  tanah  dilakukan  dengan  cara  membandingan  nilai  yang  didapat  oleh sensor pH dan kelembapan tanah dengan alat pH dan kelembapan tanah tester yang sudah standar.  Data  hasil  pengujian  diolah  untuk  mencari  tahu  presentase error yang  didapat. presentase error didapat dari nilai real dari hasil alat dikurangi nilai dari sensor yang dibuat dibagi dengan nilai real (3).
% 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑟𝑒𝑎𝑙 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑟𝑒𝑎𝑙 × 100%                (3)
Presentase error yang didapatkan dari pengujian alat adalah sebesar 3.16% untuk pH tanah (Gambar 3) dan 2.62% kelembapan tanah (Gambar 4).
Gambar 3. Perbandingan sensor pH terhadap pH tanah tester
Gambar 4. Perbandingan sensor kelembaban terhadap kelembapan tester hasil pengujian pada hama tanaman
Pengujian  alat  ketika  melakukan  pendeteksian  dan  pengusiran  hama  serangga khususnya  hama  belalang  dengan jumlah  ±  10  ekor  diletakkan  pada  sebuah  kotak  wadah
5.8 6.3 6.8 7.3 6.5 6.5 6 7 6.5 6.5 6.5 6.5 6 6.5 p H T es ter Sensor pH 75 80 85 77 84 79 89 83 84 81 82 84 85 Kel embab an Tes ter Sensor Kelembaban
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 162-170
dengan jarak peletakkan alat dengan hama belalang bervariasi yaitu ± 1 meter dan ± 2 meter dan dilakukan selama ± 40 menit secara terus menerus (Tabel 1).
Pengujian  1  sampai  7  menunjukkan  hasil  hama  belalang  relatif  bergerak  walaupun sudah terpapar gelombang ultrasonik, akan tetapi pada pengujian ke 8 sampai 10 didapatkan bahwa  hama  belalang  sudah  relatif  tidak  bergerak.  Berikut  merupakan  gambar  yang menunjukkan  hama  belalang  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  pengujian  alat.  Setelah dilakukan pengujian selama ± 40 menit, dapat diketahui bahwa hama belalang mengalami perubahan pola reaksi menjadi relatif tidak bergerak Gambar 5
Tabel 1. Pengujian Hama Serangga Value Sensor PIR Reaksi Belalang Sebelum Aksi Motor Servo Reaksi Belalang Sesudah High Bergerak Bergerak Bergerak High Tidak Bergerak Bergerak Bergerak High Bergerak Bergerak Bergerak Low Tidak Bergerak Tidak Bergerak Tidak Bergerak High Bergerak Bergerak Bergerak Low Bergerak Tidak Bergerak Tidak Bergerak High Bergerak Bergerak Bergerak High Tidak Bergerak Bergerak Tidak Bergerak High Tidak Bergerak Bergerak Tidak Bergerak High Tidak Bergerak Bergerak Tidak Bergerak
Gambar 5. Pengujian Hama Serangga terhadap sensor ultrasonic
Gambar 6. Pengujian sensor terhadap hama burung
Pengujian alat untuk pengusiran hama burung dilakukan dengan menggunakan satu ekor burung  sebagai  sampel  burung  yang  diletakkan  pada  sangkar  burung  dengan  jarak peletakkan alat dengan burung ± 2 meter (Gambar 6 dan Gambar 6). Tabel 2 merupakan
sebagian  data  hasil  pengujian  alat  ketika  melakukan  pendeteksian  dan  pengusiran  hama burung.
Tabel 2. Pengujian Hama Burung Value Sensor PIR  Reaksi Burung Sebelum Aksi Motor Servo Reaksi Burung Sesudah HIGH Bergerak Bergerak Bergerak Terbang HIGH Bergerak Bergerak Bergerak Terbang LOW Tidak Bergerak Tidak Bergerak Tidak Bergerak HIGH Bergerak Bergerak Bergerak Terbang LOW Tidak Bergerak Tidak Bergerak Tidak Bergerak
Hasil  penjadwalan  kontroling  alat  dengan naïve  bayes Sampel  rincian  data  hasil pengujian alat terhadap pengusiran burung bisa dimasukkan ke persamaan naïve bayes
𝑃( “ 𝐵𝑇"|𝑃𝐼𝑅  =  𝐻𝑖𝑔ℎ) = (14𝑥17)𝑥(14𝑥20) (17/20) 𝑥100%               (4)
Dari  hasil  pengolahan  data  hasil  pengujian  alat  untuk  melakukan  pengusiran  hama burung didapatkan hasil presentase peluang keberhasilan alat sebesar 67.8% (4). Terdapat permasalahan yang dapat diketahui dari pengujian yang telah dilakukan, yaitu pendeteksian hama  akan  menjadi  malfungsi.  Penggunaan  sensor  PIR  HC-SR501  harus  dihindari  dari lingkungan yang banyak cahaya dan angin untuk menghindari adanya interferensi terhadap nilai yang dibaca oleh sensor [21].
Dari  batasan  sensor  tersebut,  penulis  memberikan  alternatif  solusi  untuk  melakukan pengusiran  hama  secara  berkala  dengan  penjadwalan  pengaktifan  pedeteksian  hama berdasarkan  data  aktivitas  hama  yang telah  diolah  dengan  menggunakan algortima  Naïve Bayes. Hama padi seperti hama burung akan cenderung datang ke daerah persawahan pada pagi hari yaitu sekitar pukul 06.00 – 10.00 dan sore hari pada pukul 14.00 – 18.00 (
Tabel 3).
Tabel 3. Data Training Aktivitas Hama Waktu Spesifik Waktu Aktivitas Hama Status Pagi 06.00 Tinggi Menyala Pagi 07.00 Tinggi Menyala Pagi 08.00 Tinggi Menyala Pagi 09.00 Tinggi Menyala Pagi 10.00 Tinggi Menyala Siang 14.00 Tinggi Menyala Sore 15.00 Tinggi Menyala Sore 16.00 Tinggi Menyala Sore 17.00 Tinggi Menyala Sore 18.00 Tinggi Tidak Menyala
Untuk mendapatkan jadwal yang optimal dilakukan testing terhadap model yang sudah dibentuk oleh naïve bayes dalam mengatasi permasalahan [18] yang ada Tabel 4.
Tabel 4. Data Testing Waktu Spesifik Waktu Aktivitas Hama Siang 11:00 Rendah Siang 12:00 Rendah Siang 13:00 Rendah
Didapatkan  hasil  perbandingan  dari  probabilitas  masing-masing  kelas  dan  dapat diketahui  bahwa  probabilitas  dari  kelas  P(Tidak  Menyala)  lebih  tinggi  dibandingkan probabilitas kelas P(Menyala) dengan nilai 0.0016 dan 0.0010 untuk ketiga data testing yang ada.  Maka  alat  akan  mati  pada  waktu  yang  terdapat  pada  data  testing  (Penjadwalan  alat secara otomatis pada siang hari akan dilakukan pada 06.00 – 10.00 dan sore hari pada pukul 14.00 – 17.00) dengan masing-masing 40 menit.

## Aplikasi Mobile Smart Farm
Metode pengujian yang digunakan pada pengujian fungsionalitas dan perangkat lunak adalah  metode black  box  testing [22].  Hasil  pengujian  ini  berupa  pengimplementasian rancangan perangkat lunak dan menghasilkan bahwa semua masukan yang dibutuhkan oleh sistem dan memberikan keluaran yang benar [23].
Aplikasi smart  farm untuk  memonitoring  dan  pengusiran  hama  tanaman  pada  lahan pertanian. Memberikan notifikasi secara real time kepada petani terkait kondisi lahan dan serangan hama (Gambar 7)[5].
Hasil  perbandingan  nilai fuzzy sugeno antara  MATLAB  dengan  sistem  dapat  dilihat pada Tabel 4.6. Untuk mencari persentase nilai error antara perhitungan nilai fuzzy aplikasi dengan nilai fuzzy matlab menggunakan persamaan 5. Dengan nilai asli pada persamaan (3) merupakan nilai fuzzy matlab [15], dan untuk nilai ukur merupakan nilai fuzzy.
(a) (b)                             (c)                                   (d) Gambar 7. Aplikasi smart farm
Gambar  7  Aplikasi smart  farm .  6.a.  Panduan  Penggunaan  applikasi.  6.b.  Hasil monitoring lahan pertanian. 6.c. Perekomendasian Tindakan terhadap lahan pertanian. 6.d. Notifikasi pengguna
Proses pengujian fuzzy di aplikasi dengan fuzzy dengan MATLAB. Pengujian dilakukan ke  semua  kondisi  kelembapan  dan  pH  tanah  yang  telah  didapatkan.  Pada  pengujian
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 162-170
didapatkan nilai rata-rata selisih antara matlab dengan aplikasi 0.0625 dan nilai error 12.5% Tabel 5.

## KESIMPULAN
Aplikasi  monitoring  lahan  pertanian  dan  pengusir  hama  berbasis  Internet  of  Things didapat  hasil  pengujian  alat  terkait  pengusiran  hama  dengan  2  skema  pengujian,  dalam ruangan  dengan naïve  bayes dengan  presentase  keberhasilan  67,8%  dan  diluar  ruangan sebesar 0%. Serta memiliki ke-efektifan sejauh 7 meter. Memberikan rekomendasi terkait keadaan  lahan  pertanian  dengan fuzzy berdasarkan  kelembaban  dan  pH  tanah.  Pengujian fungsionalitas fuzzy didapat nilai kesalahan 0,0625 untuk 20 kali percobaan dan 12,5% untuk nilai error .
Tabel 5. Pengujian fuzzy pada aplikasi mobile dan MATLAB Kondisi Fuzzy Matlab Fuzzy aplikasi Selisih nilai fuzzy Persentase nilai error 0,5 0,5 0 0% 0,5 0,5 0 0% 0,875 0,875 0 0% 0,875 0,875 0 0% 0,5 0,375 0,125 25% 0,875 0,875 0 0% 0,875 0,875 0 0% 0,875 0,875 0 0% 0.5 0,5 0 0% 0,5 0,5 0 0% 0,875 0,875 0 0% 0,5 0,75 0,25 50% 0,875 0,875 0 0% 0,5 0,375 0,125 25% 0,875 0,875 0 0% 0,5 0,75 0,25 50% 0,5 0,75 0,25 50% 0,875 0,875 0 0% 0,875 0,875 0 0% 0,5 0,75 0,25 50% Rata-rata 0,0625 12,5%

## REFERENSI
[1] C. D. M. Y. Y. M. Mergono Adi Ningrat, "Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Padi (Oryza sativa L.) pada Berbagai Sistem Tanam di Kampung Desay, Distrik Prafi, Kabupaten Manokwari," in Seminar Nasional Pembangunan dan Pendidikan Vokasi Pertanian, Manokwari, 2021..
[2] J.  Manueke,  B.  H.  Assa,  and E.  A.  Pelealu,  “HAMA-HAMA  PADA  TANAMAN  PADI  SAWAH (Oryza  sativa  L.)  DI  KELURAHAN  MAKALONSOW  KECAMATAN  TONDANO  TIMUR KABUPATEN  MINAHASA,” Eugenia , vol. 23, no. 3, pp. 120–127, 2018, doi: 10.35791/eug.23.3.2017.18964.
[3] M. C. Untoro, M. . Praseptiawan, I. F. Ashari, E. N. Yunira, and R. Hanifah, “Sistem Kontroling Dan Monitoring  Hama  Padi  Berbasis  Internet  of  Thing  Di  Kelompok  Tani  Bina  Karya  Pringsewu, Lampungb”, Universitas Jambi, vol. 5, no. 3, pp. 677-682, Dec. 2021
[4] S.  Sopialena,  A.  Sahid,  and  N. S.  T.  Rugian,  “PENGENDALIAN  HAMA  PENTING  TANAMAN PADI MENGGUNAKAN JAMUR Beauveria bassiana Bals,” Agrifor , vol. 20, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.31293/agrifor.v20i1.4875.
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 162-170 [5] M.  F.  Riyanto,  R.  P.  Astutik,  and  D.  Irawan,  “Sistem  Informasi  Perangkap  Hama  Serangga  Dan Kondisi Perairan Di Persawahan Berbasis Internet Of Things,”
https://ejournal.fortei7.org/index.php/SinarFe7/article/view/200 , vol. 3, no. 1, pp. 206–211, 2020.
[6] F. Efratha, S. E. Pakasi, T. Titah, and J. Najoan, “Pemetaan Sifat Fisik dan Kimia Tanah Pada Lahan Persawahan Di Kecamatan Kotamobagu Timur Mapping Physical and Chemical Properties of Soil on Rice Fields in Kotamobagu Timur District,” Unsrat , vol. 1, no. 2, pp. 1–9, 2020.
[7] D. I. D. Layoa, K. E. C. Gantarangkeke, and K. A. B. Bantaeng, “Edukasi Mengenai Dampak Pestisida Berbahaya Bagi Petani,” Pros. Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 2019, no. 1, pp. 405–409, 2019.
[8] M.  Y.  Hardian,  “Jurnal  abdiPengusiran  Hama  Burung  Pemakan  Padi  Otomatis  Dalam  Menunjang Stabilitas Pangan Nasional,” J. Abadi , vol. 2, no. 1, pp. 86–103, 2020.
[9] G. V. Souisa, B. Talarima, and Z. Rehena, “Peningkatan Perilaku Pencegahan Dampak Pestisida Pada Kesehatan  Petani,” J.  Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  26,  no.  3,  p.  109,  2020,  doi: 10.24114/jpkm.v26i3.16845.
[10] A. Jupri, A. Muid, and - Muliadi, “Rancang Bangun Alat Ukur Suhu, Kelembaban, dan pH pada Tanah Berbasis  Mikrokontroler  ATMega328P,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  76–81, 2017, doi: 10.26418/jp.v3i2.21210.
[11] A.  Sumarudin,  W.  P.  Putra,  E.  Ismantohadi,  S.  Supardi,  and  M.  Qomarrudin,  “Sistem  Monitoring Tanaman Hortikultura Pertanian Di Kabupaten Indramayu Berbasis Internet of Things,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 45–54, 2019, doi: 10.34010/jati.v9i1.1447.
[12] I.  M.  Noor,  H.  Fitriyah,  and  R.  Maulana,  “Sistem  Pengusir  Hama  Burung  pada  Sawah  dengan Menggunakan Sensor PIR dan Metode Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 9, pp. 9328–9333, 2019.
[13] D. Ariefianto, A. Sasmito, and A. Wahid, “Pemanfaatan Metode Fuzzy Untuk Budidaya Ikan Tombro Bebrasis Iot (Internet of Thing),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 138–145, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3303.
[14] W. Kurniawan, S. Adi Wibowo, and D. Rudhistiar, “Implementasi Iot Pada Vertical Garden Dengan Menggunakan Fuzzy Untuk Memelihara Tanaman Kangkung,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 800–805, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3775.
[15] S.  Khodijah,  R.  M.  Rumani,  and  U.  Sunarya,  “Perancangan  Dan  Implementasi  Alat  Ukur  Untuk Penentuan Kualitas Air Berbasis Logika Fuzzy Metode Sugeno,” e-Proceeding Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 2207–2212, 2017.
[16] S.  Komariyah,  R.  M.  Yunus,  and  S.  F.  Rodiansyah,  “Logika  Fuzzy  Dalam  Sistem  Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Proceeding Stima 2.0 , pp. 61–68, 2016.
[17] F. H. Tawarai, F. Fauziah, and A. Andrianingsih, “Web-Based Rice Disease Diagnosis Expert System Using Fuzzy Tsukamoto Method and K-Nearest Neighbor Algorithm,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 153–160, 2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.980.
[18] R.  A.  Santoso,  D.  Syauqy,  and  M.  H.  H.  Ichsan,  “Pengembangan  Sistem  Prediksi  Hama  Wereng Berdasarkan Data Cuaca Sensor Dan Cuaca Online Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 4002–4010, 2018.
[19] N. K. Annisa Laila Oktivira, “Prototype Sistem Pengusir Hama Burung Dengan Catu  Daya Hybrid Berbasis IOT,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 735–741, 2017.
[20] A.  R.  R.  Odi  Nurdiawan,  Irfan  Ali,  Cep  Lukman  Rohmat,  “Sistem  Kendali  Sensor  Tanah  Sebagai Pemonitor Tingkat Kelembaban Media Tanam Padi,” Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 1, pp. 0–4, 2020.
[21] A. D. Boursianis et al. , “Internet of Things (IoT) and Agricultural Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in  smart  farming:  A  comprehensive  review,” Internet  of  Things ,  no.  xxxx,  p.  100187,  2020,  doi: 10.1016/j.iot.2020.100187.
[22] I. T. M. Daeng, N. . Mewengkang, and E. R. Kalesaran, “Penggunaan Smartphone Dalam Menunjang Aktivitas Perkuliahan Oleh Mahasiswa Fispol Unsrat Manado Oleh,” e-journal “Acta Diurna,” vol. 6, no. 1, pp. 1–15, 2017.
[23] R.  T.  Bangun  and  H.  Fahmi,  “Perancangan  Sistem  Perangkap  Hama  Tanaman  Petani  Otomatis Menggunakan Modul Mikrokontroler Arduino,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) , vol. 4, no. 1. pp. 26–31, 2021. doi: 10.32672/jnkti.v4i1.2663.
[24] Prof. Dr. Sugiyono, Metode penelitian pendidikan pendekatan kuantitatif , Kualitatif Dan R&D. 2015.