Smart Agricultural System in Greenhouse based on Internet of Things for Lettuce ( Lactuca sativa L.)
Grey M. Bonde, Daniel P. M. Ludong, Meicsy E. I. Najoan Dept. of Electrical Engineering, Sam Ratulangi University Manado, Kampus Bahu St., 95115, Indonesia greybonde@gmail.com ; Daniel.ludong@unsrat.ac.id ; meicsynajoan@unsart.ac.id Received: 27 November 2020; accepted: 12 January 2021; published: 22 January 2021
Abstract — Indonesian  Agricultural  sistem  for  vegetable still  using  a  conventional  method.  However,  conventional  method  is having a problem, which is  weather.  Indonesia’s weather condition is  going  uncertain  because  the  global  warming  effect.  Uncertain weather  cause  plant’s  growth  agitated.  Greenhouse  is  one  of  the human’s  innovation  to  keep  and  increase  plant    growth.    This research  using  IoT  based  smart  system  in  greenhouse.  Greenhouse was  built  to  create  new  environment  to  separated  from  the  outside environment.  Sensors  are  applied  to  monitor  the  environment.  In greenhouse,  writer  applied  actuator  to  maintain  the  environment  at the  optimal  condition.  The  condition  inside  greenhouse  can  be  seen in  website.  The  main  purpose  of  this  research  are  to  design,  build, and  control  the  IoT-based  greenhouse  for  best  condition of lettuce’s growing  climate.  This  research  using  experimental  method  on development  project.  The  micro-climate  range  that  the  researcher using  for  this  research  are  at  22-30  Celcius  degree  for  the temperature,  90%  for  the  humidity,  and  100  LDR’s  scale  for    the light  intensity.  By  applying  IoT  based  smart  system  inside greenhouse,  plant  growth  can  be  seen  clearly  in  the  website.  The condition  of  the  environment  can  maintain  at  the  optimal  contition for  the  plant  growth,  with  the  manual  or  automatical  control.  With this device, the plant growth  can maintain at the best condition and it will produce plant that grow at the best  condition
Key words - Greenhouse;Internet of Things;sensors;enviroment .
Abstrak  — Sistem  pertanian  tanaman  sayuran  di Indonesia  masih  dibudidayakan  di  lahan  terbuka.  Namun,  budidaya sayuran  pada  lahan  terbuka  menghadapi  banyak  masalah,  salah satunya  yaitu  cuaca.  Cuaca  yang  tidak  menentu  mengakibatkan adanya  kesulitan  untuk  pertumbuhan  tanaman  sayuran  yang optimum.  Greenhouse  adalah  wujud inovasi  manusia untuk  menjaga dan  meningkatkan  pertumbuhan  tanaman.  Sistem  pertanian  cerdas berbasis  IoT  diterapkan  dalam  penelitian    ini.    Sensor-sensor pemantau  parameter-parameter  pertumbuhan  tanaman    dipasang untuk  memonitor  keadaan  ekosistem  yang  ada  di  dalam  greenhouse. Keadaan  lingkungan  di  dalam  greenhouse  dapat  dipantau  secara keseluruhan  di  dalam  halaman website. Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  merancang  ,  membangun,  dan  mengendalikan greenhouse dan  sistem  kontrol  berbasis  IoT  yang  optimal  untuk pertumbuhan  tanaman  selada.  Metode  yang  digunakan    adalah dengan menggunakan metode eksperimental dalam  bentuk
pengembangan  yang  berkelanjutan . Pertumbuhan  tanaman  selada dalam sistem cerdas  berbasis  IoT  memiliki  range  suhu sebesar  22- 30  derajat  Celsius,  dan  kelembaban  dengan  batas  90%.  Untuk intensitas  cahaya  yang  dibutuhkan,  maka  sistem  mengatur  jumlah intensitas  cahaya  yang  diterima  oleh greenhouse harus  lebih   dari 100  skala  LDR  Penerapan  sistem  cerdas  berbasis  IoT  di  dalam greenhouse  menghasilkan  pertumbuhan  tanaman  dapat  dikendalikan secara otomatis sesuai kebutuhan dari tanaman. Keadaan lingkungan di  dalam  greenhouse  dapat  diamati  secara  daring  ( online )  melalui halaman website .  Aktuator  sebagai  pengendali  keadaan  lingkungan di  dalam  greenhouse  dapat  berfungsi  dengan  baik  sesuai  dengan informasi  yang  diperoleh  dari  sensor.  Sistem  ini  juga  di  rancang untuk  dapat  dikendalikan  secara  manual  melalui  tampilan website dimana  pengendalian  ini  berdasarkan  pengamatan  langsung  dari informasi  sensor  yang  diperoleh.  Dengan  adanya  alat  ini, pertumbuhan  tanaman  terpantau  dan  menghasilkan  tanaman  dalam keadaan pertumbuhan yang terkendali.
Kata kunci — Greenhouse; Internet of Things; sensor; lingkungan.

## I. P ENDAHULUAN
Faktor-faktor  untuk  pertumbuhan  tanaman  selada  yang  ada di  dalam greenhouse masih  sangat  sulit  untuk  dikontrol. Faktor  yang  dimaksud  antara  lain  suhu,  kelembaban,  dan intensitas  cahaya.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk membangun,  mengamati,  bahkan  mengontrol  keadaan lingkungan  di  dalam greenhouse untuk    pertumbuhan tanaman  Selada  keriting  yang  optimal  dengan  menggunakan sistem  berbasis  IoT  ( Internet  of  Things. Diharapkan  dengan menggunakan  metode  ini,  keadaan  lingkungan  dalam greenhouse dapat  terkontrol  dan  memberikan  nilai  optimal untuk pertumbuhan tanaman  selada.
IoT  ( Internet  of  Things) adalah  sebuah  teknologi  yang memungkinkan  kita  untuk  menghubungkan  mesin,  peralatan, dan  benda  fisik  lainnya  dengan  sensor  jaringan  dan  aktuator untuk  memperoleh  data  dan  mengelola  kinerjanya  sendiri, sehingga  memungkinkan  mesin  untuk  berkolaborasi  dan bahkan  bertindak  berdasarkan  informasi  baru  yang  diperoleh secara independen [5].
Greenhouse didefinisikan  sebagai  suatu  bangunan  yang memiliki struktur atap atau dinding yang bersifat tembus
cahaya,  memungkinkan  cahaya  yang    dibutuhkan    tanaman bisa  masuk  ke  dalam  bangunan  akan  tetapi  tanaman  tetap dapat  terhindar  dari  kondisi  lingkungan  yang  tidak menguntungkan  seperti  curah  hujan  yang  deras,  tiupan  angin yang  kencang  atau  keadaan  suhu  yang  terlalu  tinggi  yang dapat menghambat pertumbuhan  tanaman
Metode  penanaman  dalam greenhouse memiliki  banyak tipe,  salah  satunya  adlah Nutrient  Film  Technique (NFT). NFT  adalah  metode  budidaya  yang  akar  tanamannya  berada di  lapisan  air  dangkal  tersirkulasi  yang  mengandung  nutrisi sesuai kebutuhan tanaman  [1].

## II. M ETODE PENELITIAN
A. Rancang  Bangun  Greenhouse  dan  Sistem  Hidroponik Greenhouse dibuat dengan menggunakan plastic UV,  baja ringan,  dan  atap  plastik  PVC  bergelombang  dengan  ukuran greenhouse Panjang  2m,  lebar  2m,  serta  tinggi  3m. Greenhouse dibuat  dengan  tipe greenhouse  sub-tropical dan memiliki  jenis  atap full-monitor. Pada bagian  atap,  terdapat  4 ventilasi  dengan  Panjang  masing-masing  80cm  dan  lebar  40 cm. Lampu LED ditempatkan di atas sistem hidroponik untuk memaksimalkan  pemberian  intensitas  cahaya  pada  tanaman. Jarak antara tanaman dengan lampu 60 cm.
Sistem  hidroponik  NFT  akan  dibuat  dengan  menggunakan pipa PVC dengan ukuran 3 inci, pipa PVC dengan ukuran 0.5  inci,  pompa  air  dengan  kapasitas  tolakan  1.5m,  netpot dengan  tinggi  7cm,  ember  penampun  air  nutrisi  dengan kapasitas  25L.  Jarak  antar  lubang  sebesar  10  cm.  pipa  PVC sebesar 3 inci dipotong hingga memiliki panjang sebesar 1 m. setelah  itu  siapkan  pompa  yang  akan  disambungkan  dengan pipa,  untuk  membuat  air  bisa  mengalir  dalam  pipa  hingga membentuk lapisan air dengan ketebalan 2 cm

## B. Rancang Bangun Sistem IoT
Penggunaan  dan  penempatan  komponen-komponen  sistem IoT  berdasarkan  hasil  rancang  bangun  sistem  IoT  yang direncanakan  dan  digambar  dalam  bentuk  skema.  Alat-alat yang  dipakai  untuk  kebutuhan  sistem  IoT  ini  adalah raspberry,  lampu,  pompa  untuk  hidroponik,  pompa  untuk pendinginan  greenhouse,  dan  tangki  air.  Digunakan  3 komputer  mini  ( raspberry  pi )  yang  diletakan  di  atas  meja dimana sensor-sensor terhubung. Pompa hidroponik diletakan di  dalam  ember  dan  memiliki  fungsi  memompa  air  nutrisi untuk  tanaman  hidroponik.  Pompa  pendingin  diletakan    di luar  greenhouse  dan  dekat  dengan  tangki  penampung  air pendingin,  yang  memiliki  fungsi  untuk  menjadi  alat  yang dapat menurunkan suhu di dalam greenhouse.
Sensor  dikalibrasi  berdasarkan  fungsi  dari  setiap  sensor. Sensor-sensor  yang  dikalibrasi  adalah  sensor  HC-SR04  dan sensor  DHT11.  Sensor  HC-SR04  dikalibrasi  dengan  bantuan penggaris, sedangkan DHT11 dikalibrasi dengan menggunakan  alat  pengukur  suhu, thermometer dan  aplikasi pengukur  kelembaban  yang  terdapat  di handphone dengan nama aplikasi Hygrometer.
Sensor  yang  digunakan  adalah  DHT11  untuk mengukur  suhu  dan  kelembaban.  Sensor  LDR  digunakan untuk  mengukur  intensitas  cahaya.  Sensor  kelembaban  diatur sesuai  dengan  tingkat  kelembaban  optimum    pada pertumbuhan tanaman selada keriting,  yaitu dengan kelembaban  diantara  70%-90%.  Sensor  DHT11  juga  diatur untuk  mengukur  suhu  ruangan,  dengan  membuat  Batasan suhu  sebesar  30  derajat  Celsius.  Sensor  intensitas  cahaya diatur  sesuai  dengan  tingkat  intensitas  cahaya  optimum  pada pertumbuhan  tanaman  selada  keriting.  Sensor  LDR  diletakan pada  meja  tempat  diletakannya  hidroponik.  Sedangkan  HC- SR04 diletakkan di meja dengan jarak 61cm dari dasar ember penampung  cairan  hidroponik.  Untuk  sensor  pengukur  suhu lingkungan, ditempatkan di bagian luar dari greenhouse.
Data  yang  diambil  dari    sensor    kemudian dikirimkan  ke  dalam database .  Data  dari database kemudian akan ditampilkan di dalam website. Data yang ditampilkan di dalam website merupakan  data  yang  telah  diolah.  Bentuk pengolahan data berupa memasukkan rumus untuk menampilkan  data  yang  diinginkan.  Pengolahan  data dilakukan  terhadap  data  hasil  bacaan  dari  sensor  HC-SR04, dimana  data  yang  dihasilkan  oleh  sensor  merupakan  data tinggi  air.  Data  dari  sensor  HC-SR04  yang  dimasukkan  di dalam database tersebut kemudian diolah untuk menghasilkan  data  yang  diinginkan,  dalam  hal  ini  volume. Untuk  menampilkan  data  volume,  maka  data  tinggi  air dimasukkan  rumus  untuk  menghitung  volume,  dan  hasil  dari operasi rumus yang ditampilkan di dalam website .

## C. Penyemaian Selada dan Pemindahan Tanaman
Tanaman  selada  disemai  selama  14  hari.  Cara  penyemaian tanaman  yaitu  dengan  merendam  benih  tanaman  selada  di  air hangat,  lalu  dipindahkan  ke  rockwool.  Benih  kemudian dialirkan  air  untuk  membantu  proses  penyemaian.  Setelah  14 hari,  tanaman  dipindahkan  ke  dalam  sistem  hidroponik  untuk peroses penelitian.

## D. Proses Pengontrolan
Tanaman  yang  telah  dipindahkan  ke  dalam  sistem hidroponik  kemudian  diamati  pertumbuhannya    dalam website . proses pengontrolan terjadi ketika adanya penyimpangan  dalam greenhouse dalam  proses  partumbuhan tanaman.

## E. Analisis Pertumbuhan Tanaman
Tanaman  yang  telah  berusia  matang  dan  siap  dipanen kemudian  dipanen.  Setelah  proses  panen,  tanaman  selada dikaji pertumbuhannya. Proses pengkjian dari tanaman selada dilakukan  dengan  alat-alat  seperti  timbangan  digital, penggaris, dan colorgrab .
Dengan  menggunakan  analisis  dari  pertumbuhan  tanaman, maka diharapkan dapat membantu proses pengukuran tanaman selada.

## Gambar 1. Greenhouse Gambar 2. Sistem hidroponik NFT III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Greenhouse dan Sistem Hidroponik NFT.
Greenhouse dibangun  dengan  ukuran  2m  x  2m  x  3m. lampu  dipasang  di  dalam  greenhouse  dengan  jarak  60cm  di atas  tanaman.  Sistem  hidroponik  yang digunakan  adalah  siste hidroponik  jenis  NFT  ( Nutrient  Film  Technique )    dengan tinggi  panjang  pipa  1m  dan  tinggi  hidroponik  80cm.    Jenis pipa  yang  digunakan  adalah  pipa  PVC  sebesar  3  inci.  jarak antar  lobang  adalah  15cm.  Larutan  air  yang  ada  di  dalam sistem hidroponik
memiliki  kejenuhan  sebesar  800ppm.  gambar  berikut adalah sistem hidroponik NFT yang dipakai

## B. Penyemaian Tanaman
Pada  proses  penyemaian,  tanaman  selada  keriting  disemai dari  bibit  selada  selama  28  hari.  Setelah  28    hari,    hasil semaian  lalu  disortir.  Semaian  yang  dipilih  adalah  yang memiliki  kualitas  yang  baik,  yaitu  warna  daun  cerah  serta berbatang  kuat.  Hasil  semaian  yang  telah  disortir  kemudian akan  dipindahkan  di  dalam  hidroponik.  Untuk    jenis    bibit yang dipakai, yakni selada air jenis grand  rapid.

## TABEL I. DATA KALIBRASI ANTARA SENSOR DHT11 DENGAN
ALAT PENGUKUR SUHU DAN KELEMBABAN.

## C. Kabibrasi Sensor-sensor
Sensor  LDR  tidak  melalui  proses  kalibrasi.  Untuk    data yang  ditampilkan  di  dalam  website  merupakan  nilai  hasil bacaan  yang  dibaca  oleh  sensor  LDR.  Langkah-langkah  yang dipakai  oleh  sensor  dalam  proses  pengiriman  data  adalah sensor  membaca  situasi  lingkugan  dalam  dan    luar greenhouse. Hasil  bacaan  dari  sensor  kemudian  dikirimkan langsung  ke database. Dari database tersebut  kemudian langsung  diambil  dan  kemudian  dikirim  ke  webserver  dan langsung ditampilkan di dalam website .
Tabel  I.  adalah  data  dari  proses  kalibrasi  sensor  DHT11. Proses  kalibrasi  dari  sensor  DHT11  menggunakan  sensor DHT11, thermometer, dan aplikasi Hygrometer. Thermometer  digunakan  untuk  mengukur  nilai  suhu  ruangan, dan  Hygrometer  digunakan  untuk  mengukur  kelembaban ruangan.  Cara  dari  proses  kalibrasi  adalah  dengan  meletakan sensor  DHT11,  thermometer,  dan  aplikasi  Hygrometer  secara berdampingan,  sehingga  alat-alat  tersebut  membaca  suhu  dan kelembaban  di  keadaan  lingkungan  yang  sama.  Dapat  dilihat bahwa  tingkat  kesalahan  dari  sensor    bernilai    5%. Berdasarkan  data  dari  tabel,  dapat  dinyatakan  bahwa penggunaan  DHT11  dapat  memberikan  nilai  yang  akurat dalam pengukuran suhu dan kelembaban  ruangan.
Pengukuran  dengan  menggunakan  data  diatas  diharapkan mampu  menghasilkan  nilai  yang  tepat  dilihat  dari  tingkat kesalahan yang tergolong rendah. Nilai kesalahan yang tidak lebih  dari  5%  mengakibatkan  proses  pengambilan  data dengan sensor dapat dijalankan.
WAKTU TEMPERATUR KELEMBABAN (DHT11) TEMP (DHT11) HUM 12:33 32.31 68.99 32 69 12:38 31.43 71.03 31 71 12:43 31.01 70.98 31 71 12:48 30.09 70.21 30 70 12:53 30.35 69.48 30 69 12:58 30.21 69.73 30 70 13:03 31.39 69.84 31 70 13:08 31.42 69.95 31 70 13:13 30.11 69.54 30 70 13:18 28.93 69.46 29 69 13:23 28.96 69.74 29 70 13:28 29.43 69.83 29 70 13:33 30.98 71.06 31 71 13:38 31.12 71.31 31 71 13:43 29.14 71.17 29 71 13:48 29.38 70.5 29 70
Gambar 3. Hasil kalibrasi sensor HC-SR04 dengan penggaris
Gambar 4. Skema komponen smart greenhouse
Diagram yang terdapat pada Gambar 3 merupakan diagram proses  kalibrasi  dari  sensor  HC-SR04.  Proses  kalibrasi menggunakan  alat  bantu  penggaris.  Tingkat  kesalahan  dari sensor  tergolong  rendah,  yakni  3%  Dengan  melihat  diagram diatas  maka  dapat  dikatakan  bahwa  sensor  HC-SR04  dapat menunjukkan nilai yang  akurat.

## D. Kabibrasi Sensor-sensor
Gambar  4 adalah  peta  sensor  yang  dipasang  di  dalam greenhouse.  Terdapat  2  sensor  DHT11  dan  sensor  LDR  yang menyatakan  bahwa  sensor  tersebut  dipasang  di  tempat  yang berbeda.  Sensor  DHT11  dan  sensor  LDR  dengan  tanda  (o) dipasang  di  luar  dari  greenhouse.  Sedangkan  sensor  DHT11 dan  sensor  LDR  dengan  tanda  (i)  dipasang  di  dalam greenhouse. Gambar 5 merupakan gambaran lebih  detail  dari raspberry pi
Dari gambar tersebut, dapat dilihat bahwa setiap raspberry memiliki  tugas  yang  berbeda,  dengan  kode  pin  yang berbeda.  Hal  ini  dibuat  untuk  mempermudah  proses pembuatan  sistem  agar  sistem  dapat  menerima  hasil  bacaan sensor dengan teratur.
Dapat dilihat pada raspberry yang pertama, sensor – sensor yang  menjadi  komponen  di  dalamnya  adalah  sensor  DHT11, sensor  HC-SR04,  dan  sensor  LDR.  Raspberry  Pi  ini  menjadi tempat pengumpulan data dari sensor-sensor untuk pembacaan suhu, intensitas cahaya, dan kelembaban yang ada di  luar  greenhouse.  Raspberry  Pi  yang  kedua  memiliki komponn-komponen  sensor DHT11,  sensor  LDR, dan 2 buah sensor HC-SR04.
.

## Gambar 6. Proses Pemantauan Website

## Gambar 5. Skema rangkaian sistem IoT
Raspberry  ini  memiliki  fungsi  untuk  mengumpulkan  data suhu, kelembaban, dan intensitas cahaya di dalam greenhouse. Sedangkan raspberry pi yang ketiga memiliki komponen yaitu 3  buah  relay.  Relay  ini  memiliki  fungsi  sebagai  aktuator  dari alat pengendaliann suhu, kelembaban, dan intensitas cahaya di dalam greenhouseRekomendasi lainnya
Pengamatan  pertumbuhan  tanaman  dilakukan  dengan  dua cara.  Cara  yang  pertama,  yaitu  dengan  pengamatan  secara langsung  ke  dalam  greenhouse  dan  pengamatan  kedua dilakukan  secara  tidak  langsung  melalui website .  Pengamatan secara tidak langsung dilakukan dengan mengakses www.smartwarem.com/smartgreen .
Dengan  mengkombinasikan  dua  jenis  pengamatan,  maka proses pertumbuhan tanaman dapat terkontrol dengan baik
Tabel  II  merupakan  hasil  panen    dari  selada  yang ditanaman  di  dalam smart  greenhouse berbasis  IoT.  Tanaman yang  dikaji  adalah  tanaman  yang  berumur  28  HSS.  Tanaman dipanen  dari  dalam  sistem,  lalu  dikaji  berdasarkan  kebutuhan. Hasil  kajian  dapat  dilihat  di  Tabel  II , dimana  tabel  tersebut merupakan rata-rata dari  jumlah  sampel yang dipanen di dalam greenhouse . Berat tanaman hasil panen dalam smart greenhouse cenderung lebih besar daripada yang tidak menggunakan sistem IoT,  yaitu  52.25g.  berat  tanaman  konsumsi  hasil  panen  selada dala  Sistem  IoT  cenderung  sama  dengan  yang  tidak menggunakan  sistem  IoT,  yaitu  berkisar  35g.  Panjang  akar tanaman  dalam  Sistem  IoT  lebih  pendek  dari  tanaman  tanpa sistem  IoT,  yaitu  10.7cm.  Jumlah  helai  daun  antara  tanaman dalam sistem IoT  dan  tanpa sistem IoT cenderung sama, yaitu 5 helai. Sedangkan untuk lebar daun, tanaman dalam sistem IoT cenderung lebih lebar, yaitu 10.16cm.
TABEL II. TABEL KAJIAN TANAMAN SELADA. DATA TERSEBUT DIDAPAT DARI RATA-RATA HASIL PANEN GREENHOUSE PADA PIPA
1, PIPA 2, DAN PIPA
Gambar 5. Grafik kebutuhan air tanaman selada

## E. Analisis Hasil Pertumbuhan
Tabel II merupakan hasil panen  dari selada yang ditanaman di dalam smart  greenhouse berbasis  IoT.  Tanaman  yang  dikaji adalah  tanaman  yang  berumur  28  HSS.  Tanaman  dipanen  dari dalam  sistem,  lalu  dikaji  berdasarkan  kebutuhan.  Hasil  kajian dapat  dilihat  di  Tabel  II , dimana  tabel  tersebut  merupakan  rata- rata  dari    jumlah    sampel  yang  dipanen  di  dalam greenhouse . Berat  tanaman  hasil  panen  dalam smart  greenhouse cenderung lebih  besar  daripada  yang  tidak  menggunakan  sistem  IoT,  yaitu 52.25g.  berat  tanaman  konsumsi  hasil  panen  selada  dala  Sistem IoT cenderung sama dengan yang tidak menggunakan sistem IoT, yaitu berkisar 35g. Panjang akar tanaman dalam Sistem IoT lebih pendek dari tanaman tanpa sistem IoT, yaitu 10.7cm. Jumlah helai daun  antara  tanaman  dalam  sistem  IoT    dan    tanpa  sistem  IoT cenderung  sama,  yaitu  5  helai.  Sedangkan  untuk  lebar  daun, tanaman dalam sistem IoT cenderung lebih lebar, yaitu 10.16cm.
Dalam  pertumbuhan  tanaman  selada,  tanaman    menyerap  air dari  dalam  sistem  hidroponik.  Penyerapan  air    oleh  tanaman dilakukan untuk membantu asupan nutrisi yang dibutuhkan untuk pertumbuhan tanaman. Selada diamati selama 4 minggu. Gambar 5 adalah gambar hasil kebutuhan air tanaman pada 3 pipa sebagai ulangan. Dapat  dilihat  bahwa adanya peningkatan kebutuhan air
GAMBAR 6. TAMPILAN PENGONTROLAN OLEH PAKAR .
tanaman  sampai  minggu  ketiga.  Minggu  pertama  terjadi penyerapan  air  oleh  tanaman  sebesar  3320mL  pada  pipa  1, 3744mL untuk pipa 2, dan 2896mL untuk pipa 3. Pada minggu 2,  penyerapan  air    oleh  tanaman  mencapai  puncaknya,  yaitu sebesar  6146mL  pada  pipa  1,  6287mL  di  pipa  2,  dan  6923mL pada  pipa  3.  Tabel  detail  perhitungan  untuk  grafik  terdapat  di lembar lampiran. Minggu ketiga tanaman sudah memasuki umur panen,  sehingga  kebutuhan  air  tanaman  sudah  menurun  yaitu sebesar 3885mL untuk pipa 1, 4521mL pada pipa 2, dan pipa 3 sebesar  3673mL.  Mengikuti  minggu  ke  3,  minggu  ke  4  adalah umur  panen  yang  tepat  untuk  tanaman    selada,    sehingga kebutuhan air tanaman semakin berkurang. Pipa 1 menyerap air sebesar  2967mL,  pipa  2  sebesar  2755mL,  dan  pipa  3  sebesar 3391mL .
Dengan  menerapkan  sistem  IoT,  parameter-parameter yang  diamati  di  dalam  greenhouse  dapat  terlihat  dengan mudah,  serta  dapat  diakses  dimanapun.  Berdasarkan  Gambar 4,    dapat  dilihat  bahwa  pemantauan  parameter-parameter pengendalian  dalam  greenhouse  dapat  dilihat  di    dalam sebuah  halaman  di website.  Website dengan  URL www.smartwarem/smartgreen .  Setelah  membuat  akun,  maka user dapat  memasuki  halaman  dengan  data-data  hasil pengambilan dari sensor di dalam greenhouse.
Dalam  IoT  juga  tidak  hanya  terbatas    di    pemantauan, namun  juga  dapat  melakukan  pengontrolan  Ketika  terjadi penyimpangan.  Pengontrolan  tersebut  dapat    dilakukan dengan  campur  tangan  manusia  dan  tanpa  campur  tangan manusia.  Dalam  penelitian  ini,  pengontrolan  terbagi  menjadi 2,  yaitu  pengontrolan  secara  manual  dan    pengontrolan dengan IoT
Gambar  6 merupakan  tampilan  dari  bentuk  pengontrolan secara manual. Pengontrolan oleh pakar yang dimaksud disini adalah  keadaan  dimana  pakar  memasukkan  data  baru  yang akan  nenjadi  acuan  dari  sistem  untuk  bekerja.  Setelah  pakar memasukkan  data  yang  baru,  maka  sistem  akan  bekerja dengan memakai data baru sebagai acuan untuk dijalankan.
Cara yang berikutnya adalah dengan pengontrolan dengan IoT.  Pengontrolan  dengan  IoT  juga  terbagi  menjadi  2,  yaitu dengan  data default dan  data  waktu.  Data default disini berarti  sistem  bekerja  sesuai  dengan  data  awal  yang  telah ditetapkan.  Sedangkan  data  waktu  memiliki  maksud  yaitu sistem bekerja berdasarkan waktu secara langsung. Cara kerja dari sistem IoT dapat dilihat di Gambar  7.

## No
Parameter Pipa 1 Pipa 2 Pipa 3 Average Tanaman Selada 1 Berat Tanaman (g) 56.65 42.93 57.18 52.25 50 2 Berat Tanman konsumsi (g) 37.69 27.73 39.71 35.04 35 3 Panjang Akar (cm) 11.6 9.15 11.52 10.7 12 4 Jumlah Daun (helai) 5.75 4.5 6.25 5.5 5 5 Lebar Daun (cm) 11 8.75 10.75 10.16 8 6 Umur Tanaman (HSS) 28 28 28 28 28 7 Warna Daun Hijau muda Hijau muda Hijau muda Hijau muda Hijau muda
Cara  kerja  dari  Sistem  IoT  ini  yaitu  computer memasukkan  data  yang  menjadi  acuan  kerja  dari  sistem  ke dalam  internet.  Mikro  komputer  mengecek  data  yang dimasukkan  komputer  ke  dalam  internet,  lalu  data  tersebut akan  diproses.  Setelah  diproses,  nilai  dikirim  ke  adalam aktuator  lalu  terjadilah  penyesuaian  lingkungan  yang mempengaruhi pertumbuhan dari tanaman. Tanaman memberikan  respon  dan  dideteksi  oleh  sensor.  Sensor mengirimkan  data  ke  mikro  computer,  lalu  mikro  computer menyimpan  data  tersebut  di  internet.  Kecerdasan  yang terdapat  di  sistem  ini  adalah  ketika  aktuator  dapat  bekerja secara  mandiri  untuk  menyesuaikan  lingkungan  di  dalam greenhouse untuk tanaman selada. Dengan adanya penyesuaian  keadaan  lingkungan  dari  tanaman  selada,  maka pertumbuhan  dari  tanaman  selada  akan  mencapai  titik pertumbuhan yang optimum. Pengontrolan dengan menggunakan data waktu memiliki arti yaitu keadaan dimana proses  pengrontrolan  terjadi  saat  data  waktu  sudah  terpenuhi. Ketika  waktu  telah  tercapai,  maka  sistem  secara  otomatis akan langsung menyesuaikan dengan  waktu.
Sistem  cerdas  dari  IoT  dalam  penelitian  ini  juga  dirancang memiliki  tingkatan.  Tingkatan  memiliki  maksud    yaitu dimana  suatu  data  lebih  diprioritaskan  dibandingkan  data yang  lain.  Dari  penjelasan  tentang  cara  kerja  dari  sistem  IoT ini,  maka  tingkatan  data  yang  diprioritaskan  disini  adalah sistem  pengendalian  oleh  pakar.  Sistem  pengendalian  oleh pakar  diprioritaskan  dengan  maksud  agar  pengontrolan tanaman  selada  dapat  dilaksanakan  secara  efektif  agar pertumbuhan  dari  tanaman  selada  dapat  berlangsung  secara optimum.
Gambar  8 adalah  alur  prioritas  yang  akan  dijalankan  oleh sistem.  Sistem  akan  mengecek  terlebih  dahulu  pada  bagian pengendalian  oleh  pakar.  Ketika  tidak  ada  data  baru  dari pengendalian  oleh  pakar,  maka  sistem  akan  lanjut  mengecek di  data  acuan  dari  sistem.  Ketika  data  acuan  dari  sistem terpenuhi,  maka  sistem  akan  terus    berjalan.    Ketika    data acuan  dari  sistem  tidak  terpenuhi,  maka  sistem  akan  lanjut mengecek ke dalam data waktu.
Gambar 7. Diagram kerja IoT
Dalam website  smartgreen, terdapat  3  jenis  akun  yang berbeda. Akun – akun tersebut adalah akun untuk admin, akun untuk  pakar, dan  akun  untuk pengguna.  Jenis  akun  ini  dibuat berbeda  agar  pengontrolan  hanya  dapat  dilakukan  oleh  pakar yang  memiliki  ilmu  untuk  memaksimalkan  pertumbuhan tanaman.  Perbedaan  dari  akun  tersebut  terdapat  pada  adanya pilihan control panel untuk admin dan pakar.
Data  yang  didapatkan  dari  sistem  kecerdasan  IoT  ini disimpan dalam sebuah database, dan data tersebut kemudian diolah  lalu  ditampilkan  dalam website .  Data  yang  tersimpan mencakup suhu dalam dan suhu luar greenhouse, kelembaban dalam  dan  kelembaban  luar greenhouse, intensitas  cahaya dalam  dan  intensitas  cahaya  luar greenhouse, serta  jumlah kebutuhan air yang dikonsumsi oleh tanaman selada keriting.
Gambar  9. adalah  grafik  suhu  yang  berada  di  dalam maupun di luar greenhouse. Data ini merupakan hasil bacaan dari  sensor  DHT11  yang  telah  diolah  dalam  bentuk  grafik. Data  ini merupakan contoh data yang diambil pada 23 Juni 2020.  Pada  bagian  (a),  dapat  dilihat  pada  jam  11:00, peningkatan suhu di dalam greenhouse lebih lambat daripada peningkatan suhu di luar greenhouse, yaitu 29 derajat untuk di  dalam,  dan  di  luar  30  derajat . Hal  ini  disebabkan  karena pompa  air  akan  bekerja  ketika  sudah  melewati  batas  suhu yang  telah  ditentukan  oleh  sistem,  sehingga  suhu  dalam greenhouse berada  di  bawah  suhu  luar greenhouse. Pompa air  pembuat  hujan  dikendalikan  oleh  sistem  sehingga  suhu dapat  terkontrol  dan  bisa  menyesuaikan  dengan  suhu  yang dibutuhkan  untuk  pertumbuhan  tanaman  selada  yang optimum.
Gambar 8. Alur prioritas. (a) (b) Gambar 9. Grafik suhu dalam greenhouse
Gambar 10. Grafik kelembaban dalam greenhouse
Sedangkan  pada  bagian  (b),  dilihat  bahwa  penurunan  suhu dalam  relative  lebih  lambat  daripada  penurunan  suhu  di  luar. Hal  ini  disebabkan  karena greenhouse juga  memiliki  fungsi untuk menjaga iklim mikro yang diciptakan di dalamnya.
Gambar 10 adalah grafik kelembaban yang berada di luar maupun  di  dalam greenhouse. Grafik  tersebut    merupakan hasil dari olahan data yang diambil oleh sensor DHT11. Data tersebut merupakan salah satu contoh data yang diambil  pada 23  Juni  2020.  Dapat  dilihat  dari  grafik  tersebut  bahwa kelembaban  dari  lingkungan  di  dalam  maupun  luar greenhouse masih  cenderung  sama.  Hal  ini  disebabkan  oleh cuaca  pada  saat  melakukan  pengambilan  data  berada  dalam kondisi  yang  tidak  stabil.  Namun  terdapat  perbedaan  pada waktu  tertentu  yang  disebabkan  oleh  kenaikan  suhu  dalam greenhouse .  Suhu  yang  semakin  besar  cenderung  membuat kelembaban di dalam greenhouse menjadi  menurun.
Grafik intensitas cahaya yang ditujukan pada Gambar 11 adalah grafik intensitas cahaya yang berada  di  luar  maupun di  dalam  greenhouse.  Data  didapatkan  dari  hasil    bacaan sensor  LDR  pada  22  Juni  2020.  Grafik  menunjukkan  jumlah intensitas  cahaya  yang  ditangkap  oleh  sensor  LDR  dalam rentang waktu jam 8:00 hingga jam 14:00. dapat dilihat bahwa pada  siang  hari,  LDR  luar  cenderung  menunjukkan  nilai mendekati  angka  0,  sedangkan    LDR  dalam  menjauhi  angka 0, ini menunjukkan bahwa jumlah intensitas cahaya yang ada di dalam greenhouse lebih kecil dibandingkan dengan jumlah intensitas  cahaya  di  luar greenhouse. Hal  ini  disebabkan oleh adanya  atap  pada  greenhouse  yang  membuat  cahaya mengalami penurunan intensitas yang diterima.
Pada malam hari, dapat dilihat mulai jam 17:00 intensitas cahaya  yang  diterima  oleh  sensor  LDR  dalam  cenderung konsisten,  sedangkan  intensitas  cahaya  yang  ditangkap  oleh sensor  LDR  luar  turun.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada  jam 17:00, lampu sudah aktif karena sensor LDR sudah  membaca bahwa  jumlah  intensitas  cahaya  yang  ada  di  dalam greenhouse sudah  kurang.  Sedangkan  jumlah  intensitas cahaya  yang  ditangkap  oleh  sensor  LDR  luar  semakin menurun,  dikarenakan  hari  sudah  semakin    malam    dan jumlah  intensitas  cahaya yang  ditangkap  oleh  sensor  semakin kecil.
(a) . (b)
Gambar 11. Grafik intensitas cahaya dalam greenhouse
Pada  malam  hari,  dapat  dilihat  mulai  jam  17:00  intensitas cahaya  yang  diterima  oleh  sensor  LDR  dalam  cenderung konsisten,  sedangkan  intensitas  cahaya  yang  ditangkap  oleh sensor  LDR  luar  turun.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada  jam 17:00, lampu sudah aktif karena sensor LDR sudah  membaca bahwa  jumlah  intensitas  cahaya  yang  ada  di  dalam greenhouse sudah  kurang.  Sedangkan  jumlah  intensitas cahaya  yang  ditangkap  oleh  sensor  LDR  luar  semakin menurun,  dikarenakan  hari  sudah  semakin    malam    dan jumlah  intensitas  cahaya  yang  ditangkap  oleh  sensor  semakin kecil.
Nilai  tersebut  kemudian  akan  diolah  saat  sudah  dimasukan ke  dalam  sistem.  Sistem  bekerja  sesuai  dengan  perintah  yang telah  diatur.  Aturan-aturan  yang  diberikan  ke  dalam  sistem antara  lain  tentang  nilai  intensitas  yangdapat  diterimaoleh tanaman,  tingkat  kelembaban  yang  dibutuhkan  oleh  tanaman agar  pertumbuhannya  tetap  berada  pada  titik  optimal.  Begitu pula  dengan  suhu  ruangan,  diatur  sedemikian  rupa  mengikuti kebutuhan  tanaman  agar  pertumbuhan  tanaman  berada  pada titik  yang  optimal.  Data-data  tersebut  dikumpulkan  dari  hasil penelitian  sebelumnya,  tentang  sifat-sifat  dari  tanaman tersebut,  sehingga  penulis  dapat  menentukan  titik  letak  suhu, kelembaban,  dan  intensitas  cahaya  yang  tepat  untuk pertumbuhan tanaman yang optimal.
Nilai  tinggi  air  yang  dikonfersi  ke  dalam  bentuk  volume juga  perlu  diperhatikan,  agar  tanaman  tetap  mendapatkan jumlah air yang cukup untuk pertumbuhan yang baik.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  maka  fapat disimpulkan  bahwa  sistem  pertanian  cerdas  berbasis  IoT ( Internet  of  Things) yang  dibangun  dalam    greenhouse berhasil  mengamati,  bahkan  mengontrol  suhu,  kelembaban, dan intensitas cahaya di dalam greenhouse. Data lingkungan yang terdapat di dalam greenhouse dapat diakses di website dengan URL www.smartwarem.com/smartgreen Pertumbuhan tanaman  selada  dalam  sistem  cerdas  berbasis  IoT  memiliki    range suhu  sebesar  22-30  derajat  Celsius,  dan  kelembaban  dengan  batas 90%.  Untuk  intensitas  cahaya  yang  dibutuhkan,  maka  sistem mengatur  jumlah  intensitas  cahaya  yang  diterima  oleh greenhouse harus lebih dari 100 skala  LDR.
Saran  dari  penelitian  ini  sebaiknya  ditambahkan  jumlah peralatan  sensor  dalam greenhouse dan  menambah parameter  yang  melibatkan  tanaman  agar  pertumbuhan tanaman  selada    di  dalam greenhouse dapat  berada  pada pertumbuhan  optimal.

## V. D AFTAR PUSTAKA
[1] Chadirin,  Y.  2007.  Diktat  Kuliah  Teknologi  Greenhouse  dan Hidroponik.  Departemen  Teknik  Pertanian,  Fakultas  Teknologi Pertanian. Institut Pertanian Bogor.
[2] Lim, W., H. Torres & C. Oppus. 2014. judul An Agricultural Telemetry
System Implemented Using an Arduino-Android Interface . The Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. Phillipines.
[3] Lin, K.H., M.Y. Huang, W.D. Huang dan M.H. Hsuc. 2012. The effects of  red,  blue,  and  white  light-emitting  diodes  on  the  growth, development,  and  edible  quality  of  hydroponically  grown  lettuce (Lactuca  sativa  L.  var.  capitata) .  Journal  Scientia  Horticulturae.  150: 86-91
[4] Lingga  dan  Lanny.  2010.  Cerdas  Memilih  Sayuran.  PT.  Agromedia Pustaka. Jakarta
[5] Ménard, A. 2017. How can we recognize the real power of the Internet of Things.  Retrieved  from https://www.mckinsey.com/business- functions/digital-mckinsey/our-insights/howcan-we-recognize-the-real- power-of-the-internet-of-things (diakses tanggal 30 Oktober 2019 pukul 18.39 WITA)
[6] Mondal, A. M. dan Z. Rehena. 2018 . IoT Based Intelligent Agriculture
Field Monitoring System . Narula Institute of Technology, Agarpara.
[7] Morrow,  R.C.  2008. LED  Lighting  in  Horticulture .  Journal HortScience. 48(7): 1947-1950.
[8] Rowe,  Jerwis,  dkk.  2014. Tropical  Greenhouse  Growers  Manual  For The Caribbean. The Caribbean Agricultural Research and Development Institute (CARDI),. UWI Campus.
[9] Susila,  A.  D.  2013.  Sistem  Hidroponik.  Departemen  Agonomi  dan Hortikultura. Fakultas Pertanian. Modul. IPB. Bogor. 20 hal.
[10] Sutopo, L. 2004. Teknologi Benih. Jakarta. 87 hal.
[11] Nelson,  P.V.  1981. Greenhouse  Operation  and  Management .  Reston Publishing Company, Inc. Virginia
[12] Rukmana. 1994. Bertanam Selada. Kanisius. Yogyakarta.
[13] Zulkarnain.  2005.  Pertumbuhan  dan  hasil  selada  pada  berbagai kerapatan  jagung  (  Zea  mays)  dalam  pola  tumpang  sari.  Jurnal Penelitian Ilmu Pertanian.
GREY     MART     BONDE.     Penulis dilahirkan di  Manado  pada  tanggal  23  Maret  1999  sebagai anak  ketiga  dari  tiga  bersaudara  dengan  Ayah bernama  Markus  Gobind  Bonde  dan  ibu  bernama Ariantji  Mariam  Magdalena  Pontoh  Pada  tahun 2010  penulis  lulus  dari  SD  Kr. Eben  Haezar  02 Manado.  Kemudian  Penulis  melanjutkan  ke  SMP Kr. Eben  Haezar 02 Manado dan lulus  pada  tahun  2013.  Pada  tahun  yang  sama Penulis  melanjutkan  ke  SMAS  Dian  Harapan  Manado  dan  lulus pada  tahun 2016.  Pada  tahun 2016,  Penulis  diterima  di  Universitas Sam Ratulangi melalui jalur SBMPTN di Fakultas Pertanian Jurusan Teknologi  Pertanian  Program  Studi  Teknik  Pertanian  dengan  NIM 16031106007