## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Implementasi Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Kadar Nutrisi AB  MIX Tanaman Pakcoy Hidroponik

## Implementation of Image Processing On Hydroponic Pakcoy Plants To Detect AB MIX Nutrient Levels
Izzah Rosyidah* Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah
Sidoarjo Sidoarjo, Indonesia rosyidahizzah@gmail.com Izza Anshory Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo Sidoarjo, Indonesia izzaanshory@umsida.ac.id Indah Sulistiyowati Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo Sidoarjo, Indonesia indah_sulistiyowati@umsida.ac.id Syamsudduha Syahrorini Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo Sidoarjo, Indonesia syahrorini@umsida.ac.id Diterima : Juni 2024 Disetujui : Juli 2024 Dipublikasi
: Juli 2024
Abstrak— Salah  satu  alternatif  pemanfaatan  lahan  saat ini adalah budidaya sayuran dengan metode hidroponik. Salah  satu  cara  yang  harus  diperhatikan  untuk mendapatkan  hasil  yang  baik  pada  budidaya  pakcoy dengan  metode  hidroponik  adalah  menjaga  kadar  pH nutrisi media tanaman pakcoy hidroponik secara berkala. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sistem  yang dapat  mendeteksi  kadar  nutrisi  dan  kondisi  tanaman hidroponik.  Untuk  mengujinya,  pemberian  nutrisi tanaman hidroponik dilakukan dengan 2 jenis perlakuan. Perlakuan  pertama,  tanaman  pakcoy  hidroponik  diberi nutrisi  sesuai  dengan  takaran  nutrisi  PPM  (Parts  Per Million)  optimalnya  yaitu  dalam  rentang  1100  hingga 1400  sehingga  daun  yang  dihasilkan  menjadi  sehat  dan hijau.  Sedangkan  perlakuan  kedua,  tanaman  pakcoy hidroponik  diberi  nutrisi  kurang  dari  nutrisi  yang seharusnya  diberikan,  yakni  pada  dalam  rentang  800- 1000  PPM  sehingga  daun  yang  dihasilkan  tanaman pakcoy  hidroponik  menjadi  kekuningan  karena  kurang nutrisi. Adapun perangkat kendali yang digunakan pada sistem ini meliputi ESP32 sebagai mikrokontroler, ESP32 Cam sebagai monitoring tanaman dan pengolahan citra digital, sensor pH, dan sensor TDS untuk memonitoring nutrisi  di  dalam  air.  Berdasarkan  hasil  percobaan, didapatkan hasil bahwa daun sawi akan berwarna hijau jika  nilai  TDS  meter  berada  pada  angka  rata-rata 1160,83  PPM  dengan  rata-rata  eror  5,61  %  sedangkan nilai pH meter berada pada angka 9,82 dengan rata-rata eror 4,2 %. Nilai persentase warna hijau yang terdeteksi pengolahan  citra  sebesar  120,33%  dengan  batas  bawah warna hijau [35, 21, 63] dan batas atas warna hijau [55, 255, 255]. Esp32 cam juga dapat memproses pengolahan citra digital daun pakcoy hidroponik dengan baik.
Kata Kunci: Pakcoy hidroponik; Sensor TDS; sensor pH; ESP32 cam; Pengolahan Citra
Abstract—  One  of  the  current  land  use  alternatives  is cultivating  vegetables  using  the  hydroponic  method.  One way  that  must  be  considered  to  get  good  results  when cultivating  pak  choy  using  the  hydroponic  method  is  to periodically maintain the pH level of the nutrient media in the hydroponic pak choy plant. This research aims to create a system that can detect nutrient levels and the condition of hydroponic plants. To test this, hydroponic plant nutrition was  carried  out  using  2  types  of  treatment.  The  first treatment, hydroponic pak choy plants are given nutrition according to the optimal PPM (Parts Per Million) nutrient dose, namely in the range of 1100 to 1400 so that the leaves produced are healthy and green. Meanwhile, in the second treatment,  hydroponic  pakchoy  plants  were  given  less nutrition than they should be given, namely in the range of 800-1000 PPM so that the leaves produced by hydroponic pakchoy  plants  wilt  due  to  lack  of  nutrition.  The  control devices  used  in  this  system  include  ESP32  as  a microcontroller,  ESP32  Cam  for  plant  monitoring  and digital image processing, pH sensors, and TDS sensors to monitor  nutrients  in  the  air.  Based  on  the  experimental results, it was found that mustard leaves will be green if the TDS meter value is at an average of 1160.83 PPM with an average error of 5.61% while the pH meter value is at 9.82 with an average error 4.2 %. The percentage value of green detected by image processing is 120.33% with a lower limit of green [35, 21, 63] and an upper limit of green [55, 255, 255].  The  Esp32  cam  can  also  process  digital  images  of hydroponic pak choy leaves well.
Keywords—  Hydroponic  Pakchoy;  TDS  sensors;  pH sensors; ESP32 cam; Image processing

## I. P ENDAHULUAN
Lahan  pertanian  memiliki  peran  yang  sangat  penting dalam  memenuhi  kebutuhan  pangan  dan  sebagai  sumber penghidupan  bagi  banyak  petani  di  Indonesia.  Namun, tantangan seperti pembangunan infrastruktur yang memakan lahan pertanian dan alih fungsi lahan menjadi hal yang perlu mendapat perhatian serius. Upaya untuk menjaga keberlanjutan  lahan  pertanian  bisa  melalui  kebijakan  yang mendukung pelestarian lahan pertanian, seperti zonasi yang tepat antara lahan pertanian dan pembangunan infrastruktur, serta pengembangan teknologi pertanian yang efisien untuk memaksimalkan  hasil  dari  lahan  yang  tersedia.  lahan pertanian  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam memenuhi  kebutuhan  pangan  dan  sebagai  sumber penghidupan  bagi  banyak  petani  di  Indonesia.  Namun, tantangan seperti pembangunan infrastruktur yang memakan lahan pertanian dan alih fungsi lahan menjadi hal yang perlu mendapat perhatian serius.[1][2]
Hadirnya hidroponik merupakan salah satu solusi yang efektif  untuk  mengatasi  keterbatasan  lahan  pertanian, terutama  di  perkotaan  atau  di  area  dengan  lahan  yang terbatas.  Metode  hidroponik  memungkinkan  pertanian dilakukan  tanpa  menggunakan  tanah,  sehingga  dapat dilakukan  di  berbagai  lokasi  yang  tidak  memiliki  lahan pertanian  tradisional.[3]  Dengan  menggunakan  air  sebagai media  tanam  dan  nutrisi  yang  disuplai  secara  terkontrol, hidroponik  memungkinkan  tanaman  untuk  tumbuh  dengan baik  dan  menghasilkan  hasil  yang  berkualitas.  Keuntungan lain  dari  hidroponik  adalah  efisiensi  penggunaan  air  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  pertanian  konvensional, serta  pengendalian  nutrisi  yang  lebih  baik  karena  nutrisi dapat disesuaikan dengan kebutuhan tanaman secara tepat.[4] Selain itu, karena tidak memerlukan tanah, hidroponik dapat dilakukan di berbagai tempat seperti perkarangan rumah, atap rumah,  bahkan  lahan-lahan  yang  tidak  begitu  luas.  Hal  ini memungkinkan  masyarakat  perkotaan  untuk  berpartisipasi dalam kegiatan pertanian dan menghasilkan tanaman sayuran atau buah-buahan sendiri, bahkan dalam skala kecil. Dengan kemajuan  teknologi  dan  pengetahuan  yang  semakin berkembang,  metode  hidroponik  menjadi  alternatif  yang menarik  dalam  mendukung  ketahanan  pangan  dan pemanfaatan lahan yang efisien.[5][6][7]
Nutrisi  yang  ada  dalam  larutan  hidroponik  sangat penting  dalam  menunjang  pertumbuhan  dan  perkembangan tanaman.  Nutrisi  tersebut  terbagi  menjadi  dua  komponen utama,  yaitu  larutan  A  yang  mengandung  nutrisi  makro (seperti  nitrogen,  fosfor,  dan  kalium)  dan  larutan  B  yang mengandung nutrisi mikro (seperti besi, tembaga, dan zinc). Kedua  nutrisi  ini  biasa  di  sebut  nutrisi  AB  MIX.[8] Ketidakseimbangan  atau  kekurangan  nutrisi  dalam  larutan hidroponik  bisa  berdampak  negatif  pada  pertumbuhan tanaman. Salah satu contoh d ampaknya adalah daun tanaman menjadi  kekuningan  (chlorosis)  akibat  kekurangan  nutrisi tertentu,  seperti  nitrogen,  besi,  atau  magnesium.[9] Konsentrasi  kedua  nutrisi  ini  dihitung  dengan  satuan  PPM (Parts Per Million). Setiap jenis tanaman memiliki kebutuhan nutrisi  yang  berbeda-beda,  dan  konsentrasi  nutrisi  dalam larutan  nutrisi  (PPM)  perlu  disesuaikan  sesuai  dengan kebutuhan  tanaman  tersebut.  Untuk pakcoy  hidroponik , konsentrasi nutrisi yang optimal dalam larutan nutrisi berada dalam  kisaran  800-1500  PPM,  tergantung  pada  tahap pertumbuhan  tanaman,  jenis  sistem  hidroponik  yang digunakan,  dan  faktor-faktor  lainnya  seperti  suhu  dan intensitas cahaya.[10] Oleh karena itu, penting bagi pemilik hidroponik  untuk  memantau  dan  mengatur  keseimbangan
nutrisi dalam larutan hidroponik secara teratur sesuai dengan kebutuhan  tanaman.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan mengikuti  rekomendasi  dosis  yang  disarankan  dan melakukan  pengukuran  pH  serta  konsentrasi  nutrisi  dalam larutan secara berkala. Dengan memastikan bahwa tanaman menerima  nutrisi  yang  cukup  dan  seimbang,  pemilik hidroponik dapat meminimalkan risiko masalah seperti daun kekuningan  dan  memastikan  pertumbuhan  tanaman  yang optimal.[11][12][13]
Dari  permasalahan  tersebut,  sudah  ada  beberapa  sistem yang telah dibuat dengan menggunakan sensor suhu, sensor TDS  dan  juga  sensor  PH  untuk  memonitoring  dan mengontrol  hidroponik.  Sistem-sistem  tersebut  sebelumnya menggunakan  arduino,  kemudian  dihubungkan  ke  sensor- sensor yang akan digunakan. Dari sensor-sensor tersebut ada sensor  suhu,  sensor  TDS  dan  sensor  pH.  Kemudian  dari sensor-sensor  tersebut,  ada  yang  hanya  digunakan  hanya untuk  memonitoring,  dan  ada  juga  yang  digunakan  sebagai sistem  kontrol  untuk  mengatur  solenoid  dan  water  level. Solenoid dan water level ini berfungsi sebagai kendali nutrisi pada  media  air  yang  digunakan  hidropnik.[14][15] Sedangkan  pada  artikel  ini  akan  mengimplementasikan pengolahan  citra  Pada  Tanaman Pakcoy  hidroponik untuk Mendeteksi Kadar Nutrisi AB MIX. Dengan  adanya  sistem ini, harapannya sensor TDS dan sensor pH dapat mendeteksi kadar  nutrisi,  sedangkan  pengolahan  citra  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  kondisi  tanaman  hidroponik.  Sistem  ini merupakan salah satu solusi untuk membantu memonitoring kondisi  tanaman  yang  ada  pada  hidroponik  agar  dapat menghasilkan hasil panen yang optimal.

## II. METODE
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode  eksperimen,  dimana  peneliti  melakukan  percobaan untuk  membuktikan  pernyataan  atau  hipotesis  tertentu dengan melakukan eksperimen secara langsung dan membuat alat  serta  melakukan  pengujian  terhadap  alat  yang  sudah dibuat.  Perancangan  sistem  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan dua tahap perancangan yaitu perancangan perangkat keras dan perangkat lunak

## A. Desain sistem
Desain perencanaan alat ini dirancang agar sistem dapat mendeteksi  warna  daun  pada  tanaman pakcoy  hidroponik . Alat penelitian ini menggunakan esp32 am sebagai input data gambar yang nantinya akan diolah menggunakan pengolahan citra.[16] Sedangkan nutrisi pada tanaman pakcoy hidroponik akan dimonitoring menggunakan sensor TDS dan sensor pH.
Gambar  1  merupakan  gambar  block  diagram  sistem. Sistem  ini  menggabungkan  sistem-sistem  sebelumnya dengan  monitoring  menggunakan  sensor-sensor  ditambah dengan monitoring tanaman menggunakan pengolahan citra. Pada sistem ini sensor-sensor yang digunakan serupa dengan sensor  sensor  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian sebelumnya.  Sistem  mendeteksi  kadar  nutrisi  air  dengan menggunakan  TDS  dan  juga  sensor  pH.  Kedua  sensor tersebut  terhubung  dengan  mikrokontroller  ESP32.  Sensor- sensor  tersebut  akan  mendeteksi  apakah  nutrisi  pada hidroponik kurang, atau cukup. Sedangkan untuk pengolahan citra  digunakan  ESP32  CAM.  Data  pengolahan  citra  yang didapat  dari  ESP32  CAM  berupa  warna  daun  tanaman hidroponik.  Apabila  pengolahan  citra  mendeteksi  adanya warna kuning pada daun, maka ESP32 CAM akan mengirim notifikasi kepada petani. Begitu pula dengan data sensor TDS dan  sensor  pH.  Data-data  kondisi  nutrisi  pada  hidroponik akan  di  kirimkan  real  time  kepada  petani,  dan  petani  akan mendapat  notifikasi  ketika  nutrisi  hidroponik  kurang  dari batas yang telah di tetapkan.

## B. Sistem flowchart
Pada penelitian ini, alat pendeteksi warna daun pakcoy hidroponik ini menggunakan 2 jenis program, yaitu: program untuk mendeteksi kadar nutrisi yang terlarut dalam air, dan program  untuk  mendeteksi  warna  daun  dengan  pengolahan citra.  Pada  penelitian  ini,  alat  yang  digunakan  sebagai pendeteksi  kadar  nutrisi  pada  tanaman pakcoy  hidroponik adalah  sensor  TDS  dan  sensor  pH  yang  terintegrasi  dengan mikrokontroller  ESP32.  Sedangkan  pengolahan  citra  pada daun  tanaman  pakcoy  menggunakan  Bahasa  pemrograman python yang terintegrasi dengan ESP32 CAM.
Gambar  2  merupakan  gambar flowchart dari keseluruhan  sistem.  Dari flowchart dapat  dilihat  jika  ketika sistem  aktif  atau  dalam  kondisi  On,  maka  sistem  akan menginisialisasi  sensor  TDS,  sensor  pH,  dan  gambar  yang ditangkap  oleh  ESP32  Cam.  Setelah  itu,  ke  dua  sensor  itu bekerja dengan mengukur kadar nutrisi pada air hidroponik. Bersamaan dengan itu, pengolahan citra yang dilakukan oleh ESP32  Cam  juga  bekerja.  Pengolahan  citra  akan  mengoleh data  warna  pada  tanaman  sawi  pada  hidroponik.  Jika pengolahan citra mendeteksi warna kuning pada sawi, maka sistem akan memberikan notifikasi pada pengguna

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengetahui  apakah  sistem  dapat  bekerja  sesuai dengan  apa  yang  sudah  direncanakan,  maka  dilakukan pengujian  pada  tiap  kondisi  tanaman  pakcoy.  Kondisi tanaman  pakcoy  hidroponk  ada  2,  yaitu  Ketika  daun  sawi berwarna  hijau  dan  Ketika  daun  sawi  berwarna  kuning. Berikut  hasil  implementasi  pengolahan  citra  untuk mendeteksi  kadar  nutrisi  AB  MIX  pada  tanaman pakcoy hidroponik .
Gambar 3 Alat pengolahan citra Pada Tanaman Pakcoy hidroponik untuk Mendeteksi Kadar Nutrisi AB MIX

## A. Pengujian sensor TDS
Sebelum dilakukan pengujian sensor TDS, sensor TDS perlu  dilakukan  kalibrasi  terlebih  dahulu.  Hal  ini  dilakukan untuk memastikan apakah hasil dari pembacaan sensor sudah akurat. Sehingga dari hasil pembacaan sensor TDS dan TDS meter, dapat dihitung persentase errornya dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑒𝑟𝑜𝑟 𝑛𝑢𝑡𝑟𝑖𝑠𝑖 = |𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑇𝐷𝑆 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 − 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑇𝐷𝑆| 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑇𝐷𝑆 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 × 100%
Persamaan  perhitungan  diatas  merupakan  perhitungan eror antara pembacaan sesor TDS dan TDS meter. Sehingga jika  digunakan  menggunakan  data  yang  ada,  maka  hasil perhitungannya dapat dilihat pada tabel 1 dan 2 dibawah.
Tabel  1 Hasil pengujian sensor TDS dan TDS meter dengan nutrisi
tercukupi Hari ke- TDS meter TDS sensor Eror (%) Keterangan 7 HST 1120 1154,8 5,74 Daun sawi hijau 14 HST 1236,7 1189,7 5,71 Daun sawi hijau 21 HST 1121,7 1136,8 3,91 Daun sawi hijau 28 HST 1148,3 1138,7 4,99 Daun sawi hijau
Dari  hasil  pengujian  yang  tertera  pada  tabel  1,  dapat dilihat  bahwa  daun  sawi  akan  berwarna  hijau  Ketika  TDS sensor  mendeteksi  nutrisi  diatas  1000  pada  7  HST  (Hari
Setelah  Tanam)  hingga  waktu  panen  yaitu  28  HST  dengan eror pembacaan sensor 3-5%
Tabel  2 Hasil pengujian sensor TDS dan TDS meter dengan nutrisi tidak tercukupi Hari ke- TDS meter TDS sensor Eror (%) Keterangan 7 HST 886,7 899,5 3,74 Daun sawi kuning 14 HST 852,0 886,7 5,24 Daun sawi kuning 21 HST 895,0 924,8 5,38 Daun sawi kuning 28 HST 922,0 906,8 3,60 Daun sawi kuning

## HST= hari setelah tanam
Dari  hasil  pengujian  yang  tertera  pada  tabel  2,  dapat dilihat  bahwa  daun  sawi  akan  berwarna  kekuningan  Ketika TDS  sensor  mendeteksi  nutrisi  dibawah  1000  pada  7  HST (Hari  Setelah  Tanam)  hingga  waktu  panen  yaitu  28  HST dengan eror pembacaan sensor 3-5%
Gambar 4 Grafik perbandingan nilai rata-rata TDS meter dan TDS sensor
Gambar 4 merupakan perbandingan nilai rata-rata TDS meter  dan  TDS  sensor,  yang  mana  pada  4  data  pertama merupakan pengujian alat 4 minggu pertama. Pada 4 minggu pertama  nutrisi  AB  MIX  diberikan  sesuai  takaran  yang seharusnya,  sehingga  dapat  dilihat  bahwa  data  nilai  TDS lebih tinggi dibandingkan dengan nilai TDS 4 data terakhir, yang mana data tersebut adalah data nilai TDS dengan nutrisi yang diberikan kurang dari nutrisi takaran.

## B. Pengujian sensor pH
Sama  halnya  dengan  pengujian  sensor  TDS,  sensor  pH juga  perlu  dilakukan  kalibrasi  terlebih  dahulu.  Hal  ini dilakukan  untuk  memastikan  apakah  hasil  dari  pembacaan sensor  sudah  akurat.[13]  Sehingga  dari  hasil  pembacaan sensor pH dan pH meter, dapat dihitung persentase errornya dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑒𝑟𝑜𝑟 𝑝𝐻 =
|𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑝𝐻 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 − 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑝𝐻|

## 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝑝𝐻 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟
× 100%
Persamaan  perhitungan  diatas  merupakan  perhitungan eror antara pembacaan sesor pH dan pH meter. Sehingga jika digunakan  menggunakan  data  yang  ada,  maka  hasil perhitungannya dapat dilihat pada tabel 3 dan 4 dibawah.
Tabel  3 Hasil pengujian sensor pH dan pH meter dengan nutrisi tercukupi
Hari ke- pH meter pH sensor Eror (%) Keterangan 7 HST 9,8 9,5 5,02 Daun sawi hijau 14 HST 10,3 10,2 3,97 Daun sawi hijau 21 HST 9,8 9,6 4,60 Daun sawi hijau 28 HST 9,8 9,9 3,21 Daun sawi hijau
Dari  hasil  pengujian  yang  tertera  pada  tabel  3,  dapat dilihat  bahwa  daun  sawi  akan  berwarna  hijau  Ketika  pH sensor mendeteksi pH air diatas 9 pada 7 HST (Hari Setelah Tanam)  hingga  waktu  panen  yaitu  28  HST  dengan  eror pembacaan sensor 3-5%
Tabel  4 Hasil pengujian sensor pH dan pH meter dengan nutrisi tidak
tercukupi Hari ke- pH meter pH sensor Eror (%) Keterangan 7 HST 7,8 7,9 5,84 Daun sawi kuning 14 HST 8,3 8,2 5,35 Daun sawi kuning 21 HST 7,8 7,5 4,42 Daun sawi kuning 28 HST 8,1 7,8 5,20 Daun sawi kuning

## HST= hari setelah tanam
Dari  hasil  pengujian  yang  tertera  pada  tabel  4,  dapat dilihat  bahwa  daun  sawi  akan  berwarna  kekuningan  Ketika pH  sensor  mendeteksi  pH  air  dibawah 9  pada  7  HST  (Hari Setelah  Tanam)  hingga  waktu  panen  yaitu  28  HST  dengan eror pembacaan sensor 3-5%
Gambar 5 Grafik perbandingan nilai rata-rata pH meter dan pH sensor
Gambar  5  merupakan  perbandingan  nilai  rata-rata  pH meter  dan  pH  sensor,  yang  mana  pada  4  data  pertama merupakan pengujian alat 4 minggu pertama. Pada 4 minggu pertama  nutrisi  AB  MIX  diberikan  sesuai  takaran  yang seharusnya, sehingga dapat dilihat bahwa data nilai pH lebih tinggi  dibandingkan  dengan  nilai  pH  4  data  terakhir,  yang mana data tersebut adalah data nilai pH dengan nutrisi yang diberikan kurang dari nutrisi takaran.

## C. Pengujian pengolahan citra
Pengolahan  citra  merupakan  salah  satu  metode  dalam mechine  learning untuk  memproses  suatu  gambar  sehingga kita  dapat  mengekstrak  informasi  dari  gambar  tersebut.[17] Sama  seperti  pengujian  sebelumnya,  penglahan  citra  butuh kalibrasi. Kalibrasi yang dilakukan pada pengolahan citra ini adalah mencari batas atas dan batas bawah warna hijau, nilai batas atas dan batas bawah ini juga diperlukan untuk warna kuning. Hal ini dilakukan agar sistem dapat mengenali warna yang  telah  ditentukan.  Pengujian  pengolahan  citra menggunakan  model  warna  RGB.  Model  warna  RGB menggunakan warna primer yaitu red (merah), green (hijau), dan blue (biru) untuk menciptakan rentang warna yang luas. Setiap warna diwakili oleh nilai antara 0 dan 255, dengan 0 mewakili  tidak  adanya  warna  tersebut  dan  255  mewakili jumlah  maksimum  warna  tersebut.  Untuk  menghitung persentase setiap warna dalam kode warna RGB tertentu, bisa menggunakan persamaan berikut:
𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 ℎ𝑖𝑗𝑎𝑢 = (𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 ℎ𝑖𝑗𝑎𝑢) 255 × 100% 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑚𝑒𝑟𝑎ℎ = (𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑒𝑟𝑎ℎ) 255 × 100% 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑏𝑖𝑟𝑢 = (𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑖𝑟𝑢) 255 × 100%
Model  warna  RGB  adalah  model  aditif,  di  mana kombinasi  warna  merah,  hijau,  dan  biru  dengan  intensitas penuh  menghasilkan  warna  putih  dan  ketidakhadirannya menghasilkan warna hitam.

## Gambar 6 Pengujian pengolahan citra ketika nutrisi terpenuhi
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan pengolahan citra untuk mendeteksi unsur hara campuran  AB  pada  tanaman  pak  choy  hidroponik  dapat membedakan warna hijau dan kuning dengan baik.
Jika  dihubungkan  tabel  1 dan  tabel  3,  daun  sawi  akan berwarna hijau jika nilai TDS meter berada pada angka rata- rata  1160,83  PPM  dengan  rata-rata  eror  5,61  %  sedangkan nilai pH meter berada pada angka 9,82 dengan rata-rata eror 4,2  %.  Nilai  persentase  warna  hijau  yang  terdeteksi image processinng sebesar  120,33%  dengan  batas  bawah  warna hijau [35, 21, 63] dan batas atas warna hijau [55, 255, 255].
Gambar 7 Pengujian pengolahan citra ketika nutrisi tidak terpenuhi
Sedangkan  jika  dihubungkan  tabel  3  dan  4,  daun  sawi akan  berwarna  kekuningan  jika  nilai  TDS  meter  rata-rata sebesar  904,46  PPM  dengan  rata-rata  error  sebesar  4,49% sedangkan nilai pH meter sebesar 7,88 dengan rata-rata error sebesar  6,15%.  .  Nilai  persentase  warna  kuning  yang terdeteksi oleh pengolahan citra sebesar 49,05% dengan batas bawah berwarna kuning [23, 59, 119] dan batas atas berwarna kuning [43, 255, 255]

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarakan perencanaan sistem yang telah dijelaskan, untuk  terealisasinya  Implementasi  Pengolahan  citra  Pada Tanaman Pakcoy  hidroponik untuk  Mendeteksi  Kadar Nutrisi  AB  MIX, hasil  menunjukkan  bahwa  pemberian konsentrasi  larutan  nutrisi  yang  berbeda  dapat  memberikan pengaruh  terhadap  tanaman  sawi pakcoy  hidroponik .  Nilai persentase  warna  hijau  yang  terdeteksi  pengolahan  citra sebesar  120,33%  dengan  batas  bawah  warna  hijau  [35,  21, 63] dan batas atas warna hijau [55, 255, 255]. Nilai persentase warna kuning yang terdeteksi oleh pengolahan citra sebesar 49,05% dengan batas bawah berwarna kuning [23, 59, 119] dan batas atas berwarna kuning [43, 255, 255].

## R EFFERENSI
[1]  P.  Denanta  Bayuguna  Perteka,  I.  N.  Piarsa,  and  K.  S. Wibawa,  “Sistem  Kontrol  dan  Monitoring  Tanaman Hidroponik Aeroponik Berbasis Internet of Things,” J. Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad.  Teknol. Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  p.  197,  2020,  doi: 10.24843/jim.2020.v08.i03.p05.
[2]  M.  D.  Ramadhan,  A.  Wisaksono,  J.  Jamaaluddin,  and A.  Ahfas,  “Prototype  Of  Moisture  Content  Meter  In Grain Using Esp32 Based On Spreadsheet,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 6, no. 2, pp. 502–513, 2024, doi: 10.47709/cnahpc.v6i2.3530.
[3]  N. Furoidah, “Efektivitas Penggunaan AB Mix terhadap Pertumbuhan  Beberapa  Varietas  Sawi  (Brassica  sp),” Pros.  Semin.  Nas.  Fak.  Pertan.  UNS ,  vol.  2,  no.  1,  p. A.239-246,
2018, [Online]. Available: https://jurnal.fp.uns.ac.id/index.php/semnas/article/vie w/1100
[4]  A.  Fauzan et  al. ,  “sistem  monitoring  hidroponik berbasis arduino,” vol. 3, no. 1, pp. 84–94, 2022.
[5]  Susilawati, Dasar  –  Dasar  Bertanam  Secara Hidroponik . 2019.
[6]  M. T. N. Efendi, I. Sulistiyowati, S. Syahrorini, and I. Anshory,  “Designing  a  Monitoring  System  and Optimizing Water Quality in Tilapia Farming Ponds in Phokecik Hamlet Using Ubidots,” Bul.  Ilm.  Sarj.  Tek. Elektro ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  34–44,  2024,  doi: 10.12928/biste.v6i1.10090.
[7]  M. F. Ilmi, S. Syahrorini, and S. D. Ayuni, “Automatic Water  Quality  and  Fish  Feed  Monitoring  System  in Aquarium Using LORA,” J. Comput. Networks, Archit. High  Perform.  Comput. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  444–457, 2023, doi: 10.47709/cnahpc.v5i2.2479.
[8]  P.  N.  Safiroh  W.P,  G.  F.  Nama,  and  M.  Komarudin, “Sistem  Pengendalian  Kadar  PH  dan  Penyiraman Tanaman Hidroponik Model Wick System,” J. Inform. dan  Tek.  Elektro  Terap. ,  vol.  10,  no.  1,  2022,  doi: 10.23960/jitet.v10i1.2260.
[9]  A.  Rianti,  R.  Kusmiadi,  and  R.  Apriyadi,  “Respon Pertumbuhan  Tanaman  Pakcoy  (Brassica  rapa  L) dengan  Pemberian  Teh  Kompos  Bulu  Ayam  pada Sistem  Hidroponik,” AGROSAINSTEK  J.  Ilmu  dan Teknol.  Pertan. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  52–58,  2019,  doi: 10.33019/agrosainstek.v3i2.51.
[10]  O. Efriyadi, “Pengaruh Perbedaan Jenis Media Tanam Hidroponik  Terhadap  Pertumbuhan  Pakcoy  (Brassica rapa)  dan  Kangkung  (Ipomoea  aquatic),” Univ.  Res. Colloqium  STIKES  PKU  Muhammadiyah  Surakarta , vol. 4, no. 2, pp. 675–681, 2018.
[11]  M. Fuad Syah and  dan Arnis En Yulia, “PEMBERIAN PUPUK  AB  MIX  PADA  TANAMAN  PAKCOY PUTIH  (Brassica  rapa  L.)  DENGAN  SISTEM HIDROPONIK  RAKIT  APUNG  The  Giving  AB  Mix Fertilizer  on  White  Pakcoy  (Brassica  rapa  L.)  Using
Floating  Hydroponic  System,” J.  Din.  Pertan.  Ed. XXXVII Nomor , vol. 1, no. April, pp. 17–22, 2021.
[12]  S.  D.  A.  Pasca  Yoghaswara,  Izza  Anshory,  “Rancang Bangun  Alat  Deteksi  Kematangan  Buah  Pepaya Berdasarkan  Warna  pada  Kulit  Buah  Berbasis Arduino,” Cyclotr.  J. Tek. Elektro , vol. 6, no. 02, pp. 32–37, 2023.
[13]  M.  R.  Satriawan,  G.  Priyandoko,  and  S.  Setiawidayat, “Monitoring pH Dan Suhu Air Pada Budidaya Ikan Mas Koki Berbasis IoT,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 12–17, 2023, doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16083.
[14]  S.  Melangi,  M.  Asri,  and  S.  A.  Hulukati,  “Sistem Monitoring  Informasi  Kualitas  dan  Kekeruhan  Air Tambak  Berbasis  Internet  of  Things,” Jambura  J. Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.12061.
[15]  F.  X.  W.  Y.  Untoro  and  I.  R.  Kusumawati,  “Model Sistem  Buka/Tutup  Pelindung  Tanaman  Hidroponik Otomatis  Menggunakan  Raspberry  Pi  Pico,” Jambura J.  Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  175–181, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i2.14420.
[16]  W.  Bagye,  I.  Purwata,  M.  Ashari,  and  S.  Saikin, “Perancangan  Alat  Penangkap  Gambar  Pelaku Kejahatan  Berbasis  Node  MCU  ESP32  CAM,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 36– 40, 2023, doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16871.
[17]  S. Melangi, “Klasifikasi Usia Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network dan Gabor Filter,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 60–67, 2020, doi: 10.37905/jjeee.v2i2.6956.