Implementasi Internet  of  Things (IoT)  Pada  Sistem  Otomatisasi Penyiraman Tanaman Berbasis Mobile
M. Iqbal Hasani 1,* , Sri Wulandari 2
Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
1 miqbalhasani07@gmail.com; 2 sri.wulandari@staff.uty.ac.id
* corresponding author

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 27 Oktober 2023 Direvisi: 11 November 2023 Diterbitkan: 31 Desember 2023 Ketersediaan  air  dalam  proses  budidaya  tanaman  memiliki  peran  yang sangat  penting  karena  tanaman  tidak  dapat  tumbuh  dan  berkembang dengan baik  jika kadar air dalam tanah tidak memenuhi  kebutuhannya. Oleh karena itu, perlu dilakukan penyiraman secara teratur dan terjadwal. Saat ini, penyiraman tanaman umumnya masih dilakukan secara manual oleh tenaga manusia menggunakan peralatan sederhana seperti gayung, selang  dan  ember  yang  memerlukan  waktu  dan  usaha  yang  signifikan. Untuk mengatasi permasalahan ini, para pengelola tanaman memerlukan sistem  otomatisasi  yang  dapat  meningkatkan  efisiensi  dalam  proses penyiraman tanaman. Dalam mencapai tujuan tersebut, peneliti mencoba menerapkan  konsep Internet  of  Things  (IoT) dalam  sistem  otomatisasi penyiraman  tanaman.  Hal  ini  memungkinkan  pemilik  tanaman  untuk melakukan pemantauan dan pengendalian penyiraman tanaman dari jarak jauh,  kapan  saja  dan  di  mana  saja.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  sistem  otomatisasi  penyiraman  tanaman  berbasis mobile yang  dapat  memudahkan  pemilik  tanaman  dalam  melakukan penyiraman  secara  otomatis  dan  terjadwal  hingga  2  kali  sehari,  sesuai dengan waktu yang telah ditentukan melalui antarmuka aplikasi. Sistem ini  menggunakan NodeMCU  ESP8266 sebagai  mikrokontroler  dan perangkat keras seperti water level sensor untuk mengukur intensitas air hujan yang memungkinkan penghematan air dalam proses penyiraman. Sistem  ini  mampu  mengendalikan  proses  penyiraman  secara  otomatis, mengirimkan  notifikasi  kepada  pengguna,  mencatat  waktu  penyiraman dengan bantuan RTC DS3231 . Selain itu, sistem ini menerapkan metode Naïve  Bayes untuk  analisis  data  dan  pengambilan  keputusan  dengan tingkat akurasi mencapai 94.3%.

## Kata Kunci
Internet of Things
Mikrokontroler Naïve Bayes Otomatisasi Penyiraman

## PENDAHULUAN
Internet of Things (IoT) adalah konsep yang telah mengubah cara perangkat elektronik berkomunikasi dan berkolaborasi dalam jaringan. IoT tidak hanya mengenai transfer data, tetapi juga menghadirkan perangkat-perangkat yang saling berinteraksi untuk menyediakan berbagai  layanan  yang  cerdas  dan  otonom  [1],  [2],  [3].  Tujuan  utama  dari  IoT  adalah meningkatkan kecerdasan dalam aplikasi dan layanan dengan campur tangan manusia yang minimal, memanfaatkan sensor, aktuator, dan pemrosesan data [4], [5], [6]. Internet menjadi fondasi  bagi  layanan  IoT  dengan  menghadirkan  saluran  komunikasi  dan  antarmuka  yang cerdas  antara  manusia  dan  perangkat  di  sekitarnya.  Konsep cloud dan edge menjadi komponen penting dalam ekosistem IoT, memungkinkan aplikasi dan layanan yang relevan dalam  berbagai  domain  [7],  [8],  [9].  Dengan  menghubungkan  perangkat  fisik,  IoT memberdayakan otomatisasi dalam berbagai sektor kehidupan, mengubah objek-objek fisik menjadi  entitas  yang cerdas,  mampu  berkomunikasi,  berkolaborasi,  dan  bahkan membuat keputusan secara mandiri.
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 149-161
Menurut [10], [11], [12], [13],  ketersediaan air dalam proses budidaya tanaman adalah faktor kunci yang memengaruhi pertumbuhan dan kesehatan tanaman. Tanaman yang tidak mendapatkan air yang cukup atau mengalami kelebihan air dapat mengalami masalah serius. Tanaman  yang  kekurangan  air  akan  mengering  dan  mati,  sementara  penumpukan  air berlebihan  dapat  menyebabkan  pembusukan  pada  tanaman.  Oleh  karena  itu,  penyiraman yang efisien dan tepat waktu sangat penting dalam merawat tanaman. Akan tetapi, hingga saat  ini,  penyiraman  tanaman  umumnya  dilakukan  secara  manual  oleh  manusia  dengan menggunakan  peralatan  sederhana  seperti  gayung,  selang,  atau  ember  [14].  Metode  ini memakan banyak waktu dan energi. Terlebih lagi, ketika jumlah tanaman yang harus disiram sangat banyak, seringkali terjadi masalah dalam mendistribusi air secara merata. Masalah lain  muncul  saat  pemilik  tanaman  harus  meninggalkan  tanaman  dalam  waktu  lama  tanpa pengawasan,  yang  bisa  berakibat  pada  kematian  tanaman  karena  tidak  mendapatkan perawatan yang dibutuhkan.
Perkembangan  teknologi  menawarkan  solusi  inovatif  untuk  permasalahan  tersebut. Salah satu pendekatan yang menjanjikan adalah penerapan Internet of Things (IoT) untuk menciptakan sistem otomatisasi penyiraman tanaman yang dapat diakses melalui perangkat mobile sehingga  memungkinkan  pemilik  tanaman  untuk  memantau  dan  mengendalikan penyiraman tanaman dari jarak jauh [15], [16], [17]. Sistem ini didesain berbasis mobile dan dapat melakukan penyiraman tanaman secara otomatis dan terjadwal, hingga dua kali sehari sesuai  dengan  waktu  yang  telah  diatur  pada  antarmuka  aplikasi.  Dengan  menggunakan hardwere seperti water level sensor untuk pendeteksian intensitas air hujan sehingga dapat dilakukan  penghematan  air  terhadap  proses  penyiraman,  sedangkan  untuk  membuang  air pada  penampungan  air  hujan  digunakan  perangkat micro  solenoid  valve. Notifikasi  akan dikirim ke smartphone dengan menggunakan aplikasi akan dilakukan apabila solenoid valve sedang menyala atau sedang terjadi kebocoran, dalam proses notifikasi tersebut digunakan mikrokontroler NodeMCU yang  dilengkapi  dengan  modul WiFi  ESP8266, memastikan koneksi  ke  internet  dan  pengiriman  data  dari  sensor  kepada  pengguna,  serta  dilakukan penerapan  algoritma Naïve  Bayes ke  dalam  sistem  otomatisasi  penyiraman  tanaman berdasarkan  data  sensor  dapat  signifikan  meningkatkan  efisiensi  dan  efektifitas  dalam manajemen  penggunaan  air.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan  membahas  rancangan, implementasi,  dan  pengujian  sistem  otomatisasi  penyiraman  tanaman  berbasis mobile dengan menggunakan teknologi Internet of Thing (IoT). Peneliti membangun sistem dengan memanfaatkan  teknologi Internet  of  Things  (IoT) untuk  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas dalam perawatan tanaman dengan memastikan penyiraman yang tepat waktu dan sesuai dengan kebutuhan tanaman.

## METODE
Proyek  pembuatan  sistem  otomatisasi  penyiraman  tanaman  menggunakan  teknologi Internet  of  Things  (IoT) ini  melibatkan  penerapan  metodologi System  Development  Life Cycle (SDLC) , yang terdiri dari beberapa tahap, yaitu:

## Analisis Kebutuhan
Pada tahap analisis kebutuhan dilakukan analisis terhadap kebutuhan yang diperlukan untuk pembuatan sistem otomatisasi penyiraman tanaman dengan teknologi IoT. Analisis ini meliputi  spesifikasi  perangkat  yang  diperlukan,  pengumpulan  data  dari  penelitian sebelumnya. Dengan analisis ini diharapkan dapat mengarahkan pada pengembangan sistem yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  dan  efektif  serta  efisien.  Pengembangan  proyek sistem otomatisasi penyiraman tanaman memerlukan beberapa perangkat keras meliputi:
1. Laptop,  digunakan  untuk  menulis  kode  program  yang  kemudian  diunggah dengan memanfaatkan software Arduino IDE ke mikrokontroler NodeMCU.
2. Handphone, digunakan untuk menjalankan atau monitoring dan kontrol sistem otomasi penyiraman tanaman melalui aplikasi mobile yang telah terinstall dan telah terkoneksi dengan sistem.
3. Solder,  digunakan  untuk  menggabungkan  komponen  agar  saling  terhubung sesuai dengan rancangan yang dibuat.
4. Timah  Solder,  berbentuk  seperti  kawat  yang  akan  dilelehkan  dengan  solder sebagai perekat untuk tiap-tiap komponen.
5. Bor, digunakan untuk membuat lubang pada talang dan paralon sebagai tempat keluar masuknya air.
6. Pisau Cutter, digunakan untuk memotong paralon agar sesuai dengan ukuran.
7. Obeng Set, digunakan untuk membuka dan menyatukan perangkat keras.
8. Power Supply 12v, sebagai adaptor 12v untuk menjalankan perangkat elektronis seperti LED, motor DC dan relay.
9. Stepdown DC, berfungsi menurunkan tegangan listrik pada rangkaian.
10. Modul Relay, sebagai saklar otomatis.
11. NodeMCU EPS8266, sebagai mikrokontroler atau modul pusat kontrol IoT.
12. Sensor Water Level, berfungsi mengendalikan pasokan air yang masuk ke dalam tabung pencucian dari sumber kran atau water inlet valve.
13. Sensor Water Flow, sebagai sensor penghitung debit air yang mengalir.
14. Solenoid Valve, sebagai katup untuk mengendalikan keluarnya aliran air.
15. RTC DS3231, sebagai modul real time clock untuk mengatur waktu yang akan ditentukan oleh pengguna.

## Desain Sistem
Pada tahap desain, peneliti melakukan perencanaan dan pemodelan konseptual  sistem otomatisasi  penyiraman  tanaman  dengan  menggunakan Internet  of  Things  (IoT). Kami memahami  secara  mendalam  kebutuhan  pengguna  dan  tujuan  proyek  ini.  Tahap  ini mencakup  tiga  aspek  utama:  desain  perangkat  keras,  desain  perangkat  lunak,  dan  desain jaringan.
a. Desain Perangkat Keras
Dalam desain perangkat keras, peneliti merancang secara terinci komponen fisik yang akan menjadi inti dari sistem ini. Hal ini melibatkan pemilihan dan penempatan komponen seperti NodeMCU, water level sensor, water flow sensor, solenoid valve, relay,  RTC  DS3231 dan  perangkat  keras  lainnya  yang  diperlukan  untuk mengendalikan  penyiraman  tanaman  secara  otomatis.  Kami  memastikan  bahwa konfigurasi fisik komponen berfungsi optimal untuk mencapai tujuan proyek ini.
b. Desain Perangkat Lunak
Pada  tahap  desain  perangkat  lunak,  peneliti  melibatkan  pengembangan algoritma,  perancangan  antarmuka  pengguna,  dan  pemodelan  struktur  perangkat lunak  yang  akan  mengontrol  perangkat  keras.  Kami  merancang  algoritma otomatisasi  penyiraman  yang  memproses  data  dari sensor  water  level dan mengontrol solenoid  valve sesuai  dengan  kebutuhan.  Desain  antarmuka  pengguna atau  aplikasi mobile dirancang  untuk  memungkinkan  pengguna  memantau  dan mengontrol sistem otomatisasi penyiraman tanaman dengan mudah.
c. Desain Jaringan
Pada  tahap  desain  jaringan,  peneliti  merencanakan  dan  menggambarkan konfigurasi  jaringan  yang  digunakan  dalam  proyek  ini.  Terdapat  dua  komponen utama dalam desain jaringan ini, yaitu Wireless Sensor Network (WSN) dan jaringan publik. WSN adalah jaringan sensor nirkabel yang terdiri dari beberapa perangkat
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 149-161
kluster yang bekerja bersama-sama untuk mengumpulkan data dan mengendalikan aliran  air.  WSN  melibatkan NodeMCU  ESP8266,  relay,  water  flow  sensor,  water level  sensor, dan RTC  DS3231.  NodeMCU berfungsi  sebagai  pusat  pengendalian, mengumpulkan data dari sensor-sensor dan mengontrol penyiraman. Jaringan publik menghubungkan  sistem  ke  dunia  luar  melalui  internet.  Jaringan  Publik menghubungkan NodeMCU ke  internet  melalui  jaringan router  WiFi di  dalam ruangan. Dengan kombinasi WSN dan Jaringan Publik memungkinkan aliran data yang  efisien  dari  perangkat  keras  ke  pengguna  melalui  jaringan  yang  telah  kami desain secara cermat.

## Implementasi
Pada  tahap  implementasi,  peneliti  mulai  membangun  sistem  otomatisasi  penyiraman tanaman. Ini melibatkan pemasangan fisik perangkat keras di lapangan dan penulisan kode program  untuk NodeMCU. Kami  juga  mengembangkan  aplikasi mobile yang  akan digunakan oleh pengguna untuk memantau dan mengontrol sistem. Selama tahap ini, kami memastikan bahwa semua komponen berfungsi dengan baik dan dapat berkomunikasi satu sama  lain.  Peneliti  juga  menerapkan  algoritma Naïve  Bayes pada  sistem  otomatisasi penyiraman  tanaman.  Algoritma ini  digunakan  untuk analisis  data  sensor  dan  mengambil keputusan  mengenai  kapan  dan  seberapa  banyak  penyiraman  yang  diperlukan  untuk tanaman. Berikut adalah langkah-langkah implementasi algoritma Naïve Bayes:
a. Pengumpulan Data Sensor: Data sensor yang terdiri dari data waktu dan ketinggian air  diakuisisi  melalui  penggunaan water  level  sensor. Data  ini  dikumpulkan  dan direkam dengan bantuan NodeMCU ESP8266 dalam bentuk dataset.
b. Persiapan  Data:  Dataset  yang  dikumpulkan  akan  diolah  untuk  persiapan  analisis. Data perlu diatur dalam format yang sesuai untuk algoritma Naïve Bayes.
c. Pembagian Data: Data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan (training data) dan  data  uji  (testing  data).  Data  pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model Naïve Bayes, sementara data uji digunakan untuk menguji kinerja model.
d. Pelatihan Model: Data pelatihan digunakan untuk melatih model Naïve Bayes. Model ini  akan  mempelajari  pola  data  yang  ada  dan  digunakan  untuk  membuat  prediksi mengenai kebutuhan penyiraman berdasarkan informasi yang diberikan oleh sensor.
e. Uji  Model:  Data  uji  digunakan  untuk  menguji  kinerja  model Naïve  Bayes. Model akan membuat prediksi mengenai kebutuhan penyiraman berdasarkan data uji. Hasil prediksi dibandingkan dengan data sebenarnya untuk mengevaluasi akurasi model.

## Pengujian
Pada  tahap  pengujian,  peneliti  melakukan  serangkaian  evaluasi  untuk  memastikan bahwa  sistem  otomatisasi  penyiraman  tanaman  berbasis  IoT  berfungsi  dengan  baik  dan sesuai dengan kebutuhan proyek. Pengujian ini mencakup dua aspek utama: pengujian alat dan sistem, serta pengujian algoritma Naïve Bayes.
a. Pengujian Alat dan Sistem
Peneliti  menguji  komponen  fisik  dan  perangkat  lunak  dalam  sistem.  Kami memastikan bahwa perangkat keras seperti NodeMCU, relay, solenoid valve, water level sensor, water flow sensor, RTC DS3231 dan perangkat keras lainnya berfungsi dengan  baik.  Kami  juga  mengonfirmasi  bahwa NodeMCU dapat  terhubung  ke jaringan WiFi dengan  stabil,  dan solenoid  valve dapat  dikendalikan  sesuai  dengan data sensor. Selain itu, kami memeriksa apakah aplikasi mobile dapat berkomunikasi dengan NodeMCU serta memastikan perangkat beroperasi sesuai yang ditetapkan.
b. Pengujian Algoritma Naïve Bayes,
Peneliti melakukan evaluasi yang sangat mendalam dengan menerapkan teknik cross-validation, sebuah  metode  yang  memungkinkan  data  yang  ada  untuk  dibagi menjadi beberapa subset yang saling bersilangan, di mana algoritma diberi pelatihan pada satu subset dan diuji pada subset lain yang sebelumnya tidak digunakan. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa algoritma memiliki kemampuan yang konsisten dalam mengklasifikasikan data dengan tingkat akurasi yang tinggi. Selain itu, kami juga  memanfaatkan confusion  matrix, sebuah  instrumen  yang  memungkinkan pengukuran detil terkait dengan akurasi klasifikasi, seperti nilai True Positive, True Negative,  False  Positive, dan False  Negative. Dengan  bantuan  metode  ini,  kami dapat  mengukur  sejauh  mana  algoritma Naïve  Bayes mampu  mengklasifikasikan data  dengan  benar,  mengidentifikasi  potensi  kesalahan,  serta  memvalidasi  secara menyeluruh  kinerja  algoritma  yang  merupakan  elemen  inti  dalam  proses pengambilan keputusan dalam sistem otomatisasi penyiraman tanaman.

## Peluncuran dan Pemeliharaan
Pada tahap ini, setelah sistem berhasil diimplementasikan dan diuji dengan baik, kami dapat meluncurkannya. Ini melibatkan pemasangan komponen perangkat keras terpasang di lokasi  yang  ditentukan  untuk  mengontrol  penyiraman  tanaman.  Selain  itu,  antarmuka pengguna atau aplikasi mobile terhubung dengan NodeMCU untuk memastikan pemantauan dan pengendalian yang mudah oleh pengguna. Pelatihan awal diberikan kepada pengguna untuk memahami cara menggunakan sistem, termasuk mengatur jadwal penyiraman. Setelah peluncuran,  pemeliharaan  menjadi  langkah  berkelanjutan  dalam  memastikan  sistem  tetap beroperasi  dengan  baik.  Ini  mencakup  pemantauan  rutin  terhadap  perangkat  keras  dan perangkat lunak untuk mendeteksi dan mengatasi potensi masalah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Skema Jaringan Wireles Sensor Network (WSN)
Skema jaringan wireless sensor network yang digunakan dalam proyek ini terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu:
1. NodeMCU  ESP8266 sebagai  board  mikrokontroler  yang  digunakan  sebagai kontroler  utama  untuk  sistem. NodeMCU menyediakan  fungsi  mikrokontroler  dan koneksi internet ( WiFi ) yang diperlukan untuk mengontrol sistem.
2. Relay untuk solenoid valve dan micro solenoid valve yang dihubungkan dengan pin GP IO 14 dan GP IO 12 NodeMCU ESP8266 . Relay ini digunakan untuk mengontrol aliran air yang masuk dan keluar dari sistem.
3. Water flow sensor dan water level sensor yang dihubungkan dengan pin GP IO 13 dan A0 NodeMCU EPS8266 . Sensor ini digunakan untuk mendeteksi tingkat air dan aliran air dalam sistem.
4. Real Time Clock (RTC DS3231) yang dihubungkan dengan pin GP IO 05 dan GP IO 04 NodeMCU  EPS  8266 .  RTC  digunakan  untuk  menyimpan informasi  waktu  dan digunakan dalam sistem.
Skema wireless  sensor  network ini  memungkinkan NodeMCU  EPS8266 untuk mengontrol  aliran air  dengan memanfaatkan  sensor  yang  terhubung  dan  juga  menyimpan informasi  waktu  dari RTC  DS3231 .  Jaringan  ini  dapat  diakses  dan  dikendalikan  melalui koneksi  internet (WiFi) yang  disediakan  oleh NodeMCU  EPS8266 sebagaimana  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Skema Jaringan WSN

## Skema Jaringan Publik
Skema jaringan publik yang digunakan dalam proyek ini terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu:
1. NodeMCU  EPS8266 sebagai  board  mikrokontroler  yang  digunakan  sebagai kontroler  utama  untuk  sistem. NodeMCU menyediakan  fungsi  mikrokontroler  dan koneksi  internet  ( WiFi) yang  diperlukan  untuk  mengontrol  sistem. NodeMCU terhubung dengan jaringan router WiFi di ruangan yang memungkinkan NodeMCU terhubung dengan internet dan mengirim dan menerima data dari server cloud Blynk.
2. Router  WiFi yang  terletak  di  ruangan. Router ini  digunakan  untuk  menyediakan koneksi internet yang diperlukan untuk NodeMCU dan juga untuk menghubungkan perangkat mobile seperti smartphone ke internet.
3. Server  cloud  Blynk yang  digunakan  untuk  mengirim  dan  menerima  data  dari NodeMCU dan juga digunakan sebagai sarana untuk mengendalikan sistem melalui aplikasi Blynk pada smartphone .
4. Smartphone yang  digunakan  sebagai  sarana  untuk  mengendalikan  sistem  melalui aplikasi Blynk yang terintegrasi dengan server cloud Blynk . Spesifikasi smartphone disarankan  menggunakan  standar  minimal marshmallow untuk Android dan  OS 10.3.3  untuk iOS .  Konektivitas  minimal  menggunakan  jaringan  4G  agar  dapat terhubung dengan server cloud Blynk dengan kecepatan data yang optimal.
Skema  jaringan  publik  ini  memungkinkan NodeMCU  EPS8266 terhubung  dengan internet  dan  menjalankan  fungsinya  secara  efisien.  Dengan  koneksi  yang  stabil  ke server cloud Blynk, NodeMCU mampu secara berkala mengirimkan data terkini mengenai kondisi tanaman  dan  menerima  instruksi  dari  pengguna  dengan  cepat.  Aplikasi Blynk yang terintegrasi  dengan server  cloud tersebut  memberikan  kemudahan  bagi  pengguna  dalam mengendalikan  sistem  secara  real-time  menggunakan  perangkat  smartphone  sesuai  pada Gambar 2.

## Skema Service IoT
Skema service IoT yang digunakan dalam proyek ini terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu:
1. Cloud  server  Blynk sebagai  sarana  untuk  mengirim  dan  menerima  data  dari NodeMCU EPS8266 dan juga digunakan sebagai sarana untuk mengendalikan sistem melalui aplikasi Blynk pada smartphone. Blynk Local Server menggunakan Virtual Server atau VPS (Virtual Private Server) untuk menyimpan dan mengolah data yang diterima dari NodeMCU EPS8266.
2. Thingspeak sebagai  sarana  untuk  mengakusisi  data  dari  sensor  yang  terhubung dengan NodeMCU  EPS8266.  Thingspeak digunakan  untuk  mengambil  data  dari sensor dan menyimpannya dalam server cloud.
3. Algoritma Naïve  Bayes yang  digunakan untuk  mengolah  data  yang  diakuisisi  dari Thingspeak dan digunakan dalam pengambilan keputusan pada alat. Algoritma ini digunakan  untuk  menganalisis  data  yang  diakuisisi  dari  sensor  dan  menentukan tindakan yang harus dilakukan oleh sistem.
Skema  service  IoT  ini  memungkinkan NodeMCU  EPS8266 untuk  mengirim  dan menerima data dari server cloud Blynk dan mengendalikan sistem melalui aplikasi Blynk pada  smartphone.  Data  dari  sensor  diakuisisi  menggunakan Thingspeak dan  diolah menggunakan algoritma Naive Bayes untuk menentukan tindakan yang harus dilakukan oleh sistem. Skema service IoT ini memungkinkan sistem untuk beroperasi secara otomatis dan dapat  diakses  serta  dikendalikan  melalui  koneksi  internet  ( WiFi )  yang  disediakan  oleh NodeMCU EPS8266.

## Unified Modelling Language (UML)
Gambaran sistem bekerja secara garis besar meliputi beberapa proses utama, yaitu:
1. Proses  penyiraman  yang  dilakukan  dengan  mengontrol solenoid  valve dengan menggunakan relay yang dihubungkan dengan NodeMCU EPS8266.
2. Notifikasi ke smartphone user yang dilakukan ketika kondisi solenoid nyala karena proses penyiraman atau kondisi solenoid yang terindikasi karena kebocoran.
3. Penggunaan Real  Time  Clock  (RTC  DS3231) sebagai  acuan  perbandingan  dengan jam yang telah diatur pada antarmuka aplikasi.
4. Pendeteksian intensitas air hujan menggunakan water level sensor untuk melakukan penghematan air pada proses penyiraman.
5. Penggunaan micro solenoid valve untuk membuang air dari penampungan air hujan.
6. Notifikasi  dikirim  ke smartphone menggunakan  aplikasi Blynk, dan WiFi sebagai kendali  utama  yang  terhubung  ke  internet  untuk  mengirim  data  dari  sensor  ke pengguna yang dapat dilakukan kapan dan dimanapun.
Gambaran UML ini berdasarkan Gambar 3 menggambarkan serangkaian proses utama dalam  sistem  otomatisasi  penyiraman  tanaman.  Proses  pertama  adalah  penyiraman  yang tereksekusi dengan mengontrol solenoid valve menggunakan relay yang terhubung dengan NodeMCU  EPS8266. Sistem  memiliki  kemampuan  untuk  memberikan  notifikasi  kepada pengguna melalui aplikasi smartphone ketika solenoid valve aktif selama proses penyiraman atau jika terdapat indikasi kebocoran pada solenoid valve. Untuk menjaga ketepatan waktu dalam proses penyiraman, digunakan RTC DS3231 sebagai referensi waktu yang telah diatur pada  antarmuka  aplikasi.  Selanjutnya,  sistem  dapat  mendeteksi  intensitas  hujan  dengan bantuan water level sensor, memungkinkan penggunaan air yang lebih efisien selama proses penyiraman. Notifikasi dan informasi terkait dikirimkan ke perangkat smartphone pengguna melalui aplikasi Blynk, dan keseluruhan sistem diintegrasikan dengan jaringan WiFi sebagai kendali utama yang terhubung ke internet.

## Gambar 3. Gambaran UML

## Pemrosesan Data
Dalam  proyek  ini,  peneliti  melakukan  penerapan  algoritma Naïve  Bayes untuk mengklasifikasikan data. Algoritma ini dipilih karena kemudahannya dalam penerapan dan kinerja  yang  baik  dalam  klasifikasi  data  yang  tidak  terlalu  kompleks.  Peneliti  melakukan preprocessing terhadap  data  yang  akan  digunakan,  yaitu  dengan  mengubah  data  menjadi bentuk numerik sehingga dapat diolah oleh algoritma. Selanjutnya, peneliti  menggunakan train_test_split() untuk membagi data menjadi set pelatihan dan set pengujian. Data training digunakan untuk melatih algoritma, sedangkan data testing digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma. Peneliti juga menggunakan test_size=0.2 untuk mengatur proporsi data pengujian menjadi 20% dari keseluruhan data dan menggunakan random_state=42 untuk mengatur seed yang digunakan dalam pemilihan data secara acak sebagaimana pada Gambar 4.
Gambar 4. Data dari Water Level Sensor

## Rancangan Wireframe Aplikasi Blynk
Rancangan wireframe  dashboard sistem  otomatisasi  penyiraman  tanaman  dengan teknologi  IoT  ini  dirancang  untuk  memberikan  antarmuka  yang  intuitif  dan  mudah digunakan  bagi  pengguna. Dashboard ini  akan  menampilkan  informasi  tentang  kondisi sistem  saat  ini,  termasuk  kondisi solenoid  valve ,  status  penyiraman,  debit  air,  dan penggunaan air. Dashboard akan dibagi menjadi beberapa bagian utama, yaitu:
1. Status Sistem: Bagian ini akan menampilkan kondisi sistem saat ini, termasuk status solenoid valve (nyala/mati), status water level (hujan/tidak), dan error.
2. Pengaturan Penyiraman: Bagian ini akan memungkinkan pengguna untuk mengatur jadwal penyiraman dan mengatur durasi penyiraman.
3. Notifikasi:  Bagian  ini  akan  menampilkan  notifikasi  yang  diterima  dari  sistem, termasuk  notifikasi  tentang  kondisi solenoid  valve yang  menyala  karena  proses penyiraman atau kondisi solenoid valve yang terindikasi karena kebocoran.
4. Riwayat:  Bagian  ini  akan  menampilkan  riwayat  dari  aktivitas  penyiraman  yang dilakukan oleh sistem, termasuk debit air yang digunakan, penggunaan air terakhir dan penggunaan air secara keseluruhan.
Selain  itu, dashboard ini  juga  akan  dilengkapi  dengan  tombol  kontrol  yang memungkinkan pengguna untuk mengontrol sistem secara manual, seperti menyalakan atau mematikan solenoid  valve ,  menghentikan  sementara  proses  penyiraman,  mematikan led error dan  mengatur  jadwal  dan  waktu  penyiraman.  Dengan wireframe ini  (Gambar  5), pengguna dapat dengan mudah mengontrol dan memantau sistem  otomatisasi penyiraman tanaman dengan antarmuka yang intuitif dan mudah digunakan.
Gambar 5. Wireframe Aplikasi Blynk

## Implementasi
Pada  tahap  implementasi,  peneliti  melaksanakan  pemasangan  dan  penyusunan perangkat  sesuai  dengan  rancangan  desain  sistem  yang  telah  disusun  sebelumnya.  Proses selanjutnya  melibatkan  penerapan  logika  kontrol  untuk  perangkat  dengan  menulis  kode program  melalui Arduino  IDE. Kode  program  yang  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman C kemudian dikompilasi sehingga menjadi logika yang mampu mengontrol dan  mengendalikan  perangkat  yang  telah  dirakit  secara  fisik.  Selain  itu,  kami  juga mengembangkan antarmuka pengguna berupa aplikasi mobile sesuai pada Gambar 6 yang terhubung secara langsung dengan program yang telah dibuat dalam Arduino IDE. Aplikasi dikembangkan  dengan  memanfaatkan  platform Blynk, yang  merupakan  sebuah  platform mobile yang  memungkinkan  pengguna  untuk  mengontrol  modul  mikrokontroler  melalui koneksi internet. Aplikasi tersebut memberikan pengguna kenyamanan dalam mengontrol
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 149-161
dan  memantau  perangkat  secara  real-time,  sambil  memberikan  kemampuan  untuk melakukan beragam pengaturan dan konfigurasi yang diperlukan untuk sistem yang telah kami kembangkan.
Gambar 6. Antarmuka Aplikasi (Mode Terang dan Mode Gelap)

## Pengujian Alat dan Sistem
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  terhadap  fungsi  alat  dan  program  yang  telah dikembangkan.  Pengujian  pertama  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kemampuan  alat  dalam mengatur  jadwal  penyiraman  secara  otomatis  sesuai  dengan  kondisi  cuaca,  serta  dalam mendeteksi  kesalahan  seperti  potensi  kebocoran  pada solenoid  valve. Untuk  menguji  ini, simulasi  kondisi  hujan  dilakukan,  dan  hasilnya  akan  menunjukkan  apakah  alat  mampu menghentikan  penyiraman  dan  mendeteksi  potensi  kebocoran  pada solenoid  valve sebagaimana pada Gambar 7.
Gambar 7. Simulasi Kondisi Hujan
Pengujian kedua adalah untuk menguji kemampuan program aplikasi dalam hal kendali dan  kontrol  pada  alat  yang  dapat  dilakukan  melalui  perangkat mobile. Aplikasi  yang terhubung  dengan  alat  digunakan  untuk  mengontrol  jadwal  penyiraman  dan  melakukan penyiraman tanaman secara otomatis. Hasil dari kedua pengujian ini memverifikasi bahwa
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 149-161
alat berfungsi sesuai dengan spesifikasi rancangan yang telah ditetapkan dan dapat dikelola serta dimonitor melalui perangkat mobile dengan efektif sesuai pada Gambar 8.
Gambar 8. Kondisi Hujan dan Kebocoran Solenoid Valve

## Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Peneliti melakukan pengujian menggunakan data yang berisi nilai ketinggian air yang diakuisisi  dari water level  sensor. Output  yang  dihasilkan  oleh  sistem  menghasilkan  nilai yang  dievaluasi  oleh  masing-masing  kelas.  Klasifikasi  diperoleh  dari  nilai  evaluasi  kelas tertinggi.  Klasifikasi  yang  diterapkan  dalam  evaluasi  mencakup  tiga  tingkatan:  rendah, sedang, dan tinggi. Tingkat kelas rendah mencakup rentang nilai antara 1 - 30, kelas sedang mencakup rentang nilai antara 31 - 70, sementara kelas tinggi memiliki rentang nilai antara 71  -  100.  Secara  menyeluruh,  akurasi  pengujian  model Naïve  Bayes, akurasi  mengukur sejauh  mana  model  dapat  memprediksi  dengan  benar.  Nilai  akurasi  sebesar  0.943 menunjukkan  bahwa  model Naïve  Bayes ini  memiliki  tingkat  keakuratan  sebesar  94.3%, yang  berarti  sebagian  besar  prediksi  yang  dilakukan  oleh  model  sesuai  dengan  label sebenarnya. Selanjutnya, peneliti melakukan uji validasi model di atas menggunakan Cross- Validation (sebanyak  5  kali)  mendapatkan  rata-rata  score  yang  didapatkan  yaitu  0.943, sehingga dapat disimpulkan bahwa model tersebut konsisten memperoleh akurasi di kisaran rata-rata nilai tersebut. Hasil uji validasi model dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Skor Cross Validation dengan 5 fold
Metode Naïve  Bayes dengan 5  fold dievaluasi  menggunakan  confusion  matrix: confusion matrix memberikan gambaran lebih detail tentang kinerja model pada setiap kelas. Model  memiliki confusion  matrix dengan  tiga  kelas,  yaitu  kelas  1,  kelas  2,  dan  kelas  3. Angka-angka  di  dalam  matriks  tersebut  menunjukkan  jumlah  data  yang  diklasifikasikan dengan  benar  (diagonal  utama)  dan  jumlah  data  yang  salah  diklasifikasikan  (diagonal lainnya). Terdapat 308 data kelas 1 yang diklasifikasikan atau diprediksi dengan benar, ada 345 data kelas 2 yang diklasifikasikan atau diprediksi dengan benar, dan ada 290 data kelas 3 yang diklasifikasikan dengan benar. Confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Skor Confusion Matrix dengan 5 fold

## KESIMPULAN
Peneliti telah berhasil mengembangkan sistem otomatisasi penyiraman tanaman dengan menggunakan  teknologi Internet  of  Things  (IoT) .  Sistem  ini  mampu  mengontrol  proses penyiraman  secara  otomatis,  mengirim  notifikasi  kepada  pengguna,  memanfaatkan RTC DS3231 untuk pencatatan waktu, mengukur intensitas air hujan, mengatur pembuangan air dari  penampungan  air  hujan,  menggunakan NodeMCU  ESP8266 sebagai  mikrokontroler utama,  mengintegrasikan  dengan cloud  server  Blynk dan Thingspeak, serta  menerapkan metode Naïve Bayes untuk analisis data dan pengambilan keputusan dengan tingkat akurasi mencapai 94.3%. Proyek ini memiliki potensi untuk memberikan manfaat yang signifikan
bagi pengguna, khususnya bagi pemilik atau pengelola tanaman dengan menyediakan solusi penyiraman  secara  otomatis  yang  terjadwal  dua  kali  sehari  dan  dapat  digunakan  sebagai landasan untuk pengembangan sistem otomatisasi penyiraman tanaman yang lebih canggih.

## REFERENSI
[1] R. Yu, X. Zhang, and M. Zhang, “Smart Home Security Analysis System Based on the Internet of Things,” in 2021 IEEE 2nd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering, ICBAIE 2021 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Mar. 2021, pp. 596–599. doi: 10.1109/ICBAIE52039.2021.9389849.
[2] F. Nahdi and H. Dhika, “Analisis Dampak Internet of Things (IoT) Pada Perkembangan Teknologi di Masa Yang Akan Datang,” May 2021. doi: https://doi.org/10.31284/j.integer.2021.v6i1.1423.
[3] M. Rizal et al. , Transformasi Digital: Memahami Internet Of Things . Get Press Indonesia, 2023.
[4] P. Sethi and S. R. Sarangi, “Internet of Things: Architectures, Protocols, and Applications,” Journal of Electrical  and  Computer  Engineering ,  vol.  2017.  Hindawi  Publishing  Corporation,  2017.  doi: 10.1155/2017/9324035.
[5] F.  Ilhami  and  P.  Sokibi,  “Perancangan  dan  Implementasi  Prototype  Kontrol  Peralatan  Elektronik Berbasis Internet of Things Menggunakan Nodemcu,” 2019. doi: https://doi.org/10.51920/jd.v9i2.115.
[6] A. P. O. Amane et al. , Pemanfaatan dan Penerapan Internet Of Things (Iot) Di Berbagai Bidang . Pt. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[7] P. P. Ray, “A survey of IoT cloud platforms,” Future Computing and Informatics Journal , vol. 1, no. 1–2, pp. 35–46, Dec. 2016, doi: 10.1016/j.fcij.2017.02.001.
[8] D.  Satria, Pengantar  Teknik  Komputer:  Konsep  dan  Prinsip  Dasar .  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2023.
[9] B.  Harto et  al. , Transformasi  Bisnis  Di  Era  Digital:  Teknologi  Informasi  dalam  Mendukung Transformasi Bisnis di Era Digital . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[10] Risnawati, Alridiwirsah, and Yusuf M, “Penggunaan Teknologi “Mantis“ Terhadap Pertumbuhan Dan Produksi Jamur  Tiram Di Desa Hamparan Perak,” 2019. [Online]. Available: https://jurnal.umsu.ac.id/index.php/prodikmas/article/view/6169
[11] Anam K, Miftakhurrohmat A, Abror M, and Arifin S, “Pengaruh Pemberian Phosfor dan Intensitas Penyiraman Terhadap Pertumbuhan dan Produksi Bawang Merah (Allium Ascalonicum L.),” vol. 17, no. 2, pp. 112–125, Dec. 2022, doi: https://doi.org/10.36085/agrotek.v17i2.4488.
[12] A. Novitasari, Cekaman Air Dan Kehidupan Tanaman . Universitas Brawijaya Press, 2022.
[13] B. Basuki et al. , Budidaya Tanaman . Get Press Indonesia, 2023.
[14] N. Azizah and Thamrin, “Penyiraman dan Pemupukan Tanaman Bawang Merah Secara Otomatis Pada Greenhouse  Menggunakan  Internet  of  Things  (IoT),” Jurnal  Vocational  Teknik  Elektronika  dan Informatika , vol. 9, no. 4, 2021, doi: https://doi.org/10.24036/voteteknika.v9i4.114655.
[15] M. Praseptiawan, M. C. Untoro, L. V. Millennium, and M. Affandi, “Sistem Informasi  Monitoring Lahan  Pertanian  dan  Pengusiran  Hama  Berbasis  Internet  of  Thing,” ILKOMNIKA:  Journal  of Computer  Science  and  Applied  Informatics ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  162–170,  Aug.  2022,  doi: https://doi.org/10.28926/ilkomnika.v4i2.460.
[16] A. Ratna Juwita, T. Dewi, Y. Oktarina, J. T. Elektro, and N. Sriwijaya, “Implementasi Neural Network dalam Mengendalikan Input dan Output pada Penyiraman dan Pemupukan Tanaman Otomatis Berbasis IoT,” vol. 3, no. 2, pp. 57–64, 2023, doi: https://doi.org/10.52158/jasens.v3i02.519.
[17] E.  Erwin et  al. , Pengantar  &  Penerapan  Internet  Of  Things:  Konsep  Dasar  &  Penerapan  IoT  di berbagai Sektor . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.