http://journal2.um.ac.id/index.php/jpse EISSN: 2541-2485

## JPSE
(Journal of Physical Science and Engineering)
Pengukuran  Karakteristik  Tanah  Menggunakan  Sensor Berbasis Web dengan  Arduino  Uno  untuk  Peningkatan Kualitas Sayuran
Received
12 May 2020
Revised 13 June 2020
Accepted for Publication
13 June 2020
Published
15 June 2020
H Ali 1 , F B Adhetya 1 , dan N Hidayat 1*
1. Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Malang, Jl. Semarang No. 5, Malang, 65145, Indonesia.
*Email: nurul . hidayat .fmipa@um.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0
International License

## Abstract
Production of vegetable commodities in Indonesia, such as tomatoes, chilies, and carrots, to date has not been matched by serious quality control efforts. The impact is many farmers suffer losses because their crops are unable to compete with imported vegetables. In fact, Indonesia  has  very  potential  natural  resources,  especially  in  the  agrarian  realm.  Early efforts to prevent losses to farmers, plantation land must be controlled for quality by more efficient  and  effective  methods  using  Arduino  Uno  based  wireless  sensor  network systems. The important of soil characteristics to be monitored are soil temperature and humidity. Furthermore, air humidity, and light intensity around the soil (vegetables) also need  to  be  monitored  to  maximize  the  quality  of  vegetables.  In  this  study,  the  sensor readings on the four physical quantities are processed with Arduino Uno and the readings are sent to Thingspeak in real-time. Therefore the results of the design of this measuring instrument can provide solutions to minimize vegetable farmer’s losses.
Keywords: Web-based sensor, Arduino Uno, Thingspeak, soil characteristics.

## Abstrak
Produksi komoditas sayuran di Indonesia seperti tomat, cabai, dan wortel, saat ini belum diimbangi  dengan  upaya  kontrol  kualitas  yang  serius.  Dampaknya,  banyak  petani mengalami kerugian karena hasil panennya tidak mampu bersaing dengan sayuran impor. Padahal,  Indonesia  memiliki  kekayaan  alam  yang  potensial  khususnya  dalam  ranah agraria.  Sebagai  salah  satu  upaya  pencegahan  dini  terhadap  kerugian  petani,  lahan perkebunan  harus  selalu  dikontrol  kualitasnya  dengan  metode  yang  lebih  efisien  dan efektif  dengan  menggunakan  sistem  jaringan  sensor  nirkabel  berbasis  Arduino  Uno. Karakteristik tanah yang penting untuk terus dipantau adalah suhu dan kelembapan tanah. Selain itu, kelembapan udara dan intensitas cahaya di sekitar tanah (sayuran) juga perlu untuk  terus  dipantau  dalam  rangka  memaksimalkan  kualitas  sayuran.  Dalam  penelitian ini, hasil pembacaan sensor pada empat besaran  fisis tersebut diproses dengan  Arduino Uno dan pembacaannya dikirim ke Thingspeak secara real time . Dengan demikian hasil dari  rancang  bangun  alat  ukur  ini  mampu  memberikan  solusi  untuk  meminimalisir kerugian petani sayuran.
Kata Kunci : Sensor berbasis web , Arduino Uno, Thingspeak, karakteristik tanah.

## 1. Pendahuluan
Meningkatnya jumlah penduduk di negara Indonesia berdampak pada meningkatnya kebutuhan pangan penduduk,  terutama  bahan  pangan  hasil  bumi  [1].  Situasi  ini  tentunya  harus  diimbangi  dengan ketahanan dan keamanan pangan yang baik sebagai penjamin kualitas pangan untuk dikonsumsi. Jika dibandingkan dengan kualitas produksi hasil tanaman pangan negara lain, seperti Amerika dan Jepang, kualitas  pangan  di  Indonesia  masih  tergolong  rendah  [2].  Padahal  Indonesia  memiliki  potensi  yang unggul di bidang pertanian dibandingkan dengan negara-negara lain [3].
Rendahnya  kualitas  pangan  di  Indonesia  disebabkan  karena  metode  pengelolaan  lahan  yang masih cenderung konvensional, sedangkan negara-negara maju sudah memanfaatkan teknologi dengan maksimal  untuk  mengontrol  kualitas  hasil  panen,  seperti  sistem  automasi  berbasis  android  [4], web server [5], dan internet of things [6–8]. Metode-metode tersebut dinilai lebih efisien daripada metode konvensional untuk mengontrol parameter-parameter penting dalam pertanian [9].
Beberapa penelitian di Indonesia tentang sistem monitoring otomatis masih terus dikembangkan, seperti penggunaan Raspberry pi [10], Banana pi [11], Arduino Nano [12], dan NodeMCU [13], untuk transfer data sensor menggunakan NRF24L01+ [14], SIM900A [15], Zigbee [16], dan Bluetooth [17]. Namun,  biaya  penggunaan Raspberry  pi dan Banana  pi relatif  mahal  dibanding  Arduino  Nano  dan NodeMCU  [18].  Sedangkan  Arduino  Nano  dan  NodeMCU  tidak  memiliki  adaptor  bawaan  yang memudahkan  untuk  terhubung  ke  sumber  daya  sehingga  membutuhkan  komponen  tambahan  dan konfigurasi tertentu untuk mengoperasikan Arduino Nano dan NodeMCU di luar ruangan [19]. Terlepas dari microcontroller dan microprocessor yang digunakan, data yang terbaca oleh sensor harus dapat diketahui oleh pengguna baik secara daring (seperti NodeMCU) maupun non-daring (seperti SIM900A, NRF24L01+, Bluetooth ,  dan Zigbee ) . Namun,  penggunaan  modul-modul  non-daring  tersebut  masih memiliki  kekurangan  dalam  hal  jarak  dan  transfer  data  secara real  time [20] . SIM900A  masih bergantung pada ongkos kirim data ke pengguna. Apabila digunakan secara real time dan kontinyu, ongkos kirim yang diperlukan menjadi mahal walaupun SIM900A mampu mengirim data ke tempat yang jauh [21]. Sedangkan modul yang lain, seperti NRF24L01+, Bluetooth , dan Zigbee , memiliki jarak transfer  data  yang  relatif  pendek.  Penelitian  sebelumnya  memaparkan  bahwa  NRF224L01+  hanya memiliki  kemampuan  tranfer  data  maksimal  pada  jarak  200  m.  Bahkan  perangkat transmitter dan receiver pada NRF224L01+ harus diatur sudut elevasinya. Perangkat akan bekerja dengan baik apabila besar sudut yang dibentuk antara transmitter dan receiver adalah 26,56º. Apabila sudut yang dibentuk kurang dari 26,56º, data yang dikirimkan oleh transmitter masih dapat diterima oleh receiver hingga sudut 11,31º. Namun dengan adanya penambahan delay penerimaan data oleh receiver sehingga data yang diperoleh lebih lambat [22]. Modul Zigbee lebih menguntungkan dibanding NRF24L01+ dalam hal kestabilan, namun kualitas real time- nya masih relatif rendah [20].
Guna  mengatasi  hal  tersebut,  artikel  ini  memaparkan  karakteristik  sistem monitoring tanah berbasis web  Thingspeak yang  merupakan platform Internet  of  Things ( IoT )  dengan  Arduino  Uno sebagai microcontroller [23].  Parameter-parameter  yang  dimonitor  antara  lain  adalah  kelembapan tanah,  kelembapan  udara,  suhu,  dan  intensitas  cahaya.  Empat  parameter  inilah  yang  sangat memengaruhi kualitas tanaman pangan. Alasan ini juga diperkuat oleh penelitian sebelumnya bahwa suhu dan kelembapan udara memberikan pengaruh yang sangat signifikan terhadap seluruh makhluk hidup  [24].  Sebagai  contoh,  apabila  kelembapan  tanah  terlalu  tinggi  maka  akan  terjadi  peningkatan aktivitas zoospora yang disebabkan oleh Phytium sp yang berimbas pada gangguan kesehatan tanaman [25]. Oleh karena itu, parameter-parameter tersebut harus dimonitor secara real time menggunakan web Thingspeak sehingga kegiatan monitoring bisa mencapai hasil optimal untuk meminimalisir kerugian yang dihadapi oleh pengelola lahan. Bahkan monitoring dengan metode ini mampu menunjukkan hasil yang lebih akurat daripada metode konvensional.

## 2. Metode Penelitian
Secara umum, sistem ini terdiri dari perancangan perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras meliputi sensor-sensor yang digunakan dan microcontroller . Sedangkan perangkat lunak meliputi perancangan Thingspeak sebagai penampil data sensor dan perancangan program software Arduino IDE yang  akan  diimplankan  dalam  Arduino.  Modul-modul  yang  digunakan  adalah  sensor  DHT11  untuk memonitor suhu dan kelembapan udara, sensor YL69 untuk memonitor kelembapan tanah, LDR untuk memonitor intensitas cahaya, dan WiFi ESP8266 untuk mengirim data sensor ke Thingspeak .
Sebelum dilakukan pengambilan data, semua sensor dikalibrasi dengan alat ukur standar dengan konversi  rentang  nilai  analog  sensor  terhadap  rentang  nilai  alat  ukur  standar  hingga  setiap  sensor memiliki nilai faktor konversi tertentu. Hal ini dimaksudkan agar data yang terbaca oleh sensor sesuai dengan data yang terbaca oleh alat ukur. Selanjutnya adalah pengambilan data yang dilakukan di dalam ruangan pada malam hari. Pemilihan waktu malam hari dikarenakan intensitas cahaya yang relatif stabil dibandingkan pada siang hari [26]. Penulis menggunakan media 5 pot dengan volume dan tanah yang sama  dan  dibiarkan  selama  3  hari  hingga  alat  ukur  kelembapan  tanah  menunjukkan  angka  10%. Kemudian tanah disiram dengan air sebanyak 100 ml dan dibiarkan selama 12 jam hingga kelembapan
tanah  menunjukkan  angka  35%  –  40%,  lalu  dilakukan  pengukuran.  Langkah-langkah  ini  disajikan dalam bentuk diagram alir pada Gambar 1. Selama pengukuran, sampel diletakkan dalam kotak dengan penerangan yang cukup sehingga intensitas cahaya dapat dipertahankan tetap. Sedangkan variabel yang divariasi adalah volume penyiraman air yakni sebanyak 100 ml, 75 ml, 50 ml, 25 ml, dan 0 ml sehingga tampak perbedaan nilai kelembapan tanah setiap pot. Masing-masing pot diukur selama 75 menit dan diambil data parameter suhu, kelembapan udara, kelembapan tanah, dan intensitas cahaya.
Gambar 1. Diagram alir pengambilan data
Mulai Kalibrasi sensor dengan alat ukur standar Pengeringan tanah
selama 3 hari hingga kelembapan 10% Menyiram tanah dengan air sebanyak 100 ml Membiarkan selama 12 jam hingga kelembapan 35%-40% Melakukan pengukuran Selesai Kesimpulan dan Saran Hasil Pengukuran Baik YA TIDAK

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  didapatkan  dari serial  monitor dan Thingspeak diolah  menggunakan software  Microsoft Office  Excel dan  membandingkan  data  tersebut  dengan  alat  ukur  standar.  Hasil  monitoring menunjukkan adanya nilai suhu ruangan yang fluktuatif bekisar antara 25 ºC hingga 27 ºC seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 2. Begitu juga dengan kelembapan udara dengan nilai bekisar antara 72% hingga 77% seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3.
Dua  variabel  tersebut  sangat  sulit  untuk  dipertahankan  konstan  karena  pengambilan  data dilakukan  di  dalam  ruangan  biasa  tanpa  perangkat  khusus  untuk  menjaga  stabilitas  suhu  ruang. Walaupun demikian, nilai dua variabel tersebut masih dapat ditoleransi karena nilainya tidak lebih dari 10%  dari  nilai  yang  dikehendaki.  Faktor  lain  yang  menyebabkan  nilai  keduanya  bersifat  fluktuatif adalah ketelitian sensor DHT11 yaitu 1 ºC, sehingga tidak mampu membaca nilai desimal. Nilai suhu yang  seharusnya  lebih  kecil  atau  lebih  besar  dari  suhu  sebenarnya,  sensor  akan  membaca  nilai pembulatan secara otomatis sesuai tingkat ketelitian sensor.
Nilai  sensor  DHT11  yang  fluktuatif juga  terjadi  pada  sensor  LDR. Thingspeak mencatat  nilai intensitas  cahaya  bekisar  antara  190  Lux  hingga  218  Lux  seperti  yang  disajikan  oleh  Gambar  4. Sedangkan  alat  ukur  intensitas  cahaya  menunjukkan  nilai  tetap  200  Lux.  Selanjutnya,  penulis mengambil  nilai  tengah  dari  rentangan  nilai  terukur  sensor  LDR  untuk  menghitung  nilai error dan diperoleh nilai 204 Lux. Nilai ini memiliki selisih sekitar 2% dari pembacaan alat ukur standar. Alat ukur  standar  yang  digunakan  memiliki  ketelitian  100  Lux  sehingga  alat  ukur  tersebut  tidak  mampu membaca nilai hingga satu satuan Lux.
Nilai  kelembapan  tanah  yang  terukur  oleh  sensor  YL69  yang  disajikan  dalam  Gambar  5 menunjukkan bahwa nilai kelembapan tanah selalu menurun karena pengukuran dimulai dari variasi 100 ml hingga 0 ml. Berdasarkan data yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa semakin sedikit jumlah volume penyiraman, maka pulsa analog yang terbaca oleh sensor YL69 akan semakin besar sehingga nilai hasil konversi sensor terhadap alat ukur menjadi semakin kecil. Hal tersebut juga diperkuat oleh penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  semakin  tinggi  kadar  air  dalam  tanah,  maka  pulsa analog yang terbaca oleh sensor akan semakin kecil sesuai dengan prinsip kerja sensor yaitu resistansi sensor menurun saat kadar air dalam tanah tinggi sehingga pulsa analog yang dihasilkan kecil [27].
Gambar 2. Tampilan data monitoring suhu selama pengukuran pada Thingspeak.
Gambar 3. Tampilan data monitoring kelembapan udara selama pengukuran pada Thingspeak.
Gambar 4. Tampilan data monitoring intensitas cahaya selama pengukuran pada Thingspeak.
Gambar 5. Tampilan data monitoring kelembapan tanah selama pengukuran pada Thingspeak.
Nilai  kelembapan  tanah  yang  terbaca  oleh  sensor  selanjutnya  dibandingkan  dengan  nilai kelembapan tanah yang terbaca oleh alat ukur standar. Hasil menunjukkan bahwa sensor sudah bekerja sesuai  dengan  alat  ukur  standar  dengan  tingkat  ketelitian  yang  lebih  tinggi.  Alat  ukur  standar  yag digunakan  memiliki  ketelitian  mencapai  10%  sedangkan  sensor  YL69  mampu  membaca  kadar  air hingga 1%. Hasil ini juga relevan  dengan penelitian sebelumnya bahwa sensor YL69 memiliki  nilai error tidak lebih dari 5% terhadap alat ukur standar [28].
Perbandingan hasil ukur sensor YL69 dengan alat ukur standar ditampilkan pada Gambar 6 dan ditampilkan secara lebih rinci pada Tabel 1. Berdasarkan Tabel 1, dapat disimpulkan bahwa rata-rata selisih hasil pengukuran sensor YL69 dengan alat ukur standar menunjukkan nilai sekitar 2,88%. Nilai ini masih di bawah nilai error yang dapat ditoleransi yaitu 5% [28].
Gambar 6. Grafik perbandingan nilai hasil pembacaan sensor YL69 dengan alat ukur standar
Tabel 1. Rata-rata selisih hasil ukur dari alat ukur kelembapan tanah standar dengan sensor YL69
Volume Air (ml) Rata-Rata Hasil Ukur dari Alat Ukur Kelembapan Tanah Standar (A) dengan Sensor YL69 (B) dalam % pada menit ke- Rata-Rata Selisih Hasil Ukur dari Alat Ukur Kelembapan Tanah Standar dengan Sensor YL69 (%) 5 10  15  20  25  30  35  40  45  50  55  60  65  70  75 100 2 1 0 0 2 2 3 3 1 2 1 1 3 0 4 1,67 75 2 2 2 6 2 5 1 3 6 2 4 5 5 5 3 3,53 50 2 4 2 1 7 2 4 2 2 2 1 2 2 2 1 2,40 25 5 1 3 23 1 1 1 2 3 1 3 2 1 6 9 4,13 0 3 1 7 2 3 2 2 4 3 4 1 2 0 4 2 2,67 Rata-Rata Selisih 2,88

## 4. Kesimpulan
Pengukuran  karakterisik  tanah  menggunakan  sensor  berbasis web dengan  Arduino  Uno  untuk peningkatan kualitas sayuran ini telah sesuai dengan alat ukur standar  dengan tingkat ketelitian yang lebih tinggi dibanding alat ukur standar. Hasil monitoring menunjukkan adanya nilai suhu ruangan yang fluktuatif bekisar antara 25 ºC hingga 27 ºC. Nilai kelembapan udara bekisar antara 72% hingga 77%. Nilai intensitas  cahaya  bekisar  antara  190  Lux  hingga  218  Lux,  yang  selanjutnya  diambil  nilai tengahnya yaitu 204 Lux. Nilai ini memiliki selisih sekitar 2% dari pembacaan alat ukur standar. Nilai kelembapan tanah yang terukur oleh sensor YL69 menunjukkan bahwa nilai kelembapan tanah selalu menurun karena pengukuran dimulai dari variasi 100 ml hingga 0 ml. Rata-rata selisih hasil pengukuran sensor YL69 dengan alat ukur standar menunjukkan nilai sekitar 2,88%. Sistem yang diajukan pada artikel  ini  juga  memiliki  keunggulan  berupa  fleksibilitas,  sederhana,  keandalan,  biaya  rendah, penggunaan yang mudah, serta lebih efisien dibandingkan dengan metode konvensional.

## Daftar Rujukan
[1] Y. A. Adnantha and W. A. Kusuma, “Implementasi Wireless Sensor Network untuk Otomatisasi Suhu  Ruang  dan Kelembapan Tanah pada  Greenhouse  Berbasis  Web  Server,” J.  Online  Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 14–21, 2018.
[2] B. Haryanto, N. Ismail, and E. J. Pristianto, “Sistem Monitoring Suhu dan Kelembapan Secara Nirkabel pada Budidaya Tanaman Hidroponik,” J. Online Inf., vol. 3, no. 1, pp. 47–54, 2018.
[3] A. Budiardi, “Wireless Sensor Network (WSN)  untuk Monitoring Tanaman dan Otomatisasi Smart Greenhouse,” Diploma Thesis, Department of Computer Engineering/Computer Systems, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Komputer Indonesia, 2017.
[4] G. S. Wedpathak, “Agriculture System Using Android Device  - A Review Paper,” World J. Tech., Eng. and Research , vol. 2, no. 1, pp. 227 –231, 2017.
[5] I. W. Mustika et al. , “Perancangan Sistem Komunikasi dengan SMS Tersandi dan Pelacakan Posisi Berbasis Web untuk Mendukung Sistem Monitor Laju Paparan Radiasi pada Transportasi Zat Radioaktif,” in The 5 th Annual Engineering Seminar , pp. 25–30, 2013.
[6] H. M. Jawad et al. , “Energy-Efficient Wireless Sensor Networks for Precision Agriculture: A Review,” Sensors (Switzerland) , vol. 17, no. 8, p. 1781, 2017.
[7] A. Husdi and R. K. Haba, “Penggunaan IoT (Internet of Things) Untuk Mengatur Kelembapan Tanah pada Tanaman Holtikultura Menggunakan Arduino Uno Menuju Smart Farm,” J. Multek, vol. 3, pp. 567–573, 2018.
[8] P. P. Jayaraman, D. Georgakopoulos, and A. Morshed, “Internet of Things Platform for Smart Farming: Experiences and Lessons Learnt,” Sensors (Basel), vol. 16, no. 11, p. 1884, 2016.
[9] D. Nuswantara, “Desain Sistem Monitoring Pengontrolan Suhu, Kelembapan dan Sirkulasi Air Otomatis pada Tanaman Anggrek Hidroponik Berbasis Arduino Uno,” Undergraduate Thesis, Department  of  Electrical  Engineering,  Faculty  of  Engineering,  Universitas  Muhammadiyah Jember, 2017.
[10] R.  Erfan et  al. ,  “Sistem  Automasi  Perkebunan  dan  Pemantauan  Cuaca  Menggunakan  AWS Berbasis Raspberry Pi,” J. Tekno. Inf. dan Ilmu Komp. (JTIIK) , vol. 5, no. 6 , pp. 711–716, 2018.
[11] A. Wijaya and M. Rivai, “Monitoring dan Kontrol Sistem Irigasi Berbasis IoT Menggunakan Banana Pi,” J. Tek. ITS , vol. 7, no. 2, pp. A288–A292, 2018.
[12] R. A. Najikh, M. H. H. Ichsan, and W. Kurniawan, “Monitoring Kelembapan, Suhu, Intensitas Cahaya Pada Tana man Anggrek Menggunakan ESP8266 dan Arduino Nano," J. Pengembangan Tekno. Info. dan Ilmu Komp. , vol. 2, no. 11, pp. 4607–4612, 2018.
[13] S. Siregar and M. Rivai, “Monitoring dan Kontrol Sistem Penyemprotan Air untuk Budidaya Aeroponik  Menggunakan  NodeMCU  ESP8266,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  A380 –A385 , 2018.
[14] M.  S.  Dzulkifli  and  M.  Rivai,  “Rancang  Bangun  Sistem  Irigasi  Tanaman  Otomatis Menggunakan Wireless Sensor Network,” J. Tek. ITS, vol. 5, no. 2, pp. 261 –266 , 2016.
[15] W. Sintia, D. Hamdani, and E. Risdianto, “Rancang Bangun Sistem Monitoring Kelembapan Tanah dan Suhu Udara Berbasis GSM SIM900A dan Arduino Uno,” J. Kumparan Fis. , vol. 1, pp. 60–65, 2018.
[16] A. S. Putra, H. Sukri, and K. Zuhri, “Sistem Monitoring Realtime Jaringan Irigasi Desa (JIDES) dengan Konsep Jaringan Sensor Nirkabel,” Indo. J. Electro. Inst. Syst. ( IJEIS) , vol. 8, no. 2, pp. 221–23 2, 2018.
[17] Z.  R.  Saputra,  “Perancangan  Monitoring  Suhu  Ruangan  Menggunakan  Arduino  Berbasis Android di PT. Tunggal Idaman Abdi Cabang Palembang,” J. Tekno. Info. MURA , vol. 8, no. 2, pp. 29 –37 , 2016.
[18] G. Lencse and S. Répás, “Benchmarking Further Single Board Computers for Building a Mini Supercomputer  for  Simulation  of  Telecommunication  Systems ,” J.  Adv.  in  Telecom., Electrotech., Signals, and Sys. , vol . 5, no. 1, pp. 29 – 36, 2016.
[19] R.  P.  W.  Putra,  M.  Mukhsim,  and  F.  Rofii,  “Automatic  Transfer  Switch  (ATS)  Module Monitoring and Control System Through Android Based on Arduino,” J. Telekom., Elektronika, Komputasi, dan Kontrol (TELKA) , vol. 5, no. 1, pp. 43–54, 2019.
[20] B. Fajriansyah, M. Ichwan, and R. Susana, “Evaluasi Karakteristik XBee Pro dan nRF24L01 + sebagai  Transceiver  Nirkabel,” J.  Tek.  Energi  Elektrik,  Tek.  Telekom.,  &  Tek.  Elektronika ( ELKOMIKA) , vol. 4, no. 1, pp. 83–97, 2016 .
[21] J. P. Sipani, R. H. Patel, T. Upadhyaya, and A. Desai, “Wireless Sensor Network for Monitoring & Control of Environmental Factors using Arduino,” Int. J. Interactive Mob. Techno. (iJIM) , vol. 12, no. 2, pp. 15–26, 2018.
[22] P.  Asriya  and  M.  Yusfi,  “Rancang  Bangun  Sistem  Monitoring  Kelembapan  Tanah Menggunakan Wireless Sensor Berbasis Arduino Uno,” J. Fis. Unand , vol. 5, no. 4, pp. 327– 333, 2016.
[23] Y.  Setiawan,  H.  Tanudjaja,  and  S.  Octaviani,  “Penggunaan  Internet  of  Things  (IoT)  untuk Pemantauan dan Pengendalian Sistem Hidroponik,” J. Tek. Elektro (TESLA) , vol. 20, no. 2, pp. 175–182, 2019.
[24] I. A . Abdulrazzak, H. Bierk, and L. A. Aday, “Humidity and Temperature Monitoring,” Int. J. Eng. & Techno. , vol. 7, no. 4, pp. 5174–5177, 2018.
[25] A.  B.  Setyawan,  M.  Hannats,  and  G.  E.  Setyawan,  “Sistem  Monitoring  Kelembapan Tanah, Kelembapan  Udara,  dan  Suhu  Pada  Lahan  Pertanian  Menggunakan  Protokol  MQTT,” J. Pengembangan Tekno. Info. & Ilmu Komp. (JPTIIK) , vol. 2, no. 12, pp. 7502–7508, 2018.
[26] N. Wijayanto, “Intensitas Cahaya, Suhu, Kelembapan dan Perakaran Lateral Mahoni (Swietenia macrophylla King.) di RPH Babakan Madang, BKPH Bogor, KPH Bogor,” J. Trop. Silviculture, vol. 3, no. 1, pp. 8–13, 2012.
[27] D.  T.  Andariesta et  al. ,  “Sistem  Irigasi  Sederhana  Menggunakan  Sensor  Kelembapan  untuk Otomatisasi dan Optimalisasi Pengairan Lahan,” Proc. in Seminar Kontribusi Fisika (SFK) , pp. 89 –93, 2015.
[28] D. E. D. G. Pollo, “Automatic Watering Device for Tomato Using Soil Moisture Sensor,” Proc. in The First International Conference And Exhibition On Sciences And Technology (ICEST) 2018 , p. 152, 2018.