Abstrak—Kelembapan  tanah  mempunyai  pengaruh  besar pada sektor pertanian. Dengan mengetahui kelembapan tanah, maka sistem irigasi yang digunakan dapat ditentukan. Namun, sistem  irigasi  yang  ada  memiliki  tingkat  efisiensi  rendah. Akibatnya,  tingkat  produktivitas  pertanian  akan  menurun karena kelembapan tanah tidak dapat diketahui secara presisi dan real time. Karena itu, pada penelitian ini dirancang sebuah sistem monitoring profil kedalaman tingkat kelembapan tanah. Bagian  transmitter  sistem  terdiri  dari  Arduino  Nano  yang berperan sebagai media pembacaan data. Data diperoleh dari 3 buah  capacitive  soil  moisture  sensors  yang  masing-masing diletakkan  di  kedalaman  yang  berbeda  pada  titik  area  yang sama. Data prediksi kelembapan tanah per kedalaman tertentu dapat  diketahui  dari  fungsi  regresi  yang  terbentuk  dari  data kelembapan tanah masing-masing sensor terhadap kedalaman. Data  dikirim  oleh  transmitter  LoRa  SX1278  dan  diterima receiver LoRa SX1278. Setelahnya, data diproses oleh Arduino Uno  yang  dihubungkan  dengan  NodeMCU  ESP8266  dan ditampilkan pada Node-RED Dashboard melalui Wi-Fi. Sistem juga dilengkapi sleep mode untuk menghemat  daya. Hasil yang dicapai  pada  penelitian  ini  adalah  alat  dapat  memprediksi kelembapan  tanah  dengan  rata-rata  error  pada  tanah  humus 10,7%, pada tanah pasir 21,9%, dan tanah pertanian 8,8% serta berhasil memvisualisasikan data kelembapan tanah dari jarak jauh secara real time sehingga pengukuran manual di lapangan tidak lagi dibutuhkan.
Kata  Kunci — Arduino,  Kelembapan  Tanah,  LoRa,  NodeMCU, Profil Kedalaman.

## I. PENDAHULUAN
ISTEM pertanian yang diterapkan sekarang belum dapat mengetahui  kondisi  kelembapan  tanah  secara real  time sehingga kebutuhan air irigasi hanya berdasarkan pada intuisi petani  [1-2].  Hal  ini  akan  menimbulkan over dan under irrigation [3]. Dampak dari o ver irrigation yakni nutrisi dari pupuk tidak terserap sampai akar tanaman. Setidaknya 30%- 50% konsumsi air irigasi terbuang akibat dari sistem irigasi yang  tidak  efisien.  Di  sisi  lain under-irrigation akan menyebabkan  tanaman  mengalami water  stress karena  air tidak dapat menjangkau sampai ujung akar tanaman. Belum lagi  ada  tanaman  yang  memang  memerlukan  kontrol kelembapan  yang  ketat  seperti  wasabi  yang  hanya  dapat hidup apabila irigasi menyediakan kelembapan sampai ujung akar  tanaman,  namun  tidak  boleh  sampai  saturasi  [4]. Tanaman jenis cabai, kentang dan terong juga sangat rentan terhadap  kekurangan  dan  kelebihan  air  selama  masa pertumbuhan [5]. Maka dari itu, pada penelitian kali ini akan dirancang sebuah sistem monitoring profil kedalaman tingkat kelembapan  tanah  menggunakan  IoT  dan  LoRa.  Sistem  ini bekerja dengan memanfaatkan serangkaian sensor kelembapan  tanah  yang  diletakkan  di  dalam  tanah  pada kedalaman  yang  berbeda-beda.  Dengan  demikian,  data prediksi  kelembapan  tanah  per  kedalaman  tertentu  dapat diketahui  dari  fungsi  regresi  yang  terbentuk  dari  data
kelembapan tanah masing-masing sensor terhadap kedalaman,  yang  mana  dibaca  dan  diproses  oleh  Arduino Nano. Sistem ini menggunakan modul LoRa sehingga dapat digunakan  untuk  monitoring  kadar  kelembapan  tanah  per kedalaman tertentu dari jarak jauh. LoRa dipilih karena cocok untuk  diimplementasikan  pada  area  yang  tidak  memiliki akses internet yang memadai [6-7]. Data yang diperoleh dari sistem nantinya dapat diketahui melalui Node-RED sehingga diharapkan  hasil  pengukuran  kelembapan  tanah  bisa didapatkan  secara real  time dan  pengukuran  manual  di lapangan tidak lagi dibutuhkan.

## II. PERANCANGAN SISTEM
Alat  yang  dibuat  terdiri  dari  dua  bagian  yakni  blok transmitter dan blok receiver seperti yang ditunjukkan pada Gambar  1.  Blok  pengirim  terdiri  dari  3  buah  sensor kelembapan  tanah kapasitif  yang  masing-masing  diletakkan di kedalaman 7 cm, 14 cm, dan 21 cm, Arduino Nano, dan modul transmitter LoRa SX1278. Sensor kelembapan tanah kapasitif berfungsi sebagai alat untuk mengukur kelembapan tanah,  Arduino  Nano  sebagai  media  pemrosesan  data,  serta modul transmitter LoRa SX1278 untuk mengirim data. Data kelembapan  tanah  dari  masing-masing  sensor  kelembapan tanah  kapasitif  dibaca  oleh  Arduino  Nano  dan  dilakukan pemrosesan  data  untuk  mendapatkan  fungsi  regresi  dari masing-masing  kelembapan  tanah  pada  kedalaman  tiap sensor  untuk  selanjutnya  didapatkan  prediksi  kelembapan tanah  pada  kedalaman  tertentu.  Blok  diagram  sistem keseluruhan ditunjukkan pada Gambar 2.
Untuk  menentukan  fungsi  regresi  digunakan  metode polynomial regression orde 2. Hasil pemrosesan data tersebut akan diteruskan ke transmitter LoRa SX1278 dan dikirimkan

## Sistem Monitoring Profil Kedalaman Tingkat Kelembapan Tanah Berbasis IoT dan LoRa
Linggar Ajeng Ywana Merbawani, Muhammad Rivai dan Harris Pirngadi Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
S
Gambar 1. Skema sistem keseluruhan.
ke board  receiver yang  terdiri  dari LoRa  SX1278,  Arduino Uno,  dan  NodeMCU  ESP8266  sebagai  modul  Wi-Fi  yang dihubungkan  secara  serial  dengan  Arduino  Uno  untuk menampilkan  data  pada user  interface .  Sistem  akan dilengkapi  dengan sleepmode untuk  menghemat  daya  di lapangan .  Flowchart sistem  keseluruhan  ditunjukkan  pada Gambar 3.

## A. Sensor Kelembapan Tanah Kapasitif
Kelembapan  tanah  dapat  diukur  dengan  beberapa  cara, salah satunya dengan menggunakan sensor kelembapan tanah kapasitif  [8].  Tegangan  masukan  dari Capacitive  Soil Moisture  Sensor adalah  3,3  V.  Rangkaian  skematik  sensor kelembapan tanah ditunjukkan pada Gambar 4. Rangkaian ini mempunyai  output  berupa  voltase  analog.  Frekuensi  yang dihasilkan oleh NE555 direpresentasikan dalam persamaan:
Sehingga dari persamaan (1) pada rangkaian di atas didapat nilai  frekuensi astable  multivibrator sebesar  487,336  kHz lalu dilewatkan low pass filter yang berubah-ubah mengikuti perubahan  nilai  kapasitansi  yang  terbentuk  oleh  tanah. Voltase  keluaran  dari low  pass  filter atau  V LPF ini direpresentasikan dalam persamaan:
Karena 𝑓 𝑐 sama  dengan  nilai  frekuensi  pada  kapasitansi antara tanah dengan elektroda, maka diperoleh:
Di mana f merupakan frekuensi astable multivibrator dan C  merupakan  kapasitansi  yang  terbentuk  oleh  tanah  dan elektroda.  Sinyal  kemudian  diteruskan  ke  rangkaian peak detector untuk  mendeteksi  tegangan  puncaknya  sehingga mempermudah  pembacaan  pada  mikrokontroler.  Dengan demikian, nilai V pd sama dengan:
Di  mana 𝑇 4 adalah  kondisi  ketika  terjadi  puncak  pertama pada  T  periode.  Resistor  1  MΩ  ditambahkan  guna memberikan fungsi decay pada kapasitor sehingga kapasitor
𝑓 =
1 0.694(𝑅 1 + 2𝑅 2 )𝐶 (1)
𝑉 𝐿𝑃𝐹 = 𝑉𝑖𝑛 √1 + ( 𝑓 𝑓 𝑐 ) 2 (2)
𝑉 𝐿𝑃𝐹 = 𝑉𝑖𝑛 √1 + (2𝜋𝑓𝑅𝐶) 2 (3)
𝑉 𝑝𝑑 = { 𝑉 𝐿𝑃𝐹 , 0 < 𝑡 < 𝑇 4 𝑉 𝑐5 ,           𝑡 > 𝑇 4 (4)
Gambar 2. Blok diagram sistem keseluruhan.
Gambar 3. Flowchart sistem keseluruhan.
Gambar 4. Rangkaian sensor kelembapan tanah.
Gambar 5. Sensor kelembapan tanah kapasitif.
dapat  diisi  dengan  nilai peak baru  apabila  tidak  mencapai peak pada  satuan  waktu  tertentu.  Output  dari peak detector akan  diteruskan  ke non-inverting  amplifier sebagai buffer. Karena  merupakan buffer, maka gain- nya  bernilai  1 sehingga:
Setelah diamplifikasi oleh buffer selanjutnya keluarannya difilter kembali dengan low pass filter untuk meredam output dari low  pass  filter yang  pertama.  Voltase  output  dari rangkaian sensor ditunjukkan dalam persamaan:
Di mana f merupakan frekuensi astable multivibrator dan RC  merupakan  nilai  komponen  pada low  pass  filter kedua. Badan sensor terdiri dari PCB sebagai tempat komponen dan juga probe untuk  dijorokkan  ke  tanah.  Sensor  kelembapan tanah kapasitif ditunjukkan pada Gambar 5.

## B. Pembacaan Sensor Kelembapan Tanah Kapasitif
Pembacaan sensor akan di- mapping ke skala 0-100 setelah didapatkan fungsi regresi  dari hasil kalibrasi sensor. Fungsi regresi  ini  merupakan  fungsi  regresi  voltase  analog  sensor terhadap  tingkat  kelembapan  tanah. Flowchart pembacaan sensor kelembapan tanah ditunjukkan pada Gambar 6.

## C. Pengiriman Data Menggunakan SX1278
Pengiriman data dari modul SX1278 menggunakan library “LoRa.h”.  Frekuensi  yang  digunakan  di  433  MHz. Sedangkan penerimaan data melalui LoRa hanya dibutuhkan setting frekuensi  yang  sesuai  dengan transmitter ,  lalu  data
yang  diterima  akan  di- parsing sehingga  didapatkan  data semula yang telah dikirim oleh transmitter [9-10].

## D. Perancangan User Interface
Pada tahap ini dilakukan perancangan proses penampilan data  menggunakan  NodeRED.  Untuk  desain  tampilan menggunakan widget yang telah disediakan oleh NodeRED. Widget yang  digunakan  berupa Heatmap.  Heatmap digunakan  untuk  menampilkan  visualisasi  data  kelembapan tanah terhadap kedalaman dari sensor dalam bentuk gradasi warna  merah  ke  biru.  Merah  berarti  kelembapan  tanah kurang, sedangkan biru berarti kelembapan tanah tinggi.

## III. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## A. Pengujian Batas Atas dan Batas Bawah Sensor
Pengujian  sensor  kelembapan  tanah  kapasitif  dilakukan dengan  menggunakan  mikrokontroler  Arduino.  Tahap  awal pengujian  ini  yaitu  dengan  meletakkan  sensor  di  air  dan  di udara.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  apakah  sensor yang  telah  dirancang  dapat  bekerja  dengan  baik  atau  tidak. Hasil  pengujian  batas  atas  dan  batas  bawah  sensor ditunjukkan  pada  Gambar  7  dan  Gambar  8.  Pembacaan sensor untuk batas atas dengan sampel uji kelembapan tanah di  udara  adalah  2,04  V  sampai  2,15  V.  Sedangkan  hasil pengukuran dari batas bawah dengan sampel uji kelembapan tanah di air adalah 1,04 V sampai 1,07 V.

## B. Kalibrasi Sensor Kelembapan Tanah Kapasitif
Pada  tahap  ini,  sensor  akan  mengukur  data  kelembapan dari  sampel  tanah.  Sampel  tanah  diambil  di  Desa  Jambean, Kecamatan  Kras,  Kabupaten  Kediri,  Provinsi  Jawa  Timur. Tanah yang diambil merupakan tanah yang digunakan untuk menanam tumbuhan cabai. Respon sensor dalam bentuk data voltase  dicatat.  Data  kelembapan  dari  sampel  akan  diukur dengan pendekatan volumetri. Baik data dari sensor dan data dari pendekatan volumetri akan dibandingkan dan dianalisis. Sampel tanah akan dikeringkan dengan cara diratakan pada alas koran hingga tidak ada batu, kerikil, maupun tanah yang
𝑉 𝑏𝑢𝑓𝑓𝑒𝑟 = 𝑉 𝑝𝑑
(5)
𝑉 𝑜𝑢𝑡 = 𝑉 𝑏𝑢𝑓𝑓𝑒𝑟
√1 + (2𝜋𝑓𝑅𝐶) 2 (6) Gambar 6. Flowchart program pembacaan sensor.
Gambar 7. Hasil pembacaan sensor di udara.
Gambar 8. Hasil pembacaan sensor  di air.
menggumpal  dan  dijemur  di  udara  terbuka  selama  24  jam. Berikutnya  sampel  akan  dibagi  menjadi  7  bagian  yang diletakkan  pada  sebuah  wadah  kontainer  plastik.  Masing- masing  kontainer  diisi  oleh  sampel  tanah  dengan  volume sebesar  160  ml.  Seluruh  kontainer  mengalami  penambahan volume  air  masing-masing  sebesar  0%,  10%,  20%,  40%, 60%,  80%,  dan  100%.  Persen  penambahan  volume didasarkan pada penambahan volume dalam ml banding total volume  tanah.  Misalnya  penambahan  1  ml  air  pada  10  ml tanah  berarti  penambahan  volume  air  sebesar  10%.  Nilai kapasitansi  pada  tiap  sensor  terhadap  tiap  sampel  tanah diukur  menggunakan  LCR  meter.  Setelah  dilakukan pengukuran, massa tiap sampel tanah basah akan ditimbang lalu dikeringkan dalam oven bersuhu 105 o C selama 24 jam untuk  mengetahui  massa  sampel  tanah  kering.  Data  VWC yang telah diperoleh kemudian dibandingkan dengan voltase analog  terukur  oleh  tiap-tiap  sensor  dan  diregresi menggunakan  teknik  regresi  polinomial.  Plot  grafik  dibuat dengan meletakkan X axis sebagai VWC terukur, dan Y axis sebagai voltase analog terukur untuk masing-masing sensor. Langkah  ini  bertujuan  guna  memperoleh  fungsi  kalibrasi sensor.  Grafik  hasil  kalibrasi  sensor  ditunjukkan  pada Gambar 9, Gambar 10, dan Gambar 11.

## C. Pengujian Pengiriman Data dengan SX1278
Pengujian  pengiriman  data  menggunakan  LoRa  SX1278 dilakukan dengan cara mengirimkan data dari transmitter ke receiver .  Data  yang  dikirim  merupakan  data  fungsi  regresi
yang  terbentuk  dari  data  kelembapan  tanah  di  3  titik kedalaman berbeda. Didapatkan pengujian range LoRa pada area padat penduduk maksimal sampai 100 meter, sedangkan pada area Line of Sight maksimal sampai 500 meter.
D. Pengujian User Interface
Setelah  data  diterima  oleh receiver LoRa  SX1278,  data akan ditampilkan pada webserver. Proses penampilan data ini dibantu  oleh  mikrokontroler  NodeMCU  ESP8266  sebagai modul Wi-Fi.
Data  ini  akan  diproses  oleh server untuk  ditampilkan prediksi  kelembapan  tanahnya  mulai  dari  kedalaman  1  cm sampai 25 cm. Komunikasi antara NodeMCU ESP8266 dan Node-RED menggunakan protokol komunikasi MQTT. Pada MQTT, dibutuhkan broker untuk menerima, memfilter, dan mem- publish pesan  ke  semua client yang  di- subscribe. MQTT  broker  yang  digunakan  ialah  HiveMQ.  Setelah terhubung  dengan  broker,  selanjutnya  ialah  menata flow untuk menampilkan data pada Node-RED Dashboard . Flow terdiri  dari Moisture  Level sebagai  MQTT  in, Function sebagai node untuk mengolah data yang masuk, debug untuk melihat apakah data sudah terkirim ke Node-RED.
UI Heatmap untuk  visualisasi  data  prediksi  kelembapan tanah terhadap kedalaman, Gauge untuk menampilkan persen rata-rata kelembapan tanah sesuai range kedalaman, dan Text untuk menampilkan kondisi kelembapan tanah yaitu kering, ideal,  dan  basah.  Sesuai  data  kelembapan  tanah  ideal  tiap tanaman pertanian, kelembapan tanah kering berkisar antara 0%-40%,  kelembapan  ideal  40%-60%,  kelembapan  tanah basah    60%-100%.  Data  urut  mulai  dari  atas  ke  bawah (kedalaman  1-25  cm).  Tingkatan  warnanya  yaitu  merah- kuning-hijau-biru  dari  nilai  kelembapan  terendah  sampai tertinggi. Hasil visualisasi data ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 9. Grafik hasil kalibrasi sensor 1.
Gambar 10. Grafik hasil kalibrasi sensor 2.
Gambar 11. Grafik hasil kalibrasi sensor 3.
Gambar  12.  Hasil  visualisasi  data  prediksi  kelembapan  tanah  pada Node-RED Dashboard.
Tabel 1. Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah humus dengan penambahan 20% air ke-1 pada 30 menit pertama No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 70 4 3 0.66 -23.36 201 29 0 2 59 32 16 0.11 -6.21 97 10 0 3 68 46 15 -0.09 -1.21 81 0 0 4 64 55 16 -0.31 5.14 43 0 0 5 63 56 16 -0.34 6.07 37 0 0 6 58 58 16 -0.43 9 16 0 0 7 56 56 16 -0.41 8.57 16 0 0 8 52 56 16 -0.45 10 4 0 0 9 46 55 16 -0.49 11.57 -11 0 0 10 43 54 16 -0.5 12.07 -17 0 0

## E. Pengujian Hasil Prediksi Kelembapan Tanah
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  prediksi kelembapan tanah pada area kedalaman yang tidak ter- cover oleh sensor. Pengujian  dilakukan pada wadah kaca dengan sepetak tanah berukuran 10×21×28 cm. Tanah yang diuji ada dua  macam  yakni  tanah  humus  dan  tanah  berpasir  yang sebelumnya dikeringkan hingga tidak ada lagi kadar air pada tanah  tersebut.  Selain  itu,  pengujian  hasil  prediksi kelembapan tanah juga dilakukan di area persawahan. yang berlokasi  di  Desa  Jambean,  Kecamatan  Kras,  Kabupaten Kediri,  Jawa  Timur.  Adapun  digunakan  satu  sensor kelembapan  tanah  kapasitif  yang  telah  dikalibrasi  dan diletakkan  pada  kedalaman  25  cm  sebagai  sarana  untuk mengecek  hasil  kelembapan  tanah  terukur  pada  kedalaman tersebut  agar  selanjutnya  dapat  dibandingkan  dengan  hasil
prediksi.  Prediksi  kelembapan  tanah  menggunakan  regresi polinomial orde 2  dan  hasil  kelembapan  tanah  dibatasi  dari range 0-100.

## 1) Pengujian Hasil Prediksi Kelembapan Tanah Humus
Tanah humus diuji dengan penambahan air sebanyak 20% dan dilakukan hingga kelembapan tanah pada kedalaman 25 cm  saturasi.  Data  diambil  setiap  tiga  menit  per  30  menit. Setelah  saturasi,  sistem  yang diuji  akan  dijemur dan  diukur hasil prediksi kelembapan tanahnya selama 3 hari. Tabel hasil pengujian  prediksi  kelembapan  tanah  humus  dengan penambahan air ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2. Pada penambahan  air  ketiga,  kelembapan  tanah  telah  mencapai saturasi.
Setelah  dilakukan  penambahan  air  sebanyak  20%  hingga saturasi,  selanjutnya  sampel  tanah  dijemur  di  bawah  sinar
Tabel 2.
Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah humus dengan penambahan 20% air ke-2 pada 30 menit pertama
No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 49 78 61 -0.47 14 -26 30,25 43 2 47 81 73 -0.43 13.86 -29 48,75 67 3 50 76 82 -0.2 8 4 79 74 4 45 76 82 -0.26 9.79 -11 71,25 74 5 43 76 82 -0.28 10.5 -17 70,5 76 6 43 73 84 -0.19 8.36 -6 84,25 76 7 41 76 86 -0.26 10.36 -19 77,5 74 8 41 75 82 -0.28 10.64 -20 71 76 9 37 73 82 -0.28 10.93 -26 72,25 76 10 40 73 82 -0.24 9.86 -17 79,5 78
Tabel 3.
Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah humus setelah penjemuran hari ke-1 No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 33 52 38 -0.34 9.79 -19 13,25 18 2 34 51 38 -0.31 8.86 -13 14,75 18 3 34 51 38 -0.31 8.86 -13 14,75 17 4 32 52 40 -0.33 9.71 -20 16,5 18 5 35 52 41 -0.29 8.43 -10 19,5 18 6 36 52 40 -0.29 8.29 -8 18 18 7 34 52 41 -0.3 8.79 -13 19,25 17 8 36 55 45 -0.3 8.93 -13 22,75 20 9 40 55 43 -0.28 7.93 -2 21,25 20 10 34 53 42 -0.31 9.14 -15 19,75 18 Tabel 4.
Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah humus setelah penjemuran
hari ke-2 No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 26 46 38 -0.29 8.86 -22 18,25 18 2 28 48 41 -0.28 8.64 -19 22 22 3 28 50 40 -0.33 10 -26 17,75 22 4 27 48 37 -0.33 9.86 -26 14,25 18 5 27 48 40 -0.3 9.21 -23 19,75 21 6 29 52 45 -0.31 9.71 -24 25 23 7 25 46 37 -0.31 9.43 -26 16 19 8 29 49 41 -0.29 8.86 -19 21,25 24 9 29 49 43 -0.27 8.43 -17 25 23 10 26 47 38 -0.31 9.43 -25 17 19
Tabel 5. Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah humus setelah penjemuran hari ke-3 No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 20 35 26 -0.24 7.29 -19 13,25 11 2 17 31 22 -0.23 6.93 -20 9,5 9 3 21 34 28 -0.19 5.93 -11 18,5 10 4 22 36 29 -0.21 6.5 -13 18,25 11 5 22 38 31 -0.23 7.21 -17 19,5 11 6 22 38 31 -0.23 7.21 -17 19,5 11 7 18 32 24 -0.22 6.71 -18 12,25 10 8 23 36 30 -0.19 5.93 -9 20,5 11 9 22 36 30 -0.2 6.29 -12 20,25 11 10 20 34 25 -0.23 6.93 -17 12,5 10 Tabel 6. Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah pasir dengan penambahan 20% air yang pertama No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 13 22 49 0.18 -2.57 22 70,25 45 2 13 23 50 0.17 -2.21 20 71 49 3 13 22 50 0.19 -2.79 23 72 46 4 12 23 51 0.17 -2.07 18 72,5 48 5 12 22 50 0.18 -2.43 20 71,75 49 6 11 23 49 0.14 -1.29 13 68,25 48 7 11 22 51 0.18 -2.29 18 73,25 48 8 11 23 50 0.15 -1.5 14 70,25 46 9 11 24 51 0.14 -1.14 12 71 49 10 11 22 53 0.2 -2.71 20 77,25 52 Tabel 7.
Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah pasir dengan penambahan
20% air yang kedua No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 37 47 100 0.46 -8.21 72 100 92 2 36 48 100 0.45 -7.71 68 100 88 3 34 48 100 0.41 -6.57 60 100 90 4 32 45 100 0.45 -7.57 63 100 86 5 30 45 99 0.4 -6.21 54 100 88 6 30 45 97 0.38 -5.79 52 100 90 7 29 46 97 0.35 -4.86 46 100 88 8 27 47 99 0.33 -4 39 100 86 9 28 45 97 0.36 -4.07 46 100 86 10 27 45 97 0.35 -4.71 43 100 84
matahari selama 3 hari untuk diukur prediksi kelembapannya. Hasil  prediksi  kelembapan  tanah  pada  hari  pertama penjemuran  ditunjukkan  pada  Tabel  3,  penjemuran  hari kedua ditunjukkan pada Tabel  4, dan penjemuran pada hari ketiga ditunjukkan pada Tabel 5.

## 2) Pengujian Hasil Prediksi Kelembapan Tanah Pasir
Pada  pengujian  hasil  prediksi  kelembapan  pada  tanah pasir,  proses  pengambilan  data  dilakukan  setiap  1  menit sekali selama 10 menit. Hal ini dilakukan karena jenis tanah pasir  mudah  menyerap  air  sehingga  laju  penyerapan  airnya cukup  cepat.  Tabel  pengukuran  hasil  prediksi  kelembapan tanah pasir dengan penambahan air ditunjukkan pada Tabel 6 dan Tabel 7, sedangkan tabel hasil prediksi kelembapan tanah setelah  dilakukan  penjemuran  ditunjukkan  pada  Tabel  8, Tabel 9, dan Tabel 10.
Dimana HP merupakan Hasil Prediksi dan HS merupakan Hasil Sebenarnya

## 3) Pengujian Hasil Prediksi Kelembapan di Area Persawahan
Data prediksi kelembapan tanah area persawahan diambil per 3 menit selama 30 menit. Tabel hasil prediksi kelembapan tanah di area persawahan ditunjukkan pada Tabel 11.
Dari data-data pengujian hasil prediksi kelembapan tanah yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa  pengukuran  hasil prediksi  untuk  kelembapan  tanah  humus  memiliki  rata-rata error  sebesar  10,7%,  pengukuran  hasil  prediksi  untuk kelembapan  tanah  pasir  memiliki  rata-rata  error  sebesar 21,9%,  dan  pengukuran  hasil  prediksi  untuk  kelembapan tanah pertanian memiliki rata-rata error sebesar 8,8%. Maka
dapat  diketahui  bahwa  pengukuran  hasil  prediksi  memiliki error  yang  lebih  kecil  untuk pengukuran  pada  tanah  humus dan  jenis  tanah  pertanian  dibandingkan  pengukuran  hasil prediksi  kelembapan  tanah  pada  jenis  tanah  pasir  sehingga cocok  diimplementasikan  untuk  area  perkebunan  atau persawahan.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan  pada pelaksanaan penelitian ini, didapatkan beberapa kesimpulan yaitu sistem monitoring profil kedalaman tingkat kelembapan tanah berbasis IoT dan LoRa dapat bekerja dengan baik. Hal ini  dibuktikan  dari  kelembapan  tanah  pada  kedalaman tertentu  dapat  diprediksi  nilainya  menggunakan  regresi polinomial  orde  2  dengan  rata-rata  error  8,8%  untuk  tanah humus  dan  10,7%  untuk  tanah  pertanian.  Data  kelembapan tanah juga dapat dipantau dari jarak jauh menggunakan LoRa dengan jarak maksimum padat penduduk yaitu 100 meter dan tidak  ada  halangan  sejauh  500  meter.  Selain  itu  data  juga berhasil divisualisasikan dalam bentuk degradasi warna pada Node-RED Dashboard yang  membuktikan  bahwa  alat  ini berbasis IoT.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. K. Rai, V. P. Singh, and A. Upadhyay, Planning and Evaluation of Irrigation  Projects:  Methods  and  Implementation .  United  Kingdom, London: Academic press, Elsevier, 2017.
[2]  M. Rivai, M. Ashari, M. A. Mustaghfirin, and others, “Drip Irrigation System using BLDC Motor-driven Direct Pumping and Soil Moisture Sensor,”  in 2019  International  Conference  on  Computer  Science,
Information  Technology,  and  Electrical  Engineering  (ICOMITEE) , 2019, pp. 221–226.
Tabel 8.
Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah pasir setelah penjemuran
hari ke-1 No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 16 12 11 0.03 -1.21 23 11,5 13 2 16 12 13 0.05 -1.64 25 15,25 12 3 16 11 14 0.08 -2.43 29 18,25 12 4 16 11 14 0.08 -2.43 29 18,25 13 5 16 11 14 0.08 -2.43 29 18,25 12 6 16 11 14 0.08 -2.43 29 18,25 13 7 16 11 14 0.08 -2.43 29 18,25 13 8 16 11 15 0.09 -2.64 30 20,25 12 9 16 11 14 0.08 -2.43 29 18,25 12 10 16 11 15 0.09 -2.64 30 20,25 12
Tabel 9.
Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah pasir setelah penjemuran
hari ke-2 No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 16 8 11 0.11 -3.50 35 16,25 17 2 16 8 12 0.12 -3.71 36 18,25 17 3 16 7 11 0.13 -4.07 38 17,5 17 4 16 5 11 0.17 -5.21 44 20 17 5 16 6 10 0.14 -4.43 40 16,75 17 6 16 6 8 0.12 -4.00 38 13 16 7 16 7 9 0.11 -3.64 36 13,75 16 8 16 8 11 0.12 -3.71 36 18,25 17 9 16 12 12 0.04 -1.43 24 13,25 9 10 16 12 12 0.04 -1.43 24 20,25 9
Tabel 10. Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah pasir setelah penjemuran hari ke-3 No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 16 11 12 0.06 -2.00 27 14,5 14 2 16 11 12 0.06 -2.00 27 14,5 14 3 16 11 13 0.07 -2.21 28 16,5 15 4 16 11 13 0.07 -2.21 28 16,5 14 5 16 11 12 0.06 -2.00 27 14,5 14 6 16 11 12 0.06 -2.00 27 14,5 14 7 16 11 12 0.06 -2.00 27 14,5 14 8 16 11 12 0.06 -2.00 27 14,5 14 9 16 11 12 0.06 -2.00 27 14,5 14 10 16 11 12 0.06 -2.00 27 14,5 14 Tabel 11. Hasil pengujian prediksi kelembapan tanah pada area persawahan No. Kelembapan Tanah (%) Koefisien Regresi Kelembap- an pada 25 cm (%) 7 cm 14 cm 21 cm a 2 a 1 a 0 HP HS 1 39 48 71 0.14 -1.71 44 88,75 86 2 39 45 71 0.2 -3. 43 53 92,5 86 3 40 44 69 0.21 -3.93 57 90 84 4 39 44 69 0.2 -3.57 54 89,75 82 5 40 45 69 0.19 -3.36 54 88,75 84 6 41 43 69 0.24 -4.83 63 91,5 84 7 37 44 67 0.16 -2.43 46 85,25 82 8 40 43 69 0.23 -4.5 60 91,25 82 9 40 43 69 0.23 -4.5 60 91,25 82 10 40 42 69 0.26 -5.07 63 98,75 82
[3]  A.  Wijaya,  “Monitoring  dan  Kontrol  Sistem  Irigasi  Berbasis  IoT Menggunakan  Banana  Pi,”  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, 2018.
[4]  C.  H.  Daniels  and  C.  A.  Miles,  “Growing  Wasabi  in  the  Pacific Northwest,”  Pullman,  Washington:  Washington  State  University Extension, 2019.
[5]  R. Gunawan, T. Andhika, and F. Hibatulloh, “Monitoring system for soil moisture, temperature, pH and automatic watering of tomato plants based on internet of things,” J. Ilm. Telekomun. Kendali dan Elektron. Terap. , vol. 7, no. 1, 2019.
[6]  A.  Lavric  and  V.  Popa,  “Internet  of  Things  and  LoRa TM Low-Power Wide-Area Networks: A Survey,” in 2017 International Symposium on Signals, Circuits and Systems (ISSCS) , 2017, pp. 1–5.
[7]  M. Bor, J. E. Vidler, and U. Roedig, “LoRa for the Internet of Things,” in Proceedings  of  the  2016  International  Conference  on  Embedded
Wireless Systems and Networks , 2016, pp. 361–366.
[8]  R. Radi, B. Purwantana, M. Rivai, A. S. Pratyasta, B. Kuncoro, and M. Murtiningrum,  “Performace  Analysis  of  Simple  Capacitive  Cylinder Sensor  for  Measuring  Soil  Moisture  Content,”  in 2019  2nd International  Conference  on  Applied  Information  Technology  and Innovation (ICAITI) , 2019, pp. 231–235.
[9]  A.  Zourmand,  A.  L.  K.  Hing,  C.  W.  Hung,  and  M.  AbdulRehman, “Internet  of  Things  (IoT)  using  Lora  Technology,”  in 2019  IEEE International Conference on Automatic Control and Intelligent Systems (I2CACIS) , 2019, pp. 324–330.
[10]  I. Amadou, B. Foubert, and N. Mitton, “LoRa in A Haystack: A Study of The LORA Signal Behavior,” in 2019 International Conference on Wireless  and  Mobile  Computing,  Networking  and  Communications (WiMob) , 2019, pp. 1–4.