DOI: 10.29303/jrpb.v10i1.334 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## RANCANG BANGUN ALAT UKUR EVAPOTRANSPIRASI BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT)

## Design of Evapotranspiration Measuring Instrument Based on Internet of Things (IoT)
Suhardi *) ,   Bambang Marhaenanto
Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jl. Kalimantan No. 37, Kampus Tegalboto, Jember 68121, Indonesia
Email *) :hardi.ftp@unej.ac.id
Diterima: Januari 2022 Disetujui: Maret 2022

## ABSTRACT
Transpiration  is  a  process  of  releasing  water  accompanied  by  the  release  of  mineral nutrients  from  plant  roots  to  leaf  shoots  through  the  process  of  photosynthesis.  High transpiration  will  cause  a  shortage  of  water,  especially  around  the  roots.  Thus,  this transpiration can be used as a consideration to state the status of water availability in plants. This study aimed a lysimeter design based on the Internet of Things (IoT)  to measure actual evapotranspiration in the field with excellent accuracy. The results showed that the lysimeter functioned well. Likewise, the results of the validation of lysimeter performance using Back Propagation  Artificial  Neural  Networks  (BPANN)  showed  very  good  performance  with  a correlation  coefficient  (R)  =  0.998343  with  MSE  =  0.00000019  at  the  training  stage,  R =0.9460054 with MSE = 0.0000119 at the validation stage, and R = 0.99996 with MSE = 0.0000693 at the testing stage.
Keywords: BPANN; evapotranspiration; IoT; load cell; lysimeter

## ABSTRAK
Transpirasi merupakan suatu proses pelepasan air yang disertai dengan pelepasan nutrisi mineral dari akar tanaman  ke pucuk daun melalui proses fotosintesis. Transpirasi yang tinggi akan menyebabkan kekurangan air terutama di sekitar perakaran. Dengan demikian, transpirasi ini dapat dijadikan pertimbangan untuk menyatakan status ketersediaan air pada tanaman. Tujuan penelitian ini adalah rancang bangun alat lysimeter berbasis IoT untuk mengukur evapotranspirasi aktual di lapangan dengan akurasi sangat baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lysimeter berbasis IoT berfungsi dengan baik. Begitu pula dengan hasil evaluasi kinerja lysimeter menggunakan Back Propagation Artificial Neural Networks (BPANN) menunjukkan kinerja sangat baik dengan nilai koefisien korelasi R= 0,998343 dengan MSE= 0,00000019 pada tahap training , R= 0,9460054 dengan MSE= 0,0000119 pada tahap validation , dan R= 0,99996 dengan MSE= 0,0000693 tahap testing.
Kata kunci: BPANN; evapotranspirasi; IoT; load cell ; lysimeter

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Transpirasi  merupakan  suatu  proses pelepasan  air  yang  disertai  dengan pelepasan nutrisi mineral dari akar tanaman ke  pucuk  daun  melalui  proses  fotosintesis (Bouranis ,  et  al .,  2014).    Transpirasi  yang tinggi  akan  menyebabkan  kekurangan  air terutama  di  sekitar  perakaran.  Oleh  karena itu, transpirasi dapat dijadikan pertimbangan  untuk  menyatakan  status ketersediaan  air  pada  tanaman  tersebut (Adeyemi ,  et  al .,  2018).  Sementara  itu, evapotranspirasi merupakan gabungan transpirasi  dan  penguapan  uap  air  dari dalam  tanah  dan  permukaan  yang  basah (Lemordant ,  et  al .,  2018;  Kiefer, et  al ., 2019).
Evapotranspirasi pada tanaman terjadi  akibat  perubahan  iklim.  Perubahan iklim  ini  sering  diidentifikasi  berdasarkan peningkatan suhu. Seiring dengan peningkatan suhu ini maka evapotranspirasi juga  meningkat  (Mundo-Molina,  2015). Evapotransipirasi  juga  dipengaruhi  oleh musim.  untuk  daerah  yang  mengalami banjir  maka  tingkat  evaporasinya  lebih tinggi  bila  dibandingkan  dengan    daerah dengan  kondisi  kering  (Eichelmann, et  al ., 2018).  Pada  lahan  kering,  evapotraspirasi dipengaruhi  oleh  kelembaban  tanah,  curah hujan, dan kedalaman air tanah (Sun, et al ., 2019).  Faktor  lain  yang  berpengaruh terhadap  evapotranspirasi  adalah  faktor lingkungan misalnya evapotranspirasi potensial  dan  air  tanah,    sifat  vegetasi  dan manajemen  antropogenik  (Jiao, et  al ., 2019).  Antrogenik  merupakan  pencemaran udara  yang  disebabkan  oleh  ulah  manusia seperti  gas  pembuangan  pabrik,  kendaraan bermotor, dan pembakaran sampah.
Peningkatan  suhu  ini  menyebabkan  proses pertukaran  gas  oleh  tanaman  semakin tinggi.
Evapotranspirasi  dapat  diprediksi dengan  metode    Penman-Monteith  yang merupakan  metode  standar  dalam  prediksi evapotranspirasi potensial. Beberapa metode    prediksi  evapotranspirasi  lainnya
adalah  metode berbasis radiasi yang terdiri atas metode Makkink (Mak),  Abtew (Abt), Priestely-Taylor (PT) dan metode  berbasis suhu  yang  terdiri  atas  metode  Hargreaves- Smani  (HS),  metode  Thornthwaite  (Tho), Hamon  (Ham)  Linacre  (Lin),  dan  Blaney- Criddle (Lang, et al ., 2017). Selain metode perhitungan  evapotranspirasi  potensial berbasis radiasi dan suhu tersebut, artificial neural  networks (ANN)    merupakan  salah satu  model  prediksi  evapotranspirasi dengan  luaran  sangat  baik  dengan  variabel input  berupa  suhu  dan  kelembaban  relatif (Ferreira , et al ., 2019).
Selain  metode  matematik  dan  ANN untuk memprediksi evapotransprasi , lysimeter merupakan  peralatan  yang  dapat digunakan untuk mengukur evapotranspirasi aktual di lapang.
Lysimeter merupakan  alat  pengukuran evapotranspirasi secara langsung di lapangan  (Hansen ,  et  al. ,  1992  dalam
Mahmoud  &  Gan,  2019).    Pengukuran evapotranspirasi potensial
(ETo) menggunakan lysimeter dilakukan  dengan cara  ditanami  rumput    pada  media  tanam yang akan diukur (Yuliawati , et al ., 2014). Pengukuran evapotranspirasi tanaman (ETc)  dilakukan  dengan  cara  penanaman tanaman  pada  media  tanam  yang  akan diukur. Evapotranspirasi  tanaman  (ETc) menggunakan lysimeter dihasilkan    dari perhitungan  perubahan  berat  media  tanam dan tanaman (Adha , et al ., 2016).

## Tujuan
Tujuan  penelitian ini adalah  rancang bangun  alat lysimeter berbasis  IoT    untuk pengukuran    evapotranspirasi    aktual  di lapangan  dengan  akurasi  pengukuran sangat baik .

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan Juni  2021  sampai  dengan  Agustus  2021. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Teknik  Pengendalian  dan  Konservasi Lingkungan  Jurusan  Teknik  Pertanian
Fakultas  Teknologi  Pertanian  Universitas Jember.

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  perangkat  komputer,  sensor NodeMCU, sensor DHT11, dan sensor load cell .
Bahan  yang  digunakan  adalah  besi siku berlubang, fiber transparan, akrilik dan papan  kayu.  Sensor  DHT11  mempunyai spesifikasi  sebagai  berikut:  (a)  jangkauan ukur  20-90%  RH,  0-50°C;  (b)  ketelitian ukur  kelembaban  ±  5%  RH;  (c)  ketelitian ukur suhu ± 2°C; (d) jangkauan resolusi 1; (e)  sumber  tegangan  5VDC;  dan  (f) konsumsi arus 0,5 mA - 2,5 mA. Sementara itu, spesifikasi sensor load cell 5 kg antara lain: (a) bahan dasar Aluminium Alloy; (b) dimensi  8  x  1,25  x  1,25  cm;  (c)  suhu operasional  -20 o C – 65 o C;  (d)  output 0,1mV  -  1mV/V;  dan  (e) margin  error ≤1,5%.

## Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  atas  beberapa tahapan  antara  lain  perancangan  dan perakitan alat lysimeter ,  uji fungsional  dan uji  kinerja.  Secara  rinci  tahapan  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Perancangan dan Perakitan
Perancangan merupakan
suatu tahapan  yang  meliputi  persiapan  peralatan dan bahan, selanjutnya merakit komponen- komponen  yang  diperlukan.  Perancangan dilakukan sedemikian rupa sehingga rakitan komponen-komponen tersebut rapi, bekerja secara  maksimal  dan  mudah  digunakan (Abbas , et al ., 2020).
Proses  dan perancangan dilakukan di Laboratorium  Teknik  Pengendalian  dan Konservasi  Lingkungan  Jurusan  Teknik Pertanian  Universitas  Jember.  Tahap perancangan meliputi pemilihan komponen dan  pembuatan  peralatan.  Beberapa  hal yang  harus  diperhatikan  dalam  pemilihan komponen  adalah  kualitas  bahan,  tingkat kecepatan  dan  efektif  komponen  tersebut, serta  bentuk  dan  ukuran (Wahyudi, et  al ., 2020).  Terkait  hal  tersebut,  proses perancangan  alat lysimeter diawali  dengan identifikasi  sistem  kerja  alat lysimeter , penetapan  parameter  yang  digunakan  pada alat lysimeter dan  gambar  sketsa.  Tahap selanjutnya adalah perakitan alat lysimeter . Analisis  perancangan  terdiri  dari analisis  fungsional  dan  struktural  yang dilakukan  untuk  menentukan  kebutuhan komponen dari rancangan tersebut (Suhardi,  2020).  Analisis  fungsional dilakukan dengan cara pengamatan  fungsi dari  masing-masing  komponen (Yusuf et al .,  2017) . Analisis  fungsional  ini  sangat penting  dalam  perhitungan  kebutuhan komponen  peralatan lysimeter . Komponen utama  alat lysimeter ini  adalah  sensor loadcell  yang  berfungsi  sebagai  sensor berat  untuk  mengukur  berat  uap  air  yang terevapotranspirasi.
Load  cell merupakan  komponen  inti yang  terdapat  pada  timbangan  digital. Secara  umum load  cell digunakan  untuk menghitung  massa  dari  suatu  benda. Sebuah  sensor load  cell tersusun  dari beberapa  konduktor,  strain  gauge,  dan jembatan  wheatstone  (Nuryanto,  2015). Sementara  itu  komponen  tambahan  adalah sensor  DHT11  sebagai  sensor  suhu  dan kelembaban  udara.  Sensor  DHT  berfungsi sebagai  parameter  input  data  dalam  uji
Alat lysimeter berfungsi dan beroperasi Studi pustaka Perancangan dan perakitan alat lysimeter: pembuatan rangka, instalasi sensor load cell dan nodemCu Modifikasi Uji kinerja Hasil dan Pembahasan Kesimpulan Ya Mulai Selesai Tidak
kinerja lysimeter . Lysimeter juga dilengkapi dengan modul NodeMCU ESP8266. Modul NodeMCU  ESP8266  berfungsi  sebagai mikrokontroler  koneksi  internet  untuk proses  perekaman  data  berbasis  IoT (Wicaksono,  2017). Sementara  itu,  untuk menentukan  struktur  dari  suatu  rancangan agar  sesuai  dengan  kebutuhan  perlu dilakukan    analisis  struktural    (Suhardi, 2015).  Analisis  struktur  meliputi  kapasitas load cell yang diperlukan alat lysimeter dan bentuk  rangka  yang    mampu  menahan beban  dengan  baik  seperti  tampak  pada Gambar 2.
Gambar 2. Struktur dan  rangka   alat lysimeter : (a) tampak atas alat lysimeter , (b) tampak samping, (c) NodeMCU ESP8266 , dan (d) kerangka pelindung alat lysimeter
Casing lysimeter terbuat  dari  bahan kayu  dengan  diameter  30  cm.    Pemilihan casing dari  bahan  kayu  bertujuan  untuk memudahkan    mobilitas    pemakaiannya karena  ringan.  Pada  bagian  dalam casing terdapat balok kayu ukuran 5 cm x 4 cm x 4 cm yang berfungsi sebagai bantalan sensor load  cell .  Pada  bagian  atas  ditempatkan penutup  dari  akrilik  dengan  tebal  0,4  cm sebagai  tempat  media  tanam  dan  tanaman yang  akan  diukur  evapotranspsirasinya. Struktur  rangka  dari  besi  siku  berlubang berfungsi  untuk  melindungi  alat  dari gangguan  luar. Fiber transparan  berfungsi mengurangi  pengaruh  hempasan  angin yang  akan  berpengaruh  terhadap  akurasi perekaman  data  berat  media  tanam  dan tanaman.  Sementara  itu,  alas  atau  tatakan lysimeter berbentuk  silinder  terbuat  dari pelat  besi  berfungsi  sebagai  alas  atau tatakan  alat lysimeter agar  dalam  kondisi datar.  Kondisi  datar  pada  alat lysimeter sangat  berpengaruh  terhadap  keakurasian pembacaan berat oleh sensor load cell . Pada  rangka  bagian  atas  diberi fiber transparan yang berfungsi untuk mencegah masuknya air hujan pada media tanam dan mengenai  sensor load  cell .  Pemberian  air pada media tanam dilakukan secara manual pada  saat  kondisi  media  mulai  mengering akibat  evapotranspirasi.  Hal  ini  dilakukan untuk mempermudah perhitungan perubahan  berat  yang  terjadi  akibat evapotranspirasi. Pemasangan fiber transparan  pada  kerangka  pelindung  juga berfungsi  sebagai  ilustrasi  pengukuran evapotranspirasi  aktual  pada greenhouse . Hal ini juga dilakukan oleh Halperin , et al .,
(2017),  yang  mendesain  pengukuran evapotranspirasi tanaman di dalam greenhouse menggunakan lysimeter berbasis load cell . Perancangan arsitektur sistem lysimeter berbasis  IoT  diuraikan  pada Gambar  3.  Gambar  3  menunjukkan  bahwa perangkat hardware terdiri  dari  sensor loadcell,  modul  HX711  dan  NodeMCU ESP8266  WiFi  sebagai  mikrokontroler. ESP8266  WiFi  harus  terkoneksi  dengan internet  agar  terhubung  dengan  web
15 cm 5 cm 8 cm 4cm 30 cm Casing dari kayu Load cell 4cm Penutup casing 30 cm (a) (c) NodemCu (b) 50 cm 50 cm 10 0 cm 30 c m 10 c m Tempat lysmeter Fiber transparan Fiber transparan Besi siku berlubang (d)
Thingspeak .  Data  berat  analog  yang terdeteksi  oleh load  cell dikonversi  ke sinyal  digital  oleh  modul  HX711  yang terhubung  dengan  NodeMCU.    Koneksi antara  sensor load  cell dan modul HX711 dilakukan  dengan  menyambungkan  kabel biru ke A+, kabel putih ke A-, kabel hitam ke  E-  dan  kabel  merah  ke  E+.  Koneksi antara  modul  HX711  dengan  NodeMCU dilakukan  dengan  menyambungkan  pin GND ke G, Vcc ke 3V, DT ke pin D1, dan SCK  ke  pin  D2.  Sementara  itu,  koneksi sensor  DHT11  ke  NodeMCU  dilakukan dengan menghubungkan kabel jumper VCC ke 3V, GND ke G, dan data ke pin D4.
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan sign  up pada web  Thingspeak . Thingspeak merupakan platform open  source yang dapat  digunakan  sebagai data  logger dan men- download data dengan protocol HTTP melalui internet. Apabila akun telah dibuat, langkah  selanjutnya  adalah  membuat channel tempat  data  akan  disimpan. Channel baru dapat dibuat dengan memilih menu new channel dan menentukan jumlah field sesuai  dengan  kebutuhan  data  yang akan  direkam.  Masing-masing field diberi nama  sesuai  dengan  nama  data  yang  akan disimpan  seperti  tampak  pada  Gambar  4.
Gambar 3 . Arsitektur sistem lysimeter berbasis IoT
Gambar 4 . Tampilan field dalam web Thingspeak Load cell DHT11
Gambar 5. Pemilihan preferences dan board NodeMCU ESP8266 modul
Gambar 6. Coding lysimeter berbasis IoT
http://arduino.esp8266.com/stable/ package_esp8266com_index.json Board NodemCu 12 Module 1 2 3
Penulisan coding lysimeter dilakukan dengan  aplikasi  Arduino  IDE.  Setelah masuk pada aplikasi Arduino IDE, tahapan selanjutnya adalah sebagai berikut: 1.  Dipilih  menu Preferences ,  selanjutnya diisi http://arduino.esp8266.com/stable/package_ esp8266com_index.json pada  bagian
Additional  Board  Manager ,  dan  di-klik OK.
2.  Dipilih Boards  Manager ,  lalu  dipilih ESP8266  by  ESP8266  Community  dan install .
3.  Setelah  proses install selesai,  dipilih NodeMCU  12  Module  sebagai board - nya  dengan  cara  memilih  menu Tools , Board dan  pilih  NodeMCU  1.0,  seperti tampak pada Gambar 5.
4.  Disusun coding seperti  tampak  pada Gambar 6.
5.  Ditulis  SSID  jaringan  WiFi  yang tersedia pada const char *ssid = " SSID ".
6.  Ditulis  kata  sandi  dari  SSID  yang digunakan pada   const  char  *pass  =
" Password ".
7.  Ditulis  APIKey  yang  di -generate oleh Thingspeak pada String apiKey = “…” misalnya "AICP0I1J6EQ7C4OI".
8. Coding di- upload ke  dalam  NodeMCU ESP8266  lalu  dapat  dilihat  pembacaan dan pengiriman data ke web Thingspeak pada serial monitor .
Uji Fungsional Uji  fungsional  pada  alat lysimeter meliputi  (a)  uji  kode  (teks  pemrograman) yang digunakan untuk menjalankan perintah  perekaman  pada  sensor load  cell dan  DHT11.      Suatu  kode  dikatakan berfungsi  dengan  baik  apabila  saat  proses compile pada  arduino  IDE  dinyatakan sukses.  Begitu  pula  saat  dilakukan pengecekan pada serial monitor menunjukkan  pembacaan  sensor  dan pengiriman  data  ke cloud sukses;  (b)  uji penimbangan  beban. Lysimeter dapat dikatakan  baik  apabila  beban  uji  dan  hasil pembacaan load  cell sama;  dan  (c)  sensor DHT11  dinyatakan  berfungsi  dengan  baik apabila  data  suhu  dan  kelembaban  udara
dari  sensor  DHT11  dapat  terekam  dengan baik di dalam cloud .  Uji fungsi dari sensor DHT  juga dapat dilihat dari serial monitor , sensor  dinyatakan  berfungsi  apabila  data suhu dan kelembaban udara tampil di serial monitor arduino IDE (Rangan, et al ., 2020). Untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan dari kinerja sensor DHT11 dan sensor load cell maka perlu dilakukan uji kalibrasi. Uji kalibrasi dilakukan dengan cara membandingkan hasil pengukuran alat ukur suhu  dan  RH  merk  Sanfix  TH-308A dengan sensor DHT11. Uji kalibrasi sensor load  cell menggunakan  anak  timbangan 200  gram  sejumlah  7  buah.  Kesalahan pengukuran dapat dihitung dengan Persamaan 1 (Nuryanto, 2015).
Kesalahan (%) = 𝐴 𝐵 𝑥100 .....................  (1)
Keterangan: A = selisih pengukuran sensor dengan pengukuran standar
B = pengukuran standar Sementara itu, keakuratan
pengukuran  sensor  dihitung  menggunakan Persamaan 2 (Sasono, et al ., 2020).
Keakuratan (%) = 100 − ( 𝐴 𝐵 𝑥100) ..... (2)

## Uji Kinerja
Lysimeter dan  sensor load  cell akan menghasilkan luaran data berupa berat dari sampel.  Untuk mengkonversi satuan berat air  yang  hilang  akibat  evapotranspirasi dapat dihitung dengan Persamaan 3 (Fisher, 2012).
𝐸𝑇𝑜 = [ ( 𝑤 𝜌 ) 𝐴 ] 𝑥10 ………………...……….. ( 3)
Keterangan: ETo = evapotranspirasi potensial (mm) W    =  berat  media tanam dan tanaman (gram)
 =  berat jenis air (gram/cm 3 ) A    = luas permukaan media tanam (cm 2 )
Mengingat data evapotranspirasi potensial sangat penting dalam
perencanaan  jadwal  dan  pemberian  air irigasi  tanaman,    maka    perancangan lysimeter berbasis Internet of Things (IoT) diharapkan  mampu  menghasilkan  data pengukuran  evapotranspirasi  secara  akurat. Sensor load cell mempunyai akurasi sangat akurat  dalam  penimbangan  beban  dengan tingkat error 0,255%   (Wahyudi & Sagita, 2021).
Validasi Kinerja Lysimeter Menggunakan Back Propagation Artificial Neural Networks (BPANN)
Tingkat  akurasi lysimeter dalam pengukuran  evapotranspirasi    ini  dapat divalidasi  dengan back  propagation artificial  neural  networks (BPANN). BPANN  terbukti  sangat  signifikan  dalam mengestimasi  ETo  dengan  parameter input  tunggal  berupa  kelembaban  relatif (RH) (Nusantara , et al ., 2019).  Begitu pula dengan 2 parameter input berupa suhu dan radiasi  matahari  dengan  1 hidden  layer dengan  3 neurons menghasilkan  akurasi estimasi  ETo  sangat  akurat  terhadap  ETo Penman-Monteith (Arif , et al ., 2020). Validasi kinerja
lysimeter menggunakan  metode back  propagation artificial  neural  networks (BPANN) dengan  arsitektur  2 input  layer ,  1 hidden layer dengan 3 neuron , dan 1 output layer . Data  target  adalah  ETo  hasil  pengukuran lysimeter .  Komposisi  data  yang  digunakan adalah  60%  untuk training ,  20%  untuk validation ,  dan  20%  untuk testing seperti tampak pada Gambar 7.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perancangan dan Perakitan
Kegiatan  perancangan  dan  perakitan ini  dilakukan  secara  bertahap    antara  lain sebagai berikut:
1.  Perancangan  stasiun  pengamatan  dan lysimeter
Pada  tahap  ini  pemilihan  bahan  menjadi salah  satu  pertimbangan  agar  pekerjaan pemotongan dan perakitan mudah dilakukan.  Pertimbangan  lainnya  adalah harga  bahan  dan  ketesediaan  bahan  di pasaran atau toko. Berdasarkan pertimbangan  tersebut  maka  bahan  yang dipakai  adalah:  (a)  besi  siku  berlubang yang  berfungsi  sebagai  rangka  struktur stasiun  pengamatan  evapotranspirasi;  (b) sirap  kayu  sebagai  bahan  dari  stuktur casing lysimeter ;  dan  (c)  fiber  plastik sebagai  penahan  tekanan  angin  supaya tidak  mempengaruhi  proses  penimbangan. Hal  ini  dikarenakan  tekanan  angin merupakan  salah  satu  faktor    yang mempengaruhi  penambahan  beban  yang berdampak  pada  akurasi  pengukuran  berat pada load cell (Kopczynski, 2001).
2.  Perakitan  stasiun  pengamatan  dan lysimeter
Pemotongan  bahan  besi  berlubang  sebagai struktur rangka stasiun
harus memperhatikan  ukuran  dan  posisi  dari masing-masing  bagian  rangka.  Bagian- bagian dari rangka tersebut diberikan tanda tertentu  agar  pada  saat  penyambungan sesuai  dengan  gambar  rencana.  Pada perakitan lysimeter posisi load  cell tidak boleh terbalik. Arah panah pada ujung load cell menunjukkan  arah  gaya  dari  beban sehingga  ujung  tanda  panah  berada  pada sisi  bagian  bawah. Load  cell mempunyai dua  lubang  mur-baut  pada  masing-masing ujungnya. Ujung load cell yang terdiri dari 2  lubang  mur-baut  merupakan  tempat media  tanam  yang  akan  ditimbang, sementara  lubang  mur-baut  ujung  lainnya sebagai  dudukan. Sensor  Module load  cell dihubungkan  dengan  NodeMCU  ESP8266. Perakitan stasiun pengamatan dan lysimeter tampak pada Gambar 8. Lysimeter berbasis
x1 x2 1 Input layer Hidden layer Output layer Output
IoT  hasil  rancangan  dapat  dilihat  pada Gambar 9.
Gambar 8 . Perakitan (a)  stasiun pengamatan dan (b) lysimeter
Gambar 9. Lysimeter berbasis IoT

## Uji Fungsi
Uji fungsi terhadap alat lysimeter dan perangkat  DHT11  dilakukan  dengan  cara mengecek  hasil  perekaman  data  berat sampel,  suhu  dan  RH  pada cloud melalui web Thingspeak . Apabila  data sensor suhu, RH, dan berat media tanam sudah terekam pada web Thingspeak , maka peralatan telah
berfungsi dengan baik seperti tampak pada Gambar 10.
Uji kalibrasi terhadap sensor load cell dan sensor DHT11 menggunakan
Persamaan  1  dan  Persamaan  2    seperti tampak pada Tabel 1 s.d Tabel 3 berikut.
Tabel 1. Kalibrasi sensor load cell Hasil pengukuran Load cell (gram) Anak timbangan (gram) Selisih Error (%) 200,83 200 0,83 0,41 401,06 400 1,06 0,26 599,87 600 0,13 0,02 799,61 800 0,39 0,05 999,58 1000 0,42 0,04 1199,45 1200 0,55 0,05 1199,43 1200 0,57 0,05 1399,58 1400 0,42 0,03 Kesalahan rata-rata 0,11 Keakuratan 99,89 Tabel 2. Kalibrasi suhu pada sensor DHT11
Hasil pengukuran suhu DHT11 ( o C) Alat ukur suhu Merk Sanfix TH-308A Selisih Error (%) 32,1 32,3 0,2 0,62 34,2 33,8 0,4 1,18 34,3 34,5 0,2 0,58 32,1 32,3 0,2 0,62 33,3 33,4 0,1 0,30 31,2 31,8 0,6 1,89 34,3 34,4 0,1 0,29 33,3 33,1 0,2 0,60 33,3 33,4 0,1 0,30 32,8 32,6 0,2 0,61 Kesalahan rata-rata 0,87 Keakuratan 99,13
Tabel 3. Kalibrasi RH pada sensor DHT11
Hasil pengukuran RH DHT11 (%) Alat ukur suhu Merk Sanfix TH-308A Selisih Error (%) 72 65 7 10,77 86 81 5 6,17 66 62 4 6,45 86 80 6 7,50 86 80 6 7,50 85 78 7 8,97 70 64 6 9,38 70 64 6 9,38 71 65 6 9,23 86 81 5 6,17 Kesalahan rata-rata 8,15 Keakuratan 91,85
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  tingkat kesalahan  rata-rata  sensor load  cell dalam pengukuran  berat  adalah  0,11%  dengan tingkat akurasi 99,89%. Hal ini menunjukkan  bahwa  sensor load  cell yang digunakan  sebagai  sensor  alat lysimeter berbasis IoT mempunyai akurasi pengukuran sangat baik. Tabel 2 menunjukkan  bahwa  tingkat  kesalahan sensor DHT11 dalam pengukuran data suhu mempunyai  tingkat  kesalahan  0,87% dengan akurasi 99,13%. Tabel 3 menunjukkan  bahwa  tingkat  kesalahan pengukuran  RH    lebih  tinggi,  yaitu  8,15% dengan akurasi 91,85%.

## Uji Kinerja
Uji kinerja lysimeter berbasis IoT ini dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai ETo. Nilai ETo dihasilkan dari pengukuran perubahan berat media tanam dan tanaman rumput.  Perhitungan  data  penurunan  berat,
dilakukan dengan durasi data setiap 4 jam. Hal  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan jumlah data  series yang  banyak,  tetapi durasi  pengamatan  yang  cukup  pendek. Dengan  demikian  akan  menghemat  waktu pengamatan  dan  biaya  operasional  selama pengambilan  data.    Di  samping  itu,  durasi pengamatan  pendek  namun  jumlah  data series  cukup  banyak  diharapkan  mampu menghasilkan akurasi pengukuran berat air yang  terevapotranspirasi  sangat  baik. Berdasarkan  data  pengukuran lysimeter berbasis  IoT  tersebut  nilai  ETo    dihitung menggunakan persamaan 3. Hasil
perhitungan  ETo  dan    perekaman  data suhu,  RH,  serta  waktu  perekaman dituliskan dalam Tabel 4.
Tabel 4 menunjukkan bahwa penurunan berat tanah dan tanaman  dalam durasi  4  jam  merupakan  besaran  uap  air yang  hilang  akibat  evapotranspirasi. Mengingat  satuan  penurunan  berat    adalah gram maka   perlu  dikonversikan ke dalam satuan evapotranspirasi (mm). ETo cenderung  terjadi  pada  pagi  hari  (±  jam  8 pagi)  sampai  dengan  sore  hari  (±  jam  4 sore). Peningkatan suhu cenderung mempengaruhi  peningkatan  ETo,  terutama pada pagi hari sampai dengan siang hari (± jam  12  siang).  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan bahwa    peningkatan  suhu  dan  radiasi matahari  menyumbang  1,09%  dan  0,55% terhadap  laju  ETo,  tetapi  penurunan  RH menyumbang  0,85%.  Secara  umum,  faktor utama  peningkatan  laju  ETo  adalah kenaikan suhu. Walaupun demikian, hal ini bervariasi secara signifikan menurut waktu dan lokasi  (Luo et al ., 2021).
Gambar 10. Hasil perekaman data sensor load cell dan DHT11 pada:
(a) aplikasi Thing viewer , dan  (b) web Thingspeak
Tabel  4. Data  pengamatan  dan  perhitungan  evapotranspirasi  potensial  (ETo)  dengan  durasi pengamatan 4 jam
No Waktu pengamatan Suhu ( o C) RH (%) Data Lysimeter Berat air yang menguap (gram) ETo (mm) 1. 2021-08-17 12:29:01 WIB 30,7 23,0 0,0 0,000 2. 2021-08-17 16:32:50 WIB 28,2 31,0 1,4 0,044 3. 2021-08-17 20:31:15 WIB 24,2 57,0 28,3 0,900 4. 2021-08-18 00:29:44 WIB 24,0 54,0 0,0 0,000 5. 2021-08-18 04:30:30 WIB 23,0 77,0 0,0 0,000 6. 2021-08-18 08:34:44 WIB 30,8 30,0 0,0 0,000 7. 2021-08-18 12:31:12 WIB 32,3 19,0 2,1 0,068 8. 2021-08-18 16:30:00 WIB 24,3 95,0 0,0 0,000 9. 2021-08-18 20:32:31 WIB 24,2 82,0 0,0 0,000 10. 2021-08-19 00:31:45 WIB 23,8 67,0 0,0 0,000 11. 2021-08-19 04:32:33 WIB 21,9 85,0 0,0 0,000 12. 2021-08-19 08:30:04 WIB 28,9 33,0 0,0 0,000 13. 2021-08-19 12:32:09 WIB 31,7 23,0 41,3 1,314 14. 2021-08-19 16:32:43 WIB 27,6 44,0 0,0 0,000 15. 2021-08-19 20:30:10 WIB 24,4 68,0 0,0 0,000 16. 2021-08-20 00:29:37 WIB 23,1 82,0 0,0 0,000 17. 2021-08-20 04:35:22 WIB 22,9 76,0 0,0 0,000 18. 2021-08-20 08:32:18 WIB 27,0 53,0 0,0 0,000 19. 2021-08-20 12:36:23 WIB 31,4 30,0 0,8 0,026 20. 2021-08-20 16:33:12 WIB 27,1 51,0 0,0 0,000 21. 2021-08-20 20:30:42 WIB 24,6 64,0 0,0 0,000 22. 2021-08-21 00:29:02 WIB 23,8 70,0 0,0 0,000 23. 2021-08-21 04:31:52 WIB 22,8 84,0 0,0 0,000 24. 2021-08-21 08:31:45 WIB 34,2 30,0 0,0 0,000 25. 2021-08-21 12:31:44 WIB 32,4 32,0 56,8 1,810 26. 2021-08-21 16:29:28 WIB 28,0 50,0 0,0 0,000 27. 2021-08-21 20:47:34 WIB 24,3 71,0 0,0 0,000 28. 2021-08-22 00:32:51 WIB 22,7 82,0 0,0 0,000
29. 2021-08-22 04:30:11 WIB 22,4 82,0 0,0 0,000 30. 2021-08-22 08:30:36 WIB 29,8 31,0 0,0 0,000 31. 2021-08-22 12:34:01 WIB 31,8 28,0 27,2 0,866 32. 2021-08-22 16:29:12 WIB 28,1 46,0 5,6 0,178 33. 2021-08-22 20:30:02 WIB 24,0 71,0 0,0 0,000 34. 2021-08-23 00:29:51 WIB 22,3 71,0 0,0 0,000 35. 2021-08-23 04:30:46 WIB 21,0 76,0 0,0 0,000 36. 2021-08-23 08:30:38 WIB 35,6 4,0 13,4 0,425 37. 2021-08-23 12:30:29 WIB 32,4 16,0 73,1 2,327 38. 2021-08-23 16:30:15 WIB 28,7 39,0 1,9 0,060 39. 2021-08-23 20:31:19 WIB 23,9 67,0 0,0 0,000 40. 2021-08-24 00:30:52 WIB 23,3 63,0 0,0 0,000
Keterangan: Luas media tanam 314 cm 2 ; berat jenis air 1 gram/cm 3 Validasi Kinerja Lysimeter Menggunakan Back Propagation Artificial Neural Networks (BPANN) Beberapa metode prediksi evapotranspirasi yang telah banyak digunakan  antara  lain  metode  matematik dan  prediksi  evapotranspirasi  berbasis artificial neural networks (ANN).  Metode matematik berbasis data suhu dan RH yang sering  digunakan  dalam  memprediksi evapotranspirasi  potensial  (ETo)  adalah metode  Hargreaves-Smani  (HS),  metode Thornthwaite (Tho), Hamon (Ham) Linacre (Lin),  dan  Blaney-Criddle  (Lang ,  et  al .,
2017).  Di sisi lain,  prediksi ETo berbasis ANN dengan parameter input  berupa suhu dan  kelembaban  relatif  menghasilkan luaran      evapotranspirasi      sangat  baik (Ferreira, et  al ., 2019).  Berdasarkan uraian tersebut,  model  BPANN  dipilih  untuk memvalidasi  kinerja lysimeter .    Data  input berupa  suhu  dan  RH  dengan  waktu perekaman  yang  sama  dengan  perekaman ETo lysimeter digunakan  dalam  model BPANN.  Selanjutnya,  ETo  hasil  model BPANN ini dibandingkan dengan nilai ETo hasil pengukuran lysimeter berbasis IoT. Arsitektur  BPANN        menggunakan 2 input  layer ,  1 hidden  layer dengan 3
neuron , dan 1 output layer . Komposisi data yang digunakan adalah 60% untuk training , 20%    untuk validation dan  20%  untuk testing .  Data  input  berupa  suhu  dan  RH serta  data  target  berupa  ETo  hasil pengukuran lysimeter dapat  lihat  pada Tabel  4.  Sementara  itu,  hasil    validasi kinerja  alat lysimeter menggunakan pemodelan  BPANN  disajikan  dalam Gambar  11  dan  Gambar  12.    Gambar  11 menunjukkan  bahwa  kinerja  alat lysimeter berbasis  IoT  ini  sangat  baik  dan  mampu merekam  data  evapotranspirasi  potensial (ETo)  sangat  akurat.  Hal  ini  ditunjukkan oleh  trend  ETo lysimeter dan  ETo  hasil model  BPANN  cenderung  sama  dan berhimpit.
Sementara itu, Gambar 12 menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi (R) dan Mean Square Error (MSE) juga sangat baik, yaitu R= 0,998343 dengan MSE= 0,00000019 pada tahap training , R= 0,9460054  dengan  MSE=  0,0000119  pada tahap validation ,    dan  R= 0,99996  dengan MSE=  0,0000693  pada  tahap testing terhadap hasil
pemodelan ETo menggunakan  BPANN.  Dengan  demikian lysimeter berbasis  IoT  ini  sangat  akurat untuk mengukur ETo aktual.
Gambar 11. Grafik ETo hasil pengukuran lysimeter dan model BPANN
Gambar 12. Nilai koefisien korelasi (R) dan MSE antara nilai ETo  hasil pengukuran
lysimeter dengan analisis BPANN

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil uji kinerja terhadap hasil  rancangan lysimeter berbasis  IoT  ini dapat  dikemukakan  bahwa  peralatan berfungsi  dengan  baik  dengan  kinerja sangat  baik  pula.  Hasil  evaluasi  dan validasi  terhadap  kinerja lysimeter dalam pengukuran ETo sangat akurat menggunakan back  propagation artificial neural  networks (BPANN).  Hal  ini ditunjukkan dengan nilai koefisien korelasi (R)  dan mean  square  error (MSE)  dengan R=  0,998343  dan  MSE=  0,00000019  pada tahap training ,  R=  0,9460054  dengan MSE=  0,0000119  pada  tahap validation , dan  R=  0,99996  dengan  MSE=  0,0000693 pada tahap testing.

## Saran
Untuk  menguji  keakurasian  alat lysimeter berbasis  IoT  ini  perlu  dilakukan pengujian  pengukuran  ETo  pada  lokasi yang  berbeda-beda,  sehingga lysimeter dianggap  layak  digunakan  pada  berbagai kondisi dan lingkungan yang berbeda.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada LP2M
Universitas  Jember  yang  telah  mendanai penelitian  ini.  Ucapan  terima  kasih  juga disampaikan  kepada  pimpinan  Fakultas Teknologi Pertanian yang telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR REFERENSI
Abbas, H., Maulana, A., & Baharuddin, N.
U. (2020).
Rancang Bangun Otomatisasi  Pengisian  Air  Minum
Pada. ILTEK , 15 (April), 9 – 12.
Adeyemi,  O.,  Grove,  I.,  Peets,  S.,  Domun,
Y.,  &  Norton,  T.  (2018).  Dynamic
Modelling  of  Lettuce  Transpiration for Water Status Monitoring. Computers  and  Electronics  in Agriculture .
https://doi.org/10.1016/j.compag.201
8.10.008 Adha,  F.,  Manik,  T.,  &  Rosadi,  R.  A.  B. (2016). Evaluasi Penggunaan Lysimeter Untuk Menduga Evapotranspirasi Standar Dan Evapotranspirasi  Tanaman  Kedelai (Glycine  Max  (L)  Merril). Jurnal Teknotan , 10 (2), 71 – 79.
https://doi.org/10.24198/jt.vol10n2.1 0
Arif, C., Setiawan, B. I., & Sofiyuddin, H. A.  (2020).  Analisis  Evapotranspirasi Potensial  Pada  Berbagai  Model Empiris  Dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Dengan  Data  Cuaca  Terbatas. Jurnal Irigasi , 15 (2), 71. https://doi.org/10.31028/ji.v15.i2.71- 84 Bouranis, D. L., Dionias, A., Chorianopoulou,  S.  N.,  Liakopoulos, G.,  &  Nikolopoulos,  D.  (2014). Distribution Profiles and Interrelations of Stomatal
Conductance,  Transpiration  Rate  and Water  Dynamics  in  Young  Maize Laminas under Nitrogen Deprivation. American  Journal  of  Plant  Sciences , 05 (05), 659 – 670.
https://doi.org/10.4236/ajps.2014.550
80
Eichelmann, E., Hemes, K. S., Knox, S. H., Oikawa,  P.  Y.,  Chamberlain,  S.  D., Sturtevant,  C.,  Verfaillie,  J.,  & Baldocchi,  D.  D.  (2018).  The  Effect of Land Cover Type and Structure on Evapotranspiration  from  Agricultural and Wetland Sites in The
Sacramento – San Joaquin River Delta, California. Agricultural  and  Forest Meteorology .
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.20 18.03.007
Ferreira, L. B., da Cunha, F. F., de Oliveira, R.  A.,  &  Fernandes  Filho,  E.  I. (2019).  Estimation  of  Reference
Evapotranspiration  in  Brazil  with Limited  Meteorological  Data  Using
ANN  and  SVM – A  new  approach. Journal of Hydrology . https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019 .03.028
Fisher,  D.  K.  (2012).  Simple  Weighing
Lysimeter s for Measuring Evapotranspiration  and  Developing Crop Coefficients. International Journal of Agricultural and Biological  Engineering , 5 (3),  35 – 43. https://doi.org/10.3965/j.ijabe.201205 03.00?
Halperin,  O.,  Gebremedhin,  A.,  Wallach,
R.,  &  Moshelion,  M.  (2017).  High-
Throughput Physiological Phenotyping  and  Screening  System for  The  Characterization  of  Plant – Environment Interactions. Plant Journal , 89 (4), 839 – 850. https://doi.org/10.1111/tpj.13425
Jiao, L., Lu, N., Fang, W., Li, Z., Wang, J., &  Jin,  Z.  (2019).  Determining  The Independent Impact of Soil Water on Forest Transpiration: A Case Study of A  Black  Locust  Plantation  In  The Loess  Plateau,  China. Journal  of Hydrology .
https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019
.03.045
Kiefer, M. T., Andresen, J. A., Doubler, D., &  Pollyea,  A.  (2019).  Development of a Gridded Reference Evapotranspiration  Dataset  For  The Great  Lakes  region. Journal  of Hydrology: Regional Studies . https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2019.10 0606
Kopczynski,  T.  (2001).  Five  Factors  That Can Affect  Your Weighing  Sy stem’s accuracy. Hardy  Process  Solutions ,
15 (9), 31 – 37.
Lang,  D.,  Zheng,  J.,  Shi,  J.,  Liao,  F.,  Ma, X.,  Wang,  W.,  Chen,  X.,  &  Zhang,
M.  (2017).  A  Comparative  Study  of Potential Evapotranspiration
Estimation  By  Eight  Methods  With FAO  Penman – Monteith  Method  in Southwestern  China. Water , 9 (10). https://doi.org/10.3390/w9100734
Lemordant,  L.,  Gentine,  P.,  Swann,  A.  S., Cook,  B.  I.,  &  Scheff,  J.  (2018).
Critical Impact of Vegetation
Physiology  on  The  Continental Hydrologic  Cycle  In  Response  To Increasing  CO2. Proceedings  of  the National  Academy  of  Sciences  of  the
United States of America . https://doi.org/10.1073/pnas.1720712
115
Luo,  Y.,  Gao,  P.,  &  Mu,  X.  (2021). Influence  of  Meteorological  Factors on  The  Potential  Evapotranspiration in  Yanhe  River  Basin,  China. Water (Switzerland) , 13 (9), 1 – 13. https://doi.org/10.3390/w13091222
Mahmoud,  S.  H.,  &  Gan,  T.  Y.  (2019). Irrigation Water Management In Arid Regions  of  Middle  East:  Assessing Spatio-Temporal  Variation  of  Actual Evapotranspiration  Through  Remote Sensing Techniques and Meteorological  Data. Agricultural
Water  Management , 212 ,  35 – 47. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2018. 08.040
Mundo-Molina,  M.  (2015).  Climate Change Effects on Evapotranspiration in  Mexico. American  Journal  of Climate  Change , 04 (02),  163 – 172. https://doi.org/10.4236/ajcc.2015.420 12
Nuryanto,  R.  (2015).  P engukur  Berat  dan Tinggi Badan Ideal Berbasis
Arduino .  Surakarta:  Jurusan  Teknik Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas Muhammdiyah Surakarta
Nusantara, D. A. D., Nadiar, F., & Ansori, M.  B.  (2019).  The  Behaviour  of
Partitioning  in  Dryland  Ecosystems:
A  global  Meta-Analysis  of  in  Situ Studies. Journal  of  Hydrology , 576 (June), 123 – 136.
https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019 .06.022
Wahyudi,  A.,  &  Sagita,  N.  (2021). Alat Ukur  Kadar  Pati  Pada  Ubi  Kayu
Berbasis  SMS .  Bangka  Belitung: Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung. Wahyudi, A. T., Hutama, Y. W., Bakri, M., &  Dadi,  S.  (2020).  Sistem  Otomatis Pemberian  Air  Minum  Pada  Ayam Pedaging Menggunakan
Mikrokontroller  Arduino  dan  RTC
DS1302. JTIKOM , 1 (1), 15 – 21.
Wicaksono,  M.  F.  (2017).  Implementasi Modul  Wifi  NodeMCU  Esp8266 Untuk  Smart  Home. Jurnal  Teknik Komputer  Unikom-Komputika , 6 (1), 9 – 14.
Yuliawati,  T.,  Manik,  T.  K.,  &  Rosadi,  R. A.  B.  (2014).  Pendugaan  Kebutuhan Air  Tanaman  dan  Nilai  Koefisien Tanaman (Kc) Kedelai (Glycine Max (L)  Merr  Il)  Varietas  Tanggamus Dengan  Metode Lysimeter . Jurnal Teknik  Pertanian  Lampung , 3 (3), 233 – 238.
Yusuf, A., Sugandi, W. K., -, Z., & Tua, C. F. G. (2017). Rancang Bangun Mesin Pengolah  Ganyong  Multi  Fungsi. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Pertanian dan  Biosistem , 5 (2),  462 – 471. https://doi.org/10.29303/jrpb.v5i2.61
Various Climates Data as A Single
Input to The ANN Model of Daily Potential Evapotranspiration’s Penman-Monteith. Reka Buana : Jurnal Ilmiah Teknik Sipil Dan Teknik Kimia , 4 (2), 139 – 146.
Rangan, A. Y., Yusnita, A., & Awaludin,
M. (2020). Sistem Monitoring
Berbasis Internet of Things pada
Suhu dan Kelembaban Udara di
Laboratorium Kimia XYZ. Jurnal E- KOMTEK (Elektro-Komuputer- Teknik) , 4 (2), 168 – 183. https://doi.org/https://doi.org/10.3733 9/e-komtek.v4i2.404
Sasono, S. H., Nugroho, A. S., Supriyanto,
E., & Kusumastuti, S. (2020). IoT Smart Health Untuk Monitoring Dan Kontrol Suhu dan Kelembaban Ruang Penyimpan Obat Berbasis Android di Rumah Sakit Umum Pusat Dr. Sardjito Yogyakarta. Prosiding Nasional Rekayasa Teknologi Industri Dan Informasi XV Tahun 2020 (ReTII) , 53 – 062. https://journal.itny.ac.id/index.php/Re
TII/
Suhardi. (2015). Rekayasa Dan Uji Kinerja Prototipe Destilator Skala Laboratorium. Jurnal Agroteknologi ,
09 (02).
Suhardi. (2020). Rancang Bangun Prototipe Saluran Irigasi Skala Laboratorium.
Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian dan Biosistem , 8 (1), 58 – 70. https://doi.org/10.29303/jrpb.v8i1.16
9
Sun, X., Wilcox, B. P., & Zou, C. B.
(2019). Evapotranspiration