April 2024

## Infrastruktur Jaringan Komunikasi pada
Smart- Green House
Tanaman Anggur berbasis Edge Computing

## HIRZEN HASFANI, URAY RISTIAN
Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Indonesia Email: hirzen.hasfani@siskom.untan.ac.id
Received 4 Februari 2024 | Revised 21 Februari 2024 | Accepted 1 Maret 2024

## ABSTRAK
Penelitian ini memanfaatkan Edge Computing dalam memantau tanaman anggur Smart  Greenhouse  Anggur.  Penggunaan  Edge  Computing  yang  membuat  data tidak langsung di kirim ke server tetapi data dikirim terlebih dahulu dikirim ke node terdekat. Smart Greenhouse anggur ini tersusun dari beberapa node tanpa kabel yang saling terkoneksi dengan berbagai macam sensor seperi sensor suhu udara, kelembaban udara dan tanah dan kadar air dalam tanah pada pot anggur. Data- data sensor tersebut ditransmisikan ke edge computing dan selanjutnya dikirimkan ke  web  server  untuk  diolah  menjadi  sistem  informasi.  untuk  jalur  komunikasi dengan perangkat IoT. Parameter QoS yang akan diukur pada penelitian ini adalah delay,  Jitter,  Jitter  dan  troughput.  Hasil  pengukuran  QoS  adalah  rata-rata  dari Troughput  1048.521  Kbps  (Cukup),  Delay  117.91  ms  (Sangat  Baik),  Jitter 0.003046026 ms (Sangat Baik), dan Jitter 0% (Sangat Baik).
Kata kunci : Edge Computing, Smart Greenhouse, Node, QoS, IoT

## ABSTRACT
This  research  utilizes  Edge  Computing  to  monitor  grape  plants  in  a  Smart Greenhouse. Edge Computing allows data to be sent to the nearest node instead of directly to the server. edge computing enables the processing of data locally, leading  to  reduced  delays  and  improved  response  times,  ultimately  supporting real-time control over critical business operation. Smart Greenhouse uses wireless nodes  connected  to  sensors  that  read  the  plant's  conditions  such  as  air temperature, air humidity, soil humidity, and soil moisture. Sensor data is sent to Edge Computing and directly connect to a web server to be processed become information system. The QoS parameters measured are delay, Jitter, Jitter, and website. The average QoS results are website of 1048.521 Kbps (Sufficient), delay of 117.91 ms (Very Good), Jitter of 0.003046026 ms (Very Good), and Jitter of 0% (Very Good).
Keywords : Edge Computing, Smart Greenhouse, Node, QoS, IoT

## 1. PENDAHULUAN
Anggur adalah salah satu komoditas pertanian yang biasanya ditanam di daerah dengan iklim yang cocok dan dihasilkan dalam bentuk buah yang biasa diolah menjadi minuman beralkohol atau produk makanan lainnya (Herlambang, 2021) . Salah satu komoditas pertanian anggur yaitu  tentang budidaya  tanaman  anggur, dimana  kondisi  tanah  dan  iklim  yang ideal  untuk menanam  anggur  adalah  tanah  yang  gembur  dan  subur  dengan  tingkat  kelembaban  yang tepat  serta kebutuhan dari  cahaya matahari tercukupi.  Berdasarkan hal tersebut,  teknologi Greenhouse yang dapat sangat berguna dalam budidaya anggur karena memberikan kontrol atas area pertumbuhan tanaman yang lebih baik, yakni terdiri dari temperatur, kelembapan, intensitas cahaya, dan ketersediaan air (Ristian, 2022) .
Dalam  keseluruhan,  pemanfaatan  teknologi Greenhouse  dalam  budidaya  anggur  dapat membantu petani mengoptimalkan kondisi tumbuh tanaman dan meningkatkan kualitas dan hasil panen mereka. Namun, dalam penggunaan beberapa perangkat sensor pada komunikasi IoT, delay  komunikasi  yang  dihasilkan  sangat  bergantung  kepada  koneksi  internet.  Saat internet mengalami gangguan maka sensor tidak dapat mengirimkan data karena tidak ada paket data yang bisa dikirimkan sehingga terjadinya missing data didalam basis data sistem. Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  komunikasi  komputasi  data  bisa  mengatasi permasalahan gangguan komunikasi internet.
Edge  computing  adalah  teknologi  yang  memungkinkan  pemrosesan  data  dan  komputasi dilakukan di dekat sumber datanya, yaitu pada " edge" jaringan, daripada mengirimkan semua data  ke cloud  atau  pusat  data  jauh.  Pemanfaatan  edge  computing  dalam  IoT  Greenhouse dapat memberikan beberapa keuntungan. Salah satunya adalah pengolahan data yang lebih cepat. Dalam IoT Greenhouse, sensor yang terpasang pada tanaman dapat menghasilkan data yang sangat masif. Edge computing digunakan agar data tersebut dapat diolah dan dianalisis di lokasi, sehingga dapat memberikan informasi secara real-time mengenai lingkungan tumbuh tanaman. Hal ini memungkinkan petani untuk segera merespon dan mengambil tindakan yang dibutuhkan.
Integrasi edge computing dengan sistem lain dalam IoT Greenhouse, memungkinkan integrasi yang  lebih  mudah  dengan  sistem  lain,  seperti  sistem  irigasi,  sistem  pemanas,  dan  sistem pencahayaan.  Hal  ini  memungkinkan  pengaturan  yang  lebih  otomatis  dan  terintegrasi  dari seluruh sistem dalam Greenhouse. Dalam keseluruhan, pemanfaatan edge computing dalam IoT Greenhouse dapat memberikan beberapa keuntungan, termasuk pengolahan data yang lebih cepat, efisiensi energi, keamanan data, fleksibilitas, dan integrasi dengan sistem lain. Hal ini dapat membantu petani meningkatkan efisiensi dan produktivitas Greenhouse mereka.
Adapun  penelitian  terkait  pertanian  anggur  pernah  dilakukan  terkait  Sistem  Pintar  Untuk Anggur pada kawasan tropis berbasis Internet of Things (IoT) (Ruslianto, 2022) . Penelitian ini memiliki fokus pada pemantauan tanaman anggur berbasis IoT menggunakan website.  Air harus  diberikan  tindakan  yaitu  dengan  cara  menghidupkan  pompa  air  alkali  yang  akan dicampurkan ke tempat penampungan air apabila pH air dibawah 5. Ketika pH air meningkat menuju 5-7, maka penyiraman air dapat dilakukan.
Penelitian  selanjutnya  terkait  pertanian  anggur  juga  pernah  dilakukan  terkait  pemanfaatan teknologi Greenhouse  dan  Hidroponik  sebagai  solusi  menghadapi  perubahan  iklim  dalam budidaya  tanaman  hortikultura (Tando,  2019) .  Penelitian  ini  memiliki  fokus  untuk mendapatkan hasil panen yang baik dalam budidaya tanaman hortikultura dengan merekayasa faktor  lingkungan  yang  dapat  mempengaruhi  pertumbuhan  dan  perkembangan  tanaman. Pertumbuhan  dan  perkembangan  tanaman  yang  sempurna  serta  dapat  terlindungi  dari
berbagai ancaman dari luar dapat memanfaatkan hidroponik dalam budidaya tanaman yang dilakukan didalam Greenhouse.
Penelitian  terkait edge  computing  juga  pernah  dilakukan  berjudul  analisis  kinerja  jaringan sensor  nirkabel  untuk edge  computing  menggunakan  LORA  SX1278 (Ichsan,  2021) . Penelitian  memiliki  fokus  pada data  transmission  dengan  memperhatikan  faktor  jarak  dan besaran  data  menggunakan  kemampuan  LoRa  yang  kemudian  dilakukan  analisis  data tersebut. Hasil olah besar data dari Edge Computing cukup beragam karena diimplementasikan pada jarak yang berbeda juga. Kemampuan Lora digunakan sebagai perangkat yang dapat berkomunikasi pada WSN dan memiliki topologi Mesh. Setelah pengimplementasian, penelitian ini mendapatkan besaran data sebesar 256 Bytes dan dengan jarak 300 meter. Bedasarkan hasil penelitian tersebut, perangkat LoRa sangat dapat diandalkan untuk diimplemenasikan di Edge  Computing.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dilakukan  penelitian berjudul  “Infrastruktur  Jaringan  Komunikasi  pada Smart  Greenhouse  Tanaman  Anggur berbasis Edge Computing”.

## 2. METODE

## 2.1 Edge Computing
Edge  computing  adalah  teknologi  pengolahan  data  dan  komputasi  yang  dilakukan  secara terdistribusi pada perangkat-perangkat yang terletak di dekat sumber data, di luar pusat data utama atau cloud computing. Dengan menggunakan teknologi ini, data dan informasi dapat diproses  dan  disimpan  secara  lokal  pada  perangkat  yang  terdekat  dengan  sumbernya, sehingga mengurangi latensi atau jeda waktu dalam pengiriman data ke pusat data atau cloud computing (Kong, dkk, 2022) (Ye, dkk, 2020) .
Keuntungan utama dari edge computing adalah pengurangan latensi, peningkatan kecepatan akses  data,  dan  pengurangan  biaya  pengiriman  data  ke cloud  computing.  Selain  itu,  edge computing  juga  lebih  aman  karena  data  tidak  perlu  dikirim  ke  cloud  computing  yang  bisa menjadi target serangan siber. Namun, ada juga beberapa tantangan dalam penerapan edge computing,  seperti  keterbatasan  daya  dan  sumber  daya  pada  perangkat  yang  terbatas, kompleksitas  manajemen  dan  koordinasi  pada  jaringan edge  computing  yang  terdistribusi, serta keamanan dan privasi data yang harus dijaga secara ketat (Cao, dkk, 2020) .

## 2.2 Internet of Things
Internet  of  Things  (IoT)  adalah  suatu  konsep  pengembangan  jaringan  terdiri  dari  pysichal devices  yang  terhubung  dengan  jaringan  internet  dan  mampu  saling  berkomunikasi  serta bertukar data dengan perangkat lainnya. Perangkat tersebut dapat berupa sensor, kamera, alat pengukur, dan perangkat lainnya yang dilengkapi dengan teknologi yang memungkinkan mereka terhubung ke jaringan internet (Vailshery, 2022) .
Dengan adanya IoT, perangkat-perangkat tersebut dapat saling terhubung dan bertukar data untuk  mengoptimalkan  kinerja,  memantau  kondisi,  dan  memberikan  informasi  secara real- time. Contoh penggunaan IoT yang sudah umum dijumpai adalah smart home, smart city, dan smart healthcare. Pengembangan teknologi IoT memiliki potensi besar seperti pada bidang bisnis,  industri,  hingga  kehidupan  sehari-hari.  Namun,  ada  pula  beberapa  tantangan  yang perlu  diatasi,  seperti  masalah  keamanan  dan  privasi  data,  interoperabilitas  perangkat,  dan kompleksitas infrastruktur yang dibutuhkan (Leppanen, dkk, 2019) .

## 2.3 Greenhouse Anggur
Greenhouse  anggur  adalah  teknik  bercocok  tanam  anggur  di  dalam  rumah  kaca  atau Greenhouse  untuk  meningkatkan  produksi  dan  kualitas  anggur.  Dalam  Greenhouse, lingkungan tumbuh yang lebih terkendali, termasuk suhu, kelembaban, dan intensitas cahaya, dibandingkan dengan tumbuh di lahan terbuka (Kurniawan, dkk, 2021) .
Greenhouse  anggur  juga  dapat  meningkatkan  produksi  dan  kualitas  anggur  dengan mempertahankan suhu dan kelembaban yang optimal dan mengurangi risiko kerusakan akibat cuaca  ekstrem,  seperti  hujan,  badai,  atau  embun  beku.  Selain  itu,  dengan  menggunakan Greenhouse anggur, petani anggur dapat memproduksi anggur sepanjang tahun, karena tidak tergantung pada musim tanam yang terbatas (Utomo, dkk, 2022) . Bangunan Greenhouse seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Bangunan Greenhouse Anggur

## 2.4 NodeMCU ESP32
Modul MCU 32 secara luas mengacu pada mikrokontroler dengan arsitektur 32-bit. MCU 32 biasanya  digunakan  untuk  sistem tertanam (embedded systems) dan memiliki  kemampuan untuk memproses data yang lebih kompleks dan beroperasi dengan lebih cepat dibandingkan dengan mikrokontroler dengan arsitektur 8 atau 16-bit. Beberapa contoh mikrokontroler 32- bit  populer  adalah  ARM  Cortex-M  series,  Atmel  SAM3X8E,  dan  PIC32MX795F512L.  Dengan kemampuan pemrosesan yang lebih kuat dan fitur yang lebih lengkap, MCU 32 sangat cocok untuk aplikasi yang membutuhkan kinerja yang tinggi seperti kendali motor, robotika, kendali industri, dan aplikasi IoT ( Internet of Things) (Setyawan, dkk, 2023) . Bentuk dari NodeMCU ESP32 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. NodeMCU ESP32

## 2.5 Capacitive Soil Moisture Sensor
Capacitive  Soil  Moisture  Sensor  digunakan  mengukur  daya  simpan  tanah  berupa  kadar  air tanah.  Ketika sensor  ditempatkan  di dalam tanah, maka  antara sensor dan  tanah  terdapat sebuah  kapasitor  yang  terbentuk.  Kapasitor  ini  terdiri  dari  dua  elektroda  yaitu  elektroda penginderaan  (sensor)  dan  elektroda  tanah.  Kedua  elektroda  ini  berfungsi  sebagai  pelat kapasitor. Kapasitansi pada kapasitor ini bergantung pada jarak antara kedua elektroda, luas permukaan elektroda, dan sifat dielektrik tanah. Kadar kelembaban tanah mempengaruhi sifat dielektrik  tanah,  sehingga  kapasitansi  kapasitor  akan  berubah  sesuai  dengan  kadar kelembaban  tanah.  Sensor  kemudian  akan  mengukur  kapasitansi  pada  kapasitor  dan mengubahnya menjadi nilai kadar kelembaban tanah. Nilai kelembaban ini kemudian dapat ditampilkan  pada  layar  atau  diproses  lebih  lanjut  oleh  sistem  yang  menggunakan  sensor
tersebut (Nadindra,  dkk,  2022) .  Bentuk  dari  sensor  kelembaban  tanah  seperti  yang dtunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Sensor Kelembaban Tanah

## 2.6 Arduino IDE
Arduino IDE merupakan software untuk membuat dan menggunggah ke dalam arduino yang memiliki fungsi untuk menyisipkan ke dalam arduino. Penulisan kode program dapat diberikan instruksi-instruksi menggunakan bahasa  pemrograman  C++  dengan tujuan  sistem  berjalan dengan  semestinya  sesuai  kode  program  yang  sudah  ditulis (Nurdiansyah,  dkk,  2020) . Antarmuka Arduino IDE yang digunakan seperti yang dtunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Antarmuka Arduino IDE

## 2.7 Sensor DHT11
Sensor  DHT11  menggunakan  teknologi  digital  dan  mampu  memberikan  nilai  suhu  dalam kisaran  -20  hingga  60  derajat  Celsius  dan  kelembaban  dalam  kisaran  20%  hingga  90% (Rohman, dkk,  2021) .  Sensor  DHT11  menggunakan  protokol  komunikasi single-wire  (1- wire)  untuk  mengirimkan  data  ke  mikrokontroler.  Sensor  ini  dapat  dihubungkan  dengan mikrokontroler seperti Arduino, Raspberry Pi, dan sebagainya untuk membaca nilai suhu dan kelembaban  dari  lingkungan  sekitar.  Sensor  DHT11  relatif  murah  dan  mudah  digunakan, sehingga cocok digunakan dalam berbagai proyek elektronik yang memerlukan pengukuran suhu  dan  kelembaban (Yahya,  dkk,  2020) .  Bentuk  dari    sensor  DHT11  seperti  yang dtunjukkan pada Gambar 5.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Rancangan Sistem
Konsep  diagram  I/O  merupakan  perancangan  sistem  yang  memproses  data  berupa  data masukan kemudian diproses menjadi sebuah data keluaran yang diperlukan bagi pengguna. Konsep diagram I/O seperti yang dtunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Rancangan Sistem Edge Computing
Pembuatan sistem edge computing melibatkan berbagai perangkat keras yaitu Raspberry Pi, Node  MCU,  Relay,  Sensor  DHT  11,  Sensor Capacitive  Soil  Moisture.  Proses  aliran  data digambarkan dengan diagram alir. Diagram alir pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram Alir Data Sistem Edge Computing

## 3.2 Rancangan Pengujian
Tahap  ini  melakukan  pengujian  dengan  menghubungkan  setiap  perangkat  IoT  dari  sensor hingga  aktuator  ke  NodeMCU  ESP32  dan  Raspberry  Pi  yang  dilibatkan  sebagai Edge Computing. Data sensor akan masuk terlebih dahulu ke NodeMCU ESP 32, kemudian NodeMCU mengirimkan data sensor itu per tiap data sensor. Setelah itu data sensor akan dikumpulkan dan diolah pada Raspberry Pi untuk memeriksa logika dari tiap masukan sensor yang kemudian akan  diberikan  perintah  untuk  menyalakan  atau  memadamkan  relay  yang  sudah  dipasang guna kebutuhan kipas kabut. Dalam waktu berselang juga data sensor dari Raspberry Pi juga dikirimkan ke  database online agar dapat  dibaca  pada  Smartphone dan  Laptop. Parameter yang  diuji  pada  penelitian  ini  adalah Troughput,  Delay,  Packet  Loss,  dan  Jitter  guna mengetahui  performansi  jaringan  menggunakan Edge  Computing.  Pengujian  dilakukan sebanyak  30  kali  percobaan  dan  parameter  pengujian  tersebut  akan  dibandingkan  tanpa menggunakan Edge Computing.

## 3.3 Penerapan Edge Computing
Penerapan edge  computing  pada  penelitian  ini  menggunakan  jaringan  lokal  yang  ada  di Fakultas  MIPA.  Penerapan edge  computing  pada  jaringan  lokal  kampus  bertujuan  untuk meningkatkan kinerja, keamanan, dan efisiensi jaringan serta mendukung aplikasi dan layanan yang memerlukan pemrosesan data yang cepat dan real-time. Oleh karena itu, Pembangunan jaringan  lokal  dimulai  dari  lokasi  yang  lebih  dekat  dengan  pengguna  akhir  (end  user). Pengguna akhir pada penelitian ini adalah Smart Greenhouse dan lokasi yang terdekat untuk meletakkan edge server adalah Ruangan Workshop Fakultas MIPA. Untuk jarak jalur jaringan lokal dari Ruang Workshop ke Smart Greenhouse adalah 152,9m. Hasil pengukuran jaraknya seperti yang dtunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Jarak Lokasi Antara Edge Server dan Smart Greenhouse

## 3.4 Penerapan Perangkat Keras pada Edge Computing
Untuk  menerapkan edge  computing  di  Workshop,  digunakan  Edge  Server  yang  memiliki kemampuan komputasi yang kuat untuk memproses data di lokasi edge kampus. Edge Server yang digunakan bertugas untuk mengumpulkan data dari node-node sensor yang berada pada Smart Greenhouse. Data-data pada node sensor ini disimpan kedalam Edge Server terlebih dahulu,  kemudian  baru  dikirimkan  ke server  secara  periodik.  Untuk  pengiriman  ke  hosting dilakukan  setiap  15  menit  sekali  agar  tidak  memberatkan service  pada  hostingan  jika dikirimkan secara real-time. Sedangkan data node sensor akan disimpan ke dalam Edge Server selama 24 jam. Setelah itu, data yang sudah akan ditimpa dengan data yang terbaru. Hal ini bertujuan agar data pada Edge Server tidak terlalu penuh kapasitasnya karena peran Edge Server hanya sebagai penyimpanan dan pengolahan data sementara saja. Edge Server yang digunakan seperti yang dtunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Edge Server di Ruang Workshop FMIPA

## 3.5 Penerapan Perangkat Keras pada Smart
Greenhouse Pada  perangkat  keras  yang  digunakan  pada  Smart Greenhouse  adalah  perangkat  untuk memantau kondisi suhu udara dan kelembapan udara sekitar menggunakan sensor DHT11. Selain itu, kondisi kelembapan tanah pada pot tanaman juga dipantau menggunakan sensor Soil Moisture. Untuk pembacaan setiap sensor menggunakan NodeMCU ESP32 yang terhubung dengan jaringan lokal yang terhubung ke Edge Server di Workshop. NodeMCU ESP32 yang digunakan seperti yang dtunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. NodeMCU ESP32 yang digunakan untuk pembacaan sensor
Untuk jumlah node yang digunakan sebanyak 8 node dimana ada 7 node yang membaca 4 sensor Soil Moisture dan 1 node yang membaca 2 pot sensor Soil Moisture beserta sensor DHT11  di  Smart Greenhouse.    Total  pot  yang  dipantau  sistem  adalah  30  pot.  Proses pemasangan NodeMCU ESP32 seperti yang dtunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Proses Pemasangan Sensor pada Smart Greenhouse

## 3.6 Pengembangan Sistem Monitoring Smart Greenhouse
Pada pengembangan sistem, aplikasi Sipunggur dikembangkan agar sistem bisa terintegrasi ke Edge  Server.  Terdapat  beberapa  menu  yang  dapat  digunakan  yaitu  menu  Home  yaitu halaman awal website, menu about yaitu berisi tentang produk dari Sipunggur, menu services yaitu menu tentang pelayanan yang diberikan pada produk Sipunggur, dan menu contact yang berisi tentang kontak dari pembuat aplikasi dan alat Sipunggur. Tampilan dashboard halaman awal website monitoring dan kendali dari Sipunggur seperti yang dtunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12. Tampilan Dashboard Aplikasi
Kemudian  Monitoring  Pot-Pot  anggur  yang  bisa  dipantau  dari  jarak  jauh  melalui website. Terdapat data Soil Moisture yang didapat dari sensor Soil Moisture, kemudian data Humidity (Kelembapan  Udara)  dan  Temperature  (Suhu  Udara)  yang  didapat  dari  sensor  DHT11 ditampilkan ke aplikasi android. Tampilan pembacaan sensor seperti yang dtunjukkan pada Gambar 13.

## Gambar 13. Tampilan Pembacaan Sensor
Ketika tombol Pilih Pot ditekan atau diklik akan menampilkan menu pilihan pot yang akan kita monitoring yaitu dari Pot 1 hingga Pot 24. Untuk dapat mengaksesnya cukup dengan mengklik dari salah satu nomor Pot tersebut. Selanjutnya, aplikasi akan menampilkan kondisi pot sesuai dengan urutan penomorannya. Tampilan pilihan pot seperti yang dtunjukkan pada Gambar 14.
Gambar 14. Tampilan Pilihan Pot
Pada tampilan aplikasi juga terdapat laman grafik monitoring log data yang dapat dipantau secara real time berdasarkan waktu. Warna biru menunjukkan data Soil Moisture, warna Hijau menunjukkan  data Humidity,  dan  warna  Orange  menunkkan  data  temperature.  Selain  itu terdapat menu untuk monitoring pompa air. Pompa air yang digunakan sebanyak 2 buah. Pada menu  tersebut  terlihat  bahwa  Pompa  Air  1  dan  2  dalam  keadaan  mati  atau  tidak  bekerja. Tampilan aplikasi grafik seperti yang dtunjukkan pada Gambar 15.
Gambar 15. Tampilan Grafik Pembacaam Data Sensor

## 3.7 Pengujian Troughput pada Sistem Monitoting Anggur Smart Greenhouse
Berdasarkan  data  yang  sudah  diambil  pada  saat  penelitian,  terdapat  beberapa  data  yaitu jumlah Bytes dari data, Time Span atau waktu pengamatan dari data. Jumlah Bytes dari data tersebut kemudian diubah mejadi jumlah bit data dengan cara dikalikan dengan 8. Sedangkan Time  Span  dengan  satuan  ms  diubah  menjadi  ke  s  dengan  dibagi  dengan  1000.    Hasil pengujian Website seperti yang dtunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Website Uji ke Edge Computing (EC) Tanpa EC Jumah Bytes Jumlah bits Troughput EC (Kbps) Troughput (Kbps) 1 38521  308168 1064.564 954.456 2 38473  307784 1054.116 972.876 3 38905  311240 1035.141 912.888 4 37432  299456 1027.371 922.898 5 38434  307472 1218.555 1024.99 6 38912  311296 1061.285 954.832 7 38549  308392 1048.339 964.434 8 38532  308256 1055.733 972.435 9 39329  314632 1076.232 992.756 10 38637  309096 1045.133 945.982 11 37987  303896 1006.335 976.349 12 38578  308624 1043.096 957.24 13 37982  303856 1039.062 912.344 14 38203  305624 1040.801 986.471 15 37984  303872 1042.621 923.719 16 38543  308344 1053.951 911.714
Uji ke Edge Computing (EC) Tanpa EC Jumah Bytes Jumlah bits Troughput EC (Kbps) Troughput (Kbps) 17 38321  306568 1040.766 912.129 18 38213  305704 1036.351 987.291 19 38529  308232 1054.823 1002.56 20 38529  308232 1052.953 899.301 21 37819  302552 1029.502 986.347 22 38529  308232 1049.247 943.453 23 37781  302248 1007.762 972.271 24 37950  303600 1033.683 934.242 25 38832  310656 1071.701 957.382 26 38529  308232 1043.722 932.728 27 37823  302584 1025.768 976.729 28 38392  307136 1040.705 964.983 29 38231  305848 1039.246 912.743 30 37432  299456 1017.07 1025.56 Rata-Rata 1048.521 956.4701
Untuk mendapatkan trouhput dapat dilihat pada persamaan 2.1. Jika dilihat pada data jumlah Bytes didapatkan data yang bervariasi namun variasi berkisar pada 37000 hingga 39000 Bytes
yang berarti menunjukkan setiap data mempunyai jumlah Bytes yang konsisten. Hal ini juga berlaku pada Time Span memiliki data yang konsisten berkisar pada 290.000 ms. Pada data tersebut  terlihat  bahwa troughput  yang  didapatkan  adalah  sebesar  1048.521  Mbps. Berdasarkan hasil  pengujian,  didapatkan troughput  dengan menggunakan Edge  Computing dan  tanpa  menggunakan Edge  Computing.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  selisih perbedaan dari troughput tidak cukup besar, namun hal tersebut berdampak pada delay, jitter, dan packet  loss  yang  didapat  dengan  tanpa  menggunakan  Edge  Computing.  Troughput dipengaruhi oleh jaringan internet yang digunakan pada penelitian ini.
3.8 Pengujian Delay dan Packet Loss pada Sistem Monitoring Smart Greenhouse
Berdasarkan data yang sudah diambil, terdapat data jumlah paket yang dikirim dan diterima serta data delay pengiriman dari setiap data tersebut. Jumlah paket yang dikirim dan diterima bervariasi. Hal itu menunjukkan bahwa data yang dikirim memiliki panjang data yang berbeda saat dikirim sehingga membuat data tersebut menjadi bervariasi. Data yang bervariasi juga berdampak pada delay waktu pengiriman yang juga bervariasi. Dari 30 percobaan didapatkan bahwa rata-rata delay yang didapat adalah 117.91 ms dan Packet Loss sebesar 0 %. Hasil pengujian Delay dan Packet Loss seperti yang dtunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Penujian Delay dan Jitter
Uji ke Edge Computing (EC) Tanpa EC Delay (ms) Packet Loss (%) Delay (ms) Packet Loss (%) 1 116.54 0 370 0.002 2 104.43 0 319 0.004 3 119.32 0 259 0 4 121.45 0 571 0 5 109.87 0 417 0 6 118.65 0 372 0 7 129.45 0 382 0 8 111.64 0 321 0.03 9 114.21 0 331 0.01 10 123.43 0 362 0 11 104.43 0 319 0 12 105.32 0 353 0 13 113.43 0 367 0.04 14 127.32 0 312 0 15 117.87 0 367 0 16 111.12 0 344 0
Uji ke Edge Computing (EC) Tanpa EC Delay (ms) Packet Loss (%) Delay (ms) Packet Loss (%) 17 129.45 0 324 0.01 18 125.32 0 389 0 19 125.43 0 401 0.01 20 107.11 0 421 0.01 21 103.65 0 398 0 22 104.43 0 351 0.03 23 109.45 0 398 0 24 129.82 0 384 0 25 129.35 0 356 0 26 129.37 0 381 0.05 27 129.91 0 394 0.01 28 127.33 0 330 0 29 125.56 0 310 0.01 30 112.78 0 328 0 Rata- rata 117.91 0 364,3667  0,0072
Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan delay dan packet loss dengan menggunakan Edge Computing dan tanpa menggunakan Edge Computing. Delay yang dihasilkan dari penggunaan Edge Computing lebih kecil dibandingkan tanpa menggunakan Edge Computing. Begitu juga halnya  dengan Packet  loss,  terlihat  bahwa  tanpa  Edge  Computing  terdapat  Packet  Loss walaupun Packet Loss yang dihasilkan tidak terlalu signifikan. Hal itu dapat terjadi dikarenakan troughput  menggunakan Edge  Computing  yang  dihasilkan  lebih  besar  dibandingkan  tanpa menggunakan Edge Computing.

## 3.9 Pengujian Jitter pada Sistem Monitoring Anggur Smart Greenhouse
Berdasarkan data yang sudah diambil, terdapat data delay waktu pengiriman yang didapat.
Kemudian untuk mendapatkan variasi delay yang didapat dengan melihat selisih delay waktu pengiriman setiap percobaan. Jitter didapatkan dengan mengikuti Persamaan 2.2. Rata-rata Jitter yang didapat yaitu 0.003046026. Hasil pengujian  Jitter seperti yang dtunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Jitter pada Proses Pengiriman Data Uji ke Edge Computing (EC) Tanpa EC Delay (ms) Variasi Delay (ms) Jitter Jitter 1 116.54 - - 2 104.43 12.11 0.003831066 0,017329256 3 119.32 14.89 0.004777029 0,019367334 4 121.45 2.13 0.000643505 0,102902375 5 109.87 11.58 0.001648164 0,046794287 6 118.65 8.78 0.003145826 0,008284242 7 129.45 10.8 0.003550296 0,003459011 8 111.64 17.81 0.006769289 0,019664732 9 114.21 2.57 0.000973854 0,003619254 10 123.43 9.22 0.003579193 0,011854685 11 104.43 19 0.006802721 0,020254357 12 105.32 0.89 0.00038083 0,012314379 13 113.43 8.11 0.0031049 0,005777961 14 127.32 13.89 0.00575632 0,022017614 15 117.87 9.45 0.00382127 0,021982414 16 111.12 6.75 0.003010705 0,009488449 17 129.45 18.33 0.007540107 0,007168459 18 125.32 4.13 0.001755952 0,023057822 19 125.43 0.11 4.36335E-05 0,00498132 20 107.11 18.32 0.006846039 0,007889546 21 103.65 3.46 0.001351035 0,008394161 22 104.43 0.78 0.000325543 0,015959253 23 109.45 5.02 0.002088186 0,016864011 24 129.82 20.37 0.009175676 0,005645161 25 129.35 0.47 0.000202412 0,009803922 26 129.37 0.02 8.61698E-06 0,010076582 27 129.91 0.54 0.000214286 0,004524887 28 127.33 2.58 0.001078595 0,021694915 29 125.56 1.77 0.000760636 0,008006405 30 112.78 12.78 0.005149073 0,007194245 Rata-Rata 0.003046026  0.053751453
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  didapat jitter  yang  didapat  dari  variasi delay dibagi jumlah paket yang dikirimkan. Jitter menggunakan Edge Computing lebih kecil dibandingkan  tanpa  menggunakan Edge  Computing.  Hal  itu  selaras  dengan  kategori  yang didapat. Jitter  dengan  Edge  Computing  berkategori  sangat  baik  sedangkan  tanpa  Edge Computing berkategori baik dengan standar daru TIPHON.

## 4. KESIMPULAN
Infrastruktur edge computing dapat diterapkan di lingkungan kampus dengan memanfaatkan jaringan kabel lokal yang terhubung dari Workshop ( Edge Server) dengan Smart Greenhouse (End User). Jarak antara Edge Server ke End User adalah 159,2m. Pengiriman data dari sensor ke edge  computing  menggunakan  node  sensor  dimana  4  sensor  akan  dibaca  datanya menggunakan  1  node  sensor  dan  data  tersebut  dikirimkan  menggunakan  akses  wifi  dari Repeater AP di Smart Greenhouse ke Switch di Workshop. Berdasarkan keseluruhan data yang sudah  diuji  dan  pengukuran  QoS  adalah  rata-rata  dari  Troughput  1048.521  Kbps  (Cukup), Delay 117.91 ms (Sangat Baik), Jitter 0.003046026 ms (Sangat Baik), dan Packet Loss 0% (Sangat Baik). Komunikasi yang digunakan dapat digolongkan sangat baik dimana kondisi jalur jaringan yang stabil dan paket data yang dikirimkan tidak ada yang hilang.

## DAFTAR RUJUKAN
Cao, K., Y. Liu., G.Meng, and Q.Sun. (2020). An Overview on Edge Computing Research.
IEEE Access, 8(85), 714 - 728.
Herlambang, S., Yudhiantoro, D. & Wibowo, A.W.A. (2021). Biochar Untuk Budidaya Anggur. Yogyakarta: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat UPN “Veteran” Yogyakarta.
Ichsan, M. H. H. (2021). Analisis Kinerja Jaringan Sensor Nirkabel untuk Edge Computing Menggunakan LORA SX1278. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 8(5), 887 - 894.
Kong,  Xiangjie.,  Wu,  Yuhan.,  Wang,  Hui.,  and  Xia,  Feng.  (2022).  Edge  Computing  for Internet of Everything: A Survey. IEEE Internet of Thing Journal. 1(1), 1 - 14.
Kurniawan, Anri., Sulitiadi, Slamet., & Ristiono, Andika. (2021). Monitoring Iklim Mikro pada
Greenhouse  secara  Real  Time  menggunakan  Internet  of  Things  (IoT)  Berbasis
Thingspeak. Jurnal Teknik Pertanian Lampung, 10(4), 468 - 480.
Leppanen, T ., C. Savaglio., L.Loven., T. Jarvenpaa., R. Ehsani., E. Peltonen., G. Fortino., J.
Riekki.  nen,  G.  Fortino,  and  J.  Riekki.  (2019).  Edge-Based  Microservices Architecturefor  Internet  of  Things:  Mobility  Analysis  Case  Study. IEEE  Global Communications Conference (GLOBECOM), (pp. 1–7).
Nadindra,  Daffa  Eka.,  &  Chandra,  Joko  Christian.  (2022).  Sistem  IoT  Penyiram  Tanaman
Otomatis Berbasis Arduino Dengan Kontrol Telegram. Jurnal Sistem Komputer dan Teknik Informatika, 5(1), 104 - 114.
Nurdiansyah,  Muhtar.,  Sinurat,  Erick  Chomper.,  Bakri,  Muhammad.,  Ahmad,  Imam.,  &
Prasetyo,  Aldi  Bagus.  (2020).  Sistem  Kendali  Rotasi  Matahari  pada  Panel  Surya
Berbasis Arduino Uno . JTIKOM, 1(2), 40 - 45.
Ristian, U., Ruslianto, I. & Sari, K. (2022). Sistem Monitoring Smart Greenhouse pada Lahan
Terbatas Berbasis Internet of Things (IoT). Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika
(JEPIN), 8(1), 87 - 94.
Rohman, Agung Dwi Fathur., Irawan, Josep Dedy., & Rudhistiar, Deddy. (2021). Rancang Bangun Sistem Monitoring Suhu dan Kelembapan Kamar Kosong pada Hotel Dampak Covid-19 Berbasis IoT. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 5(2), 653 – 659.
Ruslianto, I., Ristian, U. & Hasfani, H. (2022). Sistem Pintar Untuk Anggur (Sipunggur) pada
Kawasan  Tropis  Berbasis  Internet  of  Things  (IoT). Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika (JEPIN), 8(1), 121 - 127.
Setyawan, Dodi Yudo., Rosmalia, Lia., Nurfiana., & Nurjoko.  (2023). Perancangan Sistem Irigasi Tanaman dalam Greenhouse Berbasis Internet of Things (IoT). Jurnal Teknika, 17(1), 101-108.
Tando,  E.  (2019).  Pemanfaatan  Teknologi Greenhouse  dan  Hidroponik  Sebagai  Solusi Menghadapi Perubahan Iklim Dalam Budidaya Tanaman Hortikultura . Buana Sains, 19(1), 91-102.
Utomo,  Denny  Trias.,  Baihaqi,  Achmad.,  Asysyauqi,  Haris.,  dan  Azizissani,  Rizqi.  (2022).
Perancangan  Sistem  Penyiraman  Otomatis  pada Greenhouse  Guna  Meningkatkan Kualitas  Bibit  Tanaman  Anggur  (Vitis  Vinivera)  di  Daerah  Sidoarjo. Journal  of Electrical Engineering and Computer, 4(1), 46 – 50.
Vailshery, Lionel Sujay. (2022, September 6). Internet of Things (IoT) and non-IoT active device connections worldwide from 2010 to 2025. Retrieved from www.statista.com.
Yahya,  Mochtar.,  &  Erwanto,  Danang.  (2020).  Perancangan  Sistem  Kendali  Suhu  dan
Kelembaban  pada  Kandang  Anakan  Burung  Puyuh  Menggunakan  Metode  Lodika Fuzzy. Journal of Electrical and Electronic-UMSIDA, 4(1), 42 – 56.
Ye,  D  .,  R.,  Yu,  M.,  Pan.,  and  Z.Han.  (2020).  Federated  Learning  in  Vehicular  Edge Computing: A Selective Model Aggregration Approach. IEEE Access, 8(23), 920 - 935.