ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933

## Pengendalian Nutrisi Tanaman Hidroponik Menggunakan Regresi Liner Berganda Di Internet Of Things
Agni Isador Harsapranata *1 , Evi Maria 2 , Suryasatriya Trihandaru 3 , Sri Yulianto Joko Prasetyoa 4 , Sutarto Wijono 5
1 Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, tlp. (021) 23231170, Fax. (021) 21236158
2,3,4,5 Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga e-mail: * agniisador@gmail.com

## Abstrak
Tanaman membutuhkan air didalam menunjang pertumbuhannya. Air dan nutrisi yang terkandung didalam  nya berperan  vital  dalam  bidang  pertanian  yang  menggunakan  teknologi hidroponik.  Kendali  perkiraan  nutrisi  yang  harus  diberikan  ke  sistem  hidroponik  memerlukan ketepatan.    Oleh  sebab  itu,  penulis  melakukan  penelitian  untuk  melakukan  kontrol  pemberian nutrisi  ke  tanaman  hidoponik  menggunakan  Internet  of  Things,  dengan  sistem  peramalan regresi linier, di pengukuran peramalan menggunakan regresi linier penulis mendapatkan data Ph cairan nutrisi, Ketinggian cairan nutrisi, Ppm nutrisi terlarut dalam nutrisi dari sensor yang diletakan  dalam  sistem  tanaman  hidroponik.  Penulis  melakukan  penelitian  menggunakan tanaman  paprika,  sebanyak  5  unit  dan  dilakukan  pengamatan  selama  24  hari.  Sensor  akan melakukan  penarikan  data  setiap  4  hari  dan  dikirimkan  ke  server  Internet  of  Things. Berdasarkan  formula  peramalan  yang  di  didapatkan  dari  regresi  linier,  sistem  pemberian nutrisi dapat diberikan secara otomatis oleh Internet Of Things.
Kata kunci regresi linier, internet of things, hidroponik

## Abstract
Plants need water to support their growth. Water and the nutrients it contains play a vital role in agriculture using hydroponic technology. The approximate control of nutrients that must  be  fed  to  a  hydroponic  system  requires  precision.  Therefore,  the  authors  conducted research to control the provision of nutrients to hydroponic plants using the Internet of Things, with  a  linear  regression  forecasting  system,  in  forecasting  measurements  using  linear regression the  authors  obtained  data  on  nutrient  fluid  Ph,  nutrient liquid level,  Ppm  nutrients dissolved in nutrients from sensors placed in a hydroponic plant system. The author conducted research  using  paprika  plants,  as  many  as  5  units  and  observed  for  24  days.  The  sensor  will retrieve data every 4 days and send it to the Internet of Things server. Based on the forecasting formula  obtained  from  linear  regression,  the  nutrition  delivery  system  can  be  provided automatically by the Internet of Things.
Keywords regresi linier, internet of things, hidroponik

## 1. PENDAHULUAN
Industri  pertanian  saat  ini  sudah  sedemikian  penting,  dapat  dilihat  dari  semakin  tingi permintaan  berbagai  macam  budidaya  dibidang  pertanian,  dan  kebutuhan  sumber  daya  hasil pertanian yang dimanfaatkan dalam kehidupan manusia[1][2]. Dalam pertanian membutuhkan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 150-159 E- ISSN 2503-2933 151
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
lahan,  tetapi  untuk  saat  ini  wilayah  lahan  yang  dipergunakan  untuk  pertanian  semakin menyemput  [3].  Peruntukan  tanah  yang  tadinya  dipergunakan  untuk  lahan  pertanian  digeser peruntukannya  bukan  lagi  untuk  pertanian  [3].Salah  satu  teknologi  yang  dapat  diterapkan dalam  menunjang  pertanian  dengan  lahan  yang  terbatas  adalah  menggunakan  teknologi hidroponik[4].  Teknologi  Hidroponik  memanfaatkan  penggunaan  air  bernutrisi  untuk mencukupi  unsur  hara  yang  dibutuhkan  untuk  pertumbuhan  tanaman.  Air  bernutrisi  akan dialirkan  secara  terus  menerus  di  saluran  pipa  yang  berisi  akar  tanaman.    Selain  teknologi tersebut, digunakan juga  teknologi  aeroponik,  teknologi  aeroponik  adalah  pengembangan  dari hidroponik  dengan  melakukan  penyemprotan  udara  bercampur  dengan  nutrisi,  dapat diistilahkan  pengkabutan, yang  disemprotkan  dengan  tujuan  membasahi  akar tanaman,  proses pengkabutan  akan  dilakukan  secara  berkala,  sehingga  menjamin  akar  tanaman  dapat memperoleh unsur hara dan air secara terus menerus[5][6].
Penerapan  teknologi  dalam  bidang  pertanian  untuk  saat  ini  sudah  tidak  dapat  dihindari lagi,  dalam  pengembangan  tanaman  dengan  lahan  yang  terbatas,  digunakan  teknologi hidroponik  dengan  kendali  pertumbuhan  menggunakan  Internet  of  things  [7][8].  Selain menggunakan  berbagai  macam  sensor  dalam  pengemdalian,  dimanfaatkan  juga  media  radio wireless  dalam  melakukan  monitor  lahan  pertanian,  termasuk  didalamnya  adalah  kontrol terhadap  sistem  irigasi  tanaman[9][10].  Kontrol  Iot  terhadap  pertumbuhan  tanaman, dimanfaatkan  juga  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam  kontrol  pertumbuhan  tanaman [11][12][13][14].
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  pendekatan  regresi  linier  berganda,  dimana dalam perhitungan peramalan, melibatkan data ketinggian penampungan nutrisi, ph nutrisi, dan nutrisi terlarut. Ketiga bagian tersebut menjadi dasar dalam peramalan pemberian cairan nutrisi ke  dalam  sistem  pertumuhan  hidroponik  tanaman.  Peramalan  pemberian  nutrisi  di  sistem hidroponik  ini  bermanfaat  apabila  digabungkan  dengan  teknologi  Internet  of  things,  dengan teknologi  tersebut, formula  yang  digunakan  dalam  peramalan  dijalankan  secara  otomatis  oleh Internet  of  Things.  Teknologi  permalan  menggunakan  regresi  linier  berganda,  dimanfaatkan juga  untuk  melakukan  perhitungan  ramalan  produksi  padi  di  suatu  wilayah  tertentu[15], perhitungan peramalan penjualan properti di suatu wilayah[16].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam bagian metodologi ini, penulis menjelaskan tahapan tahapan yang dilewati, seperti di gambar 1, Untuk penelitian ini.
152 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 150-159 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
2.1. Pengumpulan data Ph, Ketinggian cairan nutrisi di bak penampung, dan PPM kandungan nutrisi  di  dalam  cairan.  Di  tahap  ini  penulis  mengumpulkan  data  berdasarkan  keluaran dari data sensor yang di letakkan di media tanaman hidroponik. Prose pengumpulan dari dilakukan setiap 4 hari, selamat 56 hari.
2.2. Perhitungan  Regresi  linier  berganda.  Di  tahap  ini  penulis  melakukan  perhitungan peramalan  berdasarkan  3  variabel  yaitu  data  Ph,  Ketinggian  cairan  nutrisi  di  bak penampung, dan PPM kandungan nutrisi di dalam cairan.
2.3. Setelah  perumusan  Regresi  linier  berganda  ditemukan,  dapan  dilanjutkan  dengan melakukan perhitungan peramalan pemberian nutrisi di masa yang akan datang.
2.4. Melakukan  perbandingan  penghitungan  dari  data  sebenarnya  dengan  data  peramalan, atau disebut juga perhitungan RMSE (Root Mean Square Error)[17].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 150-159 E- ISSN 2503-2933 153
Agni, et., al [ Pengendalian Nutrisi Tanaman Hidroponik Menggunakan Regresi Liner Berganda di Internet of Things]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 2. Tanaman Paprika Dengan Teknologi Hidroponik
154 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 150-159 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3. Flowchart Pemberian Nuitrisi Menggunakan Iot.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 150-159 E- ISSN 2503-2933 155
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Setelah  mengikuti  metodologi  dalam  perhitungan  peramalan  pemberian  nutrisi, selanjutnya adalah metodologi Iot dalam pemberian nutrisi seperti terlihat di gambar 3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Di bagian ini akan ditampilkan hasil dari setiap langkah di bagian metodologi, yaitu :
3.1. Pengumpulan  data,  data  yang  dikumpulkan  dapat  di  lihat  di  tabel  1.  Desain  tanaman paprika menggunakan teknologi hidroponik dapat dilihat di gambar 2.
Tabel 1. Data Hasil Pembacaan Sensor Ph, Ketinggian Cairan Nutrisi di Penampungan, dan
PPM Nutrisi. Hari Tinggi PPM PH Nutrisi 1 17.6 1612 5.6 525 4 18.4 1708 5.54 430 8 17.4 1616 5.6 530 12 18.4 1702 5.54 425 16 16 1509 5.7 630 20 18.6 1711 5.54 445 24 17.7 1607 5.5 540 28 18.4 1616 5.7 430 32 19.3 1700 5.5 330 36 19.2 1714 5.7 340 40 19.9 1613 5.8 300 44 19.4 1612 5.8 335 48 20.1 1512 6.2 230 52 19.65 1512 6 350 56 19.45 1513 6.3 355
3.2. Perhitungan Regresi linier berganda, dapat dilihat di gambar 4, merupakan hubungan dari penambahan  cairan  nutrisi  dan  ketinggian  cairan  nutrisi  di  bak  penampung,  dapat  di jelaskan  bahwa  semakin  rendah  ketinggian  cairan  nutrisi,  semakin  banyak  penambahan cairan nutrisi nutrisi.
156 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 150-159 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4. Hubungan Penambahan Nutrisi dan Ketinggian Cairan Nutrisi di Bak Penampung.
Terlihat  di  gambar  5,  meupakan  hubungan  antara  penambahan  nutrisi  dan  PPM  cairan nutrisi,  dapat  dijelaskan  bahwa  semakin  rendah  PPM  cairan  nutrisi  di  bak  penampungan, semakin banyak cairan nutrisi yang ditambahkan.
Gambar 5. Hubungan Penambahan Nutrisi dan PPM Cairan Nutrisi.
Dapat  dijelaskan  pula  oleh  gambar  6.  Merupakan  hubungan  antara  penambahan  nutrisi dan  Ph  cairan  nutrisi,  dapat  dijelaskan  bahwa  Ph  cairan  nutrisi  di  bak  penampungan  akan semakin bertambah, seiring dengan penambahan cairan nutrisi.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 150-159 E- ISSN 2503-2933 157
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 6. Hubungan Penambahan Nutrisi dan Ph Cairan Nutrisi.
Dalam  pengolahan  data  peramalan  regresi  linier  berganda,  digunakan  rumus  seperti formula 1.
⋯ (1)
Setelah dilakukan perhitungan, dengan adalah nilai peramalan banyaknya nutrisi yang dibutuhkan, adalah konstanta, adalah koefisien model regresi, X 1 adalah ketinggian cairan nutrisi  di  bak  penampungan,  X 2 adalah  kandungan  nutrisi  dalam  bak  penampungan  dalam PPM,dan X 3 adalah Ph cairan nutrisi, didapatkan formula 2.
3497.8266  74.7942 0.3671 192.2857 (2)
3.3. Dengan  menggunakan  formula  2,  dapat  dilakukan  peramalan  pemberiaan  nutrisi  di tanaman hidroponik.
3.4. Melakukan  perbandingan  penghitungan  data  sebenarnya  dengan  data  peramalan menggunakan formula 3, dihasilkan nilai 51.47887.
1
!
(3)

## 4. KESIMPULAN
Metode  regresi  linier  berganda,  yang  digunakan  untuk  peramalan  pemberiaan  cairan nutrisi dalam sistem tanaman hidroponik masuk ke dalam kategori yang baik, dilihat dari hasil perhitungan  RMSE,  yaitu  bernilai      27.25217009,  menandakan  bahwa  apabila  terjadi penyimpangan, berkisar 27.25217009 ml cairan nutrisi.
158 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 150-159 E-ISSN 2503-2933

## 5. SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  di  lakukan  dengan  menggunakan  hasil  penelitian  ini kedalam suatu ekosistem Internet of things, sehingga kendali pemberian nutrisi dapat dilakukan secara otomatis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Rusdiana  and  A.  Maesya, “Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Kebutuhan  Pangan  di Indonesia,” Agriekonomika ,  Vol.  6,  No.  1,  pp.  12–25,  2017,  [Online].  Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/agriekonomika/article/view/1795/2217.
[2] F. ;  P.  Alhadi  and  Artini, “Kebijakan  Pengembangan  Ketahanan  Pangan  Lokal,”  J. Agribisnis  Unisi ,  Vol.  11,  No.  1,  pp.  78–83,  2022,  [Online].  Available: https://ejournal.unisi.ac.id/index.php/agribisnis/article/view/1988/1167.
[3] E.  Setyaningsih,  S.  Gayatri,  and  B.  T.  Eddy, “Alih  Fungsi  Lahan  Pertanian  dan Dampaknya Terhadap Kehidupan Penduduk di Kecamatan Sayung Kabupaten Demak,” Agrisocionomics J. Sos. Ekon. Pertan. , Vol. 1, No. 1, pp. 85–93, 2018.
[4] S.  Swastika,  A.  Yulfida,  and  Y.  Sumitro, Buku  Petunjuk  Teknis  Budidaya  Sayuran Hidroponik , 1st ed. Pekanbaru Riau: Balai Pengkajian Teknologi Pertanian, 2017.
[5] M.  Widodo  and  A.  Subandi, “Rancang  Bangun  Sistem  Aeroponik  Secara  Otomatis Untuk Budidaya Beberapa Sayuran,” J. Tek. Elektro , Vol. 3, No. 1, pp. 1–13, 2016.
[6] C.  A.  Jamhari,  W.  K.  Wibowo,  A.  R.  Annisa,  and  T.  M.  Roffi, “Design  and Implementation  of  IoT  System  for  Aeroponic  Chamber  Temperature  Monitoring,” Proceeding - 2020 3rd Int. Conf. Vocat. Educ. Electr. Eng. Strength. Framew. Soc. 5.0 through  Innov.  Educ.  Electr.  Eng.  Informatics  Eng.  ICVEE  2020 ,  pp.  1–4,  2020,  doi: 10.1109/ICVEE50212.2020.9243213.
[7] R.  B.  Lukito  and  C.  Lukito, “Development  of  IoT  At  Hydroponic  System  Using Raspberry  Pi,”  Telkomnika  (Telecommunication  Comput.  Electron.  Control. ,  Vol.  17, No. 2, pp. 897–906, 2019, doi: 10.12928/Telkomnika.V17I2.9265.
[8] W.  Rahman,  E.  Hossain,  R.  Islam,  Harun-Ar-Rashid,  Nur-A-Alam,  and  M.  Hasan, “Real-time and Low-Cost IoT Based Farming Using Raspberry Pi,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , Vol. 17, No. 1, pp. 197–204, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v17.i1.pp197-204.
[9] S.  Navulur,  A.  S.  C.  S.  Sastry,  and  M.  N.  Giri  Prasad, “Agricultural  Management Through Wireless Sensors and Internet of Things,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , Vol. 7, No. 6, pp. 3492–3499, 2017, doi: 10.11591/ijece.v7i6.pp3492-3499.
[10] F. Kamaruddin, N. N. N. A. Malik, N. A. Murad, N. M. Azzah A. Latiff, S. K. S. Yusof, and  S.  A.  Hamzah, “IoT-Based  Intelligent  Irrigation  Management  and  Monitoring
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 150-159 E- ISSN 2503-2933 159
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
System  Using  Arduino,”  Telkomnika  (Telecommunication  Comput.  Electron.  Control. , Vol. 17, No. 5, pp. 2378–2388, 2019, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v17i5.12818.
[11] P. Musa, H. Sugeru, and H. F. Mufza, “An Intelligent Applied Fuzzy Logic to Prediction The Parts per Million (PPM) as Hydroponic Nutrition On The Based Internet of Things (IoT),”  Proc.  2019  4th  Int.  Conf.  Informatics  Comput.  ICIC  2019 ,  No.  1,  2019,  doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985712.
[12] A. R. Al Tahtawi and R. Kurniawan, “PH Control for Deep Flow Technique Hydroponic IoT  Systems  Based  On  Fuzzy  Logic  Controller,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  Vol.  8, No. 4, pp. 323–329, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13822.
[13] K.  Sekaran,  M.  N.  Meqdad,  P.  Kumar,  S.  Rajan,  and  S.  Kadry, “Smart  Agriculture Management  System  Using  Internet  of  Things,”  Telkomnika  (Telecommunication Comput.  Electron.  Control. ,  Vol.  18,  No.  3,  pp.  1275–1284,  2020,  doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v18i3.14029.
[14] D. Adidrana and N. Surantha, “Hydroponic Nutrient Control System Based On Internet of Things and K-Nearest Neighbors,” 2019 Int. Conf. Comput. Control. Informatics its Appl. Emerg. Trends Big Data Artif. Intell. IC3INA 2019 , Vol. 13, No. 2, pp. 166–171, 2019, doi: 10.1109/IC3INA48034.2019.8949585.
[15] R.  Wisamana, “Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Kepuasan  Konsumen  Bongkar
Muat  Peti  Kemas  di  Pelabuhan  Tanjung  Emas  Semarang,”  JIMEK ,  Vol.  2,  No.  1,  pp. 158–163, 2022, [Online]. Available: https://journal.amikveteran.ac.id/index.php/jimek/article/view/204/155.
[16] G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah, “Penerapan  Metode  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi Penjualan  Properti  pada  PT  XYZ,”  J.  Telemat. ,  Vol.  14,  No.  2,  pp.  79–86,  2019,
[Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/321