## Implementasi Sistem Irigasi Cerdas Berbasis IoT dan Machine Learning pada Pembibitan Pala di Papua Barat

## Hasan Basri
1 Prodi Manajement Informatika, Politeknik Negeri Fakfak, Papua, Indonesia email: 1 hasanbasri@polinef.id

## Abstrak
Kabupaten Fakfak merupakan daerah yang memiliki kekayaan alam dibidang pertanian dan nelayan, kondisi tanah yang subur memudahkan petani untuk mengolah tanahnya. Pada tahun 2018, hasil produksi pala sebesar 1.750 ton dengan luas lahan perkebunan pala di kabupaten fakfak sebesar 17.542 Ha yang tersebar di seluruh distrik kecuali distrik Karas, distrik Tomage dan distrik Bomberay. Jika ditinjau dari segi jumlah populasi pohon pala, jumlah tanaman pala di kabupaten fakfak tidak mengalami peningkatan signifikan setiap tahunnya. Hal ini desebabkan karena banyaknya tanaman pala yang mati saat dipindahkan ke kebun serta teknik pembibitan petani masih bersifat manual. Selain itu, juga dipengaruhi oleh kondisi cuaca yang tidak menentu sehingga mempengaruhi kelembapan tanah  dan  menghambat  pertumbuhan  tanaman  tersebut.  Saat  musim  kemarau,  para  petani  biasanya  menyiram tanaman bibit pala secara manual. Hal ini menjadi kendala petani saat mereka melakukan pembibitan sebanyak ribuan pohon. Mereka harus menyiram satu persatu pohon tersebut untuk memastikan bahwa kebutuhan pasokan air dan kelembaban tanah pada bibit tanaman pala tetap terjaga. Berangkat dari permasalahan tersebut, dibutuhkan sebuah metode yang mampu melakukan automasi sistem irigasi yang dapat menjaga kebutuhan nutrisi tanah dan mengurangi  tingkat  kematian  pohon  pala  akibat  cuaca.  Penelitian  ini  berfokus  pada perancangan  sistem  irigasi cerdas berbasis Internet Of Things (IoT) dengan mengkombinasikan beberapa sensor untuk mengukur suhu tanah dan suhu udara disekitar tanaman pala. Pemanfaatan teknologi machine learning juga diterapkan pada penelitian ini,  teknologi  machine  learning  digunakan  untuk  memprediksi  kebutuhan  irigasi  pada  lahan  pertanian menggunakan berbagai parameter penginderaan yang diperoleh dari berbagai sensor. Seperti sensor kelembaban tanah  dan  suhu  udara  lingkungan  sekitar  tanaman.  Semua  data  sensor  tersebut  akan  dikumpulkan  dan  diolah menggunakan algoritma SVM dalam pengambilan keputusan secara otomatis dan real-time. penelitian ini  mampu mengukur intensitas volume air dan kondisi lingkungan tanaman secara akurat yang berakibat pada peningkatan jumlah populasi pala di kabupaten fakfak.

## Kata Kunci:  Smart Irrigation, IoT, Pala

## Abstract
Fakfak Regency is an area that has natural wealth in the fields of agriculture and fisher, fertile soil conditions make  it  easier  for  farmers  to  cultivate  their  land.  In  2018,  nutmeg  production  was  1,750  tons  with  a  nutmeg plantation  area  in  Fakfak  Regency  of  17,542  Ha  spread  across  all  districts except for  Karas district,  Tomage district and Bomberay district. If viewed in terms of the number of nutmeg tree populations, the number of nutmeg plants in Fakfak Regency does not increase significantly every year. This is due to the large number of nutmeg plants that die when transferred to the garden and the farmer's nursery technique is still manual. In addition, it is also  influenced  by  erratic  weather  conditions  that  affect  soil  moisture  and  inhibit  the  growth  of  these  plants. During the dry season, farmers usually water the nutmeg seedlings manually. This is a problem for farmers when they are seeding thousands of trees. They have to water the trees one by one to ensure that the need for water supply and soil moisture in nutmeg seedlings is maintained. Departing from these problems, we need a method that is able to automate an irrigation system that can maintain soil nutrient needs and reduce the mortality rate of nutmeg trees due to weather. This research focuses on designing a smart irrigation system based on the Internet of  Things  (IoT)  by  combining  multi  sensors  to  measure  soil  temperature  and  air  temperature  around  nutmeg plants. The use of machine learning technology is also applied to this research, machine learning technology is used  to  predict  irrigation  needs  on  agricultural  land  using  various  sensing  parameters  obtained  from  various sensors. Such as sensors of soil moisture and air temperature of the environment around the plant. All sensor data will be collected and processed using the SVM algorithm in automatic and real-time decision making. This study was able to accurately measure the intensity of water volume and environmental conditions of the plant which resulted in an increase in the number of nutmeg populations in Fakfak Regency.
Keywords: decision support system; information system; weather forecasting.

## PENDAHULUAN
Kabupaten  fakfak  merupakan  salah  satu  kabupaten  di  provinsi  papua  barat,  dengan  memiliki jumlah populasi penduduk sebesar 74.772 jiwa, dengan luas wilayah ± 14.320 km2 yang tersebar di 17 distrik  (BPS,  2018).  Pala  merupakan  komuditas  tanaman  rempah  yang  memiliki  harga  jual  tinggi  di indonesia  maupun  mancanegara.  Kabupaten  fakfak  sebagai  daerah  pensuplai  buah  pala  terbesar  di provinsi  papua  barat.  Pala  Myristica  Argentea  adalah  salah  satu  komuditas  unggulan  di  kabupaten fakfak, serta memiliki karakteristik berbeda dibandingkan dengan pala banda. Perbedaan karakteristik yang  paling  mencolok  terletak  pada  ukuran  buah  pala yang  relatif  lebih  besar  dan  berbentuk  lonjong dibandingkan  dengan  pala  banda,  bunga  pala  atau  fuli  lebih  tebal  serta  memiliki  karakteristik  warna lebih merah (ILO, 2015).  Selain itu, Pala Fakfak ikut menyumbang hasil produksi sebanyak 11 persen pala nasional. Kontribusi tanaman pala terhadap PDRB Kabupaten Fakfak mencapai 6.52 Persen (AIPD, 2013).
Pada  tahun  2018,  hasil  produksi  pala  sebesar  1.750  ton  dengan  luas  lahan  perkebunan  pala  di kabupaten  fakfak  sebesar  17.542  Ha  yang  tersebar  di  seluruh  distrik  kecuali  distrik  Karas,  distrik Tomage  dan  distrik  Bomberay  (BPS,  2018).  Peluang  untuk  mengembangkan  komoditas  pala  di Kabupaten  Fakfak  cukup  besar.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  komoditas  pala  di  Fakfak  belum dikelola dengan baik (BPPP, 2017). Padahal pala merupakan salah satu komoditas ekspor yang paling diminati di berbagai negara. Setiap bagian pada buah pala memiliki nilai ekonomis karena mulai daging, biji  hingga  tempurung  pala  dapat  dimanfaatkan  oleh  industri  makanan  dan  minuman.  Selain  itu, kandungan  minyak  atsiri  didalam  pala  papua  rendah  sehingga  dapat  dimanfaatkan  sebagai  bahan pemutih kulit, kosmetik dan juga obat (A’mun, 2013).
Dari  segi  populasi,  jumlah  tanaman  pala  di  kabupaten  fakfak  tidak  mengalami  peningkatan signifikan  setiap  tahunnya.  Hal  ini  desebabkan  karena  banyaknya  tanaman  pala  yang  mati  saat dipindahkan ke kebun serta teknik pembibitan petani masih bersifat manual. Selain itu, juga dipengaruhi oleh  kondisi  cuaca  yang  tidak  menentu  sehingga  mempengaruhi  kelembapan  tanah  dan  menghambat pertumbuhan tanaman tersebut. Saat musim kemarau, para petani biasanya menyiram tanaman bibit pala secara  manual.  Hal  ini  menjadi  kendala  petani  saat  mereka  melakukan  pembibitan  sebanyak  ribuan pohon.  Mereka  harus  menyiram  satu  persatu  pohon  tersebut  untuk  memastikan  bahwa  kebutuhan pasokan air dan kelembaban tanah pada bibit tanaman pala tetap terjaga.
Berangkat  dari  permasalahan  tersebut,  dibutuhkan  sebuah  metode  yang  mampu  melakukan automasi sistem irigasi yang dapat menjaga kebutuhan nutrisi tanah dan mengurangi tingkat kematian pohon pala akibat cuaca. Penelitian ini berfokus pada perancangan sistem irigasi cerdas berbasis Internet Of Things (IoT) dengan mengkombinasikan beberapa sensor untuk mengukur suhu tanah, cuaca, debit air pada bak penampungan serta kondisi tanah disekitar tanaman pala. Pemanfaatan teknologi machine learning juga diterapkan pada penelitian ini, teknologi machine learning digunakan untuk memprediksi kebutuhan irigasi pada lahan pertanian menggunakan berbagai parameter penginderaan yang diperoleh dari berbagai sensor. Seperti sensor kelembaban tanah, suhu tanah, dan data ramalan cuaca dari Internet. Semua  data  sensor  tersebut  akan  dikumpulkan  dan  diolah  menggunakan  algoritma  SVM  dalam pengambilan keputusan secara otomatis dan real-time.
Penelitian  ini  memiliki  urgensi  yang  cukup  baik  dalam  menyambut  modernisasi  pertanian  di provinsi  papua  barat  khususnya  di  kabupaten  fakfak.  Selain  itu,  penelitian  ini  diharapkan  mampu mengukur  intensitas  volume  air  dan  kondisi  lingkungan  tanaman  secara  akurat  yang  berakibat  pada peningkatan  jumlah  populasi  pala  di  kabupaten  fakfak.  utuk  memperkaya  literasi  dalam  proses penelitian,  peneliti  melakukan  studi  literatur  untuk  mendapatkan  pemahaman  mendalam  dalam mengimplementasikan  sistem  irigasi  cerdas  (Cruz  dkk,  2018)  mengembangkan  sebuah  platform middleware IoT yang dapat menjadi referensi dalam mendukung sistem IoT cerdas. Berdasarkan hasil riset  mereka,  dapat  disimpulkan  bahwa  teknologi  IoT  terbukti  dapat  membantu  petani  dalam
menyelasikan banyak permasalahan dibidang pertanian. Hal senada dikemukakan oleh (Sharma, 2016) yang  menyatakan  bahwa  teknologi  IoT  dapat  dijadikan  sebagai  solusi  cerdas  dan  bermanfaat  dalam mengembangkan  sistem  irigasi  cerdas  dengan  pemanfaatan  air  yang  optimal.  Penggunaan  sensor kelembaban  tanah,  curah  hujan,  dan  penguapan  adalah  parameter  penting  untuk  merancang  sistem irigasi cerdas.
Karlisa Priandana (Karlisa and Ramadina, 2020) telah melakukan penelitian di bidang pertanian digital,  metode  yang  diusulkan  yaitu  memangaatkan  sistem  mobile  GIS  untuk  mendapatkan  berbagai informasi  data  secara  real-time  pada  wilayah/objek  penelitiannya.  Selain  itu  (Gutierrez  dkk,  2014) mengusulkan sistem irigasi otomatis dengan menggunakan jaringan sensor nirkabel dan modul GPRS untuk  menghemat  air.  Pada  sistem  ini  telah  dipasang  jaringan  sensor  kelembaban  tanah  dengan pengontrol di lahan pertanian untuk pemantauan dan mealakukan pengendalian irigasi secara real-time. (Jaguey,  2015)  memanfaatkan  smartphone  untuk  mengontrol  irigasi  pada  lahan  pertanian  dengan memanfaatkan  pencitraan  pada  tanah  dengan  memproses  RGB  menjadi  abu-abu  untuk  estimasi  rasio antara  lahan  basah  dan  kering.  Panel  surya  dan  baterai  menjadi  sumber  listrik  yang  digunakan  dan sanggup beroperasi dengan baik tanpa menggunakan kabel eksternal. ( Ryu et al, 2015)  juga melakukan peneitian  tentang  sistem  pertanian  berbasis  IoT.  Mereka  memanfaatkan  smartphone  untuk memonitoring  kadar  CO2,  Kelembapan,  temperature  udara,  dan  penerangan  lahan  pertanian.  Seluruh sensor tersebut diintegrasikan kedalam aplikais smartphone.
Dagar, Som juga menerapkan Konsep IoT dalam bidang pertanian untuk mengumpulkan berbagai informasi dari sensor-sensor tersebut secara real-time. Data tersebut kemudian dikirim ke server pusat menggunakan jaringan Wi-Fi yang selanjutnya di olah untuk melakukan pengambilan keputusan sesuai dengan  standart  yang  telah  ditentukan.    (Hu  et  al,  2019)  mengembangkan  sebuah  teknologi  Non- Orthogonal di jaringan sensor nirkabel untuk smart agriculture. Mereka menggunakan Teknik simulasi numerik untuk menerangkan bahwa Noma dan WSN dapat mencapai laju data tinggi dan probabilitas pemedaman rendah. Transmisi yang digunakan berupa uplink dan downlink.
Dari  beberapa  hasil  kajian  pustaka  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa penelitian ini sangat penting dilakukan karena teknologi IoT dapat menyeleasaikan permasalahan irigasi pada pembibitan tanaman pala di kabupaten fakfak provinsi papua barat. Penelitian ini berfokus pada rancangan  sensor,  dan  sistem  pengontrol  berbasis  nirkabel.  Selain  itu,  node  sensor  mampu berkomunikasi dengan user melalui internet. Dengan demikian. Pengguna dapat melakukan pemantauan terhadap  kondisi  lahan  pertanian  dengan  koneksi  internet  kapan  saja  dan  dimana  saja.    Sistem  yang dirancang  nantinya  dalam  bentuk  prototype  berskala  kecil  untuk  mengontrol  irigasi  pembibitan  pala secara otomatis.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan automasi sistem irigasi yang dapat menjaga kebutuhan nutrisi tanah dan mengurangi tingkat kematian pohon pala akibat cuaca. Sistem  ini  menggabungkan teknologi IoT dan  ML  dalam  mengembangkan  sistem  irigasi  pintar.  Teknologi  machine  learning  digunakan  untuk memprediksi kebutuhan air pada lahan pertanian menggunakan berbagai parameter penginderaan yang diperoleh dari berbagai sensor. Seperti sensor kelembaban tanah, Suhu udara, dan data ramalan cuaca BMKG  dari  Internet.  Parameter  tersebut  digunakan  sebagai  data  training  dan  data  testing  agar menghasilkan  model  pembelajaran  yang  optimal.  Tahapan  penelitian  yang  diusulkan  dibagi  menjadi tiga bagian yaitu: Pengumpulan data, Implementasi algoritma machine learning dan pengontrol motor berbasis IoT.

## Pengumpulan data
Pada tahap pertama, peneliti menggunakan beberapa sensor yaitu Soil Temperature Sensor, Soil Moisture Sensor, Sensor cuaca, dan humidity sensor. Sensor-sensor mengirim data secara real-time ke
server  menggunakan  webservice  yang  telah  dirancang  peneliti.  Selanjutnya  peneliti  memasang  node sensor tersebut pada sebidang tanah bedengan dengan diameter 200x50 cm secara acak. Sensor-sensor tersebut akan  mengirimkan  data secara real-time  kondisi tanah  dari  masing-masing  node sensor yang diukur.  Soil  temperature  sensor  berfungsi  untuk  mengukur  kadar  air  dalam  tanah  bedeng  yang  telah dirancang  sebelumnya,  kemudian  sensor  tersebut  terhubung  dengan  microcontroller  NodeMcu  untuk mengirimkan data sensor ke server melalui mode Wi-fi. Rangkaian pemasangan Pin-Pin NodeMcu dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 1. Contoh Rangkaian Pin Sensor ke NodeMCU
Soil Moisture Sensor NodeMCU ESP 8266 A0 A0 VCC 3,3 volt GND GND Sensor Suhu DHT 11 NodeMCU ESP 8266 Positif (+) 3,3 volt Output D3 Negatif (-) GND
Untuk  melakukan  monitoring  real-time,  peneliti  menggunakan  aplikasi  ThingSpeak  untuk mengirim  data  sensornya  setiap  5  detik  ke  database  sistem  yang  telah  dibuat  sebelumnya,  database tersebut berfungsi untuk menampung semua data yang dikirimkan sensor ke database secara real-time. Dalam merancang sistem tersebut, peneliti menggunakan pemrograman Python dalam mengatur proses pengambilan datanya setiap 5 detik.

## Implementasi Algoritma Machine Learning
Pemanfaatan  teknologi  machine  learning  juga  diterapkan  pada  penelitian  ini,  machine  learning digunakan untuk memprediksi kebutuhan irigasi pada lahan pertanian menggunakan berbagai parameter penginderaan yang diperoleh dari berbagai sensor. Semua data sensor tersebut akan dikumpulkan dan diolah menggunakan algoritma SVM dalam pengambilan keputusan secara otomatis dan real-time.
Proses real-time prediction dilakukan dengan mengirimkan data ke aplikasi prediksi yang telah dibangun,  data  hasil  prediksi  akan  dikirimkan  ke  database  MongoDB  dan  halaman  visualisasi  bila halaman tersebut sedang aktif dibuka oleh user. Pada penelitian ini  dibuat pula sebuah website  yang berfungsi untuk menampilkan grafik pengukuran kondisi lahan pertanian.
Selanjutnya  Data  yang  ada  pada  database  digunakan  untuk  melakukan  proses learning menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decission Tree (DT) sehingga didapatkan sebuah data  model yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses real-prediction .  Pada  sistem  ini menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan  memanfaatkan library scikit-learn[21]  untuk melakukan proses data training, sementara untuk mempermudah penggunaan sistem data tarining maka digunakan library Jupyter  Notebook  yang  berfungsi  sebagai user  interface dari  bahasa  pemograman python. Sistem learning process yang dibagun diletakkan pada microservice for analytical yang berada pada alamat ip localhost. Proses pembelajaran yang kami usulkan dapat dilihat pada gambar 1.
Data yang telah memiliki label akan digunakan untuk learning process. Berikut adalah flowchart dari learning process .

## Gambar 2 Flowchart learning process
Learning process dimulai dengan melakukan inisialisasi terhadap jenis learning yang dilakukan. Selanjutnya sistem akan  mengambil semua data yang  ada pada data storage. Setelah  didapatkan data maka  dilanjtukan  dengan  melakukan  proses data  training menggunakan library scikit-learn  sesuai algoritma  yang  dipilih.  Pada  proses  ini  data  akan  dibagai  dua,  70%  dari  total  data  digunakan  untuk proses data training , dan sisanya digunakan sebagai data test untuk menguji hasil data training . Ouput yang didapatkan dari proses data testing adalah confuse matrix dan ROC.
Confussion matrix adalah matriks yang menunjukkan hasil uji coba data training dalam bentuk jumlah data terklasifikasi. Sumbu Y menunjukkan label sebenarnya sedangkan sumbu X menunjukkan label yang diprediksi oleh sistem. Sementara itu ROC (Receiver Operating Curve) adalah perbandingan grafik antara TPR (True Positive Rate) pada sumbu Y dengan FPR (False Positive Rate) pada sumbu X. Area yang berada di bawah kurva ROC dikenal sebagai AUC (Area Under ROC Curve). Nilai dari AUC adalah antara 0- 1. Semakin dekat nilainya dengan 1 maka semakin bagus hasil tes dari model klasifikasi. Hasil dari confuse matrix dan ROC akan disimpan sebagai data model yang nantinya akan digunakan untuk proses prediksi.

## Pengontrol Motor
Proses  penyiraman  otomatis  mengecek  kelembapan  tanah  jika  tanah  kering  akan  melakukan penyiraman dan jika tanah basah maka tidak akan melakukan penyiraman, memeriksa temperature/suhu kemudian mengirim data sensor-sensor ke ThingSpeak dan ditampilkan ke web.
Pada gambar 3 menunjukan pengguna mengontrol kedua sensor yang pertama untuk mendeteksi kelembapan tanah, jika tanah mengering pompa air dapat berjalan, sehingga sensor dapat mengirim data ke  ThingSpeak  dan  menampilkan  data  ke  web,  yang  kedua  sensor  suhu  dapat  mendeteksi  suhu  di sekitarnya kemudian mengirim data ke ThingSpeak dan menampilkan data ke web.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Penelitan  yang  dibuat adalah sebuah sistem  yang berfungsi sebagai penyiraman  otomatis dan  monitoring  kelembapan  tanah  dan  suhu  sekitarrnya.  Alat  dibangun  dengan  beberapa  komponen seperti  Sensor  Soil  moisture,  Sensor  DHT  11,  mikrokontroler  dan  pompa  air.  Alat  ini  bekerja berdasarkan  kelembapan  dan  suhu  yang  telah  di  atur dalam  program  mikrokontroler. Pengairan  akan dilakukan, jika tanah masih kering maka pompa airnya akan mengalir tetap jika tanah masih basah maka pompa airnya tidak akan mengalir. Untuk realisasi monitoring jarak jauh digunakan aplikasi ThingSpeak dan  dari  Thingspeak  kita  mengirim  data  sensornya  ke  Web  yang  sudah  dibuat,  berikut  ini  adalah dokumentasi proses pengujiannya.

## Gambar 4 Proses Pengujian
1. Desain NudeMCU
Berikut ini adalah desain koneksi antara komponen-komponen yang digunakan dan NodeMCU.
Gambar. 5 Koneksi Sensor menggunakan NodeMCU
Pada gambar 5 merupakan hasil rancang dan pemasangan pin yang sesuai pada NodeMCU. Setiap sensor akan akan mendeteksi suhu udara dan kelembaban tanah secara real-time kemudian dikirimkan ke server untuk dianalisa menggunakan machine learning.
Sensor Suhu Power Water Pump Pin Sensor Relay NodeMCU
2. Pengujian Sistem
Untuk  menguji  keakuratan  sistem  yang  telah  dibangun  peneliti,  proses  pengujian  sistem dilakukan dalam bentuk prototype sebagaimana ditunjukkan pada gambar 6.

## Gambar 6 Koneksi Sensor menggunakan NodeMCU
Pada  gambar  6  menunjukkan  bahwa  Ketika  kondisi  tanah  dideteksi  oleh  sensor  dalam keadaan kering, maka relay menyala, water pump akan  mengalirkan air untuk menyiram tanaman tersebut hingga kebutuhan air pada tanaman tersebut tercukupi. Selanjutnya Ketika kondisi tanah dideteksi oleh sensor dalam keadaan basah, maka water pump tersebut akan mati sehingga proses penyiraman pada tanaman tersebut dihentikan. Grafik kelembapan tanah ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar. 7 Grafik kelembapan tanah secara real-time
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  data  sensor  yang  dikirimkan  secara  real-time  setiap  5  detik  ke database  sistem  yang  telah  dibuat.  Selanjutnya  machine  learning  akan  memprediksi  ketika  tingkat kekeringan tanah dibawah 75 maka water pump akan bekerja untuk mengaliri air pada tanaman.  Namun, Ketika  tingkat  kekeringannya  berada  diatas  75  maka  water  pump  akan  mati,  dan  proses  penyiraman tanaman dihentikan.

## KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, pengukuran tingkat kelembapan tanah merupakan parameter penting dalam perancangan sistem irigasi cerdas berbasis Internet Of Things (IoT). Tingkat kelembapan tanah sangat
dipengaruhi oleh lingkungan sekitar sepert suhu udara, suhu tanah, dan kelembapan udara lingkungan sekitar. Dengan menggunakan beberapa sensor, sistem yang dikembangkan oleh peneliti dapat menekan biaya  pembibitan  tanaman  pala  di  Kabupaten  Fakfak.  Selain  itu,  para  petani  pala  akan  lebih  muda mengontrol dan memonitoring kondisi tanaman mereka karena sistem yang yang telah dikembangkan bekerja secara otomatis. Pada penelitian selanjutnya, peneliti akan mengembangkan sistem dengan cara mengintegrasikan  sistem  ke  perangkat  mobile,  juga  menambahkan  beberapa  sensor  seperti  sensor volume air, camera, dan sensor cuaca.

## DAFTAR PUSTAKA
B. Pusat Statistik, Kabupaten Fakfak Dalam Angka 2018. 2018.
International Labour Organization (ILO), Kajian pala dengan pendekatan rantai nilai dan iklim usaha di Kabupaten Fak-fak: laporan studi. 2015.
Australia  Indonesia  Partnership  for  Decentralisation  (AIPD),  Analisis  Penerimaan  dan  Pengeluaran Publik Kabupaten Fakfak Tahun 2013. 2013.
Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Varietas Unggul Pala Fakfak. 2017.
A'mun,  M.  (2013).  Karakteristik  minyak  dan  isolasi  trimiristin  biji  pala  papua(myristica  argentea). J Litteri , vol. 1, pp. 72–77..
Da Cruz, M. A. (2018). A Reference model for internet of things middleware. IEEE Internet Things J.5 , vol. 5, no. 2, pp. 871–883.
Dagar, R., Som, S., and Khatri, S. (2018). Smart Farming - IoT in Agriculture. International Conference on Inventive Research in Computing Applications, ICIRCA , pp. 1052–1056.
Hu, Z., Xue, J., Cao, L., Liu, S., and Luo, Z. (2019). Application of Non-Orthogonal Multiple Access in Wireless Sensor Networks for Smart Agticulture. IEEE Access , vol. 7, pp. 87528-87592.
Jaguey, J., Villa-Medina, J., and Lopez-Guzman, A. (2015). Smartphone Irrigation Sensor. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. , vol. 15, pp. 5122–5127.
Jaguey,  J.,  Villa-Medina,  J.,  and  Nieto-Garibay,  A.  (2014).  Automated  Irrigation  System  Using  a Wireless Sensor Network and GPRS Module. IEEE Trans. Instrum. Meas. , vol. 63, pp. 166–176.
Karlisa, P., and Ramadina, A. F. W. (2020). Development of Automatic Plant Irrigation System using Soil  Moisture  Sensors  for  Precision  Agriculture  of  Chili. International  Conference  on  Smart Technology and Applications (ICoSTA) , pp. 73–77.
Ryu, M., Yun, J., Miao, T., and Ahn, I. (2015). Design and Implementation of a Connected Farm for Smart Farming System. IEEE Sensor , pp. 1-4.
Sharma, D. (2016). A Technical assesment of IoT for Indian Agriculture Sector. Ijca Proc. Natl. Symp. Mod. Inf. Commun. Technol. Digit ., pp. 1–5.