## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 3, Juli 2020, Page 834-840 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib

## Real Time Analisys Berbasis  Internet Of Things Untuk Prediksi Iklim Lahan Pertanian

## Husdi, Yulianty Lasena
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ichsan Gorontalo, Gorontalo, Indonesia Email: 1,* mr.husdi@unisan.ac.id, 2 yuliantylasena86@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: mr.husdi@yahoo.com
Abstrak− Sektor  pertanian  merupakan  salah  satu  sektor  utama  sebagai  penghasil  pangan.  Pertanian  menjadi  sangat  penting karena  mempunyai  kontribusi  dalam  pencapaian  tujuan  pembangunan  perekonomian  nasional  karena  Indonesia  merupakan negara agraris yang sebagian besar masyarakat Indonesia adalah petani. Masaalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah bahwa  sebagian  besar  usaha  pertanian  di  indonesia  masih  di  kelola  secara  konvensional  dan  belum  memanfaatkan perkembangan  teknologi  dalam peningkatan  hasil. Inovasi teknologi pada  sektor  pertanian  perlu  ditingkatkan  salah satunya dengan memanfaatkan perkembangan teknologi Data Mining. Pentingnya memprediksi iklim lahan pertanian karena Perubahan iklim tidak hanya menyebabkan kegagalan panen, tetapi juga merusak sumber daya lahan pertanian, meningkatkan luas areal dan  intensitas tanaman  yang mengalami  kekeringan, meningkatkan  kelembaban  perkembangan  hama dan  penyakit  tanaman Pada Penelitian ini algoritma yang digunakan untuk prediksi adalah algoritma  Regresi Linear Sederhana. Dari hasil uji coba terhadap Prototype yang dibangun dan hasil aplikasi yang dirancang didapatkan hasil Sensor Bme820 dan Soil Moisture Fc28 dapat berkomunikasi dengan baik dan NodeMCU Esp8266 sehingga hasil pembacaan Sensor dapat ditampilkan pada Aplikasi Website yang direkayasa dan juga memungkinkan untuk melakukan kontrol terhadap alat penyiraman tanaman melalui aplikasi Website yang direkayasa. Dan dari data yang dihasilkan berfungsi sebagai dataset untuk melakukan prediksi terhadap kondisi iklim lahan pertanian pada hari berikutnya
Kata Kunci: Internet Of Things, Data Mining, Prediksi, linear Regresi Sederhana, Inovasi Pertanian
Abstract− The agricultural sector is one of the main sectors as a food producer. Agriculture is very important because it has a contribution in achieving the goals of national economic development because Indonesia is an  agrarian country where most Indonesian  people  are  farmers.  The  problem  raised  in  this  study  is  that  most  agricultural  businesses  in  Indonesia  are  still managed  conventionally  and  have  not  utilized  technological  developments  in  increasing  yields.  One  of  the  technological innovations in the agricultural sector is to improve one of them by utilizing the development of Data Mining technology. The importance  of  predicting  agricultural  land  climate  because  climate  change  not  only  causes  crop  failure,  but  also  destroys agricultural  land  resources,  increases  the  area  and  intensity  of  crops  that  are  experiencing  drought,  increases  humidity development of  pests  and  plant  diseases.  In this study the algorithm  used for prediction is the  Regression  algorithm  Simple Linear. From the results of the trial of the Prototype that was built and the results of the application designed, the results of the Bme820 Sensor and Soil Moisture Fc28 can communicate well and the N82MCU Esp8266 so that the Sensor reading results can be displayed on the engineered Website Application and also allows to control plant watering devices Website engineered applications. And the data produced functions as a dataset to predict the climatic conditions of agricultural land the next day
Keywords : Internet of Things, Data Mining, Predictions, Simple Linear Regression, Agricultural Innovation

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi  yang sudah  sangat  pesat  telah digunakan dalam  berbagai bidang.  Pada  saat  ini  tidak  hanya  digunakan  dalam  bidang  informatika  dan  telekomunikasi  saja  tapi  sudah merambah  kebidang-bidang  lain,  seperti  industri,  kesehatan,  pertahanan,  pertanian  dan  masih  banyak  lagi. Indonesia sebagai salah satu Negara agraris dengan sebagian besar penduduknya bermata pencarian pada sektor pertanian harus mampu mempu dalam mengikuti perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi tersebut. Sektor pertanian merupakan salah satu sektor utama sebagai penghasil pangan. Pertanian menjadi sangat penting karena mempunyai kontribusi dalam pencapaian tujuan pembangunan perekonomian nasional karena Indonesia merupakan negara agraris yang sebagian besar masyarakat Indonesia adalah petani[1].
Di Indonesia sebagian besar usaha pertanian masih dikelola secara konvensional dan belum memanfaatkan perkembangan teknologi dalam peningkatan hasil pertanian maupun sumber daya yang digunakan  kadang tidak sesuai dengan yang diharapkan. Untuk menjawab perkembangan zaman dan masalah tersebut maka dibutuhkan inovasi  teknologi  dibidang  pertanian  dan  komunikasi  untuk  meningkatkan  daya  saing  menghadapi MEA .Meningkatkan  produktiftas  pertanian  berbasis  teknologi  merupakan  hal  yang  sangat  mendesak  di  dalam meningkatkan  produksi  dan  mencapai  swasembada  pertanian.  Inovasi  Teknologi  pada  sektor  pertanian  perlu ditingkatkan[2] salah satunya salah satunya ialah berbasis Internet of Things (IoT) dan Data Mining . Internet of Things atau disingkat dengan IoT merupakan suatu konsep yang memiliki kemampuan untuk mentransfer data melalui jaringan tanpa memerlukan interaksi manusia ke manusia atau manusia ke komputer [3], [4]. sementara itu jika ditinjau dari standarisasi secara teknik, IoT dapat digambarkan sebagai infrastruktur global untuk  memenuhi  kebutuhan  informasi  masyarakat,  memungkinkan  layanan  canggih  dengan  interkoneksi  baik secara  fisik  dan  virtual  berdasarkan  pada  yang  telah  ada  dan  perkembangan  informasi  serta  teknologi komunikasi (ICT) [5] . Teknologi revolusi industri 4.0 ditandai dengan penggunaan internet atau disebut Internet of things  (IoT) yang  merupakan  sebuah  konsep  untuk  memindahkan  data-data  melalui  jaringan internet tanpa memerlukan  interaksi  manusia  ke  manusia  atau  manusia  ke  komputer  atau    penggunaan  internet  untuk  tiga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 3, Juli 2020, Page 834-840 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib
hubungan, yaitu manusia ke manusia, manusia ke mesin, dan mesin ke mesin, yang berinteraksi melalui internet. [6]
Beberapa penelitian untuk meningkatkan inovasi teknologi pada bidang pertanian dengan memanfaatkan Teknologi IOT diantaranya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  widodo  budiharto[2] Paper  ini  memaparkan prinsip  dasar  dari IoT dan Smart  Farming sehingga  para  peneliti  di  bidang  teknologi  pertanian  dapat mengembangkan  Smart  Farming  di  Indonesia.  Kemajuan  teknologi  pada  saat  ini  memungkinkan  petani  untuk mendeteksi hama dan beberapa kontaminasi eksternal . Pengumpulan data seperti kelembaban udara, temperatur, dan kadar keasaman tanah dapat membantu petani terutama petani organik dalam memonitor lahan pertaniannya. Selanjutnya  penelitian  oleh  Oktoverano  Lengkong  dan  Andrew  Taghulihi[7]  dalam  penelitian  tersebut  inovasi dilakukan  Dengan  penerapan  metode IoT  and  Smart  Agriculture ,  petani  dapat  mengontrol  tanaman  dengan menggunakan Smartphone yang terkoneksi pada internet, yang di buat secara Real time tanpa harus pergi langsung ke lahan pertanian. Tujuan pembuatan penelitian ini adalah meringankan pekerjaan petani dan membantu petani dalam pemeliharaan tanaman secara terstruktur.
Berikutnya  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  peneliti  dengan  judul”  Penggunaan Iot  (Internet  Of Things) Untuk  Mengatur  Kelembaban  Tanah  Pada  Tanaman  Holtikultura  Menggunakan Arduino  Uno Menuju Smart Farm ”[8]. pada penelitian tersebut memanfaatkan teknologi sensor yang dikendalikan oleh arduino untuk mentransmisikan data kelembaban tanah pertanian secara berkala dan melakukan control terhadap alat penyiram tanaman. Sehingga pada penelitian ini, data yang dihasilkan dari pembacaan sensor akan menjadi database yang besar  sehingga  di  manfaatkan  untuk  pengolahan  data  mining  dan  juga  penambahan  sensor  lain  agar  dapat menghasilkan  data  iklim  lahan  pertanian  yang  sangat  mempengaruhi  tumbuh  kembang  dari  tanaman  yang dibudidayakan.
Pentingnya  memprediksi  iklim  lahan  pertanian  karena  Perubahan  iklim  tidak  hanya  menyebabkan kegagalan  panen,  tetapi  juga  merusak  sumber  daya  lahan  pertanian,  meningkatkan  luas  areal  dan  intensitas tanaman  yang  mengalami  kekeringan,  meningkatkan  kelembaban,  dan  perkembangan  hama  dan  penyakit tanaman[9]. Salah satu metode dalam data mining yang dapat digunakan untuk prediksi adalah algoritma Regresi Linear Sederhana.
Regresi linear merupakan metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi pada data yang terdiri dari 2 variabel[10] dan juga pada data runtun waktu (time series). Seperti yang dilakukan oleh Ika Oktavianti dkk. [11] dalam menganalisa Pola Prediksi Data Time Series dengan menggunakan algoritma Regresi Linear Sederhana Sehingga Tujuan akhir dari penelitian ini adalah dengan adanya tumpukan data dalam jumlah besar dan beragam maka  dengan  menggunakan  teknologi  data  mining  akan  melakuan  prediksi  terhadap  perubahan  iklim  lahan pertanian secara real time untuk menghindari dan melakukan penanganan dini terhadap dampak perubahan iklim yang akan terjadi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam Penelitian tahap pertama  ini adalah sebagai berikut :

## 2.1 Studi Literatur
Tahapan  Pertama  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  mendalami  teori-teori  yang  berkaitan  dengan penelitian yang akan dilakukan adapaun studi literatur yang di lakukan meliputi teori tentang: a. Data Mining Analisys
b. Internet Of Things (IOT)
c. Inovasi Teknologi Pertanian

## 2.2 Model Usulan
Setelah mendalami teori-teori tersebut beserta dengan identifikasi masalah maka model yang diusulkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 3, Juli 2020, Page 834-840 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib
Lahan pertanian yang menjadi objek pendukung dalam penelitian ini akan di pantau keadaanya oleh sensor, dimana sensor-sensor yang akan di pasang adalah sesor kelembaban, sensor suhu, dll selanjutnya hasil pembacaan sensor  tersebu  akan  di  kirim  oleh  arduino  ke  mysql.  Setelah  data  dari  arduino  tersimpan  di  database  maka selanjutnya akan di analisis degan teknik data mining.
Selanjutnya hasil dari data mining berupa prediksi perkiraan suhu dan juga nilai kelembaban tanah pada masa  – masa berikutnya dapat diperkirakan. Selain itu sistem juga akan di lengkapi dengan kontrol otomatis untuk alat- alat pertanian melaui keputusan dari hasil analysis data mining. 1. Perencanaan aplikasi:
Merupakan  tahapan  di  mana  akan  melakukan  pengembangan,  melakukan  tahap  produksi  sesuai  dari  hasil analisa dan desain sistem yang sebelumnya, termasuk didalamnya membangun sebuah aplikasi, menulis listing program dan membangunnya dalam bentuk sebuah antarmuka dan terintegrasi dengan perangkat keras yang di bangun. Dalam penelitian ini tahapan dalam perancangan secara garis besar adalah sebagai berikut :
a. Perakitan  sensor-sensor  pada  objek  penelitian  (lahan  pertanian)  berupa  sensor  suhu  dan  sensor kelembaban Tanah
b. Perancangan Piranti perangkat Keras dan Perangkat Lunak Internet of Things
c. Integrasi Internet Of Things dengan data mining
2. Pengujian dan analisa :
Tahap ini di lakukan setelah semua model selesai di buat, Perangkat Keras dan program dapat berjalan, di mana seluruh  perangkat  lunak,  Perangkat  Keras,  program  tambahan,dan  semua  program  yang  terlibat  dalam pembangunan  sistem  diuji  untuk  memastikan  sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan  rancangan  atau  belum. Adapun pengujian yang dilakukan adalah:
a. Pengujian transmisi data dari sensor-sensor ke database
b. Pengujian Esktraksi data dari Internet Of things  ke data mining dan Sebaliknya
3. Tahap implementasi sistem (sistem implementasion)  merupakan tahap meletakan sistem supaya siap untuk di operasikan, dalam hal ini penggunaan Data Mining dan IOT untuk inovasi teknologi pertanian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini adalah sebuah prototype berguna untuk monitor keadaan tanah dan kondisi lingkungan sekitar tanaman dan sebuah aplikasi Data Mining untuk melakukan prediksi terhadap kondisi iklim disekitar lahan pertanian. Secara lebih rinci dijelaskan sebagai berikut:

## 3.1 Prototype
Adapun cara kerja dari Prototype yang bangun adalah ini membaca kondisi lingkungan sekitar tanaman kemudian menggunakan  sensor-sensor, prototype ini  juga  dapat  mengontrol  alat  penyiram  tanaman  untuk  mengatur kelembaban tanaman secara otomatis maupun manual dari jarak jauh. Blok diagram dari Prototype yang dirancang adalah sebagai berikut :
-Sensor Soil Moisture
Fc28 -Sensor bme280 Relay NodeMCU ESP8266
Gambar 2. Blok Diagram Prototype
Berikut ini penjelasan dari tiap-tiap  blok diagram tersebut:
1. Sensor Soil Moisture Fc28 untuk mengukur kelembaban tanah dengan satuan persen (%)[4] sedangkan  Sensor bme280  adalah  sensor  digital  yang  dapat  mengukur  mengukur  tekanan,  suhu,  ketinggian  dan  kelembaban, sehingga cocok untuk berbagai aplikasi seperti navigasi indoor/outdoor, weather monitoring, home automation, serta untuk wearable devices[12]
2. NodeMCU    Esp8266  adalah  merupakan  modul  yang  populer  dalam  pengembangan  perangkat Internet  of Things (Io T) Karena  sangat murah dan efektif untuk digunakan berkomunikasi atau control melalui internet baik digunakan secara stand alone (beridiri sendiri) maupun dengan menggunakan mikrokontroler tambahan dalam  hal ini  Arduino  sebagai  pengendalinya[13][14] . Untuk  pemograman  sistem ini  dibutuhkan  perangkat lunak  pemograman  yaitu  Arduino  IDE  aplikasi  yang  gunanya  untuk  input  program  agar  terhubung  ke mikrokontroler Arduino [15]
3. Relay terhubung ke mikrokontroler yang berfungsi sebagai saklar dari tegangan arus listrik sebagai pengatur switch on/off [7]
Berikut ini merupakan gambar dari prototype yang di bangun:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 3, Juli 2020, Page 834-840 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib
Gambar 3 . Tampilan Prototype

## 3.2 Model Linear Reresi Sederhana
Hasil Pembacaan Sensor dapat di tampilkan sebagai berikut:
Tabel 1 . Hasil Pembacaan Sensor No Tanggal Kelembaban Tanah(ph) Temperature( o C) Humadity(%) Pressure(Pa) 09.00 15.00 09.00 15.00 09.00 15.00 09.00 15.00 1 1/04/2020 219 250 22.89 31.57 72.31 78.6 1008.4 1193.67 2 2/04/2020 224 331 26.92 33.68 64.12 77.92 987.7 1193.61 3 3/04/2020 321 390 27.74 31.97 69.83 74.21 1096.61 1213.82 4 4/04/2020 125 331 21.04 34.03 71.02 81.14 1008.40 1165.77 5 5/04/2020 216 338 28.31 35.1 70.87 80.99 1008.46 1208.76 … …. …. … … …..
Hasil pembacaan sensor dapat dijadikan Analisa Real Time untuk mendapatkan hasil prediksi untuk hari berikutnya  dengan  mengacu  pada  Kelembaban  tanah, Temperature , Humadity dan Pressure pada  hari-hari sebelumnya. Blok diagram dari model algoritma Regresi Linear Sederhana yang digunakan untuk prediksi adalah sebagai berikut
Data Real Time Hasil Pembacaan Sensor :
• Kelembaban Tanah(ph)
• Temperature( o C) • Humadity(%) • Pressure(Pa) Melakukan Prediksi Persaman y=a+b(x) Menentukan nilai Konstanta a dan b Hasil Prediksi Untuk Hari Berikutnya : • Kelembaban Tanah(ph) • Temperature( o C)
• Humadity(%) • Pressure(Pa)
Gambar 4 . Blok diagram Sistem Prediksi
Persamaan umum metode regresi linier sederhana yang juga digunakan dalam penelitian ini adalah[16]:
' (x) y a b = + (1)
Keterangan: a = Konstanta b = Koefisien regresi Y = Variabel dependen (variabel tak bebas) X = Variabel independen (variabel bebas)
Untuk mendapatkan nilai konstanta (a) dan koefisen regresi (b), dapat menggunakan rumus sebagai berikut :
Menghitung Konstanta (a) :
2 2 2 ( y)( ) ( )( ) ( ) ( ) x x xy a n x x   −   =  −  (2)
Menghitung Koefisien Regresi (b):
. 2 2 ( xy) ( x) ( ) ( x ) ( x) n y b n  −  −  =  −  (3)
Sehingga didapatkan hasil prediksi untuk masing-masing Kondisi sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 3, Juli 2020, Page 834-840 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib
Tabel 2 .Hasil Analisa real Time berdasarkan dengan Kondisi Terakhir
No Kondisi Pukul 09.00 Wita Pukul 15.00 Wita 1 Kelembaban Tanah(ph) 220 PH. 310 PH. 2 Temperature( o C) 23.86 oC 28.07 oC 3 Humadity (%) 75.3 % 79 % 4 Pressure (Pa) 1008.4 PA 1193.61 Pa
Adapun aplikasi yang bangun adalah sebagai berikut :
Gambar 5 . Halaman Awal Aplikasi E-SmartFarm
Halaman  ini  akan  muncul  saat  pertama  kali  aplikasi  di  jalankan,fungsi  dari  aplikasi  ini  adalah  sebagai interface dari  hasil  pembacaan  sensor-sensor  yang  sekaligus  berfungsi  untuk  memonitor  kondisi  lingkungan sekitar  tanaman  yang  terdiri  dari  kelembaban  tanah, temperature , humadity  dan  pressure .  Selanjutnya  pada aplikasi ini terdapat fitur-fitur yang dapat membantu pengguna dalam:
a. Monitoring: Fitur untuk memonitor kondisi lingkungan di sekitar area tanaman berdasarkan setiap pukul 09.00 dan 15.00 setiap harinya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 3, Juli 2020, Page 834-840 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib
b. Kendali : Fitur ini untuk Mengatur/mengendalikan Device secara otomatis maupun manual dari jarak jauh
Gambar 7 . Fitur Kendali Perangkat penyiraman Tanaman
c. Peramalan: Fitur ini untuk Meramalkan/memprediksi kondisi kelembaban Tanah, temperature , humadity dan pressure di sekitar tanaman berdasarkan Data hasil pembacaan hari sebelumnya
Gambar 8 . Fitur Peramalan / Analisa Real Time
Dari hasil uji coba terhadap Prototype yang dibangun dan hasil aplikasi yang dirancang didapatkan hasil Sensor Bme820 dan Soil Moisture Fc28 dapat berkomunikasi dengan baik dan NodeMCU Esp8266 sehingga hasil pembacaan  Sensor  dapat  ditampilkan  pada  Aplikasi Website yang  direkayasa  dan  juga  memungkinkan  untuk melakukan  kontrol  terhadap  alat  penyiraman tanaman melalui  aplikasi Website  yang  direkayasa.  Dan  dari data yang dihasilkan berfungsi sebagai dataset untuk melakukan prediksi terhadap kondisi iklim lahan pertanian pada hari berikutnya

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan Uji Coba dan penelitian yang telah dilakukan.  Kesimpulan yang dari penelitian ini adalah :
a. Prototype yang dibangun dapat menampilkan hasil pembacaan sensor pada halaman website sekaligus dapat melakukan  kontrol  terhadap  alat  penyiraman  tanaman  secara  manual  dan  otomatis  berdasarkan  kondisi kelembaban tanah.
b. Algoritma Regresi Linear Sederhana dapat digunakan untuk memprediksi data real time dari hasil pembacaan sensor Bme820 dan Soil Moisture Fc28
c. Tumpukan data yang dihasilkan dari pembacaan sensor yaitu Kelembaban tanah, Temperature, Humadity dan Pressure pada hari-hari sebelumnya dapat di analisa  dengan Teknik Data Mining Sehingga dapat dihasilkan hasil Prediksi untuk hari berikutnya.

## REFERENCES
[1] I.  M.  D.  S.  Ni  Putu  Sukanteri,  Pande  Komang  Suparyana,  I  Made  Suryana,  “AGRISOCIONOMICS  TEKNOLOGI PERTANIAN  TERPADU  BERBASIS  FILOSOFI  TRI  HITA  KARANA  DALAM  USAHATANI  MENUJU PERTANIAN  ORGANIK  (Integrated  Agriculture  Technology  Based  on  Tri  Hita  Karana  Philoshopy  toward  Organic

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 3, Juli 2020, Page 834-840 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib
Agriculture),” pp. 97–106.
[2] W. Budiharto, “Inovasi Digital di Industri Smart Farming : Konsep dan Implementasi,” Prosiding , no. September, pp. 978–979, 2019.
[3] A. Tahir and D. Masnur, “Implementasi Internet Of Things Pada Sistim Pemantauan dan Kendali Suhu Ruang Server,” vol. 04, pp. 78–84, 2017.
[4] S. Mujahid, B. Irawan, and C. Setianingsih, “PERANCANGAN PROTOTIPE SISTEM PERINGATAN DINI TANAH LONGSOR  BERBASIS  INTERNET  OF  THINGS  Prototype  Design  of  Warning  System  For  Landslide  Based  On Internet Of Things,” vol. 7, no. 1, pp. 1651–1657, 2020.
[5] P. S. Informatika and D. Pratama, “Naskah publikasi perancangan sistem keamanan pintu rumah menggunakan konsep internet of things berbasis android,” 2020.
[6] A. E. Eryantono, M. N. Fauzi, and M. Fathurrohman, “Sistem Monitoring Temperatur Tuang Logam dan Penggunaan Energi Berbasis IoT di MIDC ( Metal Pouring Temperature and Energy Usage Monitoring System with IoT in MIDC ),” vol. 9, no. 2, pp. 123–131, 2020.
[7] A. T. Oktoverano Lengkong, “Prototipe iot dan pertanian cerdas: memantau tanaman buah dan sayuran musiman,” pp. 415–422.
[8] H. Husdi and R. K. Haba, “PENGGUNAAN IOT ( INTERNET OF THINGS ) UNTUK MENGATUR KELEMBABAN PENGGUNAAN  IOT  (  INTERNET  OF  THINGS  )  UNTUK  MENGATUR  KELEMBABAN  Husdi  ,  Abd  .  Rahmat Karim Haba Program Studi Teknik Informatika , Universitas Ichsan Gorontalo Abstract,” no. May, 2019.
[9] Y. Hilman, S. Suciantini, and R. Rosliani, “ADAPTASI TANAMAN HORTIKULTURA TERHADAP PERUBAHAN IKLIMPADA LAHAN KERING Adaptation of Horticultural Crops to Climate Change in the Upland,” J. Penelit. dan Pengemb. Pertan. , vol. 38, no. 1, p. 55, 2019.
[10]  A.  A.  Suryanto,  “Penerapan  Metode  Mean  Absolute  Error  (Mea)  Dalam  Algoritma  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi Produksi Padi,” Saintekbu , vol. 11, no. 1, pp. 78–83, 2019.
[11]  2019 Oktaviani et al, “JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Analisis Pola Prediksi Data Time Series menggunakan Support Vector Regression, Multilayer Perceptron, dan Regresi Linear Sederhana,” vol. 1, no. 10, pp. 282–287, 2019.
[12]  N. Razzaaq, N. Azhiim, and M. D. Atmadja, “IMPLEMENTASI SISTEM MONITORING HVAC RUANG SERVER MENGGUNAKAN RASPBERRY PI BERBASIS WEB ( Studi kasus pada PT . Rahajasa Media Internet  Surabaya ),” pp. 86–92, 2019.
[13]  B. Kurniawan and A. Lomi, “MEMONITOR ENERGI LISTRIK BERBASIS INTERNET OF THINGS ( IoT ),” pp. 1– 8, 2020.
[14]  W.  G.  Shun,  W.  M.  W.  Muda, W.  H.  W.  Hassan,  and  A.  Z.  Annuar, “Wireless  Sensor  Network for  Temperature  and Humidity Monitoring Systems Based on NodeMCU ESP8266,” Commun. Comput. Inf. Sci. , vol. 1132 CCIS, no. January, pp. 262–273, 2020.
[15]  A.  S.  Pambudi,  S.  Andryana,  and  A.  Gunaryati,  “Rancang  Bangun  Penyiraman  Tanaman  Pintar  Menggunakan Smartphone dan Mikrokontroler Arduino Berbasis Internet of Thing,” vol. 4, no. April, pp. 250–256, 2020.
[16]  F.  Ginting,  E.  Buulolo,  and  E.  R.  Siagian,  “Implementasi  Algoritma  Regresi  Linear  Sederhana  Dalam  Memprediksi Besaran Pendapatan Daerah (Studi Kasus: Dinas Pendapatan Kab. Deli Serdang),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 274–279, 2019.