ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Perangkat Budidaya Microgreen berbasis
Internet of Things
MAS ALY AFANDI 1* , FATHURROZAQ FADHLAN 1 , RADITYA ARTHA ROCHMANTO 1 , HELMY WIDYANTARA 2
1 Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia 2 Institut Teknologi Telkom Surabaya, Indonesia Email: *aly@ittelkom-pwt.ac.id
Received 3 Februari 2022 | Revised 21 Februari 2022 | Accepted 27 Maret 2022

## ABSTRAK
Microgreen merupakan sayuran muda yang lebih kaya akan gizi jika dibandingkan dengan  sayuran  dewasa.  Sayuran  ini  dibudidayakan  dengan  waktu  yang  cepat sekitar  10  –  14  hari  setelah  proses  pembibitan.  Masa  yang  cepat  ini  menuntut pemeliharaan yang baik. Kebutuhan ini mendorong penelitian tentang perangkat budidaya microgreen yang mampu mengontrol kelembapan dan intensitas cahaya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  media  sarana  perangkat  budidaya microgreen berbasis Internet of Things. Perangkat ini memberikan hasil yang baik dengan  nilai  akurasi  pada  pembacaan  kelembapan  15%  30%,  60%,  80%,  dan 90%  masing-masing  sebesar  93,47%, 96,29%, 98,83%, 97,08%, dan  99,05%. Sedangkan akurasi pada pembacaan intensitas cahaya pada jarak 10 cm dan 15 cm masing-masing sebesar 99,98% dan 99,85%. Waktu tunda yang dibutuhkan untuk mengirim ke IoT platform adalah 0,5 – 2 s. Perangkat ini mampu membaca parameter dengan baik dan dikirimkan ke cloud Antares.
Kata kunci : microgreen, sayuran, Internet of Things, akurasi, kelembapan media

## ABSTRACT
Microgreens  are  young  vegetables  but  more  nutritious  compared  to  mature vegetables. Microgreens are cultivated with a fast time period around 10-14 days after the seeding process. This fast period requires good maintenance by keeping the  media  moist  and light  requirements  on  microgreens.  This  need  encourages research on microgreen cultivation devices that are able to control humidity and light intensity. This study aims to create a microgreen cultivation device based on the Internet of Things. This device gives good results with accuracy values at 15%, 30%,  60%,  80%,  dan  90%  humidity  readings  of  93,47%,  96,29%,  98,83% 97,08%,  and  99,05%  respectively.  Meanwhile,  the  accuracy  in  light  intensity reading at a distance of 10 cm and 15 cm is 99,98% and 99,85%, respectively. The delay time required to send to the IoT platform is 0,5 – 2 s. This device is can read all parameter and send it to Antares IoT platform.
Keywords : microgreen, vegetable, Internet of Things, accuracy, soil moisture

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah  penduduk  Indonesia  dari  tahun  ke  tahun  semakin  meningkat.  Merujuk  pada  data sensus penduduk di tahun 2020, jumlah penduduk Indonesia adalah 270,20 juta jiwa (Badan Pusat  Statistik,  2020) .  Seiring  bertambahnya  penduduk  suatu  negara  meningkat  pula kebutuhan  untuk  pemenuhan  bahan  pangan.  Pemenuhan  kebutuhan  bahan  pangan diharapkan dapat berkelanjutan, mudah diakses, dan bernutrisi tinggi (Zhang, dkk, 2021) . Penyesuaian lingkungan hidup tumbuhan dilakukan agar agrikultur dapat lebih berkelanjutan dan  lebih  mudah  diterapkan  di  lahan  terbatas.  Berbagai  parameter  meliputi  pencahayaan, suhu,  kelembapan,  dan  pengairan  dapat  disesuaikan  dan  dikontrol (Benke  &  Tomkins, 2017) . Dengan bantuan machine learning dan Internet of Things (IoT) menjadikan penerapan agrikultur menjadi lebih baik. Konsep agrikultur dengan lingkungan yang disesuaikan menjadi solusi untuk pemenuhan kebutuhan pangan. Meningkatnya tren hidroponik, aeroponik, dan aquaponik  di  Indonesia  merupakan  penerapan urban  farming  dalam  lingkungan  yang disesuaikan. Tanaman  yang  umum dibudidayakan  dengan  metode  hidroponik  adalah  Sawi, Bayam,  Kangkung,  dan  Selada.  Tanaman  tersebut  memiliki  kandungan  gizi  yang  baik  dan dapat dibudayakan secara berkelanjutan.
Microgreen merupakan salah satu bentuk penyajian sayuran baru yang memiliki kandungan gizi tinggi (Riggio, dkk, 2019) . Microgreen adalah tanaman hijau muda seperti sawi muda, bayam muda, kangkung muda, selada muda, dan tanaman hijau lain yang umumnya dipanen pada hari ke 10 – 14 setelah penanaman. Selain itu, microgreen memiliki kandungan nutrisi dan rasa yang lebih baik jika dibandingan kecambah (Tan, dkk, 2020) . Kandungan nutrisi fitokimia,  mineral,  dan  vitamin  pada microgreen  lebih  banyak  jika  dibandingkan  dengan tanaman  yang  sama  namun  dengan  masa  tanam  yang  lebih  panjang  atau  lebih  dewasa (Yadav,  dkk,  2019) .  Kualitas  nutrisi  yang  terkandung  pada microgreen  lebih  baik  untuk program  diet,  program  pengaturan  berat  badan,  atau  program  kebugaran  lain.  Perawatan microgreen memiliki keuntungan yaitu tidak membutuhkan lahan yang luas dan masa panen yang  cepat (Meas,  dkk,  2020) .  Umumnya, microgreen  dibudidayakan  dengan memanfaatkan  ruang-ruang  kecil  atau planter  box  yang  dapat  dilakukan  di  dalam  rumah (Zhang,  dkk,  2020) .  Beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam  membudidayakan microgreen adalah tingkat intensitas cahaya, sirkulasi air, dan pengukuran kelembapan media tanaman microgreen.  Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa  microgreen  yang  ditanam pada lingkungan yang telah disesuikan dapat meningkatkan kualitas microgreen. Hal ini sangat baik  karena  dunia  agrikultur  dituntut  untuk  berkelanjutan,  kemudahan  dalam  mengkases komoditas,  dan  bernutrisi  tinggi.  Dalam  prosesnya, microgreen  dapat  ditanam  secara berkelanjutan karena bibit microgreen dapat dengan mudah ditemui. Microgreen juga mudah untuk  diakses  karena  dapat  dibudidayakan  di  lahan  yang  sempit  maupun  di  dalam  rumah ( indoor).
Microgreen  dapat  menjadi  komoditas  untuk  dapat  mewujudkan  konsep  agrikultur  yang berkelanjutan,  mudah  diakses,  dan  tinggi  nutrisi.  Perawatan microgreen  di  dalam  rumah membutuhkan  sebuah  lingkungan  yang  dapat  disesuaikan  parameter  pertumbuhannya. Penelitian terkait pengendalian lingkungan penanaman untuk budidaya microgreen mengalami kenaikan  tren.  Beberapa  teknologi  dapat  diterapkan  untuk  menciptakan  lingkungan  yang sesuai  untuk  budidaya microgreen.  Teknologi  IoT  telah  banyak  digunakan  untuk  proses pemantauan. Implementasi IoT antara lain sebagai pemantauan energi listrik (Santoso, dkk, 2018) , sistem IoT untuk pemantauan hidroponik (Suryatini, dkk, 2021) , dan sistem IoT untuk  pemantauan  air  untuk  sistem  cuci  tangan (Ramadan,  dkk,  2021) .  Teknologi  IoT memungkinkan  untuk  diimplementasikan  pada  budidaya microgreen.  Beberapa  parameter yang  penting  untuk  dijaga  adalah  intensitas  cahaya  dan  kelembapan  media.  Media  tanam
microgreen dapat berupa tanah, rockwool, cocopeat, dan lain sebagainya. Penelitian terkait pengaruh cahaya terhadap microgreen telah dilakukan (Rankothge, dkk, 2021) . Kelemahan pada  penelitian  tersebut  terdapat  pada  kurangnya  fokus  pada  pemantauan  cahaya. Pencahayaan  yang  dilakukan  hanya  dengan  pengukuran  lama  pencahayaan  namun mengabaikan  parameter  intensitas  cahaya  ruang.  Penelitian  lain  terkait  pencahayaan microgreen  memiliki  fokus  pada  spektrum  panjang  gelombang (Santoni,  dkk,  2020) . Penelitian  ini  memiliki  kelemahan  karena  hanya  berfokus  pada  parameter  cahaya  namun mengabaikan kelembapan media. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikembangkan sebuah sistem yang berfokus pada parameter kelembapan dan memastikan microgreen tersinari pada rentang waktu yang diberikan dengan intensitas cahaya yang dibutuhkan. Parameter selain kelembapan  dan  lamanya  penyinaran  tidak  dibahas  pada  paper  ini  karena  telah  banyak dibahas pada penelitian lain.

## 2. METODE
Penelitian terkait  IoT mengalami kenaikan tren dalam pemanfaatannya (Chaudhary, dkk, 2019) .  Pemanfaatan  IoT  memiliki  berbagai  macam  fokus  dalam  menguji  dan  mengukur kinerja  dari  perangkat (Sinche,  dkk,  2020) .  Beberapa  teknologi  terkait  IoT  juga membutuhkan experiment  mendalam  agar  teknologi  baru  tersebut  dapat  terimplementasi dengan  baik (Liya  &  Aswathy,  2020) .  Beberapa  penelitian  terkait  efisiensi  energi  pada penelitian  IoT  kerap  dilakukan  agar  perangkat  IoT  dapat  bertahan  lama (Mutescu,  dkk, 2021) . Penerapan dan implementasi teknologi IoT di sektor agrikultur juga mendapat fokus tersendiri (Kassim, 2020) . Penerapan IoT di sektor agrikultur dilakukan untuk mendukung otomatisasi  dalam  memenuhi  kebutuhan  pangan (Puranik,  dkk,  2019) .  Dari  berbagai penelitian  tentang  IoT,  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  menguji  dan mengimpelentasikan  IoT  adalah  metode experiment.  Metode  ini  sesuai  dengan  peranan teknologi  IoT  yang  mengarah  pada  implementasi  sehingga  untuk  mengukur  dan  menguji perangkat  dapat  dilaksanakan.  Dalam  menerapkan  pemantauan  dan  kontrol  parameter intensitas  cahaya  dan  kelembapan  media  pada microgreen  berbasis  IoT.  Experiment  yang dilakukan pada penelitian ini meliputi experiment terhadap sensor, aktuator, dan pengiriman data ke IoT platform.

## 2.1 Desain dan Perancangan Hardware
Pada desain dan perancangan hardware sistem pemantauan perawatan tanaman microgreen berbasis IoT  meliputi desain jalur masukan dan luaran mikrokontroler terhadap sensor dan aktuator. Desain jalur tersebut bertujuan agar komunikasi antara mikrokontroler, sensor, dan aktuator dapat diketahui dengan mudah.
Tabel 1. Informasi Jalur Sensor dan Aktuator Terhadap Mikrokontroler
Pin Sensor / Aktuator Pin Mikrokontroler Sensor Soil Moisture (YL-69) VCC, GND, D34 Sensor Intensitas Cahaya (BH1750) VCC, GND, D21, D22 RTC DS3231 VCC, GND, D21, D22 Relay 1 D5, GND Relay 2 D18, GND
Informasi  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1  adalah  jalur  hubungan  tiap  sensor  dan  aktuator terhadap mikrokontroler. Mikrokontroler yang digunakan pada penelitian ini adalah NodeMCU ESP32. Mikrokontroler ini digunakan karena spesifikasinya sesuai dengan kebutuhan. Terlihat pada Tabel 1 bahwa sensor intensitas cahaya dan Real Time Clock (RTC) memiliki jalur yang sama.  Hal  ini  dikarenakan  kedua  perangkat  tersebut  membutuhkan  antarmuka Inter Integrated Circuit (I2C) sehingga memungkinkan untuk menggunakan jalur komunikasi yang sama.  Antarmuka  I2C  berkomunikasi  berdasarkan  alamat  sehingga  untuk  berkomunikasi mikrokontroler perlu mengirimkan alamat yang spesifik pada kedua perangkat.

## Gambar 1. Skematik Perangkat
Pada  Gambar  1  ditunjukkan  skematik  diagram hardware  yang  terdiri  dari  mikrokontroler, sensor  intensitas  cahaya  BH1750,  sensor  kelembapan  tanah  YL-69, relay,  pompa  air,  dan lampu.  Sensor  terhubung  dengan  mikrokontroler  bertujuan  untuk  memberikan  input  ke mikrokontroler.  Input  tersebut  kemudian  akan  diolah  dan  akan  ditentukan  apakah  input melebihi batas ambang atau tidak. Aktuator terhubung dengan mikrokontroler dengan tujuan apabila  batas  ambang  telah  terpenuhi,  maka  mikrokontroler  akan  mengirimkan  sinyal  agar relay melakukan kontak. Skematik pada Gambar 1 kemudian akan dirangkai dalam sebuah Printed  Circuit  Board  (PCB)  agar  tidak  terjadi  permasalahan  saat  perangkat  dipindahkan. Kedua relay yang terhubung pada pompa dan lampu terhubung dengan pin Normally Closed (N/C). Hal ini dikarenakan relay memiliki logika active low yang artinya relay akan aktif Ketika mendapat logika LOW.
Gambar 2. Hardware Perangkat a.) Pengkondisi Sinyal dan Sensor Soil Moisture b.) Mikrokontroller c.) Sensor Intensitas Cahaya d.) Relay e.) Pompa Air f.) RTC
Gambar  2  merupakan  bentuk  dari hardware  yang  telah  dirancang  berdasarkan  desain skematik.  NodeMCU  ESP32  yang  merupakan  mikrokontroler  dan  pengendali  utama  pada perangkat. Hardware terdiri dari sensor soil moisture YL-69 yang digunakan untuk membaca kelembapan pada media micogreen, sensor intensitas cahaya.

## 2.2  Desain dan Perancangan Software
Desain dan perancangan software dilakukan untuk menyusun perintah dan aturan logika pada mikrokontroler.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menyesuaikan  konsep  kinerja  mikrokontroler, memberikan  nilai-nilai  tetapan  parameter,  dan  sebagai  proses  integrasi  sistem  pada  cara kerjanya.
Gambar 3. Diagram Alir Perancangan Software
Gambar 3 merupakan flowchart bagaimana software dirancang. Perancangan software dimulai dengan inisialisasi seluruh kebutuhan pin mikrokontroler terhadap seluruh sensor dan aktuator merujuk  pada  Tabel  1.  Kemudian software  akan  membaca  parameter  kelembapan  dan intensitas  cahaya  melalui  sensor.  Apabila  nilai  kelembapan  di  bawah  30%,  maka mikrokontroler akan memberikan logika LOW pada relay untuk menyalakan pompa. Namun apabila nilai kelembapan telah di atas 80% (Triansyah, 2017) , maka mikrokontroler akan memberikan logika HIGH pada relay untuk menonaktifkan pompa. Kemudian mikrokontroler akan  membaca  parameter  waktu  dari  RTC.  Apabila  RTC  telah  menunjukkan  selisih  waktu delapan jam, maka mikrokontroler akan mengecek apakah sebelumnya lampu sudah menyala selama delapan jam atau belum. Jika sudah menyala, maka mikrokontroler akan memberikan logika HIGH untuk memadamkan lampu selama delapan jam kedepan. Namun apabila lampu delapan jam sebelumnya adalah kondisi padam, maka mikrokontroler akan memberikan logika LOW untuk menyalakan lampu selama delapan jam kedepan. Kemudian seluruh parameter pembacaan  sensor  dan  status relay  akan  dikirimkan  ke  IoT  platform.  IoT  plaform  yang digunakan pada penelitian ini adalah Antares dengan menggunakan protokol Message Queuing Telemetry  Transport  (MQTT).  Program  yang  dibuat  berdasarkan  flowchart  pada  Gambar  3 dijalankan  pada big  loop.  Hal  ini  berarti  program  akan  berjalan  berulang  otomatis  selama perangkat  tidak  dimatikan  oleh user  sehingga  tidak  perlu  loop kembali  untuk  menjalankan program dari awal.

## 2.3  Pengujian Sistem
Setelah mendesain dan merancang hardware yang kemudian dilanjutkan dengan mendesain dan merancang software selanjutnya adalah pengujian sistem. Sistem diuji dengan beberapa pengujian  yang  merepresentasikan  kinerja  sesungguhnya.  Pengujian  terdiri  dari  pengujian sensor  dan  pengujian  komunikasi.  Pengujian  sistem  secara  keseluruhan  dilakukan  untuk memastikan sistem bekerja seperti yang diinginkan berdasarkan program yang telah dibuat merujuk pada flowchart Gambar 3.

## Gambar 4. Rancangan Keseluruhan Sistem
Keseluruhan hubungan kinerja sistem ditunjukkan pada Gambar 4. Sistem memiliki input pada sensor soil moisture (YL-69), sensor intensitas cahaya (BH1750), dan RTC sebagai penunjuk waktu.  Sensor  akan  mengubah  parameter  fisis  kelembapan  media  dan  intensitas  cahaya menjadi  besaran  elektris  agar  dapat  dibaca  oleh  mikrokontroler.  Apabila  nilai  kelembapan tanah kurang, maka mikrokontroler akan menyalakan pompa air. Namun apabila lampu belum dinyalakan selama kurun waktu delapan jam, maka mikrokontroler akan menyalakan lampu LED. Nilai pembacaan sensor kemudian akan dikirimkan ke IoT platform melalui komunikasi WiFi.  NodeMCU  ESP32  memungkinkan  komunikasi  melalui  jaringan  internet  karena  telah dilengkapi dengan fitur WiFi. IoT platform yang digunakan pada penelitian ini adalah platform Antares.  Pengiriman  ke  platform  Antares  menggunakan  protokol  MQTT.  Protokol  MQTT
digunakan  karena  fungsionalitasnya  yang  dikhususkan  dalam  pengiriman  data  dengan kapasitas kecil. Keseluruhan kinerja sistem merupakan hasil dari perancangan software.
Gambar 5. Implementasi Sistem a.) Hardware b.) Lampu LED c.) Microgreen d.) Sensor Kelembapan Tanah e.) Selang Pompa Air
Gambar  5  merupakan  implementasi  dari  perancangan  sistem  pada  lingkungan  yang sebenarnya.  Perangkat  yang  sudah  dibuat  digunakan  untuk  dapat  mengatur  perawatan microgreen. Sistem terdiri dari mikrokontroler NodeMCU ESP32, pengkondisi sinyal sensor YL- 69, sensor BH1750, RTC, dan relay. Tanaman microgreen jenis kangkung yang sudah tumbuh dengan umur sekitar sepuluh hari sebagai spesimen percobaan. Lampu LED yang digunakan untuk membantu proses pertumbuhan tanaman. Lempeng sensor YL-69 yang dipasang pada media tanam untuk mengetahui kelembapan media microgreen. Selang dari pompa air yang berfungsi untuk menyiram tanaman microgreen.
Pengujian  sensor  dilakukan  dengan  menghitung  tingkat  persentase  galat  dan  akurasi. Parameter ini dihitung untuk memastikan bahwa sensor yang digunakan memiliki galat yang kecil  sehingga dapat diabaikan. Persentase galat dan  akurasi dapat dihitung menggunakan Persamaan (1) dan (2).
%𝐺 = 𝑥 100% (1) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − %𝐺 (2)
Persamaan  (1)  digunakan  untuk  menghitung  nilai  persentase  galat,  dimana 𝑀𝑣 adalah measurement value yang didapatkan dari pengukuran sensor dan 𝐴𝑣 adalah actual value yang didapatkan dari alat pembanding sensor. Persamaan (2) digunakan untuk menghitung nilai akurasi  di  mana  setelah  mendapatkan  persentase  galat  nilai  akurasi  dapat  dihitung.  Nilai akurasi  dan  persentase galat dihitung untuk mengukur kinerja  dari sensor  yang digunakan pada sistem hardware.
a b C d e

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari percobaan uji perangkat terdiri dari pengujian sensor dan delay komunikasi. Hasil pengujian didapatkan saat menjalankan proses desain dan perancangan seperti yang telah dipaparkan  pada  bagian  metode.  Pengujian  pada  sensor  memiliki  variasi  uji  yang memungkinkan sensor membaca parameter yang sama namun dengan nilai yang berbeda- beda. Pada sensor kelembapan tanah akan diuji dengan berbagai variasi kelembapan media. Variasi  kelembapan  media  yang  diukur  adalah  15%,  30%,  60%,  80%  dan  90%.  Nilai kelembapan 15% diukur untuk melihat kinerja sensor dalam membaca parameter di bawah batas ambang. Nilai 30% diukur karena batas ambang bawah pada program merujuk pada Gambar 3. Nilai kelembapan 15% dan 30% didapatkan dengan menguji sensor pada media yang  sangat  kering.  Sedangkan  nilai  80%  didapatkan  merujuk  batas  ambang  atas  pada Gambar 3. Sedangkan nilai 90% diukur untuk melihat kinerja sensor dalam membaca tanah yang sangat lembap. Nilai kelembapan 80% didapatkan pada media yang dialiri oleh air melalui pompa.  Sedangkan  nilai  60%  digunakan  sebagai  sampel  titik  tengah  untuk  menguji pembacaan  sensor  kelembapan  media.  Nilai  30%  dan  80%  pada  kelembapan  media didasarkan  pada  kebutuhan  tanaman microgreen.  Kelembapan  media  lebih  dari  80%  akan menyebabkan tanaman microgreen busuk sedangkan nilai kelembapan di bawah 30% akan menyebabkan tanaman layu.
Tabel 2. Pengujian Pembacaan Kelembapan Media pada Kelembapan 15%
Data - ke Nilai dari Soil Analyzer (%) Nilai dari Sensor (%) % Galat Selisih % Akurasi 1 15,00 16,43 9,53% 1,43 90,47% 2 15,00 17,03 1,53% 0,23 98,47% 3 15,00 16,84 5,60% 0,84 94,40% 4 15,00 16,36 9,06% 1,36 90,93% 5 15,00 16,01 4,73% 0,71 95,27% 6 15,00 17,36 9,06% 1,36 90,93% 7 15,00 16,66 11,06% 1,66 88,93% 8 15,00 16,04 6,93% 1,04 93,07% 9 15,00 17,93 6,20% 0,93 93,80% 10 15,00 17,98 6,53% 0,98 93,47% Rata-rata 7,02% 1,05 93,47%
Tabel 3. Pengujian Pembacaan Kelembapan Media pada Kelembapan 30%
Data - ke Nilai dari Soil Analyzer (%) Nilai dari Sensor (%) % Galat Selisih % Akurasi 1 30,00 32,35 7,50% 2,25 92,50% 2 30,00 28,97 3,43% 1,03 96,57% 3 30,00 31,84 6,13% 1,84 93,87% 4 30,00 32,36 7,87% 2,36 92,13% 5 30,00 30,01 0,03% 0,01 99,97% 6 30,00 30,36 1,20% 0,36 98,80% 7 30,00 28,66 4,47% 1,34 95,53% 8 30,00 30,04 0,13% 0,04 99,87% 9 30,00 30,93 3,10% 0,93 96,90% 10 30,00 30,98 3,27% 0,98 96,73% Rata-rata 3,71% 1,11 96,29%
Tabel 4. Pengujian Pembacaan Kelembapan Media pada Kelembapan 60%
Data - ke Nilai dari Soil Analyzer (%) Nilai dari Sensor (%) % Galat Selisih % Akurasi 1 60,00 61,18 1,97% 1,18 98,03% 2 60,00 59,64 0,60% 0,36 99,40% 3 60,00 59,88 0,20% 0,12 99,80% 4 60,00 60,68 1,13% 0,68 98,87% 5 60,00 60,68 0,03% 0,68 99,97% 6 60,00 61,96 3,27% 1,96 96,73% 7 60,00 61,26 2,10% 1,26 97,90% 8 60,00 60,64 1,07% 0,64 98,93% 9 60,00 59,63 0,62% 0,37 99,38% 10 60,00 59,56 0,73% 0,44 99,27% Rata-rata 1,15% 0,76 98,83%
Tabel 5. Pengujian Pembacaan Kelembapan Media pada Kelembapan 80%
Data - ke Nilai dari Soil Analyzer (%) Nilai dari Sensor (%) % Galat Selisih % Akurasi 1 80,00 82,27 2,84% 2,27 97,16% 2 80,00 82,42 3,03% 2,42 96,97% 3 80,00 82,85 3,56% 2,85 96,44% 4 80,00 82,42 3,03% 2,42 96,97% 5 80,00 81,64 2,05% 1,64 97,95% 6 80,00 82,07 2,59% 2,07 97,41% 7 80,00 83,03 3,79% 3,03 96,21% 8 80,00 82,27 2,84% 2,27 97,16% 9 80,00 82,40 3,00% 2,40 97,00% 10 80,00 81,98 2,48% 1,98 97,52% Rata-rata 2,92% 2,33 97,08%
Tabel 6. Pengujian Pembacaan Kelembapan Media pada Kelembapan 90%
Data - ke Nilai dari Soil Analyzer (%) Nilai dari Sensor (%) % Galat Selisih % Akurasi 1 90 90,59 0,59% 0,66 99,34% 2 90 91,36 1,36% 1,51 98,49% 3 90 89,68 0,32% 0,36 99,64% 4 90 89,21 0,79% 0,88 99,12% 5 90 90,37 0,37% 0,41 99,59% 6 90 90,71 0,71% 0,79 99,21% 7 90 89,24 0,76% 0,84 99,16% 8 90 91,94 1,94% 2,16 97,84% 9 90 90,59 0,59% 0,66 99,34% 10 90 91,36 1,36% 1,51 98,49% Rata-rata 0,86% 0,95 99,05%
Tabel 2, 3, 4, 5 dan 6 adalah hasil pengukuran dari sensor YL-69. Hasil pengukuran tersebut kemudian  dibandingkan  dengan soil  analyzer  untuk  di  hitung  nilai  akurasi  menggunakan Persamaan (1) dan (2). Hasil dari pengukuran menunjukkan bahwa rata-rata akurasi untuk
kelembapan  15%,  30%,  60%,  80%  dan  90%  masing-masing  adalah  93,47%,  96,29%, 98,83%, 97,08%, dan 99,05%. Nilai akurasi tersebut dapat dikategorikan cukup bagus dan masih dapat diterima dalam aplikasi pengukuran kelembapan. Dengan nilai akurasi tertinggi adalah 99,97% yang artinya ketepatan pembacaan pada sensor kelembapan berkisar antara 0 – 1% kelembapan. Hal ini masih dapat ditoleransi karena nilai kelembapan tertinggi yang mungkin  terjadi  adalah  81%  sedangkan  nilai  kelembapan  terendah  yang  mungkin  terjadi adalah 29%.
Pengujian  kemudian  dilanjutkan  dengan  menguji  sensor  intensitas  cahaya.  Sensor  ini  diuji berdasarkan  jarak  dari  sumber  cahaya  terhadap  pengukuran  intensitas  cahaya.  Hasil pengukuran kemudian dibandingkan dengan lux meter dan dihitung nilai akurasinya. Variasi jarak yang  digunakan  pada penelitian ini adalah  10  cm dan  15 cm.  Kedua  variasi  tersebut digunakan  karena microgreen  merupakan  tumbuhan  muda  sehingga  jarak  lampu  harus sedekat mungkin.
Tabel 7. Pengujian Pembacaan Intensitas Cahaya pada Jarak 10 cm
Data - ke Nilai dari Lux Meter Nilai dari Sensor BH1750 % Galat Selisih % Akurasi 1 1795,00 1795,00 0,00% 0,00 100,00% 2 1795,00 1795,00 0,00% 0,00 100,00% 3 1795,00 1795,80 0,04% 0,80 99,96% 4 1795,00 1795,00 0,00% 0,00 100,00% 5 1795,00 1795,00 0,00% 0,00 100,00% 6 1795,00 1795,80 0,04% 0,80 99,96% 7 1795,00 1795,00 0,00% 0,00 100,00% 8 1795,00 1795,80 0,04% 0,80 99,96% 9 1795,00 1795,80 0,04% 0,80 99,96% 10 1795,00 1795,80 0,04% 0,80 99,96% Rata-rata 0,02% 0,40 99,98% Tabel 8. Pengujian Pembacaan Intensitas Cahaya pada Jarak 15 cm Data - ke Nilai dari Lux Meter Nilai dari Sensor BH1750 % Galat Selisih % Akurasi 1 1345,00 1343,30 0,13% 1,70 99,87% 2 1345,00 1343,30 0,13% 1,70 99,87% 3 1345,00 1343,30 0,13% 1,70 99,87% 4 1345,00 1343,30 0,13% 1,70 99,87% 5 1345,00 1343,30 0,13% 1,70 99,87% 6 1345,00 1343,30 0,13% 1,70 99,87% 7 1345,00 1343,50 0,19% 2,50 99,81% 8 1345,00 1343,50 0,19% 2,50 99,81% 9 1345,00 1343,50 0,19% 2,50 99,81% 10 1345,00 1343,50 0,19% 2,50 99,81% Rata-rata 0,15% 2,02 99,85%
Nilai perbandingan dari lux meter dan sensor intensitas cahaya dengan variabel jarak yang berbeda  ditunjukkan  pada  Tabel  7  dan  8.  Berdasarkan  varian  jarak  10  cm  dan  15  cm didapatkan hasil bahwa masing-masing jarak memiliki rata-rata akurasi sebesar 99,98% dan
99,15%. Berdasarkan nilai akurasi yang didapatkan dapat diketahui bahwa sensor intensitas cahaya BH1750 bekerja dengan baik dan dapat digunakan untuk mengukur intensitas cahaya pada tanaman microgreen.
Pengujian  selanjutnya  adalah  pengujian  komunikasi  perangkat  ke  IoT platform.  Parameter yang  diujikan  adalah  parameter delay.    Hal  ini  dikarenakan  parameter  delay  merupakan parameter yang memiliki pengaruh dalam pemantauan. Ketika delay pengiriman buruk maka data yang didapat tidak tepat pewaktuannya. Pengujian sensor bertujuan untuk memastikan bahwa  data  yang  dikirimkan  adalah  data  yang  benar  sedangkan  pengujian delay  untuk mengetahui kecepatan data terkirim melalui jaringan internet.
Tabel 9. Pengujian Delay Pengiriman Data Ke Delay (s) 1 1 2 0,5 3 0,5 4 0,5 5 2 6 2 7 1 8 0,5 9 1,5 10 0,5
Berdasarkan data pada Tabel 7 didapatkan hasil bahwa perangkat mampu mengirimkan data ke IoT platform Antares dengan protokol MQTT dengan jeda waktu paling lama adalah 2 s. Jeda waktu terpendek yang didapat melalui pengujian ini adalah 0,5 s. Hal ini berarti bahwa data yang dikirimkan melalui protokol MQTT memiliki kecepatan sangat buruk menurut standar TIPHON. Hal ini terjadi karena berbagai hal di antaranya adalah kualitas jaringan provider, cuaca, dan perangkat yang buruk. Walaupun demikian jeda selama 2 s tidak menjadi masalah yang serius karena sistem telah bekerja secara otomatis. Sistem akan otomatis menyalakan pompa  saat  kelembapan di  bawah batas  ambang  dan akan padam  otomatis ketika di  atas batas ambang. Sistem juga akan menyalakan lampu selama delapan jam secara otomatis dan akan memadamkan secara otomatis pada delapan jam berikutnya.
Tabel 10. Pengujian Aktuator Relay No Trigger Logika Mikrokontroler Luaran Tegangan Relay 1 Pompa (VAC) Luaran Tegangan Relay 2 lampu (VAC) 1 1 219,34 220,12 2 0 0,00 0,00 3 1 220,12 220,10 4 0 0,00 0,00 5 1 219,87 219,98 6 0 0,00 0,00
Tabel 8 merupakan pengujian yang dilakukan untuk melihat luaran yang dihasilkan relay untuk memastikan relay berfungsi sebagaimana mestinya. Relay dapat digunakan dengan melakukan
trigger pada pin mikrokontroler dengan memberikan logika “1” atau logika HIGH dan logika “0” atau logika LOW. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa relay dapat merespons untuk menyambung dan memutus arus listrik AC dengan baik. Apabila saat relay diberikan logika 1 namun listrik tidak terhubung atau mengeluarkan 0 VAC maka dapat dipastikan bahwa relay perlu diganti.
Tabel 11. Pengujian Keseluruhan Sistem Selama 48 Jam dengan Sampling 2 Jam Jam ke Kelembapan Tanah Trigger Relay 1 Luaran Tegangan Relay 1 (VAC) Nilai Intensitas Cahaya (Lux) Trigger Relay 2 Luaran Tegangan Relay 2 (VAC) 1 42,37 0 0 1835,35 1 220,17 2 40,21 0 0 1865,18 1 220,45 3 37,18 0 0 1885,04 1 219,32 4 34,83 0 0 1875,01 1 219,23 5 29,62 1 220,12 552,96 0 0 6 45,09 1 220,32 545,61 0 0 7 80,59 0 0 544,16 0 0 8 78,02 0 0 544,88 0 0 9 75,43 0 0 1812,29 1 218,98 10 70,93 0 0 1802,25 1 220,23 11 64,66 0 0 1805,92 1 220,03 12 59,34 0 0 1812,58 1 219,32 13 54,39 0 0 643,62 0 0 14 45,74 0 0 693,29 0 0 15 38,34 0 0 743,51 0 0 16 32,75 1 219,89 723,66 0 0 17 56,73 1 220,03 1805,43 1 220,43 18 78,61 0 0 1804,37 1 220,12 19 72,32 0 0 1802,67 1 219,34 20 68,37 0 0 1801,65 1 220,34 21 63,34 0 0 534,39 0 0 22 58,98 0 0 536,43 0 0 23 53,12 0 0 547,85 0 0 24 48,56 0 0 553,67 0 0
Tabel 9 merupakan hasil pengujian sistem yang dilakukan selama 48 jam dengan sampling pengambilan  data  setiap  dua  jam  sekali.  Pada  pengujian  tersebut  terlihat  bahwa  sistem bekerja  sesuai  dengan  algoritma  yang  dibuat  pada  Gambar  3  dengan  keberhasilan  100%. Sistem mampu menyalakan pompa pada rentang kelembapan tanah di bawah 30% dan akan
memadamkan pompa ketika nilai kelembapan tanah telah melebihi 80%. Pemasangan jarak lampu yang digunakan saat pengambilan data ini adalah 15 cm di atas tanaman.

## Gambar 6. Tampilan Data pada IoT Platform Antares
Hasil  data  setelah  dikirimkan  ke  IoT platform  Antares  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Pada Gambar 6 dapat diketahui bahwa sistem bekerja dengan baik. Hal ini terlihat pada informasi kelembapan,  status  pompa,  intensitas  cahaya,  dan  status  lampu  terkirimkan  dengan  baik tanpa  ada  data  yang  cacat.  Pengiriman  menggunakan  metode  MQTT  sebagai  salah  satu protokol  yang  dikembangkan  untuk  pengiriman  data  dengan  ukuran  kecil.    Data  yang dikirimkan  ke  IoT platform  disimpan  dalam  sebuah  basis  data  agar  dapat  diketahui  pola respons sistem terhadap parameter yang berhasil dibaca.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian tentang desain dan perancangan perangkat budidaya microgreen telah dilakukan. Perangkat budidaya terdiri dari pemantauan dan kontrol parameter kelembapan media dan intensitas  cahaya.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  perangkat  dapat  menjaga parameter kelembapan dan intensitas cahaya dengan baik. Sensor pada perangkat bekerja dengan akurasi untuk sensor kelembapan pada tingkat kelembapan 15%, 30%, 60%, 80%, dan 90% masing-masing adalah 93,47%, 96,29%, 98,83%, 97,08%, dan 99,05%. Akurasi ini berada pada tahap baik karena kesalahan pembacaan kelembapan berkisar kurang lebih 3%. Sensor intensitas cahaya juga menunjukkan performa yang bagus dengan akurasi pembacaan intensitas cahaya pada jarak 10 cm dan 15 cm masing-masing adalah 99,98% dan 99,85%. Kelemahan pada perangkat ini terdapat pada waktu tunda yang berkisar antara 0,5 – 2 s di mana nilai ini tergolong buruk sesuai standar TIPHON. Hal ini dikarenakan waktu tunda pada jaringan internet provider, cuaca, atau tipe perangkat yang digunakan. Meskipun demikian, perangkat dapat bekerja secara otomatis untuk mempertahankan parameter kelembapan dan mengatur lama waktu pencahayaan secara otomatis sehingga lama waktu pada delay untuk pengiriman  data  pemantauan  tidak  menjadi  masalah.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa perangkat mampu membaca parameter kelembapan tanah dan mengatur waktu penyinaran serta fungsi monitoring melalui IoT platform Antares.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  mendapat  pendanaan  dari  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Peniliti mengucapkan terima kasih karena berkat pendanaan tersebut penelitian ini dapat diselesaikan dengan baik.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan  Pusat  Statistik.  (2020). BERITA  RESMI  STATISTIK  Hasil  Sensus  Penduduk  2020. https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/01/21/1854/hasil-sensus-penduduk-
2020.html
Benke,  K.,  &  Tomkins,  B.  (2017).  Future  food-production  systems:  vertical  farming  and controlled-environment agriculture. Sustainability: Science, Practice and Policy, 13(1),
13 – 26.
Chaudhary, S., Johari, R., Bhatia, R., Gupta, K., & Bhatnagar, A. (2019). CRAIoT: Concept, Review and Application(s) of IoT. International Conference on Internet of Things: Smart Innovation and Usages (IoT-SIU), (pp. 1 – 4).
Kassim, M. R. M. (2020). IoT Applications in Smart Agriculture: Issues and Challenges. IEEE Conference on Open Systems (ICOS), (pp. 19 – 24).
Liya, M. L., & Aswathy, M. (2020). LoRa technology for Internet of Things(IoT):A brief Survey.
International  Conference  on  I-SMAC  (IoT  in  Social,  Mobile,  Analytics  and  Cloud)  (I- SMAC), (pp. 8 – 13).
Meas, S., Luengwilai, K., & Thongket, T. (2020). Enhancing growth and phytochemicals of two amaranth microgreens by LEDs light irradiation. Scientia Horticulturae, 265, 109204.
Mutescu, P.-M., Petrariu, A. I., & Lavric, A. (2021). Wireless Communications for IoT: Energy Efficiency Survey. International Symposium on Advanced Topics in Electrical Engineering (ATEE), (pp. 1 – 4).
Puranik, V., Sharmila, Ranjan, A., & Kumari, A. (2019). Automation in Agriculture and IoT.
International  Conference  on  Internet  of  Things:  Smart  Innovation  and  Usages  (IoT- SIU), (pp. 1 – 6).
Ramadan,  D.  N., Hadiyoso, S.,  &  Irawati,  I. D.  (2021).  Sistem Monitoring  Ketersediaan Air pada Perangkat Cuci Tangan Portable berbasis IoT. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 9(2), 455.
Rankothge, W., Kehelella, P., Perera, D., Kanchana, B., Madushan, K., & Peiris, R. (2021). IOT Based Smart Microgreen Sprouter, (pp. 321 – 329).
Riggio, G. M., Wang, Q., Kniel, K. E., & Gibson, K. E. (2019). Microgreens—A review of food safety considerations along the farm to fork continuum. International Journal of Food
Microbiology, 290, 76–85.
Santoni, F., Gugliermetti, L., Piras, G., Pascale, S. de, Pannico, A., Piergentili, F., Marzioli, P.,
Frezza, L., Amadio, D., Gianfermo, A., Curianò, F., Hossein, S. H., Nardi, L., Benvenuto,
E.,  Metelli,  G.,  Garegnani,  M.,  Mascetti,  G.,  Mari,  S.,  &  Bianco,  M.  del.  (2020).
GreenCube:  microgreens  cultivation  and  growth  monitoring  on-board  a  3U  CubeSat.
International Workshop on Metrology for AeroSpace (MetroAeroSpace), (pp. 130 – 135).
Santoso,  H.  B.,  Prajogo,  S.,  &  Mursid,  S.  P.  (2018).  Pengembangan  Sistem  Pemantauan Konsumsi Energi Rumah Tangga Berbasis Internet of Things (IoT). ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 6(3), 357.
Sinche,  S.,  Raposo,  D., Armando,  N., Rodrigues,  A., Boavida, F., Pereira, V., &  Silva,  J. S.
(2020). A Survey of IoT Management Protocols and Frameworks. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(2), (pp. 1168 – 1190).
Suryatini, F., Pancono, S., Bhaskoro, S. B., & Muljono, P. M. S. (2021). Sistem Kendali Nutrisi Hidroponik berbasis Fuzzy Logic berdasarkan Objek Tanam. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 9(2), 263.
Tan, L., Nuffer, H., Feng, J., Kwan, S. H., Chen, H., Tong, X., & Kong, L. (2020). Antioxidant properties  and  sensory  evaluation  of  microgreens  from  commercial  and  local  farms.
Food Science and Human Wellness, 9(1), 45–51.
M.  Y.  Triansyah,  “Alat  Monitoring  dan  Perawatan  Tanaman  Microgreen  Berbasis  Modul Mikrokontroler,” Politeknik Negeri Bandung, 2017.
Yadav, L. P., Koley, T. K., Tripathi, A., & Singh, S. (2019). Antioxidant Potentiality and Mineral Content of Summer Season Leafy Greens: Comparison at Mature and Microgreen Stages Using Chemometric. Agricultural Research, 8(2), 165–175.
Zhang,  X.,  Bian,  Z.,  Yuan,  X.,  Chen,  X., & Lu,  C.  (2020).  A  review  on  the  effects  of  light- emitting diode (LED) light on the nutrients of sprouts and microgreens. Trends in Food Science & Technology, 99, 203–216.
Zhang, Y., Xiao, Z., Ager, E., Kong, L., & Tan, L. (2021). Nutritional quality and health benefits of microgreens, a crop of modern agriculture. Journal of Future Foods, 1(1), 58–66.