http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Smart Farming System pada Tanaman Bawang Merah berbasis Internet of Things
Smart Farming System on Red Onion Plants based on the Internet of Things
1 Sirojul Hadi*, 2 Anzali Ika Cahyati, 3 Kurniadin Abd. Latif, 4 Tomi Tri Sujaka, 5 Muhmmad Zulfikri
1 Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Bumigora
2,4,5 Ilmu Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Bumigora
3 Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Teknik, Universitas Bumigora Jalan Ismail Marzuki No. 22, Cakranegara, Kota Mataram, Indonesia *e-mail: sirojulhadi@universitasbumigora.ac.id
( received : 3 Mei 2023, revised : 21 Mei 2023, accepted : 22 Mei 2023)

## Abstrak
Bawang  merah  merupakan  komoditas  pertanian  yang  menjadi  sumber  pendapatan  bagi  petani  dan dapat  memberikan  kontribusi  yang  besar  terhadap  pembangunan  ekonomi  Indonesia.  Karakteristik dari  tanaman  bawang  merah  yaitu  membutuhkan  banyak  sinar  matahari.  Sinar  matahari  yang dibutuhkan  untuk  berpotosintesi  yaitu  70%  dengan  rentang  suhu  lingkungan  25 o C-32 o C  dan kelembaban tanah berada pada rentang 50%-70%. Meskipun bawang merah membutuhkan banyak air tetapi  tumbuhan  tersebut  sensitif  terhadap  curah  hujan  dengan  intensitas  yang  tinggi.  Periode  kritis dari  tanaman  bawang  merah  yaitu  berada  pada  fase  pembentukan  umbi  sehingga  perlu  dilakukan pengontrolan  untuk  mendapatkan  hasil  produksi  yang  maksimal.  Metode  pembuatan  sistem smart farming menggunakan metode Research and Development (R&D) sedangkan pengiriman data secara online ke web menggunakan metode Internet of Things (IoT). Hasil dari penelitian tersebut yaitu telah berhasil dibangun sistem monitoring dan kontrol suhu dan kelembaban pada tanaman bawang merah. Sistem  yang  dibangun  mampu  mengukur  suhu  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  95,33%  dan kelembaban  lingkungan  pada  tanaman  mencapai  92,07%  sedangkan  pengujian  keseluruhan  sistem mencapai  93,33%.  Alat  tersebut  telah  mampu  melakukan  pengairan  dan  pemberian  pupuk  secara otomatis.  Kontrol  pengairan  dan  pemberian  pupuk  oleh  sistem  berimplikasi  terhadap  pertumbuhan tanaman bawang merah yang lebih baik dan menciptakan pertanian modern.
Kata kunci: Smart farming system , tanaman bawang merah, soil moisture, DHT11, internet of things

## Abstract
Red  Onions  are  agricultural  commodities  that  are  a  source  of  income  for  farmers  and  can  make  a major contribution to Indonesia's economic development. The characteristic of the onion plant is that it  requires  a  lot  of  sunlight.  The  sunlight  needed  for  photosynthesis  is  70%  with  an  ambient temperature  range  of  25oC-32oC  and  soil  moisture  in  the  range  of  50%-70%.  Although  red  onions require a lot of water, these plants are sensitive to  high-intensity rainfall. The critical period of the red  onion  plants  is  in  the  tuber  formation  phase  so  it  is  necessary  to  control  it  to  get  maximum production  results.  The  method  of  making  the  smart  farming  system  uses  the  Research  and Development  (R&D)  method  while  sending  data  online  to the  web  uses the Internet of  Things  (IoT) method.  The  result  of  this  research  is  that  a  monitoring  and  control  system  for  temperature  and humidity  has  been  successfully  built  on  red  onion  plants.  The  system  built  is  capable  of  measuring temperature with an accuracy rate of 95.33% and environmental humidity in plants reaching 92.07% while the accuracy of testing the entire system reaches 93.33%. The smart farming system has been able to automatically irrigate and apply fertilizer. Control of irrigation and application of fertilizers by the system has implications for better shallot growth and creates modern agriculture.
Keywords: Smart farming system, red onion plants, soil moisture, DHT11, internet of things
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 739-753

## 1 Pendahuluan
Bawang  merah  merupakan  sumber  pendapatan  bagi  petani  dan  memiliki  kontribusi  yang  baik terhadap  pertumbuhan  ekonomi  daerah.  Secara  umum,  bawang  merah  ditanam  pada  bulan  Mei- Agustus pada saat musim kemarau[1]. Pertumbuhan bawang merah sangat dipengaruhi oleh seberapa banyak  tanaman  tersebut  terpapar  cahaya  matahari.  Kebutuhan  minimal  paparan  intensitas  cahaya pada  tanaman  tersebut  yaitu  70%  dengan  suhu  berkisar  antara  25-32°C  dan  kelembaban  berkisar antara  50-70%.  Meskipun  bawang  merah  membutuhkan  banyak  air  akan  tetapi  tumbuhan  tersebut sangat sensitif terhadap curah hujan dengan intensitas yang tinggi.
Menurut  data  dari  Direktorat  Jenderal  Hortikultura  jumlah  produksi  bawang  merah  pada  tahun 2016 mencapai sebesar 1.446.860 ton meski mengalami penurunan pada tahun sebelumnya di tahun 2015  hingga  0,39%  dan  tahun  2017  meningkat  hingga  4,43%  dari  1.510.961  ton[2].  Menurunya produktivitas  bawang  merah  nasional  tidak  terlepas  dari  hama  (pengganggu  tanaman)[3].  Resiko produksi dapat diakibatkan oleh serangan hama dan penyakit, kemarau, musim penghujan, iklim dan cuaca yang tidak dapat diperkirakan mengakibatkan gagal produksi (panen)[4].
Ada  banyak  jenis  hama  dan  penyakit  yang  dapat  menyerang  tanaman  bawang  merah  salah satunya  adalah  penyakit  layu  fusarium,  penyakit  ini  dapat  ditangani  dengan  cara  melakukan penyiangan  gulma  secara  rutin  agar  tanah  tidak  terlalu  lemabab,  melakukan  penyiraman  dipagi  hari agar  sebelum  malam  hari  tanaman  telah  mengering,  menggunakan  plastik  mulsa  untuk  menjaga kelembaban tanah pada waktu musim hujan[5].
Penelitian  serupa  pada  tahun  2021,  dilakukan  oleh  Ahmad  Roihan[6]  dan  timnya  mengenai simulasi pendeteksi kelembaban pada tanah menggunakan sensor DHT22 dengan Proteus.  Hasil penelitian  tersebut  yaitu  sistem  dapat  melakukan  pengairan  otomatis  dan  dapat  membaca  suhu  dan kelembaban. Pada penelitian tersebut tidak dijelaskan secara terperinci skenario pengambilan data dari sensor  dan  tidak  terdapat  riwayat  penyimpanan  data.  Penelitian  selanjutnya  pada  tahun  2020  yang dilakukan oleh Asih Rohmani[5] dan timnya mengenai prototype sistem diagnosa penyakit dan hama tanaman  bawang  merah  di kabupaten  brebes  dengan metode  fuzzy  Tsukamoto.  Hasil  dari  penelitian tersebut yaitu dapat menghasilkan aplikasi berupa sistem diagnosa hama dan penyakit pada tanaman bawang  merah  dengan  hasil  diagnosa  mencapai  11  penyakit  tanaman.  Penelitian  selanjutnya  pada tahun 2019 yang dilakukan oleh A. Sumarudin [7] dan timnya mengenai sistem monitoring tanaman hortikultura  pertanian.  Monitoring  tanaman  pada  sistem  tersebut  menggunakan  sensor  kelebaban tanah,  sensor  suhu,  sensor  PH  dan  sensor  level  ketinggian  air.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  yaitu sistem  monitoring  tanaman  cabai  dan  bawang  telah  berhasil  dibangun  dengan  antarmuka menggunakan  web  dan  jaringan  protokol Message  Queuing  Telemetry  Transport (MQTT)  yang digunakan yaitu ThingSpeak . Pada penelitian tersebut belum terdapat akurasi pengukuran sensor dan persentase  keberhasilan  sistem  ketika  diimplementasikan  pada  tanaman.  Penelitian  selanjutnya  yang dilakukan  oleh  Shania  Octari[8]  dan  timnya  mengenai  sistem  monitoring  dan  kontrol  kelembaban tanah  berbasis  IoT  dengan  objek  tanaman  bawang.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  yaitu  rata-rata kesalahan pembacaan sensor kelembaban yaitu 5,16% dan jarak maksimal sistem dapat terhubung ke jaringan hotspot internet yaitu 20 meter. Pada penelitian tersebut tidak ditampilkan hasil perancangan hardware dan software, dan tidak ditampilkan akurasi sistem ketika diimplementasikan. Berdasarkan hasil  penelitian  sebelumnya,  permasalahan  yang  ingin  diselesaikan  pada  penelitian  ini  yaitu bagaimana  mengontrol  dan  memonitoring  pengairan  dan  pemupukan  tanaman  bawang  merah. Bawang merah akan memiliki pertumbuhan yang baik apabila tumbuh pada pada lingkungan dengan suhu  berkisar  25 o C-36 o C  dengan  iklim  kering.  Sedangkan  untuk  pertumbuhan  umbi  membutuhkan suhu  berkisar  antara  25 o C-30 o C.  Sedangkan  untuk  nutrisi  tumbuhan  perlu  dilakukan  pemupukan secara  berkala.  Metode  pengontrolan  pengairan  dan  pemupukan  yaitu  dengan  metode  pengontrolan secara  terprogram  dengan memberikan  rentang  suhu dan  kelembaban  tanah  yang  diperbolehkan  dan pemberian pupuk menggunakan pewaktuan oleh sistem.
Berdasarkan permasalahan tersebut maka dirancang sistem smart farming untuk tanaman bawang merah  dengan  memanfaatkan  jaringan  IoT  sebagai  antarmuka monitoring tanaman.  Perancangan sistem  menggunakan  metode Reasearch  and  Development (R&D).  Metode  tersebut  baik  digunakan untuk  mengembangkan  sistem  berbasis  IoT  karena  metode  ini  banyak  digunakan  untuk mengembangkan  sebuah  produk  teknologi  untuk  menguji  kehandalan  produk  dengan  melakukan pengujian berbasis eksperimen. Penelitian ini memiliki perbedaan dengan penelitian sebelumnya yaitu
pada  penelitian  ini,  tanaman  bawang  dibagi  menjadi  dua  objek  yaitu  tanaman  bawang  yang  telah dikontrol  pengairan  dan  pemupukannya  secara  otomatis  melalui  sistem smart  farming dan  tanaman bawang yang tidak dikontrol oleh sistem. Selain itu, dilakukan pengujian kesalahan pengukuran dari masing-masing  sensor  dan  akurasi  tingkat  keberhasilan  sistem  ketika  diimplementasikan  pada tanaman.  Sedangkan  untuk monitoring sensor  pada  tanaman  dilakukan  dengan  menggunakan  web. Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menjaga  kelembaban  tanah  yang  baik  bagi  pertumbuhan  tanaman bawang merah dengan mengontrol pengairan dan pemberian pupuk pada tanaman tersebut.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Teknologi  dalam  bidang  pertanian  semakin  berkembang  pesat.  Perkembangan  tersebut  sejalan dengan  perkabangan  teknologi.  Teknologi  yang  berkembang  dalam  bidang  pertanian  yaitu smart farming system [9][10], monitoring pertumbuhan tanaman berbasis IoT[11][12] dan Wireless Sensor Network (WSN)[6],  [13],  kontrol  irigasi  pertanian[14],  [15],  dan  teknologi  pascapanen[16],  [17]. Salah  satu  tumbuhan  yang  memerlukan  pengkondisian  lingkungan  dan  media  tanam  yaitu  tanaman bawang merah. Tanaman bawang merah merupakan tanaman yang digunakan sebagai bahan makanan dan bumbu untuk menambah cita rasa. Banyak penelitian yang telah dilakukan agar tanaman bawang dapat  tumbuh  dengan  baik  dan  menghasilkan  umbi  yang  lebih  besar.  Seperti  penelitian  yang dilakukan oleh A. Sumarudin [7] dan timnya pada tahun 2019 mengenai sistem monitoring tanaman hortikultura  pertanian.  Monitoring  tanaman  pada  sistem  tersebut  menggunakan  sensor  kelebaban tanah,  sensor  suhu,  sensor  PH  dan  sensor  level  ketinggian  air.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  yaitu sistem  monitoring  tanaman  cabai  dan  bawang  telah  berhasil  dibangun  dengan  antarmuka menggunakan  web  dan  jaringan  protokol  MQTT  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  yaitu ThingSpeak .  Pada  penelitian  tersebut  belum  terdapat  akurasi  pengukuran  sensor  dan  persentase keberhasilan  sistem  ketika  diimplementasikan  pada  tanaman.  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan oleh Asih Rohmani[5] dan timnya pada tahun 2020 mengenai prototype sistem diagnosa penyakit dan hama  tanaman  bawang  merah  di  kabupaten  brebes  dengan  metode  fuzzy  Tsukamoto.  Hasil  dari penelitian tersebut yaitu dapat menghasilkan aplikasi berupa sistem diagnosa hama dan penyakit pada tanaman  bawang  merah  dengan  hasil  diagnosa  mencapai  11  penyakit  tanaman.  Pada  penelitian tersebut  hanya  berupa  aplikasi  yang  digunakan  sebagai  media  untuk  melakukan  konsultasi  sehingga tidak  dapat  digunakan  untuk  mengontrol  pertumbuhan  tanaman.    Penelitian  selanjutnya  yang dilakukan  oleh  Ahmad  Roihan[6]  dan  timnya  pada  tahun  2021  mengenai simulasi  pendeteksi kelembaban  pada  tanah  menggunakan  sensor  DHT22  dengan  Proteus.  Hasil  penelitian  tersebut yaitu  sistem  dapat  melakukan  pengairan  otomatis  dan  dapat  membaca  suhu  dan  kelembaban.  Pada penelitian tersebut tidak dijelaskan secara terperinci skenario pengambilan data dari sensor dan tidak terdapat  riwayat  penyimpanan  data.  Dan peneltian  yang  dilakukan  oleh  Gardenia  Marheta  Putra[18] dan timnya pada tahun 2022 mengenai pengendalian suhu, kelembaban udara, dan intensitas cahaya pada greenhouse untuk tanaman bawang merah menggunakan IoT. Hasil dari penelitian tersebut yaitu telah  berhasil  dirancang  sistem  greenhouse  untuk  tanaman  bawang  berbasis  IoT.  Pada  penelitian tersebut  hanya  melakukan  perancangan  dan  belum  melakukan  uji  coba  untuk  mengetahui  seberapa handal sistem yang telah dibangun.
Berdasarkan penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh beberapa peneliti tersebut, penelitian ini  berfokus  pada  pengontrolan  dan  monitoring  pengairan  dan  pemberian  pupuk  pada  tanaman bawang  merah  berbasis  IoT.  Sistem  yang  dibangun  telah  diimplementasikan  pada  saat  melakukan penanaman  tanaman  bawang  merah.  Penelitian  ini  dapat  melengkapi  penelitian  terdahulu  dengan melakukan prosedur pengujian sensor dan pengujian keseluruhan sistem sehingga didapatkan akurasi sensor dan persentase keberhasilan sistem dalam mengontrol dan memonitoring pertumbuhan bawang merah.  Sistem  IoT  berfungsi  untuk  melakukan  monitoring  sensor  secara  jarak  jauh  sehingga  tidak membatasi petani untuk memantau tanaman bawang merah setiap saat dengan syarat sistem tersebut tetap terhubung ke jaringan internet.

## 2.2. Tanaman Bawang Merah
Bawang  merah  dengan  bahasa  latin  Allium  ascalonicum,  shallot  merupakan  tumbuhan  yang umumnya  digunakan  sebagai  bahan  makanan,  bumbu  untuk  menambah  cita  rasa,  dan  sebagai  obat
e-ISSN:2540-9719
tradisional. Bawang merah memiliki kandungan gizi yang dapat melengkapi kadungan gizi dari bahan utama. Bawang merah memiliki kandungan minieral kalium yang tinggi yang dapat berperan penting dalam  proses  metabolisme  dalam  tubuh  manusia,  mencegah  pengerasan  pembuluh  darah, membersihkan pembuluh darah dari endapan kolesterol, dan mengatur kontraksi otot rangka dan otot halus.  Selain  itu  terdapat  mineral  kalsium  untuk  menjada  kesehatan  gigi  dan  tulang[19].  Bawang merah  merupakan salah  satu  produk  hortikultura yang menjadi  unggulan  nasional  dan  termasuk ke dalam kelompok sayuran rempah tidak bersubstitusi[20].
Tanaman  bawang  akan  memiliki  pertumbuhan  yang  baik  apabila  tumbuh  pada  lingkungan dengan  suhu  berkisar  25 o C-36 o C  dengan  iklim  kering.  Sedangkan  untuk  pertumbuhan  umbi membutuhkan  suhu  berkisar  antara  25 o C-30 o C.  Faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  tanaman bawang  selain  suhu  yaitu  ketinggian  tempat  bawang  merah  tumbuh,  pengaruh  angin  dan  pengaruh dataran  dan  lautan[21].  Selain  itu,  rendahnya  produktivitas  tanaman  bawang  juga  dipengaruhi  oleh rendahnya  tingkat  kesuburan  tanah,  peningkatan  serangan  oleh  organisme  pengganggu  tanaman, adanya perubahan iklim, dan bibit yang digunakan memiliki mutu yang rendah[20].

## 2.3. Smart Farming System
Perkembangan teknologi semakin pesat yang  membuat berbagai sektor menggunakan teknologi untuk  meningkatkan  jumlah  produksi  seperti  pada  bidang  pertanian.  Salah  satu  perkembangan teknologi pada bidang pertanian yaitu smart farming [22]–[25]. Smart farming system dapat dibangun menggunakan  jaringan  IoT. Internet  of  Things (IoT)  adalah  jaringan  sensor  pintar  yang  dapat mengontrol  dan  memantau  berbagai  hal  dari  mana  saja  melalui  Internet.  Sistem  pintar  ini  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  produktivitas  dan  kualitas  pertanian  modern.  IoT  merupakan  sebuah sistem  dengan  komunikasi machine  to  machine yang  memungkinkan  setiap  benda  fisik  dapat melakukan  komunikasi  dan  bertukar  data  melalui  jaringan  internet[26],  [27].  Cara  kerja  dari  sistem IoT  yaitu  objek  yang  akan  di  kontrol  dan  dimonitoring  akan  di  integrasiskan  dengan  sensor-sensor yang berfungsi untuk mengumpulkan data tentang lingkungan sekitar kemudian data tersebut akan di publish  melalui  jaringan  internet  sehingga  dapat  dimanfaatkan  sebagai  data  pengontrolan  atau monitoring data oleh sistem yang lainnya[26].

## 3 Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini,  pembuatan  sistem  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  menggunakan metode Research  and  Development (R&D)  dengan  tahapan  perancangan  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  melakukan  studi  literatur,  observasi  dan wawancara.  Studi  literatur  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  dari  sumber  artikel  ilmiah  yang terkait. Selanjutnya observasi dan wawancara dilakukan dengan mendatangi petani bawang merah dan mengajukan pertanyaan terkait masalah yang dialami ketika menanam bawang merah.

## 3.2. Analisis Kebutuhan
Pada  penelitian  ini,  analisis  kebutuhan  dibagi  menjadi  dua  yaitu  kebutuhan  dalam  proses peracangan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Berikut  merupakan  rincian  kebutuhan  perangkat keras yaitu Personal Computer (PC), Microcontroller Arduino Mega, modul WiFi ESP8266-01, kabel jumper, PCB , Water  pump  DC ,  Sensor  suhu DHT11,  sensor  kelembaban  tanah  soil  moisture, regulator step down LM7805, Realy 2 channel 5v , Adaptor DC 12v. Sedangkan kebutuhan perangkat lunak  yaitu  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  HTML  yang  dituliskan  dengan menggunakan  Visual  Studio  Code  untuk  tampilan  Website,  ArduinoIDE  digunakan  untuk memprogram Arduino Mega, dan pembuatan database menggunakan MySQL.
Pengumpulan data Desain Sistem:
1. Desain Perangkat keras
2. Desain Perangkat lunak Analisis Masalah Implementasi Sistem: 1. Perangkat keras 2. Perangkat lunak Pengujian Sistem
Gambar 1. Metode perancangan Research and Development
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.3. Desain Sistem Smart Farming
Sistem  monitoring  dan  kontrol  untuk  pengairan  dan  pemupukan  tanaman  bawang  merah menggunakan  beberapa  sensor  seperti  sensor soil  moisture yang  digunakan  untuk  mengetahui kelembaban  tanah  disekitar  tanaman  bawang  merah  dan  sensor  suhu  DHT11  yang  digunakan  untuk mengetahui  suhu  lingkungan  disekitar  tanaman.  Data  dari  sensor  akan  diolah  oleh  mikrokontroler Arduino  Mega  sebagai  pusat  kendali  dari  sistem smart  farming .  Arduino  mega  telah  terintegrasi dengan  modul  WiFi  ESP8266-01  yang  berfungsi  menghubungkan  sistem  dengan  internet.  Sistem smart  farming terhubung  ke  Relay  dua channel yang  berfungsi  sebagai  saklar  elektronik  untuk mengaktifkan pompa DC untuk pengairan dan pemupukan. Data dari sensor akan dikirim ke website yang  berfungsi  sebagai  antarmuka monitoring dan  kontrol  tanaman  bawang  merah  sehingga user dapat  dengan  mudah  memantau  dan  mengontrol  sistem smart  farming dimana  saja  dan  kapan  saja dengan  syarat  memiliki  jaringan  internet  untuk  terhubung  ke  sistem  tersebut.  Sistem smart  farming dapat ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir perancangan sistem smart farming

## 3.4. Desain Perangkat Keras
Perancangan perangkat keras dari sistem smart farming bertujuan untuk menghubungkan setiap komponen  sensor,  mikrokontroler,  dan  aktuator  sehingga  mendapatkan  data  suhu  dan  kelembaban tanah dari tanaman, kemudian data tersebut diolah agar dapat digunakan untuk mengontrol pengairan dan pemupukan. Data tersebut juga dikirim melalui internet ke web monitoring . Rangkaian perangkat keras dari sistem smart farming seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Perancangan perangkat keras sistem smart farming
Modul WiFi
e-ISSN:2540-9719

## 3.5. Desain Perangkat Lunak
Penyiraman  dilakukan  apabila  nilai  kelembaban  tanah  kurang  dari  40%,  jika  nilai  kelembaban tanah  lebih  dari  40%  maka  relay  akan  mematikan  pompa  atau  berhenti  melakukan  pengairan. Pengairan  dilakukan  sampai  nilai  kelembaban  tanah  mencapai  nilai  40%-70%.  Sensor  akan mengirimkan  dua  jenis  data  tersebut  ke  Arduino.  Proses  pengiriman  data  dari  Arduino  ke database dilakukan  setiap  jam  7:30,  12:30  dan  15:30.  Data  akan  ditampilkan  pada web  monitoring dalam bentuk Tabel dan Grafik. Alur kerja dari perangkat lunak pada sistem tersebut dapat ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart cara kerja sistem

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Hasil Perancangan Perangkat Keras
Perangkat  keras  yang  dibangun  merupakan  hasil  perancangan  pernagkat  keras  yang  telah dilakukan terlebih dahulu. Beberapa komponen telah terhubung dengan Arduino Mega menggunakan kabel  jumper  sebagai  penghubung  antara microcontroller dengan  komponen  lainnya  seperti  sensor DHT11, Soil Moisture , Relay dan DC Water pump .
e-ISSN:2540-9719
Pada  Gambar  5  menunjukkan  terdapat  beberapa  sensor  aktuator  dan  mikrokontroler  yang digunakan. Sensor soil moisture terdiri dari dua elektrode yang nantinya akan membaca kelembaban tanah,  sehingga  arus  melewati  dari  kaki elektrode ke  kaki elektrode yang  lain.  Besar  nilai  arus dipengaruhi oleh besar kecilnya resistansi akibat kelembaban yang berada disekitar elektrode . Sensor DHT11  memiliki  3-pin  yaitu  VCC,  data,  GND.  Arduino  Mega  Sebagai microcontoller akan mengontrol  sensor  suhu  dan  kelembaban  dan  akan  mengolah  nilai  tersebut.  Relay  yang  berperan sebagai  saklar  elektronik  yang  dikendalikan  dengan  cara  menghubungkan  dan  memutus  arus  listrik sehingga saklar terbuka dan tertutup secara otomatis. DC water pump yang memiliki tegangan kerja dari 3-12 volt dan dapat memompa air hingga sejauh 3 meter. DC water pump tersebut akan dipasang sebagai pemompa pupuk cair dan air.

## 4.2. Hasil Perancangan Perangkat Lunak
Tampilan web monitoring suhu dan kelembaban pada tanaman bawang merah memiliki 4 menu utama yaitu tampilan home , menu suhu lingkungan, kelembaban lingkungan, dan kelembaban tanah. 4.2.1. Menu Login Antarmuka web akan  muncul  apabila  mengakses  halaman website : https://smartfarming.site/ , halaman  website  ini  dapat  diakses  sampai  1  tahun.    Saat  mengakses  halaman  website  user  akan diminta  untuk  melakukan  login  terlebih  dahulu  dengan  menginput  alamat  email  dan  juga  password. Tampilan menu login dapat ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Menu login

## 4.2.2. Menu Utama
Pada halaman utama pada antarmuka web memiliki 4 (tiga) menu yaitu menu Suhu, Kelembaban Lingkungan,  Kelembaban  Tanah  dan  Logout.  Masing-masing  menu  memiliki  sub  menu  yaitu  tabel detail  dan  grafik chart untuk  menampilkan  data  kecuali  pada  menu  Logout.  Tampilan  menu  utama dapat ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Menu utama

## 4.2.3. Menu Suhu dan Kelembaban Lingkungan
Pada  menu  suhu  lingkungan  terdapat  dua  sub  menu  yaitu  sub-menu  grafik  suhu  dan  sub-menu tabel  suhu.  Tampilan  menu  suhu  lingkungan  dapat  ditunjukkan  pada  Gambar  8.  Pada  menu kelelmbaban  lingkungan  terdapat  dua  sub-menu  yaitu  sub-menu  grafik  kelembaban  lingkungan  dan
e-ISSN:2540-9719
sub menu tabel kelembaban. Tampilan menu kelembaban lingkungan dapat ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 8. Menu Suhu Lingkungan
Gambar 9. Menu Kelembaban Lingkungan

## 4.2.4. Menu Kelembaban Tanah
Pada menu kelelmbaban  tanah terdapat dua sub-menu yaitu sub-menu grafik kelembaban tanah dan  sub  menu  tabel  kelembaban  tanah.  Tampilan  menu  kelembaban  tanah  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 10.

## Gambar 10. Menu Kelembaban Tanah

## 4.3. Pengujian Sensor DHT11
Tujuan  pengujian  sensor  DHT11  adalah  mendapatkan  nilai  akurasi  sensor  DHT11  dengan  cara melakukan  perbandingan  antara  nilai  suhu  dan  kelembaban  lingkungan  pada  sensor  DHT11  dengan thermometer digital. Pengujian dilakukan pada pukul 08.00-16.00 dengan pengambilan data dilakukan setiap  kelipatan  dua  jam  selama  empat  hari.  Pada  Tabel  1  menunjukan  hasil  pengujian  suhu  pada sensor  DHT11.  Terdapat  20  data  suhu  lingkungan  dan  kelembaban  lingkungan  yang  dibandingkan dengan termometer digital. Pengukuran kesalahan dan akurasi menggunakan persamaan 1 dan 2.
𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛(%) = 𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑆𝑢ℎ𝑢 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 𝑆𝑢ℎ𝑢 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑚𝑜. 𝑑𝑖𝑔𝑖𝑡𝑎𝑙 × 100 (1) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 (%) = 100 − 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 (2)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel  1. Hasil Pengujian Sensor DHT11
Hari ke- Waktu Termometer Digital Sensor DHT11 Selisih Kesalahan (%) Suhu (°C) Kelembaban (%) Suhu (°C) Kelembaban (%) Suhu (°C) Kelembaban (%) Suhu   Kelembaban 1 08.00 28,1 71 27,7 70 0,4 1 1,42 1,40 10.00 29,4 68 29 72 0,4 4 1,36 9,52 12.00 37,9 42 34,6 43 3,3 1 8,70 2,38 14.00 31 55 29,9 59 1,1 4 3,54 7.27 16.00 28,9 66 29,4 53 0,5 13 1,73 19,69 2 08.00 28,1 69 28,1 66 0 3 0 4,34 10.00 29,1 72 29,2 78 0,1 6 0,34 8,33 12.00 30,3 71 34,7 59 4,4 12 14,52 16,90 14.00 28,2 83 26,2 95 2 12 7,09 14,45 16.00 33,9 65 35,6 66 1,7 1 5,01 1,53 3 08.00 29,3 73 34,9 56 5,6 17 19,11 23,28 10.00 28,8 87 27,4 94 1,4 7 4,86 8,04 12.00 28,1 92 27,4 94 0,7 2 2,49 2,17 14.00 28 92 28,1 91 0,1 1 0,35 1,08 16.00 31,1 69 33,4 67 2,3 2 7,39 2,89 4 08.00 28,1 91 27,7 92 0,4 1 1,42 1,09 10.00 27,3 99 27 96 0,3 3 1,09 3,03 12.00 31,8 78 34,2 69 2,4 9 7,54 11,53 14.00 32,7 47 32,3 45 0,4 2 1,22 4,25 16.00 29,3 81 28,1 93 1,2 12 4,09 14,81 Rata-rata 4,67 7,93
Pada Tabel  1  menunjukkan  bahwa  sensor  DHT11  memiliki  akurasi  yang  baik untuk  digunakan dalam  sistem monitoring dan  kontrol  irigasi  dan  pemupukan  tanaman  bawang  merah.  Rata-rata kesalahan  pengukuran  suhu  pada  sensor  DHT11  yaitu  4,67%  dengan  nilai  kesalahan  tertinggi  yaitu 19,11%.  Rata-rata  kesalahan  pengukuran  kelembaban pada  sensor  DHT11  yaitu 7,93%  dengan  nilai kesalahan  tertinggi  23,28%.  Akurasi  pengukuran  suhu  menggunakan  sensor  DHT11  yaitu  95,33% sedangkan akurasi pengukuran kelembaban menggunakan sensor DHT11 yaitu 92,07%. Berdasarkan Gambar 11 dan Gambar 12 menunjukkan sensor DHT11 sudah dapat mengikuti perubahan suhu dan kelembaban pada thermometer digital. Pada Gambar 13 menunjukkan proses pengambilan data suhu dan kelembaban di sekitar lingkungan tanaman bawang merah.
20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 S u h u ( °C)
Jumlah data
Termometer Digital
Sensor Suhu DHT11
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 12. Grafik Pengujian Kelembaban Sensor DHT11
Gambar 13. Pengambilan Data Suhu dan Kelembaban Menggunakan Sensor DHT11

## 4.4. Pengujian Sensor Soil Moisture
Pada  pengujian  sensor  Soil  Moisture  dilakukan  pengamatan  nilai  kelembaban  tanah  pada tanaman bawan merah. Tujuan dari pengujian ini yaitu  untuk mengetahui kondisi kelembaban tanah pada  media  tumbuh  tanaman  bawang.  Terdapat  4  sensor soil  moisture yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  untuk  mendapatkan  data  dapat  dilakukan  dengan  menancapkan  sensor soil  moisture pada  permukaan  tanah  pada  tanaman  bawang  merah,  sehingga  akan  didapatkan  data  tersebut  dalam kondisi kering atau basah. Selanjutnya data akan ditampilkan pada serial monitor pada ArduinoIDE. Peletakan sensor dapat ditunjukkan pada Gambar 14. Sedangkan hasil pengujian sensor soil moisture dapat  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  2,  terdapat  20  data kelembaban tanah yang di ambil selama 4 hari. Rata-rata nilai kelembaban tertinggi yaitu 67,08% dan rata-rata nilai kelembaban terendah yaitu 31,20%.
Tabel 2. Pengujian Sensor Soil Moisture
No. Sensor Soil Moisture Rata-Rata 1 2 3 4 1 73,41 65,30 64,21 41,06 60,99 2 65,20 68,52 69,89 64,71 67,08 3 54,06 66,18 54,35 69,01 60,9 4 51,45 51,81 54,25 59,53 54,26 5 36,66 39,10 46,82 45,55 42,03 6 38,61 39,39 48,58 47,70 43,57 7 21,80 21,99 55,72 45,75 36,31 8 53,37 20,43 51,61 36,85 40,56 9 62,95 55,52 39,30 39,39 49,29
0 50 100 150 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Ke le m b ab an (% ) Jumlah data Termometer Digital
Sensor DHT11
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
10 49,66 58,16 46,82 61,09 53,93 11 40,27 41,84 41,54 50,34 43,49 12 60,41 54,94 41,15 45,94 50,58 13 59,53 52,88 34,70 39,20 46,57 14 60,70 53,37 32,94 37,93 46,23 15 42,33 62,56 55,52 43,99 41,1 16 58,06 52,10 51,68 41,25 50,77 17 56,40 50,15 33,04 39,49 44,77 18 30,50 35,09 44,20 32,06 35,46 19 31,09 30,50 34,60 28,64 31,20 20 54,64 47,70 34,60 27,47 41,40
Gambar 14. Pengambilan Data Soil Moisture pada Tanaman Bawang Merah

## 4.5. Pengujian Sistem Smart Farming
Pengujian pertama yang dilakukan yaitu dengan cara menghubungkan perangkat Arduino Mega dengan  Relay.  Dalam  penelitian  ini  penggunaan  relay  bertujuan  sebagai  saklar  elektronik  yang digunakan  untuk  mengontrol  pompa  air  ( Water  Pump  DC ).  Jika  nilai  rata-rata  kelembaban  tanah kurang  dari  40%  dengan  kondisi  tanah  kering  maka  pompa  akan  dilakukan  penyiraman  dan  jika kelembaban  tanah  sama  dengan  40%-70%  maka  tidak  akan  dilakukan  penyiraman.  Hasil  pengujian untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan pompa untuk aktif ketika melakukan penyiraman tanaman yaitu seperti ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel  3. Hasil Pengujian Waktu Yang Dibutuhkan untuk Proses Pengairan
No. Nilai Kelembaban (%) Rata- rata(%) Waktu Keterangan A B C D 1. 11,34 9,19 2,44 6,35 7,33 17:15:05 POMPA ON 2. 13,78 11,05 11,44 8,31 11,145 17:15:23 POMPA ON 3. 17,01 12,02 12,71 8,80 12,635 17:15:40 POMPA ON 4. 41,35 35,48 28,15 62,66 41,91 17:15:58 POMPA OFF 5. 43,50 65,49 31,67 65,20 51,465 17:16:16 POMPA OFF
Pada Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian waktu yang dibutuhkan untuk melakukan penyiraman pada tanaman bawang merah dengan wadah penyimpanan berukuran 37x30 centimeter. Waktu yang dibutuhkan untuk mencapai kelembaban ideal untuk tanaman bawang merah ketika pompa aktif yaitu 53 detik.
Kemudian proses penanaman bibit dilakukan pada tanggal 31 Mei 2022 dan penelitian dilakukan selama 20 hari untuk melihat perkembangan bawang merahh dari media tanam manual dan otomatis. Pada hari pertama sampai hari ke 3 setelah tanam masih berbentuk bibit, hari ke 4 pada tanggal 3 Juni 2022  terlihat  pertumbuhan  akar  pada  tanaman.  Pada  hari  ke  5  setelah  tanam  terdapat  pertubuhan
e-ISSN:2540-9719
beberapa tunas baru pada tanaman. Pada hari ke 7 tanggal 6 Juni 2022 pengukuran tanaman bawang merah dimulai. Hasil pertumbuhan bawang merah yang telah dikontrol oleh sistem dan yang tidak di kontrol dapat ditunjukkan pada Gambar 15.

## Gambar 15. Grafik Pertumbuhan Tanaman Bawang Merah
Pada  Gambar  15  menunjukkan  grafik  pertumbuhan  tanaman  bawang  merah  dengan  perlakukan yang  berbeda.  Dari  data  tersebut  menunjukkan  bahwa  tanaman  bawang  merah  yang  pengairan  dan pemupukannya dikontrol oleh sistem  memiliki tinggi tanaman yang lebih baik dibandingkan dengan tanaman  yang  tidak  dikontrol  oleh  sistem.  Selain  tinggi  tanaman,  terdapat  perbedaan  pada  jumlah batang  yang  dihasilkan  oleh  tanaman  bawang.  Jumlah  batang  pada  tanaman  bawang  yang  dikontrol memiliki jumlah batang yang lebih banyak dibandingkan dengan tanaman bawang merah yang tidak dikontrol  oleh  sistem.  Perbedaan  pertumbunhan  jumlah  batang  pada  tanaman  bawang  merah  dapat ditunjukkan  pada  Tabel  4  sedangkan  hasil  pertumbuhan  tanaman  bawang  merah  dapat  ditunjukkan pada Gambar 16.
Tabel  4. Perbandingan Jumlah Batang pada Tanaman Bawang Merah
No Tanaman Jumlah Batang Keterangan Otomatis Manual 1 16 14 2 8 9 3 8 11 4 17 7 5 19 9 6 9 - Layu fusarium 7 13 - Layu fusarium 8 16 9 9 12 6 (a) (b)
Gambar 16. (a) Hasil Pertumbuhan Tanaman Bawang Merah yang Tidak Dikontrol Oleh Sistem (b) Hasil Pertumbuhan Tanaman Bawang Merah yang Dikontrol oleh Sistem
e-ISSN:2540-9719
Pengujian  selanjutnya  yaitu  menguji  kinerja  sistem  secara  keseluruhan.  Pengujian  tersebut bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  sistem  menerima  data  dari  sensor  kemudian mengirimkan  data  tersebut  ke  Web  agar  bisa  dipantau  oleh  pengguna.  Hasil  pengujian  dapat ditunjukkan  pada  Tabel  5  dan  Tabel  6.  Tabel  5  meruapakan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  ketika hasil  pembacaan  sensor  dapat  terkirim  ke  database  web  dan  sistem  dapat  melakukan  monitoring pembacaan sensor.
Tabel  5. Pengujian Keseluruhan Sistem Smart Farming No Suhu ( o C) Kelembaban Tanah (%) Waktu Data Terkirim ke Web 1 27 68 5/31/2022 7:30 Berhasil 2 34 61 5/31/2022 12:30 Berhasil 3 30 54 5/31/2022 15:30 Berhasil 4 29 54 6/1/2022 7:30 Berhasil 5 26 52 6/1/2022 12:30 Berhasil 6 26 50 6/1/2022 15:30 Berhasil 7 28 53 6/2/2022 7:30 Berhasil 8 27 49 6/2/2022 12:30 Gagal 9 26 45 6/2/2022 15:30 Berhasil 10 30 33 6/3/2022 7:30 Berhasil 11 33 32 6/3/2022 12:30 Berhasil 12 28 40 6/3/2022 15:30 Berhasil 13 27 43 6/4/2022 7:30 Berhasil 14 30 39 6/4/2022 12:30 Berhasil 15 29 31 6/4/2022 15:30 Berhasil
Pada Tabel 5 menunjukkan bahwa pengambilan data dilakukan sebanyak 15 data dengan 1 data dinyatakan gagal karena tidak dapat mengirimkan data suhu dan kelembaban tanah ke database dan web monitoring . Kegagalan pengiriman data disebabkan karena koneksi jaringan internet yang kurang stabil. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, tingkat keberhasilan sistem smart farming untuk tanaman bawang merah mencapai 93,33% dengan tingkat kesalahan 6,66%.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  perancangan  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa sistem smart farming untuk tanaman bawang berbasis internet of things telah berhasil dibangun. Hasil pengujian pada penelitian ini menunjukkan temuan baru yaitu tanaman bawang merah yang dikontrol pengairan  dan  pemupukannya  menggunakan  sistem  memiliki  tinggi  tanaman  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  tanaman  yang  tidak  dikontrol  oleh  sistem.  Selain  tinggi  tanaman,  terdapat perbedaan  pada  jumlah  batang  yang  dihasilkan  oleh  tanaman  bawang.  Jumlah  batang  pada  tanaman bawang  yang  dikontrol  memiliki  jumlah  batang  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  tanaman bawang  merah  yang  tidak  dikontrol  oleh  sistem.  Akurasi  pengukuran  suhu  menggunakan  sensor DHT11 yaitu 95,33% sedangkan akurasi pengukuran kelembaban menggunakan sensor DHT11 yaitu 92,07%.  Rata-rata  nilai  kelembaban  tertinggi  yang  diukur  menggunakan  sensor  soil  moisture  yaitu 67,08%  dan  rata-rata  nilai  kelembaban  terendah  yaitu  31,20%.  Tingkat  keberhasilan  sistem smart farming untuk  tanaman  bawang  merah  mencapai  93,33%  dengan  tingkat  kesalahan  6,66%.  Saran untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  sistem smart  farming dapat  dikontrol  menggunakan Fuzzy  Logic dan area tanam dari tanaman bawang dapat diperluas.
e-ISSN:2540-9719

## Referensi
[1] S. AB and Hasrida, “Pemberdayaan Petani Bawang Merah Terhadap Kesejahteraan Keluarga Kolai Kabupaten Enrekang,” Jurnal Mimbar Kesejahteraan Sosial , vol. 2, pp. 1–12, 2019.
[2] BPS  Statistics  of  West  Java,  “Produksi  Hortikultura  Tanaman  Biofarmaka  Provinsi  Jawa Barat,” BPS Provinsi Jawa Barat , pp. 1–65, 2018.
[3] H. Triwidodo and M. H. Tanjung, “Hama Penyakit Utama Tanaman Bawang Merah (Allium Ascalonicum)  dan  Tindakan  Pengendalian  di  Brebes,  Jawa  Tengah,” Agrovigor:  Jurnal Agroekoteknologi , vol. 13, no. 2, pp. 149–154, 2020, doi: 10.21107/agrovigor.v13i2.7131.
[4] I.  Anggraini,  M.  Fauzi,  and  Rifiana,  “Analisis  Risiko  Produksi  Bawang  Merah  (Allium Ascalonicum L.) di Desa Suato Lama Kecamatan Salam Babaris Kabupaten Tapin,” Frontier Agribisnis , vol. 5, no. 2, pp. 118–124, 2021.
[5] A.  Rohmani  and  D.  Untung,  “Prototype  Sistem  Pendiagnosa  Penyakit  dan  Hama  Tanaman Bawang Merah di Kabupaten Brebes dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” JOINS  (Journal  of Information System) , vol. 5, no. 1, pp. 102–114, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3511.
[6] A.  Roihan,  A.  Mardiansyah,  A.  Pratama,  and  A.  A.  Pangestu,  “Simulasi  Pendeteksi Kelembaban  Pada  Tanah  Menggunakan  Sensor  Dht22  Dengan  Proteus,” METHODIKA: Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  25–30,  2021,  doi: 10.46880/mtk.v7i1.260.
[7] A.  Sumarudin,  W.  P.  Putra,  E.  Ismantohadi,  and  M.  Qomarrudin,  “Sistem  Monitoring Tanaman Hortikultura Pertanian di Kabupaten Indramayu Berbasis Internet of Things,” Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI) UNIKOM , vol. 9, no. 1, pp. 45–54, 2019.
[8] S.  Octari,  K.  R.  Pasaribu,  and  M.  Pardede,  “Kelembaban  Tanah  Berbasis  IoT  dengan Menggunakan  Jaringan  Lora  Multi-Hop,” Konferensi  Nasional  Sosial  dan  Engineering Politeknik Negeri Medan , vol. 3, no. 1, pp. 889–897, 2022.
[9] A.  Triantafyllou,  D.  C.  Tsouros,  P.  Sarigiannidis,  and  S.  Bibi,  “An  architecture  model  for smart  farming,” Proceedings  -  15th  Annual  International  Conference  on  Distributed Computing in Sensor Systems, DCOSS 2019 , pp. 385–392, 2019, doi: 10.1109/DCOSS.2019.00081.
[10] V.  Jithin  Das,  S.  Sharma,  and  A.  Kaushik,  “Views  of  Irish  Farmers  on  Smart  Farming Technologies:  An  Observational  Study,” AgriEngineering ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  164–187,  2019, doi: 10.3390/agriengineering1020013.
[11] S.  Wahyu,  M.  Syafaat,  and  A.  Yuliana,  “Rancang  Bangun  Sistem  Monitoring  Pertumbuhan Tanaman  Cabai  Menggunakan  Arduino  Bertenaga  Surya  Terintegrasi  Internet  of  Things (IoT),” Jurnal Teknologi , vol. 8, no. 1, pp. 22–23, 2020, doi: 10.31479/jtek.v1i8.63.
[12] A. Heryanto, J. Budiarto, and S. Hadi, “Sistem Nutrisi Tanaman Hidroponik Berbasis Internet Of  Things  Menggunakan  NodeMCU  ESP8266,” Jurnal  Bumigora  Information  Technology (BITe) , vol. 2, no. 1, pp. 31–39, 2020, doi: 10.30812/bite.v2i1.805.
[13] H.  T.  Setiawan and W.  Cristianto,  “Sistem  Akuisisi Data  Suhu dan Kelembapan  pada  Lahan Pertanian Berbasis Wireless Sensor Network Menggunakan NRF24L01,” Journal  of  Applied Electrical Engineering , vol. 5, no. 2, pp. 75–78, 2021, doi: 10.30871/jaee.v5i2.3210.
[14] M. Rivai, Suwito, M. Ashari, and M. A. Mustaghfirin, “Drip Irrigation System using BLDC Motor-driven  Direct  Pumping  and  Soil  Moisture  Sensor,” Proceedings  -  2019  International Conference  on  Computer  Science,  Information  Technology,  and  Electrical  Engineering, ICOMITEE 2019 , vol. 1, no. January 2020, pp. 221–226, 2019, doi: 10.1109/ICOMITEE.2019.8921024.
[15] P.  A.  Wulandari,  P.  Rahima,  and  S.  Hadi,  “Rancang  Bangun  Sistem  Penyiraman  Otomatis Berbasis Internet of Things Pada Tanaman Hias Sirih Gading,” Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , vol. 2, no. 2, pp. 77–85, 2020, doi: 10.30812/bite.v2i2.886.
[16] M. S. Nasution and N. Fadillah, “Deteksi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Buah dengan  Menggunakan  Metode  YCbCr,” InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika  dan Teknologi Jaringan) , vol. 3, no. 2, pp. 147–150, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.1059.
[17] A. Patriot, S. Pamungkas, N. Nafi’iyah, and N. Q. Nawafilah, “K-NN Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Manalagi Menggunakan L * A * B dan Fitur Statistik,” Jurnal Ilmu Komputer
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dan Desain Komunikasi Visual , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[18] G.  M.  Putra  and  D.  Faiza,  “Pengendalian  Suhu,  Kelembaban  Udara  dan  Intensitas  Cahaya Pada  Greenhouse  Untuk  Tanaman  Bawang  Merah  Menggunakan  Internet  of  Things  (  Iot  ),” pendidikan Tambusai , vol. 5, no. 3, pp. 11404–11419, 2022.
[19] I. W. R. Aryanta, “Bawang Merah Dan Manfaatnya Bagi Kesehatan,” Widya Kesehatan , vol. 1, no. 1, pp. 29–35, 2019, doi: 10.32795/widyakesehatan.v1i1.280.
[20] A.  Kurnianingsih,  Susilawati,  and  M.  Sefrila,  “Karakter  Pertumbuhan  Tanaman  Bawang Merah Pada Berbagai Komposisi Media Tanam,” Jurnal Hortikultura Indonesia , vol. 9, no. 3, pp. 167–173, 2019, doi: 10.29244/jhi.9.3.167-173.
[21] W. Fauzi, M. Ansar, and Bahrudin, “Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Bawang Merah Varietas Lembah  Palu  Dengan  Berbagai  Kombinasi  Jenis  Pupuk  Organik,” Jurnal  Agroteknologi Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 92–96, 2021.
[22] P.  Serikul,  N.  Nakpong,  and  N.  Nakjuatong,  “Smart  Farm  Monitoring  via  the  Blynk  IoT Platform,” Sixteenth International Conference on ICT and Knowledge Engineering , pp. 70–75, 2018.
[23] P.  P.  Ray,  “Internet  of  things  for  smart  agriculture:  Technologies,  practices  and  future direction,” Journal  of  Ambient  Intelligence  and  Smart  Environments ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  395– 420, 2017, doi: 10.3233/AIS-170440.
[24] Novta  Dany’el  Irawan,  Shafiq  Nurdin,  Muhammad  Athoillah,  and  Riski  Nur  Istiqomah Dinnullah, “Desain Alat Smart Farming Penyiram Bawang Merah Menggunakan Arduino Uno Berbasis  Android,” Infotekmesin , vol. 13, no. 2, pp. 272–277, 2022, doi: 10.35970/infotekmesin.v13i2.1539.
[25] M.  Nurkamid  and  B.  Gunawan,  “Rancang  Bangun  Alat  Penyiram  Tanaman  Bawang  Merah Menggunakan Sensor Kelembaban Tanah,” Prosiding SNATIF ke-6 Tahun 2019 , pp. 96–101, 2019.
[26] S. Hadi, R. P. M. D. Labib, and P. D. Widayaka, “Perbandingan Akurasi Pengukuran Sensor LM35  dan  Sensor  DHT11  untuk  Monitoring  Suhu  Berbasis  Internet  of  Things,” STRING (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi  Teknologi) ,  vol.  6,  no.  3,  p.  269,  2022,  doi: 10.30998/string.v6i3.11534.
[27] S. Hadi and K. A. Pangestu, “Sistem Kantor Pintar Berbasis Internet of Things,” SISTEMASI: Jurnal  Sistem  Informasi ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  2540–9719,  2022,  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id.