Elektron: Jurnal Ilmiah Volume 15  Nomor  2 Desember  2023                 TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. SK : 28/E/KPT/2019 DOI : https://doi.org/10.30630/eji.0.0.417

## Sistem Smart Garden Tanaman Bayam Menggunakan Metode Fuzzy Logic
Nadia Alfitri 1* , Efrizon 2 , Dedi Kurniadi 3 dan Cindy Dahrun Nufus 4 1 2 3 4 Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang *Corresponding Author email:nadiaalfitri@pnp.ac.id
Abstrak— Perawatan tanaman Bayam selain pemberian pupuk juga memperhatikan  jumlah air saat penyiraman. Jika  tanah  terlalu  basah  akan  menganggu  penyerapan  unsur  hara  yang  dibutuhkan  untuk  pertumbuhan  bayam. Penggunaan  teknologi  memberi  kemudahan  untuk  memonitoring  dan  mengontrol  kondisi  tanaman  bayam  secara realtime.  Kelembaban  tanah  yang  tepat  untuk  tanaman  Bayam  berada  pada  kisaran  45%  ekivalen  dengan  nilai tegangan 2,78 Volt hingga 60% yang ekivalen dengan nilai tegangan sebesar 2,03V. Sedangkan kondisi pH tanah  bagi tanaman  Bayam  yang  cocok  berkisar  6-7.  Metode  fuzzy  logic  Mamdani  diaplikasikan  pada  mikrokontroler  sebagai acuan dalam mengambil keputusan untuk mengatur kecepatan pompa air. Ada lima tingkatan kecepatan pompa untuk penyiraman  bayam  secara  otomatis  dari  sangat  cepat  hingga  sangat  lambat  dalam  menjaga  kestabilan  kelembaban tanah.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dibuktikan  bahwa  sistem  dapat  bekerja  dengan  tepat  menggunakan  fuzzy Mamdani dengan error sebesar 0,023%.
Kata Kunci: Bayam, Soil Moisture Sensor, Sensor pH Tanah, Sensor Ultrasonik, Metode Fuzzy logic
Abstract—Treatment of Spinach, even though it has been given fertilizer, also keep on eye to monitor lots of water when watering.  If  the  soil  is  too  wet  it  will  interfere  with  the  absorption  of  nutrients  needed  for  spinach  growth.  The  use  of technology makes it easy to monitor and control the condition of spinach plants in real time. Good soil moisture for spinach plants is in the range of 45% equivalent to a voltage value of 2.78 Volts to 60% which is equivalent to a voltage value of 2.03V. Meanwhile, soil that is suitable for growing spinach is soil that has a pH between 6-7. Mamdani fuzzy logic method is applied to a microcontroller as a reference in making decisions to regulate the speed of the water pump. There are five levels of pump speed for automatic watering of spinach from very fast to very slow to maintain stable soil moisture. Based on the test results, it is proven that the system can work correctly using Mamdani fuzzy with an error of 0.023%.
Keywords:  Spinach, Soil Moisture Sensor, Soil pH Sensor, Ultrasonic Sensor, Fuzzy logic Method.
© 2023 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Tanaman bayam merupakan salah satu permintaan tertinggi di pasaran [1], sehingga perlu memperhatikan cara  pembudidayaannya.  Tanaman  Bayam  akan tumbuh  dengan  optimal  apabila  proses  penyiraman dilakukan  secara  optimal  pula  [2]  Kelembapan  tanah yang diperlukan sekitar 45-60% [3] .
Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  (2021)  menjelaskan bahwa permintaan pasar semakin meningkat dari tahun ke tahun. Produksi bayam di Indonesia pada tahun 2020 mencapai  sekitar  160.306  ton,  meningkat  dari  tahun sebelumya  yaitu  pada  tahun  2019  sebanyak  157.024 ton.  BPS  juga  mengatakan  total  luas  panen  bayam  di Indonesia  pada  tahun  2020  mencapai  41.128  hektar, menempati urutan ke 9 dari 18 sayuran komersial yang dibudidayakan  dan  dihasilkan  di  Indonesia  [1]. Pemberian  air  yang  cukup  merupakan  faktor  penting bagi  pertumbuhan  tanaman,  karena  air  berpengaruh terhadap  kelembaban  tanah  [4],  tanaman  bayam biasanya  disiram  2  kali  sehari.  Suhu  udara  yang  baik untuk  tanaman  bayam  ialah  antara  17-28°C  [5]  . Keadaan  lahan  harus  terbuka,  cukup  sinar  matahari, memiliki  pH  6-7  dan  tidak  tergenang  air    [6] Penyiraman pada tanaman bayam sebaiknya dilakukan
setiap  hari  pada  pagi  dan  sore  hari  [7]  .  Pupuk  cair diberikan    sesuai    dengan    dosis,  dan  diberikan sebanyak  2  kali  yaitu  1  dan  3  minggu  setelah  tanam, dengan    cara    disemprotkan    pada  seluruh  bagian tanaman [8].
Perkembangan  teknologi  saat  ini,  otomasi  sudah dapat memberdayakan beberapa sektor perekonomian, pertanian,  maupun  sektor  perkebunan  [9]  dengan teknologi Smart  Garden ,  orang  tidak  hanya  dapat memantau  tanaman,  tetapi  juga  menyiram  dan memupuk secara otomatis [10]. Fuzzy logic merupakan suatu  metodologi  pada  sistem  yang  dapat  membantu kontrol pada sensor dengan menentukan keputusan dari beberapa variabel dan rule seperti variabel kelembaban tanah  [5]  .  Sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Rahman  &  Santika  (2022)  menunjukkan  hasil pengujian bahwa mikrokontroler dapat membaca nilai kelembaban  tanah  sebesar  387  hingga  724,  dan membaca  nilai  suhu  udara  minimal  25℃  dan  suhu udara maksimal 30℃.
Nadia Alfitri dkk: Sistem Smart Garden Tanaman Bayam Menggunakan Metode Fuzzy Logic

## II. METODE
Secara keseluruhan sistem ini tersusun atas bagian penting yang saling terintegrasi dan dapat dikelompokkan  menjadi  3  bagian  utama  yaitu  proses input, pengolahan data, dan output. Pengaturan sistem penyiraman dan pemupukan secara otomatis menggunakan  metode fuzzy  logic berdasarkan  waktu yang  sudah  ditentukan  melalui  smartphone.  Dengan sistem smart  garden ,  pengguna  dapat  memonitoring kelembapan  tanah,  volume  air  pada  wadah  dan  pH tanah tanaman bayam.

## 2.1 Blok Diagram Sistem
Perancangan yang ditunjukkan Gambar 1. merupakan  blok  diagram  menjelaskan  tentang  sistem penyiraman  otomatis  pada  tanaman  bayam  secara keseluruihan
Gambar 1. Blok Diagram Sistem Smart Garden
Fungsi masing-masing blok : 1. Sensor  Ultrasonik  berperan  untuk  mendeteksi volume air pada wadah penampung dan pupuk cair.
2. Soil  Moisture  Sensor berperan  untuk  mendeteksi kelembaban tanah dengan lima level klasifikasi.
3. Sensor  pH  Tanah  berfungsi  untuk  mengukur tingkat kadar keasaman atau kadar alkali tanah.
4. Modul  RTC  ( Real  Time  Clock )  berguna  untuk mengatur jadwal penyiraman air atau pemupukan.
5. Mikrokontroler  berperan  sebagai  pusat  pengontrol dari sistem kendali smart garden.
6. Buzzer  sebagai  indikator  suara  saat  wadar  air kosong.
7. Pompa  akan  aktif  sesuai  dengan  kondisi  yang diterima dari driver motor L298N.
8. NodeMCU sebagai
perangkat tambahan mikrokontroler  yang  dapat  terhubung  langsung dengan wifi dan akan menerima masukan data dari semua  sensor  yang  digunakan  untuk  mengirimkan data  melalui  App  Inventor  dan  sudah  terhubung dengan server thingspeak . 9. Smartphone berfungsi  sebagai  kontrol  dari  sistem, yang  mana  melalui  smartphone  sistem  dapat diaktifkan  dan  dimonitoring  kondisi  tanaman Bayam.
2.2 Blok Diagram Sistem Kendali Fuzzy
Blok  diagram  kendali fuzzy digunakan  untuk menggambarkan  sistem  kendali  yang  menggunakan logika fuzzy dalam  mengambil  keputusan  dan menghasilkan  tindakan.  Pada  alat  sistem prototype smart  garden ini  dengan  kontrol  kelembaban  tanah memiliki tujuan untuk mengontrol pompa penyiraman berdasarkan  nilai  kelembaban  tanah  yang  terdeteksi. Pada  saat  kelembaban  tanah  melebihi  nilai  set  point >=60%  maka  pompa  akan off .  Sistem  kontrol  alat  ini menggunakan kendali loop tertutup untuk menjaga set point  kelembaban  tanah.  Dapat  dilihat  blok  diagram sistem kendali fuzzy pada Gambar 2.
Gambar 2. Blok Diagram Sistem Kendali Fuzzy
2.3 Perancangan Metode Fuzzy Logic

## 1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  merupakan  tahap  awal  yang  dilakukan dalam  metode  logika  fuzzy.  Tahap  ini  dilakukan dengan proses mengubah nilai crisp (numerik) menjadi himpunan  fuzzy  menggunakan  fungsi  keanggotaan (membership function). Dalam perancangan sistem ini menggunakan  satu  input,  yaitu  kelembaban  tanah (dalam %) dan Output yang diinginkan adalah pompa. Untuk kelembaban memiliki 5 himpunan yaitu sangat kering,  kering,  normal,  basah,  dan  sangat  basah. Berikut  merupakan  fungsi  keanggotaan  dari  variabel kelembaban tanah dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan dari Variabel Kelembaban Tanah
Persamaan  diatas  merupakan  untuk  mencari  µ  dalam derajat keanggotaan kelembaban tanah :
μSangat kering (𝑥)      = { 0, 𝑥 ≥ 25 25 − 𝑥 25 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 25 1, 𝑥 ≤ 20
Nadia Alfitri dkk: Sistem Smart Garden Tanaman Bayam Menggunakan Metode Fuzzy Logic
2. Rule Base
Langkah  selanjutnya  untuk  menghitung  nilai fuzy yaitu dengan membuat suatu aturan. Fuzzy rule sendiri yaitu  aturan  yang  dipakai  untuk  mendapatkan  hasil output berupa kecepatan pompa penyiraman. Penggunaan rule  biasanya  menggunakan “IF-THEN”. Didapat setiap rule sebagai berikut :
1. IF sangat kering THEN sangat cepat
2. IF kering THEN cepat
3. IF normal THEN sedang
4. IF basah THEN lambat
5. IF sangat basah THEN sangat lambat
3. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi merupakan proses pengubahan variabel  output  fuzzy menjadi  data  pasti  ( crisp )  yang nantinya  nilai  data crisp ini  yang  digunakan  dalam menentukan kecepatan pompa. Gambar 4 menunjukkan kurva dari variabel output kecepatan pompa.
Gambar 4. Variabel Output Kecepatan Pompa
Persamaan Gambar 4 merupakan untuk mencari µ dari derajat keanggotaan kecepatan pompa :
μSangat Lambat(𝑧)    = {
0, 𝑧 ≥ 145 145 − 𝑧 145 − 0 , 0 < 𝑧 < 145 1, 𝑧 = 0

## 2.4 Perangkat keras system
1. NodeMCU ESP8266
NodeMcu  adalah Open-source firmware  dan pengembangan  kit  yang  membantu  untuk  membuat prototipe  produk  IOT  ( Internet  of  Things )  dalam beberapa  baris  skrip  Lua  NodeMcu  adalah  sebuah platform open-source IOT  ( Internet  Of  Things )  [11]. NodeMCU ESP8266 dapat dilibat pada Gambar 5.
2. Soil Moistre Sensor Soil moisture sensor mampu mengukur kadar air di dalam tanah, dengan 2 buah probe pada ujung sensor, modul ini dapat menggunakan catu daya antara 3,3 volt hingga 5 volt sehingga fleksibel untuk digunakan pada berbagai  mikrokontroller  [12]. Soil  moisture  sensor dapat dilibat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Soil Moisture Sensor
3. Sensor Ultrasonik Prinsip  kerja  pengukuran  jarak  menggunakan ultrasonik adalah pemancar (Transmitter) mengirimkan gelombang  ultrasonik  dan  jika  dipantulkan  oleh  suatu benda  didepanya.  Lalu  akan  diterima  oleh  penerima (Receiver).    Sensor  ini  dapat  digunakan  untuk mengukur jarak benda dengan sensor, dimana memiliki perbedaan  dengan  sensor  ultrasonik  PING  buatan parallax yaitu  terletak  pada  jumlah  pin.  Sensor ultrasonic  HC-SR04  memiliki  4  buah  pin  sedangkan sensor  ultrasonic  PING  memiliki  3  buah  pin  [13]. Sensor Ultrasonik dapat dilibat pada Gambar 7.
Gambar 7 . Sensor Ultrasonik
4. Sensor pH Sensor  pH  merupakan  sensor  yang  mengukur tingkat kadar keasaman atau kadar alkali dari tanah. pH memiliki skala dari 0 sampai 14. Jika nilai PH dibawah 7,  maka  material  tersebut  bersifat  asam,  jika  nilai  pH diatas  7,  maka  material  tersebut  bersifat  basa  [14]. Sensor pH dapat dilibat pada Gambar 8.
Gambar 8 . Sensor pH
5. Buzzer Buzzera  berfungsi  untuk  mengubah  getaran  listrik menjadi getaran suara. Buzzer biasa digunakan sebagai indikator bahwa proses telah selesai atau terjadi suatu kesalahan pada sebuah alat (alarm) [15]. Buzzer dapat dilibat pada Gambar 9.
Gambar 9 . Buzzer
6. Modul RTC DS1307
RTC  DS1307  merupakan  modul  RTC  ( Real  time clock )  yang  dapat  menampilkan  informasi  waktu dengan  satuan  detik,  menit,  jam,  hari,  tanggal,  bulan, dan tahun. RTC juga dapat menampilkan waktu dalam format  12  jam  dan  juga  24  jam.  Penghitungan  bulan dibatasi hingga 31 hari dan akan otomatis berpindah ke bulan  selanjutnya  untuk  setiap  bulan  yang  memiliki jumlah  hari  kurang  dari  31  hari  [16].  Modul  RTC DS1307 dapat dilibat pada Gambar 10.
Gambar 10 . Modul RTC DS1307

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian terhadap alat dilakukan agar mengetahui apakah sistem kerja dari setiap komponen dapat bekerja dengan  baik.  Selain  hal  itu,  pengukuran  dilakukan untuk mengetahui nilai tegangan dari setiap komponen yang ada pada alat.

## 3.1 Pengujian Sensor Ultrasonik
Pada pengujian sensor  ultrasonik digunakan  untuk mendeteksi  ketinggian  air  pada  wadah  air  dan  pupuk. Pengujian dilakukan dengan membandingkan pengukuran  menggunakan  sensor  HC-SR04  dengan mistar dalam 5 data yang berbeda dan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Pengukuran sensor HC-SR04 dengan Penggaris
Percobaan ke- Pengukuran Isi wadah (%) Error (%) Sensor ultrasonik (cm) penggaris (cm) 1 5 5.5 30 0.091 2 9 10.6 53 0.151 3 11 11.5 65 0.043 4 13 13.8 77 0.058 5 15 15.7 89 0.0446 Rata - Rata 0.078
Dari  Tabel  1.  Dapat  dianalisa  bahwa  berdasarkan perbandingan  dari  data  ketinggian  air  menggunakan sensor ultrasonik dan pengaris diperoleh nilai rata-rata error  berkisar  0,078%.  Dari  pengujian  ini  sensor ultrasonik  memiliki  kesulitan  dalam  mendeteksi ketinggian  air  dengan  akurasi  yang  konsisten dikarenakan permukaan air tidak rata.

## 3.2 Pengujian Sensor pH
Skala  pH  yang  dapat  diukur  oleh  sensor  pH  tanah memiliki range 3,5 hingga 8. Perlu melakukan kalibrasi dengan  membandingkan  nilai  ADC  terhadap  nilai pembacaan pH tanah yang menunjukkan kelinieran pH, dimana  x  =  nilai  pH  dan  y  =  nilai  ADC,  sehingga mendapatkan persamaan berikut,
y = -0.0093x + 8.3855 (1)
Pada gambar 11 menunjukkan grafik regresi sensor pH.

## Gambar 11. Grafik Regresi Sensor pH
Hasil  perbandingan  nilai  baca  sensor  yang  telah terkalibrasi dapat dilihat Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perbandingan Nilai Baca Sensor Terkalibrasi dengan Alat Ukur Sampel
Jenis Air pH (alat ukur) ADC Sensor pH Error (%) Air Sabun 7 113 7,00 0,00 Air Sumur 7 106 7,00 0,00 Pocari Sweat 4 406 5,00 0,25 Air Garam 7 122 7,00 0,00 pulpy orange 5 305 6,00 0,20 Air Cuka 3 589 3,00 0,00 Rata - rata 0,08
Dari  Tabel  4.  dapat  disimpulkan  bahwa  rata  -rata error  pembacaan  sensor  pH  tanah  berkisar  0,08% dengan kolerasi sebesar 0.9974.
y = -0.0093x + 8.3855 R² = 0.9974 0 2 4 6 8 0 100 200 300
400
Regresi Sensor pH
Nadia Alfitri dkk: Sistem Smart Garden Tanaman Bayam Menggunakan Metode Fuzzy Logic

## 3.3 Pengujian Soil Moisture Sensor
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  menancapkan sensor pada media tanam, dan bagaimana respon sensor kelembaban tanah. Pengujian ini juga dilakukan dengan membandingkan  antara  keluaran  dari Soil  Moisture Sensor dan  alat  ukur soil  moisture  sensor. Perbandingan  pengujian Soil  Moisture  Sensor dengan Alat Ukur dalam 10 data dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Soil Moisture Sensor dengan Alat Ukur
Percobaan ke- Hasil Pengujian
Soil Moisture Sensor (%) Alat Ukur Adc (sensor) Vout (V) Error (%) 1 14 16 884 4,32 0,13 2 25 28 775 3,78 0,11 3 32 30 700 3,42 0,07 4 47 45 547 2,67 0,04 5 45 42 570 2,78 0,07 6 43 39 592 2,9 0,10 7 72 68 287 1,4 0,06 8 80 83 212 1,03 0,04 9 60 58 416 2,03 0,03 10 65 68 365 1,78 0,04 Rata - Rata 0,069
Dari  Tabel  5.  Dapat  dianalisa  bahwa berdasarkan  perbandingan  pengujian soil  moisture sensor dengan  alat  ukur  nilai  rata-rata  error  berkisar 0,069%.  Dari  pengujian  diatas  nilai  tegangan  yang terukur  jika  terdeteksi  kelembaban  tanah  normal berkisar  45%  yang  ekivalen  dengan  nilai  tegangan  2,78 Volt hingga 60% yang ekivalen dengan nilai tegangan sebesar 2,03V – 60 % yaitu  2.78V – 2.03V.

## 3.4 Pengujian Koneksi Jaringan ke Aplikasi
ESP8266 adalah modul WiFi yang digunakan untuk menghubungkan perangkat ke jaringan WiFi. Aplikasi yang  digunakan  saat  pengujian  dengan  menggunakan MIT  App  Inventor  yang  dipasang  pada smartphone Android.  Aplikasi  Thingspeak  digunakan  untuk mengumpulkan  data  semua  sensor  yang  ada  pada sistem. Tabel 6. merupakan jarak yang dapat terjangkau oleh esp8266 menggunakan App Inventor.
Tabel 6. Jangkauan Jarak yang Dapat Terkoneksi pada Aplikasi
Jarak (m) Keterangan 4 Terkoneksi 8 Terkoneksi 12 Terkoneksi 16 Terkoneksi 18 Terkoneksi 20 Terkoneksi 24 Tidak terkoneksi 28 Tidak terkoneksi 32 Tidak terkoneksi 36 Tidak terkoneksi
Dari  Tabel  6.  Dapat  disimpulkan  bahwa  jaringan tidak  terkoneksi  pada  jarak  >21  m,  modul  ESP8266 tidak  terkoneksi  Ketika  jarak  sudah  melampaui  dari pengujian tersebut.

## 3.5 Pengujian Fuzzy Logic Mamdani
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  menguji  tingkat akurasi fuzzy logic mamdani dengan input soil moisture sensor dengan mathlab . Tujuan perhitungan ini  untuk meneliti tingkat akurasi fuzzy logic mamdani . Adapun pengujian  dari fuzzy  logic  mamdani dengan mathlab dalam  10  data  yang  berbeda.  Dari  pengujian  diatas didapat error 0,023  dari  nilai error tersebut  dapat disimpulkan bahwa sistem fuzzy yang dibangun sudah dapat  menghasilkan  nilai  output  yang  sama  dengan simulasi di mathlab. Dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Jangkauan Jarak yang Dapat Terkoneksi pada Aplikasi
Perco
baan ke- Hasil Pengujian KT (%) Out Fuzzy Math lab Adc Vout (V) E (%) Ket 1 14 249 249 884 4,32 0,024 sangat kering 2 25 220 220 775 3,78 0 kering 3 32 220 220 700 3,42 0 kering 4 47 190 190 547 2,67 0 normal 5 57 190 190 442 2,16 0 normal 6 65 160 160 365 1,78 0 basah 7 72 160 160 287 1,4 0 basah 8 80 160 160 212 1,03 0 basah 9 38 220 220 643 3,14 0 kering 10 43 203 203 592 2,9 0,21 normal Rata - Rata 0,023
Nadia Alfitri dkk: Sistem Smart Garden Tanaman Bayam Menggunakan Metode Fuzzy Logic
Setelah  mendapatkan  nilai  perbandingan soil moisture sensor  dengan  mathlab  maka  dilakukan pengujian  untuk  membandingkan  penggunaan fuzzy dengan tanpa penggunaan fuzzy , didapatkan hasil pada Tabel 8.
Tabel 8. Perbandingan dengan Fuzzy dan Tanpa Fuzzy Metode ADC Soil Sensor Moisture Kecepatan pompa Durasi Jumlah air (ml) Fuzzy 442 57% 190 8s 30 Tanpa Fuzzy 442 57% 255 4s 90
Dari Tabel 8 dapat disimpulkan kalau pengontrolan kecepatan pompa untuk menyiram tanaman menggunakan  metode fuzzy  logic waktu  yang dibutuhkan  2  kali  lipat  lama  dari  pada  tidak menggunakan fuzzy, tetapi dengan menggunakan fuzzy, air  yang  dibutuhkan  oleh  tanaman  tercukupi,  karena ketika  tidak  menggunakan fuzzy maka  kecepatan pompa  lebih  cepat  namun  air  yang  di  keluarkan  lebih banyak  dari  pada  menggunakan fuzzy. Jadi  air  yang terbuang sekisaran 60ml tanpa menggunakan fuzzy dan tanah jadi basah

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dari  sistem  yang dibuat,  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa,  sistem dapat  bekerja  sesuai  dengan  data  set  yang  telah ditentukan  dan  memberikan  jumlah  air  yang  cukup untuk  menyiram  tanaman  Bayam.  Kemudian Soil Moisture  Sensor nilai  tegangan  yang  terukur  jika terdeteksi kelembaban tanah normal berkisar 45% yang ekivalen  dengan  tegangan  sebesar  2.78V  hingga kelembaban  60%  yang  ekivalen  dengan  tegangan 2.03V  dengan  pH  tanah  konstan  yang  berada  pada range 6-7 untuk memaksimalkan pertumbuhan Bayam.

## REFERENSI
[1] P.  Ardiansyah,  “PERTUMBUHAN  TANAMAN  BAYAM (Amaranthus  tricolor  L)  PADA  BEBERAPA  TARAF KADAR  AIR  YANG  DIKONTROL  SECARA  PRESISI MENGGUNAKAN  MIKROKONTROLER  ARDUINO,” 2022.
[2] M. Mediawan, “Sistem Penyiram Tanaman Otomatis Berbasis Arduino Pada Rumah Tanaman,” NASPA J. , vol. 42, no. 4, p. 1, 2018.
[3] D. Fitriadi, “S1-2020-398401-abstract,” pp. 16–17, 2020.
[4] M.  K.  IMAM,  E.  PERMATA,  and  D.  DESMIRA,  “Sistem Kontrol  Penyiram  Otomatis  Tanaman  Tomat  menggunakan Wemos  D1  R1,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek. Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol.  10, no.  4,  p.  815,  2022,  doi: 10.26760/elkomika.v10i4.815.
[5] S.  Rahman  and  R.  R.  Santika,  “Prototype  Penyiram Tanaman  Bayam  Otomatis  untuk  Menjaga  Kelembaban
Tanah Berbasis NodeMCU ESP8266,” J. TICOM Technol. Inf. Commun. , vol. 11, no. 1, pp. 26–32, 2022.
[6] K.  Nirmalayanti,  I.  Subadiyasa,  and  I.  Arthagama, “Peningkatan Produksi Dan Mutu Tanaman Bayam Merah (Amaranthus  Amoena  Voss)  Melalui  Beberapa  Jenis Pupuk Pada Tanah Inceptisols, Desa Pegok, Denpasar,” E-
Jurnal Agroekoteknologi Trop. (Journal Trop. Agroecotechnology) , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[7] A.  W.  Ritonga,  M.  S.  Ar  Rosyid,  A.  Anderson,  M.  A. Chozin,  and  P.  Purwono,  “Perbedaan  pertumbuhan  dan produktivitas varietas bayam hijau dan bayam merah,” J. Agro ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  287–298,  2022,  doi: 10.15575/14664.
[8] R.  .  .  Wakerkwa,  W.  .  .  Tilaar,  and  J.  S.  Polii-Mandang, “APLIKASI PUPUK CAIR TERHADAP
PERTUMBUHAN DAN PRODUKSI TANAMAN BAYAM MERAH (Amaranthus sp),” Agri-Sosioekonomi , vol. 13, no. 3A, p. 283, 2017, doi:
10.35791/agrsosek.13.3a.2017.18292.
[9] D.  Endah,  I.  H.  Santoso,  and  N.  B.  A.  Karna, “PERANCANGAN  DAN  IMPLEMENTASI  SMART GARDEN FOR WATERING BERBASIS IoT MENGGUNAKAN TELEGRAM DAN BLYNK DESIGN AND  IMPLEMENTATION  SMART  GARDEN  FOR WATERING BASED ON IoT USING TELEGRAM AND BLYNK,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 1–10, 2021.
[10] M.  Firly,  D.  Wahjudi,  and  P.  Yulianto,  “Perancangan Sistem  Penyiraman  Dan  Pemupukan  Otomatis  (Smart Garden)  Berbasis  Iot  (Internet  of  Things)  Menggunakan Nodemcu Esp8266,” Teodolita  Media  Komunkasi  Ilm.  di Bid.  Tek. ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  115–1129,  2022,  doi: 10.53810/jt.v23i1.444.
[11]  N.  Y.  Priyono,  “Sistem  Peringatan  Dini  Banjir  Berbasis Protocol  Mqtt  Menggunakan  Nodemcu  Esp8266,” J.  Tek. Elektro , pp. 3–8, 2017, [Online]. Available:
eprints.akakom.ac.id/4913/3/3_143310004_BAB_II.pdf%0A
[12] D.  S.  Yanti, M.  F.  Azis,  and  S.  W. Sidehabi,  “Prototype Penyiram  Dan  Pemupukan  Tanaman  Secara  Otomatis Dengan Sistem Monitoring Berbasis Internet of Things,” e- Prosiding Semin. Nas. Teknol. Ind. VIII 2021. ISBN  978- 602-60451-8-8 , pp. 18–22, 2021.
[13] C. O. S. Patricia, “PERANCANGAN SISTEM KONTROL DAN  KOMUNIKASI  MENGGUNAKAN  NODEMCU ESP8266 PADA SIMPLE AND SCALABLE CONTROL SYSTEM FRAMEWORK,” vol. 3, no. 2, p. 6, 2021.
[14] R. Z. Wardah, P. Studi, J. Telekomunikasi, T. Elektro, and P.  N.  Malang,  “Deteksi  Kadar  Keasaman  Media  Tanah Untuk  Penanaman  Kembali  Secara  Telemonitoring,” J. Jar. Telekomun. , pp. 488–493, 2019.
[15] B.  A.  B.  Ii  and  T.  Pustaka,  “BAB  II  TINJAUAN PUSTAKA  2.1  Catu  Daya  (Power  Supply),”  pp.  5–34, [Online]. Available: http://www.evolution- models.com/speed-controller-electronic-speed-controller- brushless-
[16] D.  Kusumawati  and  B.  A.  Wiryanto,  “Perancangan  Bel Sekolah  Otomatis  Menggunakan  Mikrokontroler  Avr Atmega 328 Dan Real Time Clock Ds3231,” J. Elektron. Sist. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 13–22, 2018.