Smart Garden : Monitoring Dan Kontrol Perkebunan Sawi Berbasis IOT Menggunakan TinyML

Abstract

Pertanian modern menghadapi tantangan dalam efisiensi penggunaan air dan pemantauan kondisi lingkungan secara real-time. Penelitian ini mengembangkan sistem Smart Garden untuk monitoring kelembaban tanah pada kebun sayur sawi menggunakan teknologi Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan Tiny Machine Learning (TinyML). Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor DHT22 untuk mengukur suhu dan kelembaban udara, serta sensor soil moisture untuk mendeteksi kelembaban tanah. Data yang dikumpulkan dikirim ke platform Antares secara real-time, serta dianalisis menggunakan model TinyML yang ditanam langsung pada perangkat untuk memprediksi tingkat kelembaban tanah dan mengontrol pompa air secara otomatis. Hasil pengujian menunjukkan sensor DHT22 memiliki akurasi 97% untuk suhu dan 98% untuk kelembaban udara dengan presisi di atas 98%. Model ANN berbasis TinyML mencapai akurasi 100% dalam klasifikasi kebutuhan penyiraman dengan delay pengiriman data ke platform IoT rata-rata 2,4 detik. Dengan integrasi TinyML, sistem dapat memproses data dan mengambil keputusan penyiraman secara langsung pada perangkat tanpa harus terhubung ke internet, sehingga lebih cepat merespons dan menghemat penggunaan daya listrik. Teknologi ini memberikan solusi cerdas yang dapat diterapkan pada skala pertanian kecil hingga menengah, khususnya dalam budidaya tanaman hortikultura seperti sawi.