UKRIUKRI

Journal Data Science, Technology, Informatics and SecurityJournal Data Science, Technology, Informatics and Security

Produktivitas kentang kerap terganggu oleh serangan hama yang menyebabkan penurunan hasil panen. Penelitian ini mengimplementasikan sistem peringatan dini berbasis IoT untuk deteksi hama dan penyemprotan pestisida otomatis pada tanaman kentang di rumah kaca. Sistem memanfaatkan algoritma YOLOv5 untuk mendeteksi ulat grayak dan kutu daun menggunakan kamera ponsel, dengan dukungan mikrokontroler NodeMCU, sensor kelembapan tanah, serta platform Blynk untuk pemantauan waktu nyata. Pendekatan pohon keputusan berbasis aturan digunakan untuk mengatur aksi penyemprotan otomatis ketika tingkat keyakinan deteksi hama melebihi 70%. Uji lapangan di Desa Cibeureum, Jawa Barat, menunjukkan akurasi deteksi mencapai 85% dengan waktu respons 3–5 detik. Hasil ini terbukti mampu mengurangi penggunaan pestisida yang berlebihan dibandingkan metode manual, sekaligus meningkatkan efisiensi pengendalian hama. Sistem pertanian cerdas ini juga memberikan notifikasi real-time melalui aplikasi Blynk sehingga memudahkan pemantauan dan kontrol jarak jauh oleh petani. Implementasi ini mendukung konsep pertanian presisi dengan memanfaatkan pestisida secara optimal, menjaga produktivitas, serta mendorong praktik pertanian berkelanjutan.

Penelitian ini berhasil mengimplementasikan sistem monitoring greenhouse dan pengendalian penyemprotan pestisida cerdas berbasis IoT pada budidaya kentang.Sistem mampu membaca parameter lingkungan dengan akurasi tinggi, memberikan notifikasi dini berdasarkan kondisi aktual, dan mengoptimalkan penggunaan pestisida melalui logika decision tree.Algoritma YOLOv8 juga mendeteksi aktivitas manusia di sekitar greenhouse, memperluas cakupan pengendalian hama.Sistem ini mengurangi penggunaan pestisida berlebih hingga 20–25% dan meningkatkan efisiensi budidaya kentang secara signifikan.

Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan algoritma deteksi hama dengan akurasi lebih tinggi, misalnya dengan menggabungkan data citra dan sensor lingkungan secara real-time. Selain itu, sistem bisa diperluas untuk mengintegrasikan sensor lain seperti detektor gas atau suhu tanah yang lebih presisi, sehingga mampu mengidentifikasi berbagai jenis hama dan penyakit secara simultan. Terakhir, penelitian juga dapat mengeksplorasi penerapan sistem ini pada tanaman lain, seperti sayuran atau buah-buahan, untuk memvalidasi skalabilitas dan adaptabilitas teknologi IoT dalam berbagai jenis pertanian.

  1. Sistem Notifikasi Monitoring Kualitas Udara Dalam Ruangan Produksi Berbasis Internet Of Things (Iot)... doi.org/10.51903/pixel.v17i1.1999Sistem Notifikasi Monitoring Kualitas Udara Dalam Ruangan Produksi Berbasis Internet Of Things Iot doi 10 51903 pixel v17i1 1999
  2. High-Temperature Effect on Plant Development and Tuber Induction and Filling in Potato (Solanum tuberosum... intechopen.com/chapters/89193High Temperature Effect on Plant Development and Tuber Induction and Filling in Potato Solanum tuberosum intechopen chapters 89193
  3. Metabolic Syndrome | IntechOpen. metabolic syndrome intechopen open access peer reviewed chapter written... intechopen.com/chapters/69346Metabolic Syndrome IntechOpen metabolic syndrome intechopen open access peer reviewed chapter written intechopen chapters 69346
Read online
File size753.4 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test