Analisis kinerja Mikrokomputer Raspberry PI Smart Greenhouse berbasis Internet of Things (IOT) dengan algoritma K-Nearest Neighbor

Naomi Mau, Budiman Baso, Debora Christina

Abstract


Abstrak

Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) membuka peluang besar dalam sektor pertanian, salah satunya melalui penerapan sistem Smart Greenhouse. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja mikrokomputer Raspberry Pi dalam mengendalikan lingkungan rumah kaca secara otomatis berdasarkan data dari berbagai sensor (suhu, kelembapan udara, kelembapan tanah, dan intensitas sinar UV). Data hasil pembacaan sensor diklasifikasikan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk membantu proses monitoring dan pengambilan keputusan terhadap kondisi optimal pertumbuhan tanaman. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data yang dikumpulkan selama satu minggu dan diproses menggunakan Python serta Google Colab. Hasil evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 93%, dengan precision dan recall yang tinggi, terutama pada kelas kondisi tanaman yang baik. Temuan ini membuktikan bahwa penerapan IoT dengan dukungan klasifikasi KNN efektif dalam mengelola kondisi Smart Greenhouse, sekaligus memberikan kontribusi terhadap pemanfaatan teknologi pertanian presisi di lingkungan akademik dan masyarakat.

Kata kunci: Internet of Things (IoT), Raspberry Pi, Smart Greenhouse, K-Nearest Neighbor (KNN), klasifikasi, sensor.


References


Adnantha, Y. A., & Kusuma, W. A. (2018). Implementasi Wireless Sensor Network Untuk Otomatisasi Suhu Ruang Dan Kelembaban Tanah Pada Greenhouse Berbasis Web Server. Jurnal Online Informatika, 3(1), 14. https://doi.org/10.15575/join.v3i1.169

Amarulloh, I. (2021). Peramalan Daya Listrik Jangka Pendek Pada Smart Grid Photovoltaic metode ARIMA dengan Pengaruh Suhu Pada Mode Hybrid. Jurnal Teknik Elektro, 10(3), 769–781.

Anggraini, N., Vieri, K. Del, Wardhani, L. K., Wardhana, A. C., & Saputra, D. (2022). Sistem Pintar Penyiram Tanaman Menggunakan Teknologi IoT dan Fuzzy Inference System dalam Rangka Mewujudkan Green Campus di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 4(2). https://doi.org/10.47065/bits.v4i2.2227

Bachrudin, Z., Widodo, C. E., & Adi, K. (2017). Simulator input-output sistem kontrol menggunakan Raspberry Pi. Youngster Physics Journal, 6(3), 272–279.

Buairi, H. B., Sucipto, L., & ... (2022). Meta-Analisis Tingkat Akurasi Peramalan Menggunakan Metode Wavelet. Indonesian Journal of …, 1, 1–14. https://unu-ntb.e-journal.id/ije/article/view/151%0Ahttps://unu-ntb.e-journal.id/ije/article/download/151/103

Diana, M., Kemalasari, K., Puspita, E., & Sasongko Jati, A. (2021). Sistem Kendali dan Monitoring Cairan Infus pada Proses Tatalaksana Dehidrasi Berbasis IoT. Jurnal Rekayasa Elektrika, 17(3), 145–152. https://doi.org/10.17529/jre.v17i3.21636

Emmalia A, J. dedy irawan. (2018). Rangkaian Kontroller. Jurnall MNEMONIC, 1(1), 56–60.

Harismawan, A. F., Kharisma, A. P., & Afirianto, T. (2017). Analisis Perbandingan Performa Web Service Menggunakan Bahasa Pemrograman Python , Php ,. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(1), 237–245. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/781

Harnawan, A. A., Mazdadi, M. I., Diyanah, M. N., & Ansari, W. (2023). SISTEM PENGUKUR JARAK MENGGUNAKAN SENSOR GUVA. 8(April), 135–147.

Haykal, F., Hariadi, R. R., & Ghozali, K. (2022). Rancang Bangun Sistem Pemantauan dan Forecasting Konsumsi Energi Listrik Menggunakan Internet of Things dan Algoritma Seasonal Time Series. Jurnal Teknik ITS, 11(2), 103–109. https://doi.org/10.12962/j23373539.v11i2.86571




DOI: https://doi.org/10.21107/simantec.v14i2.30163

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2026 Naomi Mau

Indexed By