Sistem Monitoring Profil Kedalaman Tingkat Kelembapan Tanah Berbasis IoT dan LoRa

Abstract

Kelembapan tanah mempunyai pengaruh besar pada sektor pertanian. Dengan mengetahui kelembapan tanah, maka sistem irigasi yang digunakan dapat ditentukan. Namun, sistem irigasi yang ada memiliki tingkat efisiensi rendah. Akibatnya, tingkat produktivitas pertanian akan menurun karena kelembapan tanah tidak dapat diketahui secara presisi dan real time. Karena itu, pada penelitian ini dirancang sebuah sistem monitoring profil kedalaman tingkat kelembapan tanah. Bagian transmitter sistem terdiri dari Arduino Nano yang berperan sebagai media pembacaan data. Data diperoleh dari 3 buah capacitive soil moisture sensors yang masing-masing diletakkan di kedalaman yang berbeda pada titik area yang sama. Data prediksi kelembapan tanah per kedalaman tertentu dapat diketahui dari fungsi regresi yang terbentuk dari data kelembapan tanah masing-masing sensor terhadap kedalaman. Data dikirim oleh transmitter LoRa SX1278 dan diterima receiver LoRa SX1278. Setelahnya, data diproses oleh Arduino Uno yang dihubungkan dengan NodeMCU ESP8266 dan ditampilkan pada Node-RED Dashboard melalui Wi-Fi. Sistem juga dilengkapi sleep mode untuk menghemat daya. Hasil yang dicapai pada penelitian ini adalah alat dapat memprediksi kelembapan tanah dengan rata-rata error pada tanah humus 10,7%, pada tanah pasir 21,9%, dan tanah pertanian 8,8% serta berhasil memvisualisasikan data kelembapan tanah dari jarak jauh secara real time sehingga pengukuran manual di lapangan tidak lagi dibutuhkan.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).