Sistem Penyiraman Otomatis Berbasis IoT Pada Pekarangan Pangan Lestari (P2L) (Studi Kasus Desa Ridomanah)

Authors

  • Muhammad Aulia Wicaksono Universitas Islam 45 Bekasi
  • Miftahul Husni Universitas Islam 45 Bekasi
  • Andi Hasad Universitas Islam 45 Bekasi
  • Annisa Firasanti Universitas Islam 45 Bekasi
  • Muhammad Ilyas Sikki Universitas Islam 45 Bekasi

Keywords:

Penyiraman Otomatis, IoT, Sensor Kelembaban Tanah, Sensor Suhu, Blynk, P2L Ridomanah

Abstract

Abstrak – Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem penyiraman otomatis berbasis Internet of Things (IoT) pada Pekarangan Pangan Lestari (P2L) di Desa Ridomanah. Sistem ini dirancang untuk mengatasi permasalahan penyiraman manual yang tidak konsisten, sehingga mendukung peningkatan produktivitas dan efisiensi program P2L. sistem memanfaatkan sensor Soil Moisture untuk mendeteksi kelembaban tanah, sensor DHT11 untuk mengukur suhu dan kelembaban udara, serta NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler utama. Data yang diperoleh dari sensor diolah dan dikirmkan ke aplikasi Blynk untuk pemantauan dan pengendalian jarak jauh secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu berfungsi secara andal, dengan rata-rata error sensor kelembaban tanah sebesar 3,06%, sensor suhu sebesar 2,92%, dan sensor kelembaban udara sebesar 1,23%. Sistem dapat beroperasi dalam mode manual dan otomatis, di mana penyiraman tanaman dilakukan berdasarkan parameter yang telah ditentukan. Implementasi sistem ini meningkatkan efisiensi penggunaan air, mengurangi kebutuhan tenaga kerja, serta mendukung pertumbuhan tanaman yang optimal. Dengan hasill yang diperoleh, sistem ini memberikan kontribusi terhadap inovasi teknologi pertanian berbasis IoT, khususnya dalam mendukung keberlanjutan program P2L.

Downloads

Download data is not yet available.

References

“Badan Pangan Nasional - Pekarangan Pangan Lestari (P2L)” - Blog. Accessed: Jun. 12, 2024. [Online].

Juknis P2L Tahun Anggaran 2020.

E. Alfonsius et al., “Sistem Monitoring Dan Kontroling Prototype Penyiram Tanaman Otomatis Berbasis Iot (Internet Of Things)”, 2024. [Online].

M. I. R. Stiawan and Z. A. I. Supardi, “Smart Farming-Merancang Alat Penyiram Tanaman Otomatis Berbasis Kelembaban Tanah Dan Waktu Menggunakan Mikrokontroler Esp32”, Inovasi Fisika Indonesia, vol. 13, no. 3, pp. 124–132, 2024.

H. Basri, “Implementasi Sistem Irigasi Cerdas Berbasis IoT dan Machine Learning pada Pembibitan Pala di Papua Barat”.

P. Hasan Putra and I. Dhitisari, “Inovasi Smart Farming Optimalisasi Bawang Merah Hidroponik Berbasis Iot Dan Machine Learning”, 2024. [Online].

M. F. Anggarda, I. Kustiawan, D. R. Nurjanah, and N. F. A. Hakim, “Pengembangan Sistem Prediksi Waktu Penyiraman Optimal pada Perkebunan”: Pendekatan Machine Learning untuk Peningkatan Produktivitas Pertanian, Jurnal Budidaya Pertanian, vol. 19, no. 2, pp. 124–136, Dec. 2023, doi: 10.30598/jbdp.2023.19.2.124.

Top 10 Greenhouse Gardening Mistakes – Eartheasy. Accessed: Jan. 09, 2025. [Online].

How to Keep Your Greenhouse From Overheating? Accessed: Jan. 09, 2025. [Online].

Ideal Greenhouse Temperature And Humidity | Atlas Scientific. Accessed: Dec. 17, 2024. [Online].

Optimal Humidity and Temperature for Greenhouse Growing - DryGair. Accessed: Dec. 17, 2024. [Online].

Downloads

Published

04-12-2025

How to Cite

[1]
M. A. Wicaksono, M. Husni, A. Hasad, A. Firasanti, and M. I. Sikki, “Sistem Penyiraman Otomatis Berbasis IoT Pada Pekarangan Pangan Lestari (P2L) (Studi Kasus Desa Ridomanah)”, SENTER, vol. 10, pp. 231–243, Dec. 2025.

Most read articles by the same author(s)