Abstract:
Hidroponik adalah lahan budidaya pertanian tanpa menggunakan media tanah, sehingga
hidroponik merupakan aktivitas pertanian yang dijalankan dengan menggunakan air
sebagai medium untuk menggantikan tanah. Salah satu yang menggunakan metode
hidroponik ini adalah KWT Lodaya, proses tanam hingga panen di KWT Lodaya
dilakukan secara hidroponik, akan tetapi proses sortir dari hasil panen masih dilakukan
secara manual, hal tersebut menimbulkan masalah, yaitu membutuhkan lebih dari satu
orang dalam melakukan sortir dan juga memakan waktu serta tenaga. Oleh karena itu
penelitian ini ditunjukan untuk merancang suatu prototype sistem berbasis Internet of
Things dan Machine Learning yang mampu untuk melakukan sortir otomatis dan juga
memberikan laporan berupa data yang dapat dilihat oleh stakeholder terkait. Adapun
teknologi yang digunakan dalam perancangan ini adalah Aplikasi Blynk untuk interface,
raspberry Pi sebagai mikrokomputer dan juga menggunakan algoritma Convolutional
Neural Network sebagai algoritma machine learning. Dataset yang digunakan pada
penelitian ini adalah gambar dengan format jpeg. Dataset tersebut mempunyai 3 kelas,
yaitu bayam layak jual, bayam tidak layak jual dan bayam tidak terdeteksi. Jumlah data
yang di training sebanyak 308 gambar dengan 110 gambar layak jual, 132 tidak layak
jual dan 66 bayam tidak terdeteksi. Pengujian terhadap sistem dimulai dengan memilih
gambar dengan 3 jenis kategori yang berbeda, yaitu bayam layak jual, bayam tidak layak
jual dan hasil bayam tidak terdeteksi. Berdasarkan hasil yang didapat, diperoleh bahwa
metode Convolutional Neural Network dapat di implementasikan pada sistem
pendeteksian otomatis layak jual dan tidak layak jual pada hidroponik bayam dengan
baik, dengan tingkat confidence tertinggi 99% pada kelas bayam layak jual dan bayam
tidak terdeteksi.
