IOT-BASED MONITORING AND AUTOMATION OF HYDROPONICS USING DECISION TREE FOR WATER QUALITY AND NUTRIENT DISTRIBUTION

Putra, I Putu Romyadhy Maha (2026) IOT-BASED MONITORING AND AUTOMATION OF HYDROPONICS USING DECISION TREE FOR WATER QUALITY AND NUTRIENT DISTRIBUTION. Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.

[img] Text (COVER)
2215101052-COVER.pdf
Download (429kB)
[img] Text (ABSTRAK)
2215101052-ABSTRAK.pdf
Download (58kB)
[img] Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
2215101052-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf
Download (256kB)
[img] Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
2215101052-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (825kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
2215101052-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (579kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
2215102051-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5 PENUTUP)
2215101052-BAB 5 PENUTUP.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (155kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
2215101052-DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (306kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
2215102052-LAMPIRAN.pdf
Download (901kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan kualitas air berbasis Internet of Things (IoT) pada instalasi hidroponik yang terintegrasi dengan Knowledge-Driven Decision Tree untuk mengidentifikasi kondisi kualitas air secara lebih akurat. Salah satu permasalahan yang sering terjadi pada sistem hidroponik adalah ambiguitas dalam menginterpretasikan kekeruhan air, karena peningkatan nilai kekeruhan dapat disebabkan oleh endapan kotoran maupun peningkatan konsentrasi nutrisi dalam larutan. Kondisi tersebut sering kali menyulitkan pengguna dalam menentukan tindakan yang tepat untuk pengelolaan sistem hidroponik. Sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan mikrokontroler ESP32 DevKit V4 sebagai pusat pemrosesan utama dan Wemos D1 Mini sebagai node sensor, yang terintegrasi dengan beberapa sensor, meliputi sensor kekeruhan (Turbidity), Total Dissolved Solids (TDS), aliran air (Water Flow), dan ketinggian air (Water Level). Data sensor yang diperoleh dikirimkan menggunakan protokol komunikasi Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) dan disimpan dalam basis data MySQL serta Firebase, sehingga pemantauan secara real-time dapat dilakukan melalui Telegram Bot. Logika klasifikasi tidak diperoleh melalui pembelajaran statistik dari data sensor, melainkan disusun secara langsung berdasarkan aturan operasional tervalidasi yang dilaporkan dalam penelitian terdahulu mengenai hidroponik dan kualitas air. Aturan tersebut direpresentasikan dalam bentuk pohon keputusan hierarkis yang mencakup lima kondisi operasional, yaitu Normal, Ketinggian Air Rendah, Air Keruh akibat Endapan, Air Keruh akibat Nutrisi, dan Ketidakseimbangan Nutrisi. Pohon keputusan yang dihasilkan diverifikasi menggunakan data sensor operasional yang dikumpulkan dari sistem yang diimplementasikan serta divalidasi konsistensinya terhadap implementasi pada mikrokontroler ESP32. Hasil verifikasi menunjukkan bahwa mekanisme yang diusulkan menghasilkan keputusan operasional yang sepenuhnya konsisten dengan pengetahuan domain yang telah ditetapkan pada seluruh kondisi yang dievaluasi. Hasil ini menunjukkan bahwa Knowledge-Driven Decision Tree dapat membantu menginterpretasikan kondisi kualitas air pada sistem hidroponik serta mendukung proses pemantauan yang transparan dan konsisten melalui integrasi IoT.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknik dan Kejuruan > Jurusan Teknik Informatika > Program Studi Ilmu Komputer (S1)
Depositing User: I Putu Romyadhy Maha Putra
Date Deposited: 29 Oct 2026 06:49
Last Modified: 29 Oct 2026 06:49
URI: http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/33044

Actions (login required)

View Item View Item