RAHMAT RINALDI Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Pertanian 2026 id Indonesia

Skripsi

Perkebunan kopi merupakan sektor pertanian penting bagi perekonomian global, namun menghadapi tantangan dalam meningkatkan efisiensi produksinya. Produktivitas tanaman kopi sangat bergantung pada kondisi tanah, khususnya pada dua parameter kunci, yaitu kandungan NPK (Nitrogen, Fosfor, Kalium) dan tingkat keasaman tanah (pH). Parameter ini berperan krusial dalam menentukan kesehatan dan pertumbuhan tanaman kopi. Akan tetapi, pemantauan secara manual terhadap parameter tersebut di lahan perkebunan yang luas sering kali tidak praktis, mahal, dan tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring berbasis IoT menggunakan ESP-NOW sebagai komunikasi dengan memanfaatkan aplikasi berbasis web atau smartphone, sehingga memungkinkan pemantauan kandungan unsur hara didalam tanah secara efisien. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Instrumentasi dan Energi Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala. Pada proses implementasinya, sistem monitoring dirancang menggunakan tiga unit ESP32, dua unit berperan sebagai pengirim (Master) dan satu sebagai penerima (Slave). Setiap master terhubung ke sensor NPK 5-in-1 (yang mengukur N, P, K, pH, dan EC). Perangkat lunak dirancang dengan arsitektur master-slave. Master membaca data sensor dan mengirimkannya, sementara Slave bertindak sebagai gateway yang menerima data melalui ESP-NOW dan mengunggahnya ke Arduino IoT Cloud serta Spreadsheets. Hasil pengukuran sensor tersebut dapat dilihat pada Dashboard yang telah di desain melalui website Arduino IoT Cloud dan history data dapat dilihat pada Spreadsheets melalui Smartphone. Proses validasi data sensor menunjukkan hasil yang sangat baik, dengan menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Semua parameter menunjukkan hasil yang konsisten mencapai akurasi rata-rata di atas 90% dan nilai MAPE di bawah 10%. Kinerja ini diklasifikasikan sebagai “Sangat Baik”. Parameter fosfor (P) adalah yang paling akurat dengan hasil 97,44%, sedangkan Nitrogen (N) paling rendah, meskipun dengan akurasi 93%. Analisis keandalan sistem selama 96 jam waktu operasional, juga menunjukkan performa yang kuat. Uptime pada sistem sangat tinggi, yaitu 92,71% untuk Master 1 dan 93,75% untuk Master 2 dengan Failure Rate sekitar 8%. Latensi transmisi data (waktu tunda) juga efisien, dengan rata-rata 13,1 detik untuk Master 1 dan 7,7 detik untuk Master 2. Namun, hasil pengujian efisiensi energi menunjukkan bahwa baterai berkapasitas 3.000 mAh hanya mampu bertahan sekitar 25 jam 36 menit, meskipun mode sistem Deep Sleep telah diterapkan pada node sensor. Hal ini disebabkan oleh kurangnya sistem manajemen baterai yang memadai. SOILS - AGRICULTURE COFFEE- AGRICULTURE 631.4 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 1710023 2026-01-23 07:06:55 2026-01-23 10:30:47 machine generated