Prediksi Pertumbuhan Daun Selada pada Hidroponik Menggunakan Model ARIMAX Berbasis Internet Of Things [DEC, ENY]

Abstract

Hidroponik merupakan metode budidaya tanaman tanpa tanah yang semakin populer karena efisiensi lahan dan kualitas panennya. Namun, pada praktiknya, sistem hidroponik selada masih menghadapi tantangan dalam memprediksi pertumbuhan daun secara akurat, terutama akibat fluktuasi parameter lingkungan seperti pH, suhu, dan Total Dissolved Solids (TDS). Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi pertumbuhan daun selada menggunakan algoritma Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous (ARIMAX) berbasis data sensor yang diperoleh melalui perangkat Internet of Things (IoT). Selain data lingkungan, penelitian ini juga memanfaatkan data citra untuk menghitung ukuran luas daun secara praktis guna meningkatkan kualitas data input prediksi. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data sensor dan citra, pemrosesan data, penerapan model Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous (ARIMAX), serta evaluasi performa menggunakan metrik error prediksi. Diharapkan hasil penelitian dapat meningkatkan akurasi prediksi pertumbuhan daun, mengoptimalkan penggunaan nutrisi, serta mendukung penerapan teknologi pertanian berbasis data untuk meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan sistem hidroponik.