Abstract
In general, farmers water plants when the conditions are met, such as dry soil, no rain, and cold temperatures. One of the efficient ways to control it is to use an artificial neural network-based automatic plant watering system. The purpose of this study was to determine the success of artificial neural networks as decision-makers to water plants automatically. The stages of designing an automatic watering system based on an artificial neural network were to build software including artificial neural network modeling and Arduino microcontroller programming, automatically watering tools, evaluating tool performance, and testing tools in real-time. The test results show that the artificial neural network-based automatic plant watering system can water plants according to the given input pattern. The artificial neural network structure obtained is three neurons in the input layer, eight neurons in the hidden layer, and one neuron in the output layer. The artificial neural network-based automatic plant watering system succeeded in automatically watering two areas of land that the success rate is a 100%.Keyword— Automatic Watering, Microcontroller, ANN, Annual Crops.
Highlights
Abstrak — Pada umumnya para petani menyiram tanaman semusim ketika kondisi tertentu terpenuhi, yaitu tanah kering, tidak ada hujan, dan suhu dingin di sekitar lahan
The purpose of this study was to determine the success of artificial neural networks as decision-makers to water plants
The stages of designing an automatic watering system based on an artificial neural network were to build software including artificial neural network modeling
Summary
Untuk memenuhi kesesuaian kebutuhan air bagi tanaman, petani melakukan proses penyiraman. Penyiraman pada siang hari atau saat suhu panas dapat menyebabkan akar tanaman bergerak menuju permukaan tanah dan akan sulit untuk menyerap unsur hara. Sebelum melakukan penyiraman harus memperhatikan tiga kondisi yaitu: menyiram hanya saat tanah kering, saat suhu lingkungan sekitar lahan dingin dan tidak hujan. Untuk memudahkan petani dalam perawatan tanaman semusim khususnya proses penyiraman, maka alat yang tepat untuk diterapkan adalah alat penyiram otomatis. JST berperan mengenali dan mengklasifikasi pola-pola kondisi tanah yang dibentuk oleh sensor sehingga menghasilkan keluaran sesuai dengan target yang telah dilatihkan sebelumnya. Salah satu jenis JST yang banyak digunakan dan handal dalam mengenali pola adalah multilayer perceptron (MLP) dengan algoritma pembelajaran Lavenberg Marquardt digunakan sebagai perbaikan bobotnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kinerja JST sebagai pengambil keputusan yang diimplementasikan dalam sistem penyiraman otomatis tanaman semusim
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Jurnal Fokus Elektroda : Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali)
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
