…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS

EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini mengevaluasi kinerja berbagai algoritma kontrol berbasis machine learning untuk prediksi evapotranspirasi referensi (ETo) sebagai dasar pengendalian sistem irigasi cerdas. Data meteorologi diperoleh dari Google Earth Engine (ERA5-Land dan FAO WaPOR) kemudian diproses dan digunakan untuk melatih delapan model regresi (LR, SVR, KNR, RFR, BR, ABR, GBR, XGBR) serta Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Support Vector Regression (SVR) adalah model terbaik pada skenario lengkap dengan nilai R² = 0.8088 dan RMSE = 2.36 mm/hari, sedangkan Linear Regression (LR) paling sesuai untuk implementasi nyata dengan sensor terbatas (R²=0.5949). Model LR diimplementasikan pada mikrokontroler ESP32 dan diuji di lapangan menggunakan sensor kelembapan tanah dan sensor DHT11. Pengujian nyata menunjukkan bahwa metode LR mampu memberikan volume air lebih sesuai dengan kebutuhan evapotranspirasi dibandingkan metode threshold konvensional, sehingga lebih efisien dan mendukung pertumbuhan tanaman secara optimal. Hasil ini membuktikan bahwa integrasi machine learning dengan perangkat IoT berbiaya rendah dapat menjadi solusi praktis untuk sistem irigasi presisi. Kata Kunci: Smart Irrigation, ESP32, MQTT, Fuzzy Logic, Machine Learning, IoT The increasing demand for food due to population growth and climate change demands innovation for more efficient irrigation systems. This research evaluates the performance of various machine learning-based control algorithms for predicting reference evapotranspiration (ETo) as a basis for controlling a smart irrigation system. Meteorological data was obtained from Google Earth Engine (ERA5-Land and FAO WaPOR), then processed and used to train eight regression models (LR, SVR, KNR, RFR, BR, ABR, GBR, XGBR) and an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The evaluation results show that Support Vector Regression (SVR) was the best model in the full-feature scenario, with an R² of 0.8088 and an RMSE o…
date: 2025-08-25
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS (Text)
subject: L Education (General)
subject: QA76 Computer software
subject: T Technology (General)

EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS (Text)
type: Document
has file: S_TE_2104306_Chapter 1.pdf
has part: S_TE_2104306_Chapter 1.pdf

EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS (Text)
type: Document

EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS (Text)
type: Document
has file: S_TE_2104306_Chapter 3.pdf
has part: S_TE_2104306_Chapter 3.pdf

EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS (Text)
type: Document

EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS (Text)
type: Document
has file: S_TE_2104306_Chapter 5.pdf
has part: S_TE_2104306_Chapter 5.pdf

EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS (Text)
type: Document

EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS (Text)
type: Document
has file: S_TE_2104306_itle.pdf
has part: S_TE_2104306_itle.pdf

Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

KODEPRODI20201#Teknik_Elektro_S1, Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

- Ade Gafar Abdullah
type: Person
given name: -
family name: Ade Gafar Abdullah

- Arya Muhammad Dendyana
type: Person
given name: -
family name: Arya Muhammad Dendyana

HTML Summary of #144122 EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS
format: text/html
primary topic: EVALUASI KINERJA ALGORITMA KONTROL PADA SISTEM IRIGASI CERDAS

L Education (General)
type: Concept

QA76 Computer software
type: Concept

T Technology (General)
type: Concept