Meningkatnya jumlah populasi manusia menyebabkan permintaan pangan yang makin besar, namun luas lahan pertanian makin kecil sebab perubahan fungsi lahan pertanian menjadi permukiman. Salah satu jalan keluar yang bisa dilakukan guna mengatasi masalah ini yaitu pertanian dengan teknologi hidroponik. Hidroponik merupakan budidaya menanam dengan memanfaatkan air tanpa menggunakan tanah dengan menekankan pada pemenuhan kebutuhan nutrisi untuk tanaman. Teknologi ini cocok dijalankan pada lahan pertanian sempit. Tanaman yang biasa dibudidayakan menggunakan teknologi ini adalah paprika, tomat, selada, paprika, tomat, melon, bayam, pakcoy dan kangkung.
Menurut konsep pembangunan pertanian, peningkatan keuntungan dari usaha pertanian harus dijalankan. Salah satu usaha guna meningkatkan keuntungan dari teknologi hidroponik yaitu dengan meningkatkan produksi pada tanaman hidroponik. Maka dari itu, tim peneliti diantaranya yaitu Dr. Nina Siti Aminah, Maman Budiman, Ph.D dan Ant. Ardath Kristi, S.T. dari Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) serta 2 orang mahasiswanya (Efraim Partogi dan Prianka Anggara) merancang purwarupa sistem instrumentasi pemantauan parameter-parameter fisis teknologi hidroponik berbasis sistem Internet of Things (IoT) guna mengetahui parameter fisis yang paling mempengaruhi proses produksi sehingga harus bisa dikendalikan. Tim peneliti membuat pula model pertumbuhan menggunakan machine learning (ML) sehingga bisa dipergunakan untuk memprediksi hasil produksi.
Lokasi penelitian dilaksanakan pada hidroponik komersial ”Blessing Farm” yang lokasinya di Jl. Intan Permata No.a20, Ciwaruga, Kec. Parongpong, Kabupaten Bandung Barat, Jawa Barat 40559. Tanaman yang menjadi bahan penelitian yaitu pakcoy (Brassica rapa subsp. Chinensis) dan kangkung (Ipomoea aquatica). Sistem hidroponik yang dipergunakan yaitu sistem Nutrient Film Technique atau NFT. Pada sistem ini aliran air dibuat dangkal atau tipis, sehingga tak merendam akar sepenuhnya. Tujuannya yaitu guna memperoleh nutrisi, air, dan oksigen secara bersamaan agar lebih menghemat tenaga kerja dan waktu. Instalansi NFT dibuat agak miring sekitar 5-10 derajat guna menghindari menggenangnya air dan mempermudah pergerakan sirkulasi air nutrisi. Sistem kerja NFT cukup mudah, air nutrisi dipompa ke bak tanam untuk membasahi akar kemudian kembali lagi ke tangki nutrisi dan disirkulasi kembali ke bak tanam.
Sistem instrumentasi greenhouse hidroponik menggunakan berbagai sensor dan komponen, yakni sensor intensitas cahaya, sensor temperatur udara, sensor kelembapan udara, sensor total dissolved solid (TDS), dan sensor temperatur larutan. Untuk memperoleh data yang dibutuhkan didesain tujug buah node sensor temperatur, kelembapan dan cahaya yang terhubung dengan mikrokontroler ESP8266, dan satu buah node sensor TDS dan temperatur larutan yang terhubung dengan mikrokontroler ESP32. Diagram sistem instrumentasi greenhouse hidroponik ditunjukkan pada Gambar 1. Terdapat modul wi-fi pada masing-masing mikrokontroler. Wi-fi menghubungkan seluruh node sensor ke server (Raspeberry pi). Disini data dari masing-masing node sensor diolah, ditampilkan dengan menggunakan Grafana, dan disimpan pada basis data menggunakan InfluxDB. Tampilan dan realisasi sistem instrumentasi greenhouse hidroponik ditunjukkan pada Gambar 2 dan Gambar 3. Ukuran greenhouse hidroponik yang diteliti merupakan 1514 m2 dengan tinggi rak tanaman 1,3 m. Terdapat filter pada atap sehingga intensitas cahaya yang masuk tak sama dengan intensitas cahaya yang keluar. Sistem nutrisi menggunakan satu tangki nutrisi untuk produksi keseluruhan tanaman.
Program ML yang digunakan yaitu algoritma random forest regression, linear regression, dan polynomial regression. Program dimulai dengan proses pengambilan data dari suatu basis data. Data ini disebut datasets, data tersebut kemudian dibagi dan dipergunakan sejumlah 80% untuk keperluan training dan 20% keperluan testing.
Disadur dari sumber research.lppm.itb.ac.id