Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
Eboney Purba Pengarang Alfonsus Situmorang, S.Si., M.Kom Dosen Pembimbing 2 Surianto Sitepu, ST., M.T Dosen Pembimbing 1 Margaretha Yohanna, S.Kom.,M.Kom Penguji 2

ABSTRAK Tanaman buah naga (Hylocereus spp.) merupakan komoditas hortikultura bernilai ekonomi tinggi yang pertumbuhannya sangat dipengaruhi oleh ketepatan pemupukan dan pencahayaan, terutama untuk merangsang pembungaan di luar musim. Praktik pemupukan dan pengaturan cahaya secara manual yang masih mengandalkan perkiraan petani seringkali tidak terukur dan tidak konsisten, sehingga berdampak pada rendahnya produktivitas tanaman. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem fertigasi dan pencahayaan otomatis berbasis Internet of Things (IoT) dengan metode Fuzzy Sugeno untuk menentukan durasi penyiraman pupuk cair dan pencahayaan tambahan secara adaptif berdasarkan data sensor kelembapan tanah dan intensitas cahaya. Penelitian menggunakan metode rekayasa (engineering research) dengan pendekatan eksperimental. Berbeda dari rancangan satu node pada tahap awal, implementasi akhir sistem menggunakan arsitektur dua node nirkabel, yaitu Node Ladang berbasis ESP32 yang membaca sensor kelembapan tanah kapasitif dan BH1750 serta menjalankan logika Fuzzy Sugeno, mengirim data melalui modul radio LoRa SX1278 ke Node Gateway untuk diteruskan ke broker MQTT EMQX Cloud melalui koneksi TLS, dilengkapi bot WhatsApp berbasis Node.js dan Baileys serta dashboard web sebagai antarmuka monitoring dan kendali jarak jauh. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata error sensor kelembapan tanah sebesar 2,25% dan sensor cahaya BH1750 sebesar 4,82%, tingkat keberhasilan transmisi data LoRa 99,0% pada jarak operasional ±300 meter, serta keberhasilan publish MQTT 99,2% dengan tingkat keberhasilan reconnect TLS yang meningkat dari 62,0% menjadi 100,0% setelah perbaikan firmware. Algoritma Fuzzy Sugeno terverifikasi menghasilkan keputusan yang konsisten dengan perhitungan manual dalam waktu komputasi kurang dari 1 milidetik, dengan rata-rata tingkat keberhasilan sistem secara keseluruhan sebesar 98,65%. Hasil ini membuktikan bahwa sistem yang dikembangkan mampu beroperasi secara andal pada lokasi tanpa cakupan Wi-Fi langsung serta lebih efektif dan efisien dibandingkan sistem konvensional. Kata Kunci: Internet of Things, Fuzzy Sugeno, ESP32, LoRa, MQTT, buah naga, fertigasi, smart farming