SISTEM PEMANTAUAN KETINGGIAN PADI DAN PANGKALAN DATA STASIUN CUACA

 

Member:

  • DENNY ADITYA GUNAWAN           1801393550
  • SEBASTIAN BRIAN TRUSSIADI      1801409510

 

ABSTRACT

The background for the making of this device is the need to increase food production, especially rice and global climate change which will affect rice production. The purpose of this study is to produce a device that can measure weather data that is expected from the data that has been collected can be use by agricultural scientists to increase rice production. The data taken by this device are wind speed, wind direction, rainfall, air temperature, air humidity, air pressure, and the height of rice plants. WeMos-D1R2 (ESP8266) is used to process weather sensor data. Raspberry Pi 3 is used to process crop image data and calculate plant height using the Computer Vision process. All data that has been processed will be sent to an online database and can be displayed in its entirety on a web page. Evaluation is done by collecting data by researchers. The results of the study include: Accuracy of 97% wind speed reading, accuracy of air temperature reading 96.5%, accuracy of air humidity readings 99.06%, accuracy of air pressure readings 99.01%.

Keywords: Weather Station, Paddy Height, Database

 

ABSTRAK

Latar belakang dibuatnya alat ini adalah adanya kebutuhan untuk meningkatkan produksi pangan utamanya padi dan adanya perubahan iklim global yang dapat mempengaruhi hasil produksi padi. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan sebuah alat yang dapat mengukur dan mengumpulkan data cuaca. Dari data-data yang telah terkumpul, nantinya diharapkan dapat dipergunakan oleh ilmuan pertanian untuk membantu meningkatkan hasil produksi padi. Data-data yang dapat diambil oleh alat ini antara lain kecepatan angin, arah angin, curah hujan, suhu udara, kelembaban udara, tekanan udara, dan tinggi tanaman padi. WeMos-D1R2 (ESP8266) digunakan untuk memproses data sensor cuaca. Raspberry Pi 3 digunakan untuk memproses data gambar tanaman dan menghitung tinggi tanaman menggunakan proses Computer Vision. Semua data yang telah diproses akan dikirim ke sebuah database online dan dapat ditampilkan secara keseluruhan pada sebuah halaman web. Evaluasi dilakukan dengan pengambilan data oleh peneliti. Hasil penelitian antara lain: Keakuratan pembacaan kecepatan angin 97%, Keakuratan pembacaan suhu udara 96.5%, Keakuratan pembacaan kelembaban udara 99.06%, Keakuratan pembacaan tekanan udara 99.01%.

Berikut adalah video untuk penelitian ini.