digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

OPTIMALISASI SISTEM PEMANTAUAN BUDIDAYA JAMUR TIRAM MELALUI IMPLEMENTASI KONSEP DIGITAL TWIN

Penulis : Syfa Nur Lathifah [23521090]
Kontributor / Dosen Pembimbing :
  • Dr. Ir. Albarda, M.T.
Jenis Koleksi : Tesis
Penerbit : Informatika
Fakultas : Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Subjek :
Kata Kunci : Digital Twin, Internet of Things, Dashboard, Pemantauan, Jamur Tiram, ARIMA, YOLO
Sumber :
Staf Input/Edit : Dessy Rondang Monaomi  
File : 1 file
Tanggal Input : 17 Agu 2023

23521090 Syfa Nur Lathifah.pdf
PUBLIC Dessy Rondang Monaomi

Industri pertanian memiliki potensi besar untuk berkembang karena peluang dan kebutuhannya yang besar. Namun, meskipun potensi di bidang pertanian khususnya budidaya jamur besar, masih terdapat beberapa permasalahan seperti adanya kesenjangan antara hasil produksi dan permintaan pasar karena pembudidaya jamur tidak dapat menghasilkan jamur yang optimal baik secara kualitas maupun kuantitas. Untuk menghasilkan produk jamur tiram yang berkualitas dalam jumlah banyak perlu dilakukan proses budidaya yang tepat dan efektif. Penerapan konsep digital twin dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things akan memberikan banyak dampak baik untuk memudahkan pembudidaya jamur dalam memantau budidaya jamur tiram. Konsep digital twin akan fokus pada karakteristik sehingga dapat merepresentasikan objek fisik semirip mungkin dan IoT akan berperan besar dalam menyediakan data secara real time melalui sensor sehingga hal-hal yang tidak dapat dilihat secara fisik dapat diketahui berdasarkan data yang diperoleh dari sensor tersebut. Implementasi konsep digital twin pada sistem monitoring budidaya jamur membutuhkan lima tahapan yaitu create, communication, aggregation, analysis, dan insight. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, konsep digital twin ini dapat mengoptimalisasi sistem pemantauan budidaya jamur tiram dengan media sensor hydrometer untuk pengumpulan data suhu dan kelembapan serta sensor kamera untuk pemantauan pertumbuhan fisik jamur. Dalam proses komputasinya, digunakan algoritma ARIMA untuk melakukan prediksi data suhu dan kelembapan dengan tingkat akurasi yang sangat akurat. Selain itu, digunakan juga algoitma YOLO untuk melakukan object detection untuk mengidentifikasi kondisi fisik jamur tiram pada setiap fase pertumbuhannya. Seluruh hasil data yang dianalisis tersebut, dituangkan kedalam bentuk dashboard sehingga pembudidaya jamur dapat mengetahui kondisi lingkungan dan fisik jamur secara real time, serta mendapatkan rekomendasi perawatan pada masing-masing karakteristik lingkungan dan fisik jamur yang berbeda.

Artikel Terkait