Sistem Prediksi dan Deteksi Anomali Berbasis Iot-Time Series Dengan Pendekatan Explainable AI
Kata Kunci:
Internet of Things (IoT), Time Series, Explainable Artificial Intelligence (XAI), Deteksi Anomali, Sistem PrediksiAbstrak
Budidaya anggur memerlukan pemantauan intensif terhadap kondisi lingkungan seperti kelembaban tanah, pH, dan kadar nutrisi untuk memastikan pertumbuhan optimal dan kualitas panen yang tinggi. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem prediksi dan deteksi anomali berbasis Internet of Things (IoT) dan analisis deret waktu (time series) yang dilengkapi dengan pendekatan Explainable Artificial Intelligence (XAI). Sistem ini mengintegrasikan sensor IoT untuk pengumpulan data real-time dari lahan budidaya anggur, kemudian menerapkan model prediksi berbasis machine learning untuk memantau pola perubahan parameter lingkungan. Deteksi anomali dilakukan menggunakan metode unsupervised learning yang mampu mengidentifikasi penyimpangan dari kondisi normal, sehingga memberikan peringatan dini kepada petani. Komponen XAI digunakan untuk menjelaskan alasan di balik setiap deteksi anomali, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan pengguna terhadap hasil sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai tingkat akurasi prediksi sebesar 92% dan sensitivitas deteksi anomali sebesar 89%, sehingga efektif membantu dalam pengambilan keputusan terkait irigasi, pemupukan, dan tindakan korektif lainnya. Temuan ini diharapkan dapat mendukung praktik pertanian presisi dan meningkatkan produktivitas serta efisiensi dalam budidaya anggur.
Unduhan
Referensi
B. Bonitalia and E. Alfonsius, “Pengembangan Sistem Identifikasi Penyakit Tanaman Anggur Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Yolov8 (You Only Look Once),” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 6, no. 2, Dec. 2024, doi: 10.47065/josh.v6i2.6235.
T. Multazam, “Penerapan IOT dalam Sistem Deteksi Kelembapan PH Tanah pada Tanaman Jagung untuk Meningkatkan Hasil Panen,” Jurnal Malikussaleh Mengabdi, vol. 4, no. 1, pp. 212–220, 2025.
A. Pratama and I. A. E. Zaeni, “Perancangan Sensor NPK, pH, Suhu, dan Kelembapan Tanah Berbasis IoT dan Arduino untuk Pertanian Modern,” JUPITER: Journal of Computer & Information Technology, vol. 6, no. 1, pp. 1–9, 2025.
S. NURHALIZAH, “Evaluasi Dampak Perubahan Iklim terhadap Produksi Tanaman Hortikultura,” Circle Archive, vol. 1, no. 7, 2025.
S. P. Kusumiyati, Sistem Hortikultura: Desain Pascapanen dan Pengendalian Kualitas Berkelanjutan. Gramedia Pustaka Utama, 2024.
A. S. Nasution, Kimia dan Ketahanan Pangan: Perspektif Petani Masa Depan. Serasi Media Teknologi, 2025.
E. Alfonsius, F. G. M. Tambalean, and C. E. D. Lisapaly, “Sistem Pengendali Lampu Jarak Jauh Menggunakan Metode Pengembangan Sistem Spiral Berbasis Internet of Things (IoT): Bahasa Indonesia,” Kreatif Teknologi dan Sistem Informasi (KRETISI), vol. 2, no. 2, pp. 29–36, 2024.
E. Alfonsius, A. S. Ruitan, and D. Liuw, “Pengembangan Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Metode Prototype Berbasis RFID dan Keypad 4x4 dengan Arduino Nano,” Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM), vol. 3, no. 2, pp. 110–123, 2024.
E. Alfonsius, W. W. Kalengkongan, and S. C. W. Ngangi, “Sistem Monitoring Dan Kontroling Prototype Penyiram Tanaman Otomatis Berbasis IoT (Internet Of Things),” Jurnal Teknoinfo, vol. 18, no. 1, pp. 44–55, 2024.
S. Rahmadina, S. Simbolon, N. Fitriani, P. Nuralyasari, P. Ramadhani, and Y. Budiawati, “PEMANFAATAN INTERNET OF THINGS (IOT) DALAM MONITORING PRODUKTIVITAS TANAMAN SECARA REAL TIME: TINJAUAN LITERATUR PADA SMART HARVESTING, YIELD PREDICTION, DAN VIRTUAL SENSOR DATA,” Integrative Perspectives of Social and Science Journal, vol. 2, no. 03 Juni, pp. 3418–3441, 2025.
H. Husdi and Y. Lasena, “Real time analisys berbasis internet of things untuk prediksi iklim lahan pertanian,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 3, pp. 834–840, 2020.
W. Andriyani et al., Teknologi IoT Pada BIdang Pertanian Modern. TOHAR MEDIA, 2024.
D. Supriyadi, B. Wahyudi, and D. Rimbawa, “Studi Pustaka: Optimalisasi Deteksi Malware melalui Integrasi Pembelajaran Mesin Heuristik dan Big Data untuk Keamanan Siber,” Komputa: Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, vol. 14, no. 1, pp. 77–87, 2025.
F. R. Luthfiawan, “PENERAPAN SVM UNTUK MITIGASI ANOMALI KOMUNIKASI PADA SISTEM IoT,” IKRA-ITH Informatika: Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 9, no. 2, pp. 175–186, 2025.
E. Alfonsius and R. Kasim, “Pengembangan Sistem Informasi Geografis Berbasis Website untuk Optimalisasi Pengelolaan Kepemilikan Tanah,” Riau Jurnal Teknik Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 35-â, 2025.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
