Pengolahan Citra Pada Sistem Pemantauan Pertumbuhan Daun Sawi Metode Hidroponik Wick Berbasis Iot

Abstract

Abstrak
Pada penelitian ini objek yang dipilih adalah sawi, karena sawi memiliki bentuk daun yang
beraturan. Sistem yang digunakan pada metode hidroponik ini yaitu sistem wick atau sistem sumbu. Pada
penelitian ini akan digunakan segmentasi citra untuk proses pengolahan citra tersebut. Metode yang
digunakan pada segmentasi citra tersebut yaitu thresholding. Pengambilan gambar daun sawi dilakukan
dari tampak atas dengan menggunakan kamera Arducam dan ESP32 yang akan mengunggah gambar
melalui wi-fi yang sudah dihubungkan antara komputer dan ESP32. Lalu gambar tersebut di proses di
MATLAB sebagai software untuk melakukan proses pengolahan citra. Pada pengolahan citra tersebut
digunakan dengan menggunakan metode thresholding. Dari metode pengolahan citra di MATLAB tersebut
akan menghasilkan nilai luas area dari objek yang berupa daun sawi tampak atas, nilai luas area tersebut
yang merupakan nilai piksel yang akan ditampilkan di platform IoT yaitu thingspeak. Hasil dari penelitian
ini diharapkan akan membantu mempermudah pemantauan pertumbuhan daun sawi. Dari pengujian 100
data dengan membandingkan luas area piksel dari nilai RGB yang sebenarnya dan nilai RGB yang telah
ditentukan memiliki nilai error yaitu 0,679%. Konversi data dari piksel ke cm
2
memiliki error yaitu 0,7%.

Kata Kunci : ArduCam, ESP32, Hidroponik, MATLAB, IoT.

Abstract
In this study the object chosen is mustard greens, because mustard has a regular leaf shape. The
system used in this hydroponic method is the wick system or axis system. In this study, image segmentation
will be used for the image processing. The method used in the image segmentation is thresholding. Taking
pictures of mustard leaves is from the top view using the Arducam and ESP32 that will upload images via
Wi-Fi that have been connected between the computer and ESP32. Then the image is processed in MATLAB
as a software for image processing. The image processing is used using the thresholding method. From the
image processing method in MATLAB, it will produce a value of the area of the object in the form of
mustard leaves appearing above, the area value which is the pixel value that will be displayed on the IoT
platform is thingspeak. The results of this study are expected to help facilitate monitoring of mustard leaf
growth. From testing 100 data by comparing the pixel area of the actual RGB value and the RGB value that
has been determined has an error value of 0.679%. Data conversion from pixel to cm
2
has an error of 0.7%.
Keywords : ArduCam, ESP32, Hydroponics, MATLAB, IoT.