Implementasi Smart Plant Watering System Berbasis Cloud Nodemcu Esp8266 Dan Aplikasi Blynk Pada Tanaman Hias Aglaonema Di Jakarta Pusat

Abstract

Pertumbuhan dan kesehatan tanaman hias sangat bergantung pada ketersediaan air yang sesuai dengan kebutuhan tanaman. Pada umumnya, proses penyiraman masih dilakukan secara manual sehingga sering menimbulkan permasalahan seperti penyiraman berlebihan, kekurangan air, maupun keterlambatan penyiraman akibat keterbatasan waktu pemilik tanaman. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengimplementasikan sistem penyiraman tanaman otomatis berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 yang terhubung ke aplikasi Blynk melalui jaringan cloud. Sistem ini dirancang menggunakan sensor kelembaban tanah untuk mendeteksi kondisi media tanam, modul relay yang terhubung dengan pompa air mini sebagai aktuator, serta LCD I2C untuk menampilkan informasi secara langsung. Aplikasi Blynk digunakan sebagai antarmuka monitoring dan kontrol jarak jauh yang memungkinkan pengguna mengetahui kadar kelembaban tanah secara real-time serta mengaktifkan pompa air secara manual maupun otomatis. Penelitian ini difokuskan pada tanaman hias Aglaonema yang membutuhkan kondisi kelembaban tertentu agar tumbuh optimal. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja dengan baik dalam mendeteksi kelembaban tanah dan mengaktifkan pompa sesuai ambang batas yang ditentukan. Selain itu, pengguna dapat melakukan kontrol manual melalui aplikasi Blynk ketika diperlukan tambahan penyiraman. Dengan adanya implementasi ini, penyiraman tanaman menjadi lebih efisien, hemat waktu, dan dapat mengurangi risiko tanaman mengalami stres akibat penyiraman yang tidak tepat. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi praktis untuk masyarakat perkotaan, khususnya di wilayah Jakarta Pusat, yang memiliki keterbatasan waktu dalam merawat tanaman hias. Selain itu, sistem ini juga berpotensi dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan sensor tambahan, penyimpanan data berbasis cloud, maupun integrasi dengan kecerdasan buatan untuk prediksi kebutuhan air tanaman di masa mendatang.