1 Tekper: Jurnal Sistem informatika Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 ISSN 2721-5709 (Online) Purwarupa Sistem Monitoring Tanaman berbasis Web menggunakan Wireless Sensor Network dan Evolutionary Fuzzy Rule Mining The prototype of a Web-based Plant Monitoring System using a Wireless Sensor Network and Evolutionary Fuzzy Rule Mining Wirarama Wedashwara STIKOM Bali Jl. Raya Puputan No.86 Denpasar Bali, +62 361 237468 e-mail: [email protected] Abstrak Monitoring kondisi tanaman memerlukan pengetahuan yang spesifik dibidang pertanian. Pengetahuan tersebut berupa klasifikasi kondisi baik (ideal) dan tidak baik dari setiap tanaman yang berbeda. Fuzzy rule dapat memetakan kondisi secara diskrit untuk melakukan klasifikasi dan dukungan keputusan. Untuk mempermudah proses dukungan keputusan bagi orang awam maka dalam penelitian ini diusulkan perancangan dan pembangunan sistem monitoring dan klasifikasi kondisi tanaman berbasis wireless sensor network (WSN) dan evolutionary fuzzy rule mining (EFRM). Monitoring kondisi tanaman dilakukan melalui jaringan sensor yang dipasang pada tanaman dan klasifikasi kondisi dilakukan oleh sistem cerdas yang menghasilkan dukungan keputusan berbasis web. Ruang lingkup dibatasi pada perancangan purwarupa sistem berupa penjabaran algoritma EFRM, desain UML dan gambaran breadboard dari WSN tanpa evaluasi penerapan pada tanaman. Kata kunci: Evolutionary Fuzzy Rule Mining, Wireless Sensor Network, Sistem monitoring tanaman berbasis web, Raspberry Pi, Internet of Things. Abstract Monitoring plant conditions requires specific knowledge in agriculture. This knowledge is in the form of a classification of good (ideal) and bad conditions for each different plant. Fuzzy rules can map conditions discretely for classification and decision support. To simplify the decision support process for ordinary people, this research proposes the design and construction of a monitoring system and classification of plant conditions based on wireless sensor network (WSN) and evolutionary fuzzy rule mining (EFRM). Plant condition monitoring is carried out through a network of sensors installed on the plant and condition classification is carried out by an intelligent system that produces web-based decision support. The scope is limited to the design of the system prototype in the form of the EFRM algorithm elaboration, UML design and the breadboard image of the WSN without evaluating its application to plants Keywordss: Evolutionary Fuzzy Rule Mining, Wireless Sensor Network, Web-based plant monitoring system, Raspberry Pi, Internet of Things. PENDAHULUAN 11pt, bold Monitoring kondisi tanaman memerlukan pengetahuan yang spesifik dibidang pertanian. Pengetahuan tersebut berupa klasifikasi kondisi baik (ideal) dan tidak baik dari setiap tanaman yang berbeda. Hal tersebut sangat mempersulit pelaku pertanian maupun perkebunan dalam menjalankan proses sesuai kondisi ideal yang diharapkan [1][2]. Fuzzy rule dapat memetakan kondisi secara diskrit untuk melakukan klasifikasi dan dukungan keputusan. Fuzzy rule umumnya digunakan untuk mengkondisikan permasalahan yang bersifat relatif dan memerlukan pengukuran persamaan (similarity measurement) yang bertujuan pendukung keputusan 2 Jurnal Sistem informatika dengan multiple object[3][4]. Dalam kasus ini permasalahan multiple object diterapkan kondisi ideal yang berbeda untuk setiap jenis tanaman. Untuk mempermudah proses dukungan keputusan bagi orang awam maka dalam penelitian ini diusulkan perancangan dan pembangunan sistem monitoring dan klasifikasi kondisi tanaman berbasis wireless sensor network (WSN) dan evolutionary fuzzy rule mining (ERMN) [5]. Monitoring kondisi tanaman dilakukan melalui jaringan sensor yang dipasang pada tanaman dan klasifikasi kondisi dilakukan oleh sistem cerdas yang menghasilkan dukungan keputusan berbasis web. Antar muka aplikasi akan dibuat berbasis web responsive menggunakan HTML5 sehingga bisa diakses oleh berbagai media termasuk smartphone dan bisa di compile menjadi aplikasi mobile menggunakan SDK (software develompment kit) dan apache cordova [6]. Sistem jaringan sensor akan menggunakan raspberry pi sebagai pemroses EFRM sekaligus sebagai microcontroller yang akan merekap input sensor [7]. Sensor yang akan digunakan mencakup kelembaban tanah, suhu tanah, suhu udara, kelembaban udara dan tekanan udara untuk mengukur kondisi tanaman serta sensor hujan dan cahaya untuk mengukur kondisi waktu dan lingkungan. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang bangun sistem monitoring dan klasifikasi kondisi tanaman berbasis wireless sensor network dan evolutionary fuzzy rule mining untuk mempermudah pengambilan keputusan dibidang pertanian dan perkebunan. Kontribusi keilmuan dari perancangan purwarupa bertujuan untuk bidang: kecerdasan buatan yaitu algoritma EFRM yang dapat melakukan klasifikasi kondisi ideal dan tidak ideal per jenis tanaman berdasarkan referensi pakar pertanian pada wireless sensor network dan web; microcontroller rancang bangun sistem jaringan sensor untuk memonitoring kondisi tanaman sehingga bisa di proses oleh EFRM; sistem informasi berbasis web dan teknologi pertanian dibidang IT yaitu rancang bangun sistem monitoring dan klasifikasi kondisi tanaman berbasis web dengan menggabungkan WSN dan EFRM. METODE PENELITIAN 1. Sumber Data Data penelitian berasal dari studi literatur tentang EFRM,WSN dan monitoring tanaman sebagai pedoman analisis dan desain sistem. Tulisan belum melibatkan data pengambilan input sensor pada tanaman karena masih dalam tahap purwarupa. 2. Model Pengembangan Sistem Model pengembangan perangkat lunak yang akan digunakan adalah sekuensial linier atau model water fall [11]. Model ini mengusulkan sebuah pendekatan perkembangan perangkat lunak yang sistematik dan sekunsial yang dimulai pada tingkat dan kemajuan sistem pada seluruh tahapan analisis, desain, kode, pengujian, dan pemeliharaan. Tahapan analisis dan disain melibatkan studi literatur tentang EFRM,WSN dan monitoring tanaman. Kode dan pengujian sistem hanya melibatkan data acak dan tidak berkaitan dengan pengukuran input sensor. Tahapan pemeliharaan diabaikan pada tulisan ini karena hanya sebatas purwarupa. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python dengan framework GPIO Zero dan PHP Hypertext Preprocessor (PHP) yang diberi akses ke serial port pada Raspbian sebagai sistem operasi raspberry pi agar input dari WSN dapat dibaca oleh PHP dan diolah menggunakan EFRM. Antar muka web berbasis HTML5 dan Jquery dengan framework bootstrap sebagai pendukung tampilan responsive sehingga web bisa diakses dari smartphone. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil dan pembahasan pada tulisan ini meliputi penjelasan mengenai use case diagram, class diagram dan breadboard dari perangkat raspberry pi dan jaringan sensor yang akan dibangun. 1. Gambaran Umum Algoritma EFRM Dalam penelitian ini metode evolutionary computation yang digunakan adalah genetic programming (GP) yang berbasis hirarki atau pohon. GP dipilih karena dapat memproses klasifikasi dengan variabel yang banyak, dimana tujuan klasifikasi lebih mengarah pada perbandingan (similarity measurement) bukan pada ekstraksi pola yang bervariasi. GP dalam penelitian ini menggunakan konsep 3 Jurnal Sistem informatika label (jawaban) yang disimbolkan dengan kotak dan pola (atribut) yang disimbolkan dengan lingkaran seperti yang ditunjukkan oleh gambar 1. Seluruh atribut dalam EFRM berisi komponen dari database fuzzy. Database fuzzy perluasan dari database umum di mana informasi yang bersifat tidak pasti atau tidak lengkap dapat direpresentasikan menggunakan logika fuzzy. Nilai Fuzzy diberikan pada atribut yang didefinisikan oleh aturan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang berbeda sesuai variasi atau yang dihasilkan oleh atribut tersebut Fuzzy object oriented database (FOOD) adalah database dengan ekstensi keanggotaan fuzzy untuk membuat model database berorientasi objek yang memungkinkan nilai data menjadi aturan fuzzy dan angka. FOOD menganalisis efek nilai data yang tidak tepat pada struktur kelas dan menyederhanakan dengan model data berorientasi objek sehingga mempermudah proses penyimpulan maupun klasifikasi. Gambaran umum sistem dapat dilihat pada gambar 2. 2. Use Case Diagram Use case diagram pada gambar 2 menggambarkan hubungan antara pengguna sistem dan aktivitas yang ada pada sistem. Pengguna dalam sistem terdiri dari dua yaitu petani dan pakar pertanian. Petani berperan sebagai pelaksana kegiatan pertanian dan menginputkan data tanaman yang dimilikinya. Sedangkan pakar pertanian berperan untuk menginputkan aturan-aturan yang berkaitan dengan kondisi tanaman secara umum. Input dari sensor dibagi dua yaitu input sensor yang mengukur kondisi tanaman dan lingkungan. Sensor pengukur kondisi tanaman terdiri dari kelembaban tanah, suhu tanah, suhu udara, kelembaban udara dan tekanan udara. Sedangkan sensor pengukur kondisi lingkungan adalah sensor hujan dan cahaya. Gabungan kedua sensor berfungsi untuk melakukan pendataan aturan fuzzy yang lebih spesifik. Input dari kedua sensor digabung dan diproses bersama dengan aturan yang diinputkan oleh pakar. Melalui proses EFRM petani mendapat dukungan keputusan menganai proses pertanian dan pakar mendapat data aturan yang berguna bagi klasifikasi tanaman 4 Jurnal Sistem informatika 3. Class Diagram Pada class diagram gambar 4 tampak terdapat kelas yang mewakili proses dan atribut serta hubungan antar kelas. Adapun kelas pada sistem administrasi monitoring tanaman berbasis web dengan menggunakan WSN dan EFRM adalah kelas Petani, Pakar, Tanaman, Sensor, Aturan dan Evolutionary Computation. Kelas Petani berfungsi untuk menangani proses yang melibatkan petani, mencakup biodata dan proses login. Petani memiliki relasi dengan kelas tanaman dalam hal manajemen data. Kelas Pakar berfungsi untuk menangani proses yang melibatkan pakar, mencakup biodata dan proses login. Pakar memiliki relasi dengan kelas aturan dalam hal manajemen data. Kelas Tanaman berfungsi untuk menangani proses yang berkaitan dengan tanaman yang menjadi objek utama dalam sistem. Data tanaman diinputkan oleh petani dan berelasi dengan aturan sebagai aturan umum maupun khusus yang hanya berlaku untuk tanaman tersebut. Tanaman juga berelasi langsung dengan kelas sensor sebagai pengelompok jangkauan input sensor (suhu, kelembaban dll) yang terjadi pada tanaman tersebut. Kelas Aturan berfungsi untuk mendata aturan yang berlaku kepada tanaman berdasarkan input dari sensor, sehingga kelas aturan memiliki relasi langsung pada kelas tanaman dan sensor. Aturan terdiri dari dua sumber yaitu oleh pakar pertanian dan proses evolusi dari EFRM. EFRM berfungsi untuk menyesuaikan aturan pakar yang tidak sesuai terhadap kondisi tanaman. Kelas aturan juga menjadi input utama bagi proses EFRM. Kelas Sensor berfungsi sebagai penanda sensor yang digunakan dalam WSN. Kelas sensor terdiri dari sensor tanaman dan lingkungan. Kelas sensor berelasi langsung dengan tanaman dan aturan untuk menandakan persamaan dan perbedaan antar tanaman. Kelas Evolutionary Computation berfungsi memproses ulang aturan pada tanaman agar sesuai dengan kondisi yang ada pada tanaman di lingkungan petani. Memiliki parameter input untuk evolutionary computation pada umumnya yaitu persentasi mutasi dan crossover (persilangan), batas iterasi dan populasi serta jumlah node pada genetic programming. 5 Jurnal Sistem informatika KESIMPULAN Pada paper ini telah dirancang purwarupa sistem monitoring dan klasifikasi kondisi tanaman berbasis WSN dan EFRM. Monitoring kondisi tanaman dilakukan melalui jaringan sensor yang dipasang pada tanaman dan klasifikasi kondisi dilakukan oleh sistem cerdas yang menghasilkan dukungan keputusan berbasis web. Tulisan telah membahas perancangan purwarupa sistem berupa penjabaran algoritma EFRM, desain UML dan gambaran breadboard dari WSN tanpa evaluasi penerapan pada tanaman. Sebagai pengembangan lanjutan proses evaluasi dan pengujian sistem akan dilakukan secara langsung pada berbagai tanaman dengan kondisi yang bervariasi untuk mengukur kemampuan algoritma EFRM yang digunakan dalam sistem. . Daftar Pustaka [3] Tsang, C. H., Kwong, S., & Wang, H. (2007). Genetic-fuzzy rule mining approach and evaluation of feature selection techniques for anomaly intrusion detection. Pattern Recognition, 40(9), 2373-2391. [4] Mabu, S., Chen, C., Lu, N., Shimada, K., & Hirasawa, K. (2011). An intrusion-detection model based on fuzzy class-association-rule mining using genetic network programming. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 41(1), 130-139. [5] Pedrycz, W. (Ed.). (1997). Fuzzy evolutionary computation (Vol. 1197). Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. [6] Shehab, M., & AlJarrah, A. (2014, October). Reducing attack surface on Cordova-based hybrid mobile apps. In Proceedings of the 2nd International Workshop on Mobile Development Lifecycle (pp. 1-8). ACM. [7] Maksimović, M., Vujović, V., Davidović, N., Milošević, V., & Perišić, B. (2014). Raspberry Pi as Internet of things hardware: performances and constraints. design issues, 3, 8. [8] Hartemink, A. E., Krasilnikov, P., & Bockheim, J. G. (2013). Soil maps of the world. Geoderma, 207, 256267. [9] Cai, Z., Han, J., Liu, L., & Shao, L. (2017). RGB-D datasets using microsoft kinect or similar sensors: a survey. Multimedia Tools and Applications, 76(3), 4313-4355. [10] Li, H., & Ross, R. B. (2014). Farmers’ Switchgrass Adoption Decision Under A Single-procurer Market: An Agent Based Simulation Approach. In Selected Paper prepared for presentation at the Agricultural & Applied Economics Association's 2014 AAEA Annual Meeting, Minneapolis, Minnesota. [11] Rakitin, S. R. (2001). Software verification and validation for practitioners and managers. Artech Prosiding: Penulis 1, A.A., Penulis 2, A.A., & Penulis 3, A.A. (Tahun Publikasi). Judul artikel. Di Editor1, E.E & Editor2, E.E. (Eds.). Prosiding topik seminar (pp. Xx-xx). Disajikan pada nama Seminar, Kota: Penerbit. Skripsi: Penulis, A.A. (Tahun Publikasi). Judul skripsi. Skripsi. Jurusan. Fakultas. Kota Universitas: Universitas.. Artikel situs web: Penulis, A.A. (Tahun, Tanggal Publikasi). Judul artikel. Diperoleh dari URL. Diakses: Tahun, Tanggal Akses. Sebuah surat kabar yang dicetak: Penulis, A.A. (Tahun, Tanggal Publikasi). Judul artikel. Judul Surat Kabar, pp. Xx-xx. Surat kabar online: Penulis, A.A. (Tahun, Tanggal Publikasi). Judul artikel. Judul Surat Kabar, Diperoleh dari URL beranda surat kabar 6 Jurnal Sistem informatika Artikel majalah yang dicetak: Penulis, A.A. (Tahun, Bulan jika Publikasi). Judul artikel. Judul Majalah, Volume (Nomor): pp.-pp. Ensiklopedia: Penulis, A.A. (Tahun Terbit). Judul entri. Dalam judul Encyclopedia, (Vol. Xx, pp. Xx). Kota, Negara publikasi: Penerbit. 7 Jurnal Sistem informatika Tekper: Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Pertanian http://ojs.uho.ac.id/index.php/JMIP ISSN 2721-5709 (Online) Title of The Article 13pt, italic Author Full Name1*, Author Full Name 2, Author Full Name 3 11pt 1 Author Afiliation, Addres, City Postal Code, Country 10pt Author Afiliation, Addres, City Postal Code, Country 10pt 3 Author Afiliation, Addres, City Postal Code, Country 10pt * [email protected] 2 Received: xxth xxxxx, 20xx; Revision: xxth xxxxx, 20xx; Accepted: xxth xxxxx, 20xx Abstract 10pt, bold, italic Abstract should be written no more than 200 words with Times New Roman font type, italic, size 10pt, single spaced. Abstract should be written in one paragraph consisting 3 (three) points, which are research objectives, research method, and research result. 3-5 keywords must be written at the end of abstract alphabetically, written in small letters but the first letter of proper noun could be written in capital letter. Keywords: industry, agriculture, Indonesia 10pt INTRODUCTION 11pt, bold It is the template used in Industria. The paper size used is A4 size with mirror margin 2.3 cm (top, bottom, outside) and 2.5 cm (inside). Articles presented in 1(one) column. The font type used is Times New Roman size 11pt, with spaces between rows 1 (single), and the first line of each paragraph indented 0.75 cm. Articles should be submitted 12-14 pages, with the total number of tables and pictures of no more than 12 pieces. Tables and images will be published in a color format. The introductory section contains background information that provides a problem-related explanation, the literature used should be relevant. The purpose of the study is stated in the introduction. METHODS Research methods should be detailed and allow for repetition of others. The procedure should mention the referral source, and briefly mention any modification used in the research. The material is specified by its trademark to ensure its authenticity and not its concentration. The author should write the origin of manufacture equipment used. For example, the template for writing this article is compiled using Microsoft Word 2010 software (Microsoft Corp., USA) and using Asus computer (AsusTek Computer Inc., Taiwan). Section 11pt, bold The sub-section / sub-headings are written in bold / bold format without any numbering or symbols. Sub Section The sub-section / sub-headings are written in an underline format without any numbering or symbols. 8 Jurnal Sistem informatika Numbering Numbering is only given in sections or descriptions that require numbering, and may not use symbols, in the following format: 1. 2. 3. For the first numbering a. b. c. For the second penomoroan i. ii. iii. For the third numbering (1) (2) (3) For the fourth numbering (a) (b) (c) For the fifth numbering (i) (ii) (iii) For the sixth numbering Numbering for 0.25 cm for each level. RESULTS AND DISCUSSION Results, Discussion, Analysis Articles must be written in English, following by checked format and standard spelling. The results are presented scientifically clear, with discussion and analysis that is short, clear, and easily understood by the reader (Last name, 20XX). Results can be presented in table or image form but should be avoided data repeats (Last name and/and Last name, 20XX). Results can be explained without reference. The discussion should consider the results of the relationship with the hypothesis/objectives and with reference libraries (Last name et al., 20XX). The units used should be based on SI (International System of Units), or other units explained. Tabels and Figures Figures and tables should be editable ones. The table is used to describe the required results or analysis, and does not show vertical lines. For example, the calculation results are presented in Table 1. Table 1. Table’s title 10pt Colum Title 10 pt Bold contents contents contents contents contents Total Colum Title 1 2 3 4 5 Colum Title Colum Title x x x x x Colum Title y y y y y Sections after tables and drawings should be filled with relevant explanations or analyzes of the table or image. Images, graphics, photographs, and illustrations should be clear and easy to understand. For example, the measurement scheme can be seen in Figure 1. Figure 1. Figure Title (Source: Source image, 20xx) 10pt 9 Jurnal Sistem informatika Equation The equations are written using Microsoft Equation as follows: (1) (2) (3) Reference All references used in this article should be listed in the References section at the end of the article. Reference/reference writing and bibliography follow the format of Harvard Format APA Style. In the content section of the article, the reference is written at the end of the sentence corresponding to writing last name and reference year (Lastname, 20XX). If the author consists of 2 (two) persons, then the two last names of the author are written along with the reference year, using the words "and" or "and" according to the language used in the references (Lastname and Lastname, 20XX). If the author is more than two authors, then write et al. behind last author's first name and reference year (last name et al., 20XX) CONCLUSION Conclusions clarify the results of the study, as well as answer the research objectives. The conclusion does not contain preliminary figures and not abstract pieces. Suggestions for this study or suggestions for further research may also be provided. ACKNOWLEDGMENTS Acknowledgments can be directed to the funder or someone who contributes to the research. Bibliography 10pt, bold The reference included in the article is written in this section. References using the style of APA. Writing in font type Times New Roman size 10pt, space 1 (single) with spacing between libraries 10pt (after: 10pt). The second row and so on from one library are inscribed (hanging) 0.5 cm. The journal literature is expected to be at least 80% of the total library, and all libraries should be reasonably current. Printed book: Author, A.A. (Year of Publication). Title of book. Publisher City, State: Publisher. Online book: Author1, A.A., Author2, A.A., & Author3, A.A. (Year of Publication). Title of book [E-Reader Version]. Retrieved from http://xxxx or doi:xxxx Journal article in print: Author1, A.A., & Author2, A.A. (Publication Year). Article title. Periodical Title, Volume (Issue):pp.-pp. Journal article online: Author, A.A. (Publication Year). Article title. Periodical Title, Volume (Issue):pp.-pp. doi: xx.xxxx or Retrieved from journal URL Chapter in an Edited Book: Author, A.A. (Year of Publication). Article title. In Editor1, E.E, Editor2, E.E., & Editor3, E.E. (Eds.). Title of book (pp. xx-xx). Publisher City, State: Publisher. Proceeding: Author1, A.A., Author2, A.A., & Author3, A.A. (Year of Publication). Article title. In Editor1, E.E & Editor2, E.E. (Eds.). Proceeding of seminar topic (pp. xx-xx). Presented at Seminar name, City, State: Publisher. 10 Jurnal Sistem informatika Thesis: Author, A.A. (Year of Publication). Title of the thesis. Ph.D. Thesis. Publisher City, State: Publisher. Website article: Author, A.A. (Year, Date of Publication). Article title. Retrieved from URL. Accessed: Year, Date of Access. A newspaper in print: Author, A.A. (Year, Date of Publication). Article title. Newspaper Title, pp. xx-xx. Newspaper online: Author, A.A. (Year, Date of Publication). Article title. Newspaper Title, Retrieved from newspaper homepage URL Magazine article in print: Author, A.A. (Year, Month if Publication). Article title. Magazine Title, Volume (Issue):pp.-pp. Encyclopedia: Author, A.A. (Publication Year). Entry title. In Encyclopedia title, (Vol. xx, pp. xx). City, State of publication: Publisher.
