| Implementasi smart farming dalam sektor pertanian merupakan solusi yang relevan dalam menghadapi tantangan perubahan iklim global. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan teknologi Internet of Things (IoT) yang diimplementasikan untuk mendeteksi kondisi lingkungan dan kandungan nutrisi pada media tanam yang terintegrasi dengan analisis pintar berbasis GPT-3.5 dari OpenAI. Pada penelitian ini, telah dirancang sistem akuisisi data yang diimplementasikan menggunakan mikrokontroler ESP8266, pemrosesan data menggunakan Node-Red, dan penyimpanan data menggunakan database MySQL.Server. Sensor yang digunakan untuk mengukur parameter penting pada penelitian ini meliputi sensor AHT10 untuk suhu dan kelembaban, sensor BH1750 untuk intensitas cahaya, serta sensor CWT-Soil NPK 3P RS485 untuk kandungan nutrisi nitrogen, fosfor dan kalium. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah dilakukan kalibrasi, sensor suhu memiliki akurasi sebesar 98,35%, sensor kelembaban memiliki akurasi 96,9%, sensor intensitas cahaya memiliki akurasi 88,17%, sensor nitrogen memiliki akurasi 34,7%, sensor fosfor memiliki akurasi 75,3%, dan sensor kalium memiliki akurasi 71,6%. Implikasi dari hasil penelitian ini menyarankan melakukan kalibrasi sensor dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi agar diperoleh pengukuran yang lebih presisi serta pengembangan sensor pengukuran tanah yang lebih mendalam. |