RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING BUDIDAYA DAN PREDIKSI PANEN MAGGOT BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) DAN MACHINE LEARNING

Pertumbuhan larva Black Soldier Fly (BSF) atau maggot sangat dipengaruhi oleh stabilitas parameter lingkungan seperti suhu, kelembapan, dan kualitas udara di dalam kandang. Kelalaian dalam memantau kondisi ini secara konvensional sering kali memicu keterlambatan penanganan yang berdampak buruk pada produktivitas panen. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem monitoring budidaya maggot berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan aplikasi Android bernama Maggot_app, serta mengimplementasikan model Machine Learning untuk mengestimasi berat panen. Metode yang digunakan berfokus pada integrasi data sensor secara real-time menuju Firebase Realtime Database dan penerapan algoritma Regresi Linear Berganda untuk pemodelan prediksi berat panen. Hasil pengujian fungsional menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi, termasuk kendali pakan otomatis dan menu estimasi panen, berhasil berjalan 100% sesuai spesifikasi rancangan. Model Machine Learning yang dikembangkan terbukti memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi dengan nilai koefisien determinasi (R²) mencapai 0,9973 pada data uji dan tingkat galat yang sangat minim (Mean Absolute Error sebesar 1,2897 gram) Serta nilai deviasi eror prediksi (Root Mean Square Eror 1,5992 gram). Selain itu, pengujian Quality of Service (QoS) jaringan mencatatkan Nilai Throughtput 4,453 bps, nilai tersebut merupakan nilai yang cukup rendah dikarenakan pertukaran data secara real-time dengan ukuran muatan (payload) yang sangat efisien dan kecil. Selain itu performa pengiriman data yang sangat andal dengan rata-rata waktu tunda (delay) sebesar 15,1617 ms dan persentase kehilangan paket (packet loss) sebesar 0,218%, sehingga memenuhi standar kategori "Sangat Baik" menurut TIPHON. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu para pembudidaya maggot dalam memantau kondisi kandang secara instan sekaligus memproyeksikan hasil panen secara lebih terukur.
Kata kunci: IoT, Regresi Linear Berganda, Maggot BSF, Prediksi Panen