Technology, information and communication are developing so rapidly. This can be used for monitoring or monitoring agricultural land and automatic watering on curly
red chili plants using wireless sensor networks (WSN) for real time monitoring. This study uses a soil moisture sensor YL – 69 and a soil temperature sensor DS18B20, the data
from the two sensors will be processed using the Fuzzy Iference System model Sugeno algorithm to determine the output of the water pump ON or OFF based on the value of
humidity and soil temperature in curly red chili plants. The data from the two sensors will be sent via the LoRa SX1278 Ra-02 module which will be displayed on the website
for monitoring the temperature and humidity of chili plants. The results of the prototype test show an error rate of 10% using the Mean Absolute Percentage Error, with a measurement accuracy of 90%.

Teknologi, informasi dan komunikasi berkembang begitu pesat. Hal ini dapat dimanfanfaatkan untuk pemantauan atau monitoring lahan pertanian dan penyiraman secara otomatis pada tanaman cabai merah keriting menggunakan wireless sensor networks (wsn) untuk monitoring secara real time. Penelitian ini menggunakan sensor kelembaban tanah YL – 69 dan sensor suhu tanah DS18B20 data dari ke dua sensor tersebut akan diproses menggunakan algoritma Fuzzy Iference System model Sugeno untuk menentukan output pada pompa air ON atau OFF berdasarkan nilai kelembaban dan suhu
tanah pada tanaman cabai merah keriting. Data-data dari kedua sensor akan dikirim melalui modul LoRa SX1278 Ra-02 yang akan ditampilkan melalui website internet of
things (IoT) Thingspeak untuk monitoring suhu dan kelembaban tanah tanaman cabai. Hasil dari pengujian prototype menunjukan angka error sebesar 10% menggunakan Mean Absolute Percentage Error, dengan akurasi pengukuran 90%.