Pertanian merupakan sektor vital yang memerlukan inovasi untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam menghadapi tantangan global. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pemantauan tanaman berbasis Internet of Things (IoT) guna mendukung pertanian modern. Sistem ini terdiri dari sensor DHT11 untuk mengukur suhu dan kelembaban udara, sensor YL-69 untuk memantau kelembaban tanah, serta sensor PIR untuk mendeteksi pergerakan. NodeMCU ESP8266 digunakan sebagai mikrokontroler untuk mengolah data sensor, dan ESP32-CAM digunakan untuk pemantauan visual tanaman secara real-time. Data yang dikumpulkan dikirim ke aplikasi Blynk, sehingga pengguna dapat memantau kondisi tanaman dan mengontrol pompa air untuk dinyalakan atau dimatikan. Pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan informasi lingkungan, sehingga membantu petani dalam menjaga kondisi optimal tanaman dengan efisiensi tinggi. Penelitian ini menghasilkan karakteristik yang menunjukkan sensor DHT11 untuk mendeteksi suhu memiliki keakuratan sebesar 97,48%, sensor DHT11 untuk mendeteksi kelembaban memiliki keakuratan sebesar 98,39%, sensor YL-69 dari 9 sampel hanya terdapat 1 ketidaksesuaian pengukuran dan sensor PIR memberikan notifikasi pada aplikasi Blynk ketika mendeteksi adanya Gerakan.

Agriculture is a vital sector that requires innovation to enhance efficiency and productivity in facing global challenges. This study aims to design and develop an Internet of Things (IoT)-based plant control and monitoring system to support modern agriculture. The system consists of a DHT11 sensor for measuring air temperature and humidity, a YL-69 sensor for monitoring soil moisture, and a PIR sensor for detecting movement. NodeMCU ESP8266 is used as the microcontroller to process sensor data, and ESP32-CAM is used for real-time visual monitoring of plants. The collected data is sent to the Blynk application, allowing users to monitor plant conditions and control the water pump to turn it on or off. Testing shows that this system is able to provide environmental information, thus helping farmers maintain optimal plant conditions with high efficiency. This study produces characteristics that show the DHT11 sensor to detect temperature has an accuracy of 97.48%, the DHT11 sensor to detect humidity has an accuracy of 98.39%, the YL-69 sensor from 9 samples only has 1 measurement discrepancy and the PIR sensor provides notification to the Blynk application when it detects movement.