I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   24 ,   N o .   3 De c e m b e r   20 21 pp.   1772 ~ 1779   I S S N:  2502 - 4752,   DO I 10 . 11591/i j e e c s . v 2 4 .i 3 . pp 1772 - 1779       1772       Jou r n al  h o m e page ht tp: // ij e e c s . iaes c or e . c om   A  f u n c t io n al  f r am e w or k  b ase d  on  b ig  d at a an a ly t ic s f o r  sm ar t   f ar m i n g       L ou b n Rabh i 1 ,   Nour e d d in e   F al ih 2 ,   L e k b ir   Af r ait e s 3 ,   B e l aid   B ou ik h al e n e 4   1, 3 Mat h e m at i c s   a n d   A p p l i c at i o n s   L ab o rat o r y ,   Fa c u l t y   o Sci en ce s   an d   T ech n o l o g y ,   S u l t an   Mo u l a y   Sl i m an U n i v e rs i t y ,   Be n i   M el l a l ,   M o ro cco   2, 4 L ab o rat o ry   o In n o v at i o n   i n   Mat h em at i c s ,   A p p l i c at i o n s   an d   I n f o r m at i o n   T ec h n o l o g i e s ,   P o l y d i s ci p l i n ar y   Fa cu l t y ,     Su l t an   M o u l a y   Sl i m an e   U n i v e rs i t y ,   B e n i   M e l l al ,   Mo r o cc o       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve F e b   9 2021   R e vi s e Oc t   16 2021   A c c e pt e Oc t   25 2021       Bi g   d at i n   ag r i c u l t u r e   i s   d e fi n e d   as   m as s i v e   v o l u me s   o d at w i t h   w i d v ari e t y   o s o u rce s   an d   t y p e s   w h i c h   c an   b e   c ap t u r e d   u s i n g   i n t e r n e t   o t h i n g s   s e n s o rs   (s o i l   a n d   c r o p s   s e n s o rs ,   d ro n e s ,   an d   me t eo ro l o g i c al   s t at i o n s ),   an al y z ed   an d   u s ed   fo d ec i s i o n - m a k i n g .   In   t h e   e ra  o i n t e rn e t   o t h i n g s   ( I o T )   t o o l s ,   co n n ec t ed   a g ri c u l t u r e   h as   ap p e ar e d .   Bi g   d at o u t p u t s   c an   b e   e x p l o i t ed   b y   t h fu t u r co n n ec t ed   a g ri cu l t u r i n   o r d e t o   r ed u ce   co s t   an d   t i me  p ro d u c t i o n ,   i m p ro v y i e l d ,   d e v el o p   n ew   p ro d u c t s ,   o f fe o p t i mi zat i o n   an d   s m art   d ec i s i o n - m a k i n g .   I n   t h i s   art i cl e ,   w p ro p o s fu n c t i o n al   f ra mew o rk   t o   mo d e l   t h e   d eci s i o n - m ak i n g   p ro ce s s   i n   d i g i t al   an d   co n n ect e d   a g ri cu l t u r e .   K e y w o r d s :   A gr i c u l t ur e   4. 0   B i da t a   a n a ly t i c s   D i g i t a l   a gr i c u l t ur e   S m a r t   f a r m i ng   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din A u th or :   L o ubn a   R a bhi   M a t h e m a t i c s   a n A pp l i c a t i o n s   L a b o r a to r y   F a c u l t y   o f   S c i e n c e s   a n T e c hn o l o g y ,   S ul t a n   M o u l a y   S l im a n e   U ni ve r s i t y ,   B e ni   M e l l a l ,   M o r o c c o   E m a i l r a bhi . l u bn a @ g m a il . c o m       1.   I NT RODU C T I ON   F o l l o w i n t h e   e x p o n e n t i a l   de v e l o pm e n t   o f   t e c h n ol o g i e s   f o r   c o l l e c t i n g,   s tor i n g,   a n pr o c e s s i n bi g   da t a   [ 1] ,   a g r i c u l t ur e   i s   m o vi n f r o m   a   c l a s s i c a l   to  m e a s ur e a n s m a r t   a g r i c u l t ur e .   T hi s   l a tt e r   i s   dr i v e n   a n d   gui de by   a gr i c u l t ur a l   da t a   f or   g r e a t e r   a c c u r a c y .   T oda y s   a gr i c u l t ur e   i s   e n t e r i n t h e   di g i t a l   a ge   whi c h   is   a   good   opp or t un i t y   f o r   a gr i c u l t u r e   to  a s pi r e   to  a   b r a n d - n e l e v e l   o f   de v e l o pm e n t   [ 2 ] .   A c c o r di n t o   t h e   a gr i c u l t u r e   i nn o v a t i o n   ( 2025 )   r e p or t   p r e pa r e i n   2015  i n   F r a n c e ,   d i g i t a l   a gr i c u l t ur e   c a n   m a ke   a   bi c o n t r i b ut i o n   to  t h e   c o m pe t i t i v e n e s s   o f   a gr i c u l t ur e   a n r e s pe c f o r   t h e   e n vi r o nm e n t .   T h e   r e p or hi g hl i g h t e tw o   p r i o r i t i e s o n   t h e   o n e   h a n d,   t h e   e s t a bl i s hm e n t   o f   a n   a gr i c u l t ur a l   da t a   p or t a l   f o r   ope n   i nn o v a t i o n   ( o pe n   pub l i c   da t a ,   h e a l t h   a n e c o n o m i c   da t a ,   p r i v a t e   da t a   f r o m   f a r m e r s   o r   ot h e r   e c o n o m i c   a c tor s ) .   On   th e   ot h e r   h a n d,   t h e   s tr uc tu r i n o f   r e s e a r c h   o n   di g i t a l   t r a n s f or m a t i o n   i n   a gr i c u l t ur e   b y   c r e a t i n l i v i n l a b o r a tor i e s   to  f o s t e r   o p e n   i nn o v a t i o n   wi t hi n   t h e   t e r r i to r i e s .   Di gi t a l   a gr i c u l t ur e   i s   de f i ne a s   t h e   wa y   i n   whi c h   d i g i t a l   t e c h n o l o gi e s   w i l l   b e   i n t e g r a t e d   i n to   a g r i c u l t ur e   to  ga t h e r ,   s tor e   a n a n a l y z e   a gr i c u l t ur a l   bi da t a   s a s   to  r e s tor e ,   i n   r e a l   o r   n e a r   r e a l   t i m e ,   m o r e   a c c ur a te  kn owl e dge   whi c h   w i l l   r e v o l ut i o ni z e   t h e   f a r m i n pr o f e s s i o n   [ 3] T hi s   pa pe r   tr i e s   to   de a l   w i t h   t h e   topi c   o f   bi da t a   a n a l y t i c s   a ppl i e to   c o n n e c t e a g r i c u l t ur e .   I t   b e gi ns   wi t h   a i n t r o duc t i o n ,   t h e   tr a n s f o r m a t i o n   f r o m   r e a s o n e to  d i g i t a l   a gr i c u l t ur e   i s   d i s c us s e i n   I I ,   t h e   i m po r t a n t   r ol e   o f   bi g   da t a   a n a l y t i c s   i n   d i g i t a l   a gr i c u l t ur e   i s   t r e a t e i n   I I I ,   t h e n ,   a   f u n c t i o n a l   f r a m e wo r o f   S m a r t   f a r m i n ba s e o n   bi da t a   a n a l y t i c s   i s   pr op o s e d   i n   I V   b e f o r e   t h e   c o n c l u s i o n   a n f ut ur e   tr e n ds   i n   t h i s   a r e a .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i     I S S N:  2502 - 4752       A   f unc ti onal   f r ame w o r k   bas e on  big  data  analytic s   f or   s mar f ar ming   ( L oubna  R abh i )   1773   2.   F ROM   RE ASO NE T DI GI T AL   AGRI CU L T UR E   T o da y s   a gr i c u l t ur e   i s   c h a n g i n pa r a di g m ,   i t ' s   m o v e f r o m   r e a s o n e a g r i c u l t ur e ,   c odi f i e by   a   r e f e r e n c e   f r a m e wo r taki n un de r   c o n s i de r a t i o n   e n vi r o nm e n t a l   pr ot e c t i o n ,   c o n s um e r   h e a l t h   a n w e l f a r e - b e   a ni m a l ,   to wa r ds   di g i t a l   a gr i c u l t ur e   m e a s ur e a n gui de by   t h e   da t a   ( T a b l e   1)   [ 4] .   M e a s ur e m e n t   a n di a g n o s i s   a r e   o f t e n   d o n e   b y   f i xe or   m o bi l e   s e n s o r s ,   by   th e   e y e ,   by   s m a r t ph o n e s ,   or   ot h e r   di g i t a l   de vi c e s .   Us i n g   s tr e n g t h s ,   we a kn e s s e s ,   opp or t un i t i e s ,   a n t h r e a ts   ( S W OT )   a n a l y s i s ,   r e a s o n e a gr i c u l t u r e   h a s   s tr e n g t h s ,   we a kn e s s e s ,   o p p o r tun i t i e s ,   a n t h r e a t s   [ 5 ] .       T a bl e   1 .   S W OT   a n a l y s e s   f o r   r e a s o n e d   a g r i c u l t ur e   S t r e n g t h s   We ak n e s s e s   Op p o r t u n i t ie s   T h r e at s   -   T e c hni c a s ki ll s   -   S tr a te gi c  s u ppo r ( G r e e P la n)   -   Q ua li ty   of  t he  t e r r it o r y   ( a tt it ude w a te r  r e s o ur c e s  a n s o il  t y pe s )   -   P r ox im it y  t o  i nt e r na ti o na ma r ke t   -   I nt e r na ti o na lo gi s ti c s   -   S of s ki ll s   -   A gr ic ul tu r a ma na ge me nt   -   M a s s  o v e r pr o duc ti o ( de v ia ti o n)   -   F o r ma li z a ti o n of  e x pe r ie n c e   f e e dba c k   -   D ig it a f a r mi ng   -   R e a l - ti me  de c is io n s uppo r to o ls   -   I O T  t oo ls   -   D ig it a m a r ke t   -   A dv ic e  a nd s u ppo r in   s o f s ki ll s   -   A gr ic ul tu r a pr o duc ti o in  A f r ic a   -   T he   e vo lu ti o of  no r ms   a nd  s t a nd a r ds       T h e   tr a n s f or m a t i v e   c a p a c i t y   o f   di g i t a l   a g r i c u l t u r e   wi l l   h e l p   f a r m e r s   b e tt e r   m a n a ge   t h e i r   pa r c e l s   e v e n   i f   th e y   a r e   r e m ote .   T h e   f a r m e r   b e c o m e s   a   r e a l   m a na ge r ,   h e   i s   i n   c o n t i n u ous   c o n t a c wi t h   hi s   di s tr i b utor s ,   h i s   s up p l y ,   hi s   tr a c tor s   a n d   hi s   e m p l o y e e s .   D i g i t a l   a gr i c ul t u r e   a l l ows   pa r c e l s   to  b e   s ur r oun d e d   by   c o n n e c te tr a c tor s ,   s m a r tph o n e s ,   d r o n e s ,   we a t h e r   s t a t i o n ,   a n c o n n e c t e o b j e c t s   whi c h   c a n   c o l l e c t   da ta   ( s o i l ,   c r op ,   we a th e r   da ta )   a n d   t h r ou gh   r ota t i n g   m o d e l s ,   t h e   f a r m e r   c a n   m a ke   s m a r de c i s i o n s   a th e   r i g h t i m e   ( F i gu r e   1 )   [ 6 ] .             F i gur e   1 .   Di g i t a l   a n c o nn e c t e a gr i c u l t ur e       Di g i t a l   a gr i c u l t ur e   f o l l o ws   t h e   de v e l o pm e n t   o f   n e wl y   c o n n e c t e too l s .   D r o n e s ,   s e n s o r s ,   c o n n e c t e d   tr a c tor s ,   we a t h e r   s t a t i o n s ,   a n c o n n e c ted  o b j e c t s   a r e   n ow  e v e r y wh e r e   [ 7] .   T h e s e   c o n n e c t e o b j e c t s   h a v e   t h e   pa r t i c u l a r i t y   o f   a uto m a t i c a l ly   s e n d i n g   t h e i r   s e n s o r   da t a   f o r   a n a l y s i s   by   a l go r i t hm s   a n d   t r a n s f o r m e t h e m   i n t us e f u l   i nf o r m a t i o n   a n a dv i c e   t h a t   c o n c e r n s   b r e e di n g,   i r r i ga t i o n   a n ot h e r s   a gr i c u l t u r a l   d i s c i p l i ne s   [ 8] .     2. 1 .     B r e e d in g   T h e s e   a r e   l i n k s   b e t we e n   a nim a l s   a n t h e   pa r c e l .   T h e   b r e e de r   c a n   m a n a ge   h e r ds   f e by   s e n s o r s   i m p l a n t e o n   t h e   a ni m a l   t o   i n t e r p r e t   a n i m a l s h e a t   ( c o ws   f o r   e x a m p l e )   a n s e n a n   S M S   to   t h e   o wn e r   wh e t h e y   a r e   i n   r e pr o du c t i o n   pe r i o d.   T h e s e   s e n s o r s   a l s o   a l l o t h e   r e c o r di n o f   t h e   b e h a vi o r s   m a de   by   t h e   a ni m a l s   a n t h e   a uto m a t i c   upda t i n o f   t h e   da t a   b y   c o n n e c t i n d i r e c t l y   o n   s pe c i f i c   n e t wor ks   a n s e r v e r s   to   de te c t   a n i m a l   h e a l t h   a n c o n t r o l   pe s t s   ( F i g ur e   2) .   T h e   b r e e de r   c a n   a l s o   e qui hi s   h e r ds   wi t h   w i r e l e s s   s e n s o r   n e twor ks   to  kn o t h e i r   po s i t i o n   a t   a l l   t i m e s .   He   c a n   l o c a t e   t h e m   i n   r e a l   t i m e   by   de f i ni ng  a   pe r i m e t e r   n ot   to  b e   e x c e e de d,   b y   r e c e i vi n a n   S M S   a l e r to  wa r n   hi m   i n   c a s e   o f   o v e r r un   [ 9 ]         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i ,   Vo l .   2 4 ,   N o .   3 De c e m b e r   20 21 1772   -   1779   1774       F i gur e   2.   I n t e r n e t   o f   t hi n gs   ( I o T )   a t h e   s e r vi c e   o f   br e e d i n g       2. 2.     I r r igat ion   C l a s s if i e i c o nn e c t e o bj e c t s ,   wi r e l e s s   s e n s o r   n e t wo r ks   a r e   o f t e n   f o un i i r r i ga t i o n   t o   e n s ur e   o p t i m a l   a n r e m o t e   i r r i g a t i o n .   T h e y   m a k e   i t   po s s i bl e   t o   de t e r m i ne   t h e   dr i e s t   a r e a s   i n   o r de r   to   wa t e r   t h e m   f i r s t .   T h e s e   i n t e r n e t - c o n n e c t e de vi c e s   a d j us t   f i e l d   i r r i g a t i o n   s c h e du l e s   b a s e d   o n   l o c a l   we a t he r   f o r e c a s t   da t a   ( r a i n ,   t e m pe r a t ur e ) ,   c r o da t a ,   a n s o i l   da t a .   T a ke n   t h e   c a s e   o f   vi ne s   f o r   e xa m p l e ,   t h e   s a f l o s e n s o r s ,   pl a c e d i r e c t l y   o n   t h e   vi ne s ,   a l l o w s   to   e v a l u a t e   t h e   t r a n s p i r a t i o n   o f   t h e   vi ne   a n t h e   i m pa c t   o f   t h e   we a t h e r   o n   t h e   p l a n t .   C o upl e w i t h   we a t h e r   da t a ,   t h e s e   m a s s i ve   d a t a   we r e   tr a n s mi t t e vi a   a   w i r e l e s s   s e ns o r   n e t w o r k   ( W S N)   t h e n   a n a ly z e w i t h   de c i s i o n   s uppo r t   too l s   to   e x t r a c us e f u l   k n o w l e dge   f o r   o p t i m a l   i r r i ga t i o n   ( F i gur e   3)   [ 10 ] .           F i gur e   3.   I o T   a t h e   s e r vi c e   o f   i r r i ga t i o n - c a s e   o f   vi n e s       2. 3 .       P l owi n g   W i t h   t h e   a ppe a r a n c e   o f   c o n n e c t e d,   a u to n o m o us   a n dr i v e r l e s s   t r a c tor ,   e v e r y t hi n i s   b e c o m i n g   un de r   c o n tr o l   a n a t   a l l   t i m e s .   I t   a l l o ws   a uto n o m o us   d r i vi n o n   pr i v a t e   r oa ds   o f   o pe r a t i o n   t h r ough   a u to m a t e r ou t e   pl a nni n g.   I t   a l s o   h a s   t e c h ni que s   f o r   de t e c t i n o b s tac l e s   a n a uto m a t i c   or   m a n ua l   de f l e c t i o n   o f   t h e   ve hi c l e .   I c a n   e v e s to a n s t a r t   a u to m a t i c a l l y   w i t hi t h e   pr e s e n c e   o f   m o vi n o b s t a c l e s .   I t   i s   e qu i ppe w i t h   a   c o n s o l e   t h a t   c o n tr o l s   t h e   f e r t i l i z e r   ( o r   pl a n t   pr ot e c t i o n   s pr a y e r )   a n a u to m a t i c a l ly   c ut s   i f   i t   pa s s e s   o v e r   a n   a l r e a d y   tr e a t e a r e a .   W i t h   t h e   a c qui s i t i o n   o f   t hi s   t e c h ni que ,   gr a i n   f a r m e r s   c a n   o pe r a te  un de r   b e tt e r   c o n di t i o n s   a n a l s o   i m pr o v e   t h e i r   pr o d uc t i o n .   How e v e r ,   t h e   us e   o f   a uto m a t i c   GPS - gui de a n c o n n e c t e t r a c tor s   r e m a i ns   r e s t r i c t e d   to  a   m i n o r i t y   o f   f a r m e r s   a s   t h e y   a r e   too  e x pe n s i ve   [ 11 ] .     2. 4 .       Re m o t e   c on t r ol   of   p ar c e l   O t h e r wi s e ,   dr o n e s   a r e   unm a n n e a i r c r a f t   t h a t   ope r a t e   e i t h e r   a u to m a t i c a l l y   o r   r e m ot e l y ,   t h e y   pe r m i t   t h e   ga t h e r i n g   o f   ke y   da t a   o n   t h e   c o n di t i o n   o f   pa r c e l s   t h a n ks   to   t h e   p i c t u r e s   t a ke n   by   t h e i r   s e n s o r s .   T h e s e   f l yi n g   too l s   m a ke   i t   p o s s i bl e   to   o f f e r   a gr o n o m i c   i n d i c a t or s   wi t h o u h a vi n to   take   s a m p l e s .   B y   f l yi n o v e r   a   pa r c e l ,   t h e   dr o n e   r e c or ds   a   m u l t i t ude   o f   ge o - r e f e r e n c e   i m a ge s   to  a   p r e c i s i o n   c e n t i m e t r i c   w i t h o u t   i t   b e i n b oth e r e by   t h e   c l o uds   b e c a us e   i t   f li e s   u n de r n e a t h .   A gr i c u l t ur a l   dr o n e s   h a v e   t h e   pa r t i c u l a r i t y   n o t   o n l y   t o   f i lm   t o   de tec we e ds   or   da m a ge   m a de   by   pe s t s   b ut   a l s o   to   b e   e qui ppe w i t h   v a r i o us   s e n s o r s   t h a t   f a c i l i t a t e   t h e   a n a l y s i s   o f   a   wh o l e   r a n ge   o f   da t a c h l o r o ph y ll ,   bi o m a s s ,   m o i s t ur e   l e v e l ,   a n w a t e r   p r e s s ur e   [ 12] .   A f t e r   c o l l e c t i n t h e   da ta   t a ke n   dur i n t h e   f l y b y ,   t h e   i nf o r m a t i o n   s t i l m us t   b e   a n a l y z e a n d   i n t e r p r e t e to   d r a w   c o n c r e t e   r e c o m m e n da t i o n s .   A gr i c u l t ur e   i s   t h e r e f o r e   i n   t h e   m i ds t   o f   c h a n ge ;   t h e   di g i t a l   r e v o l ut i o n   i s   r e v o l ut i o ni z i n t h e   s e c tor   o f   a gr i c u l t ur e .   t h i s   r e qu i r e s   h u m a c o l l a b o r a t i o n ,   s m a r t   m a c hi n e s ,   t h e   i m a g i na t i o n   o f   s pe c i a ll y   a da pt e d   s e n s o r s ,   t h e   a c qui s i t i o n   o f   n e k n o wl e dge   a n t h e   gua r a n t e e   o f   t h e   s a f e t y   o f   us e s   [ 13 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i     I S S N:  2502 - 4752       A   f unc ti onal   f r ame w o r k   bas e on  big  data  analytic s   f or   s mar f ar ming   ( L oubna  R abh i )   1775   3.   B I DA T AN AL YT I CS:   ONE   OF   T HE   M AI P I L L A RS  OF   DI GI T AL   AGR I CU L T UR E   A wa r e   o f   t h e   i m po r t a n c e   o f   bi da t a   a n a l y t i c s   i n   dr i vi n c h a n ge   a n pr o m ot i n g   s us t a i n a bl e   a gr i c u l t ur e ,   OC P   g r oup  a n t h e   M o h a m m e VI   P ol y t e c h ni c   U ni v e r s i t y   i n i t i a t e ,   o n   23,   24  a n 25  A p r i l   2019,   t h e   s e c o n e di t i o n   o f   t h e   «A gr i   An a l y t i c s   Da y s »  i M o r o c c o.   I t   i s   a   m e e t i n o n   t h e   a gr i c u l t ur a l   e c o s y s t e m   t i t l e « B i Da t a   a t   t h e   s e r vi c e   o f   t h e   f a r m e r » .   T hi s   m e e t i n f o c us e o n   t h e   i m po r t a n c e   a n i m pa c t   o f   t h e   e x p l o i t a t i o n   o f   a gr i c u l t ur a l   da t a   b y   « a n a ly t i c s »   m ode l s   to   tr a n s f o r m   a gr i c u l t ur a l   da t a   i n to   de c i s i o n - m a k i n g   i nf o r m a t i o n   f o r   a c tor s   i t h e   s e c tor .   A   t e r m   B i d a t a   a n a l y t i c s ,   r e f e r s   to   a dv a n c e t e c h n o l o gi e s   de s i g n e to  wor wi t h   l a r ge   v o l u m e s   o f   h e t e r o ge n e o us   da ta  i n   o r de r   to  f ur t h e r   i m pr o v e   t h e   tr a di t i o n a l   da t a   a n a l y t i c s   pr o c e s s .   i i n c l ude s de s c r i pt i v e   a n a ly t i c s ,   pr e di c t i ve   a n a l y t i c s   a n pr e s c r i pt i v e   a n a l y t i c s   [ 1]     De s c r i pt i v e   a n a ly t i c s L a r ge l y   b a s e o n   hi s t or i c   a gr i c u l t ur a l   da t a .   I n   t h i s   t e c h ni que   n e i n s i g h t s   a r e   de v e l o pe d   us i n pr o b a bi l i t y   a n a ly s i s I gi v e s   i nf o r m a t i o n   a b o u W h a h a ppe n e d.     P r e d i c t i v e   a na l y t i c s T o   pr e di c t   t h e   f ut u r e   o u tc o m e s   b a s e o n   hi s t or i c a l   a n c ur r e n t   a g r i c u l t ur a l   da t a .   I pr o v i de s   i nf o r m a t i o n   o n   wh a i s   l i ke ly   h a ppe n   i n   t h e   f ut u r e   a n wh a a c t i o n s   c a n   b e   t a ke n   [ 14 ] .     P r e s c r i pt i v e   a n a ly t i c s He l ps   to   de r i v e   a   b e s t   p o s s i bl e   a gr i c u l t ur a l   o u tc o m e   by   a n a ly z i n t h e   p o s s i bl e   ou t c o m e s .   I c a n   b e   i m pr o v e wi t h   e x pe r i e n c e .   I p r o v i de s   i nf o r m a t i o n   o n   S wh a t ?   N o w   W h a t ?     Us i n bi da t a   a n a l y t i c s   a ppr o a c h ,   f a r m e r s   c a n   [ 15 ] :     P r e d i c t   a n r e s po n t o   c h a n g e s   i we a t h e r   c o n d i t i o n s C l im a t e   c h a n ge   i s   a   c o n s t a n t   gl o b a l   t h r e a t ,   b u m o r e   s f o r   a gr i c u l t ur e .   T h e   pr e di c t i v e   c a pa bi li t i e s   o f   bi da t a   c a n   pr o v i de   a c c ur a t e   f or e c a s t s   to  a l low   f a r m e r s   to   p r e pa r e   f o r   un us ua l   we a t h e r   c o n di t i o n s   [ 16 ] .   P r e di c t i v e   a n a ly t i c s   c a n   a l s o   pr o v i de   pa r a m e t e r s   f o r   ot h e r   n a t u r a l   f a c t or s   s uc h   a s   pr e c i p i t a t i o n ,   tem p e r a t u r e ,   wi n s pe e a n d   c l o ud   c o v e r   [ 1 7] .     A c c ur a t e l y   pr e d i c t   h a r v e s t   a n d   y i e l ds A gr i c u l t ur a l   da t a   a n a l y t i c s   pr oc e s s e s   t h e   hi s t or y   o f   c r o y i e l d a ta   to   h e l f a r m e r s   a n t i c i pa t e   t h e   n u m b e r   a n s t a t us   o f   c r op  y i e l d s   e v e b e f o r e   s e e p l a n t i n g.   An t hi s   b y   c h oo s i n t h e   b e s bl e n ds   o f   a gr i c u l t ur a l   y i e l ds   [ 6] .     P r e d i c t   a n i d e n t i f y   d i s e a s e s T h e r e   a r e   m a ny   r i s ks   i n   a gr i c u l t ur e ,   s u c h   a s   pe s t   i nf e s t a t i o n s   a n c r op   pr o d uc t i vi t y   d i s e a s e s   t h a t   a r e   b e y o n f a r m e r s c o n tr o l .   P r i o r   to  bi da t a   a n a l y t i c s ,   e x pe r i e n c e f a r m e r s   c oul s po t   s i gn s   o f   c r o f a i l ur e ,   b ut   i t   wa s   too   l a t e   to   d o   a n y t hi n g.   W i t h   bi da t a   a n a l y t i c s ,   i t   i s   po s s i ble  to  tr a c k   s i gn s   o f   p l a n t   di s e a s e   a n e v e n   pr e di c t   i f   c r o p s   a r e   t h r e a ten e d   [ 18 ] .     Opt i mi z e   c r o pr i c e s F a r m e r s   a r e   n ot   t h e   o n l y   p l a y e r s   i n   t h e   a gr i c u l t ur a l   s e c tor .   T h e r e   a r e   a l s o   s uppl i e r s ,   m e r c h a n t s   a n pur c h a s i n m a n a ge r s   wh o   o pe r a te  i n   t h e   i n dus tr y s   m a r ke t i n s e c tor .   A ny   pr o bl e m s   i n   t h e   a gr i c u l t ur a l   pr o c e s s ,   s uc h   a s   c r o de l a y s   a n c h a nge s   i n   c us to m e r   s upp l y   a n de m a n d,   c a n   c a us e   many   f l uc t ua t i o n s   i n   m a r ke t   pr i c e s .   F or t un a t e l y ,   bi da ta  a n a l y t i c s   a l s o   h a s   t h e   a bi li t y   to   a n a l y z e   t h e   c ur r e n s t a te  o f   t h e   m a r ke t   a n m a ke   pr i c e   f o r e c a s t s   b a s e o n   i t   [ 19] .       4.   B I DA T AN AL YT I CS  F RA M E WORK   F OR  AN   AGRI CU L T UR E   4. 0   I n   t h i s   s e c t i o n ,   we   a r e   i n s p i r e by   t h e   I S 194 40  E n t e r pr i s e   M e t a m o de l   whi c h   b r i n gs   a   g l o b a l   r e p r e s e n t a t i v e n e s s   o f   a ny   c o m pa ny   to   c o n s i de r   a   s m a r t   f a r m   a s   a   c o m pa ny   c h a r a c t e r i z e by   f o ur   m a in   vi e ws :   t h e   i nf o r m a t i o n   vi e ( I o T ,   s e n s or   da ta,   a n da t a b a s e ) ,   t h e   or ga n i z a t i o n a l   vi e ( m a n a ge m e n t   r ul e s   a n d   r e a l   t i m e   m o ni t o r i n g ) ,   t h e   f un c t i o n a l   vi e ( a gr i c u l t ur a l   pr oc e s s ,   da t a   i n ge s t i o n   pr o c e s s ,   a n d   a n a l y t i c s   pr o c e s s )   a n t h e   r e s o u r c e   vi e ( a g r i c u l t ur a l   n e e ds ,   wa ter ,   a n c l oud   s e r v e r )   [ 20 ] [ 2 1] .     4. 1 .      P r oof   of   c on c e p t   ( P oC)   W e   w i ll   o pt   f or   t h e   F i g ur e   4   to   i ll u s t r a te  t h e   c on c e pt   o f   d i g i t a l   a gr i c u l t ur e   by   i ns e r t i n bi g   da t a   a n a l y t i c s   too l s .   A pa c h e   S qoo t e c h n o l o gy   i s   us e to   r e tr i e v e   da t a   f r o m   r e l a t i o n a l   da t a b a s e s   o r   s i m pl e   f i l e s   ( m a s t e r   da ta  m a n a ge m e n t   s y s t e m s   ( M DM ) ,   E x c e l ,   a n d   c s v ) .   W hil e   A pa c h e   F l u m e   i s   us e to   r e c o v e r   s t r e a m i ng   da t a .   T h e   s tor a ge   c a n   b e   d o n e   o n   A pa c h e   H a d oop  di s t r i b ut e f i l e   s y s t e m   ( HD F S ) .   A n a l y t i c s   a n a dv a n c e d   a n a l y t i c s   c a n   b e   r e a l i z e us i n A pa c h e   P i g,   A pa c h e   Hi v e ,   S pa r k,   a n M a c h i n e   l e a r ni n g   [ 13 ] [ 22 ] .           F i gur e   4.   P r oo f   o f   c o n c e pt       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i ,   Vo l .   2 4 ,   N o .   3 De c e m b e r   20 21 1772   -   1779   1776   4. 2 .      F u n c t io n al   b ig   d a t a   a n al yt ics - b as e d   f r am e wor k   B a s e o n   t h e   a n a ly s i s   m a de ,   t h e   pr o po s e f u n c t i o n a l   f r a m e wo r i s   f o r m e d   by   f o ur   l i nke l a y e r s .   E a c h   l a y e r   r e s po n d s   t o   a   f u n c t i o n   a m o n t h e   f u n c t i o n s   d e s c r i be i t h e   bi da t a   a n a ly t i c s   pr o c e s s .   F i g ur e   5   de t a i l   t h e s e   l a y e r s   a n t h e   too l s   us e a t   e a c h   l a y e r .           F i gur e   5.   F un c t i o n a l   bi da t a   a n a ly t i c s - b a s e f r a mew o r k   f o r   c o n ne c t e a gr i c u l t ur e       1)   Da t a   l a y e r R e pr e s e n t s   t h e   p l ur a li t y   o f   a gr i c u l t ur a l   da t a   s o ur c e s R e l a t i o n a l   da t a b a s e s ,   d i s t r i but e da t a b a s e s ,   m a s t e r   da t a   m a n a g e m e n t   s y s t e m s   ( M D M ) ,   i m a ge s   ( dr o n e s ) ,   E x c e l   f il e s ,   a n s m a r t ph o n e s .   2)   Da t a   a ggr e ga t i o n   l a y e r Gr o ups   o pe r a t i o ns   o f   da t a   i nge s t i o n ,   da t a   t r a n s f o r m a t i o n   a n da t a   s tor a ge :   i.   Da t a   i n ge s t i o n I t   i s   t h e   pr o c e s s   o f   i m po r t i n g,   t r a n s f e r r i n g,   l o a d i n a n pr o c e s s i n da t a   f o r   l a t e r   us e   or   s to r a ge   i n   da t a b a s e .   I t   r e qu i r e s   c o nne c t i n t o   v a r i o us   da t a   s o ur c e s   ( r e l a t i o n a l   da t a b a s e   m a n a g e m e n s y s t e m   ( R DB M S ) ,   we b - l o gs ,   s t r e a m i n da t a ,   a n d   s o c i a l   m e d i a ) ,   e x t r a c t i n t h e   da t a ,   a n de t e c t i n g   c h a n g e da t a .   A pa c h e   S qo o a n A pa c h e   f l u m e   t e c h n o l o g i e s   c a n   b e   u s e f o r   da t a   i n ge s t i o n   t h a i nv o l ve s   m u l t i p l e   s o ur c e   i nge s t i o n   ( da t a b a s e s ,   dr o n e s ,   s o i l   a n c r o s e ns o r s ,   we a t h e r   S t a t i o n ) ,   s t r e a m i ng  a n r e a l   t i m e   da t a   c o l l e c t i o n   ( F i gur e   6)   [ 23] :     A pa c he   S qoo p:  I i s   a n   a n a ly t i c a l   t oo l   de s i g n e f o r   e f f i c i e n t   da t a   tr a n s f e r ,   us i n c o nn e c t o r s ,   b e t we e Ha doo a n e x t e r n a l   s t r uc t ur e da t a s tor e s   s uc h   a s   c o m m o n   r e l a t i o n a l   da t a ba s e s   o r   No S QL   da t a b a s e s .   S qoo c a n   im po r t   da t a   f r o m   a e x t e r n a l   r e l a t i o n a da t a b a s e   t h a t   s t o c ks   a gr i c u l t ur a l   da t a ,   t h e n   i t   t a ke s   t h e   t a bl e   a s   a n   i n put ,   i t   r e a ds   r o w   by   r o w,   a n ge n e r a t e s   o u t pu f il e s   p l a c e i n   HD F S .     A pa c he   F l u m e I t   i s   a   d i s t r i b ut e da t a   c o l l e c t i o s e r vi c e .   I t   i s   u s e f u l   i pr o c e s s i ng   l o da t a   f o r   ge tt i n g   s t r e a m i ng  e v e n t   da t a   f r o m   d i f f e r e n t   s o u r c e s .   S o,   A pa c h e   F l u m e   c a n   m o v e   l a r ge   a m o un t   of   a gr i c u l t ur a l   l o da t a   f r o m   m a ny   d if f e r e n t   s o ur c e s   to   a   c e n t r a l i z e da t a   s to r e .           F i gur e   6.   Da t a   i n ge s t i o n   i n   a gr i c u l t ur e   c o n t e x t     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i     I S S N:  2502 - 4752       A   f unc ti onal   f r ame w o r k   bas e on  big  data  analytic s   f or   s mar f ar ming   ( L oubna  R abh i )   1777   ii .   Da t a   t r a n s f o r m a t i o n Af t e r   a c qu i r i ng  t h e   da t a ,   tr a n s f o r m a t i o ns   c a n   b e   a pp l i e to   o b t a i n   r a w   i n f o r m a t i o n   a s M o vi ng,   c l e a ni ng,   f il t e r i ng,   a n s o r t i n g.   T h e s e   o pe r a t i o ns   c a n   b e   do ne   us i ng  A pa c he   P i o r   A pa c h e   H i ve   too l s :     A pa c he   P i g:  I t   i s   a n   o pe n - s o ur c e   da t a   f l o l a n gu a ge   us e f u l   f o r   a n a ly z i ng  l a r ge   da t a   s e t s .   I t   e n a bl e s   da t a   a n a ly s t s   t o   wr i t e   da t a   a n a ly s i s   pr o gr a m s .   P i c o n s i s t s   o f   a   s e r i e s   o f   o pe r a t i o ns   o r   tr a n s f o r m a t i o ns   whi c h   a r e   a pp li e t o   t h e   i n put   da t a .   T h e   l a n gua g e   c o n s i s t s   o f   r e l a t i o n a l   o pe r a to r s   l i ke   j o i n,   gr o up ,   f i l t e r ,   a n d   s o r t.   P i g   i s   f o r   pr e pa r i n a gr i c u l t ur a l   d a t a   to   m a ke   i t   s u i t a bl e   f o r   que r y i ng   us i ng   A pa c he   H i v e   t oo l .     A pa c he   H i ve I t s   a   da t a   wa r e h o us e   t h a t   e n a bl e s   e a s y   da t a   s u m m a r i z a t i o n   a n a d - h o c   que r i e s   vi a   a n   S QL - l i ke   i n t e r f a c e   f o r   l a r ge   da t a s e t s   s t o r e i H DF S .   H i ve   c a n   a c c e s s   t o   f il e s   s t o r e i n   HD F S   o r   ot h e r   m e c h a ni s m s   li ke   HB a s e .   I t   pr o vi de s   S QL - li ke   de c l a r a t i v e   l a n gua ge ,   c a ll e H i ve QL ,   t o   r un   d i s t r i b ut e que r i e s   o n   l a r ge   v o l u m e s   o f   a gr i c u l t u r a l   da t a .   I n   H i ve ,   t a bl e s   a n d   da t a b a s e s   a r e   c r e a t e f i r s t   t h e n   a gr i c u l t ur a l   da t a   i s   l o a de i n t t h e s e   t a bl e s   f o r   m a n a g i ng  a n que r y i ng  s t r uc t u r e da t a .   ii i .   Da t a   s to r a ge   HD F S Da t a   s to r e s   a r e   a t   t h e   c o r e   o f   t h e   bi d a t a   i nf r a s t r uc t u r e   a n n e e t o   b e   f a s t ,   s c a l a bl e   a n hi g hly   dur a bl e .   D a t a   h a n d l e d   c a b e   i d if f e r e n t   f o r m s :   s t r uc t u r e d,   s e m i - s t r uc t u r e d,   un s t r uc t ur e da t a   a n d   c a b e   s t or e i n   d i s t r i b ut e f il e   s y s t e m s   i . e .   HD F S .   T he s e   da t a   a r e   s li c e a nd  s to r e i n   a   d i s t r i b ut e a n r e du n da n t   pa r a l l e l   f il e   s y s t e m   o n   s e pa r a t e   c l u s t e r   n o de s   ( s e r v e r s ) .   Que r i e s   a r e   a pp l i e ( m a ppe d)   to   e a c h   d i s t r i b ut e da t a   s e t   [ 24] .   3)   Da t a   a n a l y t i c s   l a y e r A d v a n c e a n a ly t i c s   c a n   b e   don e   us i ng  S pa r a n m a c hi ne   l e a r ni ng:     A pa c he   S p a r k:  I i s   a   f a s t   a n ge n e r a l   e n g i ne   f o r   l a r ge - s c a l e   da t a   pr o c e s s i n g.   S pa r i s   c o n s i de r e a s   a   m o r e   c o m pr e h e ns i ve   u ni f i e f r a m e wo r f o r   bi da t a   a n a ly t i c s   by   a l l o w i n g   a   r i c h   pr o gr a m m i ng   A P I s   li ke   S QL ,   m a c hi ne   l e a r ni ng,   gr a ph   pr o c e s s i ng  a n s t r e a m i ng,   i n t e r a c t i v e   a n b a t c h   pr o c e s s i ng  t o   r un   o n   c l u s t e r s   o f   c o m put e r s .   I t   i s   d e v e l o pe i S c a l a   lan gua g e .   A p a c h e   S pa r c a n   b e   u s e f o r   pr o c e s s   a n d   a n a ly z e   l a r ge - s c a l e   o f   a gr i c u l t ur a l   da t a   i n   o r de r   to   m a ke   s m a r t   de c i s i o n s   [ 25] .     M a c hi ne   l e a r ni ng:  I t   i s   a   c o m put e r   pr o gr a m   t h a t   c a n   l e a r n   f r o m   da t a .   I t   i m pr o v e s   i t s   pe r f o r m a nc e   a t   s o m e   t a s ks   t h r o ugh   e x pe r i e n c e .   H i s   pur po s e   i s   t o   p us wo r kl o a to   a   s e l f - s u f f i c i e n t   m a c hi ne .   W e   c a e f f e c t i v e ly   dr e s s   a n   a l go r i t hm   f o r   a uto m a t i n s m a r t   a n o p t i m a l   a gr i c u l t ur a l   pr o c e s s   ( F i gur e   7)   [ 22] .   B i g   da t a   a n a ly t i c s   c a n   be   do n e   us i ng  m a c hi ne   l e a r ni ng  t e c hni qu e   by   f o ll o w i ng:  Da t a   c o l l e c t i o n   t o   f i nd  a ppr o p r i a t e   a gr i c u l t ur a l   da t a   a n d   m e r ge   i t   i n t o   s i n g l e   t a bl e ,   F e a t ur e   E n g i n e e r i ng  t o   pr e pr o c e s s i n a nd   c l e a ni ng   da t a .   Da t a s e t   to   f o r m i ng  li s t   o f   c l e a n   a nd  s t r uc t ur e da t a   i t e m s ,   t r a i ni ng  da t a   t o   h a v e   a   da t a s e f r o m   w hi c h   we   l e a r n ,   t e s t   da t a s e t   to   h a v e   da t a   s e t   o n   w hi c h   we   c h e c k   i f   o ur   m o de l   wo r ks   a n d   g i ve s   t h e   c o r r e c t   pr e di c t i o n ,   a l go r i t hm   t o   dr e s s i n l o g i c a a n d   s e qu e n t i a l   s e qu e n c e   o f   s t e ps   t o   s o l v e   a   g i ve pr o bl e m ,   a n m o de l   t o   r e pr e s e n t   a   s e t   o f   n u m be r s   ( v e c t o r s ,   m a t r i x ,   pa r a m e t e r s )   t h a t   r e pr e s e n t   wh a t   we   h a v e   l e a r n e d.           F i gur e   7 .   M a c h i n e   l e a r ni n bl ue pr i n t       On c e   we   r e c e i ve   a   we ll - o r ga ni z e a n c l e a n e t a bl e ,   we   c a n   m o de l   a   s e t   o f   a l go r i t hm s   b a s e o a n a ly t i c a l   t e c hni que s .   T h e n   c h o o s e   a c c o r di n t a   s ur v e y   w hi c h   o n e   g i ve s   t h e   b e s t   r e s u l t .   F i n a ll y ,   we   c a n   t un  t h e   c h o s e n   a l go r i t hm   t e v a l ua t e   t h e   r e s u l t s   b e f o r e   de p l o y m e n t   ( F i gur e   8) .   4)   Da t a   vi s ua li z a t i o l a y e r T hi s   l a y e r   e n a bl e s   t o   i n t e r a c t i v e ly   r e s t i t ut e   t h e   f i na l   r e s u l t   o f   o ur   a d v a n c e d   pr o c e s s i n o n   a gr i c u l t ur a l   bi da t a .   W e   pr o p o s e   Gr a ph a s   a   t e c hni que   o f   da t a   v i s ua li z a t i o n .     Gr a ph X:  I s   a   li b r a r y   t ha t   b e l o n g s   t o   A pa c h e   S pa r a n pr o gr a m m e w i t S c a l a   l a n gu a ge .   I t   i s   i n t e n de d   f o r   c r e a t i n c h a r t s   by   i nc l ud i ng  a   l o t   o f   f u n c t i o na l i t y   s uc h   a s   n u m E dge s   ( t h e   n u m be r   o f   e dge s   i n   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i ,   Vo l .   2 4 ,   N o .   3 De c e m b e r   20 21 1772   -   1779   1778   gr a ph )   a n n u m Ve r t e x   ( t h e   n u m be r   o f   ve r t e x ) .   Gr a ph X   i s   pr im a r i ly   a   gr a ph   pr o c e s s i ng  li br a r y .   Ho we v e r ,   i t   do e s n’ t   i n c l ude   b u il t - i vi s ua li z a t i o n   t oo l s .   L i br a r i e s   s uc h   a s   Ge p hi   o r   Gr a ph L a b   a r e   a v a il a bl e   t o   h e l p   pr o vi de   vi s ua li z a t i o n   a f t e r   Gr a ph h a s   do n e   t h e   pr o c e s s i n g.   W e   c a n   a l s o   c r e a t e   vi e ws   f o r   vi s ua li z i n g   da t a   i n   Gr a p h X.   On   t h e   s i de   o f   t h e   f a r m e r ,   we   pr opo s e   to   us e   a   s i m p l e   m o bil e   a pp li c a t i o n   t h a t   w i l l   h e l p   him   t o   m a ke   t h e   b e s t   de c i s i o n   a t   t h e   r i g h t   t i m e .           F i gur e   8 .   M a c h i n e   l e a r ni n wor kf l o w       5.   CONC L USI ON   I n   t hi s   pa pe r ,   we   de a l t   w i t a   ne r e l e v a n t   t o pi c   whi c i s   bi g   da t a   a n a ly t i c s   f o r   a gr i c u l t ur e   4. 0.   I f r o n t   o f   i n t e ll i ge n t   a gr i c u l t ur e   t h a t   e m b o d i e s   t h e   e n o r m o us   g l o ba l   us e   o f   i n t e r n e t   o f   t hi ng  ( I o T )   a n a ly s i s   s o l ut i o ns ,   a gr i c u l t ur e   i s   b e c o m i ng  m o r e   pr e c i s e .   I o f f e r s   n e t e c hni c a l   s k il l s   t o   t h e   f a r m e r ,   l e s s   h a r ds hi o t h e   f a r m ,   goo h e a l t h   a n s a f e t y   o f   t h e   f a r m e r   ( r a t i o n a l   us e   o f   pe s t i c i de s   a n t o xi c   pr o duc t s ) ,   wa t e r   r e s o ur c e s   f o r   f ut ur e   ge n e r a t i o n s ,   r e duc e l o s s e s ,   i nc r e a s e d   y i e l ds   a n im pr o v e pr o duc t   c o m pe t i t i ve n e s s .   W e   h a ve   pr o p o s e a   f u n c t i o n a l   f r a m e wo r t h a t   de s c r i b e s   o ur   pa r t i c u l a r   t o pi c   o f   c o nne c t e a gr i c u l t ur e   by   f o ll o we t h e   a ppr o a c h   o f   bi da t a   a na l y t i c s   w hi c h   c o ns i s t s   o n   a gr i c u l t ur a l   d a t a   c o l l e c t i o n ,   s t or a ge ,   pr o c e s s i n g,   a dv a n c e pr o c e s s i n a n vi s ua li z a t i o n .   Our   f ut ur e   wor wi ll   b e   f o c us e o n   t w o   pe r s pe c t i ve s f i r s t ,   we   wi ll   p r o p o s e   a   m e t a m o de l   o f   bi g   da t a   a n a ly t i c s   f o r   a   s m a r t   f a r m   a n d   we   w il l   a pp ly   t h e   s t a n da r I S O/DI S   19440  E n t e r pr i s e   M e t a m o de l   o n   c o nn e c t e f a r m   a s   a   s m a r t   c o m pa ny .   S e c o n d,   we   w il l   s t ud y   a gr i c u l t ur a l   us e   c a s e s   ( li ke   i r r i ga t i o n   pr o c e s s ,   pe s t s   a n d i s e a s e s   de t e c t i o n )   t h a t r e a t   to pi c   o f   d i g i t a l   a n c o n ne c t e a gr i c u l t ur e .         RE F E R E NC E S   [1 ]   L .   Rab h i ,   N .   Fal i h ,   A .   A fra i t e s ,   an d   B.   Bo u i k h al en e ,   Bi g   D at A p p ro ach   an d   i t s   ap p l i c at i o n s   i n   V ar i o u s   Fi el d s :   Re v i ew ,   P r o ced i a   Co m p u t e r   S c i en ce ,   v o l .   1 5 5 ,   n o .   2 0 1 8 ,   p p .   5 9 9 6 0 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p ro c s . 2 0 1 9 . 0 8 . 0 8 4 .   [2 ]   V .   Sai z - R u b i o   an d   F.   Ro v i ra - M á s ,   Fro m   s m art   farmi n g   t o w ard s   ag r i c u l t u r e   5 . 0 :   A   rev i ew   o n   c r o p   d at m an a g eme n t ,   A g r o n o m y ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / ag ro n o my 1 0 0 2 0 2 0 7 .   [3 ]   R.   S.   U p en d ra,   I .   M .   U me s h ,   R.   B.   Ra v i   V ar m a,   an d   B.   Bas av ap ras ad ,   T e ch n o l o g y   i n   In d i an   a g ri cu l t u r   re v i ew ,   In d o n e s i a n   Jo u r n a l   o f   E l ect r i ca l   E n g i n ee r i n g   a n d   C o m p u t er   S c i en ce ,   v o l .   2 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 7 0 1 0 7 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j eec s . v 2 0 . i 2 . p p 1 0 7 0 - 1 0 7 7 .   [4 ]   D .   C.   Ro s e   a n d   J .   Ch i l v e rs ,   A g r i cu l t u r 4 . 0 :   Br o ad en i n g   R e s p o n s i b l I n n o v at i o n   i n   an   E ra  o S m art   Far mi n g ,   F r o n t i e r s   i n   S u s t a i n a b l F o o d   S ys t em s ,   v o l .   2 ,   n o .   D ecem b e r ,   p p .   0 7 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f s u fs . 2 0 1 8 . 0 0 0 8 7 .   [5 ]   M.   Sh e p h e r d ,   J .   A .   T u r n e r,   B.   S m al l ,   a n d   D .   W h ee l e r,   Pri o r i t i e s   f o s c i en c t o   o v e r co me   h u rd l e s   t h w art i n g   t h fu l l   p ro mi s e   o t h e   d i g i t al   ag r i c u l t u r e   rev o l u t i o n ,   Jo u r n a l   o f   t h S c i en ce   o f   F o o d   a n d   A g r i cu l t u r e ,   n o .   N o v em b e r,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / j s fa. 9 3 4 6 .   [6 ]   L .   K l e r k x ,   E .   J ak k u ,   a n d   P.   L ab art h e ,   A   rev i ew   o s o ci al   s ci e n ce   o n   d i g i t al   a g ri cu l t u r e ,   s m art   far m i n g   an d   ag ri c u l t u r e   4 . 0 :   N ew   co n t ri b u t i o n s   a n d   a   fu t u r e   r e s e ar c h   ag e n d a,   NJ A S   -   W a g en i n g en   J o u r n a l   o f   Li f S ci e n ces v o l .   9 0 9 1 ,   n o .   N o v em b e r ,   p .   1 0 0 3 1 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / J . N J A S. 2 0 1 9 . 1 0 0 3 1 5 .   [7 ]   W .   Rah m a n ,   E .   H o s s ai n ,   R.   I s l a m,   H ar u n - Ar - Ras h i d ,   N u r - A - A l a m ,   a n d   M.   H as an ,   Re a l - t i me   an d   l o w - co s t   I o T   b as e d   far m i n g   u s i n g   ras p b e rr y   P i ,   In d o n es i a n   Jo u r n a l   o f   E l ect r i c a l   E n g i n ee r i n g   a n d   Co m p u t e r   S c i en ce ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 9 7 2 0 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j eec s . v 1 7 . i 1 . p p 1 9 7 - 2 0 4 .   [8 ]   A .   T ri an t af y l l o u ,   D .   C.   T s o u r o s ,   P.   Sari g i a n n i d i s ,   an d   S.   B i b i ,   A n   ar ch i t ec t u re  m o d e l   f o s m art   far mi n g ,   P r o ceed i n g s   -   1 5 t h   A n n u a l   In t er n a t i o n a l   C o n f er e n ce  o n   D i s t r i b u t e d   Co m p u t i n g   i n   S e n s o r   S ys t em s ,   D CO S S   2 0 1 9 ,   p p .   3 8 5 3 9 2 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / D CO SS. 2 0 1 9 . 0 0 0 8 1 .   [9 ]   A .   H .   A l i ,   R.   F.   C h i s ab ,   an d   M.   J .   Mn at i ,   A   s m art   mo n i t o ri n g   a n d   co n t ro l l i n g   f o ag r i c u l t u ral   p u m p s   u s i n g   L o Ra  I O T   t ec h n o l o g y ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   2 8 6 2 9 2 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e ec s . v 1 3 . i 1 . p p 2 8 6 - 2 9 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i     I S S N:  2502 - 4752       A   f unc ti onal   f r ame w o r k   bas e on  big  data  analytic s   f or   s mar f ar ming   ( L oubna  R abh i )   1779   [1 0 ]   A .   V i j ,   S.   V i j e n d ra,   A .   J ai n ,   S.   Baj a j ,   A .   Bas s i ,   an d   A .   Sh ar m a,   I o T   an d   Ma ch i n e   L e arn i n g   A p p ro ach e s   fo r   A u t o m at i o n   o Far m   I rri g at i o n   S y s t em ,   P r o ced i a   C o m p u t er   S ci e n ce ,   v o l .   1 6 7 ,   p p .   1 2 5 0 1 2 5 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p ro c s . 2 0 2 0 . 0 3 . 4 4 0 .   [1 1 ]   J .   A .   D el g a d o ,   N .   M.   Sh o rt ,   D .   P.   Ro b e rt s ,   an d   B.   V a n d en b e r g ,   Bi g   D at A n a l y s i s   fo Su s t ai n ab l e   A g ri cu l t u r o n   a   G eo s p at i al   Cl o u d   Fra mew o rk ,   F r o n t i er s   i n   S u s t a i n a b l F o o d   S ys t em s ,   v o l .   3 ,   n o .   J u l y ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f s u fs . 2 0 1 9 . 0 0 0 5 4 .   [1 2 ]   A .   G ac ar ,   H .   A k t as ,   an d   B .   O zd o g an ,   D i g i t al   ag r i cu l t u r p rac t i ce s   i n   t h e   c o n t e x t   o a g ri cu l t u r e   4 . 0 ,   P r es s a ca d em i a ,   v o l .   4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 4 1 9 1 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 7 2 6 1 / p re s s ac ad emi a. 2 0 1 7 . 4 4 8 .   [1 3 ]   S.   N a g i n i ,   T .   V .   R.   K a n t h ,   a n d   B.   V .   K i ran m a y ee,   A g ri cu l t u r y i e l d   p r e d i c t i o n   u s i n g   p red i c t i v e   a n al y t i t e ch n i q u e s ,   P r o ceed i n g s   o f   t h 2 0 1 6   2 n d   In t er n a t i o n a l   C o n f er e n ce  o n   Co n t em p o r a r Co m p u t i n g   a n d   In f o r m a t i c s ,   IC3 2 0 1 6 ,   p p .   7 8 3 7 8 8 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C3 I . 2 0 1 6 . 7 9 1 8 7 8 9 .   [1 4 ]   B.   M.   Sag ar  an d   N .   K .   Cau v e r y ,   A g r i c u l t u r e   d at an al y t i c s   i n   c r o p   y i el d   e s t i m at i o n :   A   c ri t i c a l   rev i ew ,   In d o n e s i a n   J o u r n a l   o f   E l ec t r i ca l   E n g i n ee r i n g   a n d   Co m p u t er   S ci e n ce ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 8 7 1 0 9 3 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j eec s . v 1 2 . i 3 . p p 1 0 8 7 - 1 0 9 3 .   [1 5 ]   M.   Baj ce t a,   P.   S e k u l i ć ,   B .   K rs t aj i c ,   S .   Đ u k a n o v i ć ,   a n d   T .   Po p o v i c,   A   Pri v at e   I o T   Cl o u d   Pl at fo r m   f o Pr ec i s i o n   A g ri cu l t u r an d   E co l o g i c al   Mo n i t o r i n g ,   3 t h   IcE TR A N ,   n o .   J u n e ,   2 0 1 6 .   [1 6 ]   N .   T an t al ak i ,   S.   So u rav l as ,   an d   M.   Ro u me l i o t i s ,   D at a - D ri v en   D ec i s i o n   Ma k i n g   i n   Preci s i o n   A g r i c u l t u r e :   T h Ri s e   o Bi g   D at i n   A g ri cu l t u ra l   S y s t em s ,   Jo u r n a l   o f   A g r i cu l t u r a l   a n d   F o o d   In f o r m a t i o n ,   v o l .   2 0 ,   n o .   4 ,   p p .   344 3 8 0 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 0 4 9 6 5 0 5 . 2 0 1 9 . 1 6 3 8 2 6 4 .   [1 7 ]   M.   N .   I .   Sark e r,   M.   S.   I s l a m ,   H .   Mu r mu ,   an d   E .   Ro zar i o ,   Ro l e   o b i g   d at o n   d i g i t al   far m i n g ,   In t er n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   S c i en t i f i a n d   Tec h n o l o g R es ea r ch ,   v o l .   9 ,   n o .   4 ,   p p .   1 2 2 2 1 2 2 5 ,   2 0 2 0 .   [1 8 ]   S.   Ch at e rj i   et   a l . A rt i fi ci al   i n t el l i g en ce   fo d i g i t al   ag ri cu l t u r e   at   s c al e :   T ech n i q u e s ,   p o l i cy ,   an d   c h a l l en g e s ,   a r X i v ,   p p .   1 1 5 ,   2 0 2 0 .   [1 9 ]   M.   E .   S y k u t a,   Bi g   D at i n   A g ri c u l t u r e :   Pro p e rt y   Ri g h t s ,   Pri v acy   an d   Co m p e t i t i o n   i n   A g   D at Se r v i ce s ,   Th In t e r n a t i o n a l   F o o d   a n d   A g r i b u s i n es s   M a n a g em en t   R evi ew ,   v o l .   1 9 ,   p p .   5 7 7 4 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 2 2 0 0 4 / ag . ec o n . 2 4 0 6 9 6 .   [2 0 ]   N .   Fa l i h ,   B.   J ab i r,   a n d   K .   Ra h m an i ,   S y s t em i ap p ro ac h   fo r   o p t i m i z i n g   i n f o r m at i o n   t ec h n o l o g y   r e s o u r ce  as   c o n t ri b u t i o n   o i n f o r m at i o n   s y s t em  g o v e r n an ce ,   In d o n es i a n   Jo u r n a l   o f   E l ect r i c a l   E n g i n ee r i n g   a n d   Co m p u t e r   S ci e n ce ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p .   1 3 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j eecs . v 1 4 . i 1 . p p 1 3 5 - 1 4 2 .   [2 1 ]   M.   S.   Faro o q ,   S.   R i az,   A .   A b i d ,   K .   A b i d ,   an d   M.   A .   N a eem ,   A   Su r v ey   o n   t h e   Ro l e   o Io T   i n   A g r i c u l t u r e   fo t h Im p l eme n t at i o n   o S m art   Farmi n g ,   IE E E   A c ces s ,   v o l .   7 ,   p p .   1 5 6 2 3 7 1 5 6 2 7 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CCE SS. 2 0 1 9 . 2 9 4 9 7 0 3 .   [2 2 ]   Y .   S h e k h ar,   E .   D a g u r ,   S.   M i s h ra,   R .   J .   T o m ,   M .   V ee ra m an i k a n d a n ,   a n d   S.   Sa n k ara n ara y a n an ,   In t el l i g en t   I o T   b as e d   au t o m at e d   i rri g at i o n   s y s t em ,   In t er n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A p p l i e d   E n g i n eer i n g   R es e a r c h ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 8 ,   p p .   7 3 0 6 7 3 2 0 ,   2 0 1 7 .   [2 3 ]   A .   S u k   O h ,   Sm art   u rb an   far mi n g   s e r v i ce  m o d e l   w i t h   Io T   b as e d   o p en   p l at fo r m ,   In d o n es i a n   Jo u r n a l   o f   E l ect r i ca l   E n g i n eer i n g   a n d   Co m p u t e r   S c i en ce ,   v o l .   2 0 ,   n o .   1 ,   p .   3 2 0 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j eec s . v 2 0 . i 1 . p p 3 2 0 - 3 2 8 .   [2 4 ]   T .   T .   G u rme s s a,   A   Bi g   D at A n al y t i c s   Framew o rk   i n   Cl i m at e   S m art   A g r i c u l t u r e ,   Co m p u t er   E n g i n eer i n g   a n d   In t e l l i g e n t   S y s t em s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   6 ,   p p .   1 6 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 7 1 7 6 / c e i s / 1 0 - 6 - 01.   [2 5 ]   H .   Cad a v i d ,   W .   G arz ó n ,   A .   P é r e z,   G .   L ó p e z,   C.   M en d i v e l s o ,   an d   C.   Ra m í r e z,   T o w ar d s   s m art   far m i n g   p l at fo rm :   Fr o m   Io T - b as e d   c r o p   s e n s i n g   t o   d at an al y t i c s ,   Co m m u n i ca t i o n s   i n   C o m p u t er   a n d   I n f o r m a t i o n   S ci e n ce ,   v o l .   8 8 5 ,   p p .   2 3 7 2 5 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 3 1 9 - 9 8 9 9 8 - 3 _ 1 9 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.