http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230
Zulkarnain,  A.F.,  Suryo,  ATE.,  Mahrudin.  (2024)  Perancangan  Sistem  Monitoring  Budidaya  Ikan  Patin  Berbasis Protokol Lora Menggunakan Metode Fuzzy Logic. Buletin Profesi Insinyur 7(1) 013-022

## Perancangan Sistem Monitoring Budidaya Ikan Patin Berbasis Protokol Lora Menggunakan Metode Fuzzy Logic
Kualitas  air  yang  buruk  menyebabkan  ikan  lebih mudah  terserang  penyakit  bahkan  kematian  pada ikan. Pemantauan secara langsung dinilai tidak efektif karena  kondisi  fisik  air  yang  dapat  berubah  dalam waktu yang cukup cepat yang disebabkan oleh kondisi cuaca ataupun sisa makanan serta faktor lainnya yang dapat  mempengaruhi  kualitas  air  kolam.  Untuk mengatasi permasalahan yang ada, maka pembudidaya  perlu  menggunakan  suatu  teknologi yang dapat memantau kualitas air kolam agar kondisi air dapat diamati dengan cepat sehingga pembudidaya segera  melakukan  penanganan  pada  kolam.  Adapun komponen yang digunakan yaitu ESP32 WROOM-32D sebagai  mikrokontroler,  sensor  DS18B20  sebagai sensor untuk mengukur suhu, sensor pH SS15 sebagai sensor  untuk  mengukur  derajat  keasaman  (pH),  dan sensor  MQ-135  sebagai  sensor  untuk  mengukur amonia.  Hasil  dari  pengujian  performa  dari  sensor yang  digunakan  untuk  mengetahui  persentase error dari setiap sensor didapatkan hasil error sebesar 5,99% pada  pengujian  sensor  DS18B20,  5,5%  pada  pengujian sensor  pH,  dan  sensor  MQ-135  sesuai  dengan  hasil amonia hydrion  tester .  Jarak  komunikasi  yang  dapat dilakukan  modul  LoRa-SX1278  yang  digunakan  yaitu 150 meter pada kondisi LoS dan 50 meter pada kondisi N-LoS. Hasil pengujian sistem dari perhitungan fuzzy logic pada keluaran mikrokontroler dan Matlab dalam menentukan kualitas air kolam didapatkan nilai rata- rata error sebesar  0,46%.  Berdasarkan  hasil  tersebut, dapat  disimpulkan  bahwa  perancangan  sistem monitoring  kualitas  air  yang  dibangun  berbasis protokol  LoRa  menggunakan fuzzy logic dalam menentukan kualitas air berhasil dibangun dan layak digunakan.
Kata Kunci: Kualitas Air; Suhu; pH; Amonia; Fuzzy Logic, LoRa
Diajukan: 11 September 2023 Direvisi: 18 Oktober 2023 Diterima: 19 Februari 2024 Dipublikasikan online: 20 Februari 2024
Andry Fajar Zulkarnain 1 Arief Trisno Eko Suryo 2 Mahrudin 3
1 Program Studi Rekayasa Elektro, Universitas Lambung Mangkurat
2 Program Studi Rekayasa Elektro, Universitas Lambung Mangkurat
3 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Lambung Mangkurat
 andry.zulkarnain@ulm.ac.id

## Pendahuluan
Kalimantan Selatan menjadi salah satu sentra produksi ikan  patin  di  Indonesia  (Rifa  et  al.,  2021).  Kabupaten Banjar menjadi daerah penghasil terbanyak ikan patin di Kalimantan  Selatan  dengan  total  hasil  produksi sebanyak 24.180,6 Ton pada tahun 2020 (Statistik KKP, 2020). Masyarakat Kabupaten Banjar gemar mengonsumsi  masakan  tradisional  khas  banjar  dari olahan  ikan  patin  seperti  gangan  asam  patin,  patin baubar  dan  sebagainya.  Hal  tersebut  menyebabkan kebutuhan konsumsi ikan patin masyarakat Kabupaten Banjar cukup besar (Rizki Saputera, 2019).
Salah  satu  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  hasil produksi  perikanan  budidaya  adalah  kualitas  air. Kualitas air  merupakan komponen yang paling penting bagi  kelangsungan  hidup  ataupun  pertumbuhan  ikan
(Sihotang, 2018). Kualitas air yang buruk menyebabkan ikan  lebih  mudah terserang penyakit bahkan kematian pada  ikan.  Hal  ini  akan  berdampak  menurunnya  hasil produksi serta menimbulkan kerugian bagi pembudidaya kolam ikan (Supriyanto et al., 2019). Saat ini,  kegiatan  pemantauan  kualitas  air  masih  belum efisien karena pembudidaya masih melakukan pemantauan secara langsung untuk melihat kondisi fisik air dan belum tersedianya alat bantu untuk melakukan pengecekan  kondisi  air  kolam  bididaya.  Pemantauan secara langsung dinilai tidak efektif karena kondisi fisik air yang dapat berubah dalam waktu yang cukup cepat yang  disebabkan  oleh  kondisi  cuaca  ataupun  sisa makanan serta faktor lainnya yang dapat mempengaruhi kualitas air kolam budidaya (Bhawiyuga &  Yahya,  2019).  Adapun  parameter  kualitas  air  yang perlu  diperhatikan  dalam  budidaya  kolam  ikan  yaitu
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230
suhu, derajat keasaman (pH), dan kadar amonia (NH3) (Fakhriza  et  al.,  2021).  Adanya  perubahan  suhu  pada kolam  budidaya  dan  tidak  sesuai  dengan  kondisi  ikan yang  dibudidayakan  dapat  menyebabkan  kematian pada  ikan  dalam  waktu  yang  singkat  yang  disebabkan oleh  penurunan  nafsu  makan  ikan  serta  laju metabolisme  pada  ikan  (Pramana,  2018).  Kondisi  air dengan  tingkat  keasaman  tinggi  dapat  mengakibatkan kematian  pada  ikan.  Pada  suatu  perairan  yang  terlalu rendah  ataupun  terlalu  tinggi  menyebabkan  ikan mudah  terserang  penyakit,  stres,  dan  pertumbuhan menjadi terhambat (Supriatna et al., 2020). Peningkatan  nilai  suhu  dan  pH  dapat  mempengaruhi kadar amonia dalam air (Sari et al., 2021). Kadar amonia yang meningkat dapat menjadi racun bagi ikan sehingga menyebabkan kematian pada ikan (Wahyuningsih et al., 2020).  Standar  kualitas  air  untuk  pemeliharaan  ikan patin dengan parameter suhu, pH, dan kadar amonia di dalam  air  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  (Minggawati  & Saptono, 2012).
Tabel 1 Standar parameter kualitas air budidaya ikan patin
Parameter Standar Nilai Suhu 25 – 33 °C pH 7 – 8,5 Amonia < 0,1 ppm
Saat  ini,  kegiatan  pemantauan  kualitas  air  masih belum  efisien  karena  pembudidaya  masih  melakukan pemantauan secara langsung untuk melihat kondisi fisik air dan belum tersedianya alat bantu untuk melakukan pengecekan  kondisi  air  kolam  bididaya.  Pemantauan secara langsung dinilai tidak efektif karena kondisi fisik air yang dapat berubah dalam waktu yang cukup cepat yang  disebabkan  oleh  kondisi  cuaca  ataupun  sisa makanan serta faktor lainnya yang dapat mempengaruhi kualitas air kolam budidaya (Bhawiyuga &  Yahya,  2019).  Untuk  mengatasi  permasalahan  yang ada  maka,  pembudidaya  perlu  menggunakan  suatu teknologi yang dapat memantau kualitas air kolam agar kondisi  air  dapat  diamati  dengan  cepat  sehingga pembudidaya  dapat  segera  memberi  tindakan  untuk melakukan  penanganan  pada  kolam.  Protokol  LoRa dapat membantu terwujudnya pemantauan kualitas air secara realtime . Long Range (LoRa)  merupakan  suatu perangkat  komunikasi  jarak  jauh  berdaya  rendah sehingga  sebagian  kecil  data  dapat  ditransmisikan dalam jarak jauh. Pada  bidang Internet of Things (IoT), LoRa  telah  membuktikan  efektif  digunakan  dalam industri  saat  ini  di  berbagai  bidang  (seperti health monitoring,  smart  metering,  environment  monitoring , dll.), serta di industri lainnya (Madaan et al., 2020). LoRa memiliki  kelebihan  dengan  teknologi  lainnya  (seperti bluetooth ,  seluler,  maupun  WIFI),  yaitu  memiliki jangkauan  yang  jauh  namun  berdaya  rendah  sehingga
cocok  digunakan  pada  perangkat  yang  dioperasikan lama (Yanziah et al., 2020).
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ayub Repa  Batong  dkk,  mengenai  analisis  kelayakan  LoRa pada  sistem  monitoring  menggunakan  dua  frekuensi yaitu pada frekuensi 433 MHz dan 915 MHz didapatkan hasil  bahwa  LoRa  layak  digunakan  untuk  komunikasi jarak jauh untuk sistem monitoring dan frekuensi yang mempunyai  performa  lebih  baik  yaitu  pada  frekuensi 433  MHz  (Batong  et  al.,  2020).  Dari  penelitian  yang dilakukan  oleh  Khalid  Waleed  dan  kawan-kawan mengenai  sistem  pemantauan  pencemaran  air  sungai yang  diklasifikasikan  menggunakan fuzzy  logic dengan komunikasi LoRa, didapatkan hasil bahwa sistem dapat melakukan pemantauan tingkat pencemaran air sungai serta mampu melakukan klasifikasi dan memvisualisasikan  hasil  pemantauan  berdasarkan  3 jenis kelas yaitu rendah, sedang, dan tinggi (Elektro et al.,  2019).  Untuk  menentukan  kualitas  air  kolam  ikan patin,  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode fuzzy logic tipe Mamdani sebagai penentu bagaimana kualitas air  kolam  berdasarkan  parameter  kualitas  air  yang digunakan. Fuzzy  logic tipe  Mamdani  dinilai  lebih maksimal  digunakan  dibandingkan  dengan  tipe fuzzy lainnya yaitu Sugeno dan Tsukamoto dalam melakukan pengolahan  data  dan  dinilai  cukup  efektif  digunakan untuk menentukan kualitas air kolam ikan (Ayuningtias et al., 2017)(Pujiharsono & Kurnianto, 2020). Fuzzy logic adalah suatu metode penalaran berdasarkan perkiraan dan  asumsi  yang  menyerupai  model  penalaran manusia.  Saat  ini,  algoritma  ini  banyak  digunakan  di bidang-bidang seperti robotika, lini produksi otomatisasi, simulasi keuangan, dll (Pacco, 2022).
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dengan pembahasan  mengenai pengendalian kualitas air  pada budidaya  ikan,  seperti  yang  telah  dilakukan  oleh Achmad  Dani  Rusdian  dan  kawan-kawan  yang merancang  sistem  pengendalian  kualitas  air  berbasis Internet of Things (IoT) pada budidaya ikan  nila  merah menggunakan metode fuzzy logic . Dalam penelitian ini menggunakan  beberapa  parameter  untuk  melakukan pengukuran  kualitas  air  seperti  parameter  pH,  suhu, dan  kekeruhan  air  menggunakan  metode fuzzy  logic sebagai  pengendali  otomatis  untuk  pembuangan  dan pengisian air kolam. Hasil pada penelitian ini didapatkan nilai  parameter  kualitas  air  yaitu  nilai  pH  terjaga  pada nilai  6.5-8,  suhu  terjaga  pada  nilai  27-29  °C,  dan kekeruhan  terjaga  pada  nilai  30-32  NTU  (Setiawan  & Munadhif,  2021).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Adhitya  Bhawiyuga  dan  Widhi  Yahya  mengenai  sistem monitoring  kualitas  air  kolam  budidaya  berbasis  LoRa yang  dapat  dipantau  secara  realtime  melalui  aplikasi berbasis  web.  Pada  penelitian  ini  menggunakan parameter suhu, keasaman air (pH), kekeruhan, oksigen terlarut  ( dissolved  oxygen )  dan  menggunakan  LoRa sebagai modul komunikasi jarak jauh untuk memantau kualitas  4  air  kolam  budidaya.  Hasil  dari  pengujian sistem didapatkan hasil bahwa sistem dapat
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230
mendeteksi  perubahan  kualitas  air  berdasarkan parameter  yang  digunakan  dan  untuk  uji  kinerja komunikasi  LoRa  didapatkan  hasil  terbaik  yaitu  pada jarak 40 Meter dan paket yang dikirim sebesar 82 byte dengan  hasil  pengujian packet  loss sebesar  7,8%  dan delay sebesar  189,4ms  (Bhawiyuga  &  Yahya,  2019). Selanjutnya,  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Dipankar  Chowdhury  dan  Sigve  Hovda  mengenai perbandingan  model  logika  empiris  dan fuzzy pada kasus  estimasi  konsentrasi  stek downhole dari  data eksperimen didapatkan hasil perbandingan model pada himpunan  data  pengujian  menunjukkan  bahwa  model fuzzy  logic yang  dikembangkan  berkinerja  lebih  baik daripada  dua  model  empiris  dalam  ketiga  pengukuran statistik  yaitu  koefisien  penentuan  (R2), root  mean square  error (RMSE)  dan mean  absolute  error (MAE) (Chowdhury & Hovda, 2022).
Berdasarkan  pemaparan  diatas,  maka  peneliti membuat  sebuah  sistem  monitoring  pemantauan kualitas air pada budidaya ikan patin berbasis protokol LoRa  menggunakan fuzzy  logic .  Hasil  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan informasi serta membantu pembudidaya dalam mengatasi permasalahan pemantauan kondisi air kolam agar dapat meningkatkan hasil produksi.

## Metode

## Tahapan peneitian
Adapun  tahapan  ataupun  proses  dari  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Alur Penelitian
Tahapan  pertama  pada  penelitian  ini  adalah melakukan  identifikasi  masalah  secara  kualitatif  yang berfokus  pada pengamatan untuk  mendapatkan suatu permasalahan.  Proses  identifikasi  masalah  dilakukan dengan melakukan wawancara secara langsung dengan salah  satu  pembudidaya  ikan  patin.  Setelah  dilakukan wawancara  ditemukan  permasalahan  yaitu  banyaknya kematian  pada  ikan  selama  proses  pemeliharan  yang disebabkan  oleh  kualitas  air  yang  buruk  dikarenakan belum  adanya  alat  untuk  memantau  kualitas  air tersebut secara langsung sehingga dapat menyebabkan ikan  lebih  mudah terserang penyakit bahkan kematian pada  ikan.  Oleh  sebab  itu,  pembudidaya  ikan  perlu
melakukan pengecekan kondisi air kolam secara berkala agar  nantinya  kualitas  air  kolam  tetap  sesuai  dengan standar untuk kelangsungan hidup ikan budidaya.
Tahapan  kedua  pada  penelitian  ini  adalah  studi literatur,  yang  mana  pada  tahap  ini  dilakukan  dengan menentukan  konsep  penelitian  serta  mencari  dan mengumpulkan  teori-teori  terkait  yang  relevan  untuk memperkuat penelitian. Studi literatur yang digunakan pada  penelitian  ini  berasal  dari  jurnal  ilmiah  nasional dan internasional, paper penelitian, berita, dan buku. Tahapan  ketiga  pada  penelitian  ini  adalah  membuat rancangan sistem monitoring kualitas air pada budidaya ikan patin menggunakan tools Canva sebelum dilakukan tahap  implementasi  sistem monitoring .  Implementasi perancangan sistem monitoring kualitas air pada kolam ikan  patin  berukuran  ±  2x1  meter  yang  terdiri  dari mikrokontroler  ESP32,  sensor  suhu,  sensor  pH,  dan sensor  amonia  yang  saling  terhubung  dengan mikrokontroler  yang  di  integrasikan  menggunakan protokol LoRa.
Pada perancangan dimana penelitian ini menggunakan sensor DS18B20 sebagai sensor suhu air, sensor pH tipe SS15 sebagai pengukur tingkat keasaman air  kolam,  sensor  MQ-135  sebagai  sensor  gas  untuk mendeteksi kadar gas amonia dalam air. Mikrokontroler yang  digunakan  untuk  tahap  pengimplementasian sistem monitoring ini  adalah ESP32, yang  mana  modul ini  merupakan  penerus  dari  ESP8266  yang  sudah dilengkapi modul WiFi yang nantinya berfungsi sebagai jalur  antar  perangkat  keras  dan cloud  firebase .  Modul komunikasi  LoRa-SX1278  digunakan  sebagai  protokol komunikasi antara perangkat node sensor dan gateway yang rancangannya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Rangkaian Node Sensor
Setelah  mendapatkan  data  dari  hasil  pembacaan sensor, maka hasil pembacaan sensor akan dikirim lagi ke  perangkat gateway sebelum  dikirimkan  ke  pusat data  menggunakan  modul  komunikasi  LoRa  Ra-02  SX- 1278  dengan  frekuensi  433  Mhz.  Perangkat gateway berfungsi  sebagai  perantara  antara  perangkat node sensor  yang  ada  di  kolam  dengan  pusat  data.  Setelah
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230
menerima  data  dari  sensor,  perangkat gateway kemudian mengirimkan data ke cloud server . Selanjutnya  data  dari  sensor  DS18B20,  MQ-135,  dan sensor  pH  SS15  akan  terhubung  ke cloud server dan langsung  dilakukan  sistem monitoring kualitas  air. Rangkaian gateway dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Rangkaian Gateway Tahapan berikutnya adalah proses
pengimplementasian  metode fuzzy  logic yang  dimulai dengan  proses fuzzifikasi dengan  menggunakan variabel suhu air, pH air, dan kadar amonia. Selanjutnya data  dari  masing-masing  parameter  akan  dihitung, setelah  itu  barulah  masuk  dalam  proses  selanjutnya yaitu proses defuzzifikasi .
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah suhu air,  pH  air,  kadar  amonia.  Data  suhu  air,  pH  air,  dan kadar  amonia  digunakan  sebagai  variabel input .  Data suhu  didapatkan  dari  sensor  DS18B20,  data  derajat keasaman  didapatkan  dari  sensor  pH  SS15,  dan  data kadar amonia didapatkan dari sensor MQ-135. Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data  yang nantinya  akan  menjadi  hasil  dari  penelitian  ini.  Data yang sudah  didapatkan  dari sensor  akan  dibandingkan dengan  pengukuran  secara  konvensional  seperti pengukuran  suhu  air  menggunakan  termometer, pengukuran  tingkat  keasaman  air  menggunakan  pH meter,  dan  pengukuran  kadar  amonia  menggunakan amonia tester .  Setelah  semua  tahapan  tersebut dilakukan  maka  akan  didapatkan  hasil  rata-rata  nilai error dari sensor yang digunakan dan nantinya menjadi tolak  ukur  apakah  sistem monitoring kualitas  air budidaya ikan patin layak untuk digunakan atau belum. Hasil  dari  pembacaan  sensor  berupa  data  kualitas  air kemudian  ditampilkan  pada  sistem.  Adapun  sistem yang dibuat berbasis website yang dirancang menggunakan pemrograman Hypertext Markup Language (HTML), Cascading  Style  Sheets (CSS), Bootstrap ,  dan JavaScript .  Sistem monitoring ini nantinya dapat dilihat oleh pengguna secara real time . Pengujian sistem monitoring dilakukan dengan membandingkan  nilai  keluaran  kualitas  air  dari perhitungan  yang  didapatkan  dari  mikrokontroler kemudian dibandingkan dengan hasil perhitungan yang dilakukan  pada  aplikasi  Matlab.  Selain  itu  perhitungan dari  mikrokontroler  juga  akan  dibandingkan  dengan data  kualitas  air  yang  sudah  didapatkan  dari  hasil wawancara dengan pembudidaya ikan patin
berdasarkan fuzzy rule yang  sudah  ditetapkan  oleh pembudidaya ikan patin.
Tahapan terakhir adalah penarikan hasil kesimpulan,  yang  menjadi  jawaban  atas  rumusan masalah dalam penelitian ini. Selain itu juga pada hasil kesimpulan  akan  diberikan  saran  dan  masukan pendukung  agar  penelitian  yang  dilakukan  dapat digunakan sebagai referensi pada penelitian
selanjutnya. Perancangan Fuzzy Logic
Pada  penelitian  ini  menggunakan fuzzy  logic tipe Mamdani  karena  metode  ini  dinilai  lebih  maksimal digunakan dibandingkan dengan tipe fuzzy lainnya yaitu Sugeno  dan  Tsukamoto  dalam  melakukan  pengolahan data  dan  dinilai  cukup  efektif  digunakan  untuk menentukan kualitas air kolam ikan (Ayuningtias et al., 2017)(Pujiharsono  &  Kurnianto,  2020).  Secara  umum, proses  penerapan  logika  fuzzy  terdiri  dari  tiga  tahap yaitu fuzzifikasi yang  merupakan  proses  penguraian input dan/atau output sistem  menjadi  satu  atau  set fuzzy , proses pengambilan keputusan yang menggunakan basis pengetahuan untuk mengendalikan sistem, dan proses defuzzifikasi yang merupakan proses memperoleh langsung  nilai ( crisp ) dari area fuzzy [22].
Proses fuzzy logic ditunjukkan pada Gambar 4 berikut. Gambar 4 Alur Fuzzy Logic
Berdasarkan pada Gambar  4, tahapan  proses fuzzy logic yang  pertama  adalah  mengidentifikasi input sehubungan dengan nama dan rentang nilai, kemudian mengidentifikasi output sehubungan dengan nama dan rentang nilai, lalu  membuat derajat keanggotaan fuzzy input dan output .  Setelah  itu  menentukan  tindakan yang akan dilakukan berdasarkan masing-masing aturan ( rule ), dan menggabungkan aturan ( rule ) dan memproses output .

## Fuzzyfikasi
Proses fuzzifikasi adalah  langkah  pertama  dalam perhitungan  logika fuzzy yang  mengubah input nilai pasti ( crisp ) ke dalam nilai-nilai dalam bentuk satu atau lebih keanggotaan fuzzy yang sesuai. Dalam penelitian ini terdapat tiga variabel yaitu variabel suhu air, variabel pH  air,  dan  variabel  amonia.  Variabel  suhu  dibagi menjadi  tiga  nilai  linguistik,  yaitu  Dingin,  Normal  dan Panas.  Variabel  pH  dibagi  menjadi  tiga  nilai  linguistik, yaitu  Asam,  Netral,  dan  Alkali.  Variabel  amonia  dibagi menjadi  tiga  nilai  linguistik,  yaitu  Rendah,  Aman,  dan Bahaya  (Husada,  2020)(Kasim  et  al.,  2019).  Berikut adalah rumus untuk menyatakan hasil fuzzifikasi.
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 0               ; ; 1               ; ;
(1)
Dalam rumus (1) dinyatakan bahwa μA[x] adalah fungsi fuzzifikasi ,    x  adalah  nilai input dari  variabel,  a  adalah batas  minimum  dari  himpunan fuzzy kedua,  b  adalah batas  maksimum  dari  himpunan fuzzy pertama,  c adalah batas minimum dari himpunan fuzzy ketiga, dan d  adalah  batas  maksimum  dari  himpunan fuzzy kedua [22].  Berikut  ini  penentuan  proses fuzzifikasi suhu  air, pH air, dan Amonia.

## Variabel Suhu Air
Variabel  suhu  air  memiliki  rentang  nilai  0°C  -  100°C. Rentang tersebut merupakan representasi yang diambil untuk  melaksanakan  penelitian  ini.  Suhu  air  dapat diklasifikasikan ke dalam sejumlah kumpulan data fuzzy yaitu  dingin,  normal  dan  panas  yang  diidentifikasi masing-masing  dengan  nama  A1,  A2  dan  A3  seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 2 (Husada, 2020). Untuk  representasi  grafik  variabel  suhu  pada  matlab ditunjukkan oleh Gambar 5.
Gambar 5 Kurva Derajat Keanggotaan Suhu Air
Tabel 2 Fuzzyfikasi Suhu Air
Set dari Suhu Rentang Suhu Kategori A1 0°C ≤ T ≤28°C Dingin A2 26°C < T ≤ 32°C Normal A3 30°C < T ≤ 100°C Panas
Berdasarkan rumus (1) didapatkan keanggotaan dingin memiliki bentuk persamaan sebagai berikut.
A1 suhu# $ 0 28  '   suhu 28  '  26 1 ; suhu  0 atau suhu 28 ; 28 suhu  26
; 0 suhu  26
Berdasarkan rumus (1) didapatkan keanggotaan normal memiliki bentuk persamaan sebagai berikut.
A2 suhu#
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 0
suhu  '  26 28  '  26 32  '  suhu 32  '   30 1 ; suhu  26 atau suhu  32 ; 26 ,  28 ; 30 ,  32 ; 28 ,  32
Berdasarkan rumus (1) didapatkan keanggotaan panas memiliki bentuk persamaan sebagai berikut.
A3 suhu# $ 0 suhu  '  30 32  '  30 1 ; suhu  30 atau suhu  100 ; 20 suhu  32
; 32 suhu  100

## Variabel pH air
Variabel  pH  air  memiliki  rentang  nilai  0  sampai  14. Rentang tersebut merupakan representasi yang diambil untuk  melaksanakan  penelitian  ini.  Variabel  pH  air dapat diklasifikasikan ke dalam sejumlah kumpulan data fuzzy yaitu  asam,  netral  dan  alkali  yang  diidentifikasi masing-masing dengan nama B1, B2 dan B3 seperti yang ditunjukkan  dalam  Tabel  3  (Husada,  2020).  Untuk representasi  grafik  variabel  pH  air  pada  matlab ditunjukkan oleh Gambar 6.

## Gambar 6 Kurva Derajat Keanggotaan pH Air
Tabel 3 Fuzzyfikasi pH air
Set dari pH Rentang pH Kategori B1 0 ≤ pH ≤ 7 Asam B2 6 < pH ≤ 8 Netral B3 7.5 < pH ≤ 14 Alkali
Berdasarkan  rumus  (1)  didapatkan  keanggotaan  Asam memiliki bentuk persamaan sebagai berikut. -1 ./# 0 0 7 ' ./ 7 ' 6 1 ; ./  0 atau ./  7 ; 6 ./  7 ; 0 ./  6
Berdasarkan rumus (1) didapatkan  keanggotaan netral memiliki bentuk persamaan sebagai berikut.
-2 ./# ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 0 ./  '  6 7  '  6 8 ' ./ 8  '  7.5 1
; ./  6 atau ./  8
; 6 ,  7 ; 7.5 ,  8 ; 7 ,  8
Berdasarkan rumus (1) didapatkan keanggotaan panas memiliki bentuk persamaan sebagai berikut.
-3 ./# $ 0 ./ ' 7.5 8  ' 7.5 1
; ./  8 atau ./  14 ; 7.5 ./  8 ; 8 ./  14

## Variabel Amonia
Variabel  amonia  memiliki  rentang  nilai  0  sampai  10 ppm.  Rentang  tersebut  merupakan  representasi  yang diambil  untuk  melaksanakan  penelitian  ini.  Variabel amonia  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  sejumlah kumpulan  data fuzzy yaitu  rendah,  aman  dan  bahaya yang diidentifikasi masing-masing dengan nama C1, C2
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230
dan  C3  seperti  yang  ditunjukkan  dalam  Tabel  4. (Talanta,  2021)(Dwisaputra  et  al.,  2019).  Untuk representasi  grafik  variabel  amonia  pada  matlab ditunjukkan oleh Gambar 7.

## Gambar 7 Kurva Derajat Keanggotaan Amonia
Tabel 4 Fuzzifikasi A monia Set dari Amonia Rentang Amonia Kategori C1 0 ≤ Amonia ≤ 0.05 Rendah C2 0.025 < Amonia ≤ 0. 1 Aman C3 0.075 < Amonia ≤ 10 Bahaya Berdasarkan rumus (1) didapatkan keanggotaan rendah memiliki bentuk persamaan sebagai berikut. 51 6 78 # $ 0 0.05 ' 6 78 0.05 ' 0.025 1 ; 6 78 0 atau amonia  0.05 ; 0.025 6 78 0.05 ; 0 6 78 0.025
Berdasarkan  rumus  (1)  didapatkan  keanggotaan  aman memiliki bentuk persamaan sebagai berikut.
52 6 78 #
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 0 6 78   '  0.025
0.05  '  0.025 0.1 ' 6 78 0.1  '  0.075 1 ; 6 78 0.025 atau 6 78 0.1 ; 0.025 ,  0.05 ; 0.075 ,  0.1 ; 0.05 ,  0.1
Berdasarkan rumus (1) didapatkan keanggotaan bahaya memiliki bentuk persamaan sebagai berikut.
53 6 78 # $ 0 6 78 ' 0.075 0.1  ' 0.075 1 ; 6 78   0.1 atau 6 78 10
; 0.075
6 78 0.1 ; 0.1 6 78 10
Variabel Keluaran ( Output )
Keluaran  pada  sistem  ini  adalah  kualitas  air.    Variabel kualitas air memiliki rentang nilai 0 sampai 100. Rentang tersebut  merupakan  representasi  yang  diambil  untuk melaksanakan  penelitian  ini.  Indek  kualitas  air dikategorikan Buruk  jika  mempunyai  nilai ≤ 60.  Untuk representasi grafik kualitas air pada matlab ditunjukkan oleh Gambar 8.
Indek  kualitas  air  dikategorikan  Normal  jika mempunyai rentang nilai dari 50-90. Indek kualitas air dikategorikan Baik jika mempunyai nilai dari ≥ 80 [25].

## Hasil dan Pembahasan
Pengujian Sensor DS18B20 dengan Termometer Digital
Hasil dari pembacaan sensor DS18B20 pada pengukuran suhu air akan dibandingkan secara manual melalui pembacaan dari tester suhu termometer digital yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Data  pada Tabel 5  merupakan  data  yang  diperoleh dari  hasil  pengujian  sensor  DS18B20  dengan  digital termometer pada kondisi suhu air dingin (biru), normal (hijau),  dan  panas  (merah).  Dari  hasil  pengujian didapatkan nilai error yaitu sebesar 5,99%.
Pengujian Sensor pH dengan pH Tester
Hasil  dari  pembacaan  sensor  pH  pada  pengukuran  pH air  akan  dibandingkan  dengan  secara  manual  melalui pembacaan  dari tester pH  meter  digital  yang  dapat dilihat pada Tabel 6.
Data  pada Tabel 6  merupakan  data  yang  diperoleh dari hasil pengujian sensor pH dengan pH meter digital pada  kondisi pH air  asam (merah), netral (hijau), alkali (ungu). Dari hasil pengujian didapatkan nilai error yaitu sebesar 5,50%.
Tabel  5 Pengujian  pembacaan  sensor  DS18B20 dengan termometer digital
No DS18B20 (°C) Digital Termometer(°C) Error (%) 1 18.31 19.8 7,52 2 18.37 19.9 7,68 3 18.44 19.9 7,33 4 18.50 20.0 7,50 5 30.12 31.3 3,76 6 30.12 31.3 3,76 7 30.12 31.3 3,76 8 30.12 31.3 3,76 9 58.89 63.1 6,67 10 58.50 62.8 6,84 11 58.13 62.6 7,14 12 57.50 61.3 6,19 Rata-rata Error 5,99
Tabel  6 Pengujian  pembacaan  sensor  pH  dengan
pH tester No pH Sensor pH meter digital Error (%) 1 4.50 4.12 9,22 2 4.45 4.12 8,00 3 4.51 4.12 9,46 4 4.39 4.12 6,55 5 6.53 6.97 6,31 6 6.52 6.97 6,46 7 6.39 6.97 8,32 8 6.44 6.97 7,60 9 8.95 8.86 1,01 10 8.84 8.86 0,22 11 8.98 8.86 1,35 12 9.00 8.86 1,58 Rata-rata Error (%) 5,50
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230
Pengujian Sensor MQ-135 dengan Amonia Hydrion Tester
Hasil  dari  pembacaan  dari  sensor  MQ-135  akan dibandingkan  secara  manual  dengan  amonia  hydrion tester yang dapat dilihat pada Tabel 7.

## Pengujian Jarak Komunikasi LoRa-SX1278
Pada tahap ini dilakukan pengujian jarak terhadap nilai Received  Signal  Strength  Indicator (RSSI)  pada Line  of Sight (LoS) tanpa penghalang dan Non-Line of Sight (N- LOS)  dengan  adanya  halangan.  RSSI  adalah  teknologi yang  digunakan  untuk  mengukur  kekuatan  sinyal. Kekuatan  sinyal  akan  semakin  lemah  jika  jarak  pancar semakin  jauh  yang  juga  berdampak  pada  lamanya pengiriman data. Nilai RSSI berupa nilai negatif dan akan semakin  bagus  jika  mendekati  0.  Pengujian  jarak komunikasi LoRa-SX1278 dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Lokasi Pengujian LoS dan N-LoS
Berikut  ini  hasil  pengujian  jarak  komunikasi  LoRa- SX1278 pada kondisi LoS dan N-LoS dengan menghitung nilai  RSSI  berdasarkan  jarak  pengujian  yang  dilakukan yang dapat dilihat pada Tabel 8.

## T abel 8 Pengujian jarak komunikasi lora-sx1278
Kondisi Nilai RSSI (dBm) 50 m 100 m 150 m 200 m LoS -58 -71 -89 - NLoS -79 - - -
Berdasarkan hasil pengujian jarak komunikasi LoRa- SX1278  pada  Tabel  8  diperoleh  hasil  bahwa  jarak komunikasi  yang  dapat  dilakukan  modul  LoRa-SX1278 yang  digunakan  yaitu 150 Meter pada  kondisi LoS dan 50 Meter pada kondisi N-LoS.

## Pengujian Sistem
Data suhu air, pH air, dan gas amonia yang didapatkan dari hasil pembacaan sensor pada pagi, siang, dan sore hari akan menghasilkan nilai perhitungan menggunakan metode fuzzy  logic dan  didapatkan  nilai  keluaran ( output )  berupa  keterangan  kualitas  air  kolam. Perhitungan  yang  didapatkan  dari  mikrokontroler kemudian dibandingkan dengan hasil perhitungan yang dilakukan  pada  aplikasi  Matlab.  Selain  itu  perhitungan dari  mikrokontroler  juga  akan  dibandingkan  dengan data  kualitas  air  yang  sudah  didapatkan  dari  hasil wawancara dengan pembudidaya ikan patin berdasarkan fuzzy  rule yang  sudah  ditetapkan  oleh pembudidaya  ikan patin yang dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 Pengujian perhitungan mikrokontroler dengan matlab
No Suhu Air (°C) pH Air Amonia (ppm) Kualitas Air Error (%) Arduino Matlab 1 29,50  6,62 0,05 78,65 79 0,44 2 30,19  5,10 0,07 63,32 63,4 0,13 3 30,75  5,18 0,08 48,86 48,6 -0,53 …. 43 28,21  5,13 0,09 39,80 39,5 0,76 44 29,37  5,14 0,16 25,33 25,1 0,92 45 29,18  5.92 0,08 57,27 57,2 0,12 Rata- rata Error (%) 0,46
Dari hasil perhitungan mikrokontroler dan Matlab pada Tabel  3  diketahui  bahwa  perhitungan error saat  hari pertama pada pukul 08.00 yaitu suhu air 29,50°C, pH air 6,62, dan amonia 0,05 maka dapat diketahui nilai error berdasarkan perhitungan berikut.
= > ?@ >ABCDBDE?CD@FC >ABCDBDE?CD@FC G 100% (2) 0.44%
Setelah  didapatkan  nilai error untuk  semua  data hasil  pengujian,  maka  dapat  diperoleh  rata-rata  nilai error dengan cara menjumlahkan semua nilai error dan dibagi dengan banyaknya  pengujian  dilakukan. Berikut ini rumus untuk menghitung rata-rata nilai error .
I J ' J  K ƩFCCDC ƩMNA  D (3) 0.46%
Berdasarkan hasil perhitungan fuzzy logic pada keluaran mikrokontroler dan Matlab dalam menentukan kualitas air kolam didapatkan nilai rata-rata error sebesar 0,46%. Pengujian  output  dari  perhitungan fuzzy  logic selanjutnya akan dilakukan validasi performa dari pakar budidaya  ikan  patin  yaitu  dengan  Ibu  Salamiah  yang
Tabel  7 Pengujian  pembacaan  sensor  MQ-135
dengan amonia hydrion tester No MQ-135 (ppm) Warna Kertas Hydrion Keterangan 1 0.03 Sesuai 2 0.03 Sesuai 3 0.03 Sesuai 4 0.03 Sesuai 5 0.03 Sesuai 6 0.03 Sesuai 7 17.56 Sesuai 8 18.49 Sesuai 9 18.99 Sesuai 10 19.37 Sesuai 11 19.79 Sesuai 12 19.46 Sesuai
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230
bertempat tinggal di Kelurahan Benua Anyar Banjarmasin yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 10.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  nilai output dari sistem monitoring antara  mikrokontroler  dengan Matlab  serta  kesesuaian  dari  keterangan  pakar  pada Tabel  10,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem monitoring kualitas air yang dibangun dengan  menggunakan fuzzy logic dalam  menentukan  kualitas  air  sudah  layak digunakan secara langsung.

## Perhitungan
Fuzzy Logic
Pada penelitian ini perhitungan dilakukan pada aplikasi Matlab yang digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan dari  sistem monitoring yang  dibuat.  Langkah  pertama yang  dilakukan  adalah  dengan  memilih  menu  “APPS” lalu  kemudian  memilih  “ fuzzy  logic  designer ”  dan selanjutnya akan tampil tampilan seperti Gambar 10.
Gambar  10 Tampilan Menu Fuzzy Logic  Designer pada Matlab
Setelah  muncul  tampilan  “ fuzzy  logic  designer ” kemudian  langkah  selanjutnya  adalah  mengatur variabel input , Fuzzy  Inference  System ,  serta output yang sebelumnya telah ditentukan. Tampilan dari fuzzy logic designer  pada  penelitian  yang  dilakukan  dapat dilihat pada Gambar 11.
Tahap  selanjutnya  adalah  membuat fuzzy  rule yang nantinya akan menjadi acuan dalam penentuan kualitas air berdasarkan dari hasil input nilai suhu air, pH air, dan amonia.  Tampilan  dari fuzzy  rule pada  aplikasi  Matlab dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 Menginput Fuzzy Rule pada Matlab Setelah  membuat  semua fuzzy  rules maka  langkah selanjutnya adalah menampilkan rules dengan memilih menu “ View ” lalu kemudian memilih “ rules ”. Tampilan dari rules  viewer yang  telah  dibuat  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Gambar 13 Perhitungan Kualitas Air Menggunakan Matlab
Dari  Gambar  13  diperoleh  hasil  nilai  keluaran kualitas air yaitu 79 pada kondisi input suhu air 29,5°C, pH  air  6,62,  dan  amonia  0,05  ppm.  Nilai  keluaran kualitas  air  yang  didapatkan  dari  perhitungan  Matlab nantinya yang akan dijadikan sebagai perbandingan dari hasil keluaran kualitas air pada mikrokontroler.

## Implementasi Google Firebase
Pada  penelitian  ini  data  yang  didapatkan  dari  hasil pembacaan  sensor  akan  dikirim  dan  disimpan  pada realtime  database yang  telah  disediakan Google Firebase .  Data  yang  sudah  tersimpan  nantinya  akan ditampilkan  pada  halaman website yang  sudah  dibuat secara realtime . Pada Gambar 14, halaman menampilkan data hasil pembacaan sensor berupa nilai
Tabel 10 Validasi pakar
Jam Suhu Air (°C) pH Air Amonia (ppm) Kualitas Air Keterangan Pakar 08.00 29,50 6,62 0,05 Normal Sesuai 12.00 30,19 5,10 0,07 Normal Sesuai 16.00 30,75 5,18 0,08 Buruk Sesuai …. 08.00 28,21 5,13 0,09 Buruk Sesuai 12.00 29,37 5,14 0,16 Buruk Sesuai 16.00 29,18 5.92 0,08 Buruk Sesuai
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230
suhu  air,  pH  air,  dan  gas  amonia  serta  keterangan kualitas air dari hasil klasifikasi metode fuzzy logic .

## Gambar 14 Halaman Pembacaan Sensor

## Implementasi Sistem Monitoring pada Kolam
Pengambilan data kualitas air dilakukan setiap tiga kali sehari, yaitu pada pukul 08.00, 12.00, dan 16.00 dengan sampel uji air kolam di dalam hapa berukuran 2x1 m^2 yang  berisi  bibit  ikan  patin  berukuran  ±5-10  cm sebanyak 20 ekor (Gambar 15). Pengambilan data pada penelitian  dilakukan  selama  15  hari  yaitu  pada  11 Desember 2022 sampai dengan 25 Desember 2022 dan bertempat di Kelurahan Benua Anyar, Banjarmasin.
Gambar 15 Bibit Ikan Patin pada Awal Penelitian
Pemasangan  ketiga  sensor  yaitu  DS18B20  dan  sensor pH  dilakukan  dengan  cara  merendam  sensor  kedalam air.  Sedangkan  sensor  MQ-135  diletakkan  diatas permukaan  air  untuk  mengukur  kadar  gas  amonia kolam. Alat diletakkan pada tengah media pemeliharaan untuk memaksimalkan hasil dari pembacaan sensor yang dapat dilihat pada Gambar 16.

## Hasil Analisa
Dari hasil pengukuran kualitas air kolam yang dilakukan selama  15  hari  yaitu  pada  11  Desember  2022  sampai dengan  25  Desember  2022  didapatkan  hasil  bahwa kondisi kualitas air kolam berubah-ubah setiap harinya. Hal  ini  disebabkan  oleh  kondisi  cuaca  serta  faktor lainnya  yang  menyebabkan  perubahan  suhu,  pH,  dan amonia pada kolam. Meskipun terjadi penurunan hasil kualitas  air,  namun  tidak  ada  ikan  yang  mati  selama dilakukan  penelitian.  Hal  ini  berarti  bahwa  kondisi  air pada kolam masih dapat ditoleransi oleh ikan.

## Kesimpulan
Sistem  monitoring  pemantauan  kualitas  air  pada budidaya  ikan  patin  berbasis  protokol  LoRa  berhasil dibangun.  Sistem monitoring pemantauan  kualitas  air dibangun berbasis website yang dirancang menggunakan pemrograman Hypertext Markup Language (HTML), Cascading  Style  Sheets (CSS), Bootstrap , dan JavaScript , serta menggunakan fitur dari firebase yaitu realtime  database yang  digunakan sebagai  penyimpanan  data  hasil  pembacaan  sistem. Modul komunikasi LoRa SX-1278 dengan frekuensi 433 Mhz  untuk  pengiriman  data  dari  kolam  ke  perangkat gateway bekerja secara efektif dan mampu mengirimkan  data  jarak  jauh  tanpa  menggunakan jaringan  internet.    Hasil  dari  pengujian  performa  dari sensor  yang  digunakan  untuk  mengetahui  persentase error dari  setiap  sensor  didapatkan  hasil error sebesar 5,99%  pada  pengujian  sensor  DS18B20,  5,5%  pada pengujian sensor pH, dan untuk hasil pengujian sensor amonia  didapatkan  hasil  bahwa  hasil  pengukuran  dari sensor  MQ-135  sesuai  dengan  hasil  amonia hydrion tester. Sistem monitoring yang  dibangun  dengan menggunakan komunikasi
LoRa-SX1278 untuk pengiriman  data  dari node sensor  ke  perangkat gateway dapat  mengirimkan  data  sejauh  150  Meter pada kondisi LoS dan 50 Meter pada kondisi N-LoS. Hasil pengujian  sistem  dari  perhitungan fuzzy  logic pada keluaran  mikrokontroler  dan  Matlab  serta  kesesuaian dari  keterangan  pakar  dalam  penentuan  kualitas  air kolam  didapatkan  nilai  rata-rata error sebesar  0,46%. Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa sistem monitoring kualitas  air  yang  dibangun  berbasis protokol LoRa dengan  menggunakan fuzzy logic dalam menentukan  kualitas  air  layak  digunakan  secara langsung. Pada penelitian ini hanya menggunakan satu metode kalasifikasi sehingga pada penelitian selanjutnya  dapat  menggunakan  metode  klasifikasi lainnya  untuk  membandingkan  performa  yang  lebih baik dari metode fuzzy logic serta menambahkan sensor lainnya  yang  juga  mempengaruhi  kualitas  air  sehingga dapat  menunjang  proses  penelitian  seperti  sensor kekeruhan, Dissolved  Oxygen ,  dll  agar  mendapatkan hasil yang lebih maksimal dalam penentuan kualitas air.
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.230

## Referensi
Ayuningtias,  L.  P.,  Irfan,  M.,  &  Jumadi,  J.  (2017).  Analisa Perbandingan  Logic  Fuzzy Metode Tsukamoto,  Sugeno, Dan  Mamdani  (Studi  Kasus :  Prediksi  Jumlah  Pendaftar Mahasiswa  Baru  Fakultas  Sains  Dan  Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung).
Jurnal Teknik Informatika , 10 (1). https://doi.org/10.15408/jti.v10i1.5610
Batong,  A.  R.,  Murdiyat,  P.,  &  Kurniawan,  A.  H.  (2020).
Analisis  Kelayakan  LoRa  Untuk  Jaringan  Komunikasi Sistem  Monitoring  Listrik  Di  Politeknik  Negeri
Samarinda. PoliGrid , 1 (2), 55.
https://doi.org/10.46964/poligrid.v1i2.602
Bhawiyuga,  A.,  &  Yahya,  W.  (2019).  Sistem  Monitoring Kualitas  Air  Kolam  Budidaya  Menggunakan  Jaringan Sensor Nirkabel Berbasis Protokol LoRa. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 6 (1), 99. https://doi.org/10.25126/jtiik.2019611292
Chowdhury, D., & Hovda, S. (2022). Estimation of downhole cuttings  concentration  from  experimental  data  – Comparison of empirical and fuzzy logic models. Journal of  Petroleum  Science  and  Engineering , 209 (November
2021),
109910.
https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109910
Dwisaputra,  I.,  Rolastin,  B.,  Irwan,  I.,  &  Sateria,  A.  (2019). Pengambilan Keputusan Untuk Kualitas Air Pada Tambak
Udang  Menggunakan  Fuzzy  Logic  Control. Gema Teknologi , 20 (3), 85.
https://doi.org/10.14710/gt.v20i3.25641
Saragih,  K.W.,  Kusuma,  P.D.,  &  Setianingsih,  C. (2019).
Sistem Pemantauan Dan Klasifikasi Kondisi Pencemaran Air Sungai Dengan Metode Fuzzy Logic, e-Proceeding of Engineering . 6 (1), 1604–1610.
Fakhriza,  R.,  Rahmat,  B.,  &  Astuti,  S.  (2021).  Perancangan Dan  Implementasi  Alat  Monitoring  Dan  Controlling Kualitas  Air  Pada  Kolam  Ikan  Koi  (  Design  and Implementation  of  Water  Quality  Monitoring  and Controlling Equipment  in  Koi  Fish Pond ). E-Proceeding of Engineering , 8 (5), 5274–5289. Husada, M.  G. (2020). Fuzzy  logic  implementation  in  water quality monitoring and controlling system for fishwater cultivation . 13–18.
Kasim,  A.  A.,  Maulana,  R.,  &  Setyawan,  G.  E.  (2019). Implementasi Otomasi Kandang dalam Rangka
Meminimalisir  Heat  Stress  pada  Ayam  Broiler  dengan
Metode Fuzzy Sugeno . 3 (2), 1403–1410.
Madaan, A., Bansal, S., Sahu, A., & Kidwai, F. (2020). Peer to
Peer  Communication  in  GUI  interface  using  Lora Technology. Procedia  Computer  Science , 173 (2019), 299–304. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.06.035 Minggawati,  I.,  &  Saptono.  (2012).  Parameter  Kualitas  Air untuk  Budidaya  Ikan  Patin  (Pangasius  pangasius)  di Karamba  Sungai  Kahayan,  Kota  Palangkaraya. Jurnal Ilmu Hewani Tropika , 1 (1), 27–30.
Pacco, H. C. (2022). Simulation of temperature control and irrigation  time  in  the  production  of  tulips  using  Fuzzy
logic. Procedia Computer Science , 200 , 1–12. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.199 Pramana,  R.  (2018).  Perancangan  Sistem  Kontrol  dan Monitoring  Kualitas  Air  dan  Suhu  Air  Pada  Kolam Budidaya Ikan. Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian
Dan Industri Terapan , 7 (1), 13–23.
https://doi.org/10.31629/sustainable.v7i1.435
Pujiharsono,  H.,  &  Kurnianto,  D.  (2020).  Mamdani  fuzzy inference  system  for  mapping  water  quality  level  of biofloc ponds in catfish cultivation. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , 8 (2), 84–88.
https://doi.org/10.14710/jtsiskom.8.2.2020.84-88 Rifa,  A.,  Kudsiah,  H.,  &  Mubarak,  M.  S.  (2021). Transfer Teknologi  Pengolahan  Sosis Ikan Patin ( Pangasius  sp  ) bagi  Kelompok  Pembudidaya  Ikan  dan  Keluarganya Transfer of Silver Catfish Sausage Processing Technology for Fish Farming Group and their Families Pendahuluan . 5 (4), 589–599.
Rizki Saputera. (2019). 4 Ikan Budidaya Air Tawar Populer Di Kabupaten Banjar, Mana Yang Anda Suka? Teras7.Com. Sari,  S.  P.,  Hasibuan,  S.,  &  Syafriadiman.  (2021).  Fluktuasi Ammonia Pada Budidaya Ikan Patin (Pangasius Sp.) Yang Diberi  Pakan  Jeroan  Ikan. Jurnal  Akuakultur  Sebatin , 2 (2), 39–54.
Setiawan,  E.,  &  Munadhif,  I.  (2021).  Rancang  Bangun Pengendalian  Kualitas  Air  Pada  Budidaya  Ikan  Nila Merah  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic  Dengan Sistem  Monitoring  Berbasis  Internet  Of  …. Jurnal Conference on Automation … , 1 (2809), 220–226.
Sihotang,  D.  M.  (2018).  Penentuan  Kualitas  Air  untuk Perkembangan  Ikan  Lele  Sangkuriang  Menggunakan Metode Fuzzy SAW. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi (JNTETI) , 7 (4), 372–376. https://doi.org/10.22146/jnteti.v7i4.453
Statistik  KKP.  (2020). Produksi  Perikanan  Budidaya Kalimantan Selatan . Statistik.Kkp.Go.Id.
Supriatna,  Mahmudi,  M.,  Musa,  M.,  &  Kusriani.  (2020). Hubungan  pH  Dengan  Parameter  Kualitas  Air  Pada Tambak  Intensif  Udang  Vannamei  (Litopenaeus vannamei). Journal  of  Fisheries  and  Marine  Research , 4 (3), 368–374.
Supriyanto,  A.,  Noor,  A.,  &  Prastyaningsih,  Y.  (2019). Purwarupa  Sistem  Monitoring  Kualitas  Air  pada  Kolam Ikan Air Tawar Berbasis Aplikasi Web Mobile. Ultimatics , XI (2), 84–88.
Talanta, D. E. (2021). Rancang Bangun Kontrol Kadar Amonia Dan Ph Air Berbasis Arduino Pada Budidaya Ikan. Otopro , 17 (1), 27–32. https://doi.org/10.26740/otopro.v17n1.p27-32
Wahyuningsih, S., Gitarama, A. M., & Gitarama, A. M. (2020).
Amonia  Pada  Sistem  Budidaya  Ikan. Syntax  Literate ; Jurnal Ilmiah Indonesia , 5 (2), 112. https://doi.org/10.36418/syntax-literate.v5i2.929
Yanziah,  A.,  Soim,  S.,  &  Rose,  M.  M.  (2020).  Analisis  Jarak Jangkauan Lora Dengan Parameter Rssi Dan Packet Loss Pada  Area  Urban. Jurnal  Teknologi  Technoscientia , 13 (1), 27–34.