## Penerapan Fuzzy Logic Tsukamoto pada Pembangunan Kandang Ayam Pintar

## M.ICHWAN, MILDA GUSTIANA HUSADA, GHASSAN NUR F H
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung
Email: Ichwan@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Dari hasil wawancara dengan pakar unggas didapatkan bahwa kondisi suhu dan kelembaban udara dapat mempengaruhi produktifitas dan kesehatan ayam karena suhu  dan  kelembaban  yang  tidak  stabil.  Pada  penelitian  ini  dibangun  “kandang ayam” pintar menggunakan metode Tsukamoto untuk menghitung durasi waktu dalam  pengaturan  suhu  dan  kelembaban.  Kandang  ayam  pintar  menggunakan sensor  suhu,  kelembaban  udara,  Real  Time  Clock  untuk  mengatur  pemberian pakan secara otomatis, limit switch untuk memperingati peternak untuk mengisi stok  pakan  ayam  dan  sensor  gas  ammonia  yang  disimulasikan  menggunakan potensio  untuk  mendeteksi  gas  ammonia  yang  terdapat  dalam  kandang  ayam. Berdasarkan  pengujian,  dengan  adanya  metode  fuzzy  logic  tsukamoto  yang dibantu  sistem  sebagai  acuan  untuk  dapat  menentukan  titik-titik  krusial,  dan membuat  kondisi  kandang  ayam  menjadi  stabil  dengan  durasi  waktu  yang panjang, agar pada saat cuaca diluar kandang berubah drastis, cuaca di dalam kandang  tidak  berubah  drastis  seperti  kondisi  cuaca  diluar  kandang.  Keluaran aplikasi yang dibuat memiliki akurasi 100%.
Kata Kunci: Kandang Ayam, Fuzzy Logic Tsukamoto, Suhu Udara, Kelembaban Udara, Gas ammonia.

## ABSTRACT
From interviews with experts poultry found that the conditions of temperature and humidity  can  affect  the  productivity  and  health  of  chickens  because  of  the temperature and humidity is not stable. In this study constructed "chicken coop" smart use Tsukamoto method to calculate the duration of time in the setting of temperature and humidity. Henhouse clever use temperature sensors, humidity, Real Time Clock to set the automatic feeding, limit switch to commemorate farmers to replenish stocks chicken feed and ammonia gas sensor which is simulated using pot to detect ammonia gas contained in the chicken coop. Based on testing, with the  method  of  fuzzy  logic  Tsukamoto  who  assisted  system  as  a  reference  to determine the crucial points, and create conditions henhouse becomes stable with a long duration, so when the weather outside the cage changed drastically, the weather in the cage unchanged such drastic weather conditions outside the cage. Exodus applications made to have 100% accuracy.
Keywords : Chickenrun, Fuzzy Logic, Temperature, Humidity, Ammonia gas

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  menggunakan  metode  fuzzy  Tsukamoto  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah menentukan fungsi keanggotaannya, kemudian menentukan rule dan nantinya kategori akan diklasterisasi  ke  masing  –  masing  kelompok  sesuai  dengan  rule  yang  diterapkan.  Metode Tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran monoton, pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF-  Then  harus  direpresentasikan  dengan  suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaannya yang monoton. Hasil inferensi dari tiap-tiap aturan  diberikan  secara  tegas (crisp)  berdasarkan  α-predikat  (fire  strenght).  Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Pembangunan  kandang  ayam  dapat    menggunakan  metode  fuzzy  logic  Tsukamoto  untuk diterapkan  kedalam  pembangunan  kandang  ayam  pintar.  Berdasarkan  hasil  wawancara dengan  pakar  unggas  didapatkan  bahwa  kondisi  suhu  dan  kelembaban  udara  dapat mempengaruhi produktifitas dan kesehatan ayam. Kesehatan ayam dapat terganggu karena suhu dan kelembaban yang tidak stabil, salah satu dampak perubahan suhu dan kelembaban terhadap  ayam  adalah  ayam  megap-megap,  membentangkan  sayap,  dan  mencari  tempat yang dingin apabila suhunya panas.
Ketika  ayam  mengeluarkan  kotoran  dan  tidak  dibersihkan  langsung  oleh  peternak  maka kotoran ayam tersebut akan mengeluarkan gas ammonia yang dapat mengganggu kesehatan ayam  yang  diternak.  Oleh  karena  itu  peternak  memerlukan  informasi  tentang  kondisi  gas ammonia dengan tujuan memberikan peringatan kepada peternak ketika gas ammonia sudah diatas ambang normal keadaan kandang ayam. Ketika ayam di ternak khususnya ayam broiler maka  pemberian  pakan  pun  harus  terjadwal  agar  berat  badan  ayam  dan  kesehatan  ayam tersebut tidak terganggu. Berdasarkan pada masalah di samping maka dilakukan penelitian pada kandang ayam. Pada penelitian ini dibangun kandang ayam dengan pengaturan suhu dan kelembaban, pemberian pakan secara otomatis, dan pemberitahuan untuk membersihkan kandang  ayam  dari  kotoran  ayam.  Penelitian  ini  menggunakan  sensor  suhu,  kelembaban udara, sensor gas, dan tekanan.
Pada penelitian ini parameter yang digunakan yaitu suhu berkisar 18-32°C dan kelembaban berkisar  30-80%  dalam  kandang,  pakan  ayam,  dan  kadar  gas  ammonia  dalam  kandang. Output  sistem  memberikan  peringatan  kepada peternak,  keluarannya  mencakup  kadar gas ammonia  yang  terdapat  dalam  kandang,  dan  stok  pakan  ayam.  Jenis kandang  ayam  yang akan di teliti adalah kandang ayam broiler sementara ayam yang diteliti adalah ayam yang berumur mulai dari 30 hari (ayam dewasa). Implementasi sistem dilakukan dengan simulasi menggunakan hardware (perangkat keras). Hardware yang digunakan adalah sensor suhu dan kelembaban dht22, RTC, potensio yang masing-masing mensimulasikan sensor gas ammonia, sensor limit switch, dan mikrokontroller ATmega16

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Fuzzy Logic
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  komponen  pembentuk  soft  computing.  Logika  fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1965.  Dasar  logika  fuzzy
adalah  teori  himpunan  fuzzy.  Pada  teori  himpunan  fuzzy,  peranan  derajat  keanggotaan sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam  suatu  himpunan  sangat  penting.  Nilai keanggotaan atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut.  Teori  himpunan  fuzzy  merupakan  kerangka  matematis  untuk  merepresentasikan ketidakpastian,  ketidakjelasan, kekurangan, ketidaktepatan informasi dan kebenaran parsial. Dengan fuzzy proses penentuan nilai suatu kriteria yang subjektif akan memberikan hasil yang sangat baik. Penentuan nilai diperoleh dengan membuat fungsi keanggotaan terlebih dahulu.
Definisi  Logika  Fuzzy  “Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu ruang  input  ke dalam  suatu ruang  output”.  Alasan  menggunakan  logika  fuzzy,  antara  lain: Konsep logika fuzzy lebih mudah dipahami dan logika fuzzy apabila terdapat data yang tidak tepat memiliki toleransi. Secara umum, sistem logika fuzzy memiliki 4 elemen yaitu;
1. Basis aturan yang berisi aturan-aturan yang bersumber dari pakar.
2.  Suatu  mekanisme  pengambilan  keputusan  dimana  pakar  mengambil  keputusan  dengan menerapkan pengetahuan yang dimiliki.
3.  Proses  fuzzifikasi  (fuzzification)  yang  merubah  besaran  tegas  (crisp)  ke  dalam  besaran fuzzy;
4.  Proses  defuzzifikasi  (defuzzification),  merupakan  kebalikan  dari  proses  fuzzikasi  yaitu merubah besaran fuzzy hasil dari inference engine, menjadi besaran tegas (crisp) [1].

## 2.2 Cara Kerja Logika Fuzzy
Di dalam implementasi sistem, fuzzy memiliki 3 bagian, yaitu fuzzyfikasi, inferensi fuzzy, dan defuzzyfikasi.  Namun,  proses  defuzzyfikasi  disini  bersifat  optional  yaitu  apabila  kesimpulan sudah  memenuhi  atau  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  maka  tidak  perlu  dilakukan  proses defuzzyfikasi. Namun, apabila kesimpulan belum memenuhi maka proses defuzzyfikasi tetap dilakukan [1].

## 2.3 Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input  data kedalam  nilai  keanggotaannya  (sering  juga  disebut  dengan  derajat  keanggotaan)  yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Apabila U menyatakan himpunan universal dan  A  adalah himpunan  fungsi  fuzzy  dalam  U,  maka  A dapat dinyatakan  sebagai pasangan terurut. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan [1].
a. Representasi  Linear  Pada  representasi  linear,  pemetaan  input  ke  derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linear. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol(0) bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi
0 1 b a Domain Derajat keanggotaan µ[x]
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan dengan linear kurva naik Sumber: (Logika fuzzy. Yogyakarta, Graha Ilmu Kusumadewi,S.2006) [2]
µ[x]: { 0, 𝑥 < 𝑎 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 , 𝑎 < 𝑥 < 𝑏 1, 𝑥  > 𝑏 (1)
Kedua, merupakan kebalikan dari yang pertama. Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah. Seperti terlihat pada Gambar 2.
0 1 b a Domain Derajat keanggotaan µ[x]
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan dengan linear turun Sumber: (Logika fuzzy. Yogyakarta, Graha Ilmu Kusumadewi,S.2006) [2]
µ[x]: { 0, 𝑥 > 𝑏 𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 , 𝑎 < 𝑥 < 𝑏 1, 𝑥 > 𝑎 (2)
b. Representasi kurva segitiga Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linear). Seperti terlihat pada Gambar 3.
Derajat keanggotaan µ[x] 0 1 b a Domain c
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan dengan kurva segitiga
Sumber: (Logika fuzzy. Yogyakarta, Graha Ilmu Kusumadewi,S.2006) [2]
µ[x]: { 0, 𝑥 > 𝑐 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 < 𝑎 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 , 𝑎 < 𝑥 < 𝑏 𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 , 𝑏 < 𝑥 < 𝑐 (3)
c. Representase kurva trapesium
Kurva trapesium  pada dasarnya seperti  bentuk  segitiga,  hanya  saja ada titik yang memiliki nilai keanggotaan 1. Seperti terlihat pada gambar 4.
0 1 b a Derajat keanggotaan µ[x] Domain c d
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan dengan kurva trapesium
Sumber: (Logika fuzzy. Yogyakarta,
Graha Ilmu Kusumadewi,S.2006) [2]
µ[x]:
{ 0, 𝑥 > 𝑑 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 < 𝑎
𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 , 𝑎 < 𝑥 < 𝑏 𝑑−𝑥 𝑑−𝑥 , 𝑐 < 𝑥 < 𝑑 1, 𝑏 > 𝑥 > 𝑐 (4)

## 2.4 Fuzzy Logic Tsukamoto
Metode tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran monoton, pada metode tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF- Then harus direpresentasikan dengan suatu
himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaannya yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  (crisp)  berdasarkan  α-predikat  (fire strenght). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot [3].
Sistem  inferensi  fuzzy  merupakan  suatu  kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada  teori himpunan  fuzzy,  aturan  fuzzy  yang  berbentuk  IF-THEN,  dan  penalaran  fuzzy.  Secara  garis besar, diagram blok proses inferensi fuzzy terlihat pada Gambar 5

## Gambar 5. Diagram Blok Sistem Inferensi Fuzzy
Sumber: (Logika fuzzy. Yogyakarta, Graha Ilmu Kusumadewi,S.2006) [2]
Sistem inferensi fuzzy menerima input crisp. Input ini kemudian dikirim ke basis pengetahuan yang berisi aturan fuzzy dalam bentuk IF-THEN. Fire strength (nilai keanggotaan anteseden atau α) akan dicari pada setiap aturan. Apabila aturan lebih dari satu, maka akan dilakukan agregasi  semua  aturan.  Selanjutnya  pada  hasil  agregasi  akan  dilakukan  defuzzy  untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem.
Salah satu metode FIS yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan adalah metode Tsukamoto.  Berikut  ini  adalah  penjelasan  mengenai  metode  FIS  Tsukamoto.  Pada  metode Tsukamoto,  implikasi  setiap  aturan  berbentuk  implikasi  “Sebab-Akibat”/Implikasi  “Input- Output”  dimana  antara  anteseden  dan  konsekuen  harus  ada  hubungannya.  Setiap  aturan direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan fuzzy, dengan fungsi keanggotaan yang monoton.  Kemudian  untuk  menentukan  hasil  tegas  (Crisp  Solution)  digunakan  rumus penegasan (defuzifikasi) yang disebut “Metode rata-rata terpusat” atau “Metode defuzifikasi rata-rata terpusat” (Center Average Deffuzzyfier) dengan rumus sebagai berikut :
Z  = ∝𝑖∗𝑍𝑖+∝𝑖∗𝑍𝑖 ∝𝑖+∝𝑖 (5)
Terdapat 4 langkah untuk dapat menggunakan fuzzy logic tsukamoto, berikut langkah-langkah untuk menggunakan fuzzy logic tsukamoto

## Penerapan Fuzzy Logic Tsukamoto pada Pembangunan Kandang Ayam Pintar
Start Fuzzyfikasi Pembuatan Mesin Inferensi Pembuatan Basic Pengetahuan Fuzzy Defuzzyfikasi End Gambar 6. Fuzzy Logic Tsukamoto

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Fuzzyfikasi
Proses pengubahan besaran numeric menjadi besaran linguistik. Nilai fuzzy logic  ditentukan dengan fungsi keanggotaan himpunan fuzzy.
Menentukan  fuzzyfikasi    pada  kondisi  udara  didalam  kandang  menggunakan  rumus  yang terdapat pada Basic Pengetahuan Fuzzy untuk suhu dan kelembaban
Tabel 1 Fuzzyfikasi data dan kondisi dalam kandang ayam
Input Output
Suhu diantara 18 o C-23 o C, kondisi kandang ayam tidak normal Pemanas otomatis menyala, kipas angin dalam kondisi mati Suhu diantara 29 o C-32 o C, kondisi kandang ayam tidak normal Kipas angin otomatis menyala, pemanas dalam kondisi mati Kelem baban kurang dari 50%, kondisi kandang ayam tidak normal Pemanas dalam kondisi mati, kipas dalam kondisi menyala, air sprinkler dalam kondisi nyala Kelembaban lebih dari 60%, kondisi kandang ayam tidak normal Sprinkler dalam kondisi mati, pemanas dalam kondisi mati, dan kipas dalam kondisi menyala

## 3.2 Basic Pengetahuan Fuzzy
Basic pengetahuan Fuzzy adalah proses menirukan kemampuan manusia dalam mengambil keputusan. Parameter-parameter fuzzy yang akan diolah menggunakan aturan IF-THEN.
Dalam basic pengetahuan fuzzy pada gambar 7 diketahui bahwa kondisi suhu didalam kandang ada 3 bagian, yaitu suhu dingin, suhu normal, dan suhu panas.
Suhu dingin di dalam kandang memiliki parameter, yaitu 18oC-24oC, suhu normal di dalam kandang yaitu 24oC-28oC, dan pada saat suhu panas di dalam kandang berkisar pada 28oC- 32oC.
24°C 28°C 0 Suhu Dingin Suhu Panas 1 Suhu Sedang 18°C 32°C Gambar 7. Derajat keanggotaan suhu Suhu :
Suhu  dingin [x] : 1, 𝑥 > 18 −(𝑥−24) 24−18 , 18 < 𝑥 < 24 0, 𝑥 < 24 Suhu normal [x] : {
1, 24 > 𝑥 < 28 𝑥−18 24−18 , 28 ≤ 𝑥 ≤ 32
−(𝑥−32) 32−28 , 28 ≤ 𝑥 ≤ 32 Suhu kepanasan [x] : { 1, 𝑥 < 32
𝑥−28 32−28 , 28 ≤ 𝑥 ≤ 32

## 0, 𝑥 < 28
Pada kondisi kelembaban di dalam kandang, terbagi menjadi 3 bagian sama seperti suhu, yaitu kelembaban  kering  (30%-50%),  kelembaban  normal  (50%-60%)  dan  kelembaban  basah (60%-80%).
50% 60% 0 Kondisi lembab Kondisi kering 1 Kondisi normal 30% 80% Gambar 8. derajat keanggotaan kelembaban
Kelembaban kering [x] : { 1, 𝑥 < 50 −(𝑥−50)
50−30 , 30 < 𝑥 < 50 0, 𝑥 < 30
Kelembaban Normal [x]: {
1, 50 > 𝑥 < 60 𝑥−30 50−30 , 30 < 𝑥 < 50
−(𝑥−80)
80−60 , 50 < 𝑥 < 80
Kelembaban lembab [x] : { 1, 𝑥 < 80 𝑥−60 80−60 , 60 ≤ 𝑥 ≤ 80
0, 𝑥 < 60

## 3.3 Mesin Inferensi
Dalam mesin inferensi ditentukan rules/aturan didalam kandang yang terbagi menjadi 9 bagian karena suhu terdapat 3 kondisi dan kelembaban 3 kondisi, sebagai contoh : jika suhu 19oC dan kelembaban 65% maka lampu didalam kandang menyala. Berikut adalah rules yang dibuat sesuai dengan Gambar 7 dan Gambar 8 :
1. Jika suhu dingin dan kelembaban lembab, maka lampu menyala dan kipas angin mati
2. Jika suhu dingin dan kelembaban normal, maka lampu menyala dan kipas angin mati
3. Jika suhu dingin dan kelembaban kering, maka lampu menyala dan kipas angin menyala
4. Jika suhu normal dan kelembaban lembab, maka lampu menyala dan kipas angin mati
5. Jika suhu normal dan kelembaban normal, maka lampu mati dan kipas angin mati
6. Jika suhu normal dan kelembaban kering, maka lampu mati dan kipas angin menyala
7. Jika suhu panas dan kelembaban lembab, maka lampu menyala dan kipas menyala
8. Jika suhu panas dan kelembaban normal, maka lampu mati dan kipas angin menyala
9. Jika suhu panas dan kelembaban kering, lampu mati dan kipas angin menyala

## 3.4 Deffuzifikasi
Fungsi dari deffuzifikasi adalah untuk menentukan berapa lama lampu, kipas dan air sprinkler bekerja untuk menormalkan kandang ayam pada saat suhu dan kelembaban didalam kandang tidak normal
Berikut  adalah  contoh  kasus  salah  satu  cara  menghitung  deffuzifikasi  untuk  mengetahui berapa lama lampu menyala didalam kandang
∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑1 =  𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 19,25708389 𝐶  ∩ 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 33,33332825% = min(𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 [19,257083891] ∩ 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 [33,33332825%]) = min (0,790485974  ∩ 0,833333488) = 0,790485974 ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑2 =  𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 19,25708389 𝐶  ∩ 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 33,33332825%
= min(𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 [19,257083891] ∩ 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 [33,33332825%])
= min (0,209513959  ∩ 0,833333488) = 0,209513959
∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑3 =  𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 19,25708389 𝐶  ∩ 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 33,33332825%
= min(𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 [19,257083891] ∩ 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 [33,33332825%]) = min (0  ∩ 0,833333488) = 0
∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑4 =  𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 19,25708389 𝐶  ∩ 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 33,33332825% = min(𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 [19,257083891] ∩ 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 [33,33332825%]) = min (0,790485974  ∩ 0,166666386) = 0,1666666386
∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑5 =  𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 19,25708389 𝐶  ∩ 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 33,33332825%
= min(𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 [19,257083891] ∩ 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 [33,33332825%])
= min (0,209513959  ∩ 0,1666666386 = 0,1666666386
∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑6 =  𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 19,25708389 𝐶  ∩ 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 33,33332825%
= min(𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 [19,257083891] ∩ 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 [33,33332825%]) = min (0  ∩ 0,1666666386) = 0
∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑7 =  𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 19,25708389 𝐶  ∩ 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 33,33332825%
= min(𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 [19,257083891] ∩ 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 [33,33332825%]) = min (0,790485974  ∩ 0)
= 0 ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑8 =  𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 19,25708389 𝐶  ∩ 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 33,33332825%
= min(𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 [19,257083891] ∩ 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 [33,33332825%]) = min (0,209513959  ∩ 0) = 0
∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑9 =  𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 19,25708389 𝐶  ∩ 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 33,33332825% = min(𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢 [19,257083891] ∩ 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 [33,33332825%]) = min (0  ∩ 0) = 0
Keterangan : Z : Nilai defuzzifikasi
∝ 𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑖 : Nilai terkecil dari suhu dan kelembaban
Setelah  mendapatkan  nilai  minimum ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 ,  maka  dilakukan  untuk  mencari  nilai  dari  Zi dengan cara Zmax - ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 1(Zmax-Zmin) = 48 - 0,790485974 .(48-40) = 48 – 6,323887792 = 41,676112208 (untuk hasil dari Z1) Zmax - ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 2(Zmax-Zmin) = 48 - 0,209513959. (48-40) = 48 – 1,676111672 = 46,32388828 (untuk hasil dari Z2) Zmax - ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 3(Zmax-Zmin) = 48 - 0 .(48-40) = 48 – 0 = 48 (untuk hasil dari Z3) Zmax - ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 4(Zmax-Zmin) = 48 - 1,666666386 .(48-40) = 48 – 13,333331088 = 34,666668912 Zmax + ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 4(Zmax-Zmin) = 20 + 1,666666386.(28-20) = 20 + 13,333331088 = 33,333331088 Maka : 34,666668912 + 33,333331088 = 68/2 = 34 (untuk hasil dari Z4) Zmax - ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 5(Zmax-Zmin) = 48 - 1,666666386 .(48-40) = 48 – 13,333331088 = 34,666668912 Zmax + ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 5(Zmax-Zmin) = 20 + 1,666666386.(28-20) = 20 + 13,333331088 = 33,333331088 Maka : 34,666668912 + 33,333331088 = 68/2 = 34 (untuk hasil dari Z5) Zmax - ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 6(Zmax-Zmin) = 48 - 0 .(48-40) = 48 – 0 = 48 Zmax + ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 6(Zmax-Zmin) = 20 + 0.(28-20)
= 20 + 0 = 20 Maka : 48 + 20 = 68/2 = 34 (untuk hasil dari Z6) Zmax - ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 7(Zmax-Zmin) = 28 - 0 .(28-20) = 28 – 0 = 28 (untuk hasil Z7) Zmax - ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 8(Zmax-Zmin) = 28 - 0 .(28-20) = 28 – 0 = 28 (untuk hasil Z8) Zmax - ∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑 9(Zmax-Zmin) = 28 - 0 .(28-20) = 28 – 0 = 28
Keterangan : Zmax : Nilai maksimum dari proses inferensi Zmin : Nilai minimum dari proses inferensi
∝ 𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑖 : Nilai terkecil dari suhu dan kelembaban 𝑍𝑖  𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖  ∝ 𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑍𝑚𝑎𝑥 𝑑𝑎𝑛 𝑍𝑚𝑖𝑛
Apabila semua telah dihitung maka mulai menghitung nilai Z dengan rumus : Z  = ((∝ 𝑃𝑟𝑒𝑑 1 ∗ 𝑍1+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑2 ∗ 𝑍2+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑3 ∗ 𝑍3+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑4 ∗ 𝑍4+∝ 𝑃𝑟𝑒𝑑 5 ∗ 𝑍5+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑6 ∗ 𝑍6+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑7 ∗ 𝑍7@+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑8 ∗ 𝑍8+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑9 ∗ 𝑍9))/((∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑1+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑2+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑3+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑4+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑5+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑6+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑7+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑8+∝ 𝑝𝑟𝑒𝑑9) )
Z
= ((0,790485974  ∗ 41,676112208 + 0,209513959 ∗ 46,32388828 + 0 ∗ 48 +
0,1666666386 ∗ 34 + 0,1666666386 ∗ 34 + 0 ∗ 34@ + 0 ∗ 28 + 0 ∗ 28 + 0 ∗ 28))/
((0,790485974 + 0,209513959 + 0 + 0,1666666386 + 0,1666666386 + 0 + 0 + 0 + 0) )
Z= (((32,94438215127417 + 9.705501229816500 + 0 + 5,6666657124 + 5,6666657124 + 0 + 0 + 0 + 0))/((0,790485974 + 0,209513959 + 0 + 0,1666666386 + 0,1666666386 + 0 + 0 + 0 + 0) ))
Z = (53,98321480589067) 1,3333332102 = 40,48741484343076 Menit
Hasil yang ditemukan adalah waktu untuk mencari lamanya lampu menyala dengan satuan menit.
Keterangan : Z : Nilai defuzzifikasi
∝ 𝑃𝑟𝑒𝑑 1 : Nilai terkecil dari suhu dan kelembaban 𝑍𝑖  𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖  ∝ 𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑍𝑚𝑎𝑥 𝑑𝑎𝑛 𝑍𝑚𝑖𝑛 Setelah ∝ 𝑃𝑟𝑒𝑑 dan Zi telah didapatkan, hitunglah menggunakan rumus dibawah. Proses deffuzifikasi ini dilakukan untuk mengetahui lama nya proses menormalkan kandang baik itu menggunakan kipas, lampu, dan air(sprinkler).

## 3.1 Perancangan Mikrokontroller
Berikut ini adalah rancangan hardware untuk penerapan fuzzy logic tsukamoto.

## Gambar 9. Perancangan mikrokontroler
Keterangan :
1) Sensor suhu dan kelembaban DHT-22.
2) Input dan output untuk lampu, kipas, dan gas ammonia.
3) Potensiometer untuk simulasi suhu dan kelembaban.
4) Mikrokontroller ATmega-16.
5) Mikrokontroller Real Time Clock (RTC).
6) Kipas angin untuk output suhu dan kelembaban.
7) Downloader untuk memberikan input dari software ke hardware.
8) Limit switch untuk memberikan output stok pakan dengan membunyikan buzzer.

## 3.2 Pengujian Fitur
Tabel 3. Hasil Pengujian fitur-fitur yang terdapat dalam kandang ayam ‘pintar’
No Nama Fitur Hardware Fungsi Kondisi Hasil 1 Alarm Stok Makanan Limit  Switch  dan Buzzer Memberi  peringatan  saat stok makanan akan habis Saat  bandul  menek- an limit switch Berhasil 2 Memberi  pakan secara otomatis Mikrokontroler  RTC ( Real Time Clock ) Memberi pakan sesuai dengan  waktu  yang  telah ditentukan Saat timer menunjukan waktu pukul 08.00 dan 16.00 Berhasil 3 Peringatan kadar amonia tinggi Potensio dan Buzzer Memberikan peringatan pada  saat  kadar  ammonia melebihi ambang batas normal Pada saat kadar ammonia melebihi 24 ppm Berhasil

## Penerapan Fuzzy Logic Tsukamoto pada Pembangunan Kandang Ayam Pintar

## 3.3 Pengujian Fuzzy Logic Tsukamoto

## Gambar 11. Durasi lampu menyala terhadap kelembaban
Gambar  11  menjelaskan  grafik  kelembaban  terhadap  waktu  ketika  kondisi  19,25708389 derajat. Kondisi lampu akan menyala sekitar 40 – 29 menit ketika kondisi kelembaban 33 – 70 persen.

## Gambar 12. Durasi kipas berputar terhadap kelembaban
Gambar  12  menjelaskan  grafik  kelembaban  terhadap  waktu  ketika  kondisi  19,25708389 derajat. Kondisi kipas akan bergerak sekitar 28 – 40 menit ketika kondisi kelembaban 33 – 70 persen.
Gambar 13 menjelaskan grafik kelembaban terhadap waktu ketika kondisi suhu 19,25708389 derajat. Kondisi sprinkler akan bergerak sekitar 28 – 32 menit ketika kondisi kelembaban 33 – 49 persen

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian, dengan adanya metode fuzzy logic tsukamoto yang dibantu sistem sebagai acuan untuk dapat menentukan titik-titik krusial, dan membuat kondisi kandang ayam menjadi  stabil  dengan  durasi  waktu  yang  panjang,  agar  pada  saat  cuaca  diluar  kandang berubah drastis, cuaca di dalam kandang tidak berubah drastis seperti kondisi cuaca dilua r kandang.  Dengan  menggunakan  perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual  dengan menggunakan sistem, maka akurasi yang didapat yaitu 100%.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Irvan  Afriandi,  2012  “Pengaruh  Curah  Hujan,  Temperature  dan  Kelembaban,  Terhadap Kejadian Penyakit DBD”
[2] Ghozalic, 2015 “Kelembapan Udara dan Awan”
[3] Suyanto, Bandung 2014 “Artificial Intelligence”
[4] Institut Pertanian Bogor, 2012 “Sistem Pakar Departemen Ilmu Komputer”
[5] Bunga Amelia Restu Puteri, 2014 “Penentuan Kategori Beasiswa Menggunakan Fuzzy Logic Tsukamoto”