## SMART AQUAPONIK INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Andrian Agus Ubaidillah 1 , Umi Chotijah 2
1 Budidaya Aquaponik Agus Benowo, Pakal, Surabaya
2 Universitas Muhammadiyah Gresik e-mail: andrian.agus.u@gmail.com 1 , umi.chotijah@gmail.com 2

## ABSTRAK
Aquaponik  merupakan  sistem  budidaya  terapung  menggunakan  media  ember  dan  tanaman  di  atas  permukaan  air,  dalam aquaponik budidaya air merupakan hal yang sangat penting dalam keberhasilan aquaponik, permasalahan yang sering ter- jadi  kegagalan  budidaya  aquaponik  di  karenakan  sulitnya  mengontrol  PH  dan  Suhu  dalam  air,  PH  dan  Suhu  air  sangat berpengaruh dalam pertumbuhan ikan dan tanaman, penggunaan mikrokontroller seperti Arduino Uno beserta sensor PH dan Suhu yang di hubungkan dengan thingspeak server sangatlah membantu dalam pemantuan PH dan Suhu air budidaya smart aquaponik secara real time. Permasalahan yang terjadi terhadap budidaya aquaponik adalah sulitnya pembudidaya mengetahui PH air yang berada dalam bak ikan sehingga ikan yang dibudidayakan mulai dari pembesaran hingga panen banyak yang mati dan pertumbuhan ikan nya cenderung lambat,  Suhu dalam bak tanaman juga sulit diketahui sehingga pada saat pembibitan hingga panen pertumbuhan pada tanaman cenderung lambat dan tanaman gampang layu.

## Kata Kunci: Smart Aquaponik, Internet of Things, Simple Additive Weighting

## ABSTRACT
Aquaponics is a floating cultivation system using bucket media and plants above the water surface, in aquaponics water cul- tivation is very important in the success of aquaponics, the problem that often occurs is failure of aquaponics cultivation due to the difficulty of controlling PH and temperature in water, PH and  water temperature are very difficult. effect on the growth of fish and plants, the use of microcontrollers such as Arduino Uno along with PH and Temperature sensors that are connected to the Thingspeak server is very helpful in monitoring the PH and temperature of smart aquaponics aquaculture water in real time. The problem that occurs in aquaponics cultivation is the difficulty of cultivators knowing the pH of the water. which is in the fish tank so that the fish that are cultivated from rearing to harvesting many die and the growth of the fish tends to be slow, the temperature in the plant tub is also difficult to know so  that from nursery to harvest growth in plants tends to be slow and plants are easy to grow. withered.
Keywords: Smart Aquaponics, Internet of Things, Simple Additive Weighting

## I. P ENDAHULUAN
Aquaponik merupakan sistem budidaya terapung menggunakan media ember dan tanaman di atas permukaan air, dalam aquaponik budidaya air merupakan hal yang sangat penting dalam keberhasilan aquaponik, permasala- han yang sering terjadi kegagalan budidaya aquaponik di karenakan sulitnya mengontrol PH dan Suhu dalam air, PH dan Suhu air sangat berpengaruh dalam pertumbuhan ikan dan tanaman, penggunaan mikrokontroller seperti Arduino Uno beserta sensor PH dan Suhu yang di hubungkan dengan thingspeak server sangatlah membantu da- lam pemantuan PH dan Suhu air budidaya smart aquaponik secara real time..
Permasalahan yang terjadi terhadap budidaya aquaponik adalah sulitnya pembudidaya mengetahui PH air yang berada dalam bak ikan sehingga ikan yang dibudidayakan mulai dari pembesaran hingga panen banyak yang mati dan pertumbuhan ikan nya cenderung lambat, Suhu dalam bak tanaman juga sulit diketahui sehingga pada saat pembibitan hingga panen pertumbuhan pada tanaman cenderung lambat dan tanaman gampang layu.
Perancangan software berupa sistem yang dapat mengetahui PH dan Suhu air budidaya aquaponik dalam ben- tuk  grafik  yang  ditampilkan.  Sedangkan  untuk  perancangan  hardware  berupa  mikrokontroler  arduino  uno  dan sensor PH Dfrobot kit dan sensor Suhu DS18B20 yang dihubungkan ke arduino uno serta modul wifi ESP8266 untuk media  upload  data  ke  server thingspeak,pengkodean mikrokontroler menggunakan bahasa  C  dan arduino IDE setelah server thingspeak data berupa grafik PH dan Suhu akan ditampilkan di sistem, pembudidayaan akua- ponik penulis melakukan sampling data dengan mengukur PH, Suhu, Panjang Ikan dan Panjang di kolam budi- daya akuaponik selama 1 bulan, kemudian data sampling selama satu bulan di analisa dan dilakukan pemering- katan menggunakan metode SAW sehingga menghasilkan satu data PH dan Suhu terbaik untuk diterapkan ke dalam budidaya akuaponik.
Dalam tugas akhir yang dilakukan oleh Tri Edy Wicaksana pada tahun 2020 dengan judul pembangunan sistem
aquaponik berbasi internet of things menggunakan metode simple additive weighting, dalam penelitian tersebut peneliti  menggunakan  sensor  PH,  Suhu  dan  kelembapan  untuk  monitoring  akuaponik  dan  kontrol  pompa,  dan
metode SAW digunakan untuk pengambilan keputusan terhadap kepuasan pengguna mengenai aplikasi pemantu- an sistem ini (WICAKSANA, 2020).
Berdasarkan uraian diatas penulis tertarik untuk mengangkat judul ― Smart Aquaponik Internet Of Things (IoT) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) ‖

## II. LANDASAN TEORI

## A. Arduino Uno
Arduino ialah platfom prototyping open-source hardware yang sangat mudah digunakan dalam membuat project berbasis pemograman[1]. Arduino menggunakan IC / Integrated Circuit keluaran Atmel Avr se- bagai prosesore dan menggunakan Arduino IDE sebagai compiler bahasa pemograman[2].
Bahasaipemrogramaniyangidigunakaniuntuk arduino adalah bahasa C++ tingkat tinggi yang sangat mudah dipelajari[3]. dan terdapat dukungan banyak library yang lengkap, aplikasi yang mendukung Arduino dalah Arduino IDE (Integrated Development Environment)[2], Arduino IDE memungkinkan Anda untuk men- debug source code dengan dukungan library kedalam mikrokontroler Arduino Uno melalui USB[2].
B. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Konsep dari sistem pendukung keputusan pertama kali di kemukakan di tahun 1971 oleh Michael Scoot Morton (Turban, 2001). Sistem pendukung keputusan merupakan suatu informasi berbasis  komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan dalam menangani berbagai masalah yang  terstruktur dan tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model[4].
Tujuan dari sistem pendukung keputusan dikemukakan oleh G.W Keen dan Scoot Moorton dalam buku model dan sistem informasi (MC.Leod R, Jr, 1996) yaitu untuk membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi terstruktur, mendukung penilaian, meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan[4].
Sistem  pendukung  keputusan  diklasifikasikan  menjadi  dua  jenis  yaitu  sistem  pendukung  keputusan berbasis  model  dan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  data  (Power,  2002).  Sistem  pendukung keputusan  berbasis  model  merupakan  sistem  mandiri  dan  tidak  terhubung  dengan  sistem  informasi perusahaan  utama  lainnya  kemampuan  sistem  ini  didukung  oleh  beberapa  teori  atau  model  yang  kuat bersama dengan antarmuka pengguna yang baik[5]. Sistem pendukung keputusan berbasis data merupakan analisis sejumlah data besar dengan berbagai sumber seperti data dari organisasi, data dari perusahaan dan lain-lain[5].
C. Simple Additive Weighting Method (SAW)
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  merupakan  cara  yang  dipakai  mencari  alternatif optimal dari banyaknya alternatif dan kriteria tertentu (Muley dan Bajaj, 2010). Tujuan dari FMADM ialah menemukan nilai setiap atribut yang kemudian menggunakan metode perangkingan yang akan memilih alternatif yang sudah ditentukan[5].
Metode  Simple  Additive  Weighting  ialah  penjumlahan  terbobot  (Simarmata  et  al.,  2018).  Konsep  dari metode ini ialah untuk menentukan penjumlahan terbobot dari rangking kinerja pada setiap alternatif di dalam  semua  atribut  (Dyer  et  al.,  1992).  Metodeini  juga  dapat  diartikan  sebagai  sistem  penjumlahan terbobot[5].
Tahapan  yang  dilakukan  untuk  perangkingan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting[5], sebagai berikut :
1. Menentukan Kriteria.
Dalam menentukan kriteria dibutuhkan adanya kode, nama kriteria, atribut kriteria dan bobot kriteria. Atribut kriteria dibagi menjadi 2 yaitu benefit dan cost. Semakin tinggi nilainya, semakin baik atribut benefit, sedangkan semakin rendah atribut cost, semakin baik[5].
2. Menentukan Alternatif.
Data alternatif diproses saat menghitung nilai dan dipilih dengan pilihan terbaik. Data alternatif meliputi kode dan nama[5].
3. Pembuatan matriks data kriteria dan alternatif.
Matriks  kriteria  dan  alternatif  dapat  disusun  dalam  bentuk  matriks  setelah  menentukan  kriteria  dan alternatif yang akan diproses yang kemudian akan diisi data alternatif yang akan dianalisa[5].
4. Normalisai matriks.
Untuk melakukan normalisasi matriks pada tahap analisa. Persamaan Normalisasi Matriks sebagai berikut :
𝑥 ij jika j adalah benefit 𝑀𝑎𝑥 i 𝑥 ij 𝑟 ij = 𝑀 i 𝑛 i 𝑥 ij jika j adalah cost
𝗅 𝑥 ij
(2.1)
Penjelasan :
• benefit,  Setiap  elemen  matriks  dibagi  dengan  nilai  maksimum  kriteria  dan  baris  alternatif matriks[5]
• cost, Nilai minimum kolom matriks dibagi setiap kriteria dan elemen matriks pengganti[5].
5. Perangkingan hasil normalisasi
Pemeringkatanidapatidilakukanidenganimengalikan  setiap  baris  dari  matriks  yang  dinormalisasi dengan bobot kriteria dan menjumlahkannya[5]. Persamaan Perangkingan hasil normalisasi sebagai berikut : 𝑛
𝑉 i = ∑ W j 𝑟 ij j=1 (2.2)
Keterangan : 𝑉 i = Nilai alternatif terbaik W j = Bobot kriteria 𝑟 ij = Normalisasi dari matriks

## III. ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM A. Analisis Sistem
Dalam budidaya aquaponik hal yang sangat penting dalam keberhasilan aquaponik adalah budidaya ter- hadap air, permasalahan yang sering terjadi dalam budidaya aquaponik adalah sulitnya mengontrol PH dan Suhu dalam air, PH dan Suhu air sangat berpengaruh dalam pertumbuhan ikan dan tanaman, penggunaan mikrokontroler seperti arduino uno beserta sensor PH dan Suhu sangatlah membantu dalam pemantauan PH dan Suhu air budidaya aquaponik.
Tahapan pertama yang dilakukan dalam pembuatan alat ini adalah membuat blokudiagramuidari jalannya sistemuiyanguidibuat, dijelaskan pada gambar 1
Gambar 1 Diagram Blok Smart Aquaponik berbasis Internet Of Things .
Keterangan blok diagram Smart Aquaponik berbasis Internet Of Things sebagai berikut :
1. Sensor Liquid pH 0-14 Detection Sensor.
Sensor Liquid pH 0-14 Detection Sensor digunakan untuk membaca nilai PH air ke  mikrokontroler. Sensor Liquid pH 0-14 Detection Sensor memiliki 3 bagian yaitu blok PH, blok sensor suhu dan blok BNC. Blok PH terdiri dari 6 pin yaitu VCC, GND, GND, P0, T1, dan T2. Blok suhu terdiri dari 3 pin yaitu VCC, DQ dan GND. Blok BNC memiliki 1 pin yang terhubung ke probe PH.
2. Sensor Suhu DS18B20.
Sensor suhu ini akan mengukur suhu air yang berada dalam akar tanaman dalam satuan celcius mem- iliki 3 pin yaitu VCC,DQ dan GND. Pin VCC sensir ini  akan disambungkan ke pin 5v arduino uno, pin GND disambungkan dengan GND dan DQ pada DQ yang berada di module PH.
3. Arduino Uno.
Mikrokontroler ini berbasis ATmega328 yang memiliki 6 analog input,14 pin digital input atau out- put, koneksi  USB,  resonator  keramik  16  MHz,  ICSP  header,  power  input  dan  sebuah  tombol  reset. Mikrokontroler arduino ini akan berfungsi memproses data dari inputan sensor.
4. Esp8266.
ESP8266 merupakan modul koneksi jaringan yang dapat dipasang di mikrokontroler arduino. Modul ini merupakan tipe SOC mandiri (System On a Chip) berfungsi mengirimkan nilai dari sensor melalui jaringan internet ke thingspeak server.
5. Server Thingspeak.
Thingspeak  merupakan  penyedia  layanan  server  untuk  segala  (IoT)  dan  API  untuk  menyimpan  dan mengambil  data,  dimana  itu  nantinya  data  itu  dapat  diambil  berupa  datashet  dari  sensor  mikro- kontroler.
6. Data PH dan Suhu.
Pada tahap data ini nilai dari output sensor yang dikirim ke thingspeak nantinya akan digunakan untuk monitoring sistem smart aquaponik.
7. Pemeringkatan SAW.
Pada tahap data ini data PH dan Suhu serta data panjang tumbuhan dan panjang ikan pengukuran manual di lakukan pemeringkatan dengan metode SAW.
8. Website Informasi PH dan Suhu.
Website ini berfungsi untuk informasi PH dan Suhu dalam air.
B. Hasil Analisis Sistem
Setelah  mengetahui  analisi  sistem  maka  penulis  akan  membuat  sistem  smart  aquaponik  menggunakan mikrokontroler arduino uno beserta sensor liquid PH dan Suhu DS18B20 dan sistem perangkingan data PH  dan  Suhu  menggunakan  metode  SAW  untuk  menghasilkan  satu  data  terbaik  untuk  implementasi budidaya aquaponik.
1. Flowchart Smart Aquaponik Internet of things
Gambar 2 Flowchart Smart Aquaponik berbasis Internet Of Things. Flowchart pada gambar 2 menjelaskan tentang jalannya smart aquaponik, berikut penjelasannya:
- Alat dinyalakan dengan power dari adaptor.
- Cek koneksi jaringan internet yang diprogram untuk dikonfigurasikan ke alat.
- Jika koneksi sudah terhubung melanjutkan langkah berikutnya, jika koneksi tidak terhubung cek lagi konfigurasi wifi.
- Sensor akan membaca nilai dan menghasilkan data yang telah diprogram.
- Data yang telah dibaca sensor akan di kirim ke thingspeak melalui arduino dan esp8266 jika pengiriman data gagal maka cek lagi koneksi wifi.
- Data yang tersimpan di server thingspeak akan diupload ke sistem sistem. Data dari server thingspeak akan diolah dan dijadikan informasi.
2. Flowchart Perhitungan Simple Additive Weighting (SAW)
Gambar 3 Flowchart Perhitungan Simple Additive Weighting (SAW)
Flowchart gambar 3 menjelaskan cara perhitungan perangkingan data menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) dari langkah-langkah setiap fitur yang ada dan menghasilkan perangkingan data uji, berikut penjelasan flowchart perhitungan Simple Additive Weighting (SAW) :
- Memasukan username dan password untuk login ke dalam sistem.
- Jika username dan password benar dalam proses login maka akan lanjut ke langkah berikutnya, jika gagal cek lagi username dan password yang dimasukan.
- Memasukan data kriteria berupa nama, atribut kriteria dan bobot kriteria.
- Memasukan data alternatif dan isi alternatif berupa nama alternatif dan nilai alternatif.
- Menyusun matriks dari data kriteria dan data alternatif.
- Tahap terakhir normalisasikan matriks.
- Hasil perangkingan akan ditemukan.
C. Representasi Model
Pada  tahap  ini  penulis  memakai  data  yang  di  diperoleh  dari  penelitian  selama  1  bulan  menggunakan aquponik dan pengukuran data PH, suhu, panjang tumbuhan dan panjang ikan secara manual. Data terse- but yang kemudian disebut data uji, pengujian perangkingan data oleh penulis dilakukan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
TABEL 1 DATA  UJI PH Suhu Panjang Tumbuhan Panjang Ikan Minggu 1 5 20 2 2 Minggu 2 5 21 2 3 Minggu 3 6 22 3 3 Minggu 4 7 24 3 4
1. Menentukan Kriteria.
Pada tahap ini dari data uji dilakukan penentuan data kriteria yang akan dianalisa dapat dilihat di table 2
TABEL 2 DATA  KRITERIA Kode Nama Kriteria Atribut Bobot
C1 PH Benefit 0.25 C2 Suhu Benefit 0.25
C3 Panjang Tumbuhan Benefit 0.25 C4 Panjang Ikan Benefit 0.25 2. Menentukan Alternatif
Pada tahap ini dari data uji dilakukan penentuan data alternative yang dapat dilihat di table 3
TABEL 3 DATA  ALTERNATIF Kode Nama A1 Minggu 1 A2 Minggu 2 A3 Minggu 3 A4 Minggu 4 3. Pembuatan matriks kriteria dan alternative
Pada  tahap  ini  pembuatan  matriks  kriteria  dan  alternative  berdasarkan  dari  data  kriteria  dan  data alternative kemudian ditambahkan data uji yang dapat di lihat di table 4
TABEL 4

## MATRIKS KRITERIA DAN ALTERNATIF
PH Suhu Panjang Tumbuhan Panjang Ikan Minggu 1 5 20 2 2 Minggu 2 5 21 2 3 Minggu 3 6 22 3 3 Minggu 4 7 24 3 4
4. Normalisasi matriks
Pada tahap ini normalisasi matriks dilakukan dengan menggunakan rumus persamaan 2.1. C11 = 5 / 7 = 0.71 C12 = 5 / 7 = 0.71 C13 = 6 / 7 = 0.86 C14 = 7 / 7 = 1 C21 = 20 / 24 = 0.83 C22 = 21 / 24 = 0.87 C23 = 22 / 24 = 0.92 C24 = 24 / 24 = 1 C31 = 2 / 3 = 0.67 C32 = 2 / 3 = 0.67 C33 = 3 / 3 = 1 C34 = 3 / 3 = 1 C41 = 2 / 4 = 0.5 C42 = 3 / 4 = 0.75 C43 = 3 / 4 = 0.75 C44 = 4 / 4 = 1 Kemudian data hasil normalisasi akan di susun kedalam tabel normalisasi yang ditunjukan pada table 5
TABEL 5

## NORMALISASI MATRIKS
Normalisasi 0.71 0.83 0.67 0.5 0.71 0.87 0.67 0.75 0.86 0.92 1 0.75 1 1 1 1
5. Perangkingan hasil normalisasi
Pada tahap terakhir akan dilakukan  perangkingan data dengan menggunakan rumus pada  persamaan 2.2.
Minggu 1 = 0.71*0,25+0.83*0,25+0.67*0,25 + 0.5*0,25 = 0.67 Minggu 2 = 0.71*0,25+0.87*0,25+0.67*0,25+0.75*0,25=  0.75
Minggu 3 = 0.86*0,25+0.92*0,25+1*0,25+0.75*0,25 = 0.88 Minggu 4 = 1*0,25+1*0,25+1*0,25+1*0,25= 1 Kemudian hasil dari perhitungan perangkingan data yang ditunjukan pada table 6
TABEL 6 HASIL PERANGKINGAN Hasil Alternatif Rangking 0.67 Minggu 1 4 0.75 Minggu 2 3 0.88 Minggu 3 2 1 Minggu 4 1
Data  perangkingan  PH  dan  suhu  terbaik  berdasarkan  data  uji  diatas  adalah  data  PH  7  dan  Suhu  24 Celcius, jadi pada saat pembacaan sensor PH dan Suhu dari mikrokontroler yang di tampilkan di sistem jika PH dibawah 7 dan Suhu di bawah 24 Celcius pembudidaya aquaponik dapat mengganti air dalam kolam budidaya agar PH kembali diatas 7 dan Suhu di atas 24 Celcius.
D. Context Diagram
Pada Context Diagram Sistem perangkingan menggunakan metode SAW ini terdiri dari 1 entitas, yaitu User.  Entitas  tersebut  memberikan input  data dan menerima  output data  yang  diperlukan. Context  Dia- gram sering disebut sebagai DFD Level 0 Sebagaimana yang terlihat dalam gambar 4
Gambar 4 Context Diagram Sistem Perangkingan SAW
Pada gambar 4 adalah menjelaskan tentang diagram konteks Smart aquaponik IoT (Perangkingan SAW), user  mengirim  daftar  kriteria  dan  daftar  alternatif  ke  sistem  kemudian  sistem  mengirimkan  ke  user informasi normalisasi matriks dan informasi hasil perangkingan.
E. Hierarki of Input Process Output (HIPO)
Hirarki input proses output merupakan alat perancangan system yang dapat menampilkan seluruh proses yang terdapat pada suatu aplikasi tertentu dengan jelas dan terstruktur. Sebagaimana yang terlihat dalam gambar 5

## Gambar 5 HIPO Sistem Perangkingan SAW
Pada gambar 5 adalah menjelaskan tentang HIPO Smart aquaponik IoT (Perangkingan SAW), terdapat 4 proses yaitu proses mengelola data kriteria, proses mengelola data alternatif, proses normalisasi matriks dan proses hasil perangkingan.
F. DFD Level 1
Penggunaan DFD level 1 digunakan untuk menggambarkan diagram fisik maupun diagram logis, dimana DFD Level 1 merupakan hasil pengembangan dari Context Diagram kedalam komponen yang lebih de- tail tersebut disebut dengan top-down partitioning. Sebagaimana yang terlihat dalam gambar 6

## Gambar 6 DFD Level 1 Sistem Perangkingan SAW
Pada gambar 6 menjelaskan tentang DFD Level 1, yang  merupakan proses sistem pemeringkatan SAW dengan 4 level proses yaitu proses mengelola data kriteria, proses mengelola alternatif,  proses normalisasi matriks dan proses hasil perangkingan yang terhubung dalam 3 data store dan 1 entity.
G. Diagram Use Case
Diagram  use  case  adalah  diagram  yang  menggambarkan  komunikasi  sistem  dengan  aktor.  use  case memiliki 3 komponen utama yaitu sistem, aktor dan use case. Fungsi dari use case ini memperlihatkan aktifitas  proses  yang  ada  pada  sistem.  Diagram  use  case  smart  aquaponik  dapat  dilihat  pada  gambar  7 menggambarkan komunikasi sistem smart aquaponik dengan user.

## H. Proses Perancangan Smart Aquaponik
Perancangan perangkat keras yang dilakukan meliputi perancangan untuk modul mikrokontroler Arduino Uno,  modul  wifi  ESP8266,  sensor  liquid  PH,  sensor  suhu  DS18B20,  kapasitor  100uF  dan  perangkat lainnya yang mendukung sistem kerja alat ini.

## Gambar 8 Rangkaian Sistem Smart Aquaponik
Sensor liquid PH mempunyai 3 pin untuk sensor suhu DS18B20, pin vcc akan dihubungkan ke 5v yang terhubung kapasitor 100uF, kemudian 2 pin gndyang terhubung kapasitor 100uF akan disambungkan ke gnd, kemudian pin P0 akan di sambungkan ke pin A0 pada mikrokontroler arduino uno, kemudian pin T1 akan di hubungkan ke pin A1 pada mikrokontroler arduino uno, sedangkan pin T2 akan di sambungkan ke pin D5 pada mikrokontroler arduino uno. Sensor suhu akan dihubungkan ke mikrokontroler melalui module liquid PH, kemudian sensor module wifi ESP8266 mempunyai 4 pin yaitu pin vcc disambungkan ke 3.3v pada mikrokontroler arduino, pin gnd disambungkan ke gnd pada mikrokontroler arduino, pin tx disambungkan  ke  pin  10  pada  arduino  dan  pin  rx  disambungkan  ke  pin  11  pada  arduino,  .Perangkat tambahan berupa probe PH dihubungkan ke modul liquid PH dan breadboand sebagai jalur.

## I. Perancangan Interface
Perancangan dari tampilan interface merupakan gambaran dari perencanaan interface website  untuk smart aquaponik,  tampilan  interface  ini  digunakan  untuk  informasi  monitoring  sensor  dan  analisa  data. Perancangan interface dari sistem yang telah dibuat, sebagai berikut :
Gambar 9 Antarmuka Halaman Login

## Gambar 10 Antarmuka Halaman Dashboard
Gambar 11 Antarmuka Halaman Kriteria
Gambar 12 Antarmuka Halaman Alternatif
Gambar 13 Antarmuka Halaman Hasil
J. Skenario Dari Pengujian Smart Aquaponik

## Gambar 14 Pengujian smart aquaponik
Pengujian  ini  diawali  dengan  konfigurasi  perangkat  dan  kalibrasi  sensor  agar  data  lebih  akurat  yang kemudian data yang ditampilkan akan di analisa dengan sistem dan menghasilkan perangkingan, skenario tersebut dapat dilihat sebagai berikut:
1. Perangkat akan di letakkan pada di dalam Aquaponik yang ditempatkan di depan rumah, dan diaktifkan
di pagi sampai sore hari.
2. Kondisi kedua dilakukan dengan mengaktifkan perangkat di malam sampai pagi hari.
3. Dari kondisi perangkat dari siang dan malam akan dilihat apakah ada perbandingan data pada skenario pengujian ini.
Pengujian ini dilakukan agar memastikan apakah alat dapat berjalan dengan baik.
IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
A. Implementasi
Implementasi smart aquaponik internet of thinks adalah implementasi dari analisa dan perencanaan sis- tem yang telah dirancang sebelumnya, sehingga dengan adanya implementasi dapat mudah dipahami ten- tang jalannya sistem smart aquaponik mulai dari perancangan hardware hingga software yang digunakan.
Gambar 15 Rangkaian Mikrokontroler Smart Aquaponik
Gambar 16 Halaman Login Smart Aquaponik Gambar 17 Halaman Dashboard Smart Aquaponik
Gambar 19 Halaman Data Alternatif Smart Aquaponik
Gambar 20 Halaman Hasil Perangkingan Smart Aquaponik

## B. Pengujian Teknis
Pengujian teknis smart aquaponik internet of thinks adalah pengujian terhadap implementasi dari perancangan mikrokontroler dan perancangan website smart aquaponik, sehingga dengan adanya pen- gujian teknis ini dapat mengetahui apakah mikrokontroler dan website smart aquaponik dapat berjalan sesuai dengan yang direncanakan.
Gambar 22 Tampilan Serial Monitor PH dan Suhu

## C. Analisis Hasil Pengujian Sistem

## Gambar 23 Pembacaan Nilai Sensor di thingspeak
Pengujian dalam alat smart aquaponik dilakukan di kolam budidaya aquaponik yang dibuat penulis di Aspol KP3 blok e-7 kelurahan benowo kecamatan pakal kota surabaya, selain itu pengujian dilakukan menghasilkan data PH dan suhu dari alat smart aquaponik dan data PH dan suhu dari pengukuran manual menggunakan PH meter dan Termometer, kemudian 2 data tersebut dibandingkan dan menghasilkan nilai perbedaan dari 2 data tersebut.
TABEL 6 TABEL DATA SISTEM SMART AQUAPONIK Nama PH Suhu Data 1 6,64 27,81 Data 2 6,65 27,81 Data 3 6,66 27,81 Data 4 6,66 27,81 Data 5 6,67 27,81 TABEL 7 NORMALISASI MATRIKS Nama PH Suhu Data 1 6,60 27,50 Data 2 6,61 27,50 Data 3 6,61 27,50 Data 4 6,61 27,50 Data 5 6,62 27,50
Dari 2 data diatas dilakukan perhitungan selisih antara data sistem smart aquaponik dengan data pen- gujian manual, perhitungan selisih data sebagai berikut. Data 1 -> PH = 6,64 – 6,60 = 0,04 Suhu  = 27,81 – 27,50 = 0,31 Data 2 -> PH = 6,65 – 6,60 = 0,05 Suhu  = 27,81 – 27,50 = 0,31 Data 3 -> PH = 6,66 – 6,60 = 0,06 Suhu  = 27,81 – 27,50 = 0,31 Data 4 -> PH = 6,66 – 6,60 = 0,06 Suhu  = 27,81 – 27,50 = 0,31 Data 5 -> PH = 6,67 – 6,60 = 0,07 Suhu  = 27,81 – 27,50 = 0,31 Dari perbandingan selisih kedua data mendapatkan hasil selisih error PH tertinggi sebesar 0,07 dan selisih error Suhu sebesar 0,31

## V. PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan dari analisa perancangan, implementasi hingga pengujian terhadap smart aquaponik internet of things, dapat disimpulkan telah berhasil membangun sistem monitoring PH dan Suhu air secara real time berbasis aplikasi web dengan menggunakan metode SAW dalam pemeringkatan data PH dan Suhu terbaik untuk di implementasikan dalam budidaya aquaponik sehingga pada saat proses pembesaran hingga panen dapat berhasil.
B. Saran
Berdasarkan pada hasil penelitian yang telah dilakukan, berikut beberapa saran untuk pengembangan lanjutan smart aquaponik internet of things.
1. Mengembangkan dengan menambahkan sistem pemberian pakan otomatis pada ikan.
2. Menambahkan pengukuran nutrisi pada tumbuhan dalam budidaya aquaponik
INDEXIA: Informatic and Computational Intelligent Journal Vol. 4, No. 1, Mei 2022, 59-81 P-ISSN: 2657-0424, E-ISSN: 2657-0432

## D AFTAR P USTAKA
[1] Oby, Z. (2018). Jagoan Arduino. Indobot Robotic Center.
[2] Pembudi, G. W. (2020). Belajar Arduino from Zero to Hero (jilid 1). Cronyos.com.
[3] Santoso, H. (2017). Mosnter Arduino 2. In Panduan Praktis Belajar Arduino Untuk Pemula (pp. 1-336). www.ElangSakti.com.
[4] Nofriansyah, D., & Defit, S. (2017). Multi Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish.
[5] Limbong,  T.,  Muttaqin,  Iskandar,  A.,  Windarto,  A.  P.,  Simarmata,  J.,  Mesran,  et  al.  (2020).  Sistem Pendukung Keputusan :Metode & Implementasi. Yayasan Kita Menulis.
[6] WICAKSANA, T. E. (2020). PEMBANGUNAN SISTEM AQUAPONIC BERBASIS. Yogyakarta: UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA.
[7] Haryanto, Ulum, M., Ibadillah, A. F., Alfita, R., Aj, K., & Rizkyand, R. (2019). Smart aquaponic system based Internet of Things. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1211, 1-9.
[8] Patil,  S.,  Chavan,  J.,  Jangam,  K.,  &  Chirayil,  D.  (2020).  Smart  Aquaponics  Farming  Using  IOT  &. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, 1-8.
[9] Rahayu, N., Utami, W. S., & Razabi, M. M. (2018). RANCANG BANGUN SISTEM KONTROL DAN PEMANTAUAN. STMIK Raharja Tangerang, 1-10.
[10] Dutta,  A.,  Dahal,  P.,  Prajapat,  R.,  Tamang,  P.,  &  K.C,  E.  K.  (2018).  IOT  BASED  AQUAPONICS MONITORING SYSTEM. KEC Conference, 1-6.