Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 315-325 E- ISSN 2503-2933 315

## Desain Metode Fuzzy Untuk Pengendalian Kumbung Jamur Terintegrasi IoT
Angga Prasetyo 1 , Moh.Bhanu Setyawan 2 , Yovi Litanianda 3 , Sugianti 4 , Fauzan Masykur 5
1,2,3,4,5 Universitas Muhammadiyah Ponorogo; jl. Budi Utomo 10 Ponorogo, telp/fax of institution/affiliation
3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Ponorogo e-mail: * 1 angga_raspi@umpo.ac.id, 2 m.banu@umpo.ac.id, 3 yovi@umpo.ac.id,
4 sugianti@umpo.ac.id, 5 fauzan@umpo.ac.id

## Abstrak
Tumbuh  kembang  jamur  tiram  fase  inkubasi  akan  ideal  pada  kondisi  udara  29-31C  dan  65- 75%RH, sebaliknya saat fase pertumbuhan batang kondisi lingkungan yang cocok yaitu 70-90%RH dan 29-32C.  Metode  umum  untuk  menciptakan  kondisi  tersebut  dengan  cara  mengatur  penyiraman  dan sirkulasi  udara  dalam  kumbung  jamur.  Cara  ini  ternyata  belum  bisa  menghasilkan  pertumbuhan maksimal  miselium  saat  fase  inkubasi, akibatnya  tentu  saja  turunnya  produktifitas  karena  jumlah  tunas jamur di baglog tidak maksimal. Sistem otomatis yang menjadwalkan kapan dan seberapa banyak areasi dan penyiraman dilakukan ternyata belum bisa menjamin keadaan idel itu tercipta. Kondisi ekstrim saat panca roba harus ditangani secara berbeda. Sistem pengaturan temperatur hawa serta kelembapan yang didasarkan  pada  kipas  dan  penyemprot  air  perlu  dibuat  bisa  beradaptasi.  Salah  satu  caranya  dengan memanfaatkan logika fuzzy dipadukan dengan Internet of Things yang dilengkapi sensor, controller, dan akuator  untuk  mengatasi  masalah  itu.  Hasil  pengamatan  menunjukkan  bahwa  logika  fuzzy  pada  sistem ini  mampu  mengatur  respon   PWM    kipas  dan  durasi  pompa  sehingga  mampu  memanipulasi  suhu  dan kelembapan di kumbung jamur tiram untuk menciptakan kondisi ideal 29-31C, 65-75%RH dan produksi terbukti bisa optimal dengan rata-rata hasil panen harian sebanyak 4kg.
Kata kunci —fuzzy, jamur, internet of things, hawa, kelembapan

## Abstract
The ideal conditions for growing oyster mushrooms are at 65-75% humidity and 29-31C during incubation, while the stem growth should be at 70-90% humidity and 29-32C. This ideal ecosystem  is  maintained  by  aeration  and  manual  watering,  but  the  results  have  not  been maximized in preventing damage to the mycelium during the incubation period which results in decreased crop yields. Automatic control has not been able to create ideal conditions because the procedure for regulating air temperature and humidity is only based on fans and sprayers which  do  not  directly  affect  air  conditions.  Fuzzy  logic  used  in  industry  to  manage  sensors, accuators,  robotics  can  be  combined  with  the  Internet  of  Things  to  solve  this  problem.  The performance of fuzzy logic in this system can be seen from the PWM response of the fan and the duration of the pump. The test results of this control device are able to manipulate temperature, humidity, in the oyster mushroom kumbung to create ideal conditions of 29 C-31 C, thus making optimal mushroom growth with an average daily harvest of 4 kg..
Keywords —fuzzy,mushroom,internet of things, temperature, humidity
316 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 315-325 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Jamur  tiram  alias  dalam  bahasa  latin volvariella  volvacea ,  menggambarkan  kategori jamur  yang  selalu  dibudidayakan  oleh  penduduk.  Tidak  cuma  rasanya  gurih  jamur  tiram  serta besar bakal isi gizi protein dan juga nutrisi, serta harga yang  murah  menjadikannya salah satu alternatif  bahan  pangan  penduduk.  Proses  budidaya jamur  tiram  ini,  memerlukan  akurasi serta toleransi  kepresisian  dalam  mengatur  temperatur  dan  kelembapan  yang  menyamai  ekosistem habitat  jamur  tiram  sesungguhnya,  supaya  menciptakan  output  panen  optimal.  Salah  satu peranan  bernilai  guna  mendapatkan  tubuh  buah  jamur  tiram  yang  optimal  yakni  dengan memelihara hawa dan kelembapan [1] [2]
Biasanya  temperatur  budidaya  jamur  tiram  secara  maksimal  dipecah jadi  2 tahap,  ialah: tahap inkubasi yang  memerlukan temperatur hawa 29-31C dengan  kelembapan 65-75%, tahap pembuatan  Badan  serta  buah  memerlukan  temperatur  hawa  29-  32C  dengan  kelembapan  70- 90%[3].  Pengelolaan  hawa  serta  kelembapan  oleh  pembudidaya  jamur  tiram  masih  dicoba manual,  pada  proses  penyemprotan  dan  juga  aerasi  kumbung,  sehingga  buat  tahapan  fase inkubasi,  fase  pembuatan  badan  jamur,  belum  sanggup  meraih  keadaan  yang  maksimal. Permasalahan  ini  sudah  diatasi  dengan  kendali  otomatis  berdasarkan  waktu  yang  sudah dilakukan  untu  menciptakan  kondisi  ideal  [4],  [5],  namun  faktor  terjadinya  perubahan  suhu secara  ektstrim  dan  cepat  di  saat  pancaroba  belum  dibahas  pada  penelitian  ini,  Sehingga berdampak pada hasil panen jamur sebab banyak miselium yang rusak disaat fase inkubasi. Buat itu  dibutuhkan  prosedur  penerapan fuzzy di  aspek  pengamatan  temperatur  hawa  serta kelembapan yang efektif [6].
Agar  logika fuzzy dapat  optimal  melakukan  pengendalian  maka  dibutuhkan mikrokontroler  nodeMcu8266,  sensor  DHT  11,  akuator  berupa  kipas  dan  pompa.  Untuk mempermudah  monitoring  seluruh  perangkat  akan  terhubung  secara internet  of  things (IoT). Pada  penelitian  sebelumnya  [2]  [7]  [8]  logika fuzzy dapat  diintegrasikan  dengan  IoT  melalui microkontroler  menjadi  system  cerdas.  Hal  ini  diperkuat  oleh  penelitian  [9]  [10]  yang menyatakan bahwa logika fuzzy efektif dalam mengatur suhu ruang. Beberapa penelitian teoritis dan simulasi IoT [11] untuk menghasilkan satu kesatuan device dibutuhkan integrasi perangkat lunak dengan microkontroler, sensor, akuator, agar saling terotomasi. Sedangkan kajian ilmiah tentang  instrumentasi  kendali  otomatis  [12]  pengaturan  suhu  yang  terotomasi  dapat meningkatkan produktivitas jamur merang secara optimal.

## 2. METODE PENELITIAN
Peracangan  Perencanaan  sistem  kontrol  penanaman  jamur  tiram  pada  kumbung  jamur menggunakan  IoT  berbasis  logika fuzzy dimulai  dari  persiapan  perprosesing.  mempersiapkan alat,  merancang  variabel  output  dan  variabel  input  ,  selanjutnya  menentukan  himpunan fuzzy untuk  setiap  variabel  fuzzy.  Proses  fuzzyfikasi  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  untuk setiap  variabel  input,  membuat  fungsi  keanggotaan  untuk  setiap  himpunan fuzzy berdasarkan nilai  data  terkecil  dan  data  terendah  masing-masing  variabel fuzzy .  Selanjutnya  disusun rule untuk setiap variabel input seperti yang diperlihatkan pada gambar 1. Flowchart fuzzy
ISSN 2407-4322
, implies research results (First Author)
Gambar 1. Flowchart Fuzzy

## 2.1 Penentuan Variabel Fuzzy
Fase ini merupakan aktivitas dimana pembentukan variabel nilai input dan output fuzzy berdasarkan  kondisi  ekosistem  kumbung  jamur  tiram.  Angka  parameter  didapat  berdasarkan nilai  data  sensor  yang  akan  diolah  melalui  proses  fuzzyfikasi,  dengan  diawali  menciptakan fungsi keanggotaan sebagai bobot angka disetiap inputan serta output. Seperti pada tabel.1
318 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 315-325 E-ISSN 2503-2933
Tabel 1. Model Aturan Fuzzy Kumbung Jamur Tiram.
Variabel Fuzzy Himpunan Fuzzy Fuzzy Set Satuan Suhu Dingin [0, 23] Derajat Celcius Sedang [23, 30] Panas [30,100] Kelembaban Kering [0,40] % (persen) Lembab [40, 60] Basah [60,100] Aerasi kipas Mati [0,90] humidity Pelan [80,180] Cepat [180,255] Motor Penyiraman Mati [0, 40] Mili liter Sedikit [300, 700] Banyak [600, 1000]
Variabel  keanggotaan  pada  Tabel.1  terdapat  dua input an  terdiri  suhu  dan  kelembapan, kemudian  untuk output aerasi  kipas  serta  motor  penyiraman.  Fungsi  Keanggotaan  himpunan dapat digambarkan seperti pada Gambar.2.
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Suhu.
Fungsi  kenggotaan  suhu  gambar.2  terdiri  dari  variabel  kondisi  dingin,  sedang,  panas. Sedangkan untuk input kelembapan memiliki tiga variabel yaitu, kering, lembab, basah. Seperti ditunjukkan pada Gambar.3.
ISSN 2407-4322
, implies research results (First Author)
Gambar.3. Fungsi Keanggotaan Kelembapan.
Sedangkan untuk luaran output atau akuator terdapat dua kondisi himpunan keanggotaan, yaitu  aerasi  kipas dan pompa  penyemprotan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  4.  Dimana proses  kinerja  kipas  akan  dikelola  melalui pulse  width  modulation (PWM)  yang  bertujuan mengendalikan  kondisi  percepatan  putaran  kipas  sesuai  perubahan  nilai  data fuzzy .  untuk mengatur  temperature  kondisi  kumbung  jamur,  sedangkan  pompa  penyemprotan  menstabilkan keadaan kelembapannya.
Gambar. 4. Fungsi Keanggotaan Output Aerasi Kipas dan Pompa Penyemprotan.
320 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 315-325 E-ISSN 2503-2933

## 2.2 Pembentukan Klasifikasi Rule
Penentuan  aturan  dilakukan  dengan  pengklasifikasian  setiap  variabel input dari keanggotaan himpunan fuzzy . Sehingga output pada akuator akan merespon proses dari kondisi rule . Hasil klasifikasi seperti pada tabel.2.
Tabel.2. Hasil Klasifikasi Rule No  If Antiseden Then Konsekuen 1 Suhu Dingin And Kelembaban Rendah Kipas Pelan Dan Penyiraman Banyak 2 Suhu Dingin Dan Kelembaban Sedang Kipas Pelan Penyiraman Sedikit 3 Suhu Dingin Kelembaban Tinggi Kipas Cepat 4 Suhu Sedang Kelembaban Rendah Kipas Pelan Penyiraman Sedikit 5 Suhu Sedang Kelembaban Sedang Kipas Mati Penyiraman Mati 6 Suhu Sedang Kelembaban Tinggi Kipas Cepat Penyiraman Sedikit 7 Suhu Panas Kelembaban Rendah Kipas Cepat Penyiraman Banyak 8 Suhu Panas Kelembaban Sedang Kipas Cepat Penyiraman Banyak 9 Suhu Panas Kelembaban Tinggi Kipas Cepat Penyiraman Sedikit

## 2.3 Perancangan Purwarupa
Pembuatan  perangkat  purwarupa  terdiri  dari  kebutuhan  fungsional hardware sebagai gerbang  pengolah  otomasi  nilai  data  sensor,  serta  tranmisi  perintah  ke  akuator.  Kebutuhan hardware seperti di Tabel.3.
Tabel.3. Hardware spesifikasi. No  Hardware Tipe hardware Fungsional sistem 1 Microcontroler NodeMcU esp 8266 Device control dan pengendali dan transmited data sensor melalui Wifi 2 Tranduser DHT 11 Sensor suhu dan kelembapan. 3 Akuator Fan dan nozzle pump Output mengendalikan suhu dan kelembapan.
Secara  kesatuan hardware pada  tabel.3.  untuk  dapat  melakukan  otomasi  diperlukan perangkat lunak sebagai otak pengendali. Perangkat lunak ini dibangun dengan Bahasa C yang ditanam fuzzy dalam  bentuk  algoritma,  dengan  bantuan  compiler  Arduino  IDE.  Agar end  user dapat  memonitoring  maka  ditambah  interaksi  database  serta  aplikasi  berbasis  web,  yang dibangun dengan bahasa PhP.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah keseluruhan sistem pada purwarupa telah dibangun, seperti pada Gambar 5. maka dilakukan  testing  pengujian  untuk  mengetahui  seberapa  baik fuzzy dapat  mengelola  ekosistem kumbung  jamur  tiram.  Selain  itu  proses feasibility secara  fungsional  antara  sensor  dan microprocessor juga perlu dilakukan beanchmark.
ISSN 2407-4322
, implies research results (First Author)

## Gambar.5. Purwarupa Perangkat Keras

## 3.1 Pengujian Sistem
Pengujian akuator dengan modulasi PWM yang dihubungkan NodeMcu8266 yang telah ditanamkan logika fuzzy , kemudian diberikan catu daya 12V pada motor kipas. Hasil uji testing seperti pada Tabel.4.
Tabel.4. Hasil Testing Pwm Akuator Kipas. Suhu (C) Kondisi Dingin Kondisi Sedang Kondisi Panas PWM Kipas 23,8C 1,00 0,00 0,00 24,72 24,5C 1,00 0,20 0,00 45,23 24,7C 1,00 0,80 0,00 47.35 26,7C 0,00 0,20 0,00 71.22 27,5C 0,00 1,00 0,00 72,46 28,4C 0,00 0,31 0,20 127,22 28,9C 0,00 0,28 0,80 135,24 29,7C 0,00 0,78 1,00 180,31 33,6C 0,00 0,40 0,30 183,21 35,2C 0,00 0,00 1,00 197,11
Secara  keseluruhan  pada  rentan  suhu  23C-35C, fuzzy mampu  memberikan  inputan kendali  dengan  respon  modulasi  pwm  putaran  kipas,  sehingga  temperature  di  ekosistem kumbung  jamur  tiram  dapat  terjaga.  Hasil  rentang  variabel  area surface temperature  dan kelembapan seperti pada Gambar.6.
322 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 315-325 E-ISSN 2503-2933
Gambar.6. Rentang Area Variabel Suhu Dan Kelembapan.
Sedangkan  hasil  testing  pada  aerasi  kumbung  diperoleh  rentang humidity 58%-98%, akuator  dapat  merespon  perintah  inputan fuzzy melalui  proses  otomasi microprosessor nodemcu8266, dengan durasi nozzle pump 0,3-1,5 detik. Hasil testing seperti pada tabel.5.
Tabel.5. Hasil Testing Aerasi Nozzle Pump. Humidity (% RH)) Kondisi Kering Kondisi Lembab Kondisi Basah Nyala pompa 58,3 1,00 0,00 0,00 1,42 detik 68,4 1,00 0,00 0,00 1,37 detik 68,8 0,90 0,30 0,00 1,32 detik 69,1 0,70 0,45 0,00 1,13 detik 69,8 0,35 0,78 0,20 0,71 detik 74,6 0,00 0,90 0,00 0,51 detik 78,3 0,00 0,96 0,00 0,56 detik 83,3 0,00 1,00 0,31 0,34 detik 85,5 0,00 1,00 0,45 0,38 detik 90,2 0,00 0,00 1,00 0,3 detik

## 3.2 Analisis Feasibility Kendali
Proses analisis feasibility performa logika fuzzy yang terintegrasi di alat kendali dilakukan saat inkubasi baglog jamur mulai muncul pileus pin head jamur tiram, hingga muncul miselium spora  jamur  mulai  melebar  dan  dapat  dipanen.  Diperoleh  hasil  logika  fuzzy  mampu memanipulasi  faktor  lingkungan  untuk  pertumbuhan Jamur  tiram  sehingga  dapat  dikendalikan terutama  kondisi  ekosistem  suhu  kumbung  jamur.  Penggunaan  alat  kendali fuzzy bebasis  IoT mampu mengendalikan suhu di kisaran jangkauan 29C-31C dengan hasil panen 3kg-4kg setiap harinya. Seperti pada tabel 6.
Tabel.6. Hasil Feasibilty dan Hasil Panen Sebelum Kendali Fuzzy Setelah Kendali Fuzzy Suhu Kumbung Panen (kg/hari) Suhu Kumbung  Panen (kg/hari) 35 C 1 33 C 3 33 C 2 31 C 3
E- ISSN 2503-2933   323
, implies research results (First Author)
33 C 2 32 C 3 34 C 1 32 C 3 34 C 1 28 C 4 33 C 2 29 C 5 35 C 1 29 C 5 34 C 1 27 C 4 33 C 2 28 C 5 35 C 1 29 C 4 Rerata 1,4 Rerata 3,9
Hasil  performa  logika fuzzy di  alat  kendali  terhadap  output  panen  harian  seperti ditunjukan pada gambar.7.
Gambar.7. Kendali Fuzzy Memanipulasi Suhu Terhadap Panen/Hari
Performa pada gambar.7 menunjukkan kinerja fuzzy dalam manipulasi suhu secara linier menghasilkan peningkatan hasil panen harian jamur tiram.

## 4. KESIMPULAN
Seluruh  hasil  testing  logika fuzzy pada  kendali  suhu  dan  kelembapan  dengan  IoT, disimpulkan  bahwa device kendali  ini  mampu  memanipulasi  suhu,  kelembapan,  di  kumbung jamur tiram pada kondisi ideal 29 C-31 C, sehingga berpengaruh pada optimalnya pertumbuhan dan hasil panen harian rata-rata 4kg. sedangkan untuk pengembangan selanjutnya perlu dibuat jalur board papan sirkuit terpadu yang lebih ringkas.

## 5. SARAN
Penelitian ini dapat dijadikan acuan cetak biru untuk pengembangan teknologi tepat guna, khususnya  budidaya  jamur  tiram  atau  peternakan,perikanan,  yang  aktivitasnya  memanipulasi suhu dan kelembapan.
324 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 315-325 E-ISSN 2503-2933

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada kemendikbud Ristek yang telah memberi dukungan financial terhadap penelitian Terapan Unggulan Perguruan Tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  I.  Ubaidillah,  I.  Istiadi,  and  M.  Mukhsim,  2020, “Sistem  Pemantauan  dan Pengendalian  Rumah  Jamur  Dengan  Metode  Fuzzy  Secara  Wireless,” Simetris  J.  Tek. Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  11,  No.  1,  pp.  223–232,  doi: 10.24176/simet.v11i1.3975.
[2] F. Masykur, “ Application of Message Queuing Telemetry Transport ( MQTT ) Protocol in The Internet of Things to Monitor Mushroom Cultivation.”
[3] N.  S.  Devi,  D.  Erwanto,  and  Y.  B.  Utomo,  2018, “Perancangan  Sistem  Kontrol  Suhu dan  Kelembaban  pada  Ruangan  Budidaya  Jamur  Tiram  Berbasis  IoT,”  Multitek Indones. , Vol. 12, No. 2, p. 104, doi: 10.24269/mtkind.v12i2.1331.
[4] J. Cerdas, 2018. “Sistem Budidaya Jamur Berbasis Internet of, ” Vol. 5, No. 1, pp. 3–8.
[5] A. Sofwan, Y. Wafdulloh, M. R. Akbar, and B. Setiyono, 2020, “Sistem Pengaturan dan Pemantauan  Suhu  dan  Kelembapan  pada  Ruang  Budidaya  Jamur  Tiram  Berbasis  Iot (Internet of Things),” Transmisi , Vol. 22, No. 1, pp. 1–5, doi: 10.14710/transmisi.22.1.1- 5.
[6] T.  Kaewwiset  and  P.  Yodkhad,  2017, “Automatic  Temperature  and  Humidity  Control System  by  Using  Fuzzy  Logic  Algorithm  For  Mushroom  Nursery,”  2nd  Jt.  Int.  Conf. Digit. Arts, Media Technol. 2017 Digit. Econ. Sustain. Growth, ICDAMT 2017 , pp. 396– 399, doi: 10.1109/ICDAMT.2017.7905000.
[7] F.  Rozie,  I.  Syarif,  M.  U.  H.  Al  Rasyid,  and  E.  Satriyanto,  2021, “Sistem  Akuaponik untuk  Peternakan  Lele  dan  Tanaman  Kangkung  Hidroponik  Berbasis  IoT  dan  Sistem Inferensi  Fuzzy,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  157,  doi: 10.25126/jtiik.0814025.
[8] Tandiono,  Rusli,  and  Muslim,  2016, “Pengendalian  Suhu  dan  Kelembaban  pada Budidaya  Jamur  Tiram  Dengan  Menggunakan  Metode  Kontrol  Logika  Fuzzy,” J.
EECCIS  (Electrics,  Electron.  Commun.  Control.  Informatics,  Syst. , Vol.  10,  No.  1,  pp. 16–19, [Online]. Available:
http://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/view/478/303.
[9] F. Fahmizal, T. R. Orlando, B. B. Murti, M. Budiyanto, and A. Mayub, 2019, “Kendali Logika  Fuzzy  pada  Sistem  Electronic  Control  Unit  (ECU)  Air  Conditioner  Mobil,”  J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 6, No. 1, p. 25, doi: 10.25126/jtiik.2019611045.
[10] J. Ilmiah and M. Indonesia, 2016,  “ Multitekq, ” Vol. 10, No. 1, pp. 48–56.
ISSN 2407-4322
E- ISSN 2503-2933   325
, implies research results (First Author)
[11] A. Prasetyo and A. R. Yusuf, 2019, “Integrated Device Electronic Untuk Sistem Irigasi Tetes Dengan Kendali Internet of Things,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , Vol. 14, No. 1, p. 1, doi: 10.32815/jitika.v14i1.361.
[12] I.  Mahesa,  A.  G.  Putrada,  and  M.  Abdurohman,  2019, “Egg  Quality  Detection  System Using Fuzzy Logic Method,” Kinet. Game Technol. Inf. Syst. Comput. Network, Comput. Electron. Control , Vol. 4, No. 3, pp. 207–216, doi: 10.22219/kinetik.v4i3.839.