## Penyiraman Otomatis dan System Monitoring Bibit Kelapa Sawit Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno
Adi Suprasetyo 1 , Anna Dina Kalifa 2 , Saucha Diwandari 3
1,2,3 Informatika, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta
1 adisuprasetyo409@gmail.com, 2 anna.dina.kalifia@staff.uty.ac.id , 3 saucha.diwandari@staff.uty.ac.id

## Abstract
Oil palm is a crop that grows well in tropical areas with annual rainfall of 2,500-3,000 mm and suitable temperatures between 25-27°C. Getting quality oil palm seeds requires proper care. The problem in watering oil palm seedlings, until now, is still done with human assistance, without paying attention to the required water content. The purpose of this research is to facilitate farmers  in  watering  oil palm  seedlings,  especially in  providing  water  to  suit  the  needs  of oil  palm  seedlings.  Advances  in technology  that are  increasingly  sophisticated allow automatic  watering  monitoring  to  be  done  through  the  website. This system uses two sensors, namely a soil moisture sensor and a temperature sensor used to detect soil temperature and humidity and the resulting output is the duration of watering the oil palm plants. In order to get accurate data, the author uses the Sugeno fuzzy calculation method to process input and output values to match the needs of oil palm seedlings. The results of testing for 5 days get an average temperature of 26.22 degrees, soil moisture of 39.90% while watering time is 21.48 seconds. While the average error from testing the system with MALAB is 6.542%.
Keywords: Oil Palm, Fuzzy Logic, Fuzzy Sugeno, Watering, Monitoring

## Abstrak
Kelapa sawit merupakan tanaman yang tumbuh baik pada kawasan tropis dengn curah hujan tahunan 2.500-3.000 mm dan suhu  yang  sesui  antara  25-27°C. Mendapatkan  benih  kelapa  sawit  yang  berkualitas  memerlukan  perawatan  yang  tepat. Permasalahan  dalam  penyiraman  bibit  kelapa  sawit,  hingga  saat  ini,  masih  dilakukan  dengan  bantuan  manusia,  tanpa memperhatikan  kadar  air yang  dibutuhkan.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  memudahkan  petani  dalam  melakukan penyiraman bibit kelapa sawit, khususnya dalam pemberian air agar sesui kebutuhan bibit kelapa sawit. Kemajuan teknologi yang  semakin  canggih  memungkinkan  pemantauan  penyiraman  otomatis  dapat  dilakukan  melalui website .  Sistem  ini menggunakan dua buah sensor yaitu sensor kelembaban tanah dan sensor suhu yang digunakan untuk mendeteksi suhu dan kelembaban tanah serta output yang dihasilkan durasi penyiraman pada tanaman kelapa sawit. Demi mendapatkan data yang akurat penulis menggunakan metode perhitungan fuzzy sugeno untuk memproses nilai input dan output agar sesui dengan kebutuhan  bibit  kelapa  sawit.  Hasil  dari  pengujian  selama  5  hari  mendapatkan  rata-rata  suhu  sebesar  26,22  derajat, kelembapan tanah 39,90 % sedangkan waktu penyiraman sebesar 21,48 detik. Sedangkan rata rata error dari pengujian sistem dengan MALAB sebesar 6,542%.
Kata kunci: Kelapa Sawit, Fuzzy Logic, Fuzzy Sugeno, Penyiraman, Monitoring
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Kemajuan  teknologi  saat  ini  berarti  bahwa  berbagai hal harus diprioritaskan demi efisiensi dan kemudahan melakukan  tugas  sehari-hari.  Hal  ini  menyebabkan banyak  orang  mengembangkan  berbagai  jenis teknologi  yang  dapat  diotomatisasi  dan  membantu membuat pekerjaan lebih mudah dan tidak memakan waktu.  Pertanian  merupakan  salah  satu  sektor  atau bidang  yang  dapat  memperoleh  manfaat  dari kemajuan  teknologi.  Di  sektor  pertanian,  teknologi informasi  dan  komunikasi  dapat  memudahkan pengelolaan  lahan  pertanian.  Penerapan  teknologi pada sektor pertanian merupakan aspek penting dalam proses  pembangunan  sektor  pangan  saat  ini  [1]. Khususnya  pembibitan  kelapa  sawit.  pembibitan kelapa  sawit  merupakan  masa  persiapan  tanaman kelapa sawit yang berlangsung kurang lebih 3 bulan, mulai dari tunas hingga tanaman muda utuh [2].
Kelapa sawit juga tumbuh baik di daerah dengan curah hujan tinggi curah hujan yang stabil sepanjang tahun (2.500-3.000  mm)  dengan  kelembapan  tinggi  (80- 90%). Pola curah hujan tahunan sangat mempengaruhi perilaku dalam proses pembungaan dan produksi buah sawit. Perubahan suhu tidak terlalu banyak tinggi yaitu berkisar  antara  25-27°C  sangat  cocok  untuk pertumbuhan.  Sedangkan  jenis  tanah  yang  cocok adalah latosol, podzol merah dan kuning, tanah aluvial dan  cocok  juga  untuk  organosol  atau  tanah.  gambut jarang dengan pH maksimum antara 5,0-5,5, meskipun tumbuh dengan toleransi pH antara 4,0 hingga 6,5 [3].
Kelapa sawit merupakan tanaman industri/ perkebunan  yang  diolah  untuk  menghasilkan  bahan baku minyak goreng, minyak usaha, dan bahan bakar. Dalam mengembangkan usaha budidaya kelapa sawit, terdapat  beberapa  permasalahan  yang  dihadapi  oleh para pengusaha atau petani dalam mendapatkan bibit untuk  ditanam.  Penanaman  kelapa  sawit  merupakan
Author : Adi Suprasetyo 1) , Anna Dina Kalifa 2) , Saucha Diwandari 3)
tahapan  yang  paling  berpengaruh  dalam  proses pertumbuhan  bibit  untuk  menentukan  pertumbuhan kelapa  sawit  sebelum  menjadi  tanaman  produktif  di lapangan.  Dalam  operasional  industri  kelapa  sawit khususnya  pada  tahap  penanaman  dan  penyiraman tanaman  masih  banyak  yang  menggunakan  proses penyemaian secara manual. Oleh karena itu, kadar air yang dibutuhkan setiap bibit kelapa sawit tidak sama. Memulai  pembibitan  kelapa  sawit  dengan  pengairan manual yaitu menggunakan selang sambungan dengan pengairan  pada  pagi  dan  sore  hari  untuk  menyiram bibit  [4]  [5].  Jadi  perlu  dirancang  sebuah  alat  untuk melakukan  penyiraman  dan  monitoring    bibit  kelapa sawit dengan teknologi Internet Of Things . (IOT) [6]. Sistem  ini  menggunakan  metode  fuzzy  logic,  untuk membantu  pengguna  khususnya  petani  dalam melakukan  penyiraman  serta  dapat  dipantau  melalui website guna  mempermudah  melakukan monitoring dari jarak jauh [7].
Logika  Fuzzy  Sugeno  merupakan  salah  satu  metode logika  fuzzy.  Sistem  fuzzy  Sugeno  memperbaiki kelemahan sistem fuzzy murni dengan menambahkan perhitungan matematis sederhana seperti THEN. Pada modifikasi ini, sistem fuzzy mempunyai nilai rata-rata tertimbang pada bagian aturan fuzzy IF-THEN. Hasil Sugeno  merupakan  persamaan  konstanta  atau  linier, bukan  himpunan  fuzzy.  Metode  fuzzy  Sugeno digunakan karena dapat memprediksi keluaran sistem lebih  baik  dibandingkan  metode  lainnya,  dengan tingkat  akurasi  sebesar  91%  dibandingkan  metode Mamdani sebesar 82% [8], penelitain  yang dilakukan wahyuni  (2022)  dengan  judul  Membandingkan Tingkat  Efisiensi  Metode  Tsukamoto  dan  Sugeno untuk  kasus  Pneumonia,  pada  penelitian  tersebut metode Sugeno menghasilkan nilai MAPE yang lebih kecil  dari  Tsukamoto  yaitu  sebesar  3.15%  yang bertarti metode sugeno lebih baik [9].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Doni,  dkk  (2020) tentang  Sistem  Monitoring  Tanaman  Hidroponik Berbasis  Iot  (Internet  of  Thing)  Menggunakan Nodemcu  ESP8266.  Metode  yang  digunakan  adalah Fuzzy  Sugano  dan  hasil  pengujian  yang  dilakukan menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  bekerja  dengan baik. Hal ini ditunjukkan dengan kemampuan sistem menyiram  secara  otomatis  berdasarkan  output  yang diperoleh  dari  sensor  DHT11,  akan  tetapi  sistem  ini belom bisa melakukan monitoring [10].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wijaya,  dkk  (2020) tentang  Purwarupa  Penyiraman  Otomatis  Dengan Arstitektur MQTT Dan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Meningkatkan  Keefektifan  Manajemen  Penyiraman Tanaman.  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan menggunakan metode fuzzy sugeno untuk melakukan penyiraman  mendapatkan  rata-rata  error  sebesar 0.573728%, serta dapat dipantau melalui website [11]. Penelitian yang dilakukan oleh mahfuddin, dkk (2023) tentang Protoype Sistem Penyiram Lahan Perkebunan
Kangkung  Otomatis  Berbasis  Internet  of  Things dengan  Logika  Fuzzy  Sugeno. Dari  hasil  pengujian yang dilakukan pendapatkan persentase 99.98%, serta input  dan  output  dapat  dipantau  melalui  aplikasi android [12].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Azzki,  dkk  (2021) tentang Alat Penyiraman Tanaman Otomatis Berbasis Arduino  Menggunakan  Internet  of  Things  (IOT). Penelitian ini membahas tentang penyiraman tanaman otomatis berbasis IOT. Hasil penelitian ini adalah alat penyiram  tanaman  mampu  bekerja  dengan  baik, mampu  mengontrol  penyiraman  secara  manual  dan otomatis. Alat akan menyiram tanaman bila suhu lebih dari 31°C, dan hanya dapat dimonitoring melalui LCD [13].
Penelitain yang dilakukan oleh wulandari, dkk (2020) tentang  Rancang  Bangun  Sistem  Penyiraman Otomatis  Berbasis  Internet  of  Things  Pada  Tanaman Hias  Sirih  Gading.  Hasil  penelitian  tersebut  mampu berjalan dengan baik, dan hasil  yang diperoleh akan dikirimkan melalui bot telegram dimana bot telegram sebagai aplikasi monitoring, akan tetapi penelitian ini belum menggunakan metode fuzzy [14].
Dari permasalan tersebut penulis melakukan penelitian mengenai sistem penyiraman otomatis dan monitoring  bibit  kelapa  sawit  menggunakan  metode fuzzy sugeno, dengan harapan dapat membantu petani dalam  mengetahui  kebutuhan  air  pada  bibit  kelapa sawit.  Serta  dapat  dimonitoring  dari  jauh  melalui website secara realtime dan milihat history penyiraman yang sukses dilakukan dalam bentuk table dan grafik.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Diagram Block

## Gambar  1. Diagram Block
Penyiram Otomatis Dan monitoring bibit kelapa Sawit adalah sistem yang dapat menyiram bibit kelapa sawit secara  otomatis  berdasarkan  keadaan  kelembapan tanah, serta suhu di sekitar bibit kelapa sawit. Kedua kondisi tersebut akan  didapat  melalui deteksi sensor Dht11 untuk deteksi suhu udara,  sensor Soil Moisture untuk  deteksi  kelembapan  tanah.    Setelah    nilai deteksi  diterima  oleh  sensor,  akan  dilakukan pengklasifikasian kondisi menggunakan metode fuzzy sugeno.  Setelah  melakukan  pengklasifikasian  output yang dihasilkan berupa mesin   pompa   air   menyala atau   tidak   untuk menyiram tanaman.
2.2 Fuzzy Logic
Logika  fuzzy  pertama  kali  diperkenalkan  pada  tahun 1965 oleh Prof. Lutfi A. Zadeh, Universitas California, peneliti Barkley dalam ilmu komputer. Profesor Zadeh percaya  bahwa  logika  benar  dan  salah  tidak  bisa mewakili  setiap  pemikiran  manusia,  maka  ia menciptakan logika fuzzy yang dapat mewakili setiap situasi atau mewakili pemikiran manusia. Menurut Sri Kusum  Dewi,  logika  fuzzy  merupakan  salah  satu komponen  pembentuk  Soft  Computing.  Dasar  dari logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Dalam teori himpunan fuzzy, peranan derajat keanggotaan sebagai penentu  keberadaan  unsur-unsur  dalam  himpunan sangatlah  penting.  Nilai  keanggotaan  atau  derajat keanggotaan atau fungsi keanggotaan merupakan ciri terpenting dari penalaran logika fuzzy [15].
2.3 Metode Sugeno
Model  Fuzzy  Sugeno  adalah  salah  satu  jenis  sistem inferensi  fuzzy  yang  digunakan  dalam  pengolahan data  kabur.  Dalam  model  ini,  aturan-aturan  fuzzy menghubungkan input dengan output dan menggambarkan  relasi  matematis  yang  spesifik. Berbeda dengan model Mamdani yang menggunakan himpunan fuzzy dengan nilai linguistik sebagai output, model  Sugeno  menghasilkan  output  dalam  bentuk persamaan linier atau konstan. Ini membuatnya cocok untuk  pemodelan  sistem  yang  memiliki  karakteristik matematis yang jelas. Model Fuzzy Sugeno umumnya digunakan dalam kontrol sistem, pemodelan kebijakan,  dan  pengambilan  keputusan.Menentukan Variabel Fuzzy .
Berikut  ini  pada  table  1  adalah  variabel  fuzzy  yang dapat diterapkan pada sistem penyiraman otomatis.
Tabel 1. Variable Fuzzy Jenis Variable Nama Variable Input Suhu Kelembapan tanah Output Durasi Pompa

## 2.3.1 Menetukan nilai Fuzzifikasi
Berikut  ini  pada  table  2  merupakan  variable  fuzzy yang  dapat  diterapkan  pada  sistem  penyiraman otomatis.
Tabel 2. Menentukan Nilai Fuzzifikasi Variable Nama Variable Suhu Dingin, Sejuk, Sedang, Panas, Sangat Panas Kelembapan tanah Sangat Basah, Basah, Lembab, Kering, Sangat Kering Durasi Pompa Very low, low, Medium, high, Very High

## 2.3.2 Menentukan Fuzzifikasi
Tahapan  pertama  dalam  proses fuzzy  logic adalah fuzzy fuzzifikasi , yang berupa menentukan batas crist input dan crist output yaitu:
Gambar  2. Fungsi Keanggotaan Suhu
Variable suhu,  bibit  kelapa  sawit  dikelompokan menjadi 5 himpuan yaitu dingin, sejuk, sedang, panas, sangat  panas.  Deratajat  keanggoatan  suhu  dapat dihitung menggunakan persamaan (1), persamaan (2), persamaan (3), persamaan (4), persamaan (5).’
𝜇𝐷𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 = {
1;  𝑥 ≤ 15 20− 𝑥 20−15 ; 15  ≤  𝑥  < 20 0 ; 𝑥  ≥ 20 (1)
𝜇𝑆𝑒𝑗𝑢𝑘   = { 0;  𝑥 ≤ 15 𝑑𝑎𝑛 𝑥  ≥ 25
𝑥− 15
20−15 ; 15  ≤  𝑥  < 20
25−𝑥 25−20 ; 20  ≤ 𝑥  ≤ 25 (2)
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = { 0;  𝑥 ≤ 20 𝑑𝑎𝑛 𝑥  ≥ 30
𝑥− 20
25−20 ; 20  ≤  𝑥  < 25
30−𝑥 30−20 ; 25  ≤ 𝑥  ≤ 30 (3)
𝜇 Panas = { 0;  𝑥 ≤ 25 𝑑𝑎𝑛 𝑥  ≥ 35 𝑥− 25
30−25 ; 25  ≤  𝑥  < 30
35−𝑥 35−25 ; 30  ≤ 𝑥  ≤ 35 (4) 𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠 = { 0;  𝑥 ≤ 30 𝑥− 30 35−30 ; 30  ≤  𝑥  < 35 1 ;  𝑥  ≥ 35 (5)
Gambar  3. Variable Kelembapan Tanah
Variable kelembapan  tanah  bibit  kelapa  sawit dikelompokan menjadi 5 himpuan yaitu sangat basah, basah,  Lembab,  kering,  sangat  kering.  Derajat keanggoatan  kelembapan  tanah  dapat  dihitung menggunakan persamaan  (6), persamaan (7), persamaan (8), persamaan (9), persamaan (10).
𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ = { 1;  𝑥 ≤ 0
25− 𝑥 25−0 ; 0  ≤  𝑥  < 25
0 ; 𝑥  ≥ 25 (6)
𝜇𝐵𝑎𝑠𝑎ℎ   = { 0;  𝑥 ≤ 0 𝑑𝑎𝑛 𝑥  ≥ 50 𝑥− 0
50−0 ; 0  ≤  𝑥  < 25
50−𝑥 25−50 ; 25  ≤ 𝑥  ≤ 50
(7)
𝜇𝐿𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏 = { 0;  𝑥 ≤ 25 𝑑𝑎𝑛 𝑥  ≥ 75 𝑥− 50
50−25 ; 25 ≤  𝑥  < 50
75−𝑥 75−50 ; 50  ≤ 𝑥  ≤ 75 (8)
𝜇 Kering = { 0;  𝑥 ≤ 50 𝑑𝑎𝑛 𝑥  ≥ 100
𝑥− 75 50−75 ; 50  ≤  𝑥  < 75 100−𝑥 199−75 ; 75  ≤ 𝑥  ≤ 100 (9) 𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝑘𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 = { 0;  𝑥 ≤ 75 𝑥− 75 100−75 ;  75 ≤  𝑥  < 100 1 ;  𝑥  ≥ 100 (10)
2.3.3 Basis Aturan ( IF-THEN Role)
Dalam konteks logika fuzzy, "basis aturan" mengacu pada  himpunan  pernyataan  atau  aturan  yang digunakan untuk menghubungkan input dengan output dalam  sebuah  sistem  logika  fuzzy.  Aturan-aturan  ini menggambarkan  cara  sistem  logika  fuzzy  harus merespons  terhadap  kondisi  yang  mungkin  terjadi dalam inputnya.
Basis  aturan  dalam  sistem  logika  fuzzy  sering  kali terdiri  dari  sejumlah  pernyataan  "IF-THEN".  Setiap pernyataan aturan ini terdiri dari dua bagian, yaitu IF & THEN.
Berdasarkan fungsi keanggotaan suhu dan kelembapan  dihasilkan  25  aturan  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Basis Aturan
Suhu Kelembapan Din gin Seju k Sedan g
Pana s Sang at Pana s
Sangat Basah VL VL L M H Basah VL VL M H H Lembab VL L M H VH Kering L L H VH VH
Sangat Kering L M H VH VH Dimana : - Very Low = VL - Low = L - Medium = M - High = H - Very High = VH

## 2.3.4 Infrensi
Dalam fungsi inferensi sistem inferensi fuzzy, ketika hasil  output  menghasilkan  nilai  konstan,  ini  berarti bahwa  aturan-aturan  fuzzy  yang  telah  ditentukan dalam sistem akan menghasilkan respons sistem yang tetap dan tidak berubah sepanjang rentang tertentu dari variabel  input.    Dengan  kata  lain,  dalam  berbagai situasi  yang  mencakup  rentang  tersebut,  sistem  akan selalu memberikan output yang konsisten dan konstan, sesuai dengan kebijakan yang telah ditetapkan dalam aturan  sistem.    Ini  dapat  diterapkan  dalam  berbagai konteks,  seperti  dalam  sistem  kontrol  otomatis,  di mana  output  sistem  harus  tetap  pada  nilai  tertentu terhadap  variasi  input.  Sebagai  hasilnya,  fungsi inferensi  dalam  kasus  ini  memastikan  bahwa  output sistem  bersifat  konstan  dalam  situasi  tertentu  sesuai dengan peraturan yang telah ditentukan Defuzzifikasi.

## 2.3.5 Defuzzifikasi
Pada  tahap  defuzzifikasi,  kondisi  lama  waktu penyiraman  ditentukan  oleh  lima  nilai  linguistik. Nilai-nilai  ini  diwakili  dalam  bentuk  fungsi keanggotaan konstan, seperti yang ditunjukkan dalam gambar 4.

## Gambar  4. Fungsi Keanggotaan Durasi Pompa
Nilai keanggotaan konstan digunakan sebagai metode rata-rata defuzzifikasi untuk menentukan lama waktu penyiraman.  Metode  ini  menghasilkan  solusi  crisp dengan mengambil nilai rata-rata tertimbang dari nilai konstan  untuk  setiap  kategori  keanggotaan  dalam
sistem  fuzzy.  Hasilnya  adalah  nilai  numerik  yang menunjukkan  lama  waktu  penyiraman  yang  sesuai, yang  didasarkan  pada  tingkat  keanggotaan  konstan dalam  himpunan  fuzzy  yang  telah  ditenagai,  Pada tahap  defuzzifikasi  mengggunakan  rumus weight average dari tiap klarifikasi menggunakan persamaan (11).
𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 = ∑𝑎𝑖𝑧𝑖 ∑𝑎𝑖 (11)

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengujian Fuzzy Sugeno
Pengujian  dilakukan  pada  pagi  &  sore  hari  selama lima  hari.  Pada  tanggal  10  hingga  14  agustus  2023, kondisi  penempatan  bibit  kelapa  sawit  disesuaikan dengan  kondisi  pembibitan,  yaitu  lembab  &  tidak langsung terpapar sinar matahari.
Tabel 4. Pengujian Sensor Tang gal Ja m Suh u kelembap an Dur asi Pomp a 10 Agust us
Pa gi 22, 60 28,57 12,9 9
Meny ala So re 22, 60 29,57 12,8
5 Meny ala 11 Agust us
Pa gi 25, 00 19,45 17,1
6 Meny ala So re 23, 50 15,84 13,7 7 Meny ala 12 Agust us Pa gi 31, 80 35,87
32,7 8 Meny ala So re 26, 40 42,82 23,4 4 Meny ala 13 Agust us Pa gi 25, 80 48,39 22,3 2 Meny ala So re 27, 10 48,39 24,4 6 Meny ala 14 Agust us Pa gi 30, 20 30,56 30,4 0 Meny ala So re 27, 20 49,50 24,5 9 Meny ala Rata – rata 26, 22 34,90 21,4 8
Hasil pengujian fuzzy sugeno dapat dilihat  pada table 4,  pengumpulan  data  yang  diambil  berdasarkan  jam penyiraman bibit kelapa sawit menurut Dwiyana [16] penyiraman  bibit  kelapa  sawit  dilakukan  sebanyak  2 kali  pada  pagi  hari  setelah  pukul  07.30  WIB sedangkan  pada  sore  hari  setelah  pukul  16.00  WIB bertujuan agar tidak terjadi penguapan air yang terlalu banyak  yang  mengakibatkan  air  yang  di  berikan kepada bibit tidak sia sia, rata-rata pengujian selama 5 hari,  didapat  nilai  suhu  26.22°C,  kelembapan  tanah 39.90%, durasi penyiraman 21.48 detik.
3.2 Pengujuan Dengan Matlab
Tabel 5. Pengujian Dengan Matlab
N o Su hu kele mba pan Dur asi Matla b Error Absol ute Error Persent ase % 1 22 ,6 28,5 7 12,9 9 11,1 1,890 17,027 % 2 22 ,6 29,5 7 12,8 5 11,3 1,550 13,717 % 3 25 19,4 5 17,1 6 17,8 0,640 3,596 % 4 23 ,5 15,8 4 13,7 7 11,4 2,370 20,789 % 5 31 ,8 35,8 7 32,7 8 31,6 1,180 3,734 % 6 26 ,4 42,8 2 23,4 4 22,8 0,640 2,807 % 7 25 ,8 48,3 9 22,3 2 21,6 0,720 3,333 % 8 27 ,1 48,3 9 24,4 6 24,2 0,260 1,074 % 9 30 ,2 30,5 6 30,4 0 30,1 0,300 0,997 % 1 0 27 ,2 49,5 24,5 9 24,4 0,190 0,779 % 1 1 26 ,2 2 34,9 21,4 8 22,4 0,920 4,107 % Rata-rata Error 6,542% Hasil dari pengujian menggunakan software MATLAB,  mendapatkan  rata-rata  error  sebesar 6,542%. Perbedaan perhitungan sistem dan MATLAB terjadi  karena  perhitungan  dimatlab  mengalami pembulatan,  walaupaun  perhitungan  mengalami perbedaan  tetapi  masih  dapat  di  terima  karena  nilai kenggotaan  masih  dalam  kelompok  yang  sama. Misalnya  pada  perhitungan  8  hasil  fuzzy  sugeno memproleh durasi penyiraman 24.46 detik yang masih termasuk  kedalam  keanggotan  medium  dan  hasil perhitungan  di  MATLAB  memperoleh  24.2  detik yang  dimana  masih  tergabung  dalam  keanggotaan medium. Meskipun terdapat perbedaan antara sistem dengan  MATLAB  masih  dianggap  benar  karena berada pada nilai Keanggotaan yang sama yaitu sama- sama  bernilai  medium.  Dapat  disumpulkan  logika fuzzy  sugeno  pada  penyiraman  otomatis  berjalan dengan  baik  berdasarkan  tingkat  akurasi  yang diperoleh,  walaupun  sedikit  mengalami  perbedaan nilai tetapi masih bisa di toleransi.
3.3. User Interfase
Pengguna atau petani dapat memonitoring bibit kelapa sawit  dengan  mengunjungi website .  Melalui website ini, pengguna atau petani dapat memantau status bibit kelapa  sawit  secara  real  time,  mulai  dari  suhu,
kelembapan,  waktu  penyiraman,  status  pompa  serta melihat riwayat penyiraman.

## Gambar  5. Halaman Monitoring
Pada gambar 5 merupakan halaman monitoring yang dapat  di  akses  oleh  siapa  saja,  pada  halaman  ini pengunjung  dapat  memonitoring  input  dan  output secara  realtime.  Pada  halaman  ini  pengunjung  dapat melakukan skroling atas dan ke bawah untuk menuju menu  home,  about,  monitoring,  team  serta  reviews dan  untuk  menuju  login  hanya  dapat  di  akses  oleh petani atau admin.

## Gambar  6. Halaman Login
Pada  gambar  6  merupakan  halaman  login  yaitu halaman  awal  saat  petani  hendak  mengakses  ke halaman admin. Halaman ini hanya dapat diakses oleh petani  atau owner pemilik  tempat  pembibitan  kelapa sawit.

## Gambar  7. Halaman Dasboard
Pada  gambar  7  merupakan  halaman  utama  sistem monitoring, khususnya halaman dashboard. Halaman dashboard  merupakan  halaman  yang  digunakan pengguna  untuk  melihat  informasi  dari  sensor  dan output.  Memiliki  jumlah  data  yang  tersimpan, penyiraman yang berhasil dilakukan oleh sistem akan ditampikan  dalam website ini  secara  langsung  atau real-time. Pada halaman ini juga terdapat sebuah table,
dengan  jumlah  sebanyak  5  untuk  memberi  tahu pengguna 5 data yang berhasil di input oleh sistem

## Gambar  8. Halaman Chart
Gambar  8  merupakan  halaman  chart,  pada  halaman chart  pengguna  dapat  melihat  grafik  pergerakan  dari input yaitu suhu dan kelembapan tanah. Grafik yang berwarna merah yaitu suhu sedangkan yang berwarna hijau adalah kelembapan tanah, pada halaman ini juga terdapat gerafik berbentuk bar chart dan pie chart.

## Gambar  9. Halaman Tables
Gambar 9 merupakan halaman tabel, pada halaman ini pengguna dapat melihat history data input dan output, pada  halaman  tabel  pengguna  dapat  melihat  history data  berdasarkan  tanggal,  pada  halaman  ini  juga terdapat fungsi ekspor.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  terhadap  penyiraman otomatis dan monitoring menggunakan metode fuzzy logic,  dapat  di  ambil  beberapa  kesimpulan  bahwa penelitian  tersebut  dapat  membantu  petani  dalam melakukan  kontrol  terhadap  bibit  kelapa  sawit terutama  dalam  hal  penyiraman  dengan  begitu  bibit kelapa  sawit  akan  mendapatkan  asupan  air  sesui dengan  yang  dibutuhkan.  Petani  juga  dapat memonitoring melalui website , sistem dapat menampilkan  informasi  secara realtime serta  dapat menampilkan  history  data  berbentuk  table  maupun grafik.  Rata-rata  nilai  dari  pengujian  selama  5  hari, didapat  nilai  suhu  26.22°C,  kelembapan  tanah 39.90%, durasi penyiraman 21.48 detik, serta rata -rata eror yang di proses melalui perbandingan perhitungan sistem  dengan  perhitungan  di  software  MATLAB mendapatkan hasil 6,542%.

## Daftar Rujukan
[1] G.  Heru  Sandi  dan  Y.  Fatma,  “PEMANFAATAN TEKNOLOGI  INTERNET  OF  THINGS  (IOT)  PADA BIDANG  PERTANIAN,” jati ,  vol.  7,  no.  1,  hlm.  1–5,  Jan 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.5892.
[2] V. I. Sari dan K. Kunci, “Pertumbuhan Morfologi Bibit Kelapa Sawit  Pre  Nursery  dengan  Penanaman  Secara  Vertikultur,” vol. X,no.2, hlm. 139–146, 2018.
[3] A.  Nugroho, TEKNOLOGI  AGROINDUSTRI  KELAPA SAWIT , Lambung Mangkurat University Press. Banjarmasin: d.a. Pusat Pengelolaan Jurnal dan Penerbitan ULM, 2019.
[4] S. Wati, J. Dedy Irawan, dan Y. Agus Pranoto, “RANCANG BANGUN  PEMBIBITAN  KELAPA  SAWIT  BERBASIS IOT(INTERNET OF THINGS),” jati , vol. 6, no. 1, hlm. 145– 153, Mar 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4509.
[5] R. Rilandani, W. Prima, dan R. Efendi, “Design of Watering Tools for NodeMCU-Based Palm Seedlings: Rancang Bangun Alat  Penyiraman  Bibit  Kelapa  Sawit  Berbasis  NodeMCU,” JVEIT ,  vol.  1,  no.  1,  hlm.  20–26,  Mei  2020,  doi: 10.56667/jveit.v1i1.56.
[6] I. D. Wijaya, R. Ariyanto, dan N. Fitria, “IMPLEMENTASI IoT PADA SISTEM PENYIRAMAN OTOMATIS TANAMAN CABAI BERBASIS
RASPBERRY PI DENGAN  METODE  FUZZY  LOGIC,” JIP ,  vol.  5,  no.  4, hlm. 177, 2019, doi: 10.33795/jip.v5i4.251.
[7] Syarfudin,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENYIRAMAN OTOMATIS  TANAMAN  BAWANG  MERAH  DENGAN METODE FUZZY SUGENO BERBASIS ARDUINO UNO,” UNIVERSITAS  ISLAM  NEGERI  MAULANA  MALIK
IBRAHIM  MALANG,  2019.  [Daring].  Tersedia  pada: http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/16937
[8] A. Sukmawati, L. Iryana, P. Adriansyah, dan L. Indra Kesuma, “Identification  of  Floods  in  Palembang  Area  Using  Fuzzy Logic Method of Mamdani and Sugeno,” JITE , vol. 6, no. 2, hlm. 434–444, Jan 2023, doi: 10.31289/jite.v6i2.8146.
[9] E. G. Wahyuni, “Membandingkan Tingkat Efisiensi Metode Tsukamoto dan Sugeno untuk kasus Pneumonia,” CoreIT , vol. 7, no. 2, hlm. 94, Jan 2022, doi: 10.24014/coreit.v7i2.15085.
[10]  R.  Doni  dan  M.  Rahman,  “Sistem  Monitoring  Tanaman Hidroponik  Berbasis  Iot  (Internet  of  Thing)  Menggunakan Nodemcu ESP8266,” vol. 4, 2020.
[11]  Muhamad  Arwin  Wijaya,  R.  Hanifah,  dan  M.  C.  T. Manullang,  “Purwarupa  Penyiraman  Otomatis  Dengan
Arsitektur  Mqtt  Dan  Logika  Fuzzy  Sugeno  Untuk Meningkatkan Keefektifan Manajemen Penyiraman Tanaman (Studi Kasus : Itera),” JTekInfULM , vol. 5, no. 2, hlm. 49–56,
Okt 2020, doi: 10.20527/jtiulm.v5i2.55.
[12]  I. Mahfuddin, “Protoype Sistem Penyiram Lahan Perkebunan Kangkung  Otomatis  Berbasis  Internet  of  Things  dengan Logika Fuzzy Sugeno,” vol. 4, no. 2, 2023.
[13]  Nabil  Azzaky  dan  Anang  Widiantoro,  “Alat  Penyiram Tanaman  Otomatis  Berbasis  Arduino  menggunakan  Internet Of Things (IOT),” je , vol. 2, no. 2, hlm. 48, Nov 2021, doi: 10.30649/j-eltrik.v2i2.48.
[14]  P. A. Wulandari, P. Rahima, dan S. Hadi, “Rancang Bangun Sistem Penyiraman Otomatis Berbasis Internet of Things Pada Tanaman Hias Sirih Gading,” bite , vol. 2, no. 2, hlm. 77–85, Sep 2020, doi: 10.30812/bite.v2i2.886.
[15]  Q.  Hidayati,  F.  Z.  Rachman,  dan  M.  A.  S.  Rimbawan, “SISTEM MONITORING KUALITAS UDARA BERBASIS FUZZY  LOGIC,” Engineering  and  Science ,  vol.  6,  no.  1, 2020.
[16]  S.  R.  Dwiyana,  “TIME  AND  VOLUME  OF  WATER SUPPLY IN SEEDLING PALM OIL,” vol. 2, no. 1, 2015.
[17]  S. Ardiyanto, Z. Azmi, dan A. A. Hafiz, “Automatic Watering System for Oil Palm Seeds,” ijiems , vol. 1, no. 1, hlm. 32, Jan 2022, doi: 10.52362/ijiems.v1i1.682.
[18]  M. E. Apriyani, A. Prasetyo, dan N. Aldila, “Smart Farming Optimization  of  Phalaenopsis  Orchids  Growth  By  Utilizing Fuzzy Logic Control on IoT Architecture,” Telematika ,  vol.
19, no. 1, hlm. 1, Feb 2022,
doi:
10.31315/telematika.v19i1.5445.
[19]  F.  N.  Karel,  “Smart  Agriculture:  Pengendalian  Kelembapan dan Suhu Pada Penyiraman Otomatis Tanaman Berbasis IoT,” JATISI ,  vol.  9,  no.  2,  hlm.  839–854,  Jun  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1882.
[20]  A.  F.  Rahmah,  Dwi  Sartika  Simatupang,  dan  Alun  Sujjada, “Sistem Monitoring Dan Kontrol Tanaman Pada Greenhouse Berbasis Android Menggunakan Fuzzy Sugeno,” CoSciTech , vol. 4,  no.  2, hlm. 332–340, Agu  2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i2.5088.
[21]  D.  M.  Saragi,  F.  Hamami,  dan  T.  Mulyana,  “Implementasi Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan  Sistem Penyiraman Otomatis Tanaman Anthurium,” json , vol. 4, no. 1, hlm. 146, Sep 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4895.