## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Sistem Kendali Suhu dan Kelembapan pada Alat Penetas Telur Berbasis Fuzzy Logic Controller
Nur Iksan #1 , Linda Hidayati *2 , Tatyantoro Andrasto #3 , Khoirudin Fathoni #4
# Program Studi Pendidikan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang Jl. Raya Sekaran, Kelurahan Sekaran, Kecamatan Gunungpati, Kota Semarang, Jawa Tengah
1 nur.iksan@mail.unnes.ac.id
2 lindaehidayati10@gmail.com
3 tatyantoro@mail.unnes.ac.id
4 khoirudinfathoni@mail.unnes.ac.id
Abstrak—  Seiring  dengan  permintaan  daging  ayam  yang terus meningkat setiap tahun, perlu meningkatkan kapasitas produksi ayam. Akan tetapi alat penetas telur yang beredar di  pasaran  saat  ini  memiliki  kapasitas  yang  kecil,  sehingga kurang  efektif.  Selain  itu,  sebagian  besar  alat  penetas  telur yang  beredar  hanya  menggunakan  pengontrolan  suhu  saja, tanpa  memperhatikan  faktor  lain  seperti  pengontrolan kelembapan,  pemutaran  telur  dan  sumber  energi  listrik. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat alat penetas telur kapasitas 100 butir dengan sistem  kendali suhu dan kelembapan yang mampu menjaga kestabilan suhu dan  kelembapan  sesuai  setpoint.  Sistem  ini  juga  dilengkapi dengan pemutar telur otomatis serta baterai sebagai back up energi.  Penelitian  ini  menggunakan  sistem  fuzzy  logic Mamdani  karena  dapat  memanipulasi  kebutuhan  suhu  dan kelembapan  sesuai  dengan  batas  maksimal  dan  minimal suhu dan kelembapan alat penetas telur berdasarkan aturan fuzzy  yang  telah  dibuat.  Komponen  utama  yang  digunakan antara  lain  ESP32,  sensor  DHT22,  RTC  DS3231,  dimmer, driver  motor  L289N,  relay,  motor  AC  sinkron,  lampu  dan kipas.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  alat  penetas  telur dengan  sistem  kendali  suhu  dan  kelembapan.  Sistem  fuzzy yang  di  desain  mampu  mempertahankan  suhu  dan kelembapan sesuai dengan setpoint. Untuk mencapai setpoint suhu dan kelembapan yang diinginkan, sistem membutuhkan waktu selama 17 menit. Pemutaran rak telur setiap  3  jam  sekali  lebih  efektif  daripada  pemutaran  rak telur  setiap  4  jam  sekali.  Hasil  dari  penelitian  ini  memiliki persentase keberhasilan penetasan sebesar 88%.
Kata kunci — Alat penetas telur, fuzzy logic controller, suhu, kelembapan, back up energi

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  agraris  yang  mayoritas penduduknya  bekerja  sebagai  petani.  Bagian  dari  sektor pertanian  yang  berpotensi  untuk  dikembangkan  di Indonesia  yaitu  subsektor  peternakan.  Menurut  data Badan  Pusat  Statistik  2020,  subsektor  peternakan memberikan  kontribusi  terhadap  perekonomian  nasional dan  dapat  menyerap  tenaga  kerja  yang  cukup  besar,
sehingga  diharapkan  dapat  meningkatkan  perekonomian nasional [1].
Komoditas peternakan ayam saat ini menjadi salah satu komoditas yang paling  diminati.  Kebutuhan daging  ayam nasional  telah  mencapai  60%  dengan  didominasi  ternak unggas terutama ayam[2]. Diperkirakan untuk tahun-tahun berikutnya permintaan daging ayam akan terus meningkat seiring  dengan  tingginya  kebutuhan  konsumsi  daging ayam.  Melihat  kondisi  tersebut,  para  peternak  perlu meningkatkan  kapasitas  produksi  penetasan  telur  ayam dengan  inovasi  alat  penetas  telur  untuk  memenuhi kebutuhan pasar.
Dalam  pembuatan  alat  penetas  telur  ada  beberapa faktor  yang  perlu  diperhatikan  antara  lain,  suhu, kelembapan, pemutaran telur dan sumber energi listrik [3]. Maka perlu adanya suatu inovasi alat yang serba otomatis yang  mampu  mengontrol  keadaan  suhu  agar  tetap  stabil sesuai setpoint [4].
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh  [5]  mengenai sistem  monitoring  dan  pengontrolan  suhu  pada  alat penetas telur menggunakan metode Proporsional Integral Derivative (PID).  Respons  sistem  yang  dihasilkan  cukup stabil dengan nilai error steady state 2,7% dan persentase keberhasilan penetasan sebesar 70-80%. Berdasarkan hasil penelitian  tersebut,  persentase  keberhasilan  penetasan belum optimal, sehingga perlu adanya sistem yang sesuai dengan  kebutuhan  dari  alat  penetas  telur  untuk meningkatkan persentase keberhasilan penetasan telur.
Fuzzy  logic merupakan  metode  yang  digunakan  untuk memanipulasi  kebutuhan  suhu  dan  kelembapan  sesuai dengan  batas  maksimal  dan  minimal  suhu  dan kelembapan  alat  penetas  telur  berdasarkan  aturan fuzzy yang  telah  dibuat.  Perubahan  suhu  dan  kelembapan  pada alat  penetas  telur  tidaklah  instan.  Di  mana,  jika suhu  dan kelembapan  mencapai  batas  maksimal  aturan fuzzy maka alat  bekerja  untuk  menurunkan  suhu  dan  kelembapan. Sedangkan,  jika  suhu  dan  kelembapan  mencapai  batas minimal  aturan fuzzy maka  alat  bekerja  untuk  menaikkan suhu  dan  kelembapan.  Dan  jika  suhu  dan  kelembapan
telah  mencapai setpoint dari  suhu  dan  kelembapan  maka alat  bekerja  untuk  mempertahankan  kondisi  tersebut. Maka dari itu, penggunaan metode fuzzy logic merupakan metode yang cocok diterapkan pada alat ini.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dipaparkan sebelumnya, maka pada penelitian ini akan dibuat sebuah alat  penetas  telur  dengan  sistem  yang  dapat  membantu untuk menjaga kestabilan suhu dan kelembapan. Di mana alat  menggunakan  kendali  cerdas  yaitu Fuzzy  Logic Mamdani guna  menjaga  kondisi  suhu  dan  kelembapan agar  tidak  melewati  batas  minimal  dan  maksimal  pada suhu dan kelembapan ideal ruang penetas telur. Sistem ini diterapkan  pada  alat  penetas  telur  untuk  kebutuhan industri  dengan  kapasitas  100  butir  dengan  pemutar  telur otomatis  serta  dilengkapi  juga  baterai  sebagai  energi cadangan untuk mengantisipasi apabila terjadi pemadaman listrik yaitu baterai.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Mesin Penetas Telur
Alat  ini  biasanya  digunakan  para  peternak  untuk membantu  proses  pengeraman  dan  penetasan  telur  dalam jumlah  besar  [6].  Hal  ini  dilakukan  karena  pengeraman telur  secara  alami  dengan  induk  ayam  dirasa  kurang efektif hanya mampu mengerami sekitar 13 butir telur [7]. Dalam  pembuatan  mesin  penetas  telur  ada  beberapa  hal yang perlu dipertimbangkan yaitu suhu dan perkembangan embrio,  kelembapan,  ventilasi,  pemutaran  telur  dan kebersihan [8].
B. Suhu dan Kelembapan
Suhu  dan  kelembapan  adalah  faktor  terpenting  yang menentukan  keberhasilan  proses  penetasan  [9].  Proses penetasan telur ayam membutuhkan waktu untuk menetas yaitu  21  hari  dengan  suhu  37ºC-39ºC  dan  kelembapan optimal yaitu 55%-60%RH [10].

## C. Fuzzy Mamdani
Logika fuzzy digunakan  untuk  menggambarkan ketidakjelasan,  sehingga  besar  kecilnya  kebenaran  dan kesalahan  tergantung  pada  jumlah  keanggotaan  [11]. Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan dari  0 sampai 1 untuk menunjukan sejauh mana suatu nilai dapat disebut benar dan dapat disebut salah [12].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Desain Fuzzy Logic Controller (FLC)
Penelitian  dilakukan  di  Laboratorium  Teknik  Elektro Universitas Negeri Semarang dan Workshop Atas Kota di Gunungpati,  Semarang.  Tahap  penelitian  dimulai  dari studi  literatur  untuk  mengkaji  penelitian  sebelumnya. Analisis  permasalahan  untuk  mengkaji  pokok-pokok permasalahan  dari  penelitian  dengan  menganalisis parameter  yang  digunakan.  Perancangan  sistem  kendali alat yaitu membuat perancangan alat penetas telur dengan menentukan  perangkat  kendali, user  interface , input dan output yang  dibutuhkan  serta  metode  yang  digunakan.
Mengimplementasikan mikrokontroler ESP32 dan perangkat input atau ouput pada sistem, pengujian sistem untuk  memperoleh  data  real  mulai  dari  perangkat  keras sampai  dengan  perangkat  lunak,  pengambilan  data  dan penarikan  simpulan.  Dan  apabila  sistem  yang  dirancang belum  bekerja  dengan  baik,  maka  akan  dilakukan perbaikkan  dan  pemecahan  masalah.  Diagram  alir penelitian ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram alir penelitian
Sistem kendali yang digunakan yaitu close loop dengan sistem fuzzy  logic  mamdani .  Sistem close  loop adalah sistem kontrol yang memiliki umpan balik, artinya sistem ini  menggunakan  sinyal  keluaran  untuk  mengoreksi kembali  sinyal  keluaran.  Gambar  2  merupakan  diagram blok  sistem  kendali  suhu  dan  kelembapan  pada  alat penetas telur.
Gambar 2. Diagram blok sistem Fuzzy Logic
Tahap  awal  yaitu  fuzzifikasi,  proses  mengubah input dari  nilai  tegas  menjadi  nilai  himpunan fuzzy [13].  Pada tahap  fuzzifikasi,  variabel input  fuzzy terdiri  dari  dua macam  keanggotaan  yaitu error dan delta error . Sedangkan output berupa Pulse Width Modulation (PWM) dari  lampu  dan  kipas.  PWM  adalah  sebuat  teknik  untuk
memanipulasi  lebar  pulsa  pada  sebuah  gelombang  kotak dengan  amplitude  dan  frekuensi  yang  tetap.  Nilai input yang digunakan yaitu negative large (NL), negative small (NS), zero (Z), positive small (PS) dan positive large (PL). Keanggotaan output suhu  terdiri  dari  sangat  redup  (SR), redup (R), normal (N), terang (T) dan sangat terang (ST), sedangkan  keanggotaan output kelembapan  terdiri  dari sangat  pelan  (SR),  pelan  (P),  normal  (N),  cepat  (C)  dan sangat  cepat  (SC).  Desain  fungsi  keanggotaan input dan output fuzzy dapat ditunjukan pada gambar berikut ini.
1) Fungsi Keanggotaan Input dan Output Suhu
Data input suhu  berupa  nilai  tegas  ( crips )  antara  -2 sampai 2, di mana nilai ini didapat dari selisih nilai batas bawah  dengan  nilai setpoint (-2)  dan  selisih  nilai  batas atas  dengan  nilai setpoint (2).  Pada  penelitian  ini  nilai setpoint suhu  yang  digunakan  38°C,  sehingga  sistem kendali  yang  dirancang  akan  otomatis  mengubah  nilai suhu  sesuai  dengan  batas  atas  dan  batas  bawah  dari  nilai setpoint suhu.  Nilai input  error dan delta  error suhu kemudian diubah menjadi himpunan fuzzy Negative Large (NL), Negative Small (NS), Zero (Z), Positive Small (PS) dan Positive  Large (PL).  Proses  fuzzifikasi input suhu dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Fungsi keanggotaan input error pada suhu
Gambar 4. Fungsi keanggotaan input delta error pada suhu
Sinyal output PWM  lampu  berupa  nilai  tegas  ( crips ) antara  0  sampai  255,  dimana  nilai  ini  didapat  dari  nilai PWM  yang  dikirim  ke  mikrokontroler  untuk  mengontrol intensitas  cahaya  lampu  yaitu  0  sampai  255.  Nilai fuzzifikasi output PWM lampu kemudian diubah menjadi
himpunan fuzzy Sangat  Redup  (SR),  Redup  (R),  Normal (N),  Terang  (T)  dan  Sangat  Terang  (ST).  Proses fuzzifikasi output PWM  pemanas  (lampu)  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Fungsi keanggotaan output pada suhu
2) Fungsi Keanggotaan Input dan Output Kelembapan
Data input kelembapan berupa nilai tegas ( crips ) antara -2,5 sampai 2,5, di mana nilai ini didapat dari selisih nilai batas  bawah  dengan  nilai setpoint (-2,5)  dan  selisih  nilai batas  atas  dengan  nilai setpoint (2,5).  Pada  penelitian  ini nilai setpoint kelembapan  yang  digunakan  yaitu  58%RH, sehingga  sistem  kontrol  yang  dirancang  akan  otomatis mengubah nilai kelembapan sesuai dengan batas atas dan batas bawah dari nilai setpoint . Nilai input error dan delta error kelembapan  kemudian  diubah  menjadi  himpunan fuzzy Negative Large (NL), Negative Small (NS), Zero (Z), Positive  Small (PS)  dan Positive  Large (PL).  Proses fuzzifikasi  kelembapan  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  dan Gambar 7.
Gambar 6. Fungsi keanggotaan input error pada kelembapan
Sinyal output PWM  kipas  berupa  nilai  tegas  ( crips ) antara  0  sampai  255,  dimana  nilai  ini  didapat  dari  nilai PWM  yang  dikirim  ke  mikrokontroler  untuk  mengontrol kecepatan  kipas  yaitu  0  sampai  255.  Nilai  fuzzifikasi output PWM  kipas  kemudian  diubah  menjadi  himpunan fuzzy Sangat Pelan (SP), Pelan (P), Normal (N), Cepat (C) dan  Sangat  Cepat  (SC).  Proses  fuzzifikasi output PWM kipas dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7. Fungsi keanggotaan input delta error pada kelembapan
Gambar 8. Fungsi keanggotaan output pada kelembapan
Setelah proses fuzzifikasi selesai, hasil fuzzifikasi akan diatur  menggunakan  aturan  yang  sudah  dibuat  agar output -nya  sesuai  dengan  rancangan.  Proses  untuk mendapatkan  nilai output dari rulebase yang  dibuat disebut  inferensi[14].  Pada  tahap  inferensi,  kerangka komputasi  didasarkan  pada  teori  himpunan fuzzy ,  aturan fuzzy berbentuk  IF-THEN,  dan  penalaran fuzzy .  Pada sistem  ini,  kontroler  akan  menurunkan  atau  menaikkan output dari  sistem  agar  sesuai  dengan setpoint ,  sehingga kontroler  mengambil  tindakan  untuk  menyesuaikan output -nya. Rulebase  fuzzy  membership suhu  dan kelembapan dapat dilihat pada Tabel I dan Tabel II.
TABEL I R ULEBASE F UZZY M EMBERSHIP S UHU NL NS Z PS
PL NL ST ST ST T
N NS ST ST T N R Z ST T N R SR PS T N R SR SR
PL N R SR SR SR TABEL II R ULEBASE F UZZY M EMBERSHIP K ELEMBAPAN
NL NS Z PS PL NL SP SP SP P N NS SP SP P N C Z SP P N C SC PS P N C SC SC PL N C SC SC
SC
Tahap terakhir dalam sistem fuzzy logic mamdani yaitu proses  defuzzifikasi. Dalam  tahap  ini,  data input yang dimasukkan  dalam  himpunan fuzzy di  ubah  kembali  ke bentuk  tegas  ( crisp )[15].  Dengan  menggunakan  operator AND  pada  kombinasi  ini,  langkah  selanjutnya  adalah menentukan predikat dengan mencari nilai minimum pada setiap kombinasi [16].

## B. Flowchart Perancangan Sistem
Gambar 9. Flowchat perancangan sistem
Flowchart sistem  kendali  suhu  dan  kelembapan  pada alat penetas telur ditunjukan  pada  Gambar 9.  Tahap awal dimulai dari inisialisasi dan pembacaan suhu, kelembapan serta waktu oleh sensor DHT22 dan RTC.
Tahap  selanjutnya  yaitu input suhu  dan  kelembapan berupa nilai error dan delta error . Setelah itu, nilai input suhu  dan  kelembapan  akan  diproses  di  fuzzifikasi, inferensi  dan  defuzzifikasi.  Selanjutnya output dari defuzzifikasi  akan  diterima  dan  dijalankan  oleh dimmer untuk  mengatur  lampu  dan driver  motor untuk  mengatur kecepatan  kipas. Dimmer digunakan  untuk  pengaturan suhu,  jika  suhu  lebih  dari setpoint maka  nilai  PWM pemanas  turun  (cahaya  lampu  meredup)  dan  jika  kurang dari setpoint maka  nilai  PWM  pemanas  naik  (cahaya lampu makin terang). Sedangkan, driver motor digunakan untuk pengaturan kelembapan, jika kelembapan lebih dari setpoint maka  nilai  PWM  kipas  turun  (kipas  pelan)  dan
E dE
dE E
jika  kurang  dari setpoint maka  nilai  PWM  kipas  naik (kipas  cepat).  Hasil  dari  pengujian  suhu  dan  kelembapan akan  ditampilkan  pada  LCD  dan  kemudian  kembali  lagi ke  pembacaan  suhu,  kelembapan  dan  waktu  oleh  DHT22 dan RTC.
Jika sistem telah berjalan selama 3 jam maka motor AC 1 On menggerakkan  rak  telur  atas  dan  akan  menyala kembali setelah 3 jam berikutnya. Sedangkan, jika sistem telah  berjalan  selama  4  jam  maka  motor  AC  2 On menggerakkan rak telur bawah dan akan menyala kembali setelah 4 jam berikutnya. Apabila motor AC 1 dan motor AC  2  dalam  keadaan Off maka  akan  kembali  ke pembacaan suhu, kelembapan dan waktu oleh DHT22 dan RTC.  Kemudian  data  hasil  pembacaan  suhu,  kelembapan dan waktu akan disimpan di SD Card

## C. Sistem Kerja Alat Penetas Telur
Sistem  kerja  alat  penetas  telur  otomatis  menggunakan metode fuzzy  logic  controller sebagai  sistem  kontrol. Sistem  kerjanya  terdiri  dari  3  bagian  utama  yaitu masukkan, controller dan  keluaran,  dimana  setiap  sistem saling berpengaruh terhadap sistem yang lain. Gambar 10 merupakan diagram blok sistem kerja alat penetas telur.
Gambar 10. Diagram blok sistem kerja alat penetas telur
Dalam  proses  perancangannya,  alat  ini  menggunakan beberapa  komponen  yaitu mikrokontroler ESP32,  sensor DHT22 , RTC,  LCD ,  power  supply , dimmer ,  relay,  motor AC ,  motor  driver ,  lampu  dan  kipas.  Mulai  dari  sensor DHT22  untuk  mendeteksi  suhu  dan  kelembapan  pada ruang penetas. Masukkan dari sistem ini berupa suhu dan kelembapan  yang  kemudian  diproses  dengan fuzzy logic controller dan hasilnya dibaca oleh mikrokontroler ESP32. Kemudian nilai perbedaan suhu dan kelembapan dijadikan acuan  pengaturan  intensitas  cahaya  dan  kipas.  RTC sebagai timer digital dan acuan waktu dalam menggerakkan 2 rak telur. ESP32 digunakan sebagai pusat pengendali dari seluruh sistem yang ada. Keluaran sistem berupa motor AC, dimmer , motor driver dan LCD sebagai output interface .  Fungsi  dari  motor  AC  untuk menggerakan  rak  telur, dimmer untuk  mengatur  atau mengendalikan  intensitas  cahaya  dari  lampu  sebagai sumber panas, motor driver digunakan untuk mengendalikan  kecepatan  kipas  dan  LCD  untuk menampilkan data hasil pembacaan suhu, kelembapan dan waktu.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Pengujian Fuzzy
Setelah  penelitian  dilaksanakan,  hasil  sistem  kendali fuzzy yang telah dirancang mampu mempertahankan suhu dan kelembapan sesuai dengan setpoint dan berada dalam batas  atas  dan  batas  bawah  sesuai  dengan  aturan fuzzy Mamdani yang  telah  dibuat  selama  21  hari.  Tabel  III merupakan  hasil  perbandingan output  fuzzy pada kontroler, simulasi dan perhitungan manual.
TABEL III H ASIL P ERBANDINGAN O UTPUT F UZZY PADA K ONTROLER , S IMULASI D AN P ERHITUNGAN M ANUAL (N ILAI P WM ) Variabel Nilai Output Fuzzy Mikrokontrole r Output Fuzzy Simulasi Output Fuzzy Perhitungan E ΔE Suhu 0,1 0,1 116 118 118,64 Kelembapan 1,7 0,9 206 208 207,08
Berdasarkan  Tabel  III.  dapat  dilihat  bahwa  hasil perbandingan  hasil output  fuzzy dari  alat  penetas  telur, simulasi Matlab dan perhitungan manual mempunyai hasil yang tidak jauh berbeda yaitu dengan nilai PWM sebesar 116,  118  dan  118,64  untuk output lampu  dan  nilai  PWM sebesar  206,  208  dan  207,08  untuk output kipas. Perbedaan  hasil output  fuzzy dikarenakan  adanya  faktor pembulatan  oleh  sistem,  baik  itu  pada  alat  penetas  telur maupun pada simulasi Matlab.
Kebutuhan  suhu  dan  kelembapan  pada  alat  penetas telur  untuk  proses  penetasan  telah  berhasil  dipenuhi  oleh sistem yang dibuat yang ditunjukkan pada Gambar 11 dan Gambar  12.  Pengambilan  data  dilakukan  setiap  satu  jam sekali  selama  21  hari  dan  menghasilkan  suhu  dan kelembapan yang baik sesuai dengan kebutuhan penetasan telur.  Sensor  DHT22  yang  terpasang  pada  ruang  penetas menunjukkan  hasil  pengukuran  suhu  dan  kelembapan yang  baik  dengan  hasil  yang  tidak  jauh  berbeda. Kemudian  hasil  suhu  dan  kelembapan  yang  terbaca  akan dibandingkan dengan setpoint suhu dan kelembapan yang digunakan.
Gambar 11. Grafik perubahan suhu selama proses penetasan
Selama proses penetasan, aktuator lampu secara efektif mampu  untuk  menurunkan  atau  menaikkan  suhu  sesuai
dengan setpoint ,  sehingga  kebutuhan  suhu  dapat  tercapai oleh sistem fuzzy yang dibuat.
Gambar 12. Grafik perubahan kelembapan selama proses penetasan
Selama proses penetasan, aktuator kipas bekerja efektif untuk menurunkan atau menaikan kelembapan agar sesuai dengan setpoint. Hal  ini  dikarenakan  aktuator  kipas  yang
digunakan  sudah  sesuai  dengan  spesifikasi  yang ditentukan pada perencanaan awal. Pada
pengaplikasiannya  kebutuhan  kelembapan  dapat  tercapai dan  masih  berada  dalam  batas  atas  dan  batas  bawah pengaturan sistem fuzzy yang dibuat.
B. Hasil Pengujian Suhu dan Kelembapan
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  dari sensor DHT22 dalam mendeteksi dan mengukur suhu dan kelembapan pada alat penetas telur. Dengan membandingkan  hasil  pengujian  pengukuran  sensor DHT22  dengan Hygro-Thermostat sebagai  alat  standar laboratorium,  maka  didapatkan  nilai  akurasi  dan  tingkat kesalahan  ( error )  dari  sensor  DHT22  yang  digunakan. Tabel  IV merupakan hasil perbandingan nilai akurasi dan tingkat  kesalahan  ( error )  antara  sensor  DHT22  dengan Higro-Thermostat .
TABEL IV H ASIL P ENGUJIAN S ENSOR S UHU DAN K ELEMBAPAN D HT 22 DAN H IGRO -T HERMOSTAT
Berdasarkan  Tabel  IV  persentase  nilai  rata-rata error dan  nilai  rata-rata  akurasi  dari  hasil  uji  pengukuran  suhu dan kelembapan oleh DHT22 dapat dihitung menggunakan persamaan berikut: % Error = x 100% (1) Rata-rata error = (2)
Akurasi = 100%- rata-rata error (3)
Dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  rata-rata error dan akurasi  dari  sensor  suhu  adalah  0,63%  dan  99,37%, sedangkan nilai error dan akurasi dari sensor kelembapan adalah 2,04% dan 97,96%.

## C. Hasil Pengujian Pemutaran Rak Telur
Pengujian  pemutaran  rak  telur  digunakan  untuk mengetahui kinerja motor AC dan RTC dalam pengaturan putaran telur sesuai waktu yang diberikan. Pada penelitian ini, setiap rak dibuat pengaturan waktu putaran telur yang berbeda  yaitu  setiap  3  jam  dan  4  jam.  Pada  hari  ke-1 sampai dengan hari ke-18 pengaturan pemutaran rak telur aktif.  Kemudian  pada  hari  ke-19  sampai  dengan  hari  ke- 21  kondisi  telur  telah  siap  menetas  sehingga  pengaturan pemutaran  rak  telur  tidak  diaktifkan,  agar  telur  dapat
Pengukuran Ke- DHT22
Higro-Thermostat Error (%) Akurasi Suhu (°C) Kelembapan (%RH) Suhu (°C) Kelembapan (%RH) Suhu (°C) Kelembapan (%RH) Suhu (°C) Kelembapan (%RH) 1 30,8 59 31 60 0,65 1,67 99,35 98,33 2 30,9 60 31 60 0,32 0,00 99,68 100,00 3 31 60 31,1 61 0,32 1,64 99,68 98,36 4 31 61 31,2 62 0,64 1,61 99,36 98,39 5 31,2 62 31,2 62 0,00 0,00 100,00 100,00 6 31,3 62 31,5 63 0,63 1,59 99,37 98,41 7 31,4 63 31,6 65 0,63 3,08 99,37 96,92 8 31,6 64 31,9 65 0,94 1,54 99,06 98,46 9 31,8 65 32,2 66 1,24 1,52 98,76 98,48 10 32 65 32,3 67 0,93 2,99 99,07 97,01 11 32,1 66 32,3 68 0,62 2,94 99,38 97,06 12 32,5 67 32,7 68 0,61 1,47 99,39 98,53 13 32,7 68 33,1 69 1,21 1,45 98,79 98,55 14 33 68 33,2 70 0,60 2,86 99,40 97,14 15 33,2 69 33,5 70 0,90 1,43 99,10 98,57 16 33,5 70 33,6 71 0,30 1,41 99,70 98,59 17 33,8 70 34 73 0,59 4,11 99,41 95,89 18 34,1 70 34,3 73 0,58 4,11 99,42 95,89 19 34,3 71 34,5 73 0,58 2,74 99,42 97,26 20 34,5 72 34,6 74 0,29 2,70 99,71 97,30 Jumlah 12,58 40,86 1.987,42 1.959,14 Nilai Rata-Rata 0,63 2,04 99,37 97,96
menetas  tanpa  gangguan.  Hasil  pengujian  pemutaran  rak telur ditunjukan pada Tabel V dan Tabel VI.
TABEL V H ASIL P ENGUJIAN P EMUTARAN R AK T ELUR PADA R AK A TAS (3 J AM S EKALI )
No. Waktu Rancangan Posisi Telur Hasil Pengujian 1 07.00 180°CW 180°CW 2 10.00 180°CCW 180°CCW 3 13.00 180°CW 180°CW 4 16.00 180°CCW 180°CCW 5 19.00 180°CW 180°CW 6 22.00 180°CCW 180°CCW 7 01.00 180°CW 180°CW 8 04.00 180°CCW 180°CCW
TABEL VI H ASIL P ENGUJIAN P EMUTARAN R AK T ELUR PADA R AK B AWAH (4 J AM S EKALI )
No. Waktu Rancangan Posisi Telur Hasil Pengujian 1 07.00 180°CW 180°CW 2 11.00 180°CCW 180°CCW 3 15.00 180°CW 180°CW 4 19.00 180°CCW 180°CCW 5 23.00 180°CW 180°CW 6 03.00 180°CCW 180°CCW Keterangan:
CW ( Clockwise ) = searah jarum jam CCW ( Counterwise ) = berlawanan arah jarum jam Berdasarkan  Tabel V  dan  VI  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  pemutaran  rak  telur  berjalan  dengan  baik, meskipun  dalam  proses  pemutaran  rak  tidak  sempurna karena terdapat kendala pada  roda yang digunakan untuk menggerakan rak telur macet atau seret pada awal sistem bekerja.  Hal  ini  dikarenakan  adanya  kesalahan  pada pemasangan  rak  telur  yang  tidak  sesuai  dengan  posisi seharusnya.  Namun  selama  pengujian,  putaran  rak  telur bekerja dengan baik sesuai dengan waktu yang diberikan.

## D. Pengujian Respon Sistem
Gambar  13.  Grafik  Respon  Sistem  Suhu  Alat  Penetas  Telur  Menuju Setpoint 38°C
Tujuan  dari  pengujian  respon  sistem  adalah  untuk mengetahui  keadaan  dari  sistem  kendali  yang  digunakan saat  alat  penetas  telur  beroperasi  dan  melihat  apakah
sistem  dapat  dengan  baik  menjaga  kondisi  suhu  dan kelembapan sesuai dengan pengaturan yang diinginkan.
TABEL VII A NALISIS R ESPON S ISTEM T RANSIEN S UHU Delay Time (detik) Rise Time (detik) Overshoot (%) Peak Time (detik) Settling Time (detik) Error Steady State (%) 513 622 1,053 997 1127 0,132
Perubahan  suhu  pada  Gambar  13.  diambil  pada  hari pertama pengujian, dimana untuk  pertama kalinya sistem fuzzy yang  dibuat  dijalankan  dengan  sumber  pemanas lampu  100watt  dan  suhu  awal  31,05°C  dapat  mencapai setpoint 38°C  dalam  waktu  950  detik.  Sementara  itu untuk  mencapai  keadaan  naik  ( rise  time )  dan  mencapai suhu  tertinggi  ( peak  time )  sistem  membutuhkan  waktu 622 detik dan 997 detik. Nilai maksimum overshoot yang dihasilkan  sebesar  1,053%.  Hasil  perhitungan  respon sistem  didapat  dari  perhitungan  manual  dan  perubahan hasil output suhu terhadap waktu melalui simulasi matlab (lihar Gambar 14).
Berikut  ini  rincian  karakteristik  sistem  kendali  suhu yang telah dirancang.
1) Delay Time (Td) adalah waktu tunda yang dibutuhkan sistem  mulai dari t  = 0 detik hingga respon  mencapai 50% dari nilai keadaan tunak (38°C) yaitu 513 detik.
2) Rise  Time (Tr)  adalah  waktu  naik  yang  dibutuhkan sistem  untuk  mencapai  10%  sampai  dengan  90%, diukur  dari  t  =  0  detik  sampai  respon  melintasi  nilai steady state (38°C) yang pertama yaitu 622 detik. 3) Overshoot (Mp)  atau  lewatan  maksimum  yang merupakan  nilai  puncak  maksimum  dari  respon  yang melampaui nilai keadaan tunak (38°C) yaitu 38,4°C.
Overshoot =
4) Peak  Time (Tp)  adalah  waktu  puncak  pada  sistem (diukur  dari  t  =  0  detik)  hingga  respon  mencapai puncak pertama (38,4°C) yaitu 997 detik.
5) Settling  Time (Ts) adalah  waktu  penetapan  yang dibutuhkan  sistem  untuk  mencapai  nilai  respon  5% atau  2%  atau  0,5%  pada  keadaan  tunak (38°C)  yaitu 38,14 pada waktu 1127 detik.
Settling Time =
6) Error Steady State (Ess) Perhitungan  nilai error  steady  state adalah  sebagai berikut:
=
Data  perubahan  kelembapan  pada  Gambar  15  diambil pada  hari  pertama  ketika  sistem fuzzy mulai  dijalankan. Kelembapan awal dari ruang penetas telur yaitu 76,5%RH yang  dihasilkan  dari  sumber  kipas  DC  sebagai aktuatornya.  Kelembapan  mencapai setpoint 58%RH dalam  waktu  1018  detik.  Sementara  itu,  untuk  mencapai keadaan  naik  ( rise  time )  dan  mencapai  suhu  tertinggi
( peak  time )  sistem  membutuhkan  waktu  627  detik  dan 917  detik  (lihat  Tabel  VIII).  Nilai  maksimum overshoot yang  dihasilkan  sebesar  0,517%.  Berdasarkan  jurnal, berikut ini rincian karakteristik sistem kendali kelembapan  yang  telah  dirancang.  Hasil  simulasi  matlab respon sistem kelembapan dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 14. Hasil simulasi matlab respons sistem suhu
Gambar  15.  Grafik  respons  waktu  hasil fuzzy terhadap  kenaikan kelembapan dalam ruang penetas telur
TABEL VIII
A NALISIS R ESPON S ISTEM T RANSIEN K ELEMBAPAN
Delay Time (detik) Rise Time (detik) Overshoot (%) Peak Time (detik) Settling Time (detik) Error Steady State (%) 497 627 0,517 917 966 0,172
1) Delay  Time (Td)  atau  waktu  tunda  yang  dibutuhkan oleh sistem yang diukur mulai dari t = 0 detik hingga respon mencapai 50% dari nilai steady state (58%RH) yaitu 497 detik.
2) Rise Time (Tr) atau waktu naik yang dibutuhkan oleh sistem  untuk  mencapai  10%-90%  yang  diukur  mulai dari  t  =  0  detik  hingga  respon  memotong  sumbu steady state (58%RH) yang pertama yaitu 627 detik. 3) Overshoot (Mp)  atau  lewatan  maksimum  yang merupakan  nilai  puncak  maksimum  dari  respon  yang
melampaui  nilai steady  state (58%RH)  yaitu 58,3%RH.
Overshoot =
4) Peak  Time (Tp)  atau  waktu  puncak  yang  dibutuhkan oleh sistem yang diukur mulai dari t = 0 detik hingga respon mencapai puncak pertama kali yaitu 58,3%RH pada waktu 917 detik.
5) Settling  Time (Ts) atau  waktu  penetapan  yang dibutuhkan  oleh  sistem  untuk  mencapai  nilai  respon telah  masuk  2%  dari  respon steady  state yaitu  966 detik.
6) Error Steady State (Ess)
Berikut  ini  adalah  perhitungan  dari  nilai error  steady state :
=
Gambar 16. Hasil simulasi matlab respon sistem kelembapan

## E. Pengujian Penetasan Telur

## Gambar 17. Pengujian penetasan telur
Efektivitas  penggunaan  alat  penetas  telur  dapat  dilihat dari  persentase  hasil  pengujian  penetasan  telur.  Uji  coba penetasan telur ayam dilakukan sebanyak 1 kali selama 21 hari  untuk  menguji  kinerja  dari  alat  penetas  telur  yang dibuat.  Hasil  uji  penetasan  telur  ditunjukan  pada  tabel berikut ini.
TABEL IX

## PENGUJIAN HASIL PENETASAN TELUR
Pengujian Ke- Bagian Rak Jumlah telur yang ditetaskan Telur menetas Telur tidak menetas Kondisi Anak Ayam Daya Tetas (%) Normal Mati 1 Atas 25 23
2 23 0 92% Bawah 25 21 4 20 0 84% Rata-Rata Daya Tetas 43 0 88%
Berdasarkan  Tabel  IX  dapat  dilihat  bahwa  hasil  dari pengujian  penetasan  telur  memiliki  persentase  daya  tetas sebesar 88% dari 50 butir telur fertil yang ditetaskan pada rak  atas  dan  bawah  dengan  masing-masing  rak  sebanyak 25 butir telur. Dimana pengujian penetasan telur pada rak atas  dengan  variasi  waktu  putaran  rak  telur  setiap  3  jam sekali  memiliki  persentase  daya  tetas  sebesar  92% sedangkan  pengujian  penetasan  telur  pada  rak  bawah dengan variasi waktu putaran rak telur setiap 4 jam sekali memiliki  persentase  daya  tetas  sebesar  84%.  Proses penetasan telur dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18. Proses penetasan telur
Sehingga dapat disimpulkan bahwa pengujian penetasan  telur  pada  rak  atas  dengan  variasi  waktu putaran rak telur setiap 3 jam sekali lebih efektif daripada pengujian penetasan telur pada rak bawah dengan variasi waktu putaran rak telur setiap 4 jam sekali. Hal ini dapat dibuktikan dari persentase hasil pengujian penetasan telur pada rak atas lebih tinggi dari rak bawah.

## Gambar 19. Hasil penetasan telur

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengembangkan  sebuah alat penetas telur otomatis dengan sistem kecerdasan yaitu
menggunakan  algoritma fuzzy  logic mamdani untuk mengendalikan  suhu  dan  kelembapan  di  dalam  ruang penetas  telur.  Pengaturan  suhu  dan  kelembapan menggunakan sistem fuzzy mampu mempertahankan suhu dan  kelembapan  sesuai  dengan set  point yang  diberikan yaitu 37-39°C  dan 55-60%RH. Komponen utama alat ini antara  lain  ESP32,  sensor  DHT22,  modul dimmer ,  RTC DS3231, relay ,  motor  AC  sinkron  dan driver  motor L298N.  Pada  penelitian  ini  didapatkan  hasil  kalibrasi pengujian  sensor  DHT22  dengan Hygro-thermostat yang memiliki  nilai error rata-rata  suhu  dan  kelembapan sebesar  0,52%  dan  2,04%  serta  nilai  akurasi  sebesar 99,48%  dan  97,96%.  Pengujian  penetasan telur menggunakan  alat  penetas  memiliki  persentase  tingkat keberhasilan  sebesar  88%  dari  50  telur  yang  ditetaskan dengan  masing-masing  rak  terdiri  dari  25  telur.  Dimana hasil pengujian penetasan pada rak atas dengan pemutaran rak  telur  3  jam  sekali  memiliki  persentase  tingkat keberhasilan  penetasan  telur  sebesar  92%,  sedangkan hasil  pengujian  penetasan  pada  rak  bawah  dengan pemutaran  rak  telur  4  jam  sekali  memiliki  persentase tingkat  keberhasilan  penetasan  telur  sebesar  84%.  Untuk mencapai setpoint suhu dan kelembapan yang diinginkan, sistem membutuhkan waktu selama 17 menit.

## R EFERENSI
[1] Badan  Pusat  Statistik, Peternakan  Dalam  Angka  2020 ,  Badan Pusa. © BPS-RI/BPS-Statistics Indonesia, 2020.
[2] G. Rosita, L. N. Prawesti, U. Fadlilah, and Y. L. R. E. Nugrahini, “Pengembangan  Potensi  Ayam  Lokal  untuk  Menunjang Ketahanan Pangan Di Era New Normal Covid-19,” Pros. Semin. Nas. Fak. Pertan. UNS , vol. 4, no. 1, pp. 452–460, 2020.
[3] M.  T.  Udawaththa,  A.  Adikari,  and  ...,  “Effect  of  multi-stage incubator  types  on  hatchability  and  chick  quality  of  broiler chicken,” Wayamba J. … , no. 1533274662, pp. 1737–1742, 2018, [Online]. Available: https://wayambajournal.com/documents/1533274662.pdf.
[4] C. Yusuf, D. I. Saputra, J. Terusan, J. Sudirman, P. O. Box, and K. Cimahi, “Optimasi Kendali Suhu pada Sistem Nirkabel Penetasan Telur  Berbasis  PI  dan  PI  Anti  Windup,” J.  Otomasi,  Kontrol
Instrumentasi , vol. 12, no. 2, pp. 79–101, 2020.
[5] S.  Shafiudin  and  N.  Kholis,  “Sistem  Monitoring  dan Pengontrolan  Temperatur  pada  Inkubator  Penetas  Telur  Berbasis PID,” J. Tek. Elektro , vol. 06, pp. 175–184, 2017.
[6] F. Ardiansyah, M. F. Lawasi, and C. F. Hadi, “Sistem Monitoring Inkubator  Penetas  Telur  Berbasis  Android,” ZETROEM ,  vol. 01,
pp. 8–16, 2019.
[7] N.  D.  Riswara  and  R.  S.  R.  Sirait,  “Rancang  Bangun  Sistem Akuisisi  Data  Proses  Penetasan  Telur  Pada  Inkubator Menggunakan  Telemetri,” Maestro ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  249–259,
2021, [Online]. Available: https://jom.ft.budiluhur.ac.id/index.php/maestro/article/view/515 %0Ahttps://jom.ft.budiluhur.ac.id/index.php/maestro/article/down load/515/222.
[8] F.  Kyeremeh  and  F.  Peprah,  “Design  and  Construction  of  an Arduino  Microcontroller-based  EGG  Incubator,” Int.  J.  Comput. Appl. , vol. 168, no. 1, pp. 15–23, 2017, doi: 10.5120/ijca2017914261.
[9] E.  M.  Hasiri,  Aniati,  and  M.  Diadi,  “Prototype  Steam  Heater Otomatis pada Alat Penetas Telur Menggunakan Atmega 2560,” J. Inform. , vol. 9, no. 1, 2018.
[10]  P.  Dutta  and  N.  Anjum,  “Optimization  of  Temperature  and Relative  Humidity  in  an  Automatic  Egg  Incubator  Using Mamdani  Fuzzy  Inference  System,” Int.  Conf.  Robot.  Electr. Signal Process. Tech. , pp. 12–16, 2021, doi: 10.1109/ICREST51555.2021.9331155.
[11]  P.  T.  Prasetyaningrum et  al. , Penerapan  Metode  Logika  Fuzzy Tsukamoto untuk  Memprediksi  Pemasaran  Omah  Jamu .  D.I. Yogyakarta: MBridge Press, 2020. [12]  B. Setia, “Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Cerdas,” J. Sist. Cerdas , vol. 2, no. 1, pp. 61–66, 2019, doi: 10.37396/jsc.v2i1.18.
[13]  L.  D.  Mustafa,  M.  Junus,  and  R.  H.  Yoga,  “Desain  dan Implementasi  Kontrol  Suhu  Munggunakan  Logika  Fuzzy  pada Mesin  Penetas  Telur  Burung  Lovebird,” J.  ELTEK ,  vol.  15,  no. 02, pp. 169–187, 2017.
[14]  S. N. Mustika, A. Nurhandayani, D. Lestari, A. Fitriani, and R. A. Asmara, “Implementation of Fuzzy Logic in Temperature Control Automation Start Phase Quail Brooder,” ICEEIE 2019 - Int. Conf. Electr. Electron. Inf. Eng. Emerg. Innov. Technol. Sustain. Futur. , pp. 101–105, 2019, doi: 10.1109/ICEEIE47180.2019.8981407.
[15]  I. N. Lestari, E. Mulyana, and R. Mardi, “The implementation of mamdani’s  fuzzy  model  for  controlling  the  temperature  of chicken  egg  incubator,” Proc.  -  2020  6th  Int.  Conf.  Wirel.
Telemat. ICWT 2020 , 2020, doi:
10.1109/ICWT50448.2020.9243647.
[16]  A. J. Rindengan and Y. A. R. Langi, Sistem Fuzzy . Bandung: CV. Patra Media Grafindo, 2019.