Jurnal Keteknikan Pertanian (JTEP) terakreditasi berdasarkan SK Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian Ristek Dikti Nomor I/E/KPT/2015 tanggal 21 September 2015. Selain itu, JTEP juga telah terdaftar pada Crossref dan telah memiliki Digital Object Identifier (DOI) dan telah terindeks pada ISJD, IPI, Google Scholar dan DOAJ. JTEP terbit tiga kali setahun yaitu bulan April, Agustus dan Desember, Jurnal berkala ilmiah ini berkiprah dalam pengembangan ilmu keteknikan untuk pertanian tropika dan lingkungan hayati. Penulis makalah tidak dibatasi pada anggota PERTETA tetapi terbuka bagi masyarakat umum. Lingkup makalah, antara lain meliputi teknik sumberdaya lahan dan air, alat dan mesin budidaya pertanian, lingkungan dan bangunan pertanian, energi alternatif dan elektrifikasi, ergonomika dan elektronika pertanian, teknik pengolahan pangan dan hasil pertanian, manajemen dan sistem informasi pertanian. Makalah dikelompokkan dalam invited paper yang menyajikan isu aktual nasional dan internasional, review perkembangan penelitian, atau penerapan ilmu dan teknologi, technical paper hasil penelitian, penerapan, atau diseminasi, serta research methodology berkaitan pengembangan modul, metode, prosedur, program aplikasi, dan lain sebagainya. Penulisan naskah harus mengikuti panduan penulisan seperti tercantum pada website dan naskah dikirim secara elektronik ( online submission ) melalui http://journal.ipb.ac.id/index.php/jtep.

## Penanggungjawab:
Ketua Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian,IPB

## Ketua Perhimpunan Teknik Pertanian Indonesia
Dewan Redaksi: Ketua : Yohanes Aris Purwanto (Scopus ID: 6506369700, IPB University) Anggota : Abdul Hamid Adom (Scopus ID: 6506600412, University Malaysia Perlis) ( editorial Addy Wahyudie (Scopus ID: 35306119500, United Arab Emirates University) board ) Budi Indra Setiawan (Scopus ID: 55574122266, IPB University) Balasuriya M.S. Jinendra (Scopus ID: 30467710700, University of Ruhuna) Bambang Purwantana (Scopus ID: 6506901423, Universitas Gadjah Mada) Bambang Susilo (Scopus ID: 54418036400, Universitas Brawijaya) Daniel Saputera (Scopus ID: 6507392012, Universitas Sriwjaya) Han Shuqing (Scopus ID: 55039915600, China Agricultural University) Hiroshi Shimizu (Scopus ID: 7404366016, Kyoto University)
I Made Anom Sutrisna Wijaya (Scopus ID: 56530783200, Universitas Udayana)
Agus Arif Munawar (Scopus ID: 56515099300, Universitas Syahkuala) Armansyah H. Tambunan (Scopus ID: 57196349366, IPB University) Kudang Boro Seminar (Scopus ID: 54897890200, IPB University) M. Rahman (Scopus ID: 7404134933, Bangladesh Agricultural University) Machmud Achmad (Scopus ID: 57191342583, Universitas Hasanuddin)
Muhammad Makky (Scopus ID: 55630259900, Universitas Andalas) Muhammad Yulianto (Scopus ID: 54407688300, IPB University & Waseda University) Nanik Purwanti (Scopus ID: 23101232200, IPB University & Teagasc Food Research Center Irlandia) Pastor P. Garcia (Scopus ID: 57188872339, Visayas State University)
Rosnah Shamsudin (Scopus ID: 6507783529, Universitas Putra Malaysia) Salengke (Scopus ID: 6507093353, Universitas Hasanuddin) Sate Sampattagul (Scopus ID: 7801640861, Chiang Mai University) Subramaniam Sathivel (Scopus ID: 6602242315, Louisiana State University) Shinichiro Kuroki (Scopus ID: 57052393500, Kobe University) Siswoyo Soekarno (Scopus ID: 57200222075, Universitas Jember) Tetsuya Araki (Scopus ID: 55628028600, The University of Tokyo)
Tusan Park (Scopus ID: 57202780408, Kyungpook National University)
P-ISSN 2407-0475  E-ISSN 2338-8439 Vol. 10, No. 1, April 2022
Redaksi Pelaksana: Ketua : Usman Ahmad (Scopus ID: 55947981500, IPB University) Sekretaris   :  Lenny Saulia (Scopus ID: 16744818700, IPB University) Bendahara   :  Dyah Wulandani (Scopus ID: 1883926600, IPB University) Anggota :  Satyanto Krido Saptomo (Scopus ID: 6507219391, IPB University) Slamet Widodo (Scopus ID: 22636442900, IPB University) Liyantono (Scopus ID: 54906200300, IPB University) Leopold Oscar Nelwan (Scopus ID: 56088768900, IPB University)
I Wayan Astika (Scopus ID: 43461110500, IPB University) I Dewa Made Subrata (Scopus ID: 55977057500, IPB University) Administrasi :  Khania Tria Tifani (IPB University)
Penerbit: Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor bekerjasama dengan Perhimpunan Teknik Pertanian Indonesia (PERTETA).
Alamat: Jurnal Keteknikan Pertanian, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Kampus Institut Pertanian Bogor, Bogor 16680. Telp. 0251-8624 503, Fax 0251-8623 026, E-mail: jtep@apps.ipb.ac.id Website: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jtep
Rekening: BRI, KCP-IPB, No.0595-01-003461-50-9 a/n: Jurnal Keteknikan Pertanian
Percetakan: PT. Binakerta Makmur Saputra, Jakarta

## Pengantar Redaksi

## Ucapan Terima Kasih
Redaksi Jurnal Keteknikan Pertanian mengucapkan terima kasih kepada para Mitra Bebestari yang telah menelaah naskah pada penerbitan Vol. 10, No. 1 April 2022. Ucapan terima kasih disampaikan kepada: Dr.Eng. Obie Farobie, S.Si, M.Si (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Lilis Sucahyo, S.TP, M.Si (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Dr.Agr.Sc., Diding Suhandy, S.TP., M.Agr (Universitas Negeri Lampung), Yusuf Hendrawan, STP, M.App.Life Sc., PhD (Universitas Brawijaya), Dr.Ir. I Ketut Budaraga, M.Si (Universitas Ekasakti), Ir. Sri Endah Agustina, MS (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Asri Widyasanti, S.TP., M.Eng (Universitas Padjadjaran), Dr.Ir. Christina Winarti, MA (Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Pasca Panen Pertanian), Dr.Ir. I Dewa Made Subrata, M. Agr (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Dr. Supriyanto, S.TP, M.Kom (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Bayu Dwi Apri Nugroho, S.T.P., M.Agr., Ph.D (Universitas Gadjah Mada), Ansita Gupitakingkin Pradipta, ST, M.Eng (Universitas Gadjah Mada), Dr. Andasuryani, S.TP, M.Si (Universitas Andalas), Dr.Ir. Lady Lengkey, M.Si (Universitas Sam Ratulangi), Dr.Ir. I Wayan Budiastra, M. Agr (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Prof.Dr.Ir. Usman Ahmad, M.Agr (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University).

## Technical Paper

## Sistem Monitoring dan Kontrol Iklim Mikro pada
Plant Factory

## Berbasis Internet of Things

## Microclimate Monitoring and Control System in a Plant Factory Using the Internet of Things
Ardiansyah * , Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: ardi.plj@gmail.com, ard@unsoed.ac.id
Ikhsan Nur Rahmaan, Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Eni Sumarni , Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Afik Hardanto , Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia

## Abstract
Every year, Indonesia's population grows, resulting in the conversion of agricultural land into residential neighborhoods. The production of Indonesian agricultural crops suffers as a result. One answer to this challenge is to build a plant factory. A plant factory is a regulated setting where plants are grown. To obtain perfect microclimate conditions for plants, it is vital to monitor and control the microclimate at the plant factory. Microclimate data can be monitored online via the internet of things, allowing you to access the most up-to-date information faster. The goal of this research is to develop a microcontroller-based internet of things microclimate monitoring and control system, as well as to evaluate the control system's performance in maintaining appropriate microclimate conditions. The research was conducted in four stages: design of the control system scheme, design of the software, design of the hardware, and data analysis. The obtained microclimate data were examined by comparing the real data to the set point. The results showed that the average temperature in running 1 was approximately 26.58 o C and the average humidity was around 76.22%, while the setpoint was at 27 o C and 75%. The average temperature in running 2 was approximately 25.82 o C and the average humidity was around 61.58 %, while the setpoint was at 26 o C and 60%.
Keywords: Microclimate Monitoring System, Microclimate Control, Plant Factory, Internet of Things, Microcontroller

## Abstrak
Jumlah penduduk Indonesia tiap tahun mengalami peningkatan, yang mengakibatkan terjadinya alih fungsi lahan pertanian menjadi pemukiman penduduk. Hal ini menyebabkan produktivitas tanaman pertanian Indonesia mengalami penurunan. Salah satu solusi dari permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan plant factory . Plant factory merupakan cara menumbuhkan tanaman dalam lingkungan yang terkendali. Pada plant factory perlu dilakukan monitoring dan kontrol iklim mikro untuk mencapai kondisi iklim mikro yang ideal bagi tanaman. Data iklim mikro dapat dimonitoring secara online dengan memanfaatkan internet of things , sehingga mendapatkan data iklim mikro terbaru dengan lebih cepat ( realtime ). Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem monitoring dan kontrol iklim mikro berbasis internet of things menggunakan mikrokontroler, serta menganalisis kinerja sistem kontrol dalam mempertahankan kondisi iklim mikro yang optimal. Penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu perancangan skema sistem kontrol, perancangan perangkat lunak, perancangan perangkat keras, serta tahap analisis data. Data iklim mikro yang diperoleh dianalisis dengan membandingkan data aktual dengan set point . Hasil penelitian menunjukan pada running 1 didapat suhu rata-rata sekitar 26.58 o C dan kelembapan rata-rata sekitar 76.22% sedangkan setpoint berada di angka 27 o C dan 75%. Pada running 2 didapat suhu rata-rata sekitar 25.82 o C dan kelembapan rata-rata sekitar 61.58% sedangkan setpoint berada di 26 o C dan 60 %.
Kata Kunci: Sistem Monitoring Iklim Mikro, Kontrol Iklim Mikro, Plant Factory , Internet of Things , Mikrokontroler
Diterima: 09 November 2021; Disetujui: 214 Januari 2022
Vol. 10 No. 1, p 49-58
P-ISSN 2407-0475 E-ISSN 2338-8439

## Latar Belakang
Jumlah penduduk Indonesia tiap tahun mengalami peningkatan. Pada data tahun 2019, jumlah penduduk Indonesia mencapai 268.074 juta jiwa (Badan Pusat Statistik, 2020a). Peningkatan jumlah penduduk tersebut membuat lahan pertanian semakin berkurang karena terjadinya alih fungsi lahan pertanian. Selain luas lahan yang semakin menurun, produktivitas tanaman pertanian khususnya sayuran pada tahun 2019 juga mengalami penurunan. Menurut data dari Badan Pusat Statistik (2020b) nilai produktivitas 22 jenis sayuran pada tahun 2015 mencapai 12.78 Ton/Ha, pada 2016 nilai produktivitas naik menjadi 14.36 Ton/ Ha (kenaikan 10.97%), pada tahun 2017 mencapai 16.53 Ton/Ha (kenaikan 13.13%), pada tahun 2018 naik menjadi 17.97 Ton/Ha (kenaikan 8.02%), tetapi pada tahun 2019 mengalami penurunan menjadi 16.69 Ton/Ha (penurunan 7.68%).
Berdasarkan permasalahan yang terjadi, perlu dilakukan penelitian dan pengembangan teknologi pertanian. Teknologi yang dapat dipakai yaitu teknologi plant factory . Plant fatory merupakan cara menumbuhkan tanaman di dalam ruangan dengan lingkungan terkendali sehingga tanaman di dalam tidak terpengaruh ketidakstabilan lingkungan luar (Wakahara & Mikami, 2011). Plant factory terdiri dari enam komponen utama, yaitu struktur tak tembus cahaya yang terisolasi secara termal, empat hingga dua puluh tingkatan yang dilengkapi dengan lapisan kultur hidroponik dan perangkat lampu fluorescent dan LED, air conditioner dengan kipas angin, perangkat suplai CO 2 , unit suplai larutan nutrisi dengan pompa air, dan unit kontrol lingkungan (Kozai, 2007; Lakhiar et al. , 2018) . Teknologi plant factory dapat menghasilkan produk yang berkualitas baik, hal ini disebabkan oleh lingkungan tumbuh yang dibuat optimal untuk tanaman (Nagase et al ., 2016). Lingkungan tumbuh tersebut mengacu dari beberapa faktor-faktor pertumbuhan tanaman, antara lain cahaya, suhu, kelembaban, air, dan nutrisi (Kwon et al ., 2014).
Tanaman dapat tumbuh dengan baik pada suhu dan kelembapan udara tertentu. Penurunan suhu secara tiba-tiba dapat menghambat pertumbuhan tanaman (Samadi, 2007). Suhu yang terlalu dingin dapat mengakibatkan kematian sel pada tanaman, sedangkan pada suhu yang terlalu panas dapat mematikan tanaman, hal itu disebabkan karena adanya koagulasi protein. Apabila terjadi penurunan nilai kelembapan udara secara terus-menerus dapat mengakibatkan gejala elektrostatis berupa loncatan listrik statis antara dua objek (Satwiko, 2009) . Tingkat kelembapan udara sangat dipengaruhi oleh temperatur, oleh karena itu kelembapan udara relatif rendah pada keadaan temperatur tinggi, sedangkan kelembapan udara relatif tinggi pada keadaan temperatur rendah (Apriliani, 2006) . Berdasarkan penjelasan diatas maka suhu dan kelembapan
udara perlu dikendalikan agar pertumbuhan tanaman optimal. Pengendalian ini dapat dilakukan dengan menggunakan sistem kontrol.
Plant factory perlu dilakukan pengembangan dengan menambahkan sistem monitoring data iklim mikro dengan memanfaatkan Internet of Things (IoT) sehingga dapat memeriksa kondisi lingkungan tumbuh tanaman dimanapun secara realtime . Internet of Things merupakan salah satu infrastruktur global yang memungkinkan untuk menghubungkan antara suatu objek dengan objek lainnya baik itu berupa fisik maupun virtual berdasarkan teknologi pertukaran informasi (Budioko, 2016). Pemantauan dan pengendalian berbasis IoT dapat dilakukan di berbagai perangkat, salah satunya Android. Menurut Safaat (2011 ) Android merupakan sebuah sistem operasi berbasis linux yang mencakup sistem operasi, middleware, dan aplikasi. Sebagai sistem operasi, Android dapat melakukan banyak hal, seperti menerima informasi lalu menampilkan informasi tersebut, mengolah data dari peralatan elektronik lalu mengendalikannya, dan lain-lain. Data atau informasi tersebut dapat dikirim melalui perantara internet dengan memanfaatkan server . Dengan demikian, Android menyediakan platform terbuka bagi para developer untuk membuat aplikasi mereka sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem monitoring dan kontrol iklim mikro berbasis internet of things menggunakan mikrokontroler, serta menganalisis kinerja sistem kontrol dalam mempertahankan kondisi iklim mikro yang optimal.
Penggunaan IoT untuk berbagai bidang banyak sekali diterapkan. Penggunaan IoT dalam greenhouse juga sering diterapkan (Tong dan Wu, 2020). Namun pengendalian dengan logika fuzzy yang dikombinasikan dengan teknologi IoT belum dilakukan. Sebagian besar pengendalian yang dilakukan dalam plant factory menggunakan kendali on-off. Penelitian ini akan memaparkan satu teknologi yang mudah, murah, dan handal sebagai alternatif untuk mengembangkan pertanian perkotaan pada skala kecil maupun besar.

## Bahan dan Metode
Alat dan Bahan Alat yang digunakan pada penelitian ini yaitu satu unit plant factory ukuran panjang 90 cm, lebar 70 cm dan tinggi 200 cm ; Arduino Mega 2560, Arduino Uno, Nodemcu ESP8266 V3 Amica, modul micro SD , micro SD card 32GB, LCD 20x4 i2c, empat unit sensor DHT22, empat unit modul sensor LDR, modul RTC DS3231, dua unit humidifier , empat unit kipas 220V AC, dua unit AC dimmer (2- channel) , dua unit heater AC 220V, breadboard , kabel jumper, breadboard power supply , catu daya 12V, catu daya 24V, kabel USB FTDI, dua unit thermohygrometer , luxmeter , dua box elektronik, tiga unit relay
(2 -channel) , smartphone Android,  router  Wifi, kabel micro USB, kabel LAN, saklar, kabel, micro SD card adapter, serta laptop. Kemudian bahan yang digunakan untuk penelitian ini adalah Fritzing versi 0.9.4 untuk Windows versi 64bit, Arduino IDE versi 1.8.13, Arduino Boards versi 1.8.3, ESP8266 Boards versi 2.5.1, Google Firebase, Kodular io, Adobe Photoshop CS 6, Matlab 2013, dan Microsoft Excel 2019.
Prosedur Penelitian 1. Perancangan sistem kontrol Diagram pada Gambar 1 merupakan sistem kontrol tertutup ( close loop) , karena sistem ini keluarannya berpengaruh terhadap aksi kontrol. Sistem kontrol ini tersusun atas beberapa bagian, yaitu:
a. Input Komponen yang digunakan dalam perangkat input adalah sensor DHT22 dan sensor LDR. Sensor DHT22 digunakan untuk memperoleh data suhu dan kelembapan udara, sedangkan sensor LDR berfungsi untuk membaca intensitas cahaya.
b. Proses
Nilai suhu udara, kelembapan udara, dan intensitas cahaya dari sensor dicatat oleh Arduino Mega 2560, yang kemudian diolah sesuai dengan program yang telah dibuat (Algoritma fuzzy logic ). Arduino akan mengirimkan data yang sudah diolah ke perangkat penyimpanan, Nodemcu ESP8266, dan Arduino Uno. Nodemcu ESP8266 berfungsi untuk mengirim data ke Firebase dan mengontrol kedua Arduino, sedangkan Arduino Uno digunakan untuk mengontrol aktuator.
c. Output
Komponen yang terdapat pada bagian ini terdiri dari beberapa aktuator, yaitu kipas, heater , dan humidifier. Aktuator ini yang berfungsi untuk
menjalankan perintah dari Arduino Mega 2560 agar dapat menciptakan kondisi iklim mikro yang ideal. Heater digunakan untuk memanaskan udara dalam plant factory , sedangkan humidifier digunakan untuk menjaga kelembapan udara. Kipas berfungsi sebagai blower untuk meratakan udara panas dan uap air dalam plant factory . Data keluaran yang dihasilkan berupa data suhu udara, kelembapan udara, dan intensitas cahaya. Data ini disimpan dalam micro SD card berkapasitas 32GB yang dihubungkan melalui micro SD module yang kemudian terhubung pada Arduino Mega 2560. Data ini disimpan dalam bentuk file CSV, data tersebut dapat dipindah ke laptop melalui micro SD card adapter .
d. Realtime Database
Data yang terdapat pada Nodemcu ESP8266 akan dikirim ke Firebase melalui jaringan internet. Di dalam Firebase ini terjadi pertukaran data dengan aplikasi Android, sehingga aplikasi Android tersebut akan menerima data terbaru dari Firebase.
e. Aplikasi Android Data yang terdapat pada Firebase realtime database akan diterima oleh aplikasi Android jika terhubung dengan jaringan internet. Aplikasi ini dapat memantau data suhu udara, kelembapan udara, dan intensitas cahaya serta dapat menghidupkan atau mematikan fungsi dari aktuator.
2. Perancangan perangkat lunak ( software)
Perancangan perangkat lunak dibuat menggunakan software Arduino IDE versi 1.8.13 for Windows 64-bit, Matlab 2013, dan Kodular. Prosedur program ini adalah sebagai berikut :
a. Menginisiasi komponen yang ada pada sistem. b. Mengambil data set point yang sudah ditentukan. c. Mengamati suhu udara, kelembapan udara, dan intensitas cahaya.
d. Melakukan pengolahan data menggunakan algoritma fuzzy .
e. Melakukan perintah pada aktuator (kipas, heater , dan humidifier ). f. Menyimpan data dalam bentuk file CSV dalam micro SD card . g. Mengirimkan data ke Firebase Realtime
Database .
h. Mengambil data dari Firebase Realtime Database lalu mengirimkannya ke aplikasiandroid
i. Menampilkan data di aplikasi Android dan mengontrol fungsi aktuator.
Sebelum melakukan perintah pada aktuator, mikrokontroler akan melakukan proses algoritma fuzzy untuk mengambil keputusan. Algoritma fuzzy terdiri dari tiga tahap, tahapan tersebut disajikan dalam Gambar 2.
3. Perancangan perangkat keras ( hardware) Perancangan perangkat keras dilakukan dengan menggabungkan setiap komponen untuk membuat suatu sistem yang akan dibuat. Setiap komponen akan terhubung ke Arduino Mega 2560 melalui pin Digital, Analog serta pin rx dan tx. Perancangan perangkat keras sistem kontrol mengikuti diagram sistem pada Gambar 3.
4. Variabel dan Pengukuran Variabel yang akan diukur yaitu suhu udara, kelembapan udara, dan intensitas cahaya di dalam ruang tanam plant factory . Variabel suhu dan kelembapan dilakukan proses monitoring data secara realtime dan dilakukan proses data logging serta dilakukan sistem kontrol dengan menggunakan aktuator berupa kipas, heater dan humidifier . Variabel intensitas cahaya hanya dilakukan proses monitoring saja, tidak dilakukan proses pengontrolan. Set point yang digunakan pada penelitian ini yaitu untuk suhu udara 25°C dan 27°C, sedangkan untuk kelembapan udara nilainya sebesar 65% dan 75%. Pengujian dilakukan dengan tanaman. Kombinasi I menggunakan suhu dan kelembaban masing-masing 27 o C dan 75%. Kombinasi II menggunakan suhu dan kelembaban masing-masing 26 o C dan 60%.
5. Analisis Data Data yang diperoleh dalam bentuk file CSV dari program, selanjutnya disajikan dalam bentuk grafik. Data yang dimonitoring berupa data suhu udara, kelembapan udara, dan intensitas cahaya. Langkah awal dilakukan kalibrasi sensor terlebih dahulu menggunakan alat ukur thermohygrometer dan lux meter (Gambar 4) , lalu persamaan kalibrasi tersebut dimasukkan ke dalam kode program sehingga data yang diperoleh sudah terkalibrasi. Setelah didapat data, maka dilakukan analisis sistem akuisisi data dan sistem kontrol untuk mengetahui keberhasilan
Gambar 2. Tahapan dalam logika fuzzy.
Gambar 3. Skema perangkat keras.

## Volume 10, 2022
program yang telah dibuat. Analisis yang digunakan yaitu analisis deskriptif. Analisis sistem ini dilakukan dengan mengamati nilai minimum, maksimum dan rata-rata dari data yang diambil, sedangkan untuk analisis sistem kontrol dilakukan dengan melihat osilasi yang terbentuk dari data aktual suhu dan kelembapan udara terhadap set point yang telah ditentukan pada program kontrol.

## Hasil dan Pembahasan
Perancangan Perangkat Keras Skematik plant-factory dan peletakkan sensor- sensor dan aktuator dapat dilihat pada Gambar 5. Sistem monitoring dan kontrol iklim mikro dirancang untuk memperoleh data aktual secara realtime dan mengendalikan iklim mikro yang ada di dalam plant factory. Kemudian dari data suhu dan kelembapan udara tersebut digunakan untuk melakukan proses kontrol algoritma logika fuzzy . Hasil keluaran fuzzy tersebut digunakan untuk mengontrol aktuator kipas, heater dan humidifier yang terdapat pada ruang tanam plant factory . Sistem ini terdiri dari beberapa tiga rangkaian mikrokontroler, yaitu; Arduino Mega 2560 (Gambar 6), Arduino Uno (Gambar 7), dan Nodemcu V3 ESP8266 Amica (Gambar 8).
1. Rangkaian Arduino Mega 2560
Rangkaian Arduino Mega 2560 terdiri dari
sensor LDR, dan sensor DHT22 masing-masing 4 unit; modul microsd, dan LCD 20x4 i2c. Hasil rangkaian Arduino Mega terdapat pada Gambar 6 dan pemasangan pin dapat dilihat pada Tabel 1.
2. Rangkaian Arduino Uno Rangkaian Arduino Uno terdiri dari 2 unit AC Dimmer dan 2 unit relay 2 channel . Aktuator
Gambar 4. Kalibrasi sensor suhu dan kelembaban.
Gambar 5. Skematik Plant-Factory dan peletakkan sensor/aktuator.
No Nama Pin pada Arduino Mega Pin modul 1 Sensor DHT22 5V,30,GND VCC,OUT,GND 2 Sensor DHT22 5V,31,GND VCC,OUT,GND 3 Sensor DHT22 5V,32,GND VCC,OUT,GND 4 Sensor DHT22 5V,33,GND VCC,OUT,GND 5 Modul Microsd GND,5V,50,51,52,53 GND,VCC,MISO,MOSI,SCK,CS 6 Sensor LDR 5V,A0,GND VCC,A0,GND 7 Sensor LDR 5V,A1,GND VCC,A0,GND 8 Sensor LDR 5V,A2,GND VCC,A0,GND 9 Sensor LDR 5V,A3,GND VCC,A0,GND 10 LCD 20x4 I2c 5,SDA,SCL,GND VCC,SDA,SCL,GND 11 RTC DS3231 GND,5V,SDA,SCL GND,VCC,SDA,SCL Tabel 1. Pemasangan pin pada Arduino Mega No Nama Pin pada Arduino Mega Pin modul 1 Relay 2-channel 5V,7,8,GND VCC,IN1,IN2,GND 2 Relay 2-channel 5V,9,10,GND VCC,IN1,IN2,GND 3 AC dimmer 2-channel 5V,2,3,4,GND VCC,ZERO,IN1,IN2,GND 4 AC dimmer 2-channel 5V,2,5,6,GND VCC,ZERO,IN1,IN2,GND
Tabel 2. Pemasangan pin pada Arduino Uno
terhubung ke Arduino Uno melalui relay dan AC Dimmer . Hasil desain pemasangan pin rangkaian Arduino Uno disajikan dalam Gambar 7 dan Tabel 2.
3. Rangkaian Komunikasi Serial
Pada Nodemcu ESP8266 tidak ada aktuator atau sensor yang terhubung. Namun hanya ada rangkaian komunikasi serial yang dihubungkan dengan bidirectional level shifter . Bidirectional level shifter ini berguna untuk merubah sinyal dari Arduino Mega 2560 sehingga dapat dibaca oleh Nodemcu ESP8266. Serial komunikasi ini disusun secara terbalik sehingga pin Tx pengirim akan terhubung ke pin Rx penerima. Pin 5V dari Arduino Mega terhubung ke Hv modul, sedangkan 3,3V dari nodemcu terhubung ke Lv modul. Hasil rangkaian pemasangan pin komunikasi serial terdapat pada Gambar 8.
Perancangan Perangkat Lunak Perancangan perangkat lunak terbagi menjadi 2 bagian, yaitu pembuatan algoritma logika fuzzy, dan pembuatan sistem kontrol. Pembuatan logika fuzzy dilakukan dengan menggunakan aplikasi Matlab 2013. Penjelasan perancangan perangkat lunak pada penelitian adalah sebagai berikut.
1. Perancangan logika fuzzy
Pembuatan logika fuzzy dimulai dengan menentukan himpunan fuzzy input (Gambar 9), Gambar 7. Desain rangkaian Arduino Uno.
Gambar 8. Desain rangkaian komunikasi serial.
Gambar 9. Fuzzifikasi Input.
himpunan fuzzy output (Gambar 10), dan fuzzy rules pada aplikasi Matlab 2013. Pada penelitian ini terdapat fuzzifikasi untuk 2 input dan 2 output. Terdapat 9 rules fuzzy seperti pada Gambar 11.
2. Perancangan sistem monitoring dan kontrol Pemrograman sistem kontrol dilakukan pada Arduino Mega 2560, Arduino UNO, dan Nodemcu ESP8266. Arduino Mega 2560 pada penelitian ini adalah sistem yang digunakan untuk membaca sensor, memproses algoritma fuzzy , dan menyimpan data iklim mikro ke micro SD. Pembacaan sensor, pengiriman data, dan pengontrolan aktuator dilakukan setiap 2-3 detik, sedangkan penyimpanan data dilakukan setiap 10 menit sekali. Mekanisme kerja sistem monitoring dan kontrol keseluruhan terdapat pada Gambar 12.
Arduino Uno, dalam hal ini, adalah sistem yang digunakan untuk mengontrol aktuator. Pengontrolan tersebut didasarkan pada data yang diterima dari Arduino Mega 2560 melalui serial pin dengan memanfaatkan ArduinoJson.
Pada penelitian ini sistem kontrol pada Nodemcu ESP8266 merupakan sistem kontrol yang hanya mengirimkan dan menerima data Firebase realtime database . Data yang akan dikirim diperoleh dari Arduino Mega 2560 dengan library ArduinoJson menggunakan serial komunikasi. Kemudian data yang diterima dari Firebase juga akan dikirim dengan ArduinoJson ke Arduino Mega 2560 (Gambar
12). Data yang diambil dari Firebase adalah data lengkap yang mencakup aksi pengontrolan (on atau off). Data ini dikirim kembali ke Arduino Mega 2560 untuk disimpan.
Pembuatan Firebase dan Aplikasi Android Firebase realtime database merupakan produk yang saat ini dimiliki oleh Google. Pemrograman aplikasi dilakukan dengan apps developer berupa blok-blok program pada website kodular (https:// creator.kodular.io/). Pembuatan Firebase terdapat pada Gambar 13 dan pembuatan aplikasi Android pada Gambar 14.
Pada layar awal aplikasi, pengguna akan diarahkan untuk masuk dengan mengisi pengguna dan kata sandi. Opsi untuk masuk menggunakan sidik jari juga tertera. Setelah masuk, akan ditampilkan info mengenai plant factory yang terhubung dengan aplikasi tersebut, kemudian data- data sensor yang mengukur kondisi lingkungan plant factory

## Analisis Sistem Akuisisi Data dan Sistem
Kontrol Akuisisi data suhu udara, kelembapan udara, dan intensitas cahaya diperoleh dari pembacaan sensor DHT22 dan sensor LDR yang kemudian dicatat dan disimpan dalam bentuk file CSV setiap 10 menit sekali. Data yang direkam adalah data sistem plant factory yang menjadi luaran sistem kontrol. Suhu
Gambar 11. Fuzzy rules.
Volume 10, 2022
dan kelembaban merupakan respon dari aktuasi heater , pendingin, dan humidifier . Sistem kontrol berbasis algoritma logika fuzzy, dimana aktuator akan bekerja sesuai dengan nilai defuzzifikasi yang berdasarkan pada aturan yang telah ditetapkan pada program. Pengujian sistem dilakukan dengan menganalisis suhu dan kelembapan udara aktual terhadap set point yang  telah  ditentukan.  Grafik akuisisi data dan pada penelitian ini disajikan pada Gambar 15 dan Gambar 16 Pencahayaan dilakukan menggunakan LED. Sebanyak 48 LED masing-masing memilik daya 1 watt, sehingga total menjadi 48 Watt. Pada pengambilan data ke-1070 hingga 1360 dan 3628 hingga 3770 akuisisi dan kontrol terhenti karena listrik mati. . Pada running 1 plant factory rak atas dan rak bawah set point diatur pada 27 o C dan kelembapan
75%, sedangkan pada running 2 set point diatur pada 26 o C dan kelembapan 60% untuk rak atas dan rak bawah. Pada running 1 dan running 2 grafik  suhu  udara  rak  atas  dan  bawah  cenderung sedikit berada dibawah set point . Hal ini terjadi akibat kurangnya udara panas yang dihasilkan oleh heater dan kipas. Hal lain yang berpengaruh terhadap nilai data suhu udara yaitu plant factory yang digunakan masih terpengaruh oleh lingkungan di luar plant factory. Sedangkan grafik kelembapan udara rak atas dan rak bawah cenderung berada diatas set point . Namun masih terdapat beberapa data kelembapan udara jauh diatas set point , hal ini terjadi ketika air conditioner berhenti bekerja yang berakibat pada naiknya kelembapan udara. Kendala pada penelitian ini yaitu belum ada sistem kontrol untuk menurunkan nilai kelembapan udara yang tinggi.
Gambar 13. Tampilan Firebase.
Gambar 14. Tampilan aplikasi.
Gambar 15. Sampel grafik akuisisi data intensitas cahaya.

## Simpulan
1. Pembuatan sistem monitoring data dan kontrol iklim mikro berbasis internet of things menggunakan mikrokontroler sudah berhasil dilakukan, dan penggunaan Android dapat diaplikasikan untuk mengontrol dan memonitor iklim mikro di dalam plant factory .
2. Dengan pengendalian fuzzy, secara umum suhu dan kelembaban dapat dipertahankan dengan osilasi minor sekitar 0.5 oC untuk suhu. Pada kelembaban terdapat osilasi minor sebesar 5% - 10%. Pada kondisi terjadi gangguan-gangguan, pada akuisisi data ke-500 dan 1360, osilasi bisa meningkat tajam, baik pada suhu maupun kelembaban. .
3. Masih perlu dilakukan perbaikan lebih lanjut agar dihasilkan sistem kontrol dan monitoring data iklim mikro (suhu dan kelembapan udara) yang baik. Perbaikan terutama pada peningkatan daya aktuator, yaitu heater dan kipas.  Perlu  diterapkan  sistem  dehumidifikasi untuk mengurangi kelembaban udara

## Daftar Pustaka
Apriliani, B. 2006. Analisa temperatur udara dalam single-span greenhouse, Kebun Percobaan Cikabayan, IPB dengan menggunakan atap ganda ( Double layer ). Skripsi. Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Badan Pusat Statistik. 2020. Statistik Indonesia
2020 . Subdirektorat Publikasi dan Kompilasi Statistik, Badan Pusat Statistik, Jakarta. Departemen Pertanian RI 2020. Produksi Sayuran di Indonesia Tahun 2015 - 2019 . Subdirektorat Statistik Hortikultura, Badan Pusat Statistik, Jakarta.
Budioko, T. 2016. Sistem Monitoring Suhu Jarak Jauh Berbasis Internet Of Things Menggunakan Protokol MQTT. Seminar Riset Teknologi
Informasi (SRITI) tahun 2016.
Djuniadi, S.A., & S.P. Feddy. 2011. Sistem Akuisisi Data Berbasis Telemetri. Jurnal Sains dan
Teknologi (Sainteknol), 9(1): 79-88. Universitas Negeri Semarang. https://doi.org/10.15294/ sainteknol.v9i1.5528
Kozai, T. 2007. Plant Factory in Japan - Current Situation and Perspectives. Chronica
Horticulturae, 53 (2) : 8-11.
Kwon, S.Y., S.H. Ryu, & J.H. Lim. 2014. Design and implementation of an integrated management system in a plant factory to save energy.
Cluster Computing , 17(3), 727–740. https://doi. org/10.1007/s10586-013-0295-2
Lakhiar, I.A., G. Jianmin, T.N. Syed, F.A. Chandio, N.A. Buttar, W.A. Qureshi. 2018. Monitoring and Control Systems in Agriculture Using Intelligent Sensor Techniques: A Review of the Aeroponic System. Journal of Sensors , 2018 (e8672769): 1-18. https://doi.org/10.1155/2018/8672769
Nagase, K., T. Shiraki, & H. Iwasaki. 2016. Plant Factory Solution with Instrumentation and Control Technology. Instrumentation and Control Solutions in the New Age of the IoT , 62(3): 160- 164.
Samadi, B. 2007. Budidaya Cabai Merah Secara Komersial . Yayasan Pustaka Nusatama,
Yogyakarta. Safaat, N. 2011. Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android .
Informatika : Bandung
Satwiko, P. 2009. Fisika Bangunan. Andi,
Yogyakarta.
Tong,  X.,  &  Z.  Wu.  2020.  An  Iot-Based  Sharing
Plant Factory System for Nature Connectedness Improvement in Built Environment. Sustainability, 12, 3965. https://doi.org/10.3390/su12103965 Wakahara, T & S. Mikami. 2011. Adaptive Nutrient Water Supply Control of Plant Factory System by Reinforcement Learning. Journal of Advanced Computational Intelligence 2011 , 15:831-832.
Gambar 16. Sampel grafik akuisisi data dan pengendalian suhu dan kelembaban.