## SISTEM MONITORING DAN CONTROLLING ALAT PENGURAS AIR OTOMATIS PADA KOLAM LOBSTER BERBASIS IOT ( STUDI KASUS GAS FARM BLITAR )
Bagas Prasetyo Nugroho, Ahmad Fahrudi Setiawan, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918013@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Lobster air tawar ( Cherax ) ini merupakan hewan yang berasal dari negara Australia yang masuk dalam genus dari famili parastacidae , di Indonesia para petani ikan mulai membudidayakan lobster air tawar ( Cherax ) sejak tahun 2000. Dari hasil pengamatan penulis, para petani lobster air tawar ( Cherax ) di Indonesia khususnya dalam studi kasus GAS FARM ini sedikit kurang efektif dalam segi waktu, maka dibutuhkan sistem berbasis android dan alat  untuk  memonitoring  kualitas  air  dalam  kolam  dari  jarak  jauh  untuk  membuat  waktu  para  peternak  lebih efektif. Tujuan dari penelitian ini yaitu menciptakan alat dan sistem guna membantu para peternak memonitoring dan controlling kondisi air dalam kolam lobster dengan mengimplementasikan metode Fuzzy Logic sugeno untuk pengolahan data. Fuzzy logic sugeno digunakan untuk mengolah hasil nilai yang dihasilkan dari sensor ph  dan sensor kekeruhan, yang dimana dari hasil pengolahan yang telah diproses menggunakan fuzzy logic sugeno ini akan  menentukan  terjadinya  pengurasan  air  dalam  kolam.  Hasil  pengujian  fungsional  aplikasi  android menunjukkan  bahwa  semua  fitur  berhasil  100%.  Hasil  pengujian  sensor  PH  menunjukkan  bahwa  sensor  PH mendapatkan  akurasi  sebesar  93.5%  dengan  error  sebesar  6.5%  yang  telah  dibandingkan  dengan  PH  meter lakmus. Hasil pengujian aplikasi oleh user menunjukkan bahwa 90% menilai baik dan 10% orang menilai cukup
Kata kunci: Android, Fuzzy Logic Sugeno, IoT, Lobster air tawar (Cherax), Monitoring dan Controlling

## 1. PENDAHULUAN
Air sebagai faktor terpenting untuk kelangsungan makhluk  di  alam  semesta,  salah  satu  makhluk  hidup yang  sangat  menggantungkan  hidupnya  dengan  air adalah  lobster.  Salah  satu  faktor  terpenting  bagi kelangsungan  hidup  lobster  adalah  kualitas  air.  Air merupakan  media  utama  pemeliharaan  lobster,  dan harus  selalu  diperhatikan  karena  mempengaruhi pertumbuhan,  perkembangan,  dan  tingkat  produksi lobster. [1]
Hal  yang  menarik  saat  memelihara  lobster  di danau  adalah  tingkat  kekeruhan  dan  pH  di  danau. Tingkat  kekeruhan  di  danau  dan  tingkat  pH  menjadi salah  satu  penentu  nilai  rasa.  Air  yang  jernih  dapat meningkatkan  nilai  keindahan  danau,  sehingga meningkatkan  hasil  produksi  telur  dan  tukik  serta mengurangi kematian ikan karena air keruh [2].
Sistem yang berjalan ditempat budidaya saat ini yaitu  pembudidaya  harus  selalu  datang  ke  tempat untuk  menguras  air  dan  melihat  kondisi  air  secara manual,  hal  ini  menjadi  kurang  efektif  bagi pembudidaya.  Oleh  karena  itu,  penulis  dapat menggunakan sistem untuk memunculkan ide-ide baru untuk menyelesaikan masalah yang ada.
Penulis  memilih  menggunakan  metode Fuzzy logic  sugeno pada  penelitian  ini  karena  memiliki keunggulan dalam pengambilan keputusan yang lebih adil. Fakta bahwa Logika Fuzzy dapat diterapkan pada sebagian besar masalah linguistic . Metode fuzzy logic sugeno digunakan untuk menentukan pengurasanan air dalam  kolam  lobste  dan  digunakan  untuk  mengolah data yang dihasilkan dari nilai yang dikeluarkan oleh sensor ph, dan sensor kekeruhan. [3]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
“Penerapan  Algoritma  Logika Fuzzy Sugeno pada  Sistem  Pemberian  Pakan  Lobster  Otomatis  dan Monitoring Water Clutter ” merupakan judul penelitian tahun  2017.  Dengan  mengolah  data  menggunakan metode fuzzy  logic Sugeno  yang  dapat  dilihat  pada website, penulis mengembangkan sebuah sistem yang dapat  digunakan  untuk  memantau  kualitas  air  pada akuarium lobster dan pakan ternak. [4]
Penelitian “ Smart Aquarium Design Menggunakan Sensor Kekeruhan dan Sensor Ultrasonik  Pada  Akuarium  Ikan  Air  Tawar  Berbasis Arduino  Uno”  dilakukan  pada  tahun  2021.  Pada penelitian  ini  digunakan  sensor  kekeruhan  untuk menguji  kekeruhan  air  akuarium.  Jika  sensor memenuhi  persyaratan,  sistem  akan  menyalakan output dan memberi tahu pemilik akuarium. [5]

## 2.2. Kolam Lobster
Kolam lobster merupakan salah satu jenis habitat yang  digunakan  sebagai  tempat  untuk  kegiatan budidaya. Kolam lobster terdapat beberapa jenis yaitu kolam  tambak,  kolam  semen,  dan  kolam  terpal. Kegiatan  yang  terkait  dengan  budidaya  lobster  terus berkontribusi  terhadap  degradasi  lingkungan,  yang dibuktikan dengan penurunan kualitas udara. Kebersihan  kolam,  kebersihan  air  dalam  budidaya lobster ini harus sangat dijaga. Keberhasilan dari awal lobster  menetas  hingga  panen  memiliki  pH  air  untuk standar  budidaya  lobster  berkisar  PH  air  6-8, kekeruhan air 25-50 NTU, suhu air 24-31°C, dengan ketinggian air 10cm. [6]
2.3. Internet of Things
Internet  of  Things (IoT)  merupakan  interaksi antara user yang  dilakukan  dengan  memanfaatkan internet. Penggunaan Internet of Things (IoT), banyak ditemukan dalam berbagai aktifitas, contohnya: traffic light,  remote temperature sensor  yang  menggunakan internet atau jaringan sebagai media untuk melakukannya. [7]
2.4. Fuzzy Logic Sugeno Logika fuzzy sugeno hampir sama dangan fuzzy mamdani, fuzzy sugeno memiliki output (konsekuen) sistem  tidak  berupa  himpunan  fuzzy,  melainkan berupa  konstanta  atau  persamaan  linear  [8].  Berikut adalah  tahapan-tahapan  dari  proses  metode fuzzy sugeno, yaitu: 1. Fuzzifikasi Fuzzifikasi merupakan proses pengelompokan  data  yang  bersifat  tegas  ( crips ) kedalam  himpunan Fuzzy. Kemudian  menyusun domain  himpunan  Fuzzy  dari  rentang  jangkauan variabel  suatu  himpunan. Inference Machine . Inference  Machine merupakan  proses  dari  nilai inputan  untuk  menentukan  nilai output sebagai pengambilan keputusan.
2. Rule Base Aturan  dasar  dalam fuzzy merupakan  kumpulan dari  aturan  deklarasi  yang  berbentuk  “ If-Then ”. proses ini adalah pembuatan aturan dari nilai input yang  telah  di  proses  akan  menempati  derajat kekeruhan  dan  PH.  Niai  yang  telah  diproses  dari tahap  fuzzifikasi  akan  di  terapkan  dalam perhitungan aturan. 3. Defuzzifikasi Defuzzifikasi  merupakan  proses  untuk  membuat sebuah  nilai  yang  dapat  dihitung  dalam  bentuk logika, nilai tersebut sesuai dengan yang dihasilkan oleh  himpunan  fuzzy  dan  derajat  keanggotaan. Defuzzifikasi  adalah  proses  yang  berkebalikan dengan proses pada fuzzifikasi.
2.5. Mikrokontroler
Arduino Uno merupakan mikrokontroler berbasis ATmega328 memiliki enam pin input analog dan 14 pin I/O digital . Arduino Uno diprogram dengan perangkat  lunak  Arduino  yang  menggunakan  bahasa pemrograman  C.  Pada  penelitian  ini  Arduino  Uno berfungsi sebagai pusat kendali yang akan dihubungkan dengan sensor dan aktuator.[9]

## 2.6. Sensor Ultrasonic
Sensor ultrasonic adalah  sensor  yang  berfungsi mengubah besaran listrik menjadi besaran gelombang dan  sebaliknya.  Pengoperasian  sensor  ultrasonic didasarkan  pada  gagasan  bahwa  gelombang  suara memantulkan benda, sehingga dapat digunakan untuk menyembunyikan keberadaan (jarak) suatu objek pada frekuensi  tertentu.  [10].  Contoh  Sensor ultrasonic seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Sensor Ultrasonic

## 2.7. NodeMCU ESP8266
NodeMCU ESP8266 merupakan alat NodeMCU adalah  perangkat  keras  IoT  sumber  terbuka  yang menggabungkan firmware yang  ditulis  dalam  bahasa pemrograman  Lua  dan  Sistem  ESP8266  pada Chip dari  Sistem  Espressif.  Pada  kenyataannya, firmware kit  pengembangan  perangkat  keras  disebut  sebagai NodeMCU. [11]. Contoh NodeMCU ESP8266 seperti pada Gambar 3
Gambar 3. NodeMCU ESP8266

## 2.8. Sensor Turbidity
Sensor Turbidity merupakan  sensor  yang mendeteksi  kekeruhan  dalam  air  dengan  cara pemantulan cahaya yang semakin tinggi partikel di air berarti air tersebut semakin keruh, dapat disimpulkan jika  sensor turbidity semakin  keruh  makan  tegangan dalam sensor akan berubah. [12].

## 2.9. Sensor PH
Sensor  PH  merupakan  sensor  yang  digunakan untuk  mengukur  nilai  keasaman  pada  suatu  larutan cair.  Sensor  ini  mengkonversi  nilai  besaran  PH menjadi  besaran  listrik.  Jenis  dari  sensor  ph  yang dipakai yaitu sensor ph yang memakai elektroda gelas [13].

## Gambar 5. Sensor PH

## 2.10. Waterpump
Pompa air adalah alat yang memindahkan air dari permukaan  rendah  ke  permukaan  tinggi  atau  dari permukaan  tinggi  ke  permukaan  rendah  untuk mengalirkan  air  dari  mata  air  ke  penampungan  air rumah. Pada pompa air mini merupakan sebuah alat Yang  digunakan  untuk  menyedot  dan  mengeluarkan air  dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya.  Prinsip  kerja dari pompa air ini yaitu dapat merubah energi mekanik motor        menjadi  sebuah  energi  untuk  menarikdan
mendorong  aliran  air.  Sehingga  energi  yang  dapat diterima  bisa  dipergunakan  untuk  memberikan tekanan dan mengatasi tahanan yang ada pada saluran yang  telah  dilalui  oleh  cairan.  Pada  penelitian  ini, pompa air yang digunakan merupakan pompa dengan jenis  celup  yang  memiliki  fungsi  sebagai  alat penyuplai air kedalam   tangkai penampungan air.

## 2.11. Android Studio
Android Studio adalah Aplikasi tools Integrated Development Environment (IDE) dibuat khusus untuk pengembangan  aplikasi  Android.  Android  Studio didasarkan  pada  IntelliJ  IDEA,  sebuah  IDE  yang dikembangkan oleh Jetbrains yang juga menghasilkan PHPStorm  dan  PyCharm.  Pada  perkembangannya, android tidak hanya merambah perangkat mobile saja tetapi google juga mengembangkan Android TV untuk televisi, Android Auto untuk mobil, dan Android Wear untuk  jam  tangan.  Antarmuka  android  umumnya berupa manipulasi langsung menggunakan gerakan
2.12. Firebase
Firebase adalah  suatu  layanan database dari Google ubtuk  mempermudah  seorang  pengembang (developer). Google menawarkan solusi yang disebut Firebase,  juga  dikenal  sebagai  BaaS  ( backend  as  a service ), untuk mempercepat kerja developer.

## 3. ANALISI DAN PERANCANGAN
3.1. Blok Diagram Sistem
Gambar 6. Blok Diagram Sistem
Pada Gambar 6 dijelaskan bahwa kerja sensor ph, turbidity, ultrasonic akan  diolah  dalam  Arduino  dan akan ditransfer ke database menggunakan nodeMCU. Setelah nilai dari sensor masuk ke database maka akan ditransfer ke aplikasi untuk di sajikan ke user .
3.2. Flowchart Alat Pada  Gambar  7  dijelaskan  bahwa flowchart tersebut  merupakan  alur  cara  kerja  dari  alat.  Alur
pertama  yaitu  alat  akan  di  deklarasikan  terlebih dahulu,  selanjutnya  sensor  ph  dan  sensor  kekeruhan akan  mencari  nilai  dan  hasil  dari  nilai  tersebut  akan diproses  menggunakan fuzzy  logic sugeno  yang  akan menentukan  proses  pengurasan  air  dalam  kolam. Apabila  air  sudah  mencapai  batas  bawah  yang  di deteksi  oleh  sensor ultrasonic makan  pompa  akan terisi  Kembali  sampai  batas  atas,  dan  apabila  sudah memenuhi batas atas maka semua pompa akan mati.
Gambar 7. Flowchart alat
Pada Gambar 7 dijelaskan bahwa flowchart alat dimulai dari insialisasi pin sensor turbidity , sensor ph, sensor ultrasonic. Kemudian  sensor  ph  melakukan proses dan dilanjutkan dengan proses sesnsor turbidity apabila nilai proses sesuai rule yang ditentukan sudah sesuai maka pompa out on , jika tidak akan Kembali ke pemrosesan sensor. Jika sesuai maka sensor ultrasonic akan mendeteksi ketinggian air. Apabila ketinggian air = 0cm  maka pompa out akan  mati dan pompa in on , jika  ketinggian  air  =  7cm  maka  semua  pompa  akan mati.

## 3.3. Flowchart Android
Pada Gambar 8 dijelaskan bahwa pada flowchart android  pertama  di  sajikan  dengan  halaman register untuk  mendaftar  akun,  selanjutnya  apabila  sudah mempunyai akun maka akan menuju ke halaman login untuk  masuk  kedalam  halaman  utama.  Didalam halaman  utama tedaoat menu monitoring ,  menu controlling , menu about us . Didalam menu controlling digunakan  untuk  mengcontrol  alat,  pada  menu monitoring  digunakan  untuk  memonitoring  nilai  ph, nilai kekeruhan, nilai tinggi air yang dikeluarkan dari sensor.

## 3.4. Perancangan Sistem
Keberhasilan  sistem  terdapat  pada  pengetahuan dan  mengolah  data  tersebut  agar  dapat  ditarik  suatu kesimpulan  dan  perbandingan  ke  akurasian  nilai menggunakan  suatu metode .  Pada  penelitian  ini, penulis  memperoleh  pengetahuan  tentang  kriteria untuk sebagai acuan.
1. Nilai Kriteria sensor pH
Tabel 1. Tabel Kriteria sensor pH Nilai PH Keterangan <6 asam 6-8 netral >8 basa 2. Nilai Kriteria sensor turbidity

## Tabel 2. Tabel Kriteria sensor Turbidity
Nilai Kekeruhan Keterangan <50 Ntu Sedikit 40-80 Ntu Sedang >80 Ntu Banyak
3.5. Fuzzy Rule Tabel 3. Tabel Fuzzy Rule Nilai hasil NTU Sedikit&&pH dingin Masuk golongan A NTU Sedang &&pH dingin Masuk golongan A NTU Banyak &&pH dingin Masuk golongan B NTU Sedikit &&pH hangat Masuk golongan A NTU Sedang&&pH hangat Masuk golongan B NTU Banyak&&pH hangat Masuk golongan C NTU Sedikit &&pH panas Masuk golongan B NTU Sedang&&pH panas Masuk golongan C NTU Sedang&&pH panas Masuk golongan C

## 3.6. Fuzzifikasi
Pada  proses  fuzzyfikasi  merupakan  proses pengklasifikasian  kondisi  air  dalam  kolam  yang diproses berdasarkan 2 variabel menggunakan metode fuzzy  Sugeno,  data  diperoleh  dari  kekeruhan ( turbidity )  dan  sensor  PH.  Dengan  menggunakan toolbox logika fuzzy , langkah-langkah berikut diambil selama  proses  pembuatan  fungsi  keanggotaan  dan aturan dasar berdasarkan nilai dari dua variabel:
A. Menentukan  nilai  input  dan  parameter  untuk kekeruhan dan pH
Gambar 9. Menentukan nilai input
B. Kekeruhan (NTU)
1. Range nilai 0-100.
2. Sedikit  dengan  parameter  nilai  0-50  [0  0  25 50].
Gambar 10. variable kekeruhan sedikit
3. Sedang dengan parameter nilai 50-80 [40 60 80]
Gambar 11. Tampilan variable kekeruhan sedang
4. Banyak dengan parameter nilai 80-100  [ 70 80 100 100]
Gambar 12. Tampilan variable kekeruhan Banyak
5. Fungsi keanggotaan dalam variabel NTU ini sebagai berikut :
x = variabel input
a. Sedikit
µ sedikit (x) = 1;  x ≤ 25; µ sedikit (x) = 50−x 50−25 ; 25≤ x ≤50 ; µ sedikit (x) = 0;  x ≥ 50 ;
b. Sedang
µ sedang (x) = 0;  x ≤ 40; µ sedang (x) = x−40 60−40 ; 40≤ x ≤60 ; µ sedang (x) = 80−x 80−60 ; 60≤x ≤ 80; µ sedang (x) = 0;  x ≥ 80;
c. Banyak
µ banyak (x) = 0;  x ≤ 70;
µ banyak (x) = 90−x 90−90 ; 70≤x ≤ 90; µ banyak (x) = 0;  x ≥ 90; C. PH
1. Range nilai 0-10.
2. Dingin (asam) dengan parameter nilai 0-6 [ 0 0 2 6 ].
Gambar 13. Tampilan variable PH asam
3. Netral dengan parameter nilai 6-8 [ 6 7 8 ].
Gambar 14. Tampilan variable PH netral
4. Basa dengan parameter nilai 8-14 [ 8 10 14 14].
Gambar 15. Tampilan variable PH basa
5. Fungsi keanggotaan dalam variabel pH ini sebagai berikut :
x = variabel input
a. asam µ asam (x) = 1;   x ≤ 2;
µ asam (x) = 6.5−x 6.5−2 ; 2≤x ≤ 6.5; µ asam (x) = 0;   x ≥ 6 ; b. netral
µ netral (x) = 0;   x ≤ 6; µ netral (x) = x−7 7−6 ; 6≤ x ≤7 ;
µ netral (x) = 8−x 8−7 ; 7≤x ≤ 8; µ netral (x) = 0;   x ≥ 8; c. basa µ basa (x) = 0; x ≤ 7.5;
µ basa (x) = 10−x 10−7.5 ;
7.5≤x ≤ 10;
µ basa (x) = 1; x ≥ 10;

## D. Fuzzy Set Output
Didalam Fuzzy  Set  Output ini  terdapat  3 golongan  yaitu  golongan  A  dengan  parameter  =  50, golongan  B  dengan  parameter  =  80,  golongan  C dengan parameter = 100 .
Gambar 16. Tampilan output

## E. Base Rule
Langkah selanjutnya adalah membuat aturan dasar berdasarkan setiap variabel setelah membuat fungsi keanggotaan.
Gambar 17. Base Rule F. Hasil Rule
Setelah  membuat  base  rule  pada  tiap  variabel, selanjutnya keluar hasil dari base rule.
Gambar 18. Hasil Rule viewer G. Hasil Rule Dari hasil yang sudah terlihat maka keluar grafik 3D antara variabel input dan output
Gambar 19. tampilan surface viewer
3.7. Prototype Desain Alat
Berikut  merupakan prototype desain  alat  dalam penelitian ini.
Gambar 20. Prototype Desain Alat
Gambar diatas menjelaskan bahwa prototype dari desain  alat  dalam  peneletian  ini.  Dalam prototype terdapat power supply untuk menambahkan daya pada semua  alat,  lalu  masuk  kedalam stepdown untuk menurunkan daya dari power supply ke alat, lalu dari alat masuk kedalam breadbroad . Dari semua alat yaitu sensor ph, sensor turbidity , sensor ultrasonik , arduino R3, nodeMCU, relay semua mengambil sumber daya dari breadbroad yang  telah  dialiri  daya  dari power supply .  Lalu  dari  semua  pin  alat  masuk  kedalam arduino R3  untuk pengolahan data, data dari arduino R3  masuk  kedalam  NodeMCU  untuk  ditransfer datanya kedalam database server firebase
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Prototype Desain Alat
4.2. Pengujian Alat Dari hasil pengujian keseluruhan alat menunjukkan  bahwa  semua  alat  telah  berjalan  dan terkomunikasi  satu  sama  lain  dari  segi software maupun hardware meliputi program yang dimasukkan ke Arduino Uno R3 dan Esp8266 dalam memonitoring dan menkontroling menggunakan Fuzzy Logic dengan rule yang sudah ditentukan.
Alat – alat yang digunakan dalam menguji yaitu : 1. Mikrokontroler Arduino R3 dan Esp8266.
2. 2 buah pump untuk menguras dan mengisi air ke dalam akuarium.
3. Sensor ultrasonic HC-SR04.
4. LCD 16x2 untuk menampilkan hasil dari nilai yang telah dikeluarkan oleh sensor
5. Sensor pH.
6. Sensor Turbidity .
7. Stepdown LM2596 untuk menurunkan tegangan dari power supply . 8. Power supply untuk menambahkan tegangan.
9. Voltmeter untuk memonitoring tegangan yang
keluar dari power supply . 10. Kabel jumper. 11. Breadboard . 12. Air sungai
13. Air PDAM
14. Air Sumur
15. Air Hujan
Tabel 4. Pengujian sensor PH dan sensor Turbidity No Percobaan Ke - Nilai Turbidity Nilai PH PH Meter Error PH % Error PH AIR PDAM 1 1 28 6 6 0 0 2 2 28 6 6 0 0 3 3 27 5 6 1 16.6 4 4 28 5 6 1 16.6 5 5 28 5 6 1 16.6 AIR HUJAN 6 6 26 5 5 0 0 7 7 27 5 5 0 0 8 8 27 5 5 0 0 9 9 27 6 5 1 20 10 10 26 6 5 1 20 AIR SUNGAI 11 11 98 8 8 0 0 12 12 97 8 8 0 0 13 13 102 8 8 0 0 14 14 98 9 8 1 12.5 15 15 100 8 8 0 0 AIR SUMUR 16 16 27 7 7 0 0 17 17 27 7 7 0 0 18 18 25 6 7 1 14.2 19 19 26 6 7 1 14.2 20 20 25 7 7 0 0 Total Error % 130.7 AVG Error % 6.5 Nilai kekeruhan awal:  25 NTU, Nilai PH awal 7
Pada  tabel  5  adalah  hasil  dari  pengujian  alat penguras otomatis menggunakan fuzzy logic .
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  mengamati  nilai yang dikeluarkan oleh sensor turbidity , sensor PH, dan dari  hasil  pengujian  sensor  PH  dibandingkan  dengan PH Meter. Dari hasil rata rata akurasi error sensor PH menunjukkan bahwa 6.5% error dan 93.5% akurat.
Keterangan:
1.   Nilai Turbidity : Hasil nilai yang dihasilkan dari sensor turbidity .
2.   Nilai PH : Hasil nilai yang dihasilkan dari sensor PH.
Akurasi = Avg Error – 100% = 6.5% - 100% = 93.5%
Error % = Error / Nilai Acuan (ph meter) x 100% = 6.5%
Tabel 5. Pengujian aplikasi android Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Gagal Berhasil Mengosongkan semua kolom
input pada form login lalu klik login Sistem akan menolak login dan muncul pesan error - √ Hanya Mengisi email lalu klik login Sistem akan menolak login dan muncul pesan error - √ Mengisi form login dengan email dan password yang sudah terdaftar Sistem akan menerima akses login - √ Menguji semua button Semua button bisa berfungsi - √ Mengosongkan semua kolom register pada form register lalu klik register Sistem akan menolak login dan muncul pesan error - √ Hanya Mengisi email lalu klik register Sistem akan menolak regiseter dan muncul pesan error - √ Melihat nilai dari sensor yang terdapat pada menu monitoring Hasil nilai sesuai dengan yang dihasilkan pada sensor - √ Menguji fitur reset password Sistem akan mereset password user - √ Keterangan : √ = valid Berhasil = 100% X = error Gagal = 0%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  Dengan menerapkan  metode Fuzzy  Logic ,  dapat  mengetahui nilai keakurasian kondisi air dalam kolam lobster dan mempunyai  acuan  untuk  memudahkan  peternak mengkontrol  dan  memonitoring  kondisi  air  dalam
kolam  lobster  dari  jarak  jauh.nHasil  pengujian fungsional  aplikasi  android  menunjukkan  bahwa semua fitur berhasil 100%, Hasil pengujian sensor PH menunjukkan bahwa sensor PH mendapatkan akurasi sebesar  93.5% dengan  error  sebesar  6.5%  yang  telah dibandingkan  dengan  PH  meter  lakmus,  Hasil pengujian aplikasi oleh user  menunjukkan bahwa 90% menilai  baik  dan  10%  orang  menilai  cukup,  Hasil percobaan  aplikasi  dapat  dijalankan  pada  handphone android  dengan  beberpa  versi.  Adapun  saran  yang diharapkan dapat menjadi masukan untuk pengembangan  sistem  ini,  yaitu  Penelitian  dan rancangan alat ini masih dapat dikembangkan menjadi sistem yang lebih lengkap. Aplikasi android yang telah dibuat  bisa  digunakan  secara  fleksibel  dan  dapat dijalakan pada handphone IOS. Aplikasi android bisa ditambahkan  fitur  untuk  merekap  data  berupa  data dalam  bentuk  dokumen  lain  untuk  memudahkan pemberkasan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Deddy  Rudhistiar,  A.  R.  (2021).  RANCANG BANGUN PAKAN DAN FILTERISASI PADA BUDIDAYA  IKAN. JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika) .
[2] Budi  Garinanto,  S.  A.  (2021).  PENERAPAN METODE FUZZY UNTUK SMART
FARMING HAMSTER BERBASIS IOT. JATI(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) .
[3] Muhajir Panji Ansyori, J. D. (2021). MONITORING
KOLAM IKAN MENGGUNAKAN  ARDUINO  ROBOTDYN
SEBAGAI  MINI  WEB  SERVER. JATI(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) .
[4] Shania  Devinta  Ramadany  Putri,  A.  F.  (2022).
PROTOTYPE MONITORING DAN KONTROL ALAT PENYIRAMAN TANAMAN. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) .
[5] Abel  Halomoan  K.  Tambunan,  Penerapan Algoritma  Fuzzy  Logic  Sugeno  Pada  Sistem Pemberi Makan Lobster Otomatis dan Monitoring  Kekeruhan  Air,  JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika)  Vol.  1  No.  1 (2017)
[6] Ivan  Rihardi,  Sadikin  Amir,  Zaenal  Abidin, Pertumbuhan  Lobster  Air  Tawar  (Cherax quadricarinatus)  pada  Pemberian  Pakan  dengan Frekuensi  yang  Berbeda,  Jurnal  Perikanan Unram, Volume 1 No. 2 (2013)
[7] Yunita  Ari  Sandy,  Sistem  Kendali  Suhu  dan Pengganti Air Otomatis pada Akuarium Menggunakan  Fuzzy  Logic  Controller  Berbasis Internet  of  Things,  Jurnal  Teknik  Elektro. Volume 11 Nomor 01 (2022).
[8] Titin Kurniasih, Lobster Air Tawar (Parastacidae:  Cherax),  Aspek  Biologi,  Habitat, Penyebaran,  Dan  Potensi  Pengembangannya, Media Akuakultur Volume 3 Nomor 1 (2008).
[9] Ranu  Adi  Aldaka,  Ir.  M.  Julius  ST,  M.  (2013). Sistem  Otomatisasi  Pengkondisian  Suhu,  pH, dan Kejernihan Air Kolam Pada Pembudidayaan, 1–7.
[10] Yuri  Ariyanto,  Sofyan  Noor  Arief,  Muh. Marsudiarto, Sistem Monitoring Dan Controlling Kualitas Air Tambak Udang Vannamei Berbasis Internet  Of  Things  (Iot),  Seminar  Informatika Aplikatif Polinema (Siap) (2020)
[11] Dr.  Muhammad  Rivai,  S.  M.  (2018).  SISTEM KONTROL  TINGKAT  KEKERUHAN  PADA
AQUARIUM. DEPARTMENT OF ELECTRICAL  ENGINEERING  Faculty  of Electrical Technology Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2018, 11.
[12] Bahtiar, A. (2015). Rancang Bangun Pengontrol Suhu  dan  Kekeruhan  Air  Kolam  Ikan  Patin Berbasis Fuzzy Logic, 7–12
[13] Arief, D. N., & Sumarna.RANCANG BANGUN SISTEM  KONTROL  Ph  AIR  PADA  KOLAM
PEMBENIHAN IKAN LELE (Clarias
Gariepinus)  DI  BALAI  PENGEMBANGAN.
Rancang Bangun Sistem, 6(1), 7–15. 2017