## Implementasi Sistem Otomatisasi Monitoring Suhu, Kelembapan, dan Amonia pada Kandang Ayam Petelur Menggunakan Metode Fuzzy
Muhammad Khoirul Rosikin Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia
mkhoirulr97@gmail.com Nila Amalia Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi
Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia
nilaa3794@gmail.com
Lukie Perdanasari Program Studi Bisnis Digital
Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia lukieperdanasari@polije.ac.id
Tharixs Akbar Ibnu Azis Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi
Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia tharixsakbar@gmail.com
Abstract— The increase in demand for egg consumption and the high chicken population in Indonesia has not been matched by the maintenance of good chicken coops, this has led to a decrease in  the  quality  of  eggs  produced.  Then  an  automation  system  is needed in the chicken coop to control temperature, humidity and ammonia  levels.  Automatic  control  is  by  spraying  cooling  water and  prebiotic  liquids.  The  time  in  the  spraying  process  is calculated  using  the  fuzzy  method  to  determine  the  spraying decision.  The  spraying  data  on  the  system  is  compared  with manual fuzzy calculations using confusion matrix calculations to get the accuracy value of spraying on the system. The calculation results  show  that  although  the  precission  in  water  spraying  and prebiotic watering reaches 100%, the recall is still low. This shows that improvements are still needed to improve the accuracy of the tool.  However,  this  automation  system  still  has  the  potential  to assist  laying  hen  farmers  in  optimizing  the  cage  environment, maintaining the health of laying hens, and increasing productivity effectively  and  efficiently.  With  this  system,  it  is  hoped  that  the quality of life and welfare of laying hens can be improved, as well as help farmers manage cages more efficiently.
Keywords—ammonia;  fuzzy;  humidity;  internet  of  things; temperature.
Abstrak—  Peningkatan  permintaan  konsumsi  telur  dan populasi  ayam  yang  tinggi  di  Indonesia  belum  diimbangi dengan adanya pemeliharaan kandang ayam yang baik, hal ini menyebabkan  menurunnya  kualitas  telur  yang  dihasilkan. Maka diperlukan sistem otomatisasi pada kandang ayam untuk mengendalikan  suhu,  kelembaban  dan  kadar  amonia. Pengendalian  otomatis  yaitu  dengan  penyemprotan  air penyejuk  dan  cairan  prebiotik.  Waktu  dalam  proses penyemprotan  dihitung  menggunakan  metode  fuzzy  untuk menentukan  keputusan  penyemprotan.  Data  penyemprotan pada  sistem  dibandingkan  dengan  perhitungan  fuzzy  manual menggunakan perhitungan confusion matrix untuk mendapatkan  nilai  akurasi  dari  penyemprotan  pada  sistem. Hasil  perhitungan  menunjukkan  meskipun  precission  dalam penyemprotan air dan penyiraman prebiotik mencapai 100%,
recall-nya  masih  rendah.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masih diperlukan  perbaikan  untuk  meningkatkan  akurasi  alat. Namun,  sistem  otomatisasi  ini  tetap  memiliki  potensi  untuk membantu  peternak  ayam  petelur  dalam  mengoptimalkan lingkungan  kandang,  menjaga  kesehatan  ayam  petelur,  dan meningkatkan produktivitas secara efektif dan efisien. Dengan adanya sistem ini, diharapkan kualitas hidup dan kesejahteraan ayam  petelur  dapat  ditingkatkan,  serta  membantu  peternak dalam mengelola kandang secara lebih efisien.
Keywords—amonia;  fuzzy;  internet  of  things;  kelembapan, suhu.

## PENDAHULUAN
Telur  merupakan  komoditas  tertinggi  keempat  yang banyak  dikonsumsi  masyarakat  Indonesia.  Selain  karena harganya yang terjangkau, komoditas telur adalah salah satu sumber  gizi  yang  mudah  didapatkan  masyarakat.  Setiap tahunnya, konsumsi telur ayam di Indonesia terus meningkat. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada bulan Maret 2021, rata-rata nilai konsumsi telur ayam ras/kampung per kapita per bulan sebesar 9,77 butir. Kemudian naik 2,16% menjadi  9,98  butir dalam  satu  bulan pada  September  2021. Di  Jawa  timur  produksi  telur  ayam  meningkat  sebanyak 51.360,88 (ton) pada tahun 2020 hingga tahun 2021, hal ini memperlihatkan  bahwa  ada  kenaikan  data  yang  signifikan pada konsumsi telur di Jawa Timur [1]. Namun, peningkatan konsumsi  telur  belum  diimbangi  dengan  adanya  sistem pemeliharaan  kandang  ayam  yang  baik  sehingga  dapat menurunkan kualitas telur.
Faktor  yang  mempengaruhi  penurunan  kualitas  telur antara  lain  sifat  genetis  ayam,  kesehatan,  manajemen pemeliharaan,  pakan,  serta  keadaan  lingkungan  [2].  Hal  ini dikarenakan  produksi  ayam  ras  petelur  cukup  tinggi  jika di tempatkan pada lingkungan kandang yang ideal, yaitu pada temperatur  20-25 o C  [3].  Hasil  menunjukan  pengaruh  suhu
dan  kelembapan  secara  kumulatif  sebesar  38,8%  terhadap produktivitas  ayam  petelur.  Rata-rata  faktor  lingkungan berupa  suhu  dan  kelembapan  secara  berurutan  selama pengamatan  18  hari  yaitu  24,5°C  dan  82,3%  [4].  Kadar amonia  yang  terlalu  tinggi  dapat  menyebabkan  gangguan kesehatan  ternak  seperti  gangguan  iritasi  mata,  gangguan saluran  pernapasan,  gangguan  sistem  kekebalan  tubuh,  dan gangguan sistem reproduksi [5].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Audia Faris  Trinaldi,  Ade  Kania  Ningsih  dan  Melina  tahun  2022 dengan  judul  “Sistem  Kontrol  dan  Monitoring  Suhu Kelembapan Kandang pada Peternakan Ayam Broiler dengan Metode Fuzzy mamdani Berbasis Internet of Things ” dengan data  awal  sebanyak  1874,  setelah  dilakukan  data cleaning diperoleh  sebanyak  1832,  dari  nilai  rata-rata  suhu  yaitu 29,64’C dan kelembapan 70,66% dapat terhubung langsung dengan  android  untuk  memonitor  kondisi  kandang  ayam otomatis.  Sehingga  dapat  diketahui  nilai  rata-rata  tingkat kesalahan  pada  sensor  DHT11  dengan  variabel  suhu  yaitu 5,15% dan kelembapan 7,99% [6].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Adimas  Ketut Nalendra, M Mujiono, Anang Widigdyo dengan judul “PIM Sistem Kontrol Suhu dan Gas Amonia pada Kandang Ayam berbasis Internet  of  Things di  Mitra  CV.  Bintang  Timur Farm” pada tahun 2022. Penelitian ini mampu meningkatkan 5% produktivitas telur yang dihasilkan oleh ayam ras petelur dengan  menjaga  kestabilan  suhu,  kelembapan  dengan otomatisasi pendinginan dan penghangatan ruangan selain itu penelitian  ini  juga  mampu  memonitoring  kadar gas  amonia yang  ada  untuk  membantu  peternak  mengatur  jadwal pembersihan kotoran ayam [7].
Penelitian
ini menawarkan inovasi dengan mengintegrasikan  sistem  kontrol  gas  amonia,  suhu,  dan kelembapan menggunakan metode fuzzy untuk meningkatkan akurasi waktu respons sistem. Pada penelitian sebelumnya  cenderung  memisahkan  kontrol  variabel tersebut.  Namun,  pendekatan  baru  ini  menggabungkan mereka secara holistik melalui metode fuzzy, memungkinkan respons  yang  lebih  efisien  terhadap  perubahan  kondisi lingkungan.  Kontribusi  kebaruan  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  akurasi  waktu  dalam  menanggapi  dinamika perubahan  gas,  suhu,  dan  kelembapan  secara  bersamaan, membuka  peluang  aplikasi  lebih  lanjut  dalam  berbagai industri.
Penurunan  kualitas  telur  disebabkan  kondisi  kandang ayam  yang  tidak  termonitor  dengan  baik.  Oleh  karena  itu, diperlukan  sistem  otomatisasi  yang  dapat  mengendalikan suhu,  kelembapan  udara  dan  kadar  amonia  pada  kandang ayam  agar  tetap  stabil.  Pengendalian  suhu  dan  kelembapan udara  dengan  menggunakan  penyemprotan  air  penyejuk sedangkan  pengendalian  kadar  amonia  dalam  kandang dengan menggunakan penyemprotan cairan prebiotik. Proses otomatisasi penyemprotan menggunakan metode fuzzy untuk mengambil keputusan dalam penyemprotan. Output penyemprotan fuzzy pada sistem akan dibandingkan dengan perhitungan  penyemprotan  manual  dan  penentuan  hasil akurasi menggunakan perhitungan confusion matrix.
METODE PENELITIAN
A. Analisis Kebutuhan
Analisis  alat  dan  bahan  yang  dibutuhkan  untuk membangun  alat  yang  terintegrasi  secara  otomatis  dapat dilihat pada tabel 1:
Tabel 1. Analisis Kebutuhan No  Komponen  Jumlah Fungsi 1. Sensor DHT22 1 Menangkap data digital berupa nilai  suhu  dan  kelembapan udara. 2. Sensor MQ-137 1 Menangkap data analog berupa nilai kandungan gas amonia. 3.  MCP3008 1 Untuk  merubah  sinyal  analog menjadi sinyal digital dikarenakan pin Raspberry Pi 4 tidak memiliki pin analog. 4. Relay 2 Menghidupkan dan mematikan pompa DC penyemprot air serta penyemprot cairan prebiotik. 5.  Raspberry Pi 4 1 Microcontroller berguna
menyimpan  program  dengan menjalankan  semua  aktuator yang  terhubung  dengannya serta  mengirimkan  data real- time ke dalam cloud database ( firebase ) yang nantinya akan diakses oleh smartphone . Alat ini  juga  merupakan  tempat menyimpan  semua  logika Fuzzy
Mamdani dalam penentuan  penyemprotan  air penyejuk dan cairan prebiotik. 6. LCD 1 Menampilkan data suhu, kelembapan dan amonia. 7.  Pompa DC 2 untuk  menyemprotkan  air penyejuk  ruang  kandang  dan juga penyemprot cairan prebiotik  pengurai  kotoran ayam yang mengandung kadar gas amonia.
Dalam penelitian ini Raspberry Pi 4 dipilih karena memiliki  kekuatan  komputasi  yang  lebih  kuat  dan mendukung  banyak  lembar  perangkat  melalui  port  GPIO yang  lebih  kuat  daripada  Arduino.  Raspberry  Pi  juga mendukung  banyak  lembar  perangkat  melalui  port  GPIO yang  lebih  kuat  daripada  Arduino.  Selain  itu  Arduino memiliki beberapa keterbatasan, seperti keterbatasan memori yang  lebih  kecil  dan  keterbatasan  dalam  penggunaan  port yang  dapat  menyebabkan  kecelakaan  jika  Anda  melakukan kesalahan dengan perangkat[8].
Monitoring merupakan kegiatan
mengamati perkembangan pelaksanaan program atau proyek. Sedangkan sistem monitoring otomatis adalah sistem monitoring dengan pemanfaatan  teknologi  dan  perangkat  elektronik  untuk memantau,  mengumpulkan,  dan  menganalisis  data  secara otomatis.  Dengan  monitoring  dapat  diketahui  program  atau proyek berjalan sesuai atau kurang sesuai dengan rencana[9].
C. Suhu, Kelembapan, dan Gas Amonia
Suhu  adalah  salah  satu  besaran  pokok  pada  fisika  yang menyatakan panas dinginnya suatu objek. Kelembapan udara suatu  ruangan  akan  selalu  terjaga  secara  konsisten.  Secara matematis  kelembapan  udara  relatif  (RH)  didefinisikan sebagai  perbandingan  antara  tekanan  uap  air  jenuh  dengan tekanan uap air parsial. [10]. Amonia adalah gas tajam tidak berwarna dengan titik didih 33,5 0 C. Gas amonia mempunyai daya iritasi tinggi, terutama pada mukosa membran mata dan saluran pernapasan ayam.
D. Fuzzy
Logika fuzzy merupakan  komponen  pembentuk soft computing .  Logika fuzzy digunakan  untuk  memetakan masalah  dari  input  ke  output  yang  diharapkan.  Pola  aturan dalam fuzzy logic berbentuk  IF  THEN,  dan  ini  melibatkan proses penalaran fuzzy [11].
Menurut Kusumadewi dan Hari [12], Ebrahim Mamdani menemukan  metode  mamdani  atau  dikenal  juga  dengan metode  min-max  pada  tahun  1975.  Metode  mamdani melibatkan  empat  tahap  untuk  mendapatkan  keluaran  yaitu Fuzzyfication, Implikasi, Maximum, dan Defuzzyfikasi.
Confusion matrix digunakan  untuk  membandingkan perhitungan fuzzy secara  manual  dengan  sistem  yang terpasang  pada  alat[13].  Rumus confusion matrix dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Rumus Confusion Matrix Aktual Prediksi True False True True Positif (TP) False Positif (FP) False False Negatif (FN) True Negatif (TN)
Keterangan: TP = True Positif, yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
TN  = True Negatif,  yaitu  jumlah  data  negatif  yang terklasifikasi dengan salah oleh sistem. FN  = False Negatif,  yaitu  jumlah  data  negatif  namun terklasifikasi benar oleh sistem.
FP  = False Positif,  yaitu  jumlah  data  positif  namun terklasifikasi salah oleh sistem.
Menentukan  nilai  variabel  linguistik  atau  batas  ambang sebagai  parameter  penentuan  nilai  selisih  waktu  pada penyemprotan  air  dan  cairan  prebiotik  termasuk  dalam kategori false atau true pada  perhitungan  manual[14]. Sebagai berikut:
Tabel 3. Variabel linguistik fuzzy selisih waktu perhitungan manual
Batas Ambang Variabel selisih  ≤ 0,5 detik True selisih > 0,5 detik False
Selanjutnya  adalah  menghitung  akurasi  sistem  dan manual dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (3) 𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 (F1) = 2  × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Keterangan:
Recall =  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan kembali sebuah informasi.
Precission = tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Accuracy =  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan nilai aktual.
F- Measure (F1)  =  bobot harmonic mean dan recall dan precission .
Dalam  penelitian  ini,  metode  penelitian  yang  digunakan adalah sebagai berikut:
E. Alur Penelitian
Alur  penelitian  ini  menunjukkan  kerangka  penelitian yang  hendak  dicapai  pada  blok  diagram  sistem  secara keseluruhan. Blok diagram sangat penting kaitannya dengan rangkaian keseluruhan blok diagram yang akan menghasilkan suatu sistem kerja pada penelitian. Gambar 1 menunjukkan tahapan yang dilaksanakan pada penelitian ini.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## F. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang dilakukan  di  kandang  ayam  yang  sudah  terpasang  alat  dan juga sensor untuk mengukur suhu, kelembapan udara dan gas amonia. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan metode  manual  dan  juga  pengukuran  dari  sensor  yang datanya  disimpan  dalam  firebase  database.  Pengumpulan data  dilaksanakan  selama  20  hari  dimulai  pada  tanggal  1 Maret  2023  sampai  dengan  tanggal  20  Maret  2023.  Pada waktu  pagi,  siang  dan  sore  dengan  rentang  waktu  05.00, 12.00 dan 17.00 WIB.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Perancangan Alat
Perancangan  alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini memiliki  beberapa  sensor  dan  alat  yang  digunakan.  Sensor yang  digunakan  untuk  mengukur  suhu,  kelembapan  dan kadar  amonia  yang  terdapat  di  kandang  ayam.  Gambar perancangan alat dapat dilihat pada Gambar 2:

## Gambar 2. Perancangan alat
Sistem ini menggunakan sensor DHT22 untuk mengukur suhu  dan  kelembapan  ruangan,  sensor  MQ-137  untuk mengukur  kandungan  gas  amonia,  dan  MCP3008  sebagai antarmuka  analog-digital.  Dua  relay  mengendalikan  pompa DC  penyemprot  air  dan  cairan  prebiotik.  Raspberry  Pi  4 berperan  sebagai  otak  sistem,  menyimpan  program, mengelola aktuator, dan mengirim data ke database Firebase untuk diakses  melalui  smartphone.  LCD  menampilkan  data suhu,  kelembapan,  dan  amonia.  Dua  pompa  DC  sebagai aktuator  mengatur  penyemprotan  air  dan  cairan  prebiotik berdasarkan  logika  kontrol,  termasuk  metode  Fuzzy Mamdani. Sistem ini memastikan lingkungan kandang ayam optimal untuk kesehatan dan kesejahteraan hewan.
B. Implementasi Alat
Pada tahapan ini merupakan tahap implementasi alat yang sudah disiapkan lengkap dengan sensor yang digunakan pada kandang  ayam.  Berikut  merupakan  bentuk  fisik  perangkat keras.
Gambar 3a. Box panel Gambar 3b. Pompa DC
Gambar 3c. Tangki
Pada  Gambar  3a  terdapat  rangkaian  alat  yang  sudah  di pasang sedemikian rupa dimana terdapat sensor DHT22 dan MQ-137  yang  membaca  data  suhu,  kelembapan  udara  dan kadar  amonia  pada  kandang  ayam.  LCD  digunakan  untuk menampilkan data suhu, kelembapan dan kadar amonia dan juga Raspberry Pi sebagai mikrokontoler yang mengolah data yang  didapatkan  dari  sensor  MQ-137  dan  DHT22 menggunakan metode Fuzzy Logic . Relay digunakan sebagai saklar otomatis yang menghidupkan dan mematikan pompa dc cairan prebiotik dan air dari data yang didapat dari sensor MQ-137  dan  DHT22  yang  diolah  dengan  metode Fuzzy Logic , output yang  dihasilkan  dari  pengolahan  data  berupa
waktu  penyemprotan  prebiotik  dan  air.  Gambar  3b menunjukkan  pompa  dc  sebagai  pengendali  suhu  dan kelembapan  udara  yang  terkoneksi  langsung  dengan  relay untuk  mengatur  lama  penyemprotan  air.  Gambar  3c menunjukkan  tangki  dan  pompa  dc  sebagai  pengendali  gas amonia  dan  terkoneksi  langsung  dengan  relay  untuk mengatur lama penyemprotan cairan prebiotik.
C. Pengolahan Data
Tahap pengolahan data merupakan tahapan dimana data yang telah diperoleh dari data sensor DHT22 dan MQ-137. Data yang didapatkan dari data sensor kemudian akan diolah atau diproses dengan algoritma cerdas menggunakan metode fuzzy logic . Sehingga output dari data yang dihasilkan akan digunakan sebagai otomatisasi pengendalian suhu, kelembapan dan gas amonia pada kandang ayam.
D. Pengujian Penyemprotan Air
Data suhu dan kelembapan yang tercatat pada tabel berikut diperoleh  melalui  sensor  yang  tertanam  pada  alat  dan ditampilkan melalui layar LCD. Proses  perhitungan manual, data suhu dan kelembapan dicatat dari alat yang ditampilkan pada  LCD  dihitung  menggunakan  MATLAB  dengan menerapkan rumus fuzzy logic dan. Selanjutnya perhitungan sistem,  data  suhu  dan  kelembapan  dihitung  menggunakan kode program perhitungan fuzzy logic di platform Raspberry Pi.
Fungsi fuzzy logic diimplementasikan untuk menghitung output  sistem  berdasarkan  nilai  suhu  dan  kelembapan  yang terdeteksi dengan output durasi penyemprotan air. Output dari MATLAB  mencakup  data  manual  yang  selanjutnya dibandingkan dengan data sistem. Perbandingan ini bertujuan untuk mengamati selisih antara data manual dan data sistem sebagai  acuan  perhitungan  akurasi  waktu,  dan  metodenya diukur  menggunakan  confusion  matrix.  Proses  ini  dapat memberikan  informasi  penting  mengenai  kehandalan  sistem dalam  menanggapi  variasi  suhu  dan  kelembapan,  serta mengukur  sejauh  mana  metode  fuzzy  logic  mampu memberikan  estimasi  waktu  yang  akurat  dalam  konteks pengukuran lingkungan.
Berikut ini adalah data level suhu dan kelembapan dengan input variabel pada MATLAB.
Tabel 4. Level Suhu Level Suhu (Celcius) Rentang Derajat Keanggotaan Dingin 0 – 20 o C Sejuk 15 – 30 o C Normal 25 – 30 o C Hangat 27,5 - 42,5 o C Panas 40 – 50 o C
Gambar 4. Input Suhu
Tabel 5. Level Kelembapan Level Kelembapan
(%)
Rentang Derajat Keanggotaan
Rendah 0 – 69 % Sedang 63 – 75 % Tinggi 70 – 100 % Gambar 5. Input Kelembapan
Peneliti  melakukan  pengujian  metode Fuzzy  Logic pada perangkat keras. Hasil pengumpulan data dan membandingkan Fuzzy  Logic pada  sistem  alat  dengan perhitungan  manual.  Terdapat  selisih  beberapa  detik  antara perhitungan  manual  dan  sistem  dengan  menggunakan  nilai variabel linguistik sebagai batas ambang selisih ≤ 0,5 detik.
Berikut  ini  adalah  data  durasi  penyemprotan  ait  dengan rentang  derajat  keanggotaannya  serta  output  penyemprotan pada MATLAB.
Tabel 5. Durasi Penyemprotan Air Durasi Penyemprotan Air (Detik) Rentang Derajat Keanggotaan Sebentar 0 – 10 s Sedang 5 – 20 s Lama 15 – 30 s Gambar 5.  Output Penyemprotan
Gambar 6.  Hasil Uji Keseluruhan
Perbandingan perhitungan sistem alat dengan perhitungan manual dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 6. Pengujian penyemprotan air penyejuk
Tangga l Wakt u Suh u ( 0 C) Kelembapa n (%) Manua l Siste m Selisi h Siste m Manua l Hasi l 1-Mar- 23 06.00  28.3 79.6 12.4 12.6 0.2 f t fn 12.00  38.5 58.8 12.5 12.5 0 t t tp 17.00  34.0 66.2 20 20 0 t t tp 05.00  28.9 79.3 14.1 14.6 0.5 f t fn
2-Mar- 23 13.00  40.2 50.7 13.5 13.7 0.2 f t fn 18.00  29.0 75.0 14.5 15 0.5 f t fn
3-Mar- 23 05.00  27.5 78.3 10.8 10.4 0.4 f t fn 12.00  39.2 55.5 12.5 12.5 0 t t tp 17.00  34.9 62.5 12.5 12.5 0 t t tp 4-Mar- 23 05.00  28.0 79.2 11.6 11.8 0.2 f t fn 13.00  39.6 55.5 12.5 12.5 0 t t tp 17.00  34.4 65.5 18.1 18.8 0.7 f f tn 5-Mar- 23 05.00  28.7 78.1 13.5 13.8 0.3 f t fn 13.00  39.0 55.4 12.5 12.5 0 t t tp 17.00  33.7 65.8 18.6 19.3 0.7 f f tn 6-Mar- 23
06.00  28.5 78.4 12.9 13.2 0.3 f t fn
12.00  39.2 54.7 12.5 12.5 0 t t tp 16.00  37.8 59.7 12.5 12.5 0 t t tp
7-Mar- 23 05.00  28.7 79.8 13.5 13.8 0.3 f t fn
12.00  39.3 53.1 12.5 12.5 0 t t tp 17.00  34.2 64.4 16.03 16.5 0.47 f t fn
8-Mar- 23 05.00  28.1 78.5 11.9 12 0.1 f t fn
12.00  38.4 56.6 12.5 12.5 0 t t tp
17.00  36.6
62.5 12.5 12.5 0 t t tp
9-Mar- 23 05.00  34.3 65.6 18.3 18.9 0.6 f f tn 12.00  34.3 65.6 18.3 18.9 0.6 f f tn
17.00  34.4 62.1 12.5 12.5 0 t t tp
10-Mar- 23
05.00  28.7 79.4 13.5 13.8 0.3 f t fn 13.00  40.6 54.0 15.5 15.9 0.4 f t fn 17.00  36.9 61.5 12.5 12.5 0 t t tp
11-Mar- 23
05.00  28.8 79.1 13.8 14.2 0.4 f t fn 12.00  40.4 52.2 14.5 14.8 0.3 f t fn 18.00  34.2 66.9 20.5 21.2 0.7 f f tn
12-Mar- 23 05.00  28.3 79.0 12.4 12.6 0.2 f t fn 12.00  39.4 54.5
12.5 12.5 0 t t tp 17.00  36.5 59.9 12.5 12.5 0 t t tp
13-Mar- 23 05.00  27.9 77.3 11.4 11.5 0.1 f t fn 12.00  39.5 52.4
12.5 12.5 0 t t tp 17.00  36.2 60.1 12.5 12.5 0 t t tp
14-Mar- 23 05.00  29.4 77.9 16.5 17.1 0.6 f f tn 12.00  39.7 53.9 12.5 12.5 0 t t tp 16.00  38.0 55.0 12.5 12.5 0 t t tp 15-Mar- 23 05.00  29.0 75.8
14.5 15 0.5 f t fn 13.00  41.5 49.8 19.4 20.1 0.7 f f tn 17.00  36.1 64.0 15.1 15.5 0.4 f t fn 16-Mar- 23 05.00  29.4 77.8
16.5 17.1 0.6 f f tn 12.00  40.5 54.5 15.02 15.4 0.38 f t fn 16.00  31.3 68.7 22.4 23.1 0.7 f f tn 17-Mar- 23 07.00  28.1 78.6
11.9 12 0.1 f t fn 12.00  40.1 56.4 13.02 13.1 0.08 f t fn 17.00  35.4 65.5 18.1 18.8 0.7 f f tn 18-Mar- 23 05.00  28.5 77.8 12.9 13.2 0.3 f t fn 12.00  40.9 53.8 16.9 17.5 0.6 f f tn 17.00  32.7 66.9 20.4 21.1 0.7 f f tn 19-Mar- 23 05.00  29.6 78.5 18.01 18.7 0.69 f f tn 12.00  41.2 54.3 18.2 18.9 0.7 f f tn 17.00  33.3 67.6 21.4 22.2 0.8 f f tn 20-Mar- 23
05.00  29.2 78.9 15.4 15.9 0.5 f t fn 12.00  40.9 55.5 16.9 17.5 0.6 f f tn 17.00  33.2 64.0 15.1 15.5 0.4 f t fn
Selanjutnya adalah mengolah data dari selisih perhitungan  sistem  alat  dengan  perhitungan  manual
menggunakan  metode Confusion  matrix yaitu Recall, Accuracy,  Precission  dan  F  –  Measure  (F1) pada penyemprotan  air.  Masukan  data  hasil  pada  tabel  sesuai dengan  rumus confusion  matrix yaitu  data  aktual  adalah manual  dan  data  prediksi  adalah  system . Perhitungan Confusion matrix dapat dilihat pada tabel 5:
Tabel 7. Perhitungan confusion matrix penyemprotan air penyejuk
Manual System True False True 5(TP) 0(FP) False 37(FN)  18(TN) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 5 5 + 37 = 0,18 = 18% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 5 5 + 0 = 1 = 100% (2) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 5 + 18 5 + 18 + 0 + 37 = 0,38 = 38%
(3) 𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 (F1) = 2  × 1 × 0,18 1 + 0,18 = 0,15 = 15%
(4)
Hasil  perhitungan confusion  matrix untuk  penyemprotan air menunjukkan bahwa recall -nya adalah 18%, yang berarti dari  semua  kasus  yang  sebenarnya  positif  (kasus  di  mana penyemprotan  air  diperlukan),  hanya  18%  yang  terdeteksi dengan benar. Precission -nya adalah 100%, yang berarti dari semua kasus yang dideteksi sebagai positif, semuanya adalah benar. Accuracy -nya adalah 38%, yang menunjukkan sejauh mana  model  dapat  mengklasifikasikan  dengan  benar  kasus- kasus positif dan negatif secara keseluruhan. F-measure -nya adalah 15%, yang merupakan rata-rata harmonis antara recall dan precission .
E. Pengujian Penyemprotan Cairan Prebiotik
Data  kadar  gas  amonia  yang  tercatat  pada  tabel  berikut diperoleh  melalui  sensor  yang  tertanam  pada  alat  dan ditampilkan melalui layar LCD. Proses  perhitungan manual, kadar gas amonia dicatat dari alat yang ditampilkan pada LCD dihitung menggunakan MATLAB dengan menerapkan rumus fuzzy  logic  dan.  Selanjutnya  perhitungan  sistem,  data  kadar gas amonia dihitung menggunakan kode program perhitungan fuzzy logic di platform Raspberry Pi.
Fungsi fuzzy logic diimplementasikan untuk menghitung output  sistem  berdasarkan  nilai  kadar  gas  amonia  yang terdeteksi  dengan  output  durasi  penyemprotan  cairan prebiotik. Output dari MATLAB mencakup data manual yang selanjutnya  dibandingkan  dengan  data  sistem.  Perbandingan ini bertujuan untuk mengamati selisih antara data manual dan data  sistem  sebagai  acuan  perhitungan  akurasi  waktu,  dan metodenya diukur menggunakan confusion matrix. Proses ini dapat  memberikan  informasi  penting  mengenai  kehandalan sistem  dalam  menanggapi  variasi  kadar  gas  amonia,  serta mengukur  sejauh  mana  metode  fuzzy  logic  mampu memberikan  estimasi  waktu  yang  akurat  dalam  konteks pengukuran lingkungan.
Berikut  ini  adalah  data  level  gas  amonia  dengan  input variabel pada MATLAB dengan output durasi penyemprotan dan hasil ujinya.
Tabel 8. Level Amonia
Level Amonia (Ppm) Rentang Derajat Keanggotaan Rendah 0 – 10 Ppm Sedang 8 – 12 Ppm
Tinggi
10 – 20 Ppm Gambar 7. Input Amonia Tabel 9. Durasi Penyemprotan Prebiotik Durasi Penyemprotan (Detik) Rentang Derajat Keanggotaan Sebentar 0 – 12,5 s Sedang 7,5 – 22,5 s
Lama
17,5 – 30 s
Gambar 8. Output Durasi Gambar 9. Hasi Uji Keseluruhan
Pengujian  selanjutnya  dilakukan  pada  sensor  MQ-137 dengan  pengecekan  akurasi  gas  amonia  untuk  otomatisasi penyiraman prebiotik. Dengan melakukan pengujian metode Fuzzy  Logic pada  perangkat  keras.  Hasil  pengumpulan  data dan  membandingkan Fuzzy  Logic pada  sistem  alat  dengan perhitungan  manual.  Terdapat  selisih  beberapa  detik  antara perhitungan  manual  dan  sistem  dengan  menggunakan  nilai variabel linguistik sebagai batas ambang selisih ≤ 0,5 detik. Pengujian sensor MQ-137 dapat dilihat pada tabel 6:
Tabel 10. Pengujian Penyemprotan Cairan Prebiotik
Tanggal  Waktu Amonia
(ppm) Manual  System  Selisih  System  Manual  Hasil
1-Mar- 23 06.00 7.90 5.1 5.03 0.07 f t fn 12.00 8.26 6.7 6.63 0.07 f t fn 17.00 12.5 24.3 25 0.7 f f tn
2-Mar- 23 05.00 13.51 24.3 25 0.7 f f tn 13.00 15.52 24.3 25 0.7 f f tn 18.00 18.39 24.3 25 0.7 f f tn 3-Mar- 23 05.00 18.39 24.3 25 0.7 f f tn 12.00 9.27 11.5 11.4 0.1 f t fn 17.00 6.90 5.1 5.03 0.07 f t fn 4-Mar- 23 05.00 9.67 13.3 13.3 0 t t tp 13.00 4.30 5.1 5.03 0.07 f t fn 17.00 4.61 5.1 5.03 0.07 f t fn 5-Mar- 23 05.00 4.45 5.1 5.03 0.07 f t fn 13.00 4.23 5.1 5.03 0.07 f t fn 17.00 4.85 5.1 5.03 0.07 f t fn 6-Mar- 23 06.00 6.00 5.1 5.03 0.07 f t fn 12.00 4.77 5.1 5.03 0.07 f t fn 16.00 4.30 5.1 5.03 0.07 f t fn 7-Mar- 23 05.00 6.29 5.1 5.03 0.07 f t fn 12.00 5.63 5.1 5.03 0.07 f t fn 17.00 5.18 5.1 5.03 0.07 f t fn
8-Mar- 23 05.00 6.39 5.1 5.03 0.07 f t fn
12.00 4.93 5.1 5.03 0.07 f t fn
17.00 4.93 5.1 5.03 0.07 f t fn 9-Mar- 23 05.00 9.09 10.7 10.7 0 t t tp 12.00 9.09 10.7 10.7 0 t t tp 17.00 7.45 5.1 5.03 0.07 f t fn
10-Mar- 23 05.00 9.53 12.6 12.6 0 t t tp
13.00 8.88 9.8 9.74 0.06 f t fn
17.00 7.90 5.1 5.03 0.07 f t fn
11-Mar- 23 05.00 9.27 11.5 11.4 0.1 f t fn 12.00 8.50 8.04 7.93 0.11 f t fn 18.00 8.50 8.04 7.93 0.11 f t fn 12-Mar- 23 05.00 9.53 12.6 12.6 0 t t tp 12.00 8.38 7.4 7.3 0.1 f t fn 17.00 9.27 11.5 11.4 0.1 f t fn 13-Mar- 23 05.00 8.26 6.7 6.63 0.07 f t fn 12.00 8.50 8.04 7.93 0.11 f t fn 17.00 7.22 5.1 5.03 0.07 f t fn
14-Mar- 23 05.00 8.88 9.8 9.74 0.06 f t fn 12.00 6.49 5.1 5.03 0.07 f t fn 16.00 4.85 5.1 5.03 0.07 f t fn 15-Mar- 23 05.00 6.19 5.1 5.03 0.07 f t fn 13.00 11.40 20.8 21.6 0.8 f f tn 17.00 9.27 11.5 11.4 0.1 f t fn 16-Mar- 23 05.00 11.2 19.9 20.6 0.7 f f tn 12.00 12.02 24.3 25 0.7 f f tn 16.00 12.67 24.3 25 0.7 f f tn 17-Mar- 23 07.00 14.9 24.3 25 0.7 f f tn 12.00 13.51 24.3 25 0.7 f f tn 17.00 13.51 24.3 25 0.7 f f tn 18-Mar- 23 05.00 12.6 24.3 25 0.7 f f tn 12.00 10.65 17.7 18.2 0.5 f t fn 17.00 12.34 24.3 25 0.7 f f tn 19-Mar- 23 05.00 13.1 24.3 25 0.7 f f tn 12.00 13.51 24.3 25 0.7 f f tn 17.00 12.34 24.3 25 0.7 f f tn 20-Mar- 23 05.00 12.3 24.3 25 0.7 f f tn 12.00 6.8 5.1 5.03 0.07 f t fn 17.00 6.69 5.1 5.03 0.07 f t fn Selanjutnya adalah mengolah data dari selisih perhitungan  sistem  alat  dengan  perhitungan  manual
menggunakan  metode Confusion  matrix yaitu Recall, Accuracy,  Precission  dan  F  –  Measure  (F1) pada penyemprotan  prebiotik.  Masukan  data  hasil  pada  tabel sesuai  dengan  rumus confusion  matrix yaitu  data  aktual adalah  manual  dan  data  prediksi  adalah  system.  Hasil implementasi  perhitungan  dengan confusion  matrix dapat dilihat pada tabel 7:
Tabel 11. Perhitungan confusion matrix penyemprotan
cairan prebiotik Manual System True False True 19(TP) 0(FP) False 25(FN)  16(TN) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 19 19 + 25 = 0,43 = 43% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 19 19 + 0 = 1 = 100% (2) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 19 + 16 19 + 16 + 0 + 25 = 0,58 = 58% (3)
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 (F1) = 2  × 1 × 0,43 1 + 0,43 = 0,30 = 30% (4)
Hasil  dari  perhitungan confusion  matrix penyiraman prebiotik, recall -nya  adalah  43%,  yang  berarti  dari  semua kasus  yang  sebenarnya  positif  (kasus  di  mana  penyiraman prebiotik  diperlukan),  43%  yang  terdeteksi  dengan  benar. Precission -nya adalah 100%, yang berarti dari semua kasus yang  dideteksi  sebagai  positif,  semuanya  adalah  benar. Accuracy -nya adalah 58%, yang menunjukkan sejauh mana model  dapat  mengklasifikasikan  dengan  benar  kasus-kasus positif dan negatif secara keseluruhan. F-measure -nya adalah 30%,  yang  merupakan  rata-rata  harmonis  antara recall dan precission .
F. Evaluasi
Tingkat akurasi yang menggunakan sensor DHT22 dalam mendeteksi  suhu  dan  kelembapan  udara  masih  belum sepenuhnya  sama  dengan  pengukuran  menggunakan  tester yaitu  selisih  lebih  tinggi  kurang  lebih  2%.  Penggunaan raspberry  pi  sebaiknya  digunakan  sebagai  server  untuk menampung  data-data  sensor  DHT22  dan  MQ-137  guna membantu meng- upload data ke firebase database.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  perhitungan,  dapat  disimpulkan  bahwa implementasi  sistem  otomatisasi  monitoring  menggunakan metode  fuzzy  menghasilkan  precission  yang  tinggi  (100%), namun  recall  yang  rendah,  terutama  dalam  kasus penyemprotan  air  (18%)  dan  penyiraman  prebiotik  (43%). Meskipun akurasi keseluruhan masih bisa ditingkatkan (38% dan 58% masing-masing), kesimpulan ini menyoroti perlunya perluasan  dan  peningkatan  metode  untuk  meningkatkan recall, akurasi keseluruhan, dan f-measure. Meskipun sistem telah memberikan hasil baik dalam hal precission, fokus pada peningkatan  kemampuan  mendeteksi  kasus-kasus  yang memerlukan  penyemprotan  air  atau  penyiraman  prebiotik menjadi  kunci.  Kontribusi  terhadap  inovasi  ini  diharapkan membuka  peluang  aplikasi  lebih  lanjut  dengan  peningkatan akurasi respons terhadap perubahan dinamika gas, suhu, dan
kelembapan  secara  bersamaan,  potensial  untuk  berbagai industri.
REFERENSI [1] Badan  Pusat  Statistik,  “Produksi  Telur  Ayam  Petelur menurut Provinsi (Ton), 2019-2021,” 2021. .
[2] A. Y. Azzahra, “Pengaruh Suhu dan Kelembapan Terhadap Produktivitas  Ayam  Petelur  di  Anugrah  Farm,”
Peternakan , vol. 1, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[3] A.  Dinana,  D.  Latipudin,  D.  Darwis,  and  A.  Mushawwir, “Profil  Enzim  Transaminase  Ayam  Ras  Petelur  Yang Diberi  Kitosan  Iradiasi,” J.  Nutr.  Ternak  Trop.  dan  Ilmu Pakan ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  6–15,  2019,  doi: 10.24198/jnttip.v1i1.25425.
[4] A. A. Justiani, “Hubungan Paparan Gas Amonia Terhadap Gangguan  Pernapasan  Pekerja  Peternakan  Ayam,”
Kedokteran , vol. 02, no. 02, pp. 750–756, 2021.
[5] M.  A.  Bhakti,  “Strategi  Mengendalikan  Amonia  di Kandang,” 2022. .
[6] A.  F.  Trinaldi,  “Sistem  Kontrol  dan  Monitoring  Suhu Kelembaban  Kandang  pada  Peternakan  Ayam  Broiler dengan Metode Logika Fuzzy Mamdani Berbasis Internet of Things,” Pros. Sains Nas. dan Teknol. , vol. 12, no. 1, p.
349, 2022, doi: 10.36499/psnst.v12i1.7046.
[7] A.  K.  Nalendra,  M.  Mujiono,  and  A.  Widigdyo,  “PIM Sistem  Kontrol  Suhu  dan  Gas  Amonia  pada  Kandang Ayam  berbasis  Internet  of  Things  di  Mitra  CV.  Bintang Timur Farm,” J. ABDINUS  J. Pengabdi. Nusant. , vol. 6, no. 3, pp. 850–858, 2022, doi: 10.29407/ja.v6i3.18484.
[8] A. K. & F. H. Chinmay Bepery, Sudipto Baral, “Advanced Home  Automation  System  Using  Raspberry-Pi  and
Arduino,” Int. J. Comput. Sci. Eng. , vol. 8, no. 2, pp. 1–10,
2019, [Online]. Available:
http://www.iaset.us/archives?jname=14_2&year=2019&s ubmit=Search.
[9] D. Michael  and D. Gustina, “Rancang Bangun Prototype Monitoring  Kapasitas  Air  Pada  Kolam  Ikan  Secara
Otomatis Dengan Menggunakan Mikrokontroller
Arduino,” IKRA-ITH  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  59–66, 2019.
[10] C. Saputra, R. Setiawan, and Y. Arvita, “Penerapan Sistem Kontrol  Suhu  dan  Monitoring  Serta  Kelembapan  pada Kumbung Jamur Tiram Berbasis Iot Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” J. Sains dan Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 116– 126, 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i2.504.
[11] F. Pradityo and N. Surantha, “Indoor air quality monitoring and controlling system based on IoT and fuzzy logic,” 2019 7th Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICoICT 2019 , no. July 2019, 2019, doi: 10.1109/ICoICT.2019.8835246.
[12] S. KUSUMADEWI and H. PURNOMO, “Aplikasi Logika Fuzzy untuk pendukung keputusan,” 2010.
[13] M. E. Al Rivan and J. Suherman, “Penentuan Mutu Buah Pepaya California (Carica Papaya L.) Menggunakan Fuzzy Mamdani,” Elkha ,  vol.  12,  no.  2,  p.  76,  2020,  doi: 10.26418/elkha.v12i2.41164.
[14] S.  Somantri,  G.  P.  Insany,  S.  Olis,  and  K.  Kamdan, “Perancangan  Sistem  Otomatisasi  Pemberi  Pakan  Ikan Lele  Berdasarkan  Suhu  Air  Menggunakan  Logika  Fuzzy Sugeno,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 9, no. 2, p.
289, 2023, doi: 10.26418/jp.v9i2.65823.