## PERANCANGAN SISTEM PENYIRAMAN TANAMAN ANGGREK OTOMATIS MENGGUNAKAN MATLAB METODE FUZZY LOGIC MAMDANI
Yusril Nurfauzy, Arnisa Stefanie, Ibrahim Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, 41361, Indonesia yusril.nurfauzy19038@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Sebuah sistem otomatis untuk penyiraman tanaman anggrek menggunakan pendekatan Logika Fuzzy telah berhasil  dikembangkan  dan  diimplementasikan  dalam  penelitian  ini.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk meningkatkan efisiensi dan kelangsungan hidup tanaman anggrek dengan mengatur penyiraman secara otomatis berdasarkan kondisi lingkungan yang diukur oleh sensor DHT22 (suhu dan kelembapan udara) serta sensor Soil Moisture  (kelembapan  tanah).  Mikrokontroler  ESP32  digunakan  sebagai  perangkat  pengolahan  data  yang menghubungkan  masukan  dari  sensor  dengan  aktuator,  yakni  kipas  dan  solenoid  valve.  Pada  tahap  pengujian, simulasi  kondisi  suhu  dan  kelembapan  tanah  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  MATLAB.  Hasil pengujian  secara  konsisten  menunjukkan  bahwa  sistem  yang  diusulkan  berhasil  mengatur  durasi  penyiraman tanaman  sesuai  dengan  kebutuhan  tanaman  anggrek,  yang  didasarkan  pada  data  yang  diperoleh  dari  sensor. Konsep Logika Fuzzy digunakan untuk menginterpretasikan data sensor ke dalam keputusan penyiraman  yang dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  seperti  suhu  dan  tingkat  kelembapan  tanah.  Melalui  uji  coba  yang  hati-hati, sistem  ini  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan  efisiensi  proses  penyiraman  dan  pada  akhirnya  kelangsungan hidup  tanaman  anggrek.  Dengan  menerapkan  pendekatan  penyiraman  otomatis  yang  mempertimbangkan kondisi  lingkungan,  tanaman  anggrek  mendapatkan  perawatan  optimal,  yang  pada  gilirannya  mampu meningkatkan  pertumbuhan  dan  perkembangan  mereka  secara  keseluruhan.  Penelitian  ini  memiliki  implikasi penting  dalam  penggabungan  teknologi  sensor,  mikrokontroler,  dan  konsep  Logika  Fuzzy  dalam  konteks perawatan tanaman. Sistem yang dihasilkan dapat berfungsi sebagai panduan berharga dalam merancang solusi serupa untuk jenis tanaman lainnya, dengan potensi untuk meningkatkan tingkat keberhasilan pertumbuhan dan kelangsungan hidup tanaman melalui pengaturan penyiraman yang lebih pintar dan responsif.
Kata kunci : Fuzzy logic , MATLAB, petumbuhan tanaman, sistem otomatis

## 1. PENDAHULUAN
Anggrek  merupakan  salah  satu  jenis  tanaman berbunga  yang  memancarkan  keindahan  yang  setara dengan  tanaman  hias  bunga  lainnya.  Pertumbuhan anggrek  dipengaruhi  oleh  sejumlah  faktor,  di antaranya  melibatkan  intensitas  cahaya  matahari  di pagi hari, suhu, tingkat kelembapan tanah, kebutuhan air,  pemberian  nutrisi,  kesiapan  tempat  dan  media penanaman,  sirkulasi  udara,  proses  pemindahan  ke wadah  baru,  serta  potensi  ancaman  serangan  hama dan penyakit., perpindahan tanaman ke pot baru, serta serangan hama dan penyakit [1].
Sistem  penyiraman  otomatis  dirancang  untuk merawat  tanaman,  terutama  tanaman  hias  yang membutuhkan  perawatan  teratur  dan intensif. Penyiraman  tanaman  sangat  penting  karena  berperan dalam  menjaga  kelangsungan  hidup  tanaman  dengan memastikan proses fotosintesis atau produksi makanan berjalan lancar. Tanaman anggrek dendrodium  memiliki  suhu  optimal  yang  berkisar antara 21˚C - 29˚C dan kelembapan tanah antara 60% -  80%.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  alat  yang  dapat membantu  pemilik  tanaman  dalam  merawat tanaman secara otomatis sesuai dengan pengaturan waktu yang ditentukan.
Berdasarkan  paparan  diatas,  maka  dalam penelitian ini berfokus untuk mengontrol kelembapan tanah  dan  suhu  menggunakan  sensor  DHT22  dan
sensor  Soil  Moisture  dengan  menggunakan  ESP32 sebagai Mikrokontrolernya dan menggunakan metode Fuzzy  Logic  untuk  menjalankan  alat  penyiraman otomatis.    Sensor  DHT22  merupakan  jenis  sensor yang  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  dua parameter  lingkungan  secara  bersamaan,  yaitu  suhu udara  ( temperatur). Sementara  itu,  sensor Soil Moisture digunakan untuk mendeteksi kandungan air di  dalam  tanah  dengan  tingkat  kelembapan  yang berbeda.  [2].  Kemudian  ESP32  dalam  penelitian  ini digunakan untuk input sensor DHT22 dan sensor Soil Moisture  dan  output  untuk  menghidupkan  Fan  dan Solenoid Valve .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Fuzzy Logic
Logika  Fuzzy  pertama  kali  dikembangkan  oleh Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1965.  Logika  fuzzy merupakan  representasi  pikiran  manusia  yang dituangkan  kedalam  suatu  sistem  karena  konsep logika  fuzzy  yang  mirip  dengan  konsep  berfikir manusia. Maka dari itu dapat dikatakan bahwa sistem fuzzy  dapat  mempresentasikan  pengetahuan  manusia kedalam  bentuk  matematis  dengan  lebih  mudah menyerupai cara berfikir manusia.
Fuzzy  logic  biasanya  digunakan  dalam  situasi- situasi yang melibatkan faktor-faktor seperti ketidakpastian, ketidaktepatan, gangguan ( noise ), dan
elemen-elemen serupa. Konsep logika fuzzy menghubungkan  antara  bahasa  mesin  yang  akurat dengan  bahasa  manusia  yang  lebih  menitikberatkan pada makna atau signifikansi. Fuzzy logic dikembangkan berdasarkan cara berfikir manusia [3].
Logika  fuzzy  adalah  bentuk  logika  yang memiliki  tingkat  keanggotaan  yang  berkisar  antara  0 dan  1,  berbeda  dengan  logika  klasik  Boolean  yang hanya  mengenal  nilai  0  dan  1.  Oleh  karena  itu, variabel  dalam  logika  fuzzy  dijelaskan  melalui representasi  himpunan  fuzzy  yang  bisa  berupa segitiga,  trapesium,  distribusi  Gaussian,  kurva lonceng Gaussian, dan sigmoid [6].
Terdapat  tiga  tahapan  utama  yang  perlu dilakukan  ketika  hendak  menerapkan  logika  fuzzy dalam  suatu  perangkat,  yakni  proses  fuzzifikasi, penilaian aturan (evaluasi rule), dan tahap defuzzifikasi. a. Fuzzifikasi  merupakan  tahap  di  mana  input  awal yang  biasanya  dalam  format  yang  jelas  (seperti dalam bentuk skrip) diubah menjadi bentuk fuzzy. Biasanya,  ini  digambarkan  sebagai  kumpulan himpunan  fuzzy  yang  memiliki  karakteristik fungsi  keanggotaan  yang  beragam  untuk  masing- masing  himpunan.  Langkah  dalam  sistem  Fuzzy melibatkan  transformasi  data  real  input  melalui fuzzifier  (tahap  fuzzifikasi)  menjadi  nilai  Fuzzy dalam himpunan U.
Selanjutnya,  nilai  Fuzzy  ini  diolah  melalui mesin  inferensi  Fuzzy  dengan  mengikuti  aturan dasar  Fuzzy.  Hasilnya  kemudian  dikonfirmasi kembali menggunakan defuzzifier (tahap defuzifikasi) sehingga menghasilkan nilai konkret sebagai  output.  Dalam  kerangka  teori  logika Fuzzy, suatu nilai dapat memiliki  nilai kebenaran dan  kesalahan  secara  simultan,  dengan  besarnya ditentukan  oleh  bobot  keanggotaan  yang  terkait [5].
b. Interference  System  (Evaluasi  aturan)  digunakan sebagai  panduan  untuk  menggambarkan  koneksi antara  variabel  yang  diproses  dan  hasil  yang dihasilkan.  Dalam  situasi  ini,  variabel-variabel tersebut  memiliki  representasi  dalam  bentuk fuzzy.  Biasanya,  hubungan  antara  input  dan output  dijelaskan  menggunakan  struktur  "IF- THEN".
c. Defuzzifikasi  Dalam  proses  komposisi  aturan Mamdani, defuzzifikasi dilakukan dengan menggunakan  metode  centroid.  Pendekatan  ini melibatkan  perolehan  solusi  yang  tajam  dengan cara  mengidentifikasi  titik  pusat  dari  wilayah kabur yang ada [4].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Perancangan Sistem
Dalam  upaya  merancang  sistem  otomatis  untuk penyiraman  tanaman,  terdapat  dua  komponen  inti yang  memerlukan  perhatian,  yakni  pengembangan perangkat  lunak  ( software )  dan  perangkat  keras ( hardware ). Perangkat lunak berperan dalam
mengendalikan  fungsi  optimal  perangkat  keras.  Di sisi  lain,  perangkat  keras  menjadi  esensial  untuk berbagai  komponen,  seperti  sensor  dan  pompa  air, yang  diperlukan  dalam  operasi.  Setiap  perangkat keras akan memiliki peran khusus yang diatur melalui perangkat lunak yang sesuai.
Dalam  konteks  ini,  diperlukan  perangkat pengendali berupa sensor suhu dan sensor kelembapan  tanah.  Alat  kontrol  ini  menggunakan beberapa komponen,
termasuk sensor, mikrokontroler, aktuator, dan display untuk mendukung kinerja sistem secara keseluruhan. Kipas, solenoid  valve,  dan  pompa  DC  pada  relay  akan beroperasi  sesuai  dengan set  point yang  telah ditentukan.  Secara  keseluruhan,  struktur  sistem  yang telah  dibuat  dapat  dipahami  melalui  ilustrasi  yang tertera di gambar di bawah ini:
Gambar 1. Blok Diagram Fuzzy Logic
Berdasarkan  Gambar  1.  Merupakan  diagram blok  kerja  sistem  dalam  konsep  Logika  Fuzzy, beberapa  elemen  terkoneksi  dengan  mikrokontroller ESP32 yang berfungsi sebagai pusat pengolahan data yang  terkait  dengan  input  dan  output.  Sensor  suhu DHT 22 berperan sebagai input untuk mengendalikan aktuator  kipas  ( fan), sementara  sensor  kelembapan tanah ( soil moisture) menjadi input untuk mengendalikan aktuator solenoid  valve.
Rancangan  perangkat  lunak software dan proyek  akhir  tergambar  dalam  diagram  alur ( flowchart) berikut ini:
Gambar 2. Blok Diagra Rangkaian

## 3.2. Desain Sistem
Tahap  desain  sistem  muncul  setelah  melalui proses  analisis  sistem  dalam  siklus  pengembangan, yang  bertujuan  untuk  merinci  kebutuhan  fungsional, menyusun langkah-langkah persiapan bagi rancangan implementasi, dan menggambarkan bagaimana struktur  suatu  sistem  akan  terbentuk.  Hal  ini mencakup  tindakan  seperti  perencanaan,  pembuatan sketsa,  serta  penyusunan  elemen-elemen  yang berbeda  menjadi  satu  kesatuan  yang  terpadu  dan berfungsi. Aspek ini juga melibatkan konfigurasi baik pada pada elemen perangkat lunak maupun perangkat keras dalam sistem.
Dalam  tahap  desain  ini,  perancangan  dan pembuatan  metode  fuzzy  logic    yang  digunakan dalam  proses  pengendalian  sistem  kendali  adalah suhu  dan  kelembapan  tanah  untuk  penyiraman tanaman  otomatis  pada  tanaman  anggrek,  maka dibutuhkan simulasi untuk menentukan input, output, rules  dan  hasil  yang  akan  digunakan.  Dalam penelitian  ini,  terdapat  penggunaan  7  sensor  dengan semua parameter yang digunakan memiliki kesamaan yaitu  dingin,  mormal  dan  panas.  Oleh  karena  itu, peneliti  hanya  akan  menjelaskan  beberapa  contoh sensor sebagai berikut:
Gambar 3. Input sensor suhu DHT22
Selanjutnya  dalam  penelitian  ini  terdapat penggunaan  6  sensor  kelembapan  tanah  dengan semua parameter yang digunakan memiliki kesamaan yaitu  dingin,  normal,  dan  panas.  Oleh  karen  itu, peneliti  hanya  akan  menjelaskan  beberapa  contoh sensor sebagai berikut:
Gambar 4. Input sensor suhu DHT22
Data  dari  input  suhu  dan  kadar  kelembapan tanah  akan  dijalani  proses  pengolahan  dengan
menggunakan  logika  fuzzy.  Rancangan  sistem penyiraman otomatis tanaman  ini  akan  menghasilkan keluaran  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mengatur secara  otomatis.  Aktuasi  dari  enam solenoid  valve dan  kipas  ( fan). Metode  Metode  tingkat  pengukuran yang  digunakan  untuk  menghidupkan solenoid  valve yaitu  tidak  siram,  sedang,  dan  banyak.  Dalam penelitian  ini  terdapat  penggunaan  6  output  selenoid valve  dengan  semua  parameter  yang  digunakan memiliki  kesamaan.  Oleh  karena  itu,  peneliti  hanya akan  menjelaskan  beberapa  contoh  output  sebagai berikut:
Gambar 5. Input sensor suhu DHT22
Sedangkan  untuk  output fan (kipas)  hanya menggunakan  1  fan  dan    menggunakan  metode tingkat pengukuran mati, sebentar, dan lama.
Gambar 6. Input sensor suhu DHT22

## 3.3. Implementasi Fuzzyfikasi
Langkah  awal  dalam  proses  logika  fuzzy,  yaitu tahap  Fuzzyfikasi,  melibatkan  pengaturan  variabel input dan output dalam bentuk fuzzy:
a. Variabel input suhu dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy  yang  masing-masing  terdiri  dari  beberapa tingkatan suhu:
Dingin : suhu 0˚C - 24˚C
Normnal : suhu 20˚C - 32˚C Panas : suhu 30˚C - 40˚C
b. Variabel  input  kelembapan  tanah  dikelompokkan ke  dalam  tiga  himpunan  fuzzy  yang  masing- masing mencakup beberapa tingkat kelembapan: Kering : 0% - 40%
Lembab : 35% - 80% Basah : 72% - 100%
c. Variabel  output  Valve  dibagi  menjadi  tiga himpunan  fuzzy  yang  masing-masing  memiliki beberapa level yang terdefinisi, yaitu: Banyak : > 70%
Sedang : 30% - 80% Tidak siram : < 40%

## 3.4. Analisis Fuzzy Rule Base
Pada  tahap  Rule  Base,  dilibatkan  proses perumusan aturan-aturan  fuzzy untuk keduanya, baik untuk  input  maupun  output.  Struktur  aturan  fuzzy yang diterapkan mencakup hal berikut ini:
Tabel 1. Rule base Input Suhu Kelembapan Dingin Normal Panas Kering M & B S & B L & B Lembap M & Sdg S & Sdg L & Sdg Basah M & Tdk S S & Tdk S L & Tdk S Keterangan tabel 1: M = Mati B = Basah S = Sebentar S = Sedang L
= Lama
Tdk S   = Tidak Siram
Rule  base  memberikan  memberikan  gambaran yang  lebih  terperinci  dan  komprehensif  mengenai mekanisme operasi dalam pengembangan Dalam riset ini,  terdapat  implementasi  sistem  otomatis  untuk penyiraman  tanaman.  Rangkaian  sensor  terdiri  dari enam  sensor  kelembapan  tanah  dan  satu  sensor  suhu DHT22.
Selain  itu,  ada  satu  kipas  serta  6  (enam) valve yang  turut  berperan  dalam  sistem  ini.  Dalam penelitian  penulis  hanya  menampilkan  1 rule  base sensor  kelembapan  tanah,  suhu,  kipas,  dan  valve karena  memiliki  parameter  yang  sama.  Penjelasan yang lebih rinci akan dijelaskan sebagai berikut: 1. If (suhu is dingin) and (kelembapan1 is kering) then (kipas is mati)(valve1 is banyak) 2. If (suhu is normal) and (kelembapan1 is kering) then (kipas is sebentar)(valve1 is banyak) 3. If (suhu is panas) and (kelembapan1 is kering) then (kipas is lama)(valve1 is banyak) 4. If (suhu is dingin) and (kelembapan1 is lembap) then (kipas is mati)(valve1 is tidaksiram) 5. If (suhu is normal) and (kelembapan1 is lembap) then (kipas is sebentar)(valve1 is sedang) 6. If (suhu is panas) and (kelembapan1 is lembap) then (kipas is lama)(valve1 is sedang) 7. If (suhu is dingin) and (kelembapan1 is bash) then (kipas is mati)(valve1 is tidaksiram) 8. If (suhu is normal) and (kelembapan1 is basah) then (kipas is sebentar)(valve1 is tidaksiram)
9. If (suhu is panas) and (kelembapan1 is basah) then (kipas is lama)(valve1 is tidaksiram)
10. If  (suhu  is  dingin)  and  (kelembapan2  is  kering) then (kipas is mati)(valve2 is banyak) 11. If (suhu is normal) and (kelembapan2 is kering) then (kipas is sebentar)(valve2 is banyak) 12. If (suhu is panas) and (kelembapan2 is kering) then (kipas is lama)(valve2 is banyak) 13. If (suhu is dingin) and (kelembapan2 is lembap) then (kipas is mati)(valve2 is tidaksiram) 14. If (suhu is normal) and (kelembapan2 is lembap) then (kipas is sebentar)(valve2 is sedang) 15. If (suhu is panas) and (kelembapan2 is lembap) then (kipas is lama)(valve2 is sedang) 16. If (suhu is dingin) and (kelembapan2 is basah) then (kipas is mati)(valve2 is tidaksiram)
17. If (suhu is normal) and (kelembapan2 is basah) then (kipas is sebentar)(valve2 is tidaksiram) 18. If (suhu is panas) and (kelembapan2 is basah) then (kipas is lama)(valve2 is tidaksiram) 19. If (suhu is dingin) and (kelembapan3 is kering) then (kipas is mati)(valve3 is banyak) 20. If (suhu is normal) and (kelembapan3 is kering) then (kipas is sebentar)(valve3 is banyak) 21. If (suhu is panas) and (kelembapan3 is kering) then (kipas is lama)(valve3 is banyak) 22. If (suhu is dingin) and (kelembapan3 is lembap) then (kipas is mati)(valve3 is tidaksiram) 23. If (suhu is normal) and (kelembapan3 is lembap) then (kipas is sebentar)(valve3 is sedang)
24. If (suhu  is panas) and (kelembapan3  is  lembap) then (kipas is lama)(valve3 is sedang)
25. If (suhu is dingin) and (kelembapan3 is basah) then (kipas is mati)(valve1 is tidaksiram) 26. If (suhu is normal) and (kelembapan3 is basah) then (kipas is sebentar)(valve3 is tidaksiram) 27. If (suhu is panas) and (kelembapan3 is basah) then (kipas is lama)(valve3 is tidaksiram) 28. If (suhu is dingin) and (kelembapan4 is kering) then (kipas is mati)(valve4 is banyak) 29. If (suhu is normal) and (kelembapan4 is kering) then (kipas is sebentar)(valve4 is banyak) 30. If (suhu is panas) and (kelembapan4 is kering) then (kipas is lama)(valve4 is banyak) 31. If (suhu is dingin) and (kelembapan4 is lembap) then (kipas is mati)(valve4 is tidaksiram) 32. If (suhu is normal) and (kelembapan4 is lembap) then (kipas is sebentar)(valve4 is sedang) 33. If (suhu is panas) and (kelembapan4 is lembap) then (kipas is lama)(valve4 is sedang) 34. If (suhu is dingin) and (kelembapan4 is bash) then (kipas is mati)(valve4 is tidaksiram) 35. If (suhu is normal) and (kelembapan4 is basah) then (kipas is sebentar)(valve4 is tidaksiram) 36. If (suhu is panas) and (kelembapan4 is basah) then (kipas is lama)(valve4 is tidaksiram) 37. If (suhu is dingin) and (kelembapan5 is kering) then (kipas is mati)(valve5 is banyak) 38. If (suhu is normal) and (kelembapan5 is kering) then (kipas is sebentar) (valve5 is banyak)
39. If (suhu is panas) and (kelembapan5 is kering) then (kipas is lama)(valve5 is banyak)
40. If (suhu is dingin) and (kelembapan5 is lembap) then (kipas is mati)(valve5 is tidaksiram) 41. If (suhu is normal) and (kelembapan5 is lembap) then (kipas is sebentar)(valve5 is sedang) 42. If (suhu is panas) and (kelembapan5 is lembap) then (kipas is lama)(valve5 is sedang) 43. If (suhu is dingin) and (kelembapan5 is bash) then (kipas is mati)(valve5 is tidaksiram) 44. If (suhu is normal) and (kelembapan5 is basah) then (kipas is sebentar)(valve5 is tidaksiram) 45. If (suhu is panas) and (kelembapan5 is basah) then (kipas is lama)(valve5 is tidaksiram) 46. If (suhu is dingin) and (kelembapan6 is kering) then (kipas is mati)(valve6 is banyak) 47. If (suhu is normal) and (kelembapan6 is kering) then (kipas is sebentar)(valve6 is banyak) 48. If (suhu is panas) and (kelembapan6 is kering) then (kipas is lama)(valve6 is banyak) 49. If (suhu is dingin) and (kelembapan6 is lembap) then (kipas is mati)(valve6 is tidaksiram)
50. If (suhu is normal) and (kelembapan6 is lembap) then (kipas is sebentar)(valve6 is sedang) 51. If (suhu is panas) and (kelembapan6 is lembap) then (kipas is lama)(valve6 is sedang) 52. If (suhu is dingin) and (kelembapan6 is basah) then (kipas is mati)(valve6 is tidaksiram) 53. If (suhu is normal) and (kelembapan6 is basah) then (kipas is sebentar)(valve6 is tidaksiram) 54. If (suhu is panas) and (kelembapan6 is basah) then (kipas is lama)(valve6 is tidaksiram)
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Menggunakan Matlab
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan  MATLAB.  Berikut    adalah  simulasi hasil coba dengan menggunakan MATLAB. 1. Hasil simulasi uji coba  suhu, kelembapan1,  kipas dan valve1.
Gambar 7. Hasil uji coba simulasi 1
Pada  pengujian  simulasi  hasil  uji,  peneliti menginput nilai suhu 36˚C dan kelembapan tanah 1 55%. Maka dihasilkan output kipas sebesar 35% dengan  keadaan  lama,  dan  valve  1  senilai  55% dengan  keadaan  sedang.  Maka  aturan  fuzzy  yang sesuai yaitu pada nomor 6 yaitu:
If (suhu is panas) and (kelembapan1 is lembap) then (kipas is lama)(valve1 is sedang)
2. Hasil simulasi uji coba  suhu, kelembapan2, kipas dan valve2
Gambar 8. Hasil uji coba simulasi 2
Pada  uji  coba  simulasi  hasil  uji  2,  peneliti meng input nilai suhu 27˚C dan kelembapan tanah 2  28%.  Maka  dihasilkan  output  kipas  sebesar 25,7%  dengan  keadaan  sebentar,  dan  valve  2 senilai  85,7%  dengan  keadaan  banyak.  Maka aturan  fuzzy  yang  sesuai  yaitu  pada  nomor  11, yaitu:
If (suhu is normal)  and  (kelembapan2 is kering) then (kipas is sebentar)(valve2 is banyak)
3. Hasil simulasi uji  coba  suhu, kelembapan3, kipas dan valve3
Gambar 9. Hasil uji coba simulasi 3
Pada  uji  coba  simulasi  hasil  uji  3,  peneliti meng input nilai suhu 25˚C dan kelembapan tanah 3  75%.  Maka  dihasilkan  output  kipas  sebesar 25,9%  dengan  keadaan  sebentar,  dan  valve  3 senilai  38,9%  dengan  keadaan  tidak  siram.  Maka aturan  fuzzy  yang  sesuai  yaitu  pada  nomor  26 yaitu:
If (suhu is normal) and (kelembapan3 is basah) then (kipas is sebentar)(valve3 is tidaksiram)
4. Hasil simulasi uji coba  suhu, kelembapan4, kipas dan valve4
Pada  uji  coba  simulasi  hasil  uji  4,  peneliti meng input nilai suhu 20˚C dan kelembapan tanah 4  30%.  Maka  dihasilkan  output  kipas  sebesar 11,6%  dengan  keadaan  sebentar,  dan  valve  4 senilai  85,9%  dengan  keadaan  banyak.  Maka aturan  fuzzy  yang  sesuai  yaitu  pada  nomor  28, yaitu:
If (suhu is dingin) and (kelembapan4 is kering) then (kipas is mati)(valve4 is banyak)
5. Hasil simulasi uji coba  suhu, kelembapan5, kipas dan valve5
Gambar 11. Hasil uji coba simulasi 5
Pada  uji  coba  simulasi  hasil  uji  5,  peneliti meng input nilai suhu 27˚C dan kelembapan tanah 5 80%. Maka dihasilkan output kipas sebesar 26% dengan  keadaan  sebentar,  dan  valve  5  senilai 21,3%  dengan  keadaan  tidak  siram.  Maka  aturan fuzzy yang sesuai yaitu pada nomor 44, yaitu: If (suhu is normal) and (kelembapan5 is basah) then (kipas is sebentar)(valve5 is tidaksiram)
6. Hasil simulasi uji coba  suhu, kelembapan6, kipas dan valve6
Gambar 12. Hasil uji coba simulasi 6
Pada  uji  coba  simulasi  hasil  uji  6,  peneliti meng input nilai suhu 25˚C dan kelembapan tanah 6  55%.  Maka  dihasilkan  output  kipas  sebesar 25,9%  dengan  keadaan  sebentar,  dan  valve  5 senilai 55% dengan keadaan sedang. Maka aturan fuzzy  yang  sesuai  yaitu  pada  nomor  50,  yaitu: If (suhu is normal) and (kelembapan6 is lembap) then (kipas is sebentar)(valve6 is sedang)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Mengacu  pada  hasil  simulasi  dari  eksperimen dan  pengamatan  yang  telah  dijalankan  terhadap sistem otomatis penyiraman tanaman dengan penerapan logika fuzzy melalui lingkungan MATLAB,  kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah bahwa metode logika fuzzy efektif dalam mengendalikan  proses  penyiraman  tanaman  anggrek disesuaikan  dengan  data  suhu  dan  kelembapan  tanah yang  tersedia.  Oleh  karena  itu,  waktu  penyiraman dapat  disesuaikan  sesuai  dengan  kebutuhan  tanaman anggrek.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Chunafa,  D.  (2021).  Rancang  Bangun  Alat Sistem  Monitoring  Tanaman  Anggrek  Dan Penyiraman  Otomatis  Berbasis Internet  Of Things ( Doctoral dissertation , Politeknik Harapan Bersama Tegal).
[2]  Latif, N. (2021). Penyiraman Tanaman Otomatis Menggunakan  Sensor  Soil  Moisture  dan  Sensor Suhu. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah
Mandar , 7(1), 16-20.
[3]  Sanca,  P.  A.  (2018).  Perancangan  Mesin Penyiraman Taman Menggunakan Fuzzy Logic. Indonesian Journal of Engineering and Technology (INAJET) , 1(1), 28-34.
[4]  Djunaidi, M. (2005). Penentuan jumlah produksi dengan  aplikasi  metode  fuzzy–mamdani. Jurnal ilmiah teknik industri , 4 (2), 95-104.
[5]  Batubara,  S.  (2017).  Analisis  perbandingan metode fuzzy mamdani dan fuzzy sugeno untuk penentuan  kualitas  cor  beton  instan. IT  Journal Research and Development , 2(1), 1-11
[6]  Wahab,  F.,  Sumardiono,  A., Tahtawi,  A.  R.  A., &  Mulayari,  A.  F.  A.  (2017).  Desain  dan purwarupa fuzzy logic control untuk pengendalian suhu ruangan.