Vol. 13. No. 02, Mei 2022: 108-114 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Rancang Bangun Smart Garden Untuk Budidaya Jamur Tiram Dengan Metode Sistem Fuzzy Mamdani Berbasis Internet Of Things (IoT)
Akhmad Wahyu Dani * , Donna Yosephine Siahaan, Yuliza Yuliza, Fadli Sirait, Fina Supegina
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* wahyu.dani@mercubuana.ac.id
Abstrak— Jamur tiram pada umumnya dapat tumbuh secara alami  dibawah  pohon  berdaun  lebar  yang  ada  dihutan  atau dibawah tanaman berkayu yang memiliki suhu lingkungan sekitar 22-  28°C  dan  kelembaban  70  –  90%.  Indonesia  adalah  negara tropis dengan suhu lingkungan sekitar 27.3°C. Pada penelitian ini dirancang  sebuah  alat  untuk  mengontrol  dua  macam  miniatur kumbung  untuk  diamati  pertumbuhan  dari  keduanya,  yaitu kumbung  dengan  kendali  fuzzy  mamdani  dan  kumbung  konven tanpa  kendali  fuzzy.  Alat  ini  berfungsi  untuk  mengatur  dan mengendalikan  suhu  dan  kelembapan  pada  kumbung  jamur tiram  agar  suhu  dan  kelembapan  sesui  dengan  habitat  jamur tiram sehingga dapat mempermudah pekerjaan petani. Dari hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  diperoleh  hasil  yaitu  kumbung dengan  kendali  fuzzy  diperoleh  hasil  pertumbuhan  jamur  yang lebih baik daripada kumbung tanpa kendali. Dengan penerapan metode  fuzzy  mamdani  alat  dapat  mengendalikan  suhu  pada kisaran  25°C  sampai  28°C  dan  kelembaban  pada  kisaran  87% sampai 90%.
Kata  Kunci— Jamur  Tiram,  Suhu,  Kelembapan,  Fuzzy Mamdani, Blynk, ESP32.
DOI: 10.22441/jte.2022.v13i2.008

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  tropis  yang  memiliki keanekaragaman  hayati  yang  jauh  lebih  banyak  dibandingkan dengan negara sub tropic ( beriklim sedang ) dan kutub (iklim kutub). Jamur tiram merupakan salah satu keberagaman hayati di  Indonesia  yang  saat  ini  banyak  digemari  oleh  masyarakat Indonesia. Selain karena kandungan gizi didalam  jamur tiram yang  tinggi,  jamur  tiram  juga  dapat  diolah  dalam  beragam makanan.  Jamur  tiram  pada  umumnya  dapat  tumbuh  secara alami  dibawah  pohon  berdaun  lebar  yang  ada  dihutan  atau dibawah  tanaman  berkayu  yang  memiliki  suhu  lingkungan sekitar 22 - 28°C dan kelembaban 70 – 90%.
Seperti  halnya  yang  kita  ketahui  bahwa  Indonesia  adalah negara  tropis  dengan  suhu  lingkungan  sekitar  27.3°C,  hal tersebut  mempengaruhi  bagaimana  proses  budidaya  jamur tiram yang dilakukan oleh petani.  Untuk menjaga agar kondisi temperatur dan kelembaban lingkungan sesuai untuk budidaya jamur  dan  tanaman  terlindung  dari  gangguan  luar  seperti serangan  angin,  serangan  hama,  curah  hujan  yang  tinggi,  dan intesitas  sinar  yang  telalu  tinggi,  maka  umumnya  budidaya jamur  tiram  dilakukan  dalam  kumbung  jamur  [1].  Untuk
perkembang  biakan  atau  pertumbuhan  jamur  pada  dataran rendah  dengan  suhu  ±30 o C,  diperlukan  perlakuan  khusus terhadap  kebun  atau  kumbung  jamur  yaitu  pengontrolan  suhu dan kelembapan pada tanaman sehingga kondisi ideal terhadap pertumbuhan jamur dapat terpenuhi dengan baik.
Pada  budidaya  jamur  tiram  konvensional,  untuk  menjaga temperatur  dan  kelembaban  biasanya  dilakukan  dengan  cara penyemprotan air menggunakan hand sprayer pada pagi dan sore hari.  Dan  hal  itu  tidak  efektif  dalam  menghemat  waktu  dan tenaga petani. Penelitian ini bertujuan merancang dan membuat alat  yang  berfungsi  untuk  mengatur  dan  mengendalikan  suhu dan kelembapan pada miniatur kumbung jamur tiram agar suhu dan  kelembapan  sesui  dengan  habitat  jamur  tiram  sehingga dapat mempermudah pekerjaan petani untuk menghemat waktu dan tenaga.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  karya  [2]  pada penelitiannya  yang  berjudul  “ Design  and  Implementation  of Temperature  and  Humidity  Control  System  in  Oyster Mushroom  Cultivation  using  Fuzzy  Logic  Controller “.  Pada penelitian  ini  menjelaskan  tentang  pengembangan  prototype suhu  dan  kelembapan  pada  jamur  tiram  menggunakan  fuzzy pengontrol  logika.  Sistem  kendali  logika  fuzzy  digunakan untuk mendapatkan sistem kendali dengan masukan yang tidak tepat,  banyak  parameter  dan  hasil  yang  bagus.  Sistem  ini menggunakan  sensor  DHT11  untuk  mendeteksi  suhu  dan kelembapan , arduino dan kipas pengontrol.
Selanjutnya ada penelitian dari karya[3]  pada penelitiannya yang berjudul “ Fuzzy Logic-based Controlled Environment for the  Production  of  Oyster  Mushroom ”.  Pada  penelitian  ini dirancang sebuah alat yang mampu membantu  perkembangan jamur  .  Sistem  ini  bekerja  dengan  menggunakan Sensor  suhu dan  kelembaban.  Sensor  menggunakan  Arduino  Uno menggunakan  Fuzzy  Algoritma  logika. Penulis  menggunakan analysis of variance (ANOVA) untuk menentukan produktivitas perawatan.
Selanjutnya  ada  penelitian  dari  karya  [4]  ,  pada penelitiannya  yang  berjudul  “ Oyster  Mushroom  Humidity Control Based On Fuzzy Logic By Using Arduino ATMega238 Microcontroller ”.  Pada  penelitian  ini  dirancang  sistem  untuk memantau  kelembapan  dan  suhu  pada  kumbung  jamur  secara
real time. Sistem ini bekerja dengan cara menyemprot kabut air ketika kelembapan lebih rendah dari titik yang ditetapkan dan dapat  menyalakan  kipas  ketika  kelembapan  lebih  tinggi  dari titik  yang  ditetapkan.  Kontrol  fuzzy  pada  sistem  ini  menjadi sistem  kontrol  yang  berperan  penting  dalam  sistem  otomasi. Logika  Fuzzy  adalah  sistem  kontrol  modern  yang  dapat menghasilkan keputusan seperti logika manusia.
Selanjutnya  ada  penelitian  dari  karya  [5],  pada penelitiannya  yang  berjudul  “ Automatic  Temperature  and Humadity Control System by Using Fuzzy Logic Algorithm for Mushroom  Nursery ”.  Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah sistem  untuk  meningkatkan  efisiensi  penyesuaian  suhu  dan kelembapan  pada  proses  penanaman  jamur  tiram.  Data  akan disimpan pada sensor suhu dan kelembapan ,lalu akan dikirim ke  mikrokontroller  untuk  menjalankan  fuzzy  dan  akan menghasilkan  output  yang  akan  disalurkan  ke  kipas  kontrol, pemanas dan  pengkabut ruangan.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Material dan Metode Perancangan
Pada  perancangan  sistem  ini  terbagi  atas  dua  bagian  yaitu diagram  untuk system alat yang menggunakan Fuzzy Inferensi Sistem  Mamdani  dan  diagram  konvensional  yang  tidak menggunakan  system  Fuzzy.  Pada  bagian  diagram  masing- masing  input terdiri  dari  2 buah sensor yaitu sensor suhu dan kelembapan  dan  sensor  Lux.  Sensor  suhu  dan  kelembaban menggunakan DHT22, sensor ini digunakan untuk input pada perhitungan  menggunakan  fuzzy  yang  mengatur  suhu  dan kelembaban  yang  sesuai  pada  kumbung  jamur  tiram  dan  juga input pada kumbung konvensional. Sensor Lux yang digunakan untuk mengetahui intensitas cahaya [6] adalah sensor BH1750, sensor  ini  digunakan  untuk  sebagai  indicator  tambahan  pada kedua kumbung jamur.
Bagian Proses ditangani oleh Arduino IDE ESP32. Arduino ESP32 bertugas untuk menjalankan program perhitungan fuzzy serta  program  pendukung  system  lainnya.  Perhitungan  logika fuzzy  yang  dilakukan  adalah  perhitungan  logika  fuzzy  untuk menentukan  set  point  suhu  dan  kelembaban  ruangan  pada kumbung jamur fuzzy. Untuk Kumbung Jamur Konvensional, program juga diproses pada Arduino IDE ESP32.
Pada  perancangan  alat  ini  output  pada  kumbung  fuzzy terdiri satu buah mistmaker, dua buah kipas dan LCD karakter 16x2. Mistmaker dan kipas dikendalikan oleh hasil perhitungan fuzzy  dari  suhu  dan  kelembapan  pada  kumbung  jamur  tiram. Jika suhu dan kelembaban pada ruangan tidak sesuai dengan set point,  maka  mistmaker  dan  kipas  akan  bekerja. Untuk  output LCD , berguna untuk menampilkan keterangan berapa suhu dan kelembaban  yang  tercipta,  serta  intensitas  cahaya  yang  ada didalam kumbung jamur tersebut.
Arduino ESP32 juga berfungsi sebagai alat komunikasi alat system kendali dengan sebuah smartphone. Sistem komunikasi tersebut juga dibantu oleh sebuah Internet of Things dan dapat dibaca oleh sebuah smartphone melalui aplikasi yang dirancang menggunakan aplikasi Blynk. [7]
Gambar 1. Blok Diagram Rangkaian

## B. Rangkaian Keseluruhan
Pada  perancangan  rangkaian  alat  terdapat  komponen  yang digunakan  terdiri  dari  dua buah  adaptor  12V  dan 24V, Sensor DHT22 (2 unit), Sensor BH1750 (2 Unit), PWM Kipas (3 unit), LCD, Driver LCD, Timer Mistmaker (2 unit) dan relay.

## C. Flowchart
Dalam merancang system diperlukan aturan umum atau alur system supaya alat dapat berjalan sesuai dengan prosedurnya.

## Gambar 3. Flowchart Keseluruhan

## D. Flowchart
Perancangan  sistem  fuzzy  akan  dibagi  menjadi  2  bagian, yaitu  perancangan  sistem  fuzzy  untuk  kendali  suhu,  dan perancangan  sistem  fuzzy  untuk  kendali  kelembapan.  Fuzzy logic menggunakan input nilai suhu dan kelembapan dari sensor. Nilai Suhu didapat dari selisih dari nilai set point dengan nilai sensor suhu saat ini. Fuzzy logic ini menggunakan dua variable input  yaitu  suhu  dan  kelembapan  dikarenakan  kedua  variable tersebut  nilainya  selalu  berubah-ubah.  Dan  untuk  output  dari fuzzy logic tersebut ada dua dimana suhu outputnya kipas dan kelembapan  outputnya  mistmaker.  Untuk  menentukan  nilai output,  maka  ditentukan  aturan-aturan  yang  digunakan  untuk menyimpulkan variabel input dalam fuzzy logic.

## Himpunan Fuzzy
Himpunan Fuzzy [8][9][10] untuk input terdiri dari dua yaitu suhu  dan  kelembapan  dari  pembacaan  nilai  pada  sensor  yang berubah-ubah.  Suhu  dan  kelembapan  digunakan  pada  proses fuzzifikasi.  Himpunan  Fuzzy  untuk  output  adalah  kecepatan kipas  saat  berputar  dan  durasi  mistmaker  saat  menyala. Himpunan suhu dan kelembapan dibangun dengan representasi kurva  trapesium.  Parameter  suhu  tersusun  atas  lima  variabel yaitu sangat dingin (SD), dingin (D), Normal (N), Panas (P), dan Sangat  Panas  (SP).  Parameter  Kelembapan  tersusun  atas  lima variable  yaitu  Sangat  Kering  (SK),  Kering  (K),  Normal  (N), Lembab(L), Sangat Lembab (SL).
Gambar 4. Himpunan Fuzzy Suhu
Gambar 5. Himpunan Fuzzy Kelembaban
Himpunan  fuzzy  untuk  kecepatan  kipas  dirancang  dengan representasi  kurva  trapezium.  Terdapat  lima  jenis  kecepatan yaitu Sangat Pelan (SP), Pelan (P), Normal (N), Cepat (C), dan sangat Cepat (SC).
Gambar 6. Himpunan Fuzzy Kecepatan PWM Kipas Himpunan fuzzy untuk durasi mistmaker dirancang dengan representasi  kurva  segitiga.  Terdapat  lima  jenis  durasi  yaitu Sebentar  (S),  AgakLama  (AL),  Cukup  Lama  (CL),  Lama  (L), Sangat  Lama  (SL).  Berikut  gambar  himpuna  Fuzzy durasimistmaker.

## Gambar 7. Himpunan Fuzzy Timer Mistmaker ON

## Aturan FIS Mamdani
Aturan  pada  FIS  Mamdani  berfungsi  sebagai  penalaran terhadap  nilai  input  dari  sensor  sehingga  dapat  disimpulkan menjadi  suatu  informasi.  Jumlah  aturan  pada  FIS  Mamdani berdasarkan pada jumlah himpunan dan variabel. Dalam sistem ini dibuat dua belas aturan pada FIS Mamdani. Aturan tersusun oleh frasa dua himpunan suhu dan kelembapan sehingga muncul jawaban berdasarkan himpunan fuzzy kecepatan kipas berputar dan durasi mistmaker on.
Tabel 1. Rules Fuzzy

## IV. H ASIL DAN A NALISA

## A. Pengujian Nilai Output Fuzzy
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  fuzzy  mamdani dengan  input  2  variabel  yaitu  suhu  dan  kelembaban  serta  dua output variable yaitu PWM kipas dan timer mist maker. Skema pengujian dilakukan dengan cara melihat nilai input fuzzy suhu dan  kelembaban  pada  software  Arduino  serial  monitor kemudian memasukkan nilai suhu dan kelembaban tersebut ke program fuzzy matlab yang telah diprogram sebelumnya. Hasil perhitungan  fuzzy  matlab  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan fuzzy arduino di serial monitor.
Gambar 8. Nilai Input dan fuzzy ESP32 pada serial monitor Arduino
Dari gambar 8 dapat terlihat bahwa dengan input suhu 27,30 °C dan kelembaban 89,70% diperoleh output perhitungan fuzzy PWM  kipas  sebesar  228,82  dan  Timer  Mist  Maker  sebesar 1452,85 mS. Berdasarkan data itu kemudian penulis bandingkan dengan hasil dari matlab seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Nilai Input dan Output Fuzzy pada Matlab Dari gambar 9 dapat terlihat output perhitungan fuzzy untuk PWM  kipas  adalah  228  sedangkan  output  timer  mist  maker adalah  1470  mS.  Berikut  tabel  4.5  dan  4.6  yang  berisi perbandingan  hasil  perhitungan  fuzzy  ESP32  dengan  fuzzy matlab untuk 5 kali percobaan.
Tabel 2. Perbandingan Output Fuzzy ESP32 dengan Matlab
untuk input suhu
No. Suhu ( ° C ) Fuzzy ESP32 Fuzzy Matlab % Eror 1 27,20 227.65 227 0,28% 2 27.30 228.82 228 0,35% 3 27.80 234.89 235 0,04% 4 27.60 232.04 232 0,01% 5 27.50 230.83 231 0,07% Rata-rata % Eror 0,15% Akurasi perhitungan fuzzy ESP32 99,85%
Tabel  2  merupakan  perbandingan output  fuzzy  matlab  dan output ESP32 untuk input suhu. Output berupa nilai PWM yang berfungsi mengubah kecepatan PWM Kipas. Berdasatkan tabel diatas,  akurasi  perhitungan  fuzzy  pada  ESP32  yaitu  sebesar 99.85%.
Gambar 10. Grafik Perbandingan output Fuzzy dan Matlab untuk input suhu
Tabel 3. Perbandingan output fuzzy ESP32 dengan matlab
untuk input kelembapan No. Kelembaban (%) Fuzzy ESP32 Fuzzy Matlab % Eror 1 89.70 1408.93 1410 0,001% 2 89.70 1452.85 1470 0,012% 3 88.90 2235.93 2280 0,020% 4 87.60 2968.90 2960 0,003% 5 87.80 2724.50 2730 0,002% Rata-rata % Eror 0,007% Akurasi perhitungan fuzzy ESP32 99,992%
Tabel  3  merupakan  perbandingan output  fuzzy  matlab  dan output ESP32 untuk input kelembaban. Output berupa nilai yang akan  mengatur  berapa  lama  durasi  Timer  Mistmaker  akan ON/OFF  dalam  satuan  mili  second.  Berdasatkan  tabel  diatas, akurasi perhitungan fuzzy pada ESP32 yaitu sebesar 99.92%.
Gambar 11. Grafik Perbandingan Output Fuzzy dan Matlab untuk input kelembaban

## B. Pengujian Respon Suhu dan Kelembapan Pada Blynk
Pengujian bertujuan untuk mengetahui sejauh mana respon suhu  dan  kelembaban  yang  diperoleh  pada  kumbung  dengan kendali  fuzzy  dan  kumbung  tanpa  kendali.  Untuk  melihat respon tersebut penulis menggunakan aplikasi blynk.
Gambar 12. Perbandingan Suhu dan Kelembaban dua kumbung
Dari  gambar  12  terlihat  bahwa  pada  kumbung  dengan kendali  fuzzy,  kelembaban  dapat  terjaga  dengan  baik  pada kisaran  89,13%  dan  suhu  dibawah  26  derajat  celcius.  Suhu semakin menurun saat mendekati jam 4 pagi. Sedangkan pada kumbung tanpa kendali fuzzy dapat diketahui bahwa suhu dan kelembaban kurang terkontrol, terlihat kelembaban berada pada 83,04%. Kelembaban baru bertambah pada jam 7 karena mist maker  untuk  kumbung  tanpa  kendali  menyala  4  kali  sehari seperti yang terlihat pada gambar 13.
220 225 230 235 240 27,2 27,3 27,8 27,6 27,5 P W M ( % dut y ) Input suhu (° C) Perbandingan Output Fuzzy dan Matlab Output Fuzzy ESP32 Output Fuzzy Matlab 0 1000 2000 3000 4000 89,7 89,7 88,9 87,6 87,8 T im er ON ( m il i de ti k) Input kelembaban  (%)

## Perbandingan Output Fuzzy dan Matlab
Output Fuzzy ESP32 Output Fuzzy Matlab

## C. Perbandingan Pertumbuhan Jamur
Pada  pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh sistem kendali logika fuzzy terhadap pertumbuhan jamur yang ditanam.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  secara fisik ukuran jamur pada kumbung dengan kendali fuzzy dengan jamur  yang  ditanam  di  kumbung  tanpa  sistem  kendali  fuzzy. Jamur  yang  terkendali  logika  fuzzy  dan  yang  tanpa  kendali logika fuzzy ditanam pada hari yang sama yaitu pada tanggal 24 Desember  2021  dengan  kadar  miselium  yang  sama  juga  yaitu sekitar 95-100%, sehingga tanaman memiliki umur tanam yang sama.  Jumlah  baglog  ditanam  pada  masing-masing  media sebanyak 6 baglog.
Tabel 4. Data pertumbuhan jamur pada kumbung dengan kendali fuzzy
Hari ke Panjang Badan Foto dokumentasi Lebar Badan Foto dokumentasi 1 6 cm 12 cm 2 8 cm 14 cm 3 9 cm 15 cm 4 9 cm 15 cm
Tabel 5. Data pertumbuhan jamur pada kumbung dengan kendali fuzzy Hari ke Panjang Foto dokumentasi Lebar Foto dokumentasi 1 5,5 cm
10 cm
2 7 cm
13 cm
3 8 cm 14 cm 4 8 cm 14 cm
Sesuai dengan fakta yang diperoleh dari petani jamur, bahwa memang  pertumbuhan  jamur  tiram  tidak  serentak meski  umur pembibitan sama. Hal ini terlihat pada tabel 4 dan 5 dari masing- masing  kumbung  dengan  6  baglog  yang  ditanam  hanya  ada  2 baglog  di  masing-masing  kumbung  yang  baru  tumbuh.  Pada kumbung dengan kendali fuzzy panjang jamur sudah mencapai 12cm  sedangkan  pada  kumbung  tanpa  kendali  jamur  baru tumbuh dengan panjang 6,5cm. Selain itu pada kumbung tanpa kendali juga tumbuh jamur baru masih dalam bentuk pinhead.
Kemudian untuk kondisi fisik baglog sendiri, pada kumbung dengan  kendali  baglog lebih  cenderung  berwarna putih hal ini dikarenakan  sistem  sirkulasi  yang  baik  dan  pengatur kelembaban  yang  baik  sehingga  dapat  terjaga  kualitas pertumbuhan  jamurnya.  Sedangkan  pada  kumbung  tanpa kendali,  jamur  cenderung  berwarna  coklat  padahal  kumbung sudah diberikan lubang ventilasi cukup banyak di bagian bawah dan atas untuk membantu sirkulasi.

## D. Perbandingan Kecepatan Pengiriman Data
Pada  pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa cepat data dikirimkan oleh ESP32 ke server Blynk. Data yang dikirim ke server ada 9 variabel dengan detail yaitu 6 data input suhu, kelembaban, dan lux meter dari masing-masing kumbung. Lalu 2 variabel untuk output fuzzy yaitu PWM kipas dan Timer mist maker. Dan satu variable output timer mist maker kumbung fuzzy. Data yang dikirimkan ke server Blynk adalah float. Besar tipe  data  float  adalah  4  byte  sehingga  total  untuk  9  variabel adalah  36  byte.  Dan  yang  terakhir  kemudian  untuk  skema pengujiannya  dilakukan  dengan  cara  melihat  data timestamp pada  serial monitor  di  software  Arduino.  Untuk lebih  jelasnya dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar 14. Data timestap pada serial monitor Arduino Pengujian ini dilakukan sebanyak lima kali percobaan kemudian penulis sajikan pada tabel 6.

## Tabel 6. Kecepatan Pengiriman Data
No. Banyak data Waktu mulai kirim data Waktu data terkirim Interval 1 36 byte 21:24:28.893 21:24:29.428 535 mS 2 36 byte 21:29:05.095 21:29:05.657 562 mS 3 36 byte 21:33:41.317 21:33:41.857 540 mS 4 36 byte 21:34:20.776 21:34:21.312 536 mS 5 36 byte 21:34:44.472 21:34:44.996 524 mS Rata-rata 539,4 mS
Dari tabel  6 Dapat kita ketahui bahwa dengan banyak data 36  byte  data  waktu  yang  dibutuhkan  ESP32  untuk menyelesaikan pengiriman data ke server Blynk adalah sekitar 539,4 mS.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  perancangan  ,  pengujian  dan  analisa  dapat disimpulkan  bahwa  kumbung  dengan  kendali fuzzy  diperoleh hasil  pertumbuhan  jamur  yang  lebih  baik  daripada  kumbung tanpa kendali. Dengan penerapan metode fuzzy mamdani  alat dapat  mengendalikan    suhu  pada  kisaran  25°C  sampai  28°C. Dengan  penerapan  metode  fuzzy  mamdani  alat  dapat mengendalikan  kelembaban  pada  kisaran  87%  sampai  90%. Total waktu pengiriman data dari ESP32 ke server Blynk adalah sekitar 539,4 mS.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Pada  bagian  ini  dituliskan  ucapan  terima  kasih  terhadap pihak-pihak  yang  membantu  terselesaikannya  penelitian  ini serta  ucapan  terima  kasih  terhadap  tim  editorial  Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Waluyo,  R.  E.  Wahyono,  B.  Lanya,  and  M.  Telaumbanua, “Pengendalian  Temperatur  dan  Kelembaban  dalam  Kumbung  Jamur Tiram  (Pleurotus  sp)  Secara  Otomatis  Berbasis  Mikrokontroler,” agriTECH , vol. 38, no. 3, p. 282, 2019, doi: 10.22146/agritech.30068.
[2] A.  Najmurrokhman,  Kusnandar,  U.  Komarudin,  A.  Daelami,  and  F. Adiputra,  “Design  and  Implementation  of  Temperature  and  Humidity Control  System  in  Oyster  Mushroom  Cultivation  using  Fuzzy  Logic Controller,” 2019  Int.  Conf.  Comput.  Control.  Informatics  its  Appl. Emerg. Trends Big Data Artif. Intell. IC3INA 2019 , pp. 146–150, 2019, doi: 10.1109/IC3INA48034.2019.8949573.
[3] J.  Dela  Cruz-Del  Amen  and  J.  Flores  Villaverde,  “Fuzzy  Logic-based Controlled Environment for the Production of Oyster Mushroom,” 2019 IEEE  11th  Int.  Conf.  Humanoid,  Nanotechnology,  Inf.  Technol. Commun.  Control.  Environ.  Manag.  HNICEM  2019 ,  2019,  doi: 10.1109/HNICEM48295.2019.9072902.
[4] G.  P.  Cikarge  and  F.  Arifin,  “Oyster  Mushrooms  Humidity  Control Based on Fuzzy Logic by Using Arduino ATMega238 Microcontroller,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1140,  no.  1,  2018,  doi:  10.1088/1742- 6596/1140/1/012002.
[5] T. Kaewwiset and P. Yodkhad, “Automatic temperature and  humidity control system by using Fuzzy Logic algorithm for mushroom nursery,” 2nd Jt. Int. Conf. Digit. Arts, Media Technol. 2017 Digit. Econ. Sustain. Growth, ICDAMT 2017 , pp. 396–399, 2017, doi: 10.1109/ICDAMT.2017.7905000.
[6] M.  Pamungkas  and  Y.  S.  Rohmah,  “Perancangan  dan  Realisasi  Alat Pengukur Intensitas Cahaya,” vol. 3, no. 2, pp. 120–132, 2015.
[7] A. Saputra, M. H. Ibnu Hajar, and A. R. Bahrain, “Sistem Kontrol Pada Hydroponics Grow Room Dengan Menggunakan Module Esp8266-01,” Jurnal  Teknologi  Elektro ,  vol.  10,  no.  1,  p.  16,  Dec.  2019,  doi: 10.22441/jte.v10i1.003.
[8] A.  W.  Dani,  A.  Mundhola,  R.  Rahmatullah,  and  A.  Mundhofa, “Perangkat  Uji  Penciuman  sebagai  Protokol  Kesehatan  Menggunakan Fuzzy Mamdani Berbasis Internet Of Things,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 12, no. 3, p. 160, Oct. 2021, doi: 10.22441/jte.2021.v12i3.010.
[9] A.  W.  Dani,  “Optimalisasi  Pertumbuhan  Pada  Sayuran  Hidroponik Nutrient Film Technique Dengan Metode Fuzzy Logic Berbasis Internet of Things,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 11, no. 1, p. 1, Feb. 2020, doi: 10.22441/jte.2020.v11i1.001.
[10] R.  B.  Cahya,  T.  Pangaribowo,  and  F.  Supegina,  “Rancang  Bangun Sistem  Kontrol  Penyiraman  Tanaman  Anggrek  Menggunakan  Logika Fuzzy Berbasis Notifikasi Telegram,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 12, no. 2, p. 59, Jul. 2021, doi: 10.22441/jte.2021.v12i2.003.