Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.626 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 391-400 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## A NEW MODEL FOR HYDROPONIC LETTUCE NUTRITION ADAPTIVE CONTROL SYSTEM BASED ON FUZZY LOGIC SUGENO METHOD USING ESP32
Andi Baso Kaswar *1 , Ridwan Daud Mahande 2 , Jasruddin Daud Malago 3
1 Computer Engineering Department, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
2 Informatics and Computer Engineering Education Department, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
3 Department of Physics Science-Education, Universitas Negeri Makassar, Indonesia Email : 1 a.baso.kaswar@unm.ac.id , 2 ridwandm@unm.ac.id, 3 jasruddin@unm.ac.id
(Naskah masuk: 29 September 2022, Revisi: 1 November 2022, Diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
In the last few years, the terms Smart Agriculture, Smart Farming, Urban Farming, or Precision Farming have been  increasingly  recognized  and  growing  rapidly.  Hydroponics  is  one  part  that  is  currently  a  trend,  both  in industrial  or  household  scale  businesses  and  hobbies.  One  of  the  most  important  things  to  consider  in maintaining  the  quality  of  hydroponic  plant  growth  is  the  concentration  of  nutrients  in  the  water.  A  series  of studies have been conducted to improve the quality of hydroponic plants. However,  the developments that have been  carried  out  have  not  focused  on  optimal  nutritional  control.  The  previous  hydroponic  plant  nutrition control  system  still  used  conventional  methods,  namely  the  use  of  a  rule  base  with  firm  values  ,  and  did  not consider the quantity and quality of water. Therefore, this study proposes a new model for an adaptive control system for hydroponic lettuce nutrition based on the Fuzzy Logic Sugeno method using ESP32. The fuzzy logic Sugeno  method  is  used  to  create  a  new  model  of  the  inference  system  for  determining  the  amount  of  nutrient dosage based on supporting data obtained from sensors installed on hydroponic growing media. Compared with the conventional method, the resulting test results show that the proposed method can adapt the amount of added nutrients,  provide  optimal  nutrient  addition  output,  and  prevent  excess  nutrient  additions  that  can  potentially accumulate toxic ions in water that degrade water quality.
Keywords : esp32, fuzzy logic, hydroponic, lettuce, nutrition.

## SEBUAH MODEL BARU UNTUK SISTEM KONTROL ADAPTIF  NUTRISI SELADA HIDROPONIK BERBASIS LOGIKA FUZZY METODE SUGENO
MENGGUNAKAN ESP32

## Abstrak
Beberapa tahun terakhir istilah Smart Agriculture , Smart Farming , Urban Farming , ataupun Precision Farming semakin  dikenal  dan  berkembang  begitu  pesat.  Hidroponik  adalah  salah  satu  bagian  yang  sedang  tren  saat  ini baik dalam usaha skala industi ataupun rumah tangga dan hobi. Salah satu hal yang paling penting diperhatikan dalam  menjaga  kualitas  pertumbuhan  tanaman  hidroponik  adalah  kepekatan  nutrisi  dalam  air.  Serangkaian penelitian  telah  dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  tanaman  hidroponik.  Namun,  pengembangan- pengembangan  yang  dilakukan  belum  berfokus  kepada  pengontrolan  nutrisi  secara  optimal.  Sistem  kontrol nutrisi tanaman hidroponik sebelumnya masih menggunakan metode konvensional yaitu berupa penggunaan rule base dengan  nilai  tegas  dan  tidak  mempertimbangkan  kuantitas  dan  kualitas  air.  Hal  tersebut  mengakibatkan penggunaan nutrisi yang kurang optimal. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan sebuah model baru untuk sistem  kontrol  adaptif  nutrisi  selada  hidroponik  berbasis Fuzzy  Logic metode  Sugeno  menggunakan  ESP32. Fuzzy  Logic metode  Sugeno  digunakan  untuk  membuat  model  baru  sistem inferensi  penentuan  jumlah  takaran nutrisi  berdasarkan  data-data  pandukung  yang  diperoleh  dari  sensor  yang  terpasang  pada  media  tanam hidroponik.  Dibandingkan  dengan  metode  konvensional,  hasil  pengujian  yang  dihasilkan  menunjukkan  bahwa metode yang diusulkan dapat menyesuaikan jumlah nutrisi yang ditambahkan secara adaptif, memberikan output penambahan  nutrisi  yang  lebih  optimal,  dan  mencegah  berlebihnya  penambahan  nutrisi  yang  berpotensi mengakumulasikan ion beracun dalam air yang menurunkan kualitas air.
Kata kunci : esp32, fuzzy logic, hidroponik, nutrisi, selada

## 1. PENDAHULUAN
Besarnya permintaa pangan, terbatasnya pasokan sumber daya alam dan ketidakpastian dalam produktivitas  pertanian  menjadi  tren  utama  yang mendorong terjadinya perubahan besar pada pangan dan  pasar  pertanian  di  dunia  [1].  Menurut  laporan Departemen  Ekonomi  dan Sosial Persatuan Bangsa- Bangsa  (PBB)  diprediksi  akan  terjadi  lonjakan populasi  dunia  menjadi  9,8  miliar  pada  tahun  2050. Pertumbuhan  populasi  yang  begitu  besar  tentu  akan mengakibatkan  semakin  melonjaknya  permintaan pangan  di  seluruh  dunia.  Pada  sisi  yang  lain,  dunia diprediksi  akan  mengalami  kelangkaan  air  sebesar 40%  dan  jumlah  lahan  yang  bisa  ditanami  akan berkurang lebih dari 20% pada tahun 2030 [1]. Food and  Agriculture  Organization (FAO)  memprediksi bahwa  dengan  peningkatan  populasi  dunia  sebesar 40% pada tahun 2050, maka diperlukan peningkatan produksi  pangan  sebesar  70%  untuk  memenuhi kebutuhan pangan [2].
Beberapa tahun terakhir istilah Smart
Agriculture , Smart Farming , Urban Farming , ataupun Precision Farming semakin  dikenal  dan berkembang begitu pesat. Smart Farming merupakan  konsep  manajemen  pertanian  yang berfokus  kepada  penyediaan  infrastruktur  bagi industri  pertanian  dengan  memanfaatkan  teknologi canggih  seperti Internet  of  Things  (IoT) , Data Mining , Artificial Intelligence dalam rangka melacak, memantau, mengotomatisasi, dan menganalisis  operasi.  Tujuannya  akhirnya  adalah untuk  meningkatkan  kualitas  dan  kuantitas  hasil produksi  pertanian  [3]. Smart Farming semakin penting  seiring  dengan  populasi  global  yang semakin  berkembang,  peningkatan  permintaan  hasil pertanian, kebutuhan akan penggunaan sumber daya alam  yang  efisien,  serta  meningkatnya  penggunaan teknologi canggih [4], [5].
Salah  satu  bidang  yang  saat  ini  banyak dikembangkan ke arah Smart Farming adalah teknik bercocok  tanam  hidroponik.  Hidroponik  adalah metode  budidaya  tanaman  tanpa  tanah  [6].  Saat  ini perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pangan  atau pertanian  banyak  menggunakan  teknik  hidroponik. Hal  tersebut  disebabkan  karena  teknik  hidroponik memiliki kelebihan, diantaranya: irigasi dan pemupukan  dapat  dilakukan  secara  otomatis,  dapat menghemat tenaga kerja, lingkungan budidaya yang dapat  dengan  mudah  dijaga  kebersihannya,  dan memungkinkan pembudidaya untuk membuat model budidaya yang lebih optimal seperti tempat bercocok tanam  yang  bersusun.  Selain  itu  teknik  bercocok tanam  hidroponik  juga  banyak  dilakukan  dalam skala kecil sebagai hobi di kalangan masyarakat [7]. Selain  untuk  memenuhi  kebutuhan  pangan  keluarga juga  sebagai  sarana  rekreasi  dan  menghilangkan stress.
Agar  tanaman  hidroponik  dapat  tumbuh  subur dan sehat, maka air yang akan mengalir di sepanjang media  tanam  hidroponik  perlu  ditambahkan  nutrisi
atau  mineral  penting  yang  dibutuhkan  tanaman. Terdapat  16  mineral  yang  dibutuhkan  yaitu  9  unsur mayor  (  C,  H,  O,  N,  P,  K,  Ca,  Mg,  dan  S)  dan  7 unsur  minor  (Fe,  Cu,  Zn,  Mn,  Mo,  B,  dan  Cl).  13 elemen  di  dalamnya  tidak  termasuk  C,  H,  dan  O karena telah didapatkan dari air dan CO2 [6]. Jumlah nutrisi yang terlarut di dalam air harus dalam takaran yang  sesuai  dengan  kebutuhan  jenis  tanaman hidroponik yang ditanam. Kekurangan atau kelebihan  nutrisi  akan  menimbulkan  masalah  pada tanaman.  Olehnya  itu  penting  untuk  mengontrol jumlah nutrisi terlarut dalam air hidroponik. Masalah lain yang juga perlu  disadari  adalah penggunaan  air nutrisi  dalam  waktu  lama  dapat  menimbulkan akumulasi ion beracun yang menurunkan kualitas air [8].
Saat  ini  terdapat  banyak  penelitian  berkaitan dengan  pengembangan  sistem  kontrol  nutrisi hidroponik.  Penelitian  hidroponik  berbasis Internet of  Things dan Deep  Neural  Network pernah dikembangkan  [9].  Penelitian  tersebut  memiliki  3 kontribusi  utama  yaitu  pengembangan  prototipe sistem  kontrol  hidroponik  berbasis Internet  of Things ,  pengembangan  kecerdasan  dalam  sistem kontrol  dan  implementasi Deep  Neural  Network di cloud terhadap  klasifikasi  kontrol  berdasarkan  data yang  diperoleh  dari  sensor  yang  tertanam  pada media  tanam  hidroponik.  Penelitian  ini  dinyatakan cukup  baik  dalam  mengontrol  kondisi  lingkungan media tanam hidroponik seperti PH, cahaya, pompa, kipas  dan  nutrisi.    Penelitian  lain  terkait  sistem monitoring  kondisi  lingkungan  media  tanam hidroponik  juga  telah  dilakukan  [10].  Penelitian  ini juga  memanfaatkan  IoT  dalam  memonitoring  PH, ketinggian  air,  temperatur  dan  kelembaban  udara secara real-time .  Data  yang  terkumpul  kemudian disimpan  dan  diolah  menggunakan Deep  Neural Network untuk  memprediksi  dan  mengontrol  sistem media tanam secara otomatis.
Dalam pengembangan lainnya, sistem hidroponik  dikombinasikan  dengan  aquaponik. Kondisi  lingkungan  media  tanam  seperti  suhu  air dan  udara  serta  hal  penting  lainnya  dimonitoring secara real-time menggunakan  perangkat  IoT  [11]. Penelitian  lainnya  mengembangkan Nutrition  Film Technique (NFT)  pertanian  hidroponik  untuk Smart Farming [12].    Dalam  penelitian  tersebut,  sistem hidroponik  cerdas dirancang dan diimplementasikan untuk mengotomatisasi proses pertumbuhan tanaman  menggunakan  model  Jaringan  Bayesian. Sensor  dan  aktuator  dipasang  untuk  memantau  dan mengontrol  parameter seperti intensitas cahaya, PH, konduktivitas  listrik,  suhu  air,  dan  kelembaban relatif.  Nilai  sensor  yang  dikumpulkan  digunakan dalam membangun Jaringan Bayesian, yang mengklasifikasikan  dan  memprediksi  nilai  optimal di  setiap  aktuator  untuk  mengontrol  pertanian hidroponik.  Namun,  pengembangan-pengembangan yang dilakukan belum berfokus kepada pengontrolan nutrisi  secara  optimal.  Sistem  kontrol  nutrisi
tanaman hidroponik
sebelumnya masih
menggunakan  metode  konvensional  yaitu  berupa penggunaan rule  base dengan  nilai  tegas.  Hal tersebut berpotensi mengakibatkan penentuan penambahan  nutrisi  tidak  presisi  dan  cenderung berlebih.  Selain  itu,  penentuan  nutrisi  tanpa mempertimbangkan  volume  dan  lama  penggunaan air  juga  berpotensi  mengakumulasikan  ion  beracun dalam air.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun sebuah model baru untuk sistem kontrol adaptif    nutrisi  selada  hidroponik  berbasis Fuzzy Logic metode  Sugeno  menggunakan  ESP32.  Model yang  dibuat  mengadopsi  model  inferensi Fuzzy Logic metode  Sugeno  dalam  penentuan  jumlah takaran  nutrisi  berdasarkan  data  pendukung  yang diperoleh  dari  sensor  yang  terpasang  pada  media tanam  hidroponik.  Model  inferensi  dalam  sistem kontrol  ini  berkontribusi  dalam  hal  pengontrolan nutrisi tanaman hidroponik dengan lebih adaptif dan presisi  sehingga  tanaman  hidroponik  dapat  tumbuh subur dengan penggunaan nutrisi yang optimal.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Rancangan perangkat keras Model  inferensi  berbasis Fuzzy  Logic Sugeno yang didesain diterapkan pada perangkat keras yang
telah  dibangun.  Perangkat  keras  ini  bertugas  untuk membaca  data  dari  media  tanam  hidroponik  dan menambahkan  nutrisi  secara  otomatis  sesuai  hasil perhitungan  model  yang  diusulkan.  Seperti  terlihat pada  Gambar  1,  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  3 komponen  utama  dalam  perangkat  ini  yaitu,  ESP32 sebagai  pemroses,  sensor  HC-SR04  dan Total Dissolved  Solids (TDS)  sebagai  perangkat  pembaca data  ( input ),  dan  LCD  serta  pompa  air  peristaltik sebagai perangkat keluaran ( output ).
Model  inferensi  berbasis Fuzzy  Logic metode Sugeno  yang  telah  dikodekan  ditanam  pada  ESP32 sebagai  perangkat  pemroses.  Selanjutnya  sensor TDS  akan  membaca  tingkat  kepadatan  nutrisi terlarut  dalam  tangki  air  media  tanam  hidroponik. Selain  itu  sensor  ultrasonik  HCSR04  membaca ketinggian  air  dalam  tangki  air.  Nilai  sensor  TDS dan  sensor  ultrasonik  kemudian  dikirim  ke  ESP32. Pada  ESP32  nilai  sensor  TDS  dan  HCSR04  diolah sehingga  diperoleh  nilai  kepadatan  nutrisi  dalam air dan  volume  air  pada  tangki  media  tanam.  Data  ini selanjutnya  dijadikan  sebagai input pada  mesin inferensi  yang  digunakan. Output berupa  jumlah nutrisi  yang  diperlukan  kemudian  dikonversi kedalam bentuk lama waktu pompa nutrisi menyala.
2.2 Model inferensi
Sensor TDS Sensor HCSR04 LCD Pompa air peristaltik 1 Pompa air peristaltik 2 Pompa air peristaltik 3 ESP32
Gambar 1. Rancangan perangkat ssstem kontrol nutrisi hidroponik yang dikembangkan
Gambar 2. Flowchart tahapan sistem kontrol adaptif  nutrisi selada hidroponik
Pada  penelitian  ini,  model  inferensi  yang dirancang mengadopsi Fuzzy Logic metode Sugeno.
Model  yang  digunakan  didesain  sedemikian  rupa sehingga dapat menghasilkan output yang diharapkan.  Metode Fuzzy  Logic adalah  suatu metode  yang  digunakan  untuk  memetakan  suatu output berdasarkan input yang  diberikan  melalui proses inferensi. Jika sistem yang menggunakan cara konvensional  mendapatkan output dari  sistem berupa  nilai  tunggal  yang  tegas,  sistem  dengan inferensi Fuzzy  Logic menghasilkan output yang lebih adaptif.
Kelebihan dari Fuzzy Logic
adalah kemampuannya  untuk  beradaptasi  dengan  mudah terhadap  penambahan  variabel  baru  dalam  proses inferensinya.  Kelebihan  tersebut  akhirnya  banyak dimanfaatkan  mulai  dari  sistem  kontrol  perangkat elektronik  [13],  [14], data  mining [15],  hingga  citra digital [16], [17] dan computer vision [18].
Secara  umum,  metode  yang  diusulkan  untuk menentukan  seberapa  besar  penambahan  nutrisi yang  dilakukan  terhadap  tanaman  hidroponik  dapat dilihat  pada  Gambar  2.  Tahap  pertama  yang dilakukan  adalah  membaca  nilai  sensor  yang  telah dipasang  pada  media  tanam  hidroponik  dengan memanfaatkan  perangkat  ESP32.  Adapun  sensor yang  dimaksud  adalah  sensor  ultrasonik  HC-SR04 dan  sensor Gravity  TDS  Meter  V1.0 .  Sensor  HC- SR04  biasanya  digunakan  pada  robot  untuk mengukur  jarak  benda  di  depannya  [19],  namun pada  penelitian  ini  sensor  HCSR-04    dimanfaatkan untuk  mengukur  ketinggian  air.  Adapun  sensor Gravity TDS Meter V1.0 digunakan untuk mengukur tingkat  kepadatan  nutrisi  terlarut  dalam  air.  Pada tahap  kedua,  kedua  nilai  yang  diperoleh  dari  sensor tersebut  terlebih  dahulu  diolah  sehingga  bisa diperoleh nilai  volume air dan nutrisi  terlarut  dalam air untuk kemudian dijadikan nilai input pada model inferensi yang dikembangkan.
Tahap ketiga adalah dilakukan proses Fuzzifikasi.  Tahap  Fuzzifikasi  adalah  tahap  dimana nilai volume air dan kepadatan nutrisi terlarut dalam air  diukur  derajat  keanggotaannya  untuk  setiap fungsi keanggotaan himpunan yang ada. Sebelumnya  telah  ditentukan  himpunan  dan  fungsi keanggotaan  untuk  nilai  volume  air  dan  nutrisi. Adapun fungsi keanggotaan untuk himpunan volume air  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Dapat  diketahui fungsi  keanggotaan  himpunan  Sedikit,  Sedang,  dan Banyak  untuk  variabel  Air  secara  berturut-turut dapat dilihat pada persamaan (1-3).
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [𝑥] = { 20−𝑥 20−0 ;  1 ≤ 𝑥 ≤ 20 0;                𝑥 ≥ 20, (1) 𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [𝑥] = { 0;     𝑥 ≤ 0 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 20
𝑥−0 10−0 ;             0 ≤ 𝑥 ≤ 10 20−𝑥 20−10 ;         10 ≤ 𝑥 ≤ 20, (2)
𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [𝑥] = { 0;                    𝑥 ≤ 0
𝑥−0 20−0 ; 10 ≤ 𝑥 ≤ 20 1;                     𝑥 ≥ 20, (3)
dimana x adalah  nilai  yang  diperoleh  dari  sensor ketinggian  air.  Nilai  tersebut  akan  dihitung  derajat keanggotaannya terhadap himpunan Sedikit
(μ_Sedikit [x]) , Sedang (μ_Sedang [x]) , dan Banyak (μ_Banyak [x]) dari variabel Air.
Selanjutnya  adapun  fungsi  keanggotaan  untuk himpunan  Nutrisi  dapat  dilihat  pada  Gambar  4. Berdasarkan gambaran yang diberikan pada Gambar 4,  maka  fungsi  keanggotaan  himpunan  Rendah, Sedang,  dan  Tinggi  untuk  variabel  Nutrisi  secara berturut-turut dapat dilihat pada persamaan (4-6).
𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑦] = { 450−𝑦 450−0 ; 1 ≤ 𝑥 ≤ 450 0;                   𝑥 ≥ 450, (4) 𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [𝑦] = { 0;         𝑦 ≤ 100 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑦 ≥ 750
𝑦−100
450−100 ; 100 ≤ 𝑦 ≤ 450 750−𝑦 750−450 ;          450 ≤ 𝑦 ≤ 750 (5) 𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑦] = { 0;                          𝑦 ≤ 540
𝑦−540 900−540 ; 540 ≤ 𝑦 ≤ 900 1;                           𝑦 ≥ 900, (6)
dimana y adalah  nilai  yang  diperoleh  dari  sensor TDS. Nilai tersebut akan dihitung derajat keanggotaannya terhadap himpunan Rendah
(μ_Rendah [y]), Sedang (μ_Sedang [y]), dan Banyak (μ_Tinggi  [y]) dari  variabel  Nutrisi.  Adapun  untuk variabel  Penambahan  Nutrisi  terbagi  atas  tiga himpunan  keanggotaan  yaitu  Sedikit  dengan  nilai konstan  0,  Sedang  dengan  nilai  0.2,  dan  Banyak dengan nilai 1.
Selanjutnya,  tahap  keempat  adalah  melakukan proses  inferensi  dengan  menerapkan  nilai  derajat keanggotaan  terhadap rule  base yang  telah
Gambar 3. Himpunan keanggotaan variabel Air
Gambar 4. Himpunan keanggotaan variabel Nutrisi
ditentukan sebelumnya. Pada metode yang diusulkan ini, rule  base yang  telah  dirumuskan  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rule base metode yang diusulkan
Pada  proses  inferensi,  nilai a-predikat i ( fire strength )  setiap rule  base ke- i diperoleh  dengan menggunakan  fungsi min untuk rule  base yang menggunakan operator and dan max untuk rule base yang  menggunakan  operator or .  Selain  itu,  nilai z untuk  setiap rule  base ditentukan  berdasarkan  nilai derajat  keanggotaan  konstan  yang  telah  ditentukan sebelumnya  (Sedikit  dengan  nilai  0,  Sedang  dengan nilai 0.2, dan Banyak dengan nilai 1).
Setelah  proses  inferensi  dilakukan,  maka  akan diperoleh  derajat  keanggotaan (a-predikat) dan z untuk  setiap rule  base .  Nilai  tersebut  menjadi  dasar untuk  pengeksekusian  tahap  kelima.  Tahap  kelima adalah  tahap  Defuzzifikasi  yaitu  tahap  yang dilakukan  untuk  mendapatkan output berdasarkan nilai a-predikat dan z setiap  aturan.  Pada  tahap  ini nilai output keseluruhan  ( Ztot )  diperoleh  dengan menggunakan metode Weighted Average of All Rule Outputs yang  ditunjukkan  pada  persamaan  (7). Artinya,  nilai output diperoleh  dengan  menghitung rata-rata seluruh nilai  untuk  setiap output rule base . Pada  tahapan  ini  akan  diperoleh  nilai output (Ztot) dengan range 0  hingga  1.  Akhirnya,  nilai penambahan  nutrisi  pada  tahap  keenam  diperoleh dengan menggunakan persamaan (8).
𝑍𝑡𝑜𝑡 = 𝑎−𝑝𝑟𝑒𝑑 1 ∗𝑧 1 +𝑎−𝑝𝑟𝑒𝑑 2 ∗𝑧 2 +⋯+𝑎−𝑝𝑟𝑒𝑑 12 ∗𝑧 12 𝑎−𝑝𝑟𝑒𝑑 1 +𝑎−𝑝𝑟𝑒𝑑 2+⋯+ 𝑎−𝑝𝑟𝑒𝑑 12 (7)
𝑁𝑢𝑡𝑟𝑖𝑠𝑖 𝑇𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ𝑎𝑛 = 𝑍𝑡𝑜𝑡 ∗ 800 (8)
Pada  tahap  ketujuh,  nilai  nutrisi  tambahan kemudian dijadikan nilai input untuk memerintahkan pompa pada ESP32, memompa nutrisi sesuai jumlah yang diperoleh dari model yang diusulkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini telah dilakukan serangkaian ujicoba  terhadap  metode  yang  diusulkan.  Ujicoba pertama  dilakukan  terhadap  perangkat  keras  seperti yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Ujicoba  ini dilakukan  untuk  mengetahui  akurasi  pembacaan volume  air  pada  tangki.  Untuk  mengetahui  volume air  pada  tangki,  digunakan  sensor  ultrasonik  HC- SR04.    Sensor  HC-SR04  membaca  ketinggian  air pada  tangki.  Selanjutnya  nilai  ketinggian  yang diperoleh digunakan untuk mengetahui volume air di dalam  tangki.  Adapun  hasil  pengujian  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  disajikan pada Tabel 2, dapat diketahui bahwa rata-rata selisih antara  pembacaan  sensor  dan  jumlah  air  yang sebenarnya sebesar 0,113 liter. Nilai selisih terendah diperoleh pada saat  jumlah air sebenarnya sebanyak 7,5  liter air dan selisih terbesar pada saat  jumlah air sebesar  19,5  liter.  Jika  diperhatikan,  nilai  selisih cenderung  lebih  besar  saat  jumlah  air  pada  tangki lebih  besar  dari  8  liter  air.  Setelah  melakukan pengamatan,  hal  tersebut  salah  satunya  disebabkan karena berubahnya bentuk tangki air saat memperoleh  beban  tampungan  air  yang  besar. Tangki air yang digunakan terbuat dari bahan plastik yang  cukup  elastis.  Perubahan  bentuk  tangki  air mempengaruhi  pembacaan  jarak  sensor  terhadap permukaan air. Hal tersebut mengakibatkan ketidakkonsistenan pembacaan ketinggian air.
No
Rule Base 1 IF  (Air  is  Sedikit)  and  (Nutrisi  is  Rendah)  then
(Penambahan Nutrisi is Banyak)
2 IF  (Air  is  Sedikit)  and  (Nutrisi  is  Sedang)  then (Penambahan Nutrisi is Sedang)
3 IF  (Air  is  Sedikit)  or  (Nutrisi  is  Tinggi)  then (Penambahan Nutrisi is Sedikit)
4 IF  (Air  is  Sedang)  and  (Nutrisi  is  Rendah)  then (Penambahan Nutrisi is Banyak)
5 IF  (Air  is  Sedang)  and  (Nutrisi  is  Sedang)  then (Penambahan Nutrisi is Sedang)
6 IF  (Air  is  Sedang)  and  (Nutrisi  is  Tinggi)  then (Penambahan Nutrisi is Sedikit)
7 IF  (Air  is  Banyak)  and  (Nutrisi  is  Rendah)  then (Penambahan Nutrisi is Banyak)
8 IF  (Air  is  Banyak)  and  (Nutrisi  is  Sedang)  then (Penambahan Nutrisi is Sedang)
9 IF  (Air  is  Banyak)  and  (Nutrisi  is  Tinggi)  then (Penambahan Nutrisi is Sedikit)
10 IF  (Air  is  Sedikit)  and  (Nutrisi  is  Sedang)  then (Penambahan Nutrisi is Banyak)
11 IF  (Air  is  Sedang)  and  (Nutrisi  is  Sedang)  then (Penambahan Nutrisi is Banyak)
12 IF  (Air  is  Banyak)  and  (Nutrisi  is  Sedang)  then (Penambahan Nutrisi is Banyak)
Tabel 2. Hasil pengujian pembacaan volume air menggunakan sensor HC-SR04
No Volume air (L)
Error (L) Manual Sensor 1 0,000 0,000 0,000 2 1,500 1,550 0,050 3 3,000 3,010 0,010 4 4,500 4,560 0,060 5 6,000 6,130 0,130 6 7,500 7,500 0,000 7 9,000 9,030 0,030 8 10,500 10,650 0,150 9 12,000 12,040 0,040 10 13,500 13,630 0,130 11 15,000 14,690 0,310 12 16,500 16,370 0,130 13 18,000 18,040 0,040 14 19,500 19,110 0,390 15 21,000 21,230 0,230 Rata-rata selisih 0,113
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap akurasi  pembacaan  sensor  TDS.  Pada  penelitian  ini digunakan sensor Gravity TDS Meter V1.0 . Sebelum sensor  digunakan,  terlebih  dahulu  sensor  dikalibrasi dengan  TDS  Meter  TDS-3  agar  nilai  pembacaan sensor  tidak  memiliki  selisih  yang  besar.  Pengujian dilakukan  dengan  mengambil  nilai  sensor  sebanyak 3 kali untuk setiap percobaan. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan pada Tabel 3, dapat diketahui bahwa rata- rata  selisih  antara  nilai  hasil  pembacaan  sensor  dan nilai  hasil  pembacaan  TDS  meter  digital  sebesar 19,67  PPM.  Dalam  pembacaan  nilai  sensor,  nilai yang  diperoleh  cenderung  berubah-ubah  sehingga dilakukan  3  kali  percobaan  untuk  setiap  pengujian, ketiga  nilai  dirata-ratakan  lalu  kemudian  dihitung selisihnya dengan nilai yang diperoleh menggunakan TDS meter digital.
Selanjutnya,  dilakukan  pengujian  terhadap model  inferensi  yang  diusulkan.  Pada  pengujian  ini output berupa jumlah nutrisi yang akan ditambahkan berdasarkan  model  yang  diusulkan  dibandingkan dengan  model  konvensional  (menggunakan if-then biasa). Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel. 4.
Berdasarkan  hasil  pengujian  ditunjukkan  pada Tabel  4,  dapat  diketahui  bahwa  model  yang diusulkan  cenderung  memberikan  rekomendasi tambahan  nutrisi  lebih  kecil  dibandingkan  dengan metode konvensional saat  volume air dan nutrisi air dalam tangki lebih rendah. Seperti terlihat pada hasil percobaan  pertama,  saat  volume  air  sebesar  2,5  L dan nutrisi sebesar 100 PPM, metode yang diusulkan
merekomendasikan  penambahan  nutrisi  yang  lebih kecil  dibandingkan  dengan  metode  konvensional. Selain  itu,  semakin  tinggi  kandungan  nutrisi  dalam air,  maka  rekomendasi  penambahan  nutrisi  juga semakin mengecil.
Hal  tersebut  sejalan dengan pengaturan jumlah air  pada  saat  masa  awal  penanaman  selada,  dimana daya  serap  air  dan  nutrisi  tanaman  selada  masih sedikit.  Oleh  sebab  itu,  pada  masa  ini  biasanya
jumlah air yang disediakan dalam tangki volumenya kecil  namun  digunakan  dalam  waktu  yang  lama. Dalam  kondisi  seperti  ini,  menambah  nutrisi  dalam jumlah besar atau berlebih justru akan meningkatkan kemungkinan  menumpuknya  ion  beracun  di  dalam air.
Sebaliknya,  semakin  besar  volume  air  maka maka rekomendasi volume nutrisi yang ditambahkan semakin besar. Biasanya volume air yang besar akan
Tabel 3. Hasil pengujian sensor TDS Meter V1.0
No Konsentrasi Nutrisi Dalam Air Error (PPM) Manual (PPM) Sensor (PPM) Pembacaan 1 Pembacaan 2 Pembacaan 3 Rata-Rata 1 300 320 322 318 320,00 20,00 2 244 268 266 260 264,67 20,67 3 551 559 575 565 566,33 15,33 4 891 912 911 917 913,33 22,33 5 734 753 757 750 753,33 19,33 6 696 710 716 723 716,33 20,33 Rata-rata error 19,67 Tabel 4. Pengujian model usulan dalam pengontrolan nutrisi No Nilai Sensor Penambahan Nutrisi (PPM) Jumlah air (L) Nutrisi (PPM) Metode usulan Metode Konvensional 1 2,5 100 420,8 700 2 5,3 235 417,6 565 3 7,6 411 384 389 4 9,1 735 56,96 65 5 11 809 0 100
6 14 740 33,84 60 7 14,5 250 495,2
550
8 16,2 447 412,8 353 9 18,9 613 312 187 10 20 750 0 60 Gambar 5. Pengujian perangkat keras yang dikembangkan
Andi Baso Kaswar, dkk, Sebuah Model Baru Untuk Sistem Kontrol Adaptif … 397
disediakan  saat  daya  serap  selada  hidroponik  juga besar  (Saat  usianya  semakin  tua,  daunnya  semakin melebar,  dan  akarnya  semakin  banyak).  Dalam kondisi  tersebut  tentu  kebutuhan  air  dan  nutrisi semakin besar.
Misalnya,  jika  volume  air  adalah  18,6  L  dan nutrisi  pada  kisaran  613  PPM,  metode  usulan merekomendasikan  penambahan  nutrisi  yang  lebih besar  dibandingkan  metode  konvensional.  Namun, rekomendasi  tersebut  juga  tetap  menyesuaikan dengan  nilai  nutrisi  pada  tangka  air.  Semakin  besar nutrisi  pada  tangka  air,  maka  semakin  kecil  pula rekomendasi penambahan nutrisinya.
Nilai  yang  direkomendasikan  dari  model  yang diusulkan tersebut menunjukkan bahwa metode yang diusulkan  mampu  beradaptasi  dengan  kondisi  air dan  nutrisi.  Selain  itu  juga  sekaligus  mencegah kurangnya nutrisi  akibat ketidakakuratan sensor dan pompa yang mungkin terjadi.
Selain itu juga dapat dilihat bahwa saat jumlah nutrisi  lebih  besar  atau  sama  dengan  750  PPM dengan volume air penuh, maka penambahan nutrisi tidak  dilakukan.  Hal  berbeda  ditunjukkan  dari  hasil metode  konvensional  dimana  saat  nutrisi  telah melewati  nilai  750  PPM,  penambahan  nutrisi  tetap dilakukan sehingga berpotensi mengakibatkan penggunaan nutrisi yang tidak optimal. Metode yang diusulkan  tidak  lagi  melakukan  penambahan  karena nilai  nutrisi  sudah  berada  pada  kandungan  nutrisi ideal kebutuhan nutrisi selada hidroponik.
Perlu diketahui bahwa tanaman selada memiliki  kecepatan  daya  serap  air  sesuai  dengan lebar  daun  dan  banyak  akarnya.  Selada  dengan  usia 1  minggu  setelah  semai  memiliki  daya  serap  air yang  masih  rendah.  Daya  serapnya  semakin meningkat  seiring  semakin  melebarnya  daun  yang dimiliki.  Pada  percobaan  yang  telah  dilakukan  dan diamati,  tanaman  selada  dengan  daun  lebar  pada media  tanam  dengan  36  lubang  tanam  mampu menghabiskan  5-10  liter  air  dalam  waktu  24  jam. Berbeda  saat  daunnya  masih  kecil,  air  sebanyak  30 liter  tidak  habis  dalam  waktu  1  hingga  2  minggu
lebih.  Hal  ini  kemudian  berpotensi  mengakibatkan terakumulasinya ion beracun yang lebih banyak jika nutrisi  terus  diberikan  dalam  jumlah  besar  hanya dengan  memperhitungkan  nilai  ambang  yang  telah ditentukan.
Berdasarkan  output  penambahan  nutrisi  yang diperoleh  dari  beberapa  sampel  hasil  pengujian tersebut  dapat  diketahui  bahwa  metode  yang diusulkan  dapat  menentukan  penambahan  nutrisi  ke dalam  air  hidroponik  secara  adaptif  terhadap banyaknya  volume  air.  Kelebihan  lainnya  adalah bahwa metode yang diusulkan cenderung memberikan  keputusan  penambahan  nutrisi  yang
lebih  sedikit  saat  volume  air  pada  tangki  air  juga sedikit.  Hal  tersebut  kemudian  diharapkan  dapat mencegah akumulasi ion beracun yang lebih banyak.
Secara keseluruhan, berdasarkan fungsi keanggotaan  dan rule  base yang  telah  dibentuk, dapat diketahui surfaceview output dari metode yang diusulkan  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  6. Surfaceview ini  juga  dapat  menjadi  gamabaran keseluruhan dari pengujian yang dilakukan. Gambar 6 menunjukkan jumlah penambahan nutrisi beradaptasi  dengan  volume  air  yang  tersedia sekaligus  memberikan  gambaran  bentuk  adaptasi system  yang  diusulkan  dalam  mengoptimalkan  nilai penambahan nutrisi.

## 4. DISKUSI
Dalam  bidang  hidroponik,  sistem  kontrol nutrisi  adalah  salah  satu  bagian  yang  sering  diteliti. Hal  tersebut  disebabkan  karena  jumlah  kepadatan nutrisi  dalam  air  tanaman  hidriponik  sangatlah penting.
Penelitian terkait sistem kontrol nutrisi Floating  Hydroponic  System telah  dilakukan sebelumnya  [20].  Metode  yang  diusulkan  berupa penerapan sistem kontrol nutrisi dengan menentukan nilai ambang nutrisi secara langsung. Selain itu juga pernah  diusulkan  sistem  nutrisi  tanaman  hidroponik berbasis  IoT  menggunakan  NodeMCU  ESP8266
Gambar 6. Surfaceview berdasarkan fungsi keanggotaan dan rule base yang digunakan
[21].  Metode  yang  diusulkan  juga  menentukan penambahan nutrisi berdasarkan nilai threshold yang ditentukan secara langsung.  Penelitian lainnya yaitu sistem kendali jumlah zat padat terlarut pada larutan nutrisi  menggunakan alat CCT53200E  [22]. Metode yang  diusulkan  juga  menerapkan  nilai threshold untuk mengontrol penambahan air dan nutrisi.
Ketiga  metode  tersebut  masih  menggunakan metode  konvensional  dimana  penambahan  nutrisi hanya  didasarkan  pada  nilai threshold secara  tegas tertentu  tanpa  mempertimbangkan  kuantitas  dan kualitas  air.  Padahal  penggunaan  air  nutrisi  yang sama  dalam  waktu  yang  lama  disertai  penambahan nutrisi  terus  menerus  akan  membentuk  akumulasi ion beracun yang menurunkan kualitas air [8].
Oleh karena itu pada penelitian ini dimodelkan sistem  kontrol  baru  berbasis Fuzzy  Logic metode Sugeno  untuk  mengontrol  penambahan  nutrisi  air secara  adaptif  dengan  memperhatikan  volume  air yang tersedia.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  model  baru  untuk  sistem kontrol  adaptif    nutrisi  selada  hidroponik  berbasis Fuzzy  Logic metode  Sugeno  menggunakan  ESP32 dikerjakan.  Rule  base  didesain  sedemikian  rupa sehingga  dapat  menghasilkan output penambahan nutrisi  secara  adaptif  yang  menyesuaikan  terhadap tingkat  nutrisi,  kuantitas  dan  kualitas  air,  serta kemungkinan  ketidakakuratan  pembacaan  sensor. Metode  yang  diusulkan  dibandingkan  dengan metode konvensional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa  metode  yang  diusulkan  dapat  menyesuaikan jumlah  nutrisi  yang  ditambahkan  dengan  lebih adaptif,  memberikan  output  penambahan  nutrisi yang  lebih  optimal,  dan    mencegah  berlebihnya penambahan  nutrisi    dibandingkan  dengan  metode konvensional untuk mencegah akumulasi ion negatif yang lebih banyak pada air.
Hal  lain  yang  masih  perlu  dilakukan  kajian mendalam  adalah  terkait  pengontrolan  PH  air hidroponik.  PH  air  pada  hidroponik  berubah  seiring bertambah atau berkurangnya air pada tangki. Selain itu  jumlah  nutrisi  yang  ditambahkan  di  dalam  air juga  mempengaruhi  perubahan  PH  air.  Semakin tinggi  nutrisi  yang  ditambahkan  maka  PH  air cenderung  berkurang,  sedang  PH  air  harus  berada pada kisaran kebutuhan tanaman hidroponik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Tomar and G. Kaur, Artificial Intelligence and  IoT-Based  Technologies  for  Sustainable Farming  and  Smart  Agriculture .  United States of America: IGI Global, 2021.
[2] FAO,  “Global  Agriculture  Towards  2050,” 2019, doi: 10.5822/978-1-61091-885-5.
[3] Rasna  and  S.  Nur  Alam,  “Smart  Farming Berbasis  IOT  Pada  Tanaman  Cabai  Untuk Pengendalian  dan  Monitoring  Kelembaban
Tanah  Dengan  Metode  Fuzzy,” J.  Teknol. dan  Sist.  Tertanam ,  vol.  03,  no.  01,  pp.  25– 35, 2022.
[4] R.  P.  Astutik,  “Aplikasi  Telegram  Untuk Sistem  Monitoring  pada  Smart  Farming,” J.
Teknol.  dan  Terap.  Bisnis ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 1–6, 2019. [5] C. Bernstein, “Smart Farming,” Techtarget.com , 2019. . [6] T. Wada, “Theory and Technology to Control the  Nutrient  Solution  of  Hydroponics,”  in Plant Factory Using Artificial Light: Adapting  to  Environmental  Disruption  and Clues  to  Agricultural  Innovation ,  Elsevier Inc., 2018, pp. 5–14.
[7] R.  Kusumastuti et  al. ,  “Akuntansi  Proses
Bisnis Sayuran Hydroponik Kelompok Warga  di  Kecamatan  Jambi  Luar  Kota 1,2,3,4,” J.  Innovasi,  Teknol.  dan  Dharma Bagi  Masy. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  64–70,  2021, [Online]. Available: https://online- journal.unja.ac.id/JITDM/article/view/16377/
12357.
[8] M. D. Sardare and S. V Admane, “A Review on Plant Without Soil - Hydroponics,” Int. J. Res. Eng. Technol. , vol. 02, no. 03, pp. 299– 304, 2013, doi: 10.15623/ijret.2013.0203013.
[9] M.  Mehra,  S.  Saxena,  S.  Sankaranarayanan, R.  J.  Tom,  and  M.  Veeramanikandan,  “IoT based hydroponics system using Deep Neural Networks,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol. 155,  no.  October,  pp.  473–486,  2018,  doi: 10.1016/j.compag.2018.10.015.
[10] C.  H.  Vanipriya,  Maruyi,  S.  Malladi,  and  G. Gupta,  “Artificial  intelligence  enabled  plant emotion xpresser in the development hydroponics  system,” Mater.  Today  Proc. , vol. 45, pp. 5034–5040, 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2021.01.512.
[11] S. Zhang et al. ,  “Investigation  on environment  monitoring  system  for  a combination  of  hydroponics  and  aquaculture in  greenhouse,” Inf.  Process.  Agric. ,  no. xxxx, 2021, doi: 10.1016/j.inpa.2021.06.006.
[12] M.  I.  Alipio,  A.  E.  M.  Dela  Cruz,  J.  D.  A. Doria, and R. M. S. Fruto, “On the design of Nutrient  Film  Technique  hydroponics  farm for  smart  agriculture,” Eng.  Agric.  Environ.
Food , vol. 12, no. 3, pp. 315–324, 2019, doi: 10.1016/j.eaef.2019.02.008.
[13] S. S. Hasanh, A. H. Miry, and T. M. Salman, “Air  Pollution  Monitoring  based  Fuzzy Controller  with  Embedded  System,”  in Journal of Physics: Conference Series , 2021, vol. 1879, no. 2, p. 22085.
[14] F.  Prasetyawan  and  L.  Anifah,  “Sistem Kontrol  Suhu  Ketel  Elektrik  Menggunakan Metode  Logika  Fuzzy  Sugeno  Berbasis ESP8266  dengan  Komunikasi  Internet  Of Things  (IoT),” J.  Inf.  Eng.  Educ.  Technol. ,
vol.  5,  no.  1,  pp.  5–12,  2021,  doi: 10.26740/jieet.v5n1.p5-12. [15] R. Santhosh and M. Mohanapriya,
“Generalized  fuzzy  logic  based  performance prediction  in  data  mining,” Mater.  Today Proc. , vol. 45, pp. 1770–1774, 2021.
[16] M.  Khairudin,  S.  Yatmono,  A.  C.  Nugraha, M.  Ikhsani,  A.  Shah,  and  M.  L.  Hakim, “Object  Detection  Robot  Using  Fuzzy  Logic Controller  Through  Image  Processing,”  in Journal of Physics: Conference Series , 2021, vol. 1737, no. 1, p. 12045.
[17] A.  B.  Kaswar,  A.  Z.  Arifin,  and  A.  Y. Wijaya, “Segmentasi Citra Ikan Tuna dengan Mahalanobis  Histogram  Thresholding  dan Mahalanobis  Fuzzy  C-Means,” J.  Buana
Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 197–204, 2016.
[18] V.  Shepelev,  A.  Glushkov,  T.  Bedych,  T. Gluchshenko,  and  Z.  Almetova,  “Predicting the  traffic  capacity  of  an  intersection  using fuzzy logic and computer vision,” Mathematics , vol. 9, no. 20, p. 2631, 2021.
[19] F.  Safitri,  M.  Amin,  and  I.  Almeina  Lubis, “Mosque  Rug  Sterilization  Robot  Using Ultraviolet C Light With Interface Hc-05 and Ultrasonic,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 3, pp. 649–655, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.256.
[20] A.  Kurniawan  and  H.  A.  Lestari,  “SISTEM
KONTROL NUTRISI FLOATING HYDROPONIC  SYSTEM  KANGKUNG (Ipomea reptans) MENGGUNAKAN INTERNET OF THINGS BERBASIS TELEGRAM,” J.  Tek.  Pertan.  Lampung (Journal  Agric.  Eng. ,  vol.  9,  no.  4,  p.  326, 2020, doi: 10.23960/jtep-l.v9i4.326-335.
[21] A.  Heryanto,  J.  Budiarto,  and  S.  Hadi, “Sistem Nutrisi Tanaman Hidroponik
Berbasis  Internet  Of  Things  Menggunakan NodeMCU ESP8266,” J.  BITe ,  vol.  2,  no.  1, pp. 31–39, 2020, doi: 10.30812/bite.v2i1.805.
[22] S. I. Kuala, Y. H. Siregar, and N. D. Susanti, “Sistem  Kendali  Jumlah  Zat  Padat  Terlarut (TDS)  Pada  Larutan  Nutrisi  Menggunakan Alat CCT53200E,” Ris. Teknol. Ind. , vol. 13, no. 1, pp. 22–32, 2019.