Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Sistem Pemantauan dan Kendali Penyiraman Otomatis pada Tanaman menggunakan Logika Fuzzy berbasis Outseal SCADA
Zamzamil Umam 1 , Denny Irawan 2
1,2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia E-mail: zaaamil.umam@gmail.com, den2mas@umg.id

## ABSTRAK
Penyiraman tumbuhan sebagai aktivitas yang sangat vital, mengharuskan menyiram di waktu yang relatif. Sejalan  dengan  kemajuan  teknologi,  otomatisasi  sistem  sebagai  sebuah  solusi  yang  signifikan  dalam mempermudah kehidupan manusia, terutama pada aspek penyiraman tumbuhan. Penelitian ini bertujuan membuatkan  alat  otomatisasi  penyiraman  tumbuhan  menggunakan  memakai  penerapkan  logika  Fuzzy menggunakan metode Mamdani. Tujuan utamanya merupakan buat menentukan nilai kelembaban tanah serta  suhu  sekitarnya,  yang  nantinya  diolah  buat  menghasilkan  pola  penyiraman  yang  sempurna  buat tumbuhan, tepat pada kondisinya. Pada sistem ini, hasil pemantauan (output monitoring) akan ditampilkan di SCADA Haiwell, serta penyiraman otomatis nantinya akan dikendalikan memakai metode Logika Fuzzy.
Kata Kunci: Penyiraman Tanaman, Sistem Otomatis, Logika Fuzzy, dan SCADA Haiwell

## Automatic Watering Monitoring and Control System for Plants using Fuzzy Logic based on Outseal SCADA

## ABSTRACT
Plant  watering  as  a  very  vital  activity,  requires  watering  at  a  relative  time.  In  line  with  technological advances, system automation is a significant solution in facilitating human life, especially in the aspect of watering plants. This research aims to create a plant watering automation tool using the application of Fuzzy logic using the Mamdani method. The main purpose is to determine the value of soil moisture and surrounding temperature, which will be processed to produce the perfect watering pattern for plants, right on condition. In this system, the monitoring results (monitoring output) will be displayed on the Haiwell SCADA, and automatic watering will be controlled using the Fuzzy Logic method.
Keywords: Plant Watering, Automatic System, Fuzzy Logic, and SCADA Haiwell
Correspondence  author  :  Zamzamil  Umam,  Universitas  Muhammadiyah  Gresik, Indonesia.
E-Mail: zaaamil.umam@gmail.com

## PENDAHULUAN
Aspek kehidupan tidak dapat lepas dari namanya air. Dalam bidang pertanian merupakan salah satu contonya, komponen utama yang berfungsi dalam proses fotosintesis dan sebagai pengatur suhu  tanaman  adalah  air  [1].  Salah  satu  hal  yang  meningkatkan  hasil  produksi  tanaman  ialah ketersediaan  air  yang  cukup,  sebab  kebutuhan  dasar  sebuah  tanaman  ialah  air.  Air  merupakan media penyedia nutrisi/hara bagi seluruh bagian tanaman dari media tanam,oleh karena itu agar keberhasilan budidaya tanaman meningkat diperlukan pengaturan waktu dan jumlah pemberian air [2]. Faktor yang penting dalam pengaruh perkembangan dari suatu tanaman ialah ketersediaan air pada tumbuhan atau Kelembaban Tanah.
Penyiraman  secara  manual  sering  dilakukan  oleh  pemilik  tumbuhan  pada  saat  jadwal penyiraman  yang  sesuai  dengan  cara  menyediakan  air  pada  media  tanam.  Namun  penyiraman secara manual dapat menyita banyak waktu dan tenaga sehingga penyiraman ini kurang efektif. Dan  ketika  pemilik  meninggalkan  tumbuhan  dalam  jangka  waktu  yang  lama,  dapat  membuat perkembangan  tumbuhan  menirun  akibat  tidak  diurus  oleh  pemilik.  Sehingga  alat  penyiram tanaman otomatis sangat diperlukan [3]. Banyak yang sudah meneliti sistem penyiraman otomatis contohnya  sistem  irigasi  tetes  telah  diterapkan  pada  budidaya  cabai  baik  pada  lingkungan terkontrol seperti lahan pertanian terbuka serta rumah kaca ketika musim kemarau [4]. Penyirman menggunakan pompa air guna mempermudah kinerja manusia dalam menjaga kelembaban tanah [5]. Logika fuzzy yang diterapkan untuk kendali sistem penyiraman tumbuhan secara otomatis pada suatu proses alat [6].
Merujuk  pada  konteks  yang  telah  diuraikan,  penulis  mengembangkan  sistem  pemantau kelembaban  tanah  serta  suhu  sekitar  terpantau  dari  beberapa  tanaman  sekaligus  di  satu  lokasi. Dan  menerapkan  metode  Logika  Fuzzy  Mamdani  untuk  sistem  kendali  otomatis  pada penyiraman.

## METODE PENELITIAN

## Perancangan Sistem
Pada tahap perancangan sistem dapat dilihat pada konsep blog sistem di Gambar 1. Terdapat 3 bagian yang tampak dari konsep blog sitem tersebut. Mikrokontroler sebagai pengendali utama harus terhubung dengan bagian input dan output. Informasi yang terbaca dari tiap modul sensor kemudian mikrokontroler memprosesnya dengan Logika Fuzzy Mamdani, untuk menghasilkan lama kerja pompa penyiraman. Hasil pembacaan nilai sensor juga akan ditampilkan pada Haiwell SCADA. Sistem ini secara otomatis dan berlangsung terus menerus.
Gambar 1. Konsep Blok Sistem

## Perancangan Perangkat Keras
Pada tahap perancangan perangkat keras dapat dilihat di Gambar 2. Input alat dari Sensor Soil Moisture serta Sensor DHT11 yang nantinya terhubung ke dalam Arduino Nano, untuk diproses dengan  Outseal  Studio.  Rs-485  yang  terhubung  pada  Ardino  Nano  digunakan  sebagai penghubung  untuk  menampilkan  nilai  pembacaan  pada  Haiwell  [7].  ESP-32  dimanfaatkan sebagai memproses Logika Fuzzy Mamdani yang mengatur lama kerja Pompa melalui Relay.
Gambar 2. Perancangan Perangkat Keras

## Perancangan Perangkat Lunak
Pada  tahap  perancangan  perangkat  lunak  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  dalam  bentuk flowchart sebagai berikut.

## Gambar 3. Flowchart Sistem
Diagram alir dalam gambar 3.4 menggambarkan langkah-langkah operasional sistem, dimulai dari  inisialisasi  sensor  input  (sensor  kelembaban  tanah  serta  sensor  suhu).  Langkah  pertama adalah mengola data ADC dari sensor dengan program Ouseal menggunakan Arduino Nano [8].
Kemudian melalui komunikasi seial, data dari Arduino Nano akan di kirim ke ESP-32. Data yang masuk ke ESP-32 akan diproses menggunakan metode Fuzzy Logic Mamdani untuk menentukan lama kerja pompa dalam penyiram tanaman.
Untuk  Proses  Monitoring  berbasis  SCADA  melibatkan  beberapa  alat,  sehinnga  setiap  alat perlu pemberian Slave ID [9]. Tujuan dari langkah ini adalah membuat dan memastikan bahwa pengiriman atau penerimaan data antara alat di Haiwell Scada dapat berjalan dengan baik. Jika ID nomor komponen sama, maka akan terjadi kesalahan pada pembacaan atau penerimaan data waktu komunikasi ke Haiwell SCADA.
Sesudah itu, langkah selanjutnya adalah membuka perangkat lunak SCADA Haiwell. Langkah awal  dalam  proses  ini  adalah  melakukan  pengaturan  buat  ID  nomor  komponen  dan  IP  Laptop (Scada).  sesudah  seluruh  diatur,  perangkat  bisa  terhubung,  serta  transmisi  data  dapat  berjalan. Fokus utama di SCADA Haiwell merupakan menginisialisasi register data eksternal serta internal agar data yang diterima sinkron dengan spesifikasi berasal perangkat komponen.
Setelah  berhasil  menginisialisasi  register  address,  langkah  selanjutnya  merupakan menghasilkan  dasbor  sistem  pemantauan  dan  mengontrol  pemrograman  pada  software  Scada Haiwell  SCADA  sebagai  tampilan  hasil  pembacaan  nilai  kelembaban  tanah  serta  suhu  yang dihasilkan  dari  sensor.  Seluruh  data  yang  dikirim  sistem    dilengkapi  dengan  protokol  modbus serta  komunikasi  serial  RS-485  melalui  tampilan  monitor  dan  riwayat  di  SCADA  tersinkron dengan kondisi aslinya.
Dari bagian yang ada di flowchart sistem terdapat tahapan perhitungan logika fuzzy mamdani yang  diuraikan  di  Gambar  4.  Proses  ini  dapat  disebut  sebagai  sub  proses  perencanaan  metode fuzzy mamdani.

## Gambar 4. Flowchart Logika Fuzzy Mamdani
Logika fuzzy Mamdani melibatkan fungsi keanggotaan, basis aturan, dan proses defuzzifikasi. Aturan  berikut  dipakai  sebagai  menetapkan  tindakan  oleh  komponen  pada  sistem,  dan informasinya  kemudian  disertakan  dalam  ESP32  untuk  pengolahan  lebih  lanjut.  Fungsi
keanggotaan  himpunan  dari  fuzzy  Mamdani  ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan,  yang dimanfaatkam sebagai menilai sejauh mana, suatu anggota cocok dengan himpunan tersebut.
Rancangan  metode  logika  fuzzy  mamdani  serta  fungsi  keanggotaan  himpunannnya  dapat ditemukan pada gambar 5-6.
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Input Sensor
Gambar 6. Keanggotaan Output Pompa
Aturan Fuzzy Mamdani yang dipakai untuk basis aturan output tersaji pada Tabel 1
Tabel 1. Aturan Mamdani
NO IF KELEMBABAN TANAH AND SUHU THEN POMPA 1 IF RENDAH AND DINGIN THEN LAMA 2 IF RENDAH AND NORMAL THEN CEPAT 3 IF RENDAH AND PANAS THEN LAMA 4 IF NORMAL AND DINGIN THEN OFF 5 IF NORMAL AND NORMAL THEN OFF 6 IF NORMAL AND PANAS THEN CEPAT 7 IF TINGGI AND DINGIN THEN OFF 8 IF TINGGI AND NORMAL THEN OFF 9 IF TINGGI AND PANAS THEN CEPAT
Terakhir Deffuzifikasi  yakni tahap buat membentuk nilai konkret yang dapat dihitung pada format  logika  crisp,  serta  nilai  tadi  sejalan  dengan  yang  diberikan  pada  himpunan  fuzzy  serta derajat keanggotaan [10]. Metode deffuzifikasi yang dipergunakan dalam penelitian berikut ialah Centroid, yang melibatkan perhitungan luas dan moment.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Prototipe Sistem
Setelah proses desain perangkat keras dan perangkat lunak terselesaikan, langkah selanjutnya ialah  mengintegrasikan  keduanya.  Perancangan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak digabungkan untuk menghasilkan sebuah sistem yang terintegrasi. Hasil dari integrasi ini nampak pada Gambar 7.

## Gambar 7. Prototipe Sistem

## Pengujian Sistem Penyiraman Otomatis menggunakan Logika Fuzzy Mamdani
Pada  tahapan ini  pengujian  sistem  penyiraman  otomatis  hasil  dari Logika  Fuzzy  Mamdani, pengujian dilakukan dengan Perbandingan menggunakan Mathlab. Nilai hasil pembacaan sensor diolah  untuk  menentukan  output  lama  kerja  dari  pompa,  seperti  pada  Gambar  8.  Hasil  dari pengujian juga disajikan pada Tabel 2.
Gambar 8. Pengujian Hasil Output Logika Fuzzy

## Tabel 2. Perbandingan Hasil Perhitungan Output
No Sensor Soil Moisture (%) Sensor DHT11 (°C) Fuzzy Logic Mamdani Mathlab Fuzzy Logic Mamdani ESP32 Selisil (%) 1 28,5 28,9 21,74 21,72 0,02 2 37,4 29,0 8,32 8,30 0,02 3 42,7 29,2 9,44 9,42 0,02 4 56,3 27,0 6,28 6,29 0,01 5 62,8 26,4 2,57 2,55 0,02 6 87,4 27,8 0 0 0 7 94,2 24,6 0 0 0
Berdasarkan  perbandingan  tersebut  didapatkan  data    bahwa  pemanfaatan  logika  fuzzy mamdani  pada  sistem  cukup  akurat  dalam  membantu  menentukan  lama  kerja  dari  pompa. Hasilnya berbanding lurus dengan pengujian mathlab yang diujikan. Rata-rata selisih pembacaan berkisar antara 0,02 sampai dengan 0.

## Pengujian Sistem Pemantauan berbasis SCADA
Pengujian  pada  tahapan  ini  menggunakan  lebih  dari  1  alat  dikarenakan  sistem  terhubung secara SCADA dengan Haiwell SCADA sebagai media Penampil. Hasil pembacaan sensor dari beberapa  alat  dilokasi  tanaman  berbeda-beda,  hasilnya  akan  dikirim  melalui  RS485  untuk ditampilkan diHaiwell nampak pada Gambar 9.

## Gambar 9. Tampilan Sistem Pemantauan di Haiwell SCADA
Hasil  Pengujian  keakuratan  kinerja  sensor  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Dari  Tabel  3  dapat diketahui  bahwa  pembacaan  sensor  dari  ketiga  lokasi  dan  nilai  yang  nampak  pada  Haiwell SCADA  sudah  masuk  dan  berjalan.  Untuk  rata-rata  selisih  pembacaan  berkisar  antara  0,1 sampai dengan 0,2. Dan pada Gambar 10 kita juga dapat melihat history recap dari pembacaan sebelumnya.
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Tabel 3. Pengujian Keakuratan Sensor
Alat Nilai di Lokasi Tampilan Nilai pada Haiwell SCADA Selisil Sensor Soil Moisture (%) Sensor DHT11 (°C) Sensor Soil Moisture (%) Sensor DHT11 (°C) Sensor Soil Moisture (%) Sensor DHT11 (°C) 1 57,8 29,3 57,9 29,5 0,1 0,2 55,4 28,9 55,5 29,0 0,1 0,1 61,5 28,7 61,6 28,8 0,1 0,1 2 65,3 25,4 65,4 25,6 0,1 0,2 71,2 25,2 71,4 25,4 0,2 0,2 74,6 24,6 74,8 24,8 0,2 0,2 3 84,7 26,7 85,5 26,9 0,1 0,2 86,1 26,3 86,3 26,4 0,2 0,1 92,6 26,4 92,7 26,5 0,1 0,1

## KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dirancang sistem pemantauan dan kendali penyiraman otomatis pada tanaman menggunakan logika fuzzy mamdani berbasis outseal SCADA. Sistem dirancang dengan memanfaatkan sensor soil moisture, dan sensor suhu DHT11, mikrokontroler arduino nano dan ESP32, dan penggunaan outseal studio serta haiwell SCADA. Pembacaan data berhasil dilakukan dengan tidak ada perbedaan nilai antara pengukuran dilokasi dan tampilan di haiwell SCADA. Hasil  sistem  tentu  sangat  berguna  untuk  keperluan  penyiraman.  Penyiraman  otomatis  berjalan sesuai hasil logika fuzzy mamdani yang sudah dirancang. Dan hasilnya cukup bagus sebab selisih cukup sedikit yakni 0,02 hingga 0. Kelebihan ini tentunya akan memudahkan produktifitas kerja dalam hal penyiraman dan pemantauan dibeberapa lokasi secara sakaligus. Namun masih terdapat kekurangan,  yakni  sistem  harusnya  mampu  menampilkan  hasil  secara  IOT,  dengan memanfaatkan vitur WiFi pada ESP32.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. K. Nalendra and M. Mujiono, “Perancangan PERANCANGAN IoT (INTERNET OF THINGS) PADA  SISTEM  IRIGASI  TANAMAN  CABAI,” Gener.  J. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  61–68,  2020,  doi: 10.29407/gj.v4i2.14187.
[2]  A.  Pertiwi,  V.  E.  Kristianti,  I.  Jatnita,  and  A.  Daryanto,  “Sistem  Otomatisasi  Drip  Irigasi  Dan Monitoring Pertumbuhan Tanaman Cabai Berbasis Internet of Things,” Sebatik , vol.  25, no. 2, pp. 739–747, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i2.1623.
[3]  N. Hamida, “Monitoring Alat Penyiraman Tanaman Otomatis dengan Sensor Kelembaban Berbasis
PLC Outseal dan Blynk,” 2022, [Online]. Available:
https://repository.pnj.ac.id/id/eprint/7480/%0Ahttps://repository.pnj.ac.id/id/eprint/7480/1/HALAM AN IDENTITAS TUGAS AKHIR.pdf
[4]  L.  Kabat,  “PENERAPAN  TEKNOLOGI  AUTOMATIC  DRIP  IRRIGATION  SYSTEM  (  ADIS  ) UNTUK MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS CABAI DI Program Studi Agribisnis , Politeknik Negeri Banyuwangi , Jl . Raya Jember Km . 13 PENDAHULUAN Sentra utama cabai rawit merah terbesar ada di Kecamatan,” vol. 6, no. 1, pp. 1176–1184, 2020.
[5]  A.  Rajagukguk,  J.  F.  Simamora,  and  E.  Ervianto,  “Rancang  Bangun  Pengendali  Sistem  Pompa Otomatis  Pada  Penyiraman  Tanaman  Berbasis  Sensor  Kelembaban  dengan  Kendali  Arduino,” PROtek  J. Ilm. Tek. Elektro , vol. 8, no. 2, p. 76, 2021, doi: 10.33387/protk.v8i2.3122.
[6]  Titik Arsiyani, “Penyiraman Tanaman Otomatis Menggunakan Fuzzy Inference System (Fis) Metode
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Tsukamoto Berbasis Android,” J. TeknoSAINS , vol. 01, no. 01, pp. 1–14, 2018.
[7]  M.  Alfiyanuddin,  R.  P.  Astutik,  and  H.  Ariwianto,  “Implementasi  Plc  Outseal  Sebagai  Pengontrol Suhu  Ruangan  Peternakan  Burung  Walet  Dengan  Tampilan  Hmi,” Elektron.  Control. Telecomunication, Comput. Inf. Power Syst. , vol. 8, no. 1, pp. 62–66, 2023.
[8]  W.  C.  Ningrat,  “Implementation  of  PLC  Outseal  as  a  Controller  of  Ammonia  Gas  Circulation  in Chicken Coops with HMI Modbus Monitoring,” Indones. Vocat. Res. J. , vol. 2, no. 2, p. 1, 2023, doi: 10.30587/ivrj.v2i2.5480.
[9]  K. Almay Diantoro, W. Pudji Muljanto, and M. Ardita, “Desain Scada Untuk Monitoring Dan Kontrol Pembangkit Listrik Tenaga Sampah Mikro Kampus Ii Itn Malang”.
[10]  S. N. Putri and D. R. S. Saputro, “Construction fuzzy logic with curve shoulder in inference system mamdani,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1776, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1776/1/012060.