2022
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## Pengimplementasian Metode Fuzzy Logic pada Kontrol Rumah Jamur Otomatis Berbasis Node- RED
Fransiskus Belicoy Awi, Abd Rabi, Wahyu Dirgantara Universitas Merdeka Malang,
Malang, Indonesia E-mail: fransiskusbelicoyawi96@gmail.com, arrabik@unmer.ac.id, wahyu.dirgantara@unmer.ac.id Abstrak--Jamur Kuping (Fungi Kuping)
dimanfaatkan  menjadi  bahan  kuliner  yang  bernilai  gizi serta mempunyai rasa, aroma serta kelezatan yang khas. Keterbatasan  kemampuan  petani  jamur  kuping  dan faktor  cuaca  di  sekitar  rumah  jamur  kuping  dalam membudidayakan  jamur  kuping  membuat  hasil  panen jamur kuping seringkali tidak  maksimal. Jamur kuping membutuhkan suhu 22-28ºC, 70-90%, kelembaban,  dan pH 5-7,5 untuk  media  tumbuh.  Penelitian  ini bertujuan untuk  membuat  prototipe  rumah  jamur  kuping  yang dikendalikan  secara  otomatis  dengan  metode  logika fuzzy  Sugeno  yang  dapat  dipantau  melalui Node-RED menggunakan  Raspberry  Pi-3B  sebagai  penghubung antara  awan Node-RED dengan  rumah  jamur  kuping. prototipe.  Data  yang  dikontrol  oleh  ESP-32  pada penelitian  ini  digunakan  untuk  mengontrol  kadar  pH media  tanam,  PWM- Cooling ,  PWM- Fog  Pump ,  PWM-
Fan-RH , dan PWM- Heating diperoleh dengan menggunakan sensor DHT22 untuk membaca data suhu dan  kelembaban  prototipe,  sensor  pH  SEN0161-V2 untuk  pembacaan  pH  air,  dan DFRobot  Gravity untuk larutan  pH  asam  &  basa.  Berdasarkan  hasil  penelitian ini,  monitoring  suhu  dan  kelembapan  pada  ruangan rumah jamur kuping dapat terlaksana dengan baik serta sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Metode Fuzzy Sugeno yang  digunakan  untuk  menentukan  set  poin  dari  suhu dan  kelembapan  pada  ruangan  rumah  jamur  berjalan dengan  baik.  Pemantauan  secara  keseluruhan  melalui Node-RED dan  kontrol  rumah  jamur  otomatis  berhasil dilakukan dengan keberhasilan keseluruhan 99,037%.
Kata  Kunci—  Jamur  Kuping,  ESP-32, Fuzzy  Logic , Node-RED , PWM.

## I. P ENDAHULUAN
Jamur  Kuping  (Fungi  Kuping)  dimanfaatkan  menjadi bahan kuliner yang bernilai gizi serta mempunyai rasa, aroma serta  kelezatan  yang  khas.  [1].  Banyaknya  hidangan  olahan yang  bisa  diolah  dari  bahan  baku  jamur  kuping, menyebabkan  meningkatnya  permintaan  konsumen  akan fungi  kuping  [2].  Pada  budidaya  jamur  kuping  perubahan suhu  serta  kelembaban  sangat  berpengaruh  terhadap pertumbuhan. Suhu serta kelembaban yang baik untuk jamur kuping  yaitu  22-28ºC  dan  70-90%  [3],  Serta  Pertumbuhan jamur  juga  ditentukan  pH  dalam  media  tanam  yang dipergunakan  menurut  (Djuariah  &  Sumiati,  2008),  kisaran pH  optimum  buat  fungi  kuping  ialah  kisaran  5-7,5  [1].  Di masa  revolusi  industri  sekarang  dengan  perkembangan teknologi  yang  kian  pesat  membantu  segala  pekerjaan  kita sebagai  lebih  praktis  begitupun  dalam  melakukan  proses
monitoring  suhu  ruangan,  kini  hanya  dengan  memakai perangkat  gadget  yang  kita  miliki  pun  proses  monitoring dapat dilakukan dengan praktis tanpa perlu mengecek manual suhu ruang secara berkala.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  membuat  prototipe rumah  jamur  yang  dirancang  menggunakan  sensor  DHT22 untuk  membaca  suhu  dan  kelembapan  pada  ruangan  rumah jamur. Hasil dari keluaran sistem monitoring dengan motode Fuzzy  Sugeno menghasilkan  informasi  berisikan  data penelitian yang dapat diakses, disimpan dan dipantau melalui cloud  Node-RED .  Hasil  keluaran  dari  pengaturan penyesuaian  kondisi  suhu  dan  kelembapan  rumah  jamur  di atur  oleh  Eps32  sebagai  mikrokontroler  utama  untuk mengatur  PWM  pada Fan  Heater,  Fan  Humidifier,  Blower Exhaust Fan serta AC Mini Portable.

## II. B AHAN DAN M ETODE
Pengimplementasian  Metode Fuzzy  Logic Pada  Kontrol Rumah  Jamur  Otomatis  Berbasis Node-RED ini menggunakan  beberapa  komponen  berupa hardware dan software .

## A. NodeMCU2ESP32
ESP32  ialah  mikrokontroler  yang  dikenalkan  oleh Espressif  System  artinya  penerus  berasal  mikrokontroler ESP8266.  Pada  mikrokontroler  ini  sudah  tersedia  modul WiFi  pada  chip  sehingga  sangat  mendukung  buat  membuat sistem  software  Internet  of  Things  [4].  Mikrokontroler ESP32Oini  dapat  diprogram  dengan  menggunakan  C++,  C, Python, Lua, dll.

## B. Sensor DHT22
DHT22  adalah  suhu  dan  kelembaban  sensor  digital senyawa  yang  output  dikalibrasi  sinyal  digital.  Berkat teknologi  akuisisi  modul  khusus  digital  dan  suhu  dan kelembaban  penginderaan  teknologi  diterapkan  padamodul, DHT22  datang  dengan  keandalan  yang  sangat  tinggi  dan stabilitas  jangka  panjang  yang  sangat  baik.  DHT22 menikmati  presisi  tinggi  dan  harga  yang  lebih  rendah, menjadikannya pilihan ideal untuk rentang pertengahan0harga,  suhu  dan  kelembapan  kinerja  tinggi sensor [5].
C. Sensor pH pH atau singkatan dari potential of Hydrogen merupakan derajat keasaman yang digunakan untuk menyatakan tingkat keasaman atau kebasaan yang dimiliki oleh suatu larutan. pH didefinisikan  sebagai  kologaritma  aktivitas  ion  hidrogen (H+)  yang  terlarut.  Koefisien  aktivitas  ion  hidrogen  tidak dapat  diukur  secara  eksperimental,  sehingga  nilainya didasarkan pada perhitungan teoritis. pH meter adalah sebuah alat  elektronik  yang  berfungsi  untuk  mengukur  pH  (derajat
keasaman atau kebasaan) suatu cairan (ada elektroda khusus yang  berfungsi  untuk  mengukur  pH  bahan-bahan  semi- padat). Sebuah pH meter terdiri dari sebuah elektroda (probe pengukur)  yang  terhubung  ke  sebuah  alat  elektronik  yang mengukur dan menampilkan nilai pH [6].
D. Metode Fuzzy Logic Sugeno Fuzzy logic ialah pemetaan ruang input ke ruang output . Fuzzy logic bekerja meniru cara manusia yang mampu untuk mengambil  keputusan  berupa  data  yang  samar  atau  tidak utuh  hingga  pada  ketepatan  penyelesaian.  Secara  umum, fuzzy logic dapat digunakan dalam tujuan yang lebih praktis, karena  pada  dasarnya  mempunyai  bahasa  alami,  sangat mudah  dipahami,  fleksibel,  dapat  membantu  mengatasi masalah  yang  tidak  pasti  dalam  rekayasa,  dan  apabila penalarannya  tidak  akurat  maka fuzzy  logic bisa memberikan  alasan  yang  dapat  diterima.    Aturan  ( rules ) yang  dapat  ditawarkan  dalam fuzzy  logic pada  sistem pengambilan  keputusan  dapat terisi  dengan  semua  kondisi jika maka ( if-then ) [7]. Fuzzy Sugeno adalah suatu logika yang digunakan untuk menghasilkan keputusan tunggal atau crisp saat defuzzyfikasi,  dimana  penggunaannya  tergantung  dari domain yang terjadi (Sri Kusumadewi, 2010). Fuzzy sugeno pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Takagi-Sugeno  Kang  pada tahun  1985.  Sehingga  metode  ini  sering  dinamakan  dengan metode  TSK  (Takagi-Sugeno  Kang).  Dimana  logika  fuzzy sugeno  memiliki  persamaan  bentuk  dengan  metode  fuzzy mamdani  hanya  berbeda  pada  output.  Metode  TSK  terdiri dari dua jenis  yaitu model fuzzy Sugeno orde-Nol dan Orde- Satu.  Adapun  tahapan  penyelesaian  metode Fuzzy Sugeno yaitu:
1. Fuzzifikasi (pembentukan himpunan) 2. Aplikasi fungsi implikasi 3. Agregasi (komponen aturan)
4. Defuzzifikasi
Hasil  Defuzzifikasi  pada  metode  Sugeno  diperoleh dengan  mencari  nilai  rata-rata  (z)  seperti  yang  ditunjukkan pada persamaan:
𝑍 = ∑ (1)
Dengan  α i adalah  α  predikat  ke-I,  dan  z i adalah  output pada anteseden aturan ke-i.
Metode fuzzy Sugeno  memiliki output yang  berupa constanta  atau  persamaan  linear  ( Crisp ),  yaitu  jika dibandingkan dengan metode fuzzy yang lain seperti metode Mamdani  yang  memiliki  output  berupa  himpunan  maka dalam  kebutuhan  permodelan,  metoode fuzzy Sugeno  lebih seringkali sesuai terutama dalam  model fuzzy orde nol yang dimiliki metode Sugeno.
E. Node-RED
Node-RED  adalah  sebuah  tool  berbasis  browser  untuk membuat  aplikasi  Internet  of  Things  (IoT)  yang  mana lingkungan
pemrograman visualnya mempermudah penggunanya untuk membuat aplikasi sebagai “ flow ”. Node- RED mengambil jalur alternatif tersebut untuk pengembangan  software.  Pertama,  ia  adalah  bahasa pemrograman  visual.  Daripada  membuat  aplikasi  sebagai barisan kodingan, Node-RED fokus ke program sebagai flow . Flow ini terbentuk dari node-node yang saling berhubungan di  mana  tiap  node  melakukan  tugas  tertentu.  Walaupun Node-RED didesain  untuk Internet  of  Things (IoT),  ia  juga dapat digunakan untuk keperluan umum dan untuk berbagai macam jenis aplikasi [8].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Proses hasil dan pembahasan data yang dilakukan untuk mengetahui  kesesuaian  kerja  system  dengan  perencanaan yang  sudah  dibuat.  Pengujian  dilakukan  secara  bertahap untuk  tiap  komponen  yang  digunakan  sesuai  dengan rangkaian alat yang kemudian akan diuji dengan sistem yang terintegrasi satu sama lain.

## A. Perancangan Sistem

## Gambar 1. Blok Diagram
Gambar  1.  Blok  Diagram  Alat  yang  mana  pada  blok diagram  Alat  terdapat Input, Proses dan  Output. Blok Input DHT22 berperan sebagai pembacaan Suhu dan Kelembaban pada  rumah  jamur,  DHT22  terhubung  dengan  Esp32  dan Sensor pH berperan sebagai pembaca data pH dari wadah air yang  dimpan  pada  wadah  untuk  pengkabutan  pada  rumah jamur.    Probe  dari  sensor  pH  akan  dimasukan  kedalam wadah  penampungan  air,  lalu  modul  sensor  pH  akan terhubung dengan Esp32. Pada blok proses sendiri terdiri atas Mikrokontroler  Esp32  bertugas  untuk  mengolah  data  hasil pembacaan  sensor  serta  berfungi  sebagai  pengatur  jalannya sensor.  Sedangkan  Node-RED  Raspbery  pi  3  untuk memonitoring  kerja  alat  dan  menyimpan  data  hasil monitoring. Blok Output Pada blok Output terdapat beberapa komponen  untuk  mendukung  proses  kerja  alat,  terdiri  dari, Driver Mosfet untuk mengontrol Pompa DC pH Up, Pompa DC pH Down , Fan Pendingin, Fan Humidifier , Fan Heater dan Blower  Exhaust  Fan ,  SSR  ( Solid  State  Relay )  Sebagai Saklar otomatis untuk menghidupkan dan mematikan Heater yang digunakan untuk  sebagai pemanas. Display LCD untuk menampilkan indikator pembacaan Suhu, Kelambaban Serrta pH pada alat.
Gambar  2.  menunjukan flowchart perangkat  lunak dimulai  dari  inisialisasi,  proses  pengecekan  Sensor  Suhu, Kelembaban  dan  pH  untuk  membaca  nilai  suhu  dan kelembaban  di  dalam  rumah  jamur  kuping,  serta  pH  pada wadah  penampungan  air  pada  alat.  Untuk  sistem  kontrol otomatis  memiliki  beberapa  aturan  yakni  dengan menggunakan  ketentuan  dari  proses fuzzy Sugeno  dimana ditentukan  derajat  keannggotaan  himpunan,  dikarenakan pada  metode fuzzy Sugeno  dapat  melakukan  Output  berupa nilai  dan  dapat  menjadi  acuan  atas  sistem  yang  dibuat. Output  yang  hasilkan  berupa  penyalaan Fan Pemanas, Fan Pendingin, Blower  Ex-Fan dan Fan  Humidifier serta pembacaan  sensor  secara  Real  Time.  Kemudian  dilanjutkan dengan pembacaan Sensor pH dimana pH > 7,5 jika ya maka Pompa  pH Down  On ,  jika  tidak  lanjut  pembacaan  sensor dengan pembacaan pH < 5 jika ya maka Pompa pH Up On , jika tidak Tampilkan Data ke LCD dan dilanjutkan mengirim Data  ke Node-RED .  Jika  sistem  dimatikan  maka  proses selesai. Jika tidak maka akan kembali ke proses awal.

## B. Proses Fuzzy

## Gambar 3. Sistem fuzzifikasi suhu dan kelembapan
Gambar  3.  menunjukan  pemetaan  ruang  input  terhadap output  yaitu  suhu  ruangan  dan  kelembapan  ruangan  rumah jamur dan output berupa blower exhaust fan , heater , Ac mini portable dan Humifier (menambahkan kelembapan udara).

## TABEL I. RULE FUZZY LOGIC SUGENO
No Jika ( IF ) Maka ( THEN ) 1 Suhu Bawah is Sangat Dingin PWM Pemanas is Cepat 2 Suhu Bawah is Dingin PWM Pemanas is Sedang 3 Suhu  Bawah is Agak Dingin PWM Pemanas is Lambat 4 Suhu  Atas is Cukup Panas PWM Pendingin is Lambat 5 Suhu Atas is Panas PWM Pendingin is Sedang 6 Suhu  Atas is Sangat Panas PWM Pendingin is Cepat 7
Kelembapan Bawah is Sangat Kering PWM  Pompa  Kabut is Banyak Kabut 8 Kelembapan Bawah is Kering PWM  Pompa  Kabut is Sedang Kabut 9
Kelembapan Bawah is Cukup Kering PWM  Pompa  Kabut is Sedikit Kabut 10 Kelembapan  Atas is Cukup Basah PWM Blower  Ex-Fan is Lambat 11 Kelembapan  Atas is Basah PWM Blower  Ex-Fan is Sedang 12 Kelembapan  Atas is Sangat Basah PWM Blower  Ex-Fan is
Cepat
Pada  Tabel  I  terdapat  aturan  (r ule ) dari  cara  kerja  alat pengimplementasian metode fuzzy logic pada kontrol rumah
jamur otomatis berbasis Node-RED , yang dimana sistem cara kerja  dari  alat  akan  berjalan  sesuai  dengan rule yang  sudah dibuat.

## Gambar 5. Derajat Keanggotan suhu
Gambar  5  Derajat  Keanggotan  suhu  dimana  terdapat Suhu bawah, Range dari Suhu Bawa 0-22°C, adapun disetiap keanggotaan  dari  variabel  suhu  bawah  terdapat  masing- masing  range  keanggotaan  sangat  dingin  0-8,  keanggotaan dingin 2,2-19,8 serta keanggotaan agak  dingin 14-22. Suhu atas,  Range  dari  suhu  atas  28°C  –  40  °C,  adapun  disetiap keanggotaan dari variabel suhu atas terdapat masing-masing range keanggotaan antara lain, keanggotaan cukup panas 28- 32, panas 29,2-38,8, serta keanggotaan sangat panas 35-40.

## Gambar 6. Derajat Keanggotan kelembapan
Gambar 6 Derajat  Keanggotan  kelembapan  Kelembapan Bawah,  mempunyai range 0-70%,  adapun  disetiap keanggotaan  dari  variabel  kelembapan  dibawah  terdapat masing-masing range keanggotaan antara lain, sangat kering 0-25, kering 7-63 serta range keanggotaan cukup kering 44- 70.  Kelembapan  atas,  mempunyai  range  90-100%,  adapun disetiap  keanggotan  dari  variabel  kelembapan  dibawah terdapat  masinng-masing  range  keanggotaan  antara  lain, cukup  basah  90-93,6,  basah  91-99  serta  sangat  basah  96,4- 100.

## C. Hasil penelitian
Hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  ditunjukan  pada Gambar  7  dan  Gaambar  8,  serta  hasil  penelitiannya  seperti pada Tabel II dan Tabel III.
Gambar 7a. Keseluruhan Prototipe Rumah Jamur
b) .
Gambar  7  (a)  menunjukan  sensor  yang  dipakai  pada penelitian  ini,  dimana  sensor  yang  digunakan  adalah  sensor DHT22.  Sensor  DHT22  ini  berfungsi  untuk  membaca  suhu dan kelembapan pada ruangan rumah jamur.dalam penelitian ini  dan  sensor  pH  dimana  dalam  penelitian  ini  sensor  pH digunakan  untuk  mengukur  kadar  atau  tingkat  keasam  serta basa  dari  air  yang  akan  digunakan  untuk  pengkabutan  pada ruangan rumah jamur, agar air yang sudah ditampung dalam wadah penyimpanan sesuai dengan pH yang dibutuhkan oleh jamur. Terdapat kumpulan data yang ditampilkan pada Node- RED  seperti  pada  Gambar  7  (b)  Ada  tiga  jenis  data  yang ditampilkan  pada  Node-RED  yaitu  data  suhu  ruangan, kelembapan ruangan dan pH ruangan pada rumah jamur

## Gambar 8. Keseluruhan Prototipe Rumah Jamur
Prototipe  rumah  jamur  dimana  suhu  dan  kelembapan pada ruangan serta pH sudah diatur berdasarkan output dari
Fuzzy .  Pada  Gambar  8  menunjukan  hasil  dari  pembuatan prototipe rumah jamur yang dimana pada rumah jamur sudah dipasang komponen elektronik untuk mengatur suhu,kelembapan serta  pH. Komponen yang dipasang dalam penelitian  ini  berupa AC  portable,  Humidifier,  Blower
Exhaust, dan Heater.

## Keterangan :
T = data suhu ruangan dari alat dalam penelitian ini (°C) PWM-R COOLER = error PWM pendingin alat (%) PWM-S  COOLER  =  error  PWM  pendingin software matlab (%)
PWM-R H = error PWM pemanas alat (%)
PWM-S H = error PWM pemanas software matlab
(%)
Keterangan :
HUMIDITY: data kelembapan ruangan dari alat dalam penelitian ini (%)
PWM-R COOLER: error PWM pengkabut alat (%)
PWM-S COOLER: error PWM pengkabut software matlab (%)
PWM-R HEATER: error PWM blower exhaust alat (%) PWM-S HEATER: error PWM blower exhaust software matlab (%)
Persamaan nilai rata-rata :
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = ∑ ∑    𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = ∑
∑  

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  monitoring  suhu  dan kelembapan  pada  ruangan  rumah    jamur  kuping  dapat terlaksana dengan baik serta sesuai dengan yang diharapkan. Metode Fuzzy Sugeno yang digunakan untuk menentukan set poin  dari  suhu  dan  kelembapan  pada  ruangan  rumah  jamur berjalan  dengan  baik.  Pemantauan  secara  keseluruhan melalui Node-Red dan kontrol rumah jamur otomatis berhasil dilakukan  dengan  keberhasilan  99,436%  dalam  pengaturan PWM  untuk  suhu,  dan  98,639%  dalam  pengaturan  PWM untuk  kelembapan.  Oleh  karena  itu  rata-rata  keberhasilan penelitian  dapat  disimpulkan  adalah  sebesar  99,037%. Penelitian ini juga dapat dijadikan referensi dalam penelitian yang akan di kembangkan di bidang pertanian atau lainnya di masa yang akan datang.
D AFTAR P USTAKA
[1] Hadiyanti,  N.,  Aji,  S.  B.,  &  Saptorini,  S.  (2020).  Kajian  Produksi Jamur Kuping (Auricularia Auriculajudae) Pada Berbagai Komposisi Media Tanam. Jurnal Agrinika: Jurnal Agroteknologi Dan Agribisnis, 4(1), 1-14. [2] Salehawati  N,  Millaty  M.  Rantai  Pasokan  Jamur  Kuping  di Yogyakarta.  Surya  Agritama  J  Ilmu  Pertan  dan  Peternak. 2019;8(2):262-273.
[3] GHOZALI, M. (2021). APLIKASI ARDUINO UNTUK KONTROL SERTA MONITORING SUHU DAN KELEMBABAN KUMBUNG JAMUR KUPING (Doctoral dissertation, UNISNU Jepara).
[4] Suhendar  B,  Fuady  TD,  Herdian  Y.  Rancang  Bangun  Sistem Monitoring  dan  Controlling  Suhu  Ideal  Tanaman  Stroberi  Berbasis Internet of Things (IoT). J Ilm Sains Dan Teknol. 2021;5(1):48-60.
[5] Saputra  F,  Suchendra  DR,  Sani  MI.  Implementasi  Sistem  Sensor Dht22  Untuk  Menstabilkan  Suhu  Dan  Kelembapan  Berbasis Mikrokontroller  Nodemcu  Esp8266  Pada  Ruangan.  eProceedings Appl Sci. 2020;6(2).
[6] Hariyadi H, Kamil M, Ananda P. Sistem Pengecekan pH Air Otomatis Menggunakan  Sensor  pH  Probe  Berbasis  Arduino  Pada  Sumur  Bor. Rang Tek J. 2020;3(2):340-346.
[7] Budiyanto,  Almira,  Genta  Bayu  Pramudita,  and  Sisdarmanto Adinandra.  "Kontrol  Relay  dan  Kecepatan  Kipas  Angin  Direct Current (DC) dengan Sensor Suhu LM35 Berbasis Internet of Things (IoT)." Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika 19.1 (2020): 43-54.
[8] Mulyono, S., Qomaruddin, M., & Anwar, M. S. (2018). Penggunaan Node-RED pada Sistem Monitoring dan Kontrol Green House berbasis Protokol MQTT. TRANSISTOR Elektro Dan Informatika, 3(1), 31-44. NO H PWM- R PWM- S Error PWM- R PWM- S E H H FAN RH FAN RH 1 46.3 161.42 158 2.16455 0 0 0 2 46.8 158.63 155 2.34580 0 0 0 3 48.1 151.57 149 1.72483 0 0 0 4 48.9 147.34 145 1.61448 0 0 0 5 47.6 154.25 151 2.15827 0 0 0 6 47.3 155.89 153 1.88888 0 0 0 7 50.1 141.15 139 1.55323 0 0 0 8 50 141.66 139 1.91870 0 0 0 9 51 136.64 135 1.21925 0 0 0 10 51.7 133.20 131 1.68396 0 0 0 … … … … … … … … 30 82 0 0 0 0 0 0 RATA-RATA ERROR (%) 1.36050 0 KEBERHASILAN (%) 98,6395
No T PWM-R PWM- S Error PWM- R PWM -S E Cooler Cooler H H 1 31.1 132.153 137 3.5379 0 0 0 2 31 129.348 133 2.7458 0 0 0 3 30.9 126.583 130 2.6284 0 0 0 4 30.6 118.521 121 2.0487 0 0 0 5 30.4 113.333 115 1.4495 0 0 0 6 30.2 108.288 110 1.5563 0 0 0 7 30 103.378 104 0.5980 0 0 0 8 29.7 96.258 96.6 0.3540 0 0 0 9 29.5 91.667 91.8 0.1448 0 0 0 10 29.5 91.667 91.8 0.1448 0 0 0 … … … … … … … … 30 27.7 0 0 0 0 0 0 RATA-RATA ERROR (%) 0.5645 0 KEBERHASILAN (%) 99,436