## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/
Implementasi Sistem Monitoring Tanaman Hidroponik Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno
Fitriani 1 , Tegar Palyus Fiqar 2, * , dan Riska Kurniyanto Abdullah 3
1 Institut Teknologi Kalimantan; 11191025@student.itk.ac.id
2 Institut Teknologi Kalimantan; tegar@lecturer.itk.ac.id
3 Institut Teknologi Kalimantan; riska.abdullah@lecturer.itk.ac.id
* Korespondensi: tegar@lecturer.itk.ac.id
Abstract: Farming using hydroponic systems has emerged as an effective alternative to address the problem of limited agricultural land. However, hydroponic farming requires strict maintenance and control.   In light of these challenges, the development of monitoring technology is necessary to assist in monitoring and con- trolling hydroponic systems. The development of a monitoring system is carried out to address the challenges of  maintenance  and  control  in  hydroponic  farming  through  the  development  of  effective  and  accurate monitoring technology, thus enhancing the overall productivity and success of hydroponic plant cultivation. This study aims to develop a monitoring system using Arduino Mega 2560, Wemos D1 R2, E201 sensor, DHT22 sensor, HC-SR04 sensor, and BH1750 sensor. In this research, the fuzzy logic method was applied to generate outputs for the water pump actuator, pH up pump, and pH down pump. The HC-SR04 and E201 sensor data served as fuzzy inputs, while the Arduino Mega 2560 functioned as the fuzzy data processor, and the Wemos D1 R2 was responsible for sending data to the server via the internet. The data successfully stored in the server's database would be displayed on the monitoring dashboard. The HC-SR04 sensor testing results showed an average %error of 0% and an accuracy of 100%. The E201 sensor exhibited an average %error of 0.07% and an accuracy of 99.33%. The DHT22 sensor had an average %error of 0.05% and an accuracy of 99.49% for temperature data, while for humidity data, it had an average %error of 2.58% and an accuracy of 75.23%. The BH1750 sensor had an average %error of 0.13% and an accuracy of 99.66%. The results of this study demonstrate that the hydroponic plant monitoring system using the described devices and methods can be implemented successfully .
Keywords: Monitoring System; Hydroponics; Fuzzy
Abstrak: Bertani  menggunakan  sistem  hidroponik  menjadi  alternatif  efektif  untuk  mengatasi masalah kurangnya lahan pertanian, tetapi bertani secara hidroponik memerlukan pemeliharaan dan  pengendalian  yang  ketat.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  diperlukan  pengembangan teknologi monitoring untuk  membantu  memantau  serta  mengendalikan  sistem  hidroponik. Pengembangan  sistem  monitoring  dilakukan  untuk  mengatasi  tantangan  pemeliharaan  dan pengendalian dalam bertani secara hidroponik melalui pengembangan teknologi monitoring yang efektif  dan  akurat,  sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitas  dan  kesuksesan  budidaya tanaman hidroponik secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring menggunakan perangkat Arduino Mega 2560 , Wemos D1 R2 , sensor E201, sensor DHT22, sensor  HC-SR04,  dan  sensor  BH1750.  Pada  penelitian  ini,  metode fuzzy diterapkan  untuk menghasilkan output pada aktuator pompa air, pompa pH up , dan pompa pH down . Data sensor HC-SR04 dan E201 menjadi input fuzzy , Arduino Mega 2560 berfungsi sebagai pengolah data fuzzy , dan Wemos  D1  R2 bertugas  mengirimkan  data  ke  server  melalui internet .  Data  yang  berhasil disimpan dalam database pada server akan ditampilkan pada dashboard monitoring . Hasil pengujian sensor HC-SR04 menunjukkan rata-rata % error sebesar 0% dan akurasi sebesar 100%. Sensor E201 memiliki rata-rata % error sebesar 0,07% dan akurasi sebesar 99,33%. Sensor DHT22 pada data suhu memiliki  rata-rata  % error sebesar  0,05%  dan  akurasi  sebesar  99,49%,  sedangkan  pada  data
Sitasi: Fitriani;  Fiqar,  T.  P.; Abdullah, R. K. ( 2023 ). Implementasi Sistem Monitoring Tanaman
Hidroponik  Menggunakan  Metode Fuzzy Sugeno. JTIM: Jurnal Teknolo- gi  Informasi  Dan  Multimedia,  5(2),
hlm.
109-121, https://doi.org/10.35746/jtim.v5i2.372
Copyright: ©  2023 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
kelembaban memiliki rata-rata % error sebesar 2,58% dan akurasi sebesar 75,23%. Sensor BH1750 memiliki  rata-rata  % error sebesar  0,13%  dan  akurasi  sebesar  99,66%.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa sistem monitoring tanaman hidroponik menggunakan perangkat dan metode yang dijelaskan dapat diimplementasikan.
Kata kunci: Sistem Monitoring ; Hidroponik; Fuzzy

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan  populasi  Indonesia  meningkat  pesat  dari  tahun  2010  hingga  2020, dengan peningkatan rata-rata 3,26 juta jiwa per tahun[1][2]. Peningkatan ini berdampak pada  berkurangnya  lahan  pertanian  akibat  pembangunan  pemukiman  penduduk. Sistem  hidroponik  digunakan  sebagai  alternatif  efektif  untuk  mengatasi  masalah  ini. Namun,  sistem  hidroponik  memerlukan  pemeliharaan  dan  pengendalian  yang  ketat. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan teknologi monitoring untuk memantau dan mengendalikan sistem hidroponik[3][4].
Bertani  dengan  sistem  hidroponik  adalah  salah  satu  langkah  untuk  mengatasi kurangnya lahan pertanian[5][6]. Hidroponik adalah metode budidaya tanaman tanpa menggunakan  tanah,  melainkan  air  sebagai  media  tanam  yang  mengandung  larutan nutrisi  yang  telah  digunakan  sejak  zaman  Babilonia,  China,  dan  Mesir,  serta  mulai berkembang di berbagai negara termasuk Indonesia[7]. Meskipun menjadi solusi untuk kurangnya lahan pertanian, sistem hidroponik memiliki kelemahan karena memerlukan pemeliharaan dan pengendalian yang ketat, seperti pH air, suhu, kelembaban, kualitas air, nutrisi tanaman, dan intensitas cahaya[8][9].
Teknologi  yang  dapat  membantu  memelihara  dan  mengontrol  tanaman  dalam sistem  hidroponik  menjadi  kebutuhan  penting[10][11].  Beberapa  penelitian  telah dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Salah  satunya  yaitu  penelitian dengan judul “ Implementation IoT in System Monitoring Hydroponic Plant Water Circulation and Control ” yang dilakukan oleh Nurhasan, Prasetyo, Lazuardi, Rohadi, dan Pradibta. Penelitian  tersebut  menggunakan Raspberry Pi 3 , converter analog  ke  digital  MCP3008, sensor SEN0161 untuk pengukur pH, sensor DHT11 untuk suhu dan kelembaban, serta sensor  HC-SR04  untuk  jarak  ultrasonik.  Penelitian  ini  berhasil  menciptakan  sistem kontrol otomatis sirkulasi air hidroponik menggunakan metode Fuzzy Sugeno[12]. Sistem monitoring diperlukan  dalam  budidaya  tanaman  hidroponik  untuk mengontrol  sirkulasi  air,  pH  air,  suhu,  kelembaban,  dan  intensitas  cahaya. Pengembangan  sistem monitoring dilakukan  untuk  mengatasi  tantangan  pemeliharaan dan  pengendalian  dalam  bertani  secara  hidroponik  melalui  pengembangan  teknologi monitoring yang  efektif  dan  akurat,  sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitas  dan kesuksesan budidaya tanaman hidroponik secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring otomatis yang meliputi kontrol sirkulasi air, kontrol pH,  dan monitoring suhu,  kelembaban,  dan  intensitas  cahaya  secara real-time . Sensor-sensor seperti HC-SR04, E201, DHT22, dan BH1750 digunakan untuk mengukur parameter-parameter  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  dua  buah  mikrokontroler, pertama Arduino Mega 2560 yang digunakan untuk membaca sensor dan mengolah data menggunakan logika fuzzy , setelah itu seluruh data yang telah diolah akan dikirimkan ke Wemos D1 R2. Mikrokontroler kedua yaitu Wemos D1 R2 yang digunakan mengirimkan data ke internet kemudian data akan ditampilkan pada dashboard monitoring . Logika fuzzy digunakan  dalam  menentukan output untuk  aktuator  ketinggian  air  dan  aktuator  pH berdasarkan  data input dari  sensor  HC-SR04  dan  sensor  E201.  Metode fuzzy Sugeno diterapkan  pada  penelitian  ini  karena  metode  ini  mampu  mengatur  respon  aktuator secara adaptif dan akurat berdasarkan kondisi input ketinggian air dan pH, membantu meningkatkan produktivitas dan hasil panen dalam budidaya tanaman hidroponik.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2

## 2. Metode
Penerapan metode fuzzy dalam penelitian ini melibatkan tiga proses utama, yaitu fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi[13][14]. Pertama, dalam proses fuzzifikasi, data input dari  sensor  HC-SR04  dan  sensor  E201  diubah  menjadi  nilai  keanggotaan  dalam bentuk  himpunan fuzzy .  Setiap  data input diberikan  label  keanggotaan  berdasarkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya. Kedua, dalam proses inferensi, aturan-aturan fuzzy digunakan untuk  menghasilkan aturan-aturan logika  yang  kemudian digunakan untuk  menentukan output .  Data input yang  telah  difuzzifikasi  digunakan  sebagai  ma- sukan untuk menghasilkan output berupa status hidup atau mati untuk aktuator keting- gian air dan aktuator pH. Ketiga, dalam proses defuzzifikasi, output dari proses inferensi dikonversi  kembali  menjadi  nilai  tegas  yang  dapat  dipahami  oleh  sistem.  Metode  de- fuzzifikasi digunakan untuk mengubah himpunan fuzzy menjadi nilai tegas yang akan digunakan  sebagai  instruksi  bagi  aktuator  dalam  mengendalikan  sirkulasi  air  dan  pH secara  otomatis.  Melalui  penerapan  metode fuzzy dengan  proses  fuzzifikasi,  inferensi, dan defuzzifikasi, penelitian ini mampu mengontrol sistem hidroponik secara otomatis berdasarkan data input yang diukur oleh sensor-sensor tertentu.
Gambar 1. Konsep Logika Fuzzy

## 2.1 Fuzzifikasi
Input dari metode yang diusulkan pada sistem monitoring hidroponik ini terdiri dari dua  variabel,  yaitu  ketinggian  air  dan  pH  air.  Variabel  ketinggian  air  terdiri  dari himpunan linguistik rendah dan tinggi yang derajat keanggotaannya ditunjukkan pada Gambar 2(a). Variabel pH terdiri dari himpunan linguistik asam, ideal, dan basa yang derajat  keanggotaannya  ditunjukkan  pada  Gambar  2(b).  Rentang  derajat  keanggotaan ketinggian  air  dan  pH  ditentukan  berdasarkan  sumber  jurnal  dan  hasil  wawancara dengan petani hidroponik. Berdasarkan derajat keanggotaan pada Gambar 2, penelitian ini menggunakan tiga representasi yaitu kurva segitiga, kurva bahu kiri, dan kurva bahu kanan.  Kurva  segitiga  didefinisikan  pada  persamaan  (1),  dimana  μ[x]  adalah  nilai keanggotaan pada himpunan fuzzy pada titik input x, x adalah nilai input , a adalah nilai batas bawah, b adalah titik tengah pada kurva, c adalah nilai batas atas. Kurva bahu kiri didefinisikan pada persamaan (2), dimana μ[x] adalah nilai keanggotaan pada himpunan fuzzy pada titik input x, x adalah variabel input , a adalah nilai batas bawah, b adalah nilai batas atas. Kurva bahu kanan didefinisikan pada persamaan (3), dimana μ[x] adalah nilai keanggotaan pada himpunan fuzzy pada titik input x, x adalah nilai input , a adalah nilai batas bawah, b adalah nilai batas atas.
Gambar 2. (a) himpunan ketinggian air, (b) himpunan pH
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
μ[x] = 0; (x − a)/(b − a); (c − x)/(c − b); x ≤ a atau x ≥ c a ≤ x ≤ b b ≤ x ≤ c (1) μ[x] = 1; (b − x)/(b − a); 0; x ≤ a a < x ≤ b x > b (2) μ[x] = 0; (x − a)/(b − a); 1; x < a a ≤ x < b x ≥ b (3)
Fungsi keanggotaan variabel ketinggian  air  digunakan untuk  menentukan  sejauh mana  nilai  "x"  termasuk  dalam  himpunan fuzzy “Rendah”  dengan  rentan  0-23  yang ditunjukkan pada persamaan (4), dan himpunan fuzzy “Tinggi” dengan rentan >33 yang ditunjukkan  pada  persamaan  (5).  Pengambilan  nilai  batas  tinggi  dilakukan  dengan mempertimbangkan  agar  sensor  pH  tidak  terendam  sepenuhnya  untuk  menghindari potensi kerusakan pada sensor. Selain itu, batas bawah ditetapkan mulai dari 0 hingga 23 cm. Nilai 23 cm pada batas bawah digunakan untuk memastikan air tetap berada dalam jangkauan  sensor  pH  dan  menjaga  ketinggian  air  tetap  berada  dalam  rentang  yang diinginkan.
μ [x] = 1; (33 − x)/(33 − 23); 0; x ≤ 23 23 < x ≤ 33 x > 33 (4) μ [x] = 0; (x − 33)/(33 − 23); 1; x < 23 23 ≤ x < 33 x ≥ 33 (5)
Fungsi keanggotaan variabel pH digunakan untuk menentukan sejauh mana nilai "x" termasuk dalam himpunan fuzzy “Asam” dengan rentan 0-5.5 yang ditunjukkan pada persamaan  (6),  himpunan fuzzy “Ideal”  dengan  rentan  5-8.5  yang  ditunjukkan  pada persamaan  (7),  dan  himpunan fuzzy “Basa”  dengan  rentan  >8  yang  ditunjukkan  pada persamaan  (8).  Berdasarkan  penelitian  di  sumber  jurnal  yang  merekomendasikan  pH ideal  untuk  tanaman  hidroponik  antara  5.5  hingga  6.5[5].  Rentang  pH  dijaga  hingga mencapai nilai 8 berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan pada usaha hidroponik yang telah beroperasi selama lebih dari 10 tahun.
μ [x] = 1; (5.5 − x)/(5.5 − 5); 0; x ≤ 5 5 < x ≤ 5.5 x > 5.5
(6)
μ [x] =
0; (x − 5)/(6.5 − 5); (8.5 − x)/(8.5 − 6.5); x ≤ 5 atau x ≥ 8.5 5 ≤ x ≤ 6.5 6.5 ≤ x ≤ 8.5 (7) μ [x] = 0; (x − 8)/(8.5 − 8); 1; x < 8 8 ≤ x < 8.5 x ≥ 8.5 (8)
Nilai x yang digunakan untuk ketinggian air adalah 25, yang merupakan hasil dari data  uji  saat  implementasi  pada  sistem  hidroponik.  Nilai  ini  menggambarkan  bahwa nilai x berada diantara himpunan “Rendah” dengan himpunan “Tinggi”, sehingga nilai x dapat dihitung dengan persamaan 4 dan 5, sebagai berikut:
µ (25) = 33 − 25 33 − 23 = 0.8
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
µ (25) = 25 − 23 33 − 23 = 0.2
Nilai x yang digunakan untuk pH adalah 5.4, yang merupakan hasil dari data uji saat  implementasi  pada  sistem  hidroponik.  Nilai  ini  menggambarkan  bahwa  nilai  x berada  diantara  himpunan  “Asam”  dengan  himpunan  “Ideal”,  sehingga  nilai  x  dapat dihitung dengan persamaan 6 dan 7, sebagai berikut:
µ (5.4) = 5.5 − 5.4 5.5 − 5 = 0.2 µ (5.4) = 5.4 − 5 6.5 − 5 = 0.2666666667
2.2 Inferensi Proses  inferensi  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  z,  yang  merupakan  nilai minimum antara ketinggian air dan pH dengan menggunakan persamaan (9). Nilai ini menunjukkan  sejauh  mana  kedua  variabel  tersebut  mempengaruhi  pengoperasian pompa,  dimana  μA  dan  μB  adalah  fungsi  keanggotaan  dari  himpunan  A  dan  B, sedangkan x dan y adalah variabel input yang digunakan untuk mengukur sejauh mana suatu elemen memenuhi himpunan A dan B. Selanjutnya, nilai α diambil dari nilai bobot pompa  yang  terdapat  pada  Gambar  3.  Nilai  α  menentukan  seberapa  besar  kontribusi bobot  pompa  dalam  mengatur  kinerja  sistem.  Dasar  rujukan  aturan fuzzy yang digunakan  yaitu  berdasarkan  kumpulan  pernyataan  yang  menghubungkan input variabel  linguistik  dengan output dalam  sistem  logika fuzzy ,  memungkinkan pengambilan keputusan dalam situasi yang tidak tegas dan ambigu[15].
Tabel 1. Rulebase Sistem Rules Input Output Ketinggian Air pH Air Pompa Air Pompa pH Up Pompa pH Down R1 Rendah Asam Hidup Hidup (lama) Mati R2 Rendah Ideal Hidup Mati Mati R3 Rendah Basa Hidup Mati Hidup (lama) R4 Tinggi Asam Mati Hidup (cepat) Mati R5 Tinggi Ideal Mati Mati Mati R6 Tinggi Basa Mati Mati Hidup (cepat)
(a)
(b) Gambar 3. (a) bobot pompa air dalam mikrodetik, (b) bobot pompa pH dalam mikrodetik 𝑧 = min 𝜇 (𝑥), 𝜇 (𝑦) (9)
Penerapan  persamaan  (9)  dapat  dilakukan menggunakan  hasil perhitungan pada tahap  fuzzifikasi.  Berdasarkan  aturan  yang  telah  ditetapkan  dalam  Tabel  1,  untuk  R1 diperoleh nilai μA(25) sebesar 0.8 dan μB(5.4) sebesar 0.2.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
𝑧 = min(0.8,0.2) = 0.2

## 2.3 Defuzzifikasi
Proses  defuzzifikasi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  rata-ratanya  atau weight average (WA) dari hasil perkalian antara nilai z dari setiap aturan dengan bobot pompa yang  sesuai.  Kemudian,  hasil  dari  perkalian  tersebut  dijumlahkan  dan  dibagi  dengan total  nilai  z.  Proses  perhitungan  defuzzifikasi  direpresentasikan  pada  persamaan  (10), dimana α 1 yang menggambarkan bobot yang diberikan pada setiap nilai z 1 , sedangkan α N menggambarkan bobot yang diberikan pada setiap nilai z N .
WA = α Z + α Z + ⋯ + α Z α +α + ⋯ + α (10)
Penerapan persamaan (10) dapat dilakukan menggunakan hasil perhitungan pada tahap inferensi serta disesuaikan dengan rulebase atau basis aturan yang telah dibuat.
DefuziPompa = 0.2 ∗ 100 + 0.2666666667 ∗ 100 + 0 ∗ 100 + 0.2 ∗ 0 + 0.2 ∗ 0 + 0 ∗ 0 0.2 + 0.2666666667 + 0 + 0.2 + 0.2 + 0 = 53.84615385 DefuziPHup = 0.2 ∗ 200 + 0.2666666667 ∗ 0 + 0 ∗ 0 + 0.2 ∗ 1 − 0 + 0.2 ∗ 0 + 0 ∗ 0 0.2 + 0.2666666667 + 0 + 0.2 + 0.2 + 0 = 69.23 DefuziPHdown = 0.2 ∗ 0 + 0.2666666667 ∗ 0 + 0 ∗ 200 + 0.2 ∗ 0 + 0.2 ∗ 0 + 0 ∗ 1000 0.2 + 0.2666666667 + 0 + 0.2 + 0.2 + 0 = 0

## 3. Hasil
Pada penelitian ini, dilakukan perancangan dan pengujian sistem hidroponik secara keseluruhan  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4(a,  b).  Pengujian  ini  melibatkan pengujian pada seluruh komponen sistem. Selain itu, perancangan dan pengujian juga dilakukan pada empat  sensor  yaitu HC-SR04, E201, DHT22,  dan BH1750 seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  5(a,  b,  c,  d)  secara  berurutan.  Data  sensor  yang  diuji merupakan hasil konversi dari tiga nilai sensor yang diperoleh, hal ini dilakukan untuk mendapatkan satu nilai sensor yang lebih akurat. Terdapat persamaan yang digunakan untuk  mencari  % error ,  rata-rata  % error ,  akurasi,  dan  rata-rata  akurasi.  Persamaan  (11) digunakan  untuk  menghitung  % error ,  persamaan  (12)  digunakan  untuk  menghitung rata-rata % error , persamaan (13) digunakan untuk menghitung akurasi, dan persamaan (14)  digunakan  untuk  menghitung  rata-rata  akurasi.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk memastikan apakah output dari fuzzy dapat mengatur pemantauan nyala-mati aktuator pompa air dan pompa pH secara efektif.
Gambar 4. (a) rangkaian alat, (b) implementasi pada sistem hidroponik
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 115  of 121 (a) (b) (c) (d)
Gambar 5. (a) sensor HC-SR04, (b) sensor E201, (c) sensor DHT22, (d) sensor BH1750 %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = |Pembacaan Sensor − Pengukuran Manual| Pengukuran Manual ∗ 100% (11)
Rata − rata %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 Total %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 Banyaknya Data (12) Akurasi = 100% − %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 (13) Rata − rata akurasi = Total Akurasi Banyaknya Data (14)

## 3.1 Perancangan dan Pengujian Alat
Perancangan  dan  pengujian  alat  dilakukan  dengan  menghubungkan  3  sensor HC-SR04, 3 sensor DHT22, 3 sensor E201, 2 sensor BH1750, dan relay pada Arduino Mega 2560 . Menghubungkan 1 sensor BH1750 ke Wemos D1 R2 . Selanjutnya, pin TX dari Wemos D1  R2 dihubungkan  ke  pin  RX2 Arduino  Mega  2560 ,  dan  pin  RX  dari Wemos  D1  R2 dihubungkan  ke  pin  TX2 Arduino  Mega  2560 menggunakan  kabel jumper .  Program dijalankan melalui software Arduino IDE.

## 3.2 Perancangan dan Pengujian HC-SR04
Pengujian sensor HC-SR04 dilakukan untuk mendapatkan pengukuran ketinggian air  yang  akurat.  Pengujian  tersebut  melibatkan  perbandingan  antara  hasil  pembacaan jarak menggunakan sensor dengan hasil pembacaan jarak menggunakan alat ukur meter. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan software Arduino  IDE  untuk  membuat program  sederhana  yang  melibatkan  tiga  sensor  HC-SR04  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 5(a). Data yang diuji adalah nilai ketinggian air yang telah dikonversi dari ketiga sensor  HC-SR04  menjadi  satu  nilai.  Hasil  pengujian  yang  tercatat  dalam  Tabel  2
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
116  of 121
menunjukkan  % error sebesar  0%  dan  akurasi  sebesar  100%  untuk  pengujian  sensor HC-SR04.
Tabel 2. Hasil Pengujian Sensor HC-SR04 Uji ke- Pembacaan Sensor (cm) Pengukuran Manual (cm) %error (%)  Akurasi(%) 1 27 27 0 100 2 19 19 0 100 3 14 14 0 100 4 42 42 0 100 5 50 50 0 100 6 43 43 0 100 7 33 33 0 100 8 65 65 0 100 9 27 27 0 100 10 10 10 0 100 Total 0 1000 Rata-rata 0 100

## 3.3 Perancangan dan Pengujian E201
Pengujian  sensor  E201  dilakukan  untuk  mendapatkan  pengukuran  pH  air  yang akurat.  Pengujian  tersebut  melibatkan  perbandingan  antara  hasil  pembacaan  pH menggunakan sensor dengan hasil pembacaan pH menggunakan pH meter. Pengujian sensor E201 menggunakan bubuk pH buffer 4.01, 6.86, dan 9.18 yang dilarutkan dalam 250ml  air  aquades.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan software Arduino  IDE untuk  membuat  program  sederhana  yang  melibatkan  tiga  sensor  E201  seperti  yang terlihat pada Gambar 5(b). Data yang diuji adalah nilai pH yang telah dikonversi dari ketiga  sensor  E201  menjadi  satu  nilai.  Hasil  pengujian  yang  tercatat  dalam  Tabel  3 menunjukkan % error sebesar 0.07% dan akurasi sebesar 99.33% untuk pengujian sensor E201.
Tabel 3. Hasil Pengujian Sensor E201 Uji ke- Pembacaan Sensor (pH) Pengukuran Manual (pH) %error (%)  Akurasi(%) 1 6.54 6.5 0.62 99.38 2 6.37 6.4 0.47 99.53 3 4.01 4 0.25 99.75 4 5.94 6 1 99 5 8.99 9 0.11 99.89 6 6.62 6.6 0.30 99.70 7 9 9 0 100 8 4.04 3.9 3.59 96.41 9 6.4 6.4 0 100 10 8.97 9 0.33 99.67 Total 0.67 993.33 Rata-rata 0.07 99.33 3.4 Perancangan dan Pengujian DHT22
Pengujian  sensor  DHT22  dilakukan  untuk  mendapatkan  pengukuran  suhu  dan kelembaban  udara  yang  akurat.  Pengujian  tersebut  melibatkan  perbandingan  antara hasil pembacaan suhu dan kelembaban menggunakan sensor dengan hasil pembacaan suhu  dan  kelembaban  menggunakan hygrometer .  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan software Arduino  IDE  untuk  membuat  program  sederhana  yang
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 117  of 121
melibatkan tiga sensor DHT22 seperti yang terlihat pada Gambar 5(c). Data yang diuji adalah nilai suhu dan kelembaban yang telah dikonversi dari ketiga sensor E201 menjadi satu nilai suhu dan satu nilai kelembaban. Hasil pengujian yang tercatat dalam Tabel 4 menunjukkan  bahwa  untuk  pengujian sensor  DHT22 pada data suhu, terdapat % error sebesar  0.05%  dan  akurasi  sebesar  99.94%.  Sedangkan  pengujian  yang  tercatat  dalam Tabel  5  menunjukkan  bahwa  untuk  pengujian  sensor  DHT22  pada  data  kelembaban, terdapat % error sebesar 2.58% dan akurasi sebesar 74.23%.
Tabel 4. Hasil Pengujian Sensor DHT22 pada Data Suhu Uji ke-  Pembacaan Sensor (°C) Pengukuran Manual (°C) %error (%)  Akurasi(%) 1 33.7 33.9 0.59 99.41 2 33.45 33.5 0.15 99.85 3 33.15 33 0.45 99.55 4 32.95 32.4 1.7 98.30 5 32.4 32.5 0.31 99.69 6 32.5 32.3 0.62 99.38 7 32.3 32.2 0.31 99.69 8 32.1 32 0.31 99.69 9 31.85 31.9 0.16 99.84 10 31.65 31.5 0.48 99.52 Total 0.51 994.93 Rata-rata 0.05 99.49 Tabel 5. Hasil Pengujian Sensor DHT22 pada Data Kelembaban Uji ke-  Pembacaan Sensor (%) Pengukuran Manual (%) %error (%)  Akurasi(%) 1 76 60 26.67 73.33 2 76 62 22.58 77.42 3 73 60 21.67 78.33 4 74 60 23.33 76.67 5 76 60 26.67 73.33 6 75 60 25 75 7 78 61 27.87 72.13 8 78 61 27.87 72.13 9 80 62 29.03 70.97 10 80 63 26.98 73.02 Total 25.77 742.33 Rata-rata 2.58 74.23

## 3.5 Perancangan dan Pengujian BH1750
Pengujian  sensor  BH1750  dilakukan  untuk  mendapatkan  pengukuran  nilai intensitas cahaya yang akurat. Pengujian tersebut melibatkan perbandingan antara hasil pembacaan  intensitas  cahaya  yang  didapat  menggunakan  sensor  dengan  hasil pembacaan  intensitas  cahaya  menggunakan luxmeter .  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan software Arduino  IDE  untuk  membuat  program  sederhana  yang melibatkan tiga sensor BH1750 seperti yang terlihat pada Gambar 5(d). Data yang diuji adalah nilai intensitas cahaya yang telah dikonversi dari ketiga sensor BH1750 menjadi satu  nilai.  Hasil  pengujian  yang  tercatat  dalam  Tabel  6  menunjukkan  % error sebesar 0.13% dan akurasi sebesar 98.66% untuk pengujian sensor BH1750.
Tabel 6. Hasil Pengujian Sensor BH1750
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 118  of 121 Uji ke- Pembacaan Sensor (Lux) Pengukuran Manual (Lux) %error (%)  Akurasi(%) 1 20929.58 21130 0.95 99.05 2 28657.50 28450 0.73 99.27 3 12452 12240 1.73 98.27 4 13553.33 13640 0.64 99.36 5 13734.25 13770 0.26 99.74 6 11834.17 11190 5.76 94.24 7 26892 26570 1.21 98.79 8 13831 13980 1.07 98.93 9 13555.83 13650 0.69 99.31 10 17589.58 17520 0.40 99.60 Total 1.34 986.57 Rata-rata 0.13 98.66

## 3.6 Pengujian Hasil Fuzzy
Pengujian  logika fuzzy bertujuan  untuk  mengevaluasi  akurasi  sistem  dalam memberikan hasil fuzzy terhadap kondisi sebenarnya pada sistem hidroponik. Pengujian ini  dilakukan  menggunakan  data  ketinggian  air  dan  pH  yang  diperoleh  saat  alat diimplementasikan  pada  sistem  hidroponik.  Dalam pengujian, sistem fuzzy dijalankan secara langsung pada sistem hidroponik dan memberikan kondisi sesuai dengan aturan yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Selanjutnya, output yang  dihasilkan  oleh  sistem dibandingkan dengan kondisi aktual dari pompa saat sistem diimplementasikan. Hasil pengujian yang tercatat dalam Tabel 7 menunjukkan bahwa output yang dihasilkan oleh sistem  memiliki  kesesuaian  yang  baik  dengan  kondisi  sebenarnya  pada  saat implementasi sistem.

## 3.7 Implementasi Dashboard Monitoring
Gambar 6. Halaman Data Sources
Tahapan  awal  sebelum  data  ditampilkan  pada dashboard monitoring yaitu menghubungkan database PostgreSQl®  yang  sudah  diinstal  pada  web  server  dengan dashboard Grafana®.  Gambar  6  merupakan  tampilan  dari  halaman  data sources yang digunakan  untuk  mengatur  koneksi database dengan dashboard .  Setelah dahsboard terhubung  dengan database ,  selanjutnya  dilakukan  pengaturan  tata  letak  tampilan dashboard sesuai dengan kebutuhan. Gambar 7 merupakan halaman dahsboard monitoring yang akan menampilkan data setiap sensor dan juga status pompa sedang hidup atau mati.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Tabel 7. Hasil Pengujian Fuzzy Uj i ke - Data Uji Hasil Fuzzy Kondisi Sebenarnya Ketinggia n air pH Status Pompa Pompa Air Pompa pH Up Pompa pH Down Pomp a Air Pompa pH Up Pompa pH Down 1 36 6.34 Mati Mati Mati Mati Mati Mati 2 26 5.8 Hidup Hidup Mati Hidup  Hidup Mati 3 25 5.4 Hidup Hidup Mati Hidup  Hidup Mati 4 32 6.69 Mati Mati Mati Mati Mati Mati 5 29 7.74  Hidup Mati Mati Hidup Mati Mati 6 30 8.14 Mati Mati Hidup Mati Mati Hidup 7 27 8.44  Hidup Mati Hidup Hidup Mati Hidup 8 29 8.73 Mati Mati Hidup Mati Mati Hidup 9 37 3.76 Mati Hidup Mati Mati Hidup Mati 10 33 5.70 Mati Mati Mati Mati Mati Mati
Gambar 7. Halaman Dahsboard Monitoring

## 4. Pembahasan

## 4.1 Biaya
Tabel  8  merupakan  rincian  biaya  yang  diperlukan  untuk  membangun  sistem monitoring tanaman hidroponik. Tabel 8. Rincian Biaya Penelitian No. Nama Barang Jumlah Barang Harga Satuan Total Harga 1 Pipa paralon 2inc 2 Rp.123.000 Rp.246.000 2 Pipa paralon 1,5inc 1 Rp.90.000 Rp.90.000 3 Overloop paralon ukuran 2inc ke 1,5inc 10 Rp.12.000 Rp.120.000 4 Sambungan L 1,5inc 13 Rp.11.000 Rp.143.000 5 Tutup paralon 2inc 1 Rp.12.000 Rp.12.000 6 HC-SR04 3 Rp.35.000 Rp.105.000 7 DHT22 3 Rp.37.000 Rp.111.000 8 E201 3 Rp.275.000 Rp.825.000 9 BH1750 3 Rp.18.000 Rp.54.000 10 Wemos D1 R2 1 Rp.55.000 Rp.55.000
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 120  of 121 No. Nama Barang Jumlah Barang Harga Satuan Total Harga 11 Arduino Mega 2560 1 Rp.300.000 Rp.300.000 12 Relay 1 Rp.50.000 Rp.50.000 13  Kabel jumper 6 meter Rp.10.000 Rp.60.000 14  Pompa air 3 Rp.45.000 Rp.135.000 Total Biaya Rp.2.306.000
Berdasarkan penelitian,  penggunaan perangkat Arduino Mega 2560 , Wemos D1 R2 , dan sensor-sensor seperti  E201, DHT22, HC-SR04, dan BH1750 pada sistem monitoring tanaman hidroponik telah berhasil dikembangkan. Implementasi dan pengujian sistem melibatkan  perangkat-perangkat  tersebut,  dan  sistem  ini  mampu  mengintegrasikan sensor-sensor  tersebut  untuk  memberikan  pengukuran  yang  akurat  terkait  ketinggian air,  suhu,  kelembaban,  dan  cahaya  dalam  lingkungan  hidroponik.  Pengujian sensor-sensor tersebut menghasilkan nilai rata-rata % error dan akurasi yang bervariasi. Pengujian  sensor  HC-SR04  menghasilkan  rata-rata  % error sebesar  0%  dan  rata-rata akurasi  sebesar  100%.  Pengujian  sensor  E201  menghasilkan  rata-rata  % error sebesar 0.07% dan rata-rata akurasi sebesar 99,33%. Pengujian sensor DHT22 untuk data suhu menghasilkan  rata-rata  % error sebesar  0.05%  dan  rata-rata  akurasi  sebesar  99.49%, sementara  pengujian  sensor  DHT22  untuk  data  kelembaban  menghasilkan  rata-rata % error sebesar  2.58%  dan  rata-rata  akurasi  sebesar  75.23%.  Terakhir,  pengujian  sensor BH1750  menghasilkan  rata-rata  % error sebesar  0.13%  dan  rata-rata  akurasi  sebesar 99.66%. Penerapan metode fuzzy dalam sistem monitoring tanaman hidroponik berhasil menghasilkan output yang tepat pada aktuator pompa air, pompa pH up , dan pompa pH down .  Metode fuzzy mampu  mengambil  keputusan  berdasarkan  aturan-aturan fuzzy yang  telah  ditetapkan,  sehingga  mampu  mengatur  respon  aktuator  sesuai  dengan kondisi  yang  diberikan  pada  tanaman  hidroponik.  Dengan  menggunakan  metode  ini, sistem monitoring dapat mengoptimalkan pengendalian ketinggian air dan tingkat pH, yang  berkontribusi  pada  pertumbuhan  dan  kesehatan  tanaman  hidroponik  secara efektif.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  perangkat Arduino Mega 2560 , Wemos D1 R2 , dan sensor-sensor seperti E201, DHT22, HC-SR04, dan BH1750  dalam  sistem monitoring tanaman  hidroponik  telah  berhasil  dikembangkan. Sistem  ini  mampu  memberikan  pengukuran  yang  akurat  terkait  ketinggian  air,  suhu, kelembaban, dan cahaya. Penerapan metode fuzzy dalam sistem juga berhasil mengatur respon  aktuator  sesuai  dengan  kondisi  tanaman  hidroponik.  Sebagai  saran  penelitian selanjutnya, disarankan untuk melakukan evaluasi dan pengaturan durasi on - off pompa guna  meningkatkan  akurasi  pengukuran  tingkat  keasaman  (pH)  dan  ketinggian  air. Tujuan dari evaluasi ini adalah untuk memastikan bahwa pH dan ketinggian air tetap sesuai  dengan  kebutuhan  yang  diinginkan  untuk  pertumbuhan  tanaman  hidroponik. Perlu  diperhatikan  bahwa  terdapat  beberapa  kemungkinan  yang  dapat  menyebabkan hasil pengukuran sensor dan juga hasil perhitungan fuzzy menjadi tidak sesuai, seperti ketidakstabilan  daya  listrik,  kalibrasi  sensor  yang  tidak  tepat,  kesalahan  pemasangan atau pengaturan sensor, dan perubahan kondisi lingkungan. Oleh karena itu, diperlukan evaluasi  lebih  lanjut  dengan  uji  coba  di  berbagai  kondisi  lingkungan,  penerapan pengaturan  yang  tepat,  kalibrasi  ulang,  serta  mengurangi  potensi  gangguan  dan ketidakstabilan guna  meningkatkan akurasi dan keandalan hasil  penelitian. Selain itu, penting untuk mengumpulkan lebih banyak data dan melakukan pengujian ulang secara berkala  untuk  memastikan  validitas  dan  generalisabilitas  temuan  penelitian.  Hasil penelitian ini dapat diakses melalui tautan https://github.com/fitrianii/hidroponik untuk
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 121  of 121
mendapatkan  informasi  lebih  detail  tentang  seluruh  pekerjaan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini.

## Referensi
[1]  BPS,  “Berita  Resmi  Statistik,”  Bps.Go.Id,  no.  7,  hal.  1–52,  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: https://papua.bps.go.id/pressrelease/2018/05/07/336/indeks-pembangunan-manusia-provinsi-papua-tahun-2017.html.
[2]  Badan  Pusat  Statistika  Kota  Balikpapan,  “kota  Balikpapan  Dalam  Angka,”  No.  64710.2101,  2021. https://balikpapankota.bps.go.id/publication/download.html?nrbvfeve=OTk1YWQ1NmRhNzE2OGQwNDFmMmNiYm Q4&xzmn=aHR0cHM6Ly9iYWxpa3BhcGFua290YS5icHMuZ28uaWQvcHVibGljYXRpb24vMjAyMS8wMi8yNi85OTVhZ DU2ZGE3MTY4ZDA0MWYyY2JiZDgva290YS1iYWxpa3BhcGFuLWRhbGFtLWFuZ2thLTIwMjEuaHRtbA%3D%3D&tw oadfnoarfeauf=MjAyMS0xMi0wMyAwMjoxMzo1OA%3D%3D (diakses Des 03, 2021).
[3]  R. Prabowo,    aziz nur Bambang, dan Sudarno, “Pertumbuhan Penduduk Dan Alih Fungsi Lahan Pertanian,” J. Ilmu-Ilmu Pertan., vol. 16, no. 2, hal. 26–36, 2020.
[4]  R. Y. Anjeliza, A. Masniawati, Baharuddin, dan M. A. Salam, “Pertumbuhan dan Produksi Tanaman Sawi Hijau Brassica juncea L. Pada Berbagai Desain Hidroponik,” no. 1, hal. 1–27, 2015.
[5]  P. Alviani, “Bertanam
Hidroponik untuk Pemula ,” Google Book, 2015. https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=jc2MDgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA71&dq=hidroponik+&ots=frs8BjrxQQ& sig=e6vX9Q0B1Ay88MXMJ7-OWyxW1Co&redir_esc=y#v=onepage&q=hidroponik&f=true (diakses Okt 22, 2022).
[6]  L. Pamungkas, P. Rahardjo, dan I. G. A. P. R. Agung, “Rancang Bangun Sistem Monitoring pada Hidroponik NFT (Nu- trient Film Tehcnique) Berbasis Iot,” J. Spektrum, vol. 8, no. 2, hal. 9–17, 2021.
[7]  Susilawati, Dasar – Dasar Bertanam Secara Hidroponik. Repository Universitas Sriwijaya, 2019.
[8]  J. Linda, M. N. S. Qamaria, A. F. Hafid, H. B. Samsuddin, dan A. Rahim, “Hidroponik Sebagai Sarana Pemanfaatan Lahan Kosong di Kantor Lurah Salo, Watang Sawitto, Pinrang,” J. Lepa-lepa Open, vol. 1, no. 3, hal. 503–510, 2021.
[9]  A. Rakhman, B. Lanya, R. A. B. Rosadi, dan M. Z. Kadir, “Pertumbuhan Tanaman Sawi Menggunakan Sistem Hidroponik Dan Akuaponik,” J. Tek. Pertan. Lampung, vol. 4, no. 4, hal. 245–254, 2015.
[10]  R. L. Alam dan A. Nasuha, “Alat Pengontrol Ph Air dan Monitoring Lingkungan Tanaman Hidroponik Menggunakan Fuzzy Logic Berbasis Internet Of Things,” Elinvo (Electronics, Informatics, Vocat. Educ., vol. 5, no. 1, hal. 11–20, 2020, doi: 10.21831/elinvo.v5i1.34587.
[11]  I.  Fathurrahman,  M.  Saiful,  dan  L.  M.  Samsu,  “Penerapan  Sistem  Monitoring  Hidroponik  berbasis  Internet  of  Things (IoT),” ABSYARA J. Pengabdi. Pada Masy., vol. 2, no. 2, hal. 283–290, 2021, doi: 10.29408/ab.v2i2.4219.
[12]  U. Nurhasan, A. Prasetyo, G. Lazuardi, E. Rohadi, dan H. Pradibta, “Implementation IoT in System Monitoring Hydro- ponic  Plant  Water  Circulation  and  Control,”  Int.  J.  Eng.  Technol.,  vol.  7,  no.  4.44,  hal.  122,  2018,  doi: 10.14419/ijet.v7i4.44.26965.
[13]  H. Nasution, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan,” ELKHA J. Tek. Elektro, vol. 4, no. 2, hal. 4–8, 2020.
[14]  L. V. Hignasari, “Kajian Teoritis Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Optimasi Jumlah Produksi Pada Sebuah Industri,” Jurnal Ilmiah Vastuwidya, vol. 4, no. 2. hal. 51–58, 2021, doi: 10.47532/jiv.v4i2.321.
[15]  N. Nasron, S. Suroso, dan A. R. Putri, “Perancangan Logika Fuzzy Untuk Sistem Pengendali Kelembaban Tanah dan Suhu Tanaman,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 4, hal. 307, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1245.