InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.13, no.3, Desember 2023, 196-208 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Penerapan Metode Fuzzy Logic pada Penentuan Kualitas Nutrisi Air dari Tanaman Hidroponik
Mohammad Ainun Ardiansyah 1 , I Gede Wiryawan 1* , Shabrina Choirunnisa 1 , Fitri Krismiratsih 1
1 Teknik Informatika, Politeknik Negeri Jember, Jl. Mastrip 164, Jember 68124, Indonesia *Email Penulis Koresponden: wiryawan@polije.ac.id
Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem Internet of Things penentuan kualitas nutrisi air tanaman cabai rawit  hidroponik  berdasarkan  logika  fuzzy.  Nilai variabel  diperoleh  dari  pembacaan  tiga  sensor  yaitu suhu air, TDS, dan pH. Tanaman cabai rawit hidroponik dapat  tumbuh  optimal  pada  suhu  air  18-28°C,  dengan pH 5 - 7. Kadar nutrisi pada cabai rawit akan meningkat sesuai  dengan  umur  cabai.  Sistem  IoT  dapat memberikan  koreksi  terhadap  setiap  variabel  di  luar rentang yang ditentukan dengan memberikan perintah dari Arduino ke aktuator. Aktuator yang menghidupkan dan  mematikan  pompa  air,  penambahan  nutrisi  dan kadar air, serta proses penetralan pH dengan senyawa KOH  dan  HCl.  Hasil  pengujian  sistem  IoT  berhasil mengirimkan  data  ke  website,  kemudian  diproses menggunakan  logika  fuzzy.  Penelitian  ini  menemukan bahwa  akurasi  rata-rata  dari  ketiga  sensor  adalah 93,61%.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci : Internet of Things; Hydroponic; Fuzzy; Cayenne pepper;
Riwayat Artikel: Diserahkan 02 Desember, 2022 Direvisi 09 November, 2023 Diterima 09 November, 2023
DOI :
10.22441/incomtech.v13i3.18035

## 1. PENDAHULUAN
Hidroponik  adalah  teknik  budidaya  tanaman  yang  memanfaatkan  unsur  hara yang  mengandung  air  sebagai  media  tanam  dan  tidak  perlu  lagi  menggunakan media  tanah.  Air  dicampur  dengan  pupuk  untuk  memenuhi  unsur  hara  yang dibutuhkan  tanaman [1] .  Tingkat  nutrisi  terlarut  dalam  air  atau  konsentrasi campuran dinyatakan dengan TDS (Total Dissolved Solid). Nilai TDS merupakan indikator  penting  dalam  sistem  budidaya  hidroponik.  Tanaman  memiliki  kadar normal dalam menyerap unsur hara untuk pertumbuhan tanaman [2] . Jika nilai TDS terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah  akan  mengganggu  penyerapan  unsur  hara  pada tanaman.  Efek  dari  nilai  TDS  yang  terlalu  tinggi  adalah  daun  tanaman  akan
menguning atau gosong akibat kelebihan unsur hara. Derajat keasaman (pH) dan suhu  air  juga  mempengaruhi  laju  pertumbuhan  tanaman  hidroponik.  Suhu  yang terlalu  tinggi  dapat  menyebabkan  tanaman  menjadi  layu.  Sehingga  perlu pengaturan kadar nutrisi, pH, dan suhu yang baik dalam air hidroponik.
Cabai  rawit  merupakan  komoditas  unggulan  di  Indonesia.  Cabai  rawit  biasa digunakan untuk menambah rasa pedas dan pewarna merah alami pada makanan. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik dan Ditjen Hortikultura, produktivitas cabai rawit meningkat 13,07% dari tahun 2017 ke 2018, dengan produktivitas sebesar 7,78 ton/ha. Petani semakin banyak yang melakukan budidaya cabai rawit dengan sistem  hidroponik.  Keuntungan  menanam  cabai  rawit  dengan  menggunakan hidroponik adalah tidak membutuhkan lahan yang luas dan dapat dilakukan dalam skala rumah tangga.
Permasalahan  yang  muncul  dan  masih  banyak  dialami  oleh  petani  adalah pengaturan dan pemantauan kadar nilai TDS, pH, dan suhu air hidroponik secara terus menerus. Jika air hara tidak dipantau secara teratur dan hati-hati, maka dapat mengganggu pertumbuhan tanaman [3] . Pengaturan air hara yang tidak tepat akan mempengaruhi laju pertumbuhan tanaman cabai rawit. Saat memantau kondisi air nutrisi, petani Hidroponik kebanyakan melakukannya secara manual menggunakan TDS meter untuk mengukur nilai dan suhu TDS; dan pH meter untuk mengukur nilai pH air nutrisi. Di samping itu juga terdapat sistem informasi yang digunakan untuk  memantau  nutrisi  dari  tanaman  hidroponik [4] .  Metode  regresi  linier digunakan pada sistem monitoring ini untuk mengimplementasikan teknik Nutrient Film  Technique  (NFT).  Tujuan  dari  digunakan  metode  tersebut  agar  bisa menghemat energi, dengan meminimalkan daya yang dibutuhkan oleh pompa air. Desain  dari  sistem  informasi  monitoring  ini  juga  telah  dibahas  dalam  studi sebelumnya, sehingga mendukung keberlanjutan dari penerapan sistem informasi monitoring [5] .
Penggunaan teknologi modern dapat menjadi solusi dari permasalahan di atas. Salah satu solusinya adalah dengan menggunakan mikrokontroler [6] Arduino dan beberapa sensor seperti TDS, pH, dan sensor suhu sebagai pembacaan kondisi air nutrisi  hidroponik.  Pemantauan  secara  real-time  melalui  website  juga  dapat membantu petani mengetahui secara langsung kebutuhan air hara. Kemudian Petani dapat mengakses website tersebut melalui smartphone atau laptop. Mikrokontroler yang  dapat  diintegrasikan  oleh  Arduino  dan  digunakan  untuk  mengirimkan  data kondisi air bernutrisi ke website adalah MCU node [7] . Node MCU mengirimkan data menggunakan jaringan internet. Kemudian penentuan keputusan dari masukan tersebut diproses menggunakan metode logika fuzzy Sugeno—tujuan penelitian ini menggunakan  metode  tersebut  karena  kesesuaian  permasalahan  yang  telah dijelaskan di atas. Logika fuzzy Sugeno memiliki aturan berupa IF-THEN untuk menentukan hasil yang diinginkan dalam penggunaan kondisi air nutrisi pada cabai rawit hidroponik. Penelitian ini bertujuan untuk memantau kualitas air hidroponik secara real time dan menghasilkan alat berupa sistem hidroponik berbasis IoT. Hasil keputusan  dari  perhitungan  logika  fuzzy  suhu  air  digunakan  untuk: Mengotomatiskan  on/off  pompa  air;  Mengotomatiskan  administrasi  konsentrasi nutrisi; Dan mengotomatiskan pemberian senyawa untuk menetralkan pH air.

## 2. METODE

## 2.1 Fungsi Derajat Keanggotaan Fuzzy
Penelitian  ini  menggunakan  metode  logika  fuzzy  untuk  menentukan  kualitas nutrisi air tanaman cabai hidroponik yang nilainya diperoleh dari pembacaan tiga sensor, yaitu sensor TDS, pH, dan suhu air. Variabel penelitian ini adalah suhu air, kandungan nutrisi (ppm), dan keasaman (pH). Suhu air memiliki himpunan fuzzy: dingin, rata-rata, dan panas. Tingkat gizi memiliki kelompok: rendah, cukup, dan tinggi.  Derajat  keasaman  atau  pH  memiliki  himpunan  fuzzy:  asam,  netral,  dan esensial. Kumpulan dari masing-masing variabel yang dijelaskan di atas disajikan sebagai diagram grafik dari kelompok fungsi keanggotaan fuzzy.

## Gambar 1: Grafik Suhu Air
Jika suhu terlalu panas atau lebih dari 29 °C, pompa air nutrisi dari reservoir akan  bekerja  untuk  mendinginkan  air  di  dalam  pot.  Suhu  air  rata-rata  terbaik sebagai air nutrisi berada pada kisaran 18 – 29 °C. Namun, jika suhu terlalu dingin atau di bawah 18 °C, sistem tidak melakukan perintah, dan proses pemanasan air nutrisi tidak terjadi di reservoir.

## Gambar 2: Grafik Ppm Air
Grafik  ppm  air  diperoleh  dari  data  mengenai  hubungan  ppm  air  dengan penambahan air nutrien ab mix atau penambahan air. Gambar di atas menunjukkan kadar  ppm  seluruhnya  dari  1200  sampai  1400.  Ppm  disesuaikan  dengan  umur tanaman cabai. Jika ppm terlalu tinggi atau lebih dari yang ditentukan, pompa air akan bekerja untuk menurunkan kadar nutrisi. Namun, jika ppm terlalu rendah atau
di  bawah  yang  ditetapkan,  sistem  akan  menambahkan  campuran  nutrisi  ke waterbath nutrisi.
Gambar 3: Grafik pH Air
Grafik  pH  air  diperoleh  dari  data  hubungan  antara  pH  air  dan  netralisasi keasaman air nutrisi. PH netral air nutrisi berada pada kisaran 5 – 7. Sistem akan menambahkan senyawa basa untuk menetralkan air nutrisi jika pH terlalu asam. Namun, sistem akan menambahkan campuran asam jika pH terlalu basa atau di atas 7.

## Gambar 4: Grafik Output Kualitas Air
Kualitas  air  dinyatakan  kurang  baik  jika  berada  pada  nilai  0-50.  Dari  nilai tersebut dilakukan berbagai tindakan sesuai aturan yang telah ditentukan. Kondisi air hara dinyatakan baik jika hasil perhitungan fuzzy menunjukkan rentang nilai lebih  dari  50  hingga  100.  Berdasarkan  wawancara  dengan  pakar,  pengamatan penulis  menunjukkan  bahwa  ada  dua  macam  kualitas  air  nutrisi  untuk  tanaman cabai  hidroponik,  yaitu  kualitas  air  dengan  kondisi  baik  dan  kualitas  air  dengan kondisi buruk. Kondisi air yang baik adalah suhu dalam kisaran normal dan ppm dalam  kisaran  yang  dapat  diterima.  Sementara  keadaan  asam  atau  basa  dapat mentolerirnya,  sistem  IoT  tetap  memberi  perintah  kepada  aktuator  untuk menetralisirnya.

## 2.2 Penentuan Kualitas Nutrisi Air
Air  nutrisi  hidroponik  merupakan  campuran  air  dengan  mineral  anorganik terlarut  yang  digunakan  sebagai  penyedia  nutrisi  oleh  tanaman.  Tanaman membutuhkan 16 unsur hara/nutrisi untuk pertumbuhannya yang berasal dari udara, air, dan pupuk. Unsur-unsur tersebut adalah karbon (C), hidrogen (H), oksigen (O), nitrogen  (N),  fosfor  (P),  kalium  (K),  belerang  (S),  kalsium  (Ca),  besi  (Fe), magnesium ( Mg), boron (B), mangan (Mn), tembaga (Cu), seng (Zn), molibdenum
(Mo)  dan  klorin  (Cl).  Dua  faktor  penting  dalam  formula  larutan  nutrisi  adalah komposisi  larutan  dan  konsentrasi  larutan.  Kedua  faktor  ini  sangat  menentukan produksi  tanaman.  Setiap  jenis  tanaman  memerlukan  keseimbangan  jumlah  dan komposisi larutan nutrisi serta tingkat konsentrasi yang berbeda-beda [1] .
Tabel 1. Penentuan Kualitas Nutrisi Air Rule Suhu Ppm Ph [R1] Dingin Rendah Asam [R2] Dingin Rendah Netral [R3] Dingin Rendah Basa [R4] Dingin Biasa Asam [R5] Dingin Biasa Netral [R6] Dingin Biasa Basa [R7] Dingin Tinggi Asam [R8] Dingin Tinggi Netral [R9] Dingin Tinggi Basa [R10]  Normal Rendah Asam [R11]  Normal Rendah Netral [R12]  Normal Rendah Basa [R13]  Normal Biasa Asam [R14]  Normal Biasa Netral [R15]  Normal Biasa Basa [R16]  Normal Tinggi Asam [R17]  Normal Tinggi Netral [R18]  Normal Tinggi Basa [R19]  Panas Rendah Asam [R20]  Panas Rendah Netral [R21]  Panas Rendah Basa [R22]  Panas Biasa Asam [R23]  Panas Biasa Netral R24] Panas Biasa Basa [R25]  Panas Tinggi Asam [R26]  Panas Tinggi Netral [R27]  Panas Tinggi Basa
Setiap cairan memiliki TDS (Total Dissolved Solid), keasaman (pH), dan suhu. Total  Dissolved  Solid  (TDS)  menunjukkan  jumlah  padatan  terlarut  dalam  unsur hara yang diukur dari TDS meter. Benda cair juga mempunyai derajat keasaman yang dituliskan pH (kekuatan hidrogen). pH digunakan untuk menyatakan tingkat keasaman atau kebasaan suatu larutan. PH air nutrisi dijaga pada kisaran 5 sampai 7  untuk  mendapatkan  hasil  yang  baik  dan  cenderung  asam [1] .  Indikator  air bernutrisi baik juga dapat dilihat dari suhu airnya. Suhu ideal air nutrisi yang baik bagi tanaman adalah 18 – 28°C. Suhu yang terlalu tinggi akan membuat tanaman cepat layu [8] .
Tabel 2. Penentuan Gerak Aktuator Temperature Cold Normal Hot PPM & PH Rendah & Asam Add nutrition, add KOH Add nutrition, add KOH Add nutrition, add KOH, turn on the nutrition water pump Rendah & Netral Add nutrition Add nutrition Add nutrition, turn on the nutrition water pump Rendah & Basa Add Add Add nutrition, Add HCl, turn
nutrition, Add HCl nutrition, Add HCl on the nutrition water pump Biasa & Asam Add KOH Add KOH Add KOH, turn on the nutrition water pump Biasa & Netral No action No action Turn on the nutrition water pump Biasa & Basa Add HCl Add HCl Add HCl, turn on the nutrition water pump Tinggi & Asam Add water, add KOH Add water, add KOH Add water, add KOH, turn on the nutrition water pump Tinggi & Netral Add water Add water Add air, turn on the nutrition water pump Tinggi & Basa Add water, Add HCl Add water, Add HCl Add water, add HCl, turn on the nutrition water pump

## 2.3 Penentuan Gerak Actuator
Pada Arduino, proses perhitungan logika fuzzy setiap variabel dilakukan tanpa berhubungan  dengan  variabel  lainnya.  Perhitungan  dilakukan  untuk  mengetahui gerak aktuator agar kualitas air nutrisi selalu dalam kondisi baik. Berikut adalah tabel penentuan gerak aktuator pada sistem IoT. Tabel 2 sebelumnya menunjukan ketentuan dari motion aktuator.

## 2.4 Kebutuhan Nutrisi Tanaman
Kebutuhan nutrisi tanaman hidroponik berbanding lurus dengan umur tanaman. Semakin tua tanaman cabai, semakin banyak kebutuhan makanannya. Berikut tabel kebutuhan nutrisi tanaman cabai rawit hidroponik. Berikut ini adalah Tabel 3 yang menunjukan  kebutuhan  makanan  tanaman  cabai  rawit  hidroponik  beserta  umur tanamannya.
Tabel 3. Kebutuhan Nutrisi Tanaman Cabai Hidroponik Usia Tanaman (HST)  Kebutuhan Nutrisi (ppm) 8 – 14 HST 500 – 700 15 – 21 HST 700 – 1000 22 – 28 HST 1000 – 1200 29 – 35 HST 1200 – 1400 36 – 42 HST 1200 – 1400 43 – 49 HST 1400 – 1600 50 – 56 HST 1600 – 1800 57 – 63 HST 1800 – 2000 64 – dst 2000 – 2200

## Gambar 5: Bagaimana Sistem Bekerja

## 2.5 Tahapan Penelitian
Berikut ini adalah diagram alir kerja sistem yang diilustrasikan pada Gambar 5 di bawah ini. Diagram tersebut menjelaskan aliran input berupa pembacaan sensor, bagian dari proses yaitu perhitungan dengan logika fuzzy, dan perintah output ke aktuator dan pengiriman nilai pembacaan sensor ke website.
Bagian pertama sistem adalah pembacaan nilai sensor suhu, TDS, dan pH pada nutrisi  hidroponik.  Satuan  untuk  setiap  data  adalah:  TDS  memiliki  satuan  ppm (parts  per  million);  PH  memiliki  satuan  pH  (Power  of  Hydrogen);  Penulis mengambil satuan derajat Celsius (°C) untuk data temperatur.
Ketiga sensor tersebut dicelupkan ke dalam air nutrisi pada wadah pembacaan sensor. Penempatan sensor harus terlindung dari sinar matahari langsung sehingga waktu  penggunaan  sensor  menjadi  lebih  lama.  Hasil  pembacaan  sensor  diterima oleh Arduino [9] kemudian diproses menggunakan logika fuzzy.

## Gambar 6: Flowchart Perangkat IoT
Proses perhitungan dilakukan mulai dari proses fuzzifikasi. Fuzzifikasi adalah mengubah  nilai  aktual  menjadi  bentuk  fuzzy  menggunakan  fungsi  keanggotaan. Ketiga  nilai  sensor  tersebut  dicari  nilai  membership  function  atau  Miu()  nya. Kemudian  dilakukan  proses  inferensi;  yaitu  penerapan  aturan  IF  THEN  ELSE berdasarkan basis pengetahuan pakar. Setelah itu, defuzzifikasi berubah kembali dari  nilai  fuzzy  menjadi  nilai  tegas  yang  akan  digunakan  sebagai  penentu  kerja aktuator. Data suhu juga dikirim ke Node MCU, yang kemudian dikirim ke situs web.
Keluaran  dari  perhitungan  Fuzzy  berupa  kondisi  kualitas  nutrisi  air  pada website.  Melalui  website  ini,  petani  dapat  memantau  apakah  kualitas  air  nutrisi dalam kondisi baik atau tidak. Arduino juga memproses data sensor menjadi logika fuzzy  sebagai  respons  terhadap  aktuator.  Hasil  perhitungan  menentukan  apakah suhu  misalnya  termasuk  dalam  kategori  terlalu  tinggi.  Arduino  akan  memberi perintah  untuk  memompa  air  nutrisi  untuk  mengalirkan  air  dengan  suhu  lebih rendah  di  reservoir.  Atau  jika  pembacaan  sensor  TDS  menemukan  bahwa  kadar nutrisi terlalu rendah, sistem akan mengalirkan nutrisi ke kolam.

## Gambar 7: Flowchart Sistem Website

## 2.6 Flowchart Perangkat IoT
Alur kerja sistem IoT yang pertama adalah pembacaan sensor suhu, TDS, dan pH  dalam  air  nutrisi.  Hasil  pembacaan  sensor  dikirim  ke  Arduino,  kemudian dilakukan proses perhitungan dengan logika fuzzy [10] . Setiap nilai sensor dihitung fuzzy  untuk  menentukan  keluaran  aktuator  yang  akan  dijalankan.  Arduino  akan melakukan koreksi untuk menstabilkan kondisi air nutrisi agar selalu dalam kondisi baik.  Flowchart  dari  mekanisme  perangkat  Internet  of  Things  ditunjukan  pada Gambar 6 sebelumnya.

## 2.7 Flowchart Sistem Website
Alur  kerja  sistem  pada  website  yang  pertama  adalah  admin  atau  petani  login pada halaman login dengan mengisikan username dan password. Jika sesuai maka akan  masuk  ke  halaman  dashboard.  Admin  atau  petani  dapat  melihat  kondisi kualitas nutrisi air saat ini dan grafik setiap pembacaan sensor yang dikirimkan ke website. Admin dapat mengolah (tambah, ubah, hapus) data ppm pada halaman data pengolahan  ppm.  Halaman  perhitungan  fuzzy  menampilkan  hasil  perhitungan dengan logika fuzzy untuk menentukan kualitas air nutrien. Gambar 7 menunjukan flowchart dari sistem yang penentuan kualitas nutrisi air berbasis website.

## 2.8 Design of IoT Devices
Desain alat IoT akan dijelaskan di bagian ini. Komponen elektronik terdiri dari Arduino sebagai mikrokontroler untuk pembacaan sensor dan pusat komando untuk aktuator.
Gambar 8: Desain Alat IoT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  halaman  website  untuk  memantau  kualitas  air  nutrisi hidroponik tanaman cabai rawit. Ada tiga grafik dari setiap pembacaan sensor, dan hasil pembacaan sensor terakhir serta kualitas nutrisi air juga ditampilkan.
Halaman  pengolahan  data  ppm  ini  berguna  untuk  mengolah  data  ppm  yang disesuaikan  dengan  umur  tanam  cabai.  Admin  atau  petani  dapat  mengolah  data, seperti  menambah,  mengubah,  dan  menghapus  data.  Halaman  ini  berisi  tentang rentang  umur  cabai  dan  batas  minimal  –  maksimal  unsur  hara  yang  dibutuhkan tanaman.  Petani  dapat  mengaktifkannya  melalui  tombol,  dan  proses  perhitungan logika fuzzy akan secara otomatis mengikuti pemilihan rentang ppm yang aktif.

## Gambar 9: Halaman Dashboard
Gambar  11  adalah  alat  IoT  yang  sudah  jadi.  Komponen  elektronik  seperti Arduino, node MCU ESP32, dan berapa banyak relay ada di kotak putih. Antar komponen  elektronik  dihubungkan  dengan  kabel  jumper.  Katup  solenoida  yang terhubung ke relai juga terletak di wadah putih, yang airnya mengalir dari sederet pipa. Kasing coklat memiliki 12V DC Adapter dan 5V DC Adapter 2 port USB. Adaptor DC 12V digunakan untuk memasok daya ke dua pompa dan empat katup solenoida.  Adapter  DC  5  V  2  Port  USB  mengontrol  Arduino  dan  node  MCU ESP32. Semua Adaptor terhubung ke listrik rumah 220V AC.
Gambar 10: Halaman Pengolahan Data Ppm
Gambar 11: Sistem Perangkat IoT Tabel 5: Pengujian Akurasi Alat Var. Man.  Sensors Dev.  Dev. (%)  Accu. (%) Temp 29,9 28,06 1,84 6,55 93,45 Ppm 506 497 9 1,81 98,19 PH 6 6.65 0,65 10,83 89,17 Average 3,83 6,39 93,61
Tabel di atas merupakan hasil pengujian akurasi alat IOT dibandingkan dengan alat  ukur  manual.  Perbedaan  yang  paling  signifikan  antara  membaca  sensor  dan membaca dari alat ukur manual adalah dalam ppm, yaitu 9. Namun dalam hal ini berada di kisaran 500, jauh lebih tinggi dibandingkan variabel lainnya. Variabel suhu dan pH berada di bidang nilai puluhan dan satuan (suhu dalam kisaran 28 - 29,  pH  dalam  kisaran  6  -  7).  Sehingga  jika  dihitung  berdasarkan  proporsi, pembacaan nilai ppm memiliki nilai terkecil sebesar 1,81% dan memiliki akurasi tertinggi sebesar 98,19%. Keakuratan pembacaan sensor pH pada pengukuran alat ukur  menunjukkan  hasil  terendah  yaitu  89,17%  dengan  selisih  10,83%.  Hal  itu terjadi  karena  sensor  sudah  lama  digunakan  dan  mungkin  rusak,  atau  bisa  juga karena membaca alat ukur manual yang menggunakan kertas lakmus, bukan pH
meter, agar lebih akurat. Pada tahap pengujian akurasi IoT, nilai akurasi sebesar 93,61%, sehingga alat IoT berjalan dengan cukup akurat.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengembangkan  Sistem  Identifikasi  Kualitas  Air Nutrisi Hidroponik. Penentuan kualitas nutrisi air hidroponik menggunakan metode logika fuzzy. Kandungan nutrisi berhasil ditingkatkan dengan memberikan perintah melalui Arduino ke aktuator. Aktuator mengaktifkan dan menonaktifkan pompa air yang  sudah  mengandung  nutrisi  yang  dibutuhkan.  Hasil  pengujian  sistem  IoT berhasil  mengirimkan  data  ke  website,  kemudian  diproses  menggunakan  logika fuzzy. Penelitian ini menemukan bahwa akurasi rata-rata dari ketiga sensor adalah 93,61%. Penelitian ini dapat diperluas ke kasus tanaman lain untuk pekerjaan lebih lanjut. Jadi variabelnya bisa divariasikan.

## R EFERENSI
[1] S. Swastika, A. Yulfida, and Y. Sumitro, “Budidaya Sayuran Hidroponik Bertanam Tanpa Media  Tanah,” Balai  Pengkaj.  Teknol.  Pertan.  Balitbangtan  Riau,  Badan  Penelit.  dan Pengemb. Pertanian, Kementeri. Pertan. , vol. 31, 2017.
[2] L. E. Rahmadhani, L. I. Widuri, and P. Dewanti, “Kualitas Mutu Sayur Kasepak (Kangkung, Selada,  Dan  Pakcoy)  Dengan  Sistem  Budidaya  Akuaponik  Dan  Hidroponik,” J.
Agroteknologi , vol. 14, no. 01, p. 33, 2020, doi: 10.19184/j-agt.v14i01.15481.
[3] S.  Aprillia  and  D.  E.  Myori,  “Pengontrolan  Electro  Conductivity  pada  Larutan  Nutrisi Hidroponik Berbasis Arduino,” JTEIN J. Tek. Elektro Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 261–265, 2020, doi: 10.24036/jtein.v1i2.89.
[4] N.  S.  Wibowo,  M.  Aziziah,  I.  G.  Wiryawan,  and  E.  Rosdiana,  “Implementasi  Metode Regresi  Linier  Pada  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Monitoring  Nutrisi  Tanaman Hidroponik Kangkung,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 4, no. 1, pp. 13–24, 2022, doi: 10.35746/jtim.v4i1.186.
[5] N. Setyo Wibowo, Muknizah Aziziah, I Gede Wiryawan, and Eva Rosdiana, “Desain Sistem Informasi  Monitoring  Nutrisi  Tanaman  Hidroponik  Kangkung  Dengan  Menggunakan Metode  Regresi  Linear,” J.  Ilm.  Inov. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  51–58,  2022,  doi: 10.25047/jii.v22i1.3115.
[6] M.  F.  Hariyadi,  “Implementasi  Model  Fuzzy  untuk  Pengaturan  Irigasi  Tetes  berbasis Mikrokontroler,” Universitas Jember, 2020.
[7] D.  A.  Dudwadkar,  T.  Das,  S.  Suryawanshi,  R.  Dolas,  and  T.  Kothawade,  “Automated Hydroponics with Remote Monitoring and Control using IoT,” Int. J. Eng. Res. , vol. V9, no. 06, 2020, doi: 10.17577/ijertv9is060677.
[8] M. J. D. Firdausyah, P. W. Rusimamto, and B. E. Suprianto, “Sistem Pengendali Suhu Air Nutrisi Pada Hidroponik NFT Berbasis PID Controller,” J. Tek. Elektro , vol. 11, no. 1, pp. 117–125, 2022.
[9] P. W. Ciptadi and R. H. Hardyanto, “Penerapan Teknologi IoT pada Tanaman Hidroponik menggunakan Arduino dan Blynk Android,” J. Din. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 29–40, 2018.
[10] A. M. Mochamad Adhari Adiguna, “Penerapan Logika Fuzzy Pada Penilaian Mutu Dosen Terhadap Tri Dharma Perguruan Tinggi,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 16–19, 2017, doi: https://doi.org/10.15575/join.v2i1.74.