Abstrak—Salah  satu  tantangan  dalam  budi  daya  tanaman adalah  masalah  penyiraman  tanaman.  Sebagian  besar  proses penyiraman  dilakukan  secara  konvensional.  Penelitian  ini mengusulkan salah satu pemecahan masalah penyiraman dengan suatu sistem kontrol penyiraman tanaman otomatis menggunakan  logika  fuzzy.  Sistem  yang  diusulkan  dengan menggunakan  dua  kriteria  yaitu  kondisi  udara  (suhu)  dan kondisi  tanah  (kelembaban).  Sistem  yang  dikembangkan menghasilkan keluaran berupa durasi waktu penyiraman dalam empat kriteria yaitu sangat cepat, cepat, sedang dan lama.  Hasil pengujian  terhadap  kondisi  suhu  menunjukan  error  rata-rata sebesar  0.41%,  sedangkan  pengujian  kelembaban  menunjukan error  rata-rata  sebesar  2.3%.  Rata-rata  durasi  waktu penyiraman yang dihasilkan oleh sistem adalah 33.1 detik.
Kata  kunci:  penyiraman  tanaman,  logika  fuzzy,  suhu, kelembaban

## I. P ENDAHULUAN
PENYIRAMAN tanaman adalah salah satu pekerjaan yang monoton,  rutin  dan  dilakukan  secara  konvensional.yang biasanya memunculkan berbagai permasalahan.  Salah satunya adalah  tidak  ada  ukuran  kuantitas  air  yang  sama  dalam  tiap penyiraman  yang  akan  mengakibatkan  tanaman  yang  dirawat bisa mengalami kelebihan  ataupun  kekurangan  air sehingga akhirnya mengalami pembusukan dan mati [1]. Permasalahan akan  lebih  kompleks  jika  tanaman  yang  dirawat  merupakan tanaman  yang  membutuhkan  perawatan  yang  lebih  spesifik dan intensif, karena dibutuhkan pola penyiraman yang spesifik dan  intensif  pula.  Penyiraman  tanaman  yang  hemat  dan  tepat waktu merupakan salah satu solusi. Sehingga akan membantu jika  ada  suatu  sistem  penyiraman  otomatis  yang  dapat melakukan  penyiraman  secara  merata  sesuai  dengan kebutuhan [2].
Beberapa  studi  sudah  dilakukan  untuk  mengatasi  berbagai permasalahan  di  atas,  diantaranya  Pranata  dkk  yang mengusulkan  logika  fuzzy  pada  penyiraman  tanaman  seledri yang  menghasilkan  pengendalian  kelembaban  tanah  pada 73.9% [3]. Penelitian lainnya mengusulkan proses penyiraman dengan kondisi suhu dan kelembaban dengan membagi setiap kondisi  dalam  tiga  keadaan  [4]–[6].  Sementara  Wijaya,  dkk, mengusulkan  pengembangan  penyiraman  otomatis  dengan
metode  fuzzy  Sugeno  untuk  meningkatkan  keefektifan manajemen penyiraman [7].
Dalam  studi  ini,  kami  mengusulkan  solusi  lain  untuk mengotomasi  proses  penyiraman  tanaman  menggunakan metode  logika  fuzzy  dengan  menggunakan  dua  parameter utama yaitu suhu udara dan kelembaban tanah. Tiap parameter menggunakan  menggunakan  lima  kriteria.  Solusi  yang diusulkan  adalah  untuk  mengatur  durasi  waktu  penyiraman berdasarkan  kondisi  udara  dan  kondisi  tanah.  Durasi  waktu penyiraman  dikaterogrikan  dalam  empat  kelompok.  Sehingga diharapkan  metode  ini  dapat  mengatur  debit  air  yang dibutuhkan dalam proses penyiraman tanaman.
Gambar 1. Diagram alir sistem
Budi Sugandi 1* , dan Jeki Armentaria 1
1 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
*Email: budi_sugandi@polibatam.ac.id

## Sistem Penyiraman Tanaman Otomatis Menggunakan Metode Logika Fuzzy
Durasi waktu penyiraman Baca Suhu dan Kelembaban Proses Logika Fuzzy Keluaran logika Fuzzy Mulai Selesai

## II. M ETODE
Pada  penelitian  ini,  sistem  yang diusulkan  dirancang  untuk menyiram  tanaman  berdasarkan  dengan  dua  kondisi  yaitu kondisi  udara  (suhu)  dan  kondisi  tanah  (kelembaban).    Data dua  kondisi  ini  akan  diolah  oleh  sistem  pengendali menggunakan logika fuzzy. Sistem akan menghasilkan output berupa  durasi  waktu  penyiraman  dengan  cara  menghidupkan pompa  air  secara  otomatis  yang  dikendalikan  oleh  sistem pengendali. Sementara hasil pembacaan suhu dan kelembaban akan ditampilkan pada display LCD.  Metode penelitian yang dilakukan  pada  sistem  penyiraman  tanaman  otomatis  dapat dilihat  pada  gambar  1.  Sementara  blok  diagram  sistem  yang dirancang ditunjukkan pada gambar 2. Input dari sistem dibaca oleh sensor suhu dan kelembaban untuk kemudian diolah dan diproses  oleh  mikrokontroler  menggunakan  logika  fuzzy. Hasil pengolahan suhu dan kelembaban ini akan menghasilkan durasi  waktu  pembukaan solenoid  valve sebagai  pengatur durasi  waktu  penyiraman  atau  kuantiras  air  yang  dipakai penyiraman. Display LCD  digunakan  untuk  menampilkan kondisi  suhu  dan  kelembaban  yang  terukur  oleh  sensor  suhu dan kelembaban.

## Gambar 2. Diagram blok sistem
Proses  logika  Fuzzy  merupakan  inti  dari  perancangan sistem  yang  dilakukan  dalam  studi  ini.  Berikut  tahapan  yang dilakukan dalam merancang proses logika fuzzy.

## A. Fuzzifikasi
Tahap  pertama  pada  proses  logika  fuzzy  adalah  proses fuzifikasi yaitu tahap pembentukan fungsi keanggotaan logika fuzzy.  Proses  fuzifikasi  dibagi  dua  yaitu  fuzifikasi error dan fuzifikasi delta  error .  Kedua  buah  kelompok  fuzifikasi  ini digunakan untuk menambah parameter dari himpunan fuzzy.
Nilai  masukan  fuzifikasi error berasal  dari set  point yang diinginkan dan nilai suhu serta kelembaban yang ditampilkan oleh  sensor.  Sedangkan  untuk  fuzifikasi delta  error nilai masukan berasal dari selisih nilai error saat itu dan nilai error sebelumnya.
Pada  studi  ini,  masukan  pada  fuzzy  suhu  yaitu error dan delta  error suhu  dengan  range  -20 o C  sampai  20 o C.  Dengan asumsi suhu udara 35 o C, maka suhu udara akan berkisar pada 15 o C  sampai  55 o C.    Gambar  3  dan  gambar  4  menunjukkan fungsi  keanggotaan  dari error dan delta  error suhu,  dengan NB =Negatif  Besar, NK =Negatif  Kecil, Z =Nol, PK =Positif Kecil dan PB =Positif Besar.
Gambar 3. Membership Function Error Suhu
Gambar 4. Membership Function Delta Error Suhu
Sementara masukan fuzzy kelembaban yaitu error dan delta error kelembaban  dengan  range  -40%  sampai  40%.  Dengan asumsi  kelembaban  berada  pada  60%,  maka  kelembaban  ada pada  range  20%  -  100%.  Gambar  5  dan  gambar  6 menunjukkan  fungsi  keanggotaan  dari error dan delta error kelembaban.
Gambar 5. Membership Function  Error Kelembaban OUTPUT PROSES INPUT Sensor
DHT-22
Arduino Uno Solenoid Valve LCD
Gambar 6. Membership Function Delta Error Kelembaban
Gambar 7. Membership Fucntion Output durasi waktu penyiraman
Keluaran  dari  proses  logika  fuzzy  dirancang  berupa  durasi waktu proses penyiraman. Dalam studi ini didefinisikan dalam empat  kriteria  durasi  waktu  yaitu  sangat  cepat,  cepat,  sedang dan  lama  dengan  masing-masing  15,  30,  45  dan  60  detik seperti ditunjukkan pada gambar 7.

## B. Rule Base
Tahap  kedua  pada  proses  fuzzy  adalah Rule  Base ,  yaitu penentuan  aturan-aturan  fuzzy  untuk  kedua  input  dan  output. Untuk  aturan  fuzzy  yang  digunakan  seperti  yang  ditunjukkan oleh  tabel  I.  Output  yang  dihasilkan  yaitu  output  lamanya air mengalir dalam melakukan penyiraman.
TABEL I R ULE B ASE F UZZY Sensor DHT22 NB NK Z PK PB NB Sangat Cepat Sangat Cepat Sangat Cepat Sangat Cepat Sangat Cepat NK Sangat Cepat Sangat Cepat Sangat Cepat Cepat Cepat Z Sangat Cepat Sangat Cepat Sangat Cepat Cepat Cepat PK Sangat Cepat Sangat Cepat Cepat Sedang Lama PB Sangat Cepat Cepat Cepat Lama Lama

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian Sensor
Pengujian dilakukan di sore hari selama 10 hari. Hasil dari pengukuran  termometer  dijadikan  hasil  pengukuran  suhu secara aktual. Tabel II menunjukkan hasil pengukuran masing- masing  sensor  dan  aktual  suhu  dengan  rata-rata error 0,41%. Sementara  tabel  III  menunjukkan  hasil  pengukuran  masing- masing  sensor  dan  aktual  kelembaban  dengan  rata-rata error 2,3%.
Hasil  pengukuran  suhu  dan  kelembaban  oleh  masing- masing  sensor  menunjukkan  nilai  error  yang  masih  bisa ditoleransi  dibandingkan  keadaan  aktual  dari  lingkungan sehingga  bisa  dijustifikasi  pengukuran  ini  valid  untuk dijadikan  sebagai  masukan  bagi  sistem  yang  akan  diproses oleh  logika  fuzzy  untuk  menentukan  keluaran  berupa  durasi waktu,
TABEL II D ATA H ASIL P ENGUKURAN S UHU Hari ke- Data Sensor 1 ( o C) Data Sensor 2 ( o C) Data Aktual ( o C) Error Sensor (%) 1 31,5 31,5 32 1,56 2 30,8 30,8 31 0,64 3 34 34 34 0 4 33 33 33 0 5 31,7 31,7 32 0,94 6 30,9 30,9 31 0,32 7 29 29 29 0 8 29,8 29,8 30 0,67 9 35 35 35 0 10 30,7 30,7 31 0,96 Rata-rata error 0,41 TABEL III D ATA H ASIL P ENGUKURAN K ELEMBABAN
Hari ke- Data Sensor 1 (%) Data Sensor 2 (%) Data Aktual (%) Error Sensor (%) 1 60 60 60 0 2 65 65 63 3,17 3 50 50 48 4 4 55 55 57 3,5 5 60 60 62 3,22 6 65 65 65 0 7 70 70 70 0 8 65 65 65 0 9 55 55 53 3,77 10 60 60 57 5,26 Rata-rata error 2,3 TABEL IV D ATA H ASIL P ENGUKURAN D URASI W AKTU P ENYIRAMAN
Hari ke- Suhu ( o C) Kelembaban (%) Durasi (detik) 1 31,5 60 30 2 30,8 65 29 3 34 50 45 4 33 55 40 5 31,7 45 44 6 30,9 65 25 7 29 70 29 8 29,8 65 27 9 35 55 30 10 30,7 60 32 Rata-rata 33,1

## B. Keluaran Hasil Kendali Logika Fuzzy
Dengan  menggunakan  data  suhu  dan  kelembaban  yang diperoleh  pada  tabel  II  dan  tabel  III,  sistem  kendali menggunakan  logika  fuzzy  yang  dirancang  dalam  sistem  ini menghasilkan  keluaran  berupa  durasi  waktu  penyiraman seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  IV.  Durasi  waktu  ini sebagai  acuan  sistem  untuk  menyalakan  sistem  penyiraman tanaman.  Rata-rata  durasi  waktu  penyiraman  yang  diperoleh dari penelitian ini adalah 33,1 detik dan dikategorikan sebagai sebagai waktu yang cepat.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini mengusulkan suatu sistem kontrol penyiraman tanaman  otomatis  menggunakan  logika  fuzzy  dengan menggunakan  dua  kriteria  yaitu  kondisi  udara  (suhu)  dan kondisi  tanah  (kelembaban).  Sistem  yang  dikembangkan menghasilkan  keluaran  berupa  durasi  waktu  penyiraman dalam  empat  kriteria  yaitu  sangat  cepat,  cepat,  sedang  dan lama. Hasil pengujian terhadap kondisi suhu menunjukan error rata-rata  sebesar  0,41%,  sedangkan  pengujian  kelembaban menunjukan  error  rata-rata  sebesar  2,3%.  Rata-rata  durasi waktu  penyiraman  yang  dihasilkan  oleh  sistem  adalah  33,1 detik.
Penelitian  ini  masih  perlu  untuk  dikembangkan  terutama untuk  melihat  efektivitas  penyiraman  dan  juga  waktu penyiraman tanaman itu sendiri. Selain itu, jumlah sampel hari
dan  musim  yang dipilih belum  terwakili  dalam  penelitian ini. Karena  musim  yang  berbeda  akan  menghasilkan  suhu  dan kelembaban  yang  berbeda  sehingga  akan  mempengaruhi kinerja  sistem  kontrol  yang  telah  dikembangkan.  Beberapa faktor ini dan faktor lainnya  akan menjadi penelitian lanjutan yang akan menyempurnakan sistem yang dikembangkan.

## R EFERENSI
[1] H. Yanto, A. Tusi dan S. Triyono, “The Application of Drip  Irrigation System  onCauliflower  in  A  Green  House,  “ Jurnal  Teknik  Pertanian Lampung , vol. 3, 2014.
[2] R.  Fauziah,  A.  D.  Susiladan  E.  Sulistyono,  “Budidaya  Bawang  Merah pada  Lahan  Kering  Menggunakan  Irigasi  Sprinkler  pada  berbagai Volume dan Frekuensi”, Jurnal Hortikultura Indonesia , vol 7(1), 2016. [3] T.  Prananta,  B.  Irawan  and  Ilhamsyah,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  pada sistem  Penyiraman  Tanaman  Otomatis  Berbasis  Mikrokontroler,”  in Coding Jurnal Komputer dan Apliaksi, vol. 3, 2015.
[4] A.  S.  Pangga,  “Perancangan  Mesin  Penyiraman  Taman  Menggunakan Fuzzy  Logic,” Indonesian  Journal  of  Engineering  and  Technology, vol 1, 2018.
[5] S.  Mursalin,  H,  Sunardi  dan  Zulkipli,  “Sistem  Penyiraman  Tanaman Otomatis  Berbasis  Sensor  Kelembaban  Tanah  Menggunakan  Logika Fuzzy ”, Jurnal Ilmiah Informatika Global , vol. 11, 2020
[6] B. Kurniawan dan F. Arifin, “Alat Penyiram Tanaman Otomatis Dengan Logika  Fuzzy  Berbasis  Atmega16”, Jurnal  Elektronik  Pendidikan Teknik Elektronika , vol. 5, 2015
[7] M.A.  Wijaya,R.  Hanifah,  dan  M.  Manullang,  “Purwarupa  Penyiraman Otomatis  Dengan  Arsitektur  Mqtt  Dan  Logika  Fuzzy  Sugeno  Untuk Meningkatkan  Keefektifan  Manajemen  Penyiraman  Tanaman  (Studi Kasus : Itera)”, Jurnal Teknologi Informasi , vol 5, 2020.