## PERBANDINGAN PENERAPAN METODE FUZZY SUGENO DAN SUKAMOTO PADA SISTEM IRIGASI AIR SAWAH
Bintang Nur Laksana, Karina Auliasari, Hani Zulfia Zahro’ Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia Bintangnurl998@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia adalah tanah yang terkenal dengan kesuburanya, terutama pulau jawa. Perkebunan, Pertanian adalah pekerjaaan mayoritas masyarakat Indonesia. Untuk menjadikan Indonesia menjadi negara swasembada salah satunya adalah meningkatkan mutu dari hasil pangan tersebut. Salah satunya hal yang bisa menentukan keberhasilan adalah meningkatkan sistem pengairan atau sistem irigasi.  Untuk mengatasasi permasalahan tersebut peneliti mengembangkan sebuah sistem irigasi air sawah otomatis  dengan mengimplementasikan algoritma fuzzy. Sistem tersebut bisa memudahkan para petani untuk memperolah hasil pertanian yang bagus, dan bisa meringankan beban petani dalam segi waktu yang dibutuhkan untuk mengontrol air lahan sawah. Sistem irigasi air sawah menggunakan metode Fuzzy Sugeno dan Tsukamoto, data nilai yang diambil adalah nilai sensor kelembapan tanah dan nilai LDR untuk menggerakan motor servo pintu air terbuka atau tertutup. Kemudian sensor waterlevel digunakan untuk melihat tinggi permukaan air penyimpanan. Hasil dari pengujian dari sensor ldr dan sensor soil moisture dibandingkan dengan alat threeway meter memiliki tingkat eror 0,41% dan 0,21%. Hasil dari output data sensor kedalam website sesuai dari nilai aslinya tanpa ada nilai eror. Berdasarkan hasil pengujian dari kedua metode didapatkan hasil Berdasarkan hasil pengujian dari kedua metode didapatkan hasil nilai akurasi sistem Tsukamoto sebanyak 66% dan Sugeno 100%
Kata Kunci : Internet of Things, Fuzzy Tsukamoto, Fuzzy Sugeno

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah tanah yang terkenal dengan kesuburanya, terutama pulau jawa. Perkebunan, Pertanian adalah pekerjaaan mayoritas masyarakat indonesia. Hal ini yang membuat indonesia menjadi negara swasembada pangan 20 tahun yang lalu. Saat ini pemerintah juga ingin membuat Indonesia meraih kembali penghargaan itu. Poin tersebut terdapat pada salah satu program pemerintah yaitu nawacita, yaitu mewujudkan kemandirian ekonomi dengan menggerakkan sektor-sektor strategis ekonomi domestic.[1]  Untuk menjadikan Indonesia menjadi negara swasembada salah satunya adalah meningkatkan mutu dari hasil pangan tersebut. Salah satunya hal yang bisa menentukan keberhasilan adalah meningkatkan sistem pengairan atau sistem irigasi. Hal itu bisa di lakukan dengan mengembangkan teknologi dengan inovasi pengelolaan irigasi air sawah yang bisa dimanfaatkan oleh para petani.
Di pedesaan rata rata petani belum bisa menggunakan teknologi untuk memudahkan dalam pengontrolan air irigasi sawah. Sebagian besar masih menggunakan cara tradisional dengan mengairi sawah tanpa memperhatikan kondisi lahan. Hal itu juga bisa membuat tanaman  tidak bagus dan tidak efisien terhadap waktu.
Untuk mengatasi hal tersebut peneliti menawarkan sebuah inovasi yaitu sistem irigasi air sawah otomatis dengan menerapkan algoritma fuzzy. Sistem tersebut bisa memudahkan para petani untuk
memperolah hasil pertanian yang bagus, dan bisa meringankan beban petani dalam segi waktu yang dibutuhkan untuk mengontrol air lahan sawah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait Irigasi
Menurut Udang Kurnia di dalam penelitianya yang berjudul Prospek Pengairan Pertanian Tanaman Semusim Lahan Kering menyimpulkan bahwa ketika lahan kering harus segara dilakukan pengairan pertanian. Karena untuk menghindari cekaman air dan untuk meningkatkan produktivitas pada lahan. Sumber air di lahan yang kering biasanya di dapat dari air hujan atau aliran permukaan. Cadangan air ini biasanya di ambil menggunakan Teknik konservasi air, dan untuk menambah suplai air ketika tidak hujan biasanya menggunakan sumur. Air pengairan harus bagus dan memenui syarat, agar tidak mencemari tanah tanaman dan lingkungan sekitar . Pendistribusian air ke lahan pertanian menggunakan pompa. Perkembangan teknologi pertanian harus mendapat perhatian yang khusus agar bisa meningkatkan kualitas produksi, hasil dan indeks pertanaman.[2]
2.2. Penelitian Terkait Metode Fuzzy Andriantantri, E. Dan Irawan, J.D melakukan peneletian mengenai Implementasi IoT pada Remote Monitoring dan Controlling Green House. Penelitian ini mengembangkan teknologi IoT ( Internet Of Things ) untuk memonitoring dan controlling Green
House dari jarak jauh. Dengan menggunakan berbagai sensor seperti sensor kelembapan   intensitas cahaya dan sensor suhu yang langsung dihubungkan ke jaringan internet untuk mengontrol sensor sensor tersebut. Sensor sensor tersebut dapat di monitoring dari dan dilihat langsung dari aplikasi yang dibuat peneliti.[4] Hani, S.(2010) melakukan sebuah penelitian yang bejudul Sensor Ultrasonik Srf 05 Sebagai Pemantau Kecepatan Kendaraan Bermotor menemukan 3 hasil kesimpulan dari penelitianya dengan sensor SRF atau ultrasonic. Kesimpulan pertama yaitu pengukuran dapat dilakukan dengan objek yang mempunyai Pada tahun 1965 fuzzy atau himpunan samar pertama kali diperkenalkan oleh Lothfi Zadeh. Tori fuzzy dibuat untuk penanganan sebuah masalah yang tidak pasti. Fuzzy mepunyai 2 macam variabel yaitu variabel numerik dan linguistic. Numerik merupakan sebuah nilai yang variabelnya berupa angka atau ukuran sedangkan variabel linguistic mewakili kondisi atau keberadaan. [7]

## 2.3. Node MCU ESP32
Gambar 1. Node MCU ESP32
Node MCU ESP32 adalah suatu board mikrokontroler yang berdasar dengan ATmega328. Selain bisa menunjang semua yang dibutuhkan di dalam mikrokontroler menghubungkanya dengan computer juga sangan mudah, hanya menggunakan kabel USB. Selain bisa menggunakan kabel micro usb Node MCU juga bisa adaptor AC ke DC atau menggunakan baterai. Boatloader dari Node MCU ESP32 adalah ATmega328, jadi  kita bisa mengupload kode baru tanpa bingung menggunakan aplikasi pemograman eksternal.[8]

## 2.4. Sensor Soil Moisture
Gambar 2. Soil Moisture Soil moisture merupkan sensor kelembapan yang biasa digunakan untuk mendeteksi kelembapan di dalam tanah.   Sensor ini memliki sepasang probe untuk membaca nilai kelembapan dengan resistensi
listrik. Tanah yang memiliki banyak air akan sangat mudah untuk menghantarkan listrik, sedangkat tanah yang keras biasanya sulit untuk menghantarkan listrik karena kurang adanya air di dalamnya. Sensor Soil moisture memiliki input sebesar 3.3 V sampai 5V, Sedangkan outputnya maksimal 4.2 V. [9]

## 2.5. Motor Servo
Gambar 3. Motor Servo
DC motor Servo merupakan suatu sistem closed feedback yang mampu bekerja secara dua arah (clock wise dan counter clock wise) dengan maksimal sudut 90° jadi defleksi sudut kanan, tengah dan kiri sebesar 180°. Motor Servo dikendalikan denga sinyal PWM pada bagian kontrolnya, sinyal ini akan di terima oleh magnit permanent motor servo. Maka dari itu Motor Servo tidak perlu tenaga untuk membuat medan magnet. Beda dengan motor DC motor servo tidak bisa bergerak secara kontinyu. [10]

## 2.6. Sensor LDR
Gambar 4. LDR Sensor
LDR ( Light Dependent Resistant ) merupakan salah satu jenis resistor yang nilainya berubah ubah karena adanya cahaya yang ditangkap. Perinsip kerja dari sensor ini apabila saat sensor mendapatkan cahaya maka tegangan mencapai nilai terendah, dan pada saat mendapatkan cahaya yang tinggi maka tegangan yang dihasilkan juga tertinggi.[11]

## 2.7. Water Level Sensor
Gambar 5. Water Level Sensor Water level sensor adalah sensor yang digunakan untuk mendeteksi tinggi permukaan  air dengan cara memberikan sinyal dry contact (NO/NC)
ke panel dengan cara membaca tegangan pada rangkaian sensor. [12]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Blok Diagram Sistem Sensor soil moisture akan di tempatkan di tepi lain dari tempat Motor Servo berada agar air merata. Sedangkan sensor Motor Servo diletakan di samping tempat penyimpanan air agar mudah untuk membuka atau menutup pintu air. Ketika kondisi tanah lahan pertanian terdeteksi dalam keadaan kering dan keadaan cuaca sedang terang, maka Motor Servo akan membuka pintu air penyimpanan. Sedangkan ketika cuaca gelap dan air basah maka pintu penyimpanan air akan ditutup oleh Motor Servo, agar lahan pertanian terjaga airnya saat tidak terkontrol oleh petani, dan juga air akan lebih hemat bisa digunakan oleh petani lain.
Gambar 6. Blok diagram sistem

## 3.2. Flowchart Sistem
Adapun alur proses sistem dijelaskan pada Gambar 7
Gambar 7. Flowchat Proses Sistem
Pada Gambar 7.  Flowchart  Sistem Irigasi Air Sawah pertama sensor soil moisture dan raindrop module akan menginstalisasi range yang dibutuhkan untuk kondisi tanah pada lahan pertanian. Instalasi Wifi ESP8266 digunakan untuk mengirimkan data ke database agar bisa ditampilkan ke dalam website. Water Level sensor menginstalisasi tinggi permukaan air penyimpanan. Kemudian hasil nilai dari sensor soil moisture dan LDR Sensor akan dilakukan proses Fuzzyfikasi untuk menentukan if then. Kemudian akan dilakukan proses Defuzzy.

## 3.3. Diagram Alir Proses
Adapun alur proses alat dijelaskan pada Gambar
8
Gambar 8. Diagram Alir Proses
Pada  Gambar  8  diagram alir proses dimulai denga seting koneksi wifi, apabila wifi tidak terkoneksi maka serial akan menampilkan Host Ip Address, nilai sensor cahaya, sensor kelembapan dan waterlevel sensor. Kemudian data dari sensor cahaya dan sensor kelembapan akan diproses dengan Metode fuzzy untuk menggerakan motor servo, kemudian data dari tadi akan diulang sampai esp terkoneksi, apabila sudah terkoneksi maka akan menjalankan perintah kirimdata.php untuk mengirimkan nilai nilai yang ditampilkan tadi kedalam database Websensor, kemudian data dari websensor tersebut akan ditampilkan didalam website secara realtime.

## 3.4. Wiring Desain Alat
Gambar 9. Wiring Desain Alat Node MCU ESP32 sebagai mikrokontroler sebagai pengontrol sensor soil moisture (kiri atas), LDR (bagian breadboard kiri), sensor water level (bawah tengah) ketiga sensor tersebut sebagai data input, lalu untuk outputnya menggunakan motor servo (kanan bawah) sebagai penggerak pintu air.

## 3.5. Metode yang digunakan
Pada penelitian ini peneliti menggunakan logika Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Sugeno untuk mengatur pintu air pada Motor Servo dengan mempertimbangkan data dari sensor Soil Moisture dan sensor LDR pada IoT yang dikembangkan.

## 3.6. Nilai Keanggotaan
Untuk kelembapan menggunakan fungsi keanggotaan trapesium menggunakan tiga variabel linguistic yaitu: kering, lembab dan basah.
Gambar 10. Fungsi keanggotaan kelembapan
Gambar 11. Nilai keanggotaan (kering)
Gambar 12. Nilai keanggotaan (lembab)
Gambar 13. Nilai keanggotaan (basah)
Untuk kelembapan menggunakan fungsi keanggotaan trapesium menggunakan tiga variabel linguistic yaitu: gelap, redup dan terang.
Gambar 14. Fungsi keanggotaan intensitas cahaya Gambar 15. Nilai keanggotaan (gelap) Gambar 16. Nilai keanggotaan (redup)
Gambar 17. Nilai keanggotaan (terang)
Nilai Motor Servo >=1, Pintu Air Terbuka Nilai Motor Servo <=1, Pintu Air Tertutup

## 3.7. Rule
Dengan difinisi aturan fuzzy diatas mempunyai
3x3 aturan fuzzy yaitu: IF Kelembapan Tanah = Kering AND Intensitas Cahaya = Terang THEN Motor Servo Open
IF Kelembapan Tanah = Kering AND Intensitas Cahaya = Redup THEN Motor Servo Open IF Kelembapan Tanah = Kering AND Intensitas Cahaya = Gelap THEN  Motor Servo Open IF Kelembapan Tanah = Lembab  AND Intensitas Cahaya = Terang THEN Motor Servo Open IF Kelembapan Tanah = Lembab AND Intensitas Cahaya = Redup THEN Motor Servo Open IF Kelembapan Tanah  = Lembab AND Intensitas Cahaya = Gelap THEN  Motor Servo Open IF Kelembapan Tanah = Basah  AND Intensitas Cahaya = Terang THEN Motor Servo Open IF Kelembapan  Tanah  = Basah AND Intensitas Cahaya = Redup THEN Motor Servo Open IF Kelembapan Tanah = Basah AND Intensitas Cahaya = Gelap THEN  Motor Servo Open
Untuk intensitas cahaya saat cahaya gelap adalah 30% dan cuaca redup 50% serta maxnya adalah 70%. Kelembaban tanah yang dibutuhkan tanaman adalah basah adalah 60% dan lembab adalah 70% dan kering adalah 80 %.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Monitoring merupakan halaman website untuk menampilkan nilai dari monitoring sensor
Gambar 19. Halaman Monitoring

## 4.2. Halaman Perbandingan
Gambar 20. Halaman Perbandingan
Gambar 4.2 terdapat halaman dimana data dari kedua metode akan dibandingkan, yaitu Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Sugeno

## 4.3. Rancangan Prototype
Gambar 21. Rancangan Prototype
Pada gambar 21  adalah protoype dari sistem irigasi air sawah yang dibuat oleh peneliti menggunakan sensor soil moisture dan sensor LDR ke dalam Node MCU ESP32, agar nilai dari kedua sensor tersebut dapat ditampilkan dan juga bisa menggerakan akuator yaitu motor servo.

## 4.4. Pengujian Sensor Soil Moisture
Sensor soil moisture adalah sensor yang berfungsi untuk mendeteksi kelembapan pada tanah. Pengujian ini bertujuan  untuk mengetahui berapa tingkat ke akuratan  dari sensor dan selisih dari threeway meter untuk dibandingkan.
Tabel 1. Pengujian SoilMoisture No  Threeway Meter Soil Moisture % Eror % 1 6,1 60 0,1
2 6 60 0 3 6,15 65 0,15 4 7,2 7 0,2
5 7,56 75 0,1 6 7,62 76 0,2 Rata-Rata 0.12 % Pada  Tabel  1. Merupakan tabel dari hasil pengujian sensor Soil Moisture dibandingkan dengan Threeway Meter dengan diperoleh perbandingan rata- rata 0.12%
Gambar 22. Pengujian Threeway Meter dengan sensor output
Pada gambar 22 merupakan sensor kelembapan tanah dan threeway meter, gambar tersebut diambil pada saat pengujian sensor dan threeway meter untuk melihat selisih data.

## 4.5. Pengujian LDR Sensor
Pengujian Sensor LDR ditujukan untuk mengetahui perbandingan tingkat eror dari sensor, pengukuran nilai dilakukan kalibrasi menggunakan menyandingkan sensor ldr dengan threeway meter dengan intensitas cahaya  yang sama sehingga dapat diketahui perbandingan tingkan eror dengan threeway meter, dari pengujian tersebut terdapat perbandingan sedikit.
Tabel 2. Pengujian LDR Sensor No  Threeway Meter LDR Output % Eror % 1 165 17 0.5 2 185 18 0.5 3 200 20 0 4 230 22 0,5 5 225 22 0,5 6 225 22 0,5 Rata-Rata 0.41 % Pada Tabel 4.2 Merupakan table dari hasil pengujian sensor LDR yang dibandingkan dengan Threeway Meter dengan diperoleh perbandingan rata- rata 0.41%
Gambar 23. Pengujian sensor LDR dengan Threeway meter
Pada gambar 4.3 merupakan sensor LDR dan threeway meter, gambar tersebut diambil pada saat pengujian sensor LDR dan threeway meter untuk melihat selisih nilai.

## 4.6. Pengujian Alat
Gambar 24. Pengujian alat hari pertama Pada gambar 4.5 pada hari pertaman pengujiam untuk mengetahui data dari sensor dan untuk memantau kerja dari Sistem Irigasi Air Sawah untuk mengetahui alat tersebut berkerja dengan baik. Dari pengamatan tersebut apakah sistem bisa mengontrol perariran sawah dengan baik dan efisien.
Tabel 3. Pengujian alat hari pertama No  Cahaya  Kelembapan  Pintu Air 1 29 59 0(tertutup) 2 70 50 1(terbuka) 3 60 52 1(terbuka) 4 60 70 0(tertutup) 5 29 58 0(tertutup) Tabel 4. Pengujian alat hari kedua No  Cahaya  Kelembapan  Pintu Air 1 35 75 0(tertutup) 2 80 75 1(terbuka) 3 78 69 1(terbuka) 4 65 59 1(terbuka) 5 35 75 0(tertutup) 4.7. Perbandingan Perhitungan Metode Fuzzy Perbandingan antara metode Fuzzy yang digunakan dan alat penulis mengambil data pada hari pertama dengan total data 5. Perhitungan dilakukan dengan perhitungan manual Fuzzy. Langkah langkah perhitungan manual tersebut adalah sebagai berikut:
1. Fuzzy Tsukamoto Perhitungan Manual Kelembapan: Kering (45) : 1 Lembab (45) : 0 Basah (45)  : 0 Perhitungan Manual Cahaya: Terang (60) : 0,5
Redup (60)  : 0,5 Gelap (60)  :0
Mencari Nilai Z Kondisi
[R1] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (1 ; 0,5) Nilai Z Kondisi = 1 Z= 1.5 [R2] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (1 ; 0,5)
Nilai Z Kondisi = 1 Z= 1.5 [R3] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60) MIN (1 ; 0) Nilai Z Kondisi = 1 Z= 1 [R4] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (0 ; 0,5)
Nilai Z Kondisi = 0 Z=0 [R5] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (0 ; 0,5)
Nilai Z Kondisi = 0 Z=0 [R6] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60) MIN (0 ; 0) Nilai Z Kondisi = 0 Z= 0 [R7] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (0 ; 1)
Nilai Z Kondisi = 1 Z= 1 [R8] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60) MIN (0 ; 0,5) Nilai Z Kondisi Kondisi = 0 Z= 0 [R9] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (0 ; 0) Nilai Z Kondisi = 0
Z= 0 Z Total = ((alpha1*zkondisi1) + (alpha2*zkondisi2) + (alpha3*zkondisi3) +
(alpha4*zkondisi4) + (alpha5*zkondisi5) + (alpha6*zkondisi6) + (alpha7*zkondisi7) + (alpha8*zkondisi8) + (alpha9*zkondisi9)) / (alpha1 + alpha2 + alpha3 + alpha4 + alpha5 + alpha6 + alpha7 + alpha8+alpha9)
= 1.5
Kondisi kelembapan (45) dan kondisi Cahaya (60) mendapatkan output Motor Servo 1.5 (Open).
2. Fuzzy Sugeno Mencari Nilai Z Kondisi
[R1] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (1 ; 0,5) Nilai Z Kondisi = 1
Z= 1 [R2] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (1 ; 0,5)
Nilai Z Kondisi = 1
Z= 1
[R3] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (1 ; 0) Nilai Z Kondisi = 1 Z= 1
[R4] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (0 ; 0,5)
Nilai Z Kondisi = 0
Z=0
[R5] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (0 ; 0,5) Nilai Z Kondisi = 0 Z=0 [R6] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60) MIN (0 ; 0) Nilai Z Kondisi = 0 Z= 0
[R7] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (0 ; 1) Nilai Z Kondisi = 1 Z= 1
[R8] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (0 ; 0,5) Nilai Z Kondisi = 0
Z= 0
[R9] : MIN µ Kelembapan (45) ; MIN µ Cahaya (60)
MIN (0 ; 0)
Nilai Z Kondisi = 0
Z= 0
Z Total ((alpha1*zkondisi1) + (alpha2*zkondisi2) + (alpha3*zkondisi3) + (alpha4*zkondisi4) + (alpha5*zkondisi5) + (alpha6*zkondisi6) + (alpha7*zkondisi7) + (alpha8*zkondisi8) + (alpha9*zkondisi9)) / (alpha1 + alpha2 + alpha3 + alpha4 + alpha5 + alpha6 + alpha7 + alpha8+alpha9) = 1 Kondisi kelembapan (45) dan kondisi Cahaya (60) mendapatkan output Motor Servo 1 (Open)

## 4.8. Hasil Perbandingan Sistem dan   Manual
Perbandingan ini adalah data aktual ground truth dengan perhitungan sistem dapat dilihan dari tabel berikut: Tabel 5. Perbandingan Ground Truth dengan Fuzzy Sugeno GT Sugeno Perbandingan Kondisi Pintu Air No Date/Time Cahaya  Lembab  Pintu Air  No Date/Time Cahaya  Lembab 1 2021-06-27 11:06:01 29 59 0(tertutup)  1 2021-06-27 11:06:01 29 59 0(tertutup) 2 2021-06-27 12:12:04 70 50 1(terbuka) 2 2021-06-27 12:12:04 70 50 1(terbuka) 3 2021-06-27 13:05:52 60 52 1(terbuka) 3 2021-06-27 13:05:52 60 52 1(terbuka) 4 2021-06-27 14:26:34 60 70 0(tertutup)  4 2021-06-27 14:26:34 60 70 0(tertutup) 5 2021-06-27 15:20:07 29 58 0(tertutup)  5 2021-06-27 15:20:07 29 58 0(tertutup)
Tabel 6. Perbandingan Ground Truth dengan Fuzzy Tsukamoto GT Tsukamoto Perbandingan Kondisi No Date/Time Cahaya Lembab Pintu Air Cahaya Lembab Pintu Air 1 2021-06-27 11:06:01 29 59 0(tertutup) 29 59 1.4 Berbeda 2 2021-06-27 12:12:04 70 50 1(terbuka) 70 50 2 Sama 3 2021-06-27 13:05:52 60 52 1(terbuka) 60 52 2 Sama 4 2021-06-27 14:26:34 60 70 0(tertutup) 60 70 1.3 Berbeda 5 2021-06-27 15:20:07 29 58 0(tertutup) 29 58 1.4 Berbeda Dari data tabel 5  dan  6  diperoleh nilai akurasi sistem Tsukamoto  sebanyak 66% dan Sugeno 100%
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan Kesimpulan yang ditemukan dari hasil perbandingan sistem irigasi air sawah menggunakan metode Fuzzy Sugeno dan Tsukamo yaitu:
1. Hasil  dari  pengujian dari sensor ldr dan sensor soil moisture dibandingkan dengan alat threeway meter memiliki tingkat eror 0,41% dan 0,21%. 2. Hasil dari output data sensor kedalam website sesuai dari nilai aslinya tanpa ada nilai eror
3. Berdasarkan  hasil pengujian dari kedua metode didapatkan hasil nilai akurasi sistem Tsukamoto sebanyak 66% dan Sugeno 100%
5.2. Saran Berdasar  penelitan tersebut, maka peneliti memberikan saran untuk pengembangan sistem berikutnya antara lain :
1. Metode Fuzzy Sugeno dan Fuzzy  Tsukamoto bukan satu-satunya metode yang dapat digunakan untuk melakukan proses di sistem mikrokontroler, menggunakan metode fuzzy sugeno lebih akurat daripada menggunakan fuzzy Tsukamoto.
2. Diharapkan  ada perbandingan dari ketiga Fuzzy agar tingkat keakuratan dari logika Fuzzy bisa diukur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. S. Putra, H. Sukri, and K. Zuhri, “Sistem Monitoring Realtime Jaringan Irigasi Desa (JIDES) Dengan Konsep Jaringan Sensor Nirkabel,” IJEIS (Indonesian  J. Electron. Instrum. Syst. , vol. 8, no. 2, p. 221, 2018, doi: 10.22146/ijeis.39783.
[2]  S. L. Kering and U. Kurnia, “Prospek pengairan pertanian tanaman semusim lahan kering,” vol. 1, no. 98, 2004.
[3]  N. A. Fuadi, M. Y. J. Purwanto, and S. D. Tarigan, “Kajian Kebutuhan Air dan
Produktivitas Air Padi Sawah dengan Sistem Pemberian Air Secara SRI dan Konvensional Menggunakan Irigasi Pipa,” J. Irig. , vol. 11, no. 1, p. 23, 2016, doi: 10.31028/ji.v11.i1.23-32.
[4]  D. M. Alfian, A. P. Sasmito, N. Vendyansyah, and F. T. Industri, “IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY PADA RANCANG BANGUN,” vol. 5, no. 1, pp. 94–101, 2021.
[5]  M. Rizaldhy Fatahillah, “Implementasi Fuzzy Logic Sugeno Untuk Sistem Pemberi Pakan Lele Otomatis Menggunakan Node MCU ESP32,” vol. 1, no. 1, pp. 127–134, 2017.
[6]  A. W. Annur, “Penerapan Logika Fuzzy ( Metode Sugeno ) Untuk Aplikasi Mobile Monitoring Pencahayaan Rumah Menggunakan Arduino,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[7]  A. A. Afifuddin, “Penerapan Metode Fuzzy Untuk Monitoring  Penggunaan Air Rumah Tangga Berbasis Arduino,” vol. 3, no. 1, pp. 31– 38, 2019.
[8]  P. Prototipe, S. Pengendalian, L. Pada, and P. Android, “Jurnal informatika,” vol. 4, no. 1, pp. 13–25.
[9]  U. I. Gorontalo and I. O. Things, “MONITORING KELEMBABAN TANAH PERTANIAN MENGGUNAKAN SOIL MOISTURE SENSOR FC-  28 DAN NODE MCU ESP32,” vol. 10, pp. 237–243, 2018.
[10]  D. Pramanda, “Sistem Kendali Kecepatan Motor Servo Berbasis Arduino dengan Metode Open Loop,” vol. 06, no. 01, pp. 187–198, 2020.
[11]  Y. Mirza, “LIGHT DEPENDENT RESISTANT ( LDR ) SEBAGAI,” pp. 39–45
[12]  R. O. W. Muhamad Yusvin Mustar, “Implementasi Sistem Monitoring Deteksi Hujan dan Suhu Berbasis Sensor Secara Real Time (Implementation of Rain Detection and Temperature Monitoring System Based on Real Time Sensor),” Semesta Tek. , vol. 20, no. 1, pp. 20–28, 2017, [Online]. Available: https://www.arduino.cc/en/Main/arduinoBoard.