Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
Optimalisasi Pertumbuhan Pada Sayuran Hidroponik Nutrient Film Technique Dengan Metode Fuzzy Logic Berbasis Internet of Things

## Akhmad Wahyu Dani
Teknik Elektro Universitas Mercu Buana Jakarta, Indonesia
wahyu.dani@mercubuana.ac.id
Abstrak —   Pada tahun 2015 persentase penduduk di  daerah  perkotaan  sebesar    53,3%,  proyeksi pertumbuhan  penduduk  di  daerah  perkotaan  pada tahun 2030 yaitu sebesar 63,4% dan pada tahun 2045 diproyeksikan sebesar 72,9%. Dengan meningkatnya pertumbuhan  penduduk  akan  berdampak  pada meningkatnya  kebutuhan  penunjang  kehidupan, salah satunya yaitu kebutuhan akan sayuran.
Dengan  berkurangnya  lahan  tanam  sayuran  dan meningkatnya  kebutuhan  sayuran  maka  diperlukan model  budidaya  sayuran  yang  dapat  diterapkan  di daerah  pemukiman  maupun  di  daerah  perkotaan. Salah  satu  model  budidaya    sayuran  yang  dapat diterapkan  yaitu  sistem  hidroponik  nutrient  film technique  (NFT). Oleh karena itu dirancang sebuah sistem  yang  dapat  mengoptimalkan  pertumbuhan sayuran pada hidroponik NFT yang dapat mengendalikan  kadar  nutrisi,  keasaman,  dan  suhu udara secara otomatis yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan tanaman menggunkan fuzzy logic. Dalam sistem  juga  dilengkapi  dengan  koneksi  internet sehingga  hidroponik  dapat  dipantau  dari  mana  saja dengan koneksi internet.
Berdasarkan hasil pengujian pada hidroponik NFT sistem  kendali  fuzzy  logic  dapat  mengoptimalkan pertumbuhan  sayuran.  Sayuran  pada  hidroponik NFT  terkendali  fuzzy  logic  lebih  tinggi  daripada sayuran  pada  hidroponik  NFT  tanpa  kendali  fuzzy logic.  Lebar  daun  sayuran  pada  hidroponik  NFT terkendali  fuzzy  logic  lebih  lebar  daripada  sayuran pada hidroponik NFT tanpa kendali fuzzy logic.
Kata Kunci—  Hidroponik NFT,  Nutrisi,  pH,  Suhu, FIS Sugeno, Internet of Things.

## I. P ENDAHULUAN
Pada tahun 2015 persentase penduduk di daerah perkotaan sebesar    53,3%,  proyeksi  pertumbuhan  penduduk  di  daerah perkotaan pada tahun 2030 yaitu sebesar 63,4% dan pada tahun 2045  diproyeksikan  sebesar  72,9%  (Bappenas,  2018). Pertumbuhan  penduduk  yang  begitu  besar  ini  dapat mempengaruhi  seluruh  sektor  kehidupan,  salah  satunya  yaitu sektor  pertanian.  Lahan  tanam  semakin  menyempit  dialih fungsikan menjadi pemukiman penduduk. Dengan berkurangnya  lahan  tanam  sayuran  dan  meningkatnya kebutuhan  sayuran  maka  diperlukan  model  budidaya  sayuran yang  memungkinkan  dapat  diterapkan  di  daerah  pemukiman maupun  di  daerah  perkotaan.  Salah  satu  model  budidaya sayuran yang dapat diterapkan yaitu sistem hidroponik nutrient film technique  (NFT).  Hidroponik  NFT  merupakan  sistem hidroponik    dengan    teknik  pemberian  larutan  nutrisi  melalui aliran air dengan arus yang pelan dan dangkal supaya bagian atas akar  mendapat  oksigen  yang  cukup  dan  tercipta  lapisan  tipis (film)  larutan mineral dan nutrisi di sekitar akar (Pancawati & Yulianto, 2016).
Dalam  budidaya  sayuran  hidroponik  perlu  diperhatikan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  tanaman. Faktor tersebut antara lain  yaitu derajat keasaman atau kebasaan air  media  tanam,  pasokan  nutrisi  yang  diserap  melalui  akar tanaman,  dan  suhu  udara  lingkungan  media  tanam.  Dalam praktiknya  setelah  disesuakan  dengan  kebutuhan  sayuran  nilai faktor-faktor tersebut dapat berubah secara terus menerus, maka diperlukan sistem kendali yang dapat mengatur nilai-nilai faktor kebutuhan  sayuran  secara  otomatis.  Salah  satu  sistem  kendali yang  dapat  diterapkan  dalam  budidaya  sayuran  hidroponik tersebut  adalah  sistem  fuzzy.  Logika  fuzzy  mudah  diterapkan
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
karena  sederhana  dan  dapat  mengikuti  proses  kontrol  yang dilakukan  manusia.  Sistem  kendali  kuno  hanya  dapat mengendalikan  dan  memantau  sistem  dari  lokasi  sistem  itu terpasang sehingga akan mempersulit kendali dan pemantauan jika  pengguna  sistem  tidak  berada  dilokasi  dimana  sistem  itu terpasang.  Pada  pertanian  modern  digunakan  jaringan  internet untuk mempermudah perawatan pada lahan pertanian. Kondisi lahan  pertanian  dapat  dipatau  secara  langsung  dari  mana  saja melalui jaringan internet.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Logika Fuzzy
Fuzzy  secara  bahasa  diartikan  kabur  atau  samar–samar. Dalam  logika  fuzzy  memiliki  derajat  keanggotaan  yang memiliki  rentang  nilai  0  hingga  1.  Logika  fuzzy  digunakan untuk  menterjemahkan  suatu  besaran  yang  diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic), misalkan besaran kecepatan laju  kendaraan  yang  diekspresikan  dengan  pelan,  agak  cepat, cepat dan sangat cepat. Logika fuzzy menunjukkan sejauh mana suatu nilai itu benar dan sejauh mana suatu nilai itu salah. Tidak seperti  logika  klasik,  suatu  nilai  hanya  mempunyai  2 kemungkinan  yaitu  merupakan  suatu  anggota  himpunan  atau tidak.  Derajat  keanggotaan  0  (nol)  artinya  nilai  bukan merupakan anggota himpunan dan 1 (satu) berarti nilai tersebut adalah  anggota  himpunan  (Kurniati,  Triyanto,  &  Rismawan, 2017).
Sistem  inferensi  fuzzy  adalah  proses  memformulasikan pemetaan  dari  input  yang  diberikan  ke  sebuah  output  dengan menggunakan logika fuzzy. Sistem ini melibatkan logika fuzzy dan komponen di dalamnya seperti fungsi keanggotaan, operasi logika fuzzy dan aturan if-then .
Gambar 1 Blok Diagram Logika Fuzzy (Sumber : Kurniati, Triyanto, & Rismawan, 2017)
Gambar 1 merupakan blok diagram logika fuzzy yang dimulai dari  input,  fuzzifikasi,  kemudian  penalaran  menggunakan aturan-aturan yang telah ditentukan, lalu defuzzifikasi dan yang terakhir yaitu output.

## B. Hidroponik Nutrient Film Technique
Kultur  hidroponik  adalah  metode  penanaman  tanaman tanpa menggunakan media tumbuh dari tanah. Secara harafiah hidroponik  berarti  penanaman  dalam  air  yang  mengandung campuran  hara. Dalam praktek sekarang  ini,  hidroponik tidak terlepas dari penggunaan media tumbuh lain yang bukan tanah sebagai  penopang  pertumbuhan  tanaman.  Sistem  hidroponik
merupakan cara produksi tanaman yang sangat efektif. Sistem ini  dikembangkan  berdasarkan  alasan  bahwa  jika  tanaman diberi  kondisi  pertumbuhan  yang  optimal,  maka  potensi maksimum  untuk  berproduksi  dapat  tercapai.  Hal  ini berhubungan dengan pertumbuhan sistem perakaran tanaman, di mana pertumbuhan perakaran tanaman yang optimum akan menghasilkan pertumbuhan tunas atau bagian atas yang sangat tinggi.  Pada  sistem  hidroponik,  larutan  nutrisi  yang  diberikan mengandung komposisi garam-garam organik yang berimbang untuk  menumbuhkan  perakaran  dengan  kondisi  lingkungan perakaran yang ideal.
Gambar 2 Skema Sistem Hidroponik NFT (Sumber : Hidroponikpedia.com).

## C. Sayuran Pakcoy
Pakcoy  merupakan  salah  satu  jenis  kelompok  sayuran sawi  yang  telah  dibudidayakan  sejak  abad  ke-5.  Tanaman  ini merupakan salah satu sayuran penting Asia, khususnya di Cina. Tanaman  ini  memiliki  daun  yang  bertangkai,  daun  berbentuk agak oval berwarna hijau tua dan mengkilap, tidak membentuk kepala, tumbuh agak tegak atau setengah mendatar.
Suhu udara yang baik untuk pertumbuhan pakcoy adalah daerah yang mempunyai suhu malam hari 15,6°C dan siang hari 21,1°C,  lebih  atau  kurang  dari  suhu  tersebut  tanaman  pakcoy tidak dapat tumbuh dengan baik. Hal tersebut dikarenakan suhu udara  yang  sangat  berpengaruh  pada  pertumbuhan  pakcoy. Ketidak  sesuaian  suhu  akan  mengakibatkan  terhambatnya proses  fotosintesis  yang  dapat  mengakibatkan  terhentinya produksi pati (karbohidrat) dan respirasi meningkat lebih besar. Dan sebaliknya jika pada suhu yang sesuai maka tanaman sawi dapat melakukan fotosintesis dengan baik untuk pembentukan karbohidrat dalam jumlah  yang besar, sehingga sumber energi lebih tersedia untuk proses pernapasan (respirasi), pertumbuhan tanaman  (pembesaran  dan  pembentukan  sel-sel  baru, pembentukan daun), dan produksi (kualitasdaun baik).
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
Gambar 3 pH dan ppm Untuk Sayuran Daun (Sumber : Hidroponikpedia.com)
Setiap  sayuran  memiliki  kebutuhan  nutrisi  yang  berbeda beda, begitu juga dengan sayur pakcoy. Pada gambar 2.4 dapat dilihat pH air nutrisi yang tepat untuk tanaman pakcoy yaitu pH 7,  sedangkan  kebutuhn  nutrisinya  berkisar  antara  1050  ppm sampai dengan 1400 ppm.

## D. Firebase
Firebase adalah Cloud Service Provider dan Backend as a Service yang dimiliki oleh Google. Firebase merupakan solusi yang  ditawarkan  oleh  Google  untuk  mempermudah  dalam pengembangan aplikasi mobile maupun web .
Gambar 4 Fitur Firebase (Sumber : Medium.com)
Real Time Database adalah sebuah NoSQL database yang disediakan  oleh  Firebase. NoSQL  database adalah database yang tidak menggunakan sistem relasi layaknya pada database tradisional (MySQL dll.). Metode penyimpanan data di dalam NoSQL menggunakan objek yang menggunakan format JSON ( JavaScript  Object  Notation ). Firebase  Database  Database merupakan  sebuah Cloud-Hosted  database yang  dapat menyimpan  dan  melakukan  sinkronisasi  data  secara database
untuk  setiap client yang  terhubung.  Setiap  kali  pengguna memperbarui  data,  itu  akan  menyimpannya  pada cloud dan sekaligus  memberitahu  ke  semua client yang  terhubung  dan secara otomatis menerima pembaruan dengan data terbaru.
III. M ETODE P ENELITIAN

## A. PerancanganBlok Diagram
Bagian  utama  sistem  kendali  pada  alat  ini  yaitu  input, proses, dan output. Sedangkan untuk pemantauan alat melalui internet  ditangani  oleh  bagian  komunikasi.  Berikut  blok diagram sistem pada alat :
Gambar 5. Blok Diagram Sistem Alat
Input  terdiri  dari  3  sensor  yaitu  sensor  nutrisi,  sensor keasaman,  dan  sensor  suhu.  Nilai  dari  TDS  meter  diubah menjadi  dua  input  yaitu  nilai error dan delta  error yang digunakan dalam perhitungan logika fuzzy kadar nutrisi. Nilai dari pH  meter diubah  menjadi dua  input  yaitu  nilai error dan delta  error yang  digunakan  dalam  perhitungan  logika  fuzzy kadar keasaman. Nilai dari DS18B20 diubah menjadi dua input yaitu  nilai error dan delta  error yang  digunakan  dalam perhitungan  logika  fuzzy  suhu  pendingin.Bagian  proses ditangani  oleh  mikrokontroler  arduino  mega  2560.  Arduino mega  2560  bertugas  untuk  menjalankan  program  perhitungan fuzzy  serta  program  pendukung  sistem  yang  lainnya.  Output terdiri dari 4 bagian yaitu output untuk pompa nutrisi A dan B, pompa  pH up atau down,  fan, dan  LCD  20x4 . ESP  8266-01 digunakan  untuk  mengirimkan  data  dari  arduino  mega  2560 melalui komunikasi serial ke firebase realtime database .

## B. Perancangan Flowchart
Dalam  merancang  sistem  diperlukan  aturan  umum  atau alur  sistem  supaya  alat  dapat  berjalan  sesuai  dengan prosedurnya. Berikut flowchar pada perancangan sistem alat :
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
Gambar 6. Flowchat Sistem Alat
Sistem  alat  dimulai  saat  arduino  menyala.  Kemudian  ESP 8266-01  terhubung  dengan  WiFi.  Arduino  menjalankan loop program pertama yaitu memerintahkan sensor TDS meter untuk membaca nilai kadar nutrisi pada air nutrisi hidroponik. Apabila nilai  kadar  nutrisi  sesuai  dengan set  point maka  program dilanjutkan ke loop program yang selanjutnya. Namun apabila nilai kadar nutrisi tidak sesuai dengan set point maka program fuzzy logic akan menentukan jumlah tambahan nutrisi sehingga pompa nutrisi A dan B menyala sesuai dengan durasi dari hasil perhitungan  fuzzy logic.  Loop program  dilanjutkan  ke loop program  selanjutnya  yaitu  sensor  pH  meter  membaca  nilai kadar keasaman pada air nutrisi hidroponik. Apabila nilai kadar keasaman sesuai dengan set point maka program dilanjutkan ke loop program  yang  selanjutnya.  Namun  apabila  nilai  kadar keasaman  tidak  sesuai  dengan set  point maka  program  fuzzy logic akan  menentukan  jumlah  tambahan  pH up atau down
sehingga pompa pH up atau down menyala sesuai dengan durasi dari hasil perhitungan fuzzy logic. Loop program dilanjutkan ke loop program selanjutnya yaitu sensor suhu membaca nilai suhu pada  pendingin  udara  hidroponik.  Apabila  nilai  suhu  sesuai dengan set  point maka  program  dilanjutkan  ke loop program yang selanjutnya. Namun apabila nilai suhu tidak sesuai dengan set  point maka  program  fuzzy logic akan  menentukan kecepatan  putaran fan sehingga fan menyala  sesuai  dengan kecepatan dari hasil perhitungan fuzzy logic. Data dari arduino mega  2560  diteruskan  ke  ESP  8266-01  melalui  komunikasi serial.  ESP  8266-01  mengirimkan  data  ke  Firebase realtime database melalui  koneksi  internet.  Android smartphone membaca  nilai  sensor  di  Firebase realtime  database untuk ditampilkan pada layar android smartphone.

## C. Perancangan Sistem Fuzzy
Fuzzy logic menggunakan input nilai error dan delta error. Nilai error didapat dari selisih set point dengan nilai sensor saat ini.  Delta  error  didapat  dari  selisih  nilai  error  saat  ini  dengan nilai error sebelumnya.

## Sistem Fuzzy Kendali Nutrisi
Untuk  mengendalikan  kadar  nutrisi  pada  air  nutrisi hidroponik digunakan FIS metode Sugeno. Pada sistem kendali ini  dibuat  tiga  himpunan  fuzzy  dan  sembilan  aturan  sistem fuzzy.
Himpunan fuzzy untuk input terdiri dari dua yaitu error dan delta error dari pembacaan sensor TDS meter. Error dan delta error digunakan  pada  proses  fuzzifikasi.  Himpunan  fuzzy untuk  output  yaitu  durasi  pompa on. Durasi  pompa on digunakan pada proses deffuzifikasi. Himpunan error dan delta error dibangun  dengan  representasi  kurva  segitiga  dan  kurva trapesium.  Parameter error tersusun  oleh  tiga  variabel  yaitu negatif, normal, dan positif. Parameter delta error tersusun oleh tiga  variabel  yaitu  negatif,  normal,  dan  positif.  Berikut  ini gambar  himpunan  fuzzy error dan delta  error untuk  kendali nutrisi:
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
Gambar 7. Himpunan Fuzzy Error dan Delta Error Nutrisi
Himpunan fuzzy untuk durasi pompa on dirancang dengan representasi singleton . Terdapat tiga durasi pada durasi pompa on yaitu  diam,  singkat,  dan  lama.  Berikut  gambar  himpunan fuzzy durasi pompa on untuk kendali nutrisi :
Gambar 8. Himpunan Fuzzy Durasi Pompa on Nutrisi
Aturan  pada  FIS  Sugeno  berfungsi  sebagai  penalaran terhadap  nilai  input  dari  sensor  sehingga  dapat  disimpulkan menjadi  suatu  informasi.  Jumlah  aturan  pada  FIS  Sugeno berdasarkan pada jumlah himpunan dan variabel. Dalam sistem ini  dibuat  sembilan  aturan  pada  FIS  Sugeno.  Aturan  tersusun oleh frasa dua himpunan fuzzy error dan delta error sehingga muncul jawaban berdasarkan himpunan fuzzy durasi pompa on . Berikut  ini  tabel  evaluasi  aturan  FIS  Sugeno  untuk  kendali nutrisi:
Tabel 1. Aturan FIS Sugeno Nutrisi ERROR DELTA ERROR Negatif Normal Positif Negatif Singkat Singkat Singkat Normal Singkat Singkat Sedang Positif Singkat Sedang Lama

## Sistem Fuzzy Kendali Keasaman
Untuk  mengendalikan  kadar  keasaman  pada  air  nutrisi hidroponik digunakan FIS metode Sugeno. Pada sistem kendali ini  dibuat  tiga  himpunan  fuzzy  dan  sembilan  aturan  sistem fuzzy.
Himpunan fuzzy untuk input terdiri dari dua yaitu error dan delta error dari pembacaan  sensor pH meter. Error dan delta error digunakan  pada  proses  fuzzifikasi.  Himpunan  fuzzy untuk  output  yaitu  durasi  pompa on. Durasi  pompa on digunakan pada proses deffuzifikasi. Himpunan error dan delta error dibangun  dengan  representasi  kurva  segitiga  dan  kurva trapesium.  Parameter error tersusun  oleh  tiga  variabel  yaitu negatif, normal, dan positif. Parameter delta error tersusun oleh tiga  variabel  yaitu  negatif,  normal,  dan  positif.  Berikut  ini gambar  himpunan  fuzzy error dan delta  error untuk  kendali keasaman:
Gambar 9. Himpunan Fuzzy Error dan Delta Error Keasaman
Himpunan fuzzy untuk durasi pompa on dirancang dengan representasi singleton . Terdapat tiga durasi pada durasi pompa on yaitu  diam,  singkat,  dan  lama.  Berikut  gambar  himpunan fuzzy durasi pompa on untuk kendali keasaman :
Gambar 10. Himpunan Fuzzy Durasi Pompa on Keasaman
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
Aturan  pada  FIS  Sugeno  berfungsi  sebagai  penalaran terhadap  nilai  input  dari  sensor  sehingga  dapat  disimpulkan menjadi  suatu  informasi.  Jumlah  aturan  pada  FIS  Sugeno berdasarkan pada jumlah himpunan dan variabel. Dalam sistem ini  dibuat  sembilan  aturan  pada  FIS  Sugeno.  Aturan  tersusun oleh frasa dua himpunan fuzzy error dan delta error sehingga muncul jawaban berdasarkan himpunan fuzzy durasi pompa on . Berikut  ini  tabel  evaluasi  aturan  FIS  Sugeno  untuk  kendali keasaman:
Tabel 2. Aturan FIS Sugeno Keasaman ERROR DELTA ERROR Negatif Normal Positif Negatif Lama Singkat Sedang Normal Sedang Singkat Sedang Positif Sedang Singkat Lama

## Sistem Fuzzy Kendali Suhu
Untuk  mengendalikan  suhu  udara  pada  media  tanam hidroponik digunakan FIS metode Sugeno. Pada sistem kendali ini  dibuat  tiga  himpunan  fuzzy  dan  sembilan  aturan  sistem fuzzy.
Himpunan fuzzy untuk input terdiri dari dua yaitu error dan delta error dari pembacaan sensor suhu. Error dan delta error digunakan  pada  proses  fuzzifikasi.  Himpunan  fuzzy  untuk output  yaitu  nilai  PWM  untuk  kecepatan fan. Nilai  pwm digunakan pada proses deffuzifikasi. Himpunan error dan delta error dibangun  dengan  representasi  kurva  segitiga  dan  kurva trapesium.  Parameter error tersusun  oleh  tiga  variabel  yaitu negatif, normal, dan positif. Parameter delta error tersusun oleh tiga  variabel  yaitu  negatif,  normal,  dan  positif.  Berikut  ini gambar  himpunan  fuzzy error dan delta  error untuk  kendali suhu:
Gambar 11. Himpunan Fuzzy Error dan Delta Error Suhu
Himpunan  fuzzy  untuk  nilai  pwm  dirancang  dengan representasi singleton .  Terdapat  tiga  level  nilai  PWM  yaitu lambat,  sedang,  dan  cepat.  Berikut  gambar  himpunan  fuzzy nilai PWM untuk kendali suhu :

## Gambar 12. Himpunan Fuzzy Nilai PWM
Aturan  pada  FIS  Sugeno  berfungsi  sebagai  penalaran terhadap  nilai  input  dari  sensor  sehingga  dapat  disimpulkan menjadi  suatu  informasi.  Jumlah  aturan  pada  FIS  Sugeno berdasarkan pada jumlah himpunan dan variabel. Dalam sistem ini  dibuat  sembilan  aturan  pada  FIS  Sugeno.  Aturan  tersusun oleh frasa dua himpunan fuzzy error dan delta error sehingga muncul  jawaban  berdasarkan  himpunan  fuzzy  nilai  PWM. Berikut ini tabel evaluasi aturan FIS Sugeno untuk kendali suhu :
Tabel 3. Aturan FIS Sugeno Suhu ERROR DELTA ERROR Negatif Normal Positif Negatif Lambat Lambat Sedang Normal Lambat Sedang Cepat Positif Sedang Cepat Cepat

## D. Perancangan Firebase Realtime Database
Pada  perancangan  ini  untuk monitoring alat  hirdroponik secara realtime melalui  internet  digunakan  Firebase realtime database. Firebase realtime  database sebagai  penghubung antara ESP 8266-01 dengan android smartphone. Saat program
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
ESP 8266-01 sudah diupload ke ESP 8266-01 dan ESP 8266- 01 terhubung ke internet maka secara otomatis tampilan pada firebase realtime database akan berubah sesuai program yang sudah diupload ke ESP 82666-01. Berikut ini tampilan firebase realtime database setelah upload program ESP 8266-01 untuk monitoring alat hidroponik.
Gambar 13. Tampilan Nilai Sensor Pada Firebase Realtime Database

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  alat  dilakukan  supaya  dapat  menganalisa apakah  sistem  yang  dirancanag  berjalan  dengan  normal  atau tidak.
Gambar 14. Hidroponik NFT Dengan Sitem Kendali.
A. Pengujian Sensor

## Pengujian Sensor Nutrisi
Digital  TDS  meter  digunakan  sebagai  acuan  untuk menetukan seberapa besar keakuratan sensor nutrisi probe TDS mikrokontroler  arduino  mega  2560.  Pengujian  dilaksanakan dengan  membuat  beberapa  variasi  kadar  nutrisi  dengan menambahkan  nutrisi  A  B  mix  terhadap  air  yang  akan  diuji kandungan nutrisinya. Berikut ini hasil pengujian sensor nutrisi ditampilkan dalam tabel :
Tabel 4. Pengujian Sensor Nutrisi
No. Digital TDS Meter Probe TDS Arduino % Keselahan 1 189 ppm 185 ppm 2,16 % 2 745 ppm 731 ppm 1,91 % 3 1132 ppm 1112 ppm 1,79 % 4 1588 ppm 1563 ppm 1,59 % Rata-Rata % Kesalahan 1,86 % Akurasi Sensor Probe TDS Arduino 98,14 %

## Pengujian Sensor Keasaman
Digital pH meter digunakan sebagai acuan untuk menetukan seberapa  besar  keakuratan  sensor  keasaman  probe  pH mikrokontroler  arduino  mega  2560.  Pengujian  dilaksanakan dengan  membuat  beberapa  variasi  kadar  keasaman  dengan menambahkan pH up dan pH down terhadap air yang akan diuji kandungan  keasamannya.  Berikut  ini  hasil  pengujian  sensor keasaman ditampilkan dalam tabel :
Tabel 5. Pengujian Sensor Keasaman No. Digital pH Meter Probe pH Arduino % Keselahan 1 3,88 pH 3,72 pH 4,30 % 2 5,27 pH 5,03 pH 4,77 % 3 7,34 pH 7,17 pH 2,37 % 4 9,46 pH 9,12 pH 3,72 % Rata-Rata % Kesalahan 3,79 % Akurasi Sensor Probe pH Arduino 96,21 %
Berdasarkan  tabel  diatas  nilai  akurasi  sensor  probe  pH arduino sebesar 96,21 %
B. Pengujian Aktuator

## Pengujian Aktuator Pompa Nutrisi
Pengujian  aktuator  pompa  nutrisi  bertujuan  untuk mengetahui  seberapa  banyak  cairan  yang  dipompa  dalam hitungan waktu. Pengujian dilakukan dengan  mensimulasikan durasi pompa menyala sesuai dengan rentang output nilai fuzzy logic nutrisi yaitu antara 0 – 6 detik. Berikut ini tabel pengujian aktuator pompa nutrisi :
Tabel 6. Pengujian Aktuator Pompa Nutrisi
No. Durasi On Banyaknya Cairan Dipompa 1 6 detik 3 ml 2 3 detik 1,5 ml 3 2 detik 1 ml 4 0 detik 0 ml .

## Pengujian Aktuator Pompa Keasaman
Pengujian  aktuator  pompa  keasaman  bertujuan  untuk mengetahui  seberapa  banyak  cairan  yang  dipompa  dalam
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
hitungan waktu. Pengujian dilakukan dengan  mensimulasikan durasi pompa menyala sesuai dengan rentang output nilai fuzzy logic keasaman  yaitu  antara  0  –  6  detik.  Berikut  ini  tabel pengujian aktuator pompa keasaman :
Tabel 7. Pengujian Aktuator Pompa Keasaman
No. Durasi On Banyaknya Cairan Dipompa 1 6 detik 3 ml 2 3 detik 1,5 ml 3 2 detik 1 ml 4 0 detik 0 ml

## Pengujian Aktuator Fan
Pengujian fan dilakukan untuk  mengetahui seberapa besar nilai tegangan  yang digunakan untuk memutar fan. Pengujian dilakukan  dengan  mensimulasikan  nilai PWM sesuai  dengan output fuzzy logic suhu yaitu antara 0 – 255. Berikut ini tabel pengujian aktuator pompa keasaman :
Tabel 7. Pengujian Aktuator Fan No. PWM Tegangan Keadaan Fan 1 255 12,1 volt Berputar 2 170 9,54 volt Berputar 3 85 6,20 volt Berputar 4 30 3.74 volt Berputar

## C. Pengujian Nilai Output Fuzzy Pengujian Nilai Output Fuzzy Kendali Nutrisi
Hasil  perhitungan  fuzzy  matlab  dibandingkan  dengan hasil perhitungan fuzzy arduino di serial monitor. Berikut tabel perbandingan  hasil  perhitungan  fuzzy  arduino  dengan  fuzzy matlab :
Tabel 8. Perbandingan Nilai Fuzzy Arduino Dengan Matlab
Kendali Nutrisi No.  Error Delta Error Fuzzy Matlab Fuzzy Arduino % Keselahan 1 214 31 3930 3930 0 % 2 130 -75 750 750 0 % 3 88 56 4060 4060 0 % 4 -44 63 966 966 0 % Rata-Rata % Kesalahan 0 % Akurasi Perhitungan Fuzzy Arduino 100 %
Tabel diatas merupakan perbandingan output fuzzy matlab dan  output  fuzzy  arduino  pada  sistem  kendali  nutrisi.  Output berupa  berapa  lamanya  pompa  nutrisi  menyala  dalam  satuan milisecond . Berdasarkan tabel diatas, akurasi perhitungan fuzzy pada arduino yaitu sebesar 100%.

## Pengujian Nilai Output Fuzzy Kendali Keasaman
Hasil perhitungan fuzzy matlab dibandingkan dengan hasil perhitungan  fuzzy  arduino  di  serial  monitor.  Berikut  tabel perbandingan  hasil  perhitungan  fuzzy  arduino  dengan  fuzzy matlab :
Tabel 9. Perbandingan Nilai Fuzzy Arduino Dengan Matlab
Kendali Keasaman No.  Error Delta Error Fuzzy Matlab Fuzzy Arduino % Keselahan 1 -3,42 0,23 3000 3000 0 % 2 2,75 1,56 6000 6000 0 % 3 0,45 -0,89 1380 1380 0 % 4 0,22 0,11 1080 1080 0 % Rata-Rata % Kesalahan 0 % Akurasi Perhitungan Fuzzy Arduino 100 %
Tabel  9  diatas  merupakan  perbandingan  output  fuzzy matlab  dan  output  fuzzy  arduino  pada  sistem  kendali  pH. Output  berupa  berapa  lamanya  pompa  pH up atau down menyala.  Berdasarkan  tabel  diatas,  akurasi  perhitungan  fuzzy pada arduino yaitu sebesar 100%.

## Pengujian Nilai Output Fuzzy Kendali Suhu
Hasil perhitungan fuzzy matlab dibandingkan dengan hasil perhitungan  fuzzy  arduino  di  serial  monitor.  Berikut  tabel perbandingan  hasil  perhitungan  fuzzy  arduino  dengan  fuzzy matlab :
Tabel 10. Perbandingan Nilai Fuzzy Arduino Dengan Matlab
Kendali Suhu No.  Error Delta Error Fuzzy Matlab Fuzzy Arduino % Keselahan 1 -4,81 5,56 160 160 0 % 2 0,34 0,58 231 231 0 % 3 -0,89 0,32 96,1 96,1 0 % 4 0,20 0,40 214 214 0 % Rata-Rata % Kesalahan 0 % Akurasi Perhitungan Fuzzy Arduino 100 %
Tabel diatas merupakan perbandingan output fuzzy matlab dan  output  fuzzy  arduino  pada  sistem  kendali  suhu.  Output berupa berapa nilai PWM yang berfungsi mengubah kecepatan fan pendingin.  Berdasarkan  tabel  diatas,  akurasi  perhitungan fuzzy pada arduino yaitu sebesar 100%.

## D. Pengujian Kestabilan Sistem Kendali
Pengujian  kestabilan  sistem  kendali  bertujuan  untuk mengetahui  kemanpuan  sistem  dalam  mencapai set  point dan menjaga  nilai  sensor  sesuai  dengan  set  point  yang  telah ditentukan.
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
Berikut  ini  grafik  respon  waktu  sitem  kendali  nutrisi. Set point yang ditentukan untuk sistem kendali  nutrisi  yaitu 1400 ppm. Pengujian sistem kendali dilakukan selama 60 menit.
Gambar 15. Respon Waktu Kendali Nutrisi
Berdasarkan  gambar  15  dapat  dilihat  kestabilan  sistem kendali nutrisi dapat mencapai set point 1400 ppm pada menit ke  33.  Setelah  menit  ke  33  sistem  dapat  menyesuaikan kestabilan set poin pada angka sekitar 1400 ppm.
Berikut ini grafik respon waktu sitem kendali keasaman. Set point yang  ditentukan  untuk  sistem  kendali  keasaman  yaitu  7 pH. Pengujian sistem kendali dilakukan selama 60 menit.
Gambar 16. Respon Waktu Kendali Keasaman
Berdasarkan  gambar  16  dapat  dilihat  kestabilan  sistem kendali keasaman dapat mencapai set point 7 pH pada menit ke 42. Setelah menit ke 42 sistem dapat menyesuaikan kestabilan set poin pada angka sekitar 7 pH.
Berikut  ini  grafik  respon  waktu  sitem  kendali  suhu. Set point yang ditentukan untuk sistem kendali suhu  yaitu 20  °C. Pengujian sistem kendali dilakukan selama 60 menit.
Gambar 17. Respon Waktu Kendali Suhu
Berdasarkan  gambar  17  dapat  dilihat  kestabilan  sistem kendali suhu dapat mencapai set point 20 °C pada menit ke 3. Setelah  menit  ke  3  sistem  dapat  menyesuaikan  kestabilan set poin pada angka sekitar 20 °C.

## E. Perbandingan Pertumbuhan Sayuran
Pada  pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh sistem  kendali  logika  fuzzy  terhadap  sayuran  yang  ditanam. Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  secara  fisik ukuran  tanaman  dengan  tenaman  yang  ditanam  tanpa  sistem kendali logika fuzzy.

## Perbandingan Tinggi Tanaman
Berikut  ini  tabel  perbandingan  tinggi  tanaman  sayur pakcoy pada hidroponik terkendali fuzzy logic dengan tanaman sayur pakcoy pada hidroponik tak terkendali fuzzy logic.
Tabel 11. Perbandingan Tinggi Tanaman Sayur Pakcoy
No. Sawi ke Terkendali (tinggi) Tanpa Kendali (tinggi) 1 Sawi ke 1 17 cm 5 cm 2 Sawi ke 2 15 cm 7 cm 3 Sawi ke 3 17 cm 6 cm 4 Sawi ke 4 14 cm 5 cm Rata-Rata 15,75 cm 5,75 cm
Berdasarkan  tabel  diatas  terlihat  bahwa  pertumbuhan pakcoy  yang  menggunakan  sistem  terkendali  logika  fuzzy ukuran  tingginya  lebih  besar  daripada  pakcoy  tanpa  media terkendali. Rata-rata ukuran ketinggian pakcoy dengan sistem terkendali sebesar 15,75 cm pada masa tanam 20 hari

## Perbandingan Lebar Daun
Berikut  ini  tabel  perbandingan  lebar  daun  tanaman  sayur pakcoy pada hidroponik terkendali fuzzy logic dengan tanaman sayur pakcoy pada hidroponik tak terkendali fuzzy logic.
187 294367 543 685 803 994 1108 1232 1306 1367 1403 1392 1436 1430 1433 1429 1445 1439 1455 1432 0 500 1000 1500 2000 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 N u tr is i (p p m) Waktu (menit)

## Respon Waktu Kendali Nutrisi
7,76 7,71 7,62 7,68 7,53 7,49 7,42 7,347,47,28 7,22 7,19 7,23 7,12 6,95 6,91 6,96 7,02 6,95 6,98 7,01 6 6,5 7 7,5 8 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 Kea sama n (p H ) Waktu (menit) Respon Waktu Kendali Keasaman 31,21 20,64 19,82 20,65 20,85 20,03 19,97 20,56 20,3 20,1 20,43 19,76 20,13 20,54 20,66 20,74 20,3 20,68 20,76 21,12 20,89 0 10 20 30 40 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 Su h u ( °C) Waktu (menit) Respon Waktu Kendali Suhu
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
Tabel 12. Perbandingan Lebar Daun Sayur Pakcoy No. Sawi ke Terkendali (lebar daun) Tanpa Kendali (lebar daun) 1 Sawi ke 1 8 cm 4 cm 2 Sawi ke 2 7,5 cm 5 cm 3 Sawi ke 3 8,5 cm 4,5 cm 4 Sawi ke 4 6 cm 4 cm Rata-Rata 7,5 cm 4,37 cm
Berdasarkan tabel diatas terlihat bahwa pertumbuhan sawi yang  menggunakan  sistem  terkendali  logika  fuzzy  ukuran lebar daunnya  lebih  besar daripada daun pakcoy tanpa media terkendali.  Rata-rata  lebar  daun  pakcoy  dengan  sistem terkendali sebesar 7,5 cm pada masa tanam 20 hari

## F. Pengujian Kecepatan Pengiriman Data
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kecepatan pengiriman  data  nilai  sensor  dari  arduino  mega  2560  hingga dapat  tampil  di  aplikasi monitoring android smartphone . Berikut  ini  tabel  pengujian  kecepatan  pengiriman  data  dari arduino  mega  2560  ke  aplikasi monitoring android smartphone :
Tabel 13. Kecepatan Pengiriman Data No. Nutrisi pH Suhu Interval 1 1403 ppm 7,0 pH 18,3 °C 2,3 detik 2 1396 ppm 7,1 pH 18,4 °C 2,2 detik 3 1407 ppm 7,1 pH 18,2 °C 2,0 detik 4 1399 ppm 7,0 pH 18,5 °C 2,5 detik Rata-Rata 2,28 detik
Berdasarkan  tabel  diatas,  rata-rata  waktu  yang  diperlukan untuk  mengirim  data  dari  arduino  mega  2560  ke  aplikasi monitoring android smartphone yaitu selama 2,28 detik

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dan  analisa  alat,  maka  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  dari  penelitian  ini,  yaitu  antara lain  Sensor  nutrisi,  keasaman,  dan  suhu  memiliki  tingkat akurasi yang cukup tinggi yaitu sensor nutrisi sebesar 98,14 %, sensor  keasaman  sebesar  96,21  %,  dan  sensor  suhu  sebesar 99,46 %. Aktuator pompa nutrisi dan keasaman dalam 6 detik dapat mengalirkan 3 ml cairan, sedangkan aktuator fan  masih dapat  berputar  pada  nilai PWM 30  dengan  tegangan  sebesar 3,74  volt.  Perhitungan  FIS  Sugeno  pada  kendali  nutrisi, keasaman dan suhu memiliki akurasi sebesar 100% berdasarkan perbandingan  dengan  perhitungan  FIS  Sugeno  pada  Matlab. Sistem  kendali  nutrisi   membutuhkan waktu selama 33 menit untuk  mencapai set  point ,  sistem  kendali  keasaman membutuhkan  waktu  selama  42  menit  untuk  mencapai set point ,  dan  sistem  kendali suhu  membutuhkan waktu selama
3  menit  untuk  mencapai set  point. Sayuran  pada  hidroponik terkendali  memiliki  tinggi  rata-rata  15,75  cm,  sedangkan sayuran pada hidroponik tanpa kendali memiliki tinggi rata-rata 5,75  cm.  Sayuran  pada  hidroponik terkendali  memiliki  lebar daun  rata-rata  7,5  cm,  sedangkan  sayuran  pada  hidroponik tanpa kendali memiliki lebar daun rata-rata 4,37 cm. Kecepatan pengiriman  data  dari  arduino  mega  2560  ke  aplikasi  android rata-rata membutuhkan waktu selama 2,28 detik

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Pada  bagian  ini  dituliskan  ucapan  terima  kasih  terhadap pihak-pihak  yang  membantu  terselesaikannya  penelitian  ini serta  ucapan  terima  kasih  terhadap  tim  editorial  Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Agustin,  A.  H.,  Gandhiadi,  G.  K.,  &  Oka,  T.  B. (2016). Penerapan  Metode  Fuzzy  Sugeno  Untuk  Menentukan Harga Jual Sepeda Motor Bekas. E-Jurnal Matematika, 5, 176-182.
[2] Dani,  A.  W.,  Aldila.  (2017).  Rancang  Bangun  Sistem Pengairan  Tanaman  Menggunakan  Sensor  Kelembaban Tanah,8(2),151–155.
[3] https://doi.org/10.22441/jte.v8i2.1612
[4] Azhara,  D.,  Rakhmatsyah,  A.,  &  Erfianto,  B.  (2018). Kendali Fuzzy Untuk Microclimate Rumah Kaca Dengan Sistem Fogging. Journals of Telkom University.
[5] Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  (2018). Proyeksi  Penduduk  Indonesia  2015-2045.  Jakarta: Bappenas.
[6] Daud, M., Handika, V., & Bintoro, A. (2018). Design And Realization  Of  Fuzzy  Logic  Control  For  Ebb  And  Flow Hydroponic System. International Journal Of Scientific & Technology Research, 7, 138-144.
[7] Ibrahim, M. N. R., Solahudin, M., & Widodo, S. (2015). Control  System  For  Nutrient  Solution  Of  Nutrient  Film Technique  Using  Fuzzy  Logic.  Telkomnika,  13,  1281- 1288. doi: 10.12928/ TELKOMNIKA.v13i4.2113
[8] Kurniati,  V.,  Triyanto,  D.,  &  Rismawan,  T.  (2017). Penerapan Logika Fuzzy Dalam Sistem Prakiraan Cuaca Berbasis Mikrokontroler. Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan, 5, 119-128.
[9] Pancawati,  D.,  &  Yulianto,  A.  (2016).  Implementasi Fuzzy Logic Controller Untuk Mengatur pH Nutrisi Pada Sistem  Hidroponik  Nutrient  Film  Technique  (NFT). Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro,  5,  278-289.  doi: 10.20449/jnte.v5i2.2