Vol. 14. No. 03, September 2023: 132-140 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Desain Sistem Penyiraman Tanaman Tomat Berbasis Suhu dan Kelembaban menggunakan Fuzzy dan IoT
Endang Sri Rahayu * , Cahyani Wulan Hidayat
Teknik Elektro, Universitas Jayabaya, Jakarta
* endangsr@jayabaya.ac.id
Abstrak— Tanaman tomat  membutuhkan media tanam dengan  kondisi  kelembaban dan  suhu  yang  khusus  untuk menghasilkan  buah  yang  terbaik. Di  Indonesia  memiliki cuaca yang tidak menentu sehingga kelembaban dan suhu tanah  pun  juga  berubah-ubah.  Terkadang  mengalami musim  kemarau,  yang  mengakibatkan  hujan  tidak  turun sama  sekali.  Tidak  turunnya  hujan  menjadikan  tanah mengering.  Tanah  yang  mengering  mengakibatkan tanaman  tomat  kekurangan  kadar  kelembaban  dan suhunya.  Hal  tersebut  mengakibatkan  hasil  panen  yang kurang  baik  atau  bahkan  dapat  terjadi  gagal  panen . Penelitian  ini  mengatasi  kegagalan  panen  tanaman  tomat yang  diakibatkan  karena  kondisi  kelembaban  dan  suhu tanah  yang  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  tanaman. Metode  penyiraman  otomatis  berbasis  kelembaban  dan suhu dengan menggunakan Logika Fuzzy Sugeno dan IoT bertujuan agar tanaman dapat tumbuh dengan optimal dan menghasilkan  buah  yang  terbaik.  Kelembaban  dan  suhu tanah  dideteksi  dengan  menggunakan  sensor  YL-69  dan sensor DHT11. Hasil pendeteksian kedua sensor diolah oleh Arduino  uno  tipe  RobotDyn  +  WiFi.  Output  dari mikrokontroler  yang  berupa  data  kelembaban  dan  suhu digunakan  sebagai  data  input  pada  proses  fuzzifikasi dengan sembilan rule base untuk mengatur volume air dari pompa  motor.  Hasil  pengukuran  dan  pengolahan kelembaban  dan  suhu  disimpan  pada  firebase  yang terkoneksi  internet,  sehingga  melalui  aplikasi  pada smartphone seluruh informasi dapat dimonitor dan diakses secara realtime dan jarak jauh.
Kata  Kunci—Arduino  Uno  Tipe  RobotDyn+WiFi,  DHT11 Firebase, Logika Fuzzy, Sensor Kelembaban, Sensor Suhu.

## DOI: 10.22441/jte.2023.v14i3.003

## I. P ENDAHULUAN
Kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  memudahkan untuk melakukan proses monitoring dan pengendalian dari jarak yang  jauh.  Pada  bidang  perkebunan,  tanah  menjadi  salah  satu komponen yang sangat penting untuk menentukan keberhasilan dalam bercocok tanam  [1]. Lahan perkebunan perlu di lakukan pengecekan, untuk mengetahui tingkat kesuburan tanah supaya mempermudah proses cocok tanam. Pengecekan dan penelitian dapat  dilakukan  dengan  melihat  kondisi  tanah.  Parameter kondisi tanah yang dapat terukur salah satunya adalah suhu dan kelembaban.  Suhu  dan  kelembaban  tanah  merupakan  faktor
yang  penting  untuk  mengetahui  tingkat  kesuburan  [2]. Kelembapan tanah adalah jumlah air pada pori-pori tanah yang sangat dinamis, hal tesebut disebabkan oleh penguapan melalui permukaan  tanah  [3].  Sedangkan  suhu  udara  mempengaruhi pada  fisiologi  tanaman,  seperti  respirasi,  fotosintesis, pembentukan pigmen dan respirasi  [4].
Tomat menjadi salah satu tanaman holtikultura yang banyak di  budidayakan  karena  meningkatnya  permintaan  pasar. Perawatan tanaman tomat membutuhkan perhatian yang khusus karena jika tidak mendapatkan kondisi yang baik seperti kurang sesuainya kelembaban dan suhu pada tanah, tomat tidak dapat tumbuh  dengan  baik.  Para  pemilik  kebun  tomat  melakukan berbagai usaha supaya mendapatkan tomat yang segar dan baik. Salah  satu  usaha  yang  dilakukan  para  pemiliki  kebun  dengan selalu mengecek kondisi tanah pada tanaman tomat. Parameter yang dapat terukur yaitu kelembaban dan suhu. Suhu yang ideal dan berpengaruh baik pada kondisi tomat adalah antara 24℃ - 28℃ yang umumnya merah merata dan kelembaban yang relatif diperlukan tanaman tomat adalah 60% - 80%  [5]. Kelembaban dan  suhu  yang  tinggi  juga  berpengaruh  kurang  baik  terhadap pertumbuhan, produksi dan kualitas buah tomat  [6].
Indonesia  memiliki  musim  panas  dan  hujan  yang  tidak menentu,  sehingga  membuat  pemilik  kebun  tomat  merasa kewalahan untuk menjaga tanaman mereka supaya kelembaban dan suhu yang ideal terjaga. Aktivitas berkebun tanaman tomat pada  daerah  yang  memiliki  cuaca  yang  berubah-ubah  terasa sangat sulit. Saat curah hujan rendah, terkadang pemilik kebun lupa  untuk  menyirami  tanamannya.  Hal  tersebut  sangat merugikan para pemilik kebun tomat. Kerugian pemilik kebun tomat  yang  dirasakan  bukan  hanya  secara  materi  namun  juga secara  fisik. Supaya menghasilkan  hasil  panen  terbaik  pemilik kebun  tomat  mengeluarkan  ekstra  biaya  dan  tenaga.  Kadar kelembaban  dan  suhu  pada  tanah  tanaman  tomat  perlu  di monitoring supaya kondisinya selalu terjaga sesuai dengan yang diinginkan.
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  perancangan  sistem penyiraman otomatis agar kondisi kelembaban dan suhu tanah terjaga sesuai kebutuhan tanaman. Perangkat Arduino Uno tipe RobotDyn  + WiFi  digunakan  sebagai  pengolah  data dari  hasil pendeteksian  sensor  kelembaban  dan  suhu.  Data  yang  telah diolah di fuzzifikasi dan dibuat rule base nya. Penggunaan logika fuzzy Sugeno pada sistem ini untuk mengatur volume air yang keluar  dari  pompa  motor  untuk  menyiram  tanaman  sesuai dengan  kelembaban  dan  suhu  yang  dibutuhkan.  Hasil pengukuran dan pengolahan data disimpan pada firebase yang terkoneksi  dengan  internet.  Data  yang  tersimpan  di firebase
dapat  dimonitoring  dan  diakses  melalui  aplikasi  android  pada smartphone secara realtime .
Susunan karya ilmiah ini  dimulai dengan pendahuluan dan dilanjutkan dengan bahasan penelitian terkait pada Bab II, pada Bab III membahas metodologi penelitian, sedangkan hasil dan analisa  diuraikan  pada  Bab  IV,  dan  diakhiri  dengan  Bab  V kesimpulan serta penelitian yang akan datang.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Penelitian terkait alat monitoring kelembaban tanah dan suhu udara pada tanaman telah dilakukan pada tahun 2018. Penelitian ini berjudul “Rancang Bangun Sistem Monitoring Kelembaban Tanah  dan  Suhu  Udara  Berbasis  GSM  SIM900  Dan  Arduino Uno”  [2].  Alat  monitoring  tersebut  menggunakan  sensor soil moisture dan sensor DHT11 sebagai pendeteksi kelembaban dan suhu  udara  pada  tanah.  Arduino  Uno  digunakan  sebagai pengendali  utama  sistem  tersebut.  GSM  SIM900A  berfungsi sebagai  pengirim  informasi  berupa  SMS  yang  diberikan  ke pemilik  tanaman  untuk  memberitahukan  keadaan  kelembaban tanah,  suhu  udara  pada  tanah  dan  ketinggian  air  pada  bak penampung.  Alat  ini  juga  mampu  menyiram  tanaman  secara otomatis dan akan off jika tanah mencapai kondisi kelembaban yang  diinginkan.  Perbedaan  dengan  penelitian  saat  ini  adalah penggunaan  WiFi  sebagai  pengirim  data  ke User dan penyimpanan data tersimpan pada firebase .
Pada  tahun  2019  penelitan  berjudul  “Sistem  Monitoring Kelembaban  Tanah  dan  Kendali  Pompa  Air  Menggunakan Arduino  dan  Internet”  [7].  Alat  ini  menggunakan  sensor kelembaban tanah YL-69 sebagai pendeteksi kelembaban pada tanah.  Penggunaan  Arduino  uno  sebagai  pusat  kendali  pada sistem  monitoring.  Output  kendali  dari  mikrokontroler digunakan  untuk  sistem  pompa  air  yang  berfungsi  sebagai menyiram  tanaman.  Sistem  ini  menggunakan  website  sebagai antarmuka monitoring kelembaban tanah dan kendali pompa air. Alat  ini  juga  menggunakan  GSM  SIM800L  karena  memiliki jangkauan yang lebih luas dan sebagai media transmisi data ke database .
Penelitian  selanjutnya  berjudul  “Smart  Agriculture: Pengendalian Kelembapan dan Suhu Pada Penyiraman Otomatis Tanaman  Berbasis  IoT”  pada  tahun  2022  [8].  Pada  penelitian tersebut  melakukan  penyiraman  otomatis  berdasarkan  3 parameter yaitu kelembapan udara, suhu udara, dan kelembapan tanah. Penelitian ini menggunakan sensor DHT22, soil moisture sensor dan modul RTC. Menggunakan Logika Fuzzy tsukamoto dan  Mamdani  untuk  membandingkan  keakuratan  nilai  durasi penyiraman  tanaman.  Hasil  monitoring  yang  dilakukan  akan terhubung ke aplikasi yang terhubung ke cloud tringer.io.
Penelitian berjudul “Sistem Penyiraman Tanaman Otomatis Berbasis  Sensor  Kelembaban  Tanah  Menggunakan  Logika Fuzzy” [9]. Pada penelitian ini membuat alat penyiram tanaman secara  otomatis.  Kelembaban  pada  tanah  digunakan  sebagai parameter  untuk  penyiraman  tanaman  yang  akan  disiram berkala sesuai dengan kondisi kelembaban tanah saat itu serta dilakukan secara otomatis. Sistem nya menggunakan algoritma fuzzy logic untuk  menyatakan nilai  kelembaban serta kategori dalam  penyiraman.  Sensor  yang  digunakan  yaitu  sensor kelembaban tanah . Arduino Uno digunakan sebagai  pemroses
data, dan digunakan untuk on/off pompa air serta menggunakan PWM untuk  mengatur cepat  atau lambatnya pompa air. Hasil dari monitoring ditampilakn pada LCD.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sebuah  alat penyiraman  tanaman  tomat  berbasis  suhu  dan  kelembaban menggunakan logika fuzzy dan IoT. Realisasi alat dan program didukung Pustaka hasil penelitian yang diperoleh melalui studi literatur  sebagai  informasi.  Studi  literatur,  mencari  Pustaka (buku dan jurnal) terkait dengan Arduino Uno Tipe RobotDyn +  WiFi,  Sensor  Kelembaban  Tanah,  Sensor  Suhu,  L298N, Pompa motor, Logika Fuzzy dan firebase .
Pada  proses  perancangan  alat  dan  sistem  dibutuhkan  blok diagram  (Gambar  1)  sebagai  acuan  untuk  membuat perancangan  sistem  penyiraman  tanaman  tomat  berbasis  suhu dan kelembaban menggunakan logika fuzzy dan IoT.

## Gambar 1. Blok Diagram
Sistem  ini  menggunakan  dua  buah  sensor  sebagai input yaitu  sensor  kelembaban  tanah  YL-69  yang  berfungsi  untuk mendeteksi  kelembaban tanah  pada tanaman  dan  Sensor suhu DHT11 yang berfungsi untuk mendeteksi suhu pada lingkungan sekitar tanaman. Mikrokontroler yang digunakan Arduino Uno Tipe RobotDyn + WiFi berfungsi sebagai pengolah data analog dan digital dari sensor YL-69 dan sensor DHT11. Motor Driver yang  digunakan  adalah  modul  L298N  berfungsi  sebagai pengendali  kecepatan  perputaran  pompa  motor  sesuai  dengan program  yang  telah  di  setting.  Pompa motor  sebagai  aktuator yang berfungsi  untuk  pemompa air dari tempat  penampungan air ke tanaman tomat. Logika Fuzzy berfungsi untuk mengatur keluarnya air dari  pompa motor saat  akan menyiram  tanaman tomat. Smartphone berfungsi sebagai pemberi informasi kepada user berupa data kelembaban dan suhu pada tanah sebelum dan sesudah dilakukan penyiraman .
A. Perancangan Perangkat Keras (hardware)
Pada  perancangan hardware menggunakan  Arduino  Uno RobotDyn+WiFi  sebagai  kontroler  dengan  dua input yaitu sensor  YL-69  dan  sensor  DHT  11.  Sedangkan  pada output terdapat  satu  aktuator  yaitu  pompa  motor  DC  yang  terhubung dengan  modul  driver  L289N.  Berikut  skema  rangkaian hardware nya (Gambar 2).
Gambar 2. Skema Rangkaian Hardware

## Sistem Pendeteksian Sensor YL-69
Pada  sistem  ini,  sensor  kelembaban  tanah  yang  digunakan adalah  sensor  YL-69  berfungsi  untuk  mendeteksi  kelembaban tanah  pada  tanaman.  Pin  yang  digunakan  pada  Arduino  Uno RobotDyn + WiFi adalah pin analog A0. Berikut ini rangkaian (Gambar 3) dari Arduino Uno RobotDyn + WiFi dan Sensor YL- 69.
Gambar 3. Skema Rangkaian Sensor YL-69
Output yang  dihasilkan  oleh  sensor  YL-69  berupa  sinyal analog,  untuk  mengubah  keluaran  analog  menjadi  satuan kelembaban  tanah  yang  diinginkan  yaitu  satuan  persentase diperlukan  konversi.  Persentase  yang  digunakan  dari  0  %  - 100%, jika sensor mendeteksi kelembaban tanah dengan resolusi 0 maka kelembaban tanah tersebut besarnya 100% namun jika sensor mendeteksi kelembaba tanah dengan resolusi 1023 maka kelembaban tanah tersebut besarnya 0%.

## Sistem Pendeteksian Sensor DHT11
Sensor suhu yang digunakan pada sistem ini  adalah sensor DHT11  memiliki  fungsi  sebagai  pendeteksi  suhu  lingkungan pada  sekitar  tanaman.  Pin  yang  digunakan  di  Arduino  Uno RobotDyn+WiFi  adalah  pin  digital  7.  Hasil  pendeteksian  dari sensor ini berupa data digital sehingga tidak diperlukan konversi pada  data output nya.  Berikut  ini  rangkaian  (Gambar  4)  dari Arduino Uno RobotDyn+WiFi dan sensor DHT 11.
Gambar 4. Skema Rangkaian Sensor DHT 11

## 3Sistem Pompa Motor DC
Pompa  motor  pada  sistem  ini  digunakan  untuk memindahkan  air  dari  tempat  penampungan  ke  tanah.  Pompa motor  ini  dilengkapi  dengan  motor  driver  LN289N  yang berguna  sebagai  pengatur  putaran  motor.  Pin  yang  digunakan pada Arduino uno RobotDyn+WiFi adalah pin 4, pin 5, dan pin 6.  Berikut  Gambar  5  menunjukkan  skema  dari  rangkaian Arduino  Uno  RobotDyn+WiFi  ke  pompa  motor  dan  motor driver.
Gambar 5. Skema Rangkaian Pompa Motor Pada sistem ini pompa motor akan terus aktif, namun lama nya waktu pompa motor aktif ini tergantung dari kondisi tanah yang  terdeteksi.  Jika  kondisi  tanah  Baik  maka  waktu  yang dibutuhkan pompa motor untuk bekerja sebentar sedangkan jika kondisi tanah buruk maka waktu yang dibutuhkan pompa motor bekerja  lama. Pompa  motor  ini  juga  di  lengkapi motor  driver yang berfungsi  untuk  mengatur putaran motor. Putaran motor untuk tiap kondisi tanah pun juga berbeda karena menggunakan nilai PWM yang berbeda-beda.

## B. Perancangan Perangkat Lunak (Software)
Alur  kerja  perancangan  sistem  penyiraman  tanaman  tomat berbasis suhu dan kelembaban menggunakan logika fuzzy dan IoT sesuai dengan urutan subsistemnya (Gambar 6). Sistem ini bertujuan untuk membantu penyiraman air pada tanaman tomat dengan berbasis data dari  kelembaban dan suhu pada tanaman tomat. Hasil dari pengukuran dan pengolahan data di tampilkan pada aplikasi android yang dapat di akses melalui smartphone .
Gambar 6. Flowchart Sistem
Sistem ini memiliki 2 buah sensor,  mikrokontroller, modul driver  dan  satu  buah  pompa  motor  DC.  Sensor  pertama berfungsi  mendeteksi  kelembaban  tanah  pada  tanaman  dan sensor  kedua  berfungsi  untuk  mendeteksi  suhu  lingkungan  di sekitar tanaman. Semua data yang terdeteksi diolah dan dikirim oleh  kontroler  (Arduino  Uno  RobotDyn+WiFi)  ke database ( Firebase ) berbasis IoT. Selanjutnya, aplikasi smartphone akan menampilkan data yang terdapat pada database secara realtime sebagai interface ke  pengguna.  Pada  aplikasi,  pengguna mendapatkan informasi terkait kondisi dari tanaman tomat dan pompa air.

## Koneksi Data ke Firebase
ESP8266 yang terintegrasi dengan Arduino uno merupakan modul  WiFi  yang  dapt  langsung  terhubung  dengan  WiFi  dan membuat koneksi TCP/IP. Pada Arduino Uno RobotDyn+WiFi ini  untuk  mengkomunikasikan  ESP8266  terdapat switch yang harus di aktif kan, yaitu switch no 1 dan 2.
Data  yang  dikirimkan  ESP8266  ke Firebase berupa  data pendeteksian  sensor  suhu  lingkungan  sekitar  tanah  tanaman,
hasil pendeteksian sensor kelembaban tanah, hasil defuzzifikasi dan  kondisi  pompa  air.  Gambar  7  merupakan  contoh pemrograman  ESP8266  ke Firebase menggunakan  Arduino IDE.
Gambar 7. Pemrograman Firebase
Pe mbuatan Database Menggunakan Firebase Database digunakan  sebagai  penyimpanan  data  secara realtime dari  pengendali  maupun  aplikasi  secara  dua  arah. Database menyimpan  data  kedalam server sehingga  dapat diakses melalui internet.
Penggunaan firebase pada sistem ini sebagai penyimpanan data  berupa  informasi  kelembaban  tanah  dan  suhu  pada lingkungan  tanah  sekitar  tanaman,  hasil  defuzzifikasi, keterangan kondisi tanah pada tanaman dan kondisi pompa air yang  selanjutnya  data  tersebut  akan  terlihat  pada  aplikasi smartphone .  Berikut  tampilan database (Gambar  8)  yang dibuat menggunakan Firebase pada alat ini.
Gambar 8. Tampilan Database Pada Firebase
Pemrograman Aplikasi Android Menggunakan AppInventor
Aplikasi smartphone android  digunakan  sebagai interface antara  sistem  dengan User .  Data  yang  telah  dikirimkan  oleh Arduino  Uno  RobotDyn+WiFi  melalui  jaringan  internet  akan diolah kembali oleh aplikasi dan ditampilkan pada aplikasi yang telah dibuat.
Informasi  berupa  data  kelembaban  tanah,  suhu  pada lingkungan  tanah  sekitar  tanaman,  hasil  defuzzifikasi, keterangan kondisi tanah pada tanaman dan kondisi pompa air yang sebelumnya telah tersimpan di Firebase akan ditampilkan pada  aplikasi smartphone yang  telah  dibuat.  Pada  Gambar  9 menunjukkan  program  pembuatan  aplikasi  menggunakan AppInventor.

## Gambar 9. Program Aplikasi
C. Rancangan Logika Fuzzy
Pada sistem penyiraman tanaman otomatis ini menggunakan logika fuzzy sebagai penentu kondisi pompa air dan keluarnya air untuk menyirami tanaman. Input yang berupa kelembaban dan suhu masing-masing mempunyai membership function . Suhu memiliki tiga membership function yaitu Dingin, Normal,  dan  Panas.  Kelembaban  juga  memiliki  tiga membership function yaitu Kering, Lembab, dan Basah. Skema Fuzzy Logic Control terdiri dari 3 bagian yaitu fuzzifikasi , Rule base , dan defuzzifikasi.
Fuzzifikasi
Fuzzifikasi adalah memetakan nilai input ke dalam variabel linguistik/himpunan fuzzy yang merupakan derajat keanggotaan  logika  fuzzy.  Dalam  proses fuzzifikasi untuk mencari nilai derajat keanggotaan masing-masing input , dipilih menggunakan  fungsi  segitiga.  Perancangan input ini menggunakan software Simulink MatLab. Nilai batas atas dan batas  bawah  serta  pemetaan  fuzzy  pada  kedua  variabel  input dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Pemetaan Variabel Input Variabel Fuzzy Himpunan Fuzzy Range Parameter Range Suhu Dingin 0°C ≤ x ≤ 50°C [0 0 23] Normal [20 25 28] Panas [27 50 50] Kelemba ban Kering 0% ≤ x ≤ 100% [0 0 55] Lembab [45 65 83] Basah [80 90 100]
Pada  gambar  10  menunjukkan  grafik  variabel  suhu  yang mempunyai range nilai dari 0 – 50. Setiap himpunan fuzzy dari variabel  suhu  yaitu  Dingin,  Normal,  Panas  mempunyai parameter  range yang  berbeda.  Himpuan  fuzzy  Dingin menggunakan tipe varibelnya trimf dengan parameter range nya [0 0 23], Normal menggunakan tipe varibel nya trimf dengan parameter range nya [20 25 28], dan Panas menggunakan tipe variabel  trimf  dengan  parameter  range  nya  [27  50  50]. Perhitungan nilai fuzzyfikasi di dapatkan dari beberapa fungsi. Fungsi yang digunakan pada variabel suhu yaitu fungsi segitiga. Berikut perhitungan manual dari fungsi tersebut:
µ𝐷𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛[𝑥] = {
0;     0  ≥ 23 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≤ 0 𝑥−0 0−0 ;           0 < 𝑥 ≤ 0 23−𝑥 23−0 ;       0 < 𝑥 < 23
µ𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙[𝑥] = { 0;   𝑥 ≤ 28 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 20
𝑥−20 25−28 ;  20 < 𝑥 ≤ 25
28−𝑥 28−20 ;   25 < 𝑥 < 28 µ𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠[𝑥] = {
0;             𝑥  ≥ 50 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≤ 27 𝑥−27
50−27 ;   27 < 𝑥 ≤ 50 50−𝑥 50−50 ;   50 < 𝑥 < 50 (1)
Gambar 11. Membership Function Kelembaban
Pada  Gambar  11  adalah  tahap  pembentukan  himpunan fuzzy  pada input kelembaban  dengan range nilai  0  –  100. Himpunan  fuzzy  dari  variabel  Kelembaban  yaitu Kering, Lembab dan Basah mempunyai nilai parameter yang berbeda. Himpunan  fuzzy  Kering  menggunakan  tipe  variabel  trimf dengan parameter range nya [0 0 55], Lembab menggunakan tipe varibel trimf dengan parameter range nya [45 65 83], dan Basah  menggunakan  tipe  variabel  trimf  dengan parameter range nya [80 90 100]. Perhitungan nilai fuzzyfikasi didapatkan dari  beberapa  fungsi.  Fungsi  yang  digunakan  pada  variabel Kelembaban  ada  1  yaitu  fungsi  segitiga.  Berikut  perhitungan manual nya.
µ𝐾𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔[𝑥] = {
0;       𝑥  ≥ 55 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≤ 0
𝑥−0 0−0 ;   0 < 𝑥 ≤ 0
55−𝑥
55−0 ;   0 < 𝑥 < 55 (2)
µ𝐿𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏[𝑥] = {
0;             𝑥  ≥ 83 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≤ 45 𝑥−45 65−45 ;   45 < 𝑥 ≤ 65 83−𝑥 83−65 ;   65 < 𝑥 < 83
µ𝐵𝑎𝑠𝑎ℎ[𝑥] = {
0;             𝑥  ≥ 100 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≤ 80
𝑥−80 90−80 ;   80 < 𝑥 ≤ 90
100−𝑥 100−90 ;   90 < 𝑥 < 100

## Rulebase
Setelah  pembentukan  himpunan  fuzzy  ( fuzzifikasi ), selanjutnya  pembentukan  aturan  fuzzy  ( fuzzy rule ). Rules dibuat  untuk  menyatakan  hubungan  antara input - output. Operator yang digunakan untuk  menghubungkan input - output adalah  operator AND. Sedangkan  untuk  memetakan  antara input - output adalah IF-THEN. Berdasarkan fungsi keanggotaan input yaitu  Suhu  dan  Kelembaban  yang  telah  dibuat sebelumnya, maka berikut adalah 9 rule base yang dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Rulebase Rule Kondisi R1 If (Suhu is Dingin) and (Kelembaban is Kering) Then
(Kondisi is Kurang Baik) R2 If (Suhu is Dingin) and (Kelembaban is Lembab) Then (Kondisi is Baik) R3 If (Suhu is Dingin) and (Kelembaban is Basah) Then (Kondisi is Baik) R4 If (Suhu is Normal) and (Kelembaban is Kering) Then
(Kondisi is Buruk) R5 If (Suhu is Normal) and (Kelembaban is Lembab) Then (Kondisi is Baik) R6 If (Suhu is Normal) and (Kelembaban is Basah) Then
(Kondisi is Baik) R7
If (Suhu is Panas) and (Kelembaban is Kering) Then
(Kondisi is Buruk) R8 If (Suhu is Panas) and (Kelembaban is Lembab) Then
(Kondisi is Kurang Baik) R9
If (Suhu is Panas) and (Kelembaban is Basah) Then (Kondisi is Kurang Baik)

## Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  merupakan  proses  pemetaan  besaran  dari himpunan fuzzy set yang dihasilkan ke dalam bentuk nilai crisp. Variabel output pada sistem penyiraman otomatis berbasis IoT ini  adalah  kondisi  tanah  pada  tanaman,  setiap  kondisi mempunyai  durasi  penyiraman  tanaman  atau  waktu  pompa mengeluarkan  air.  Informasi  terkait  himpunan  fuzzy  serta parameter range dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pemetaan Variabel Output
Variabel Fuzzy Himpunan Fuzzy Range Parameter Range Kondisi Baik 30 s ≤ x ≤ 100 s 30 s Kurang Baik 60 s Buruk 100 s
Pada  gambar  12  menunjukkan output dengan  fungsi keanggotaannya Buruk, Kurang Baik, dan Baik dengan range
[0 1] menggunakan tipe variabel constant dan parameter range nya [30], [60], [100].
Gambar 12. Membership Function Kondisi

## Pemrograman Logika Fuzzy
Setelah  menetukan  himpunan  fuzzy  dari  setiap  variabel fuzzy,  menentukan parameter range ,  membuat rulebase sebanyak 9 rule , dan melakukan simulasi menggunakan Matlab, Maka  dibuatlah  pemrograman  nya  dengan  menggunakan Arduino IDE. Berikut ini gambar 13 yang menunjukkan contoh program yang telah dibuat.
Gambar 13. Pemrograman Logika Fuzzy Pada Sistem

## IV. H ASIL DAN A NALISA

## A. Prototype Sistem
Prototype dari  sistem  penyiraman otomatis  ini  terbuat  dari box  casing  plastik  dengan  ukuran  180  x  110  x  60  mm.
Membutuhkan daya sebesar 12VDC/5-10A untuk menjalankannya.  Pada  Gambar  14  menunjukkan  tampak  atas dari prototype dan  pada  Gambar  15  merupakan  rangkaian elektrik dari prototype yang telah dibuat.

## Gambar 15. Rangkaian Elektrik

## B. Pengujian tegangan output pada sensor YL-69
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui besarnya tegangan output sensor YL-69 saat mendeteksi tanah yang kering, lembab, dan basah. Pada pengujian ini diharapkan dapat melihat perbedaan tegangan output sensor saat mendeteksi tanah  yang  kering,  lembab  dan  basah.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Pengujian Sensor YL-69 Percobaan Ke- Nilai Kelembaban (%) VKelembaban (Volt) 1 22 3,92 2 26 3,54 3 36 3,21 4 39 3,05 5 41 2,93 6 47 2,71 7 48 2,69 8 54 2,43 9 60 2,01 10 63 1,95 11 68 1,52 12 69 1,49 13 70 1,45 14 71 1,43 15 75 1,38
Hasil  pengukuran  tegangan  sensor  YL-69  terhadap pendeteksian  tanah  pada  kondisi  kering,  lembab,  dan  basah. Pengambilan  data  tegangan  sensor  YL-69  menggunakan multimeter.  Tabel  4  menunjukkan  data  hasil  pengukuran tegangan  sensor  YL-69.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  15 percobaan.  Perubahan  nilai  tegangan  semakin  basah  tanah tegangan output semakin  kecil,  sedangkan  semakin  kering tanah tegangan output semakin besar.

## C. Pengujian Suhu Terhadap Hygrometer
Pengujian ini dilakukan untuk membandingkan besaran suhu yang terbaca pada prototype dengan hygrometer. Pada pengujian ini diharapkan dapat melihat perbandingan suhu yang terdeteksi pada prototype dan  Hygrometer.  Adapun  Hasil  perbandingan nya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perbandingan Sensor Dengan Hygrometer
Percobaan Ke- Nilai Suhu pada Prototype Nilai Suhu pada Hygrometer Error (%) 1 20 20,9 4,31 2 22 22,8 3,51 3 23 23,5 2,13 4 24 23,9 0,42 5 26 26,1 0,38 6 28 27,8 0,72 7 29 29,4 1,36 8 30 30,8 2,60 9 32 31,8 0,63 10 34 34,2 0,58 11 36 35,6 1,12 12 37 36,9 0,27 13 38 38,1 0,26 14 39 38,9 0,26 15 40 40,4 0,99
Hasil  perbandingan  pembacaan  sensor  DHT11  pada prototype dan hygrometer. Pengambilan data sensor dilakukan pada  suhu  lingkungan  sekitar  tanaman.  Pengujian  dilakukan sebanyak  15  percobaan,  pengujian  menggunakan hair  dryer untuk  mendapatkan  suhu  yang  panas  sedangkan  untuk mendapatkan  suhu  dingin  menggunakan  kipas  angin,  es  batu yang  diletakkan  didekat  sensor  dan  pengukuran  dilakukan  di ruangan ber AC.

## D. Hasil Percobaan Keseluruhan Sistem
Pada Tabel 6 merupakan hasil percobaan pada keseluruhan sistem  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  kesesuaian  alat dengan kondisi dan output yang diinginkan.
Tabel 6. Hasil Pengujian Keseluruhan Sistem
Percoba an ke - Suhu (℃) Kelembaban (%) Kondisi pompa VPump (Volt) 1 22 22 ON 12 2 23 25 ON 12 3 23 27 ON 12 4 24 35 ON 12 5 29 40 ON 12 6 24 46 ON 4 7 25 47 ON 4 8 26 50 ON 4 9 26 55 ON 4 10 26 65 ON 4 11 26 48 ON 6 12 27 50 ON 6 13 28 55 ON 6 14 28 63 ON 6 15 31 66 ON 6
Percobaan  yang  dilakukan  dengan  pengujian  keseluruhan sistem dilakukan sebanyak 15 percobaan. Pada keadaan Buruk, Kurang  baik  dan  Baik  kondisi  pompa  air  selalu  aktif.  Saat kondisi tanah dinyatakan Buruk pompa air akan menyala selama 100  detik  dengan  tegangan output 12V,  jika  kondisi  tanah
dinyatakan  Kurang  Baik  pompa  air  akan  menyala  selama  60 detik dengan tegangan output 6V, dan saat kondisi  tanah Baik pompa air akan tetap menyala selama 30 detik dengan tegangan output  4V.  Pada  sistem  ini  kondisi  tanah  yang  terdeteksi  juga mempengaruhi kecepatan putaran pada motor pompa air.
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  saat  suhu  lingkungan  23℃ (Normal) dan Kelembaban tanah 25% (Kering), kondisi tersebut dinyatakan  Buruk  sehingga  pompa  air  akan  aktif  selama  100 detik dengan tegangan output nya 12V.  Berikut ini tampilan dari aplikasi  smartphone  (Gambar  16)  yang  sebelumnya  telah dirancang  menggunakan  MIT  AppInventor.  Pada  aplikasi smartphone ini  menampilkan  informasi  terkait  Suhu  dan Kelembaban yang terdeteksi, keterangan hasil dari defuzzifikasi , kondisi pompa air dan tegangan output dari pompa air.
Gambar 16. Tampilan Aplikasi pada Smartphone
E. Hasil Uji Fuzzy Inference System
Pengujian ini dilakukan untuk melihat efektivitas rules yang telah dibuat dan dibandingkan dengan output sistem yang telah dibuat.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  mengggunakan  menu view rules yang terdapat pada software MATLAB. Berikut ini adalah tampilan  menu view  rules yang  terdapat  pada software MATLAB (Gambar 17).
Gambar 17. Tampilan View Rules
Pada bagian input di view rules dapat dimasukkan nilai suhu dan  kelembaban  lalu  dapat  diamati  kesesuaian output yang didapat. Seperti yang terlihat pada Tabel 7
Tabel 7. Hasil Perbandingan Output Fuzzy dengan Output Sistem Parameter Input Output Fuzzy Keterangan Suhu Kelembaban Kondisi 22 22 100 Sesuai 23 25 100 Sesuai 23 27 100 Sesuai 24 36 30 Sesuai 25 47 30 Sesuai 26 48 30 Sesuai 28 55 60 Sesuai 28 63 60 Sesuai 31 66 60 Sesuai 33 70 60 Sesuai
Hasil  uji  coba  membandingkan  hasil output sistem  dan output fuzzy menggunakan view rules yang dilakukan sebanyak 10  percobaan , didapatkan  bahwa output fuzzy  sesuai  dengan output pada  sistem.  Data  parameter input di  dapat  dari  hasil pendeteksian sensor yang ada pada sistem. Pada Tabel 7 dapat terlihat jika suhu 22℃ dan kelembaban 22% maka output fuzzy 100, dapat dinyatakan bahwa kondisi tanah Buruk dan pompa air  akan  aktif  selama  100  detik  dengan  tegangan output pompanya 12 V .

## V. K ESIMPULAN
Sistem  penyiraman  otomatis  untuk  tanaman  tomat menghasilkan  kesimpulan  bahwa  hasil  perbandingan  deteksi suhu  dan  kelembaban  melalui  sensor  DHT11  dengan hygrometer  memiliki  rata-rata  error  =  1,302667%.  Pengujian sensor  kelembaban  terhadap  tegangan output berbanding terbalik dengan hasil pendeteksian, semakin besar kelembaban tanah  yang  terdeteksi  tegangan output yang  dihasilkan  akan semakin  kecil.  Perancangan  logika  fuzzy  pada  sistem  ini menggunakan metode sugeno dengan 9 rules dan memiliki dua input yaitu  Suhu  dan  Kelembaban  dengan  satu output yaitu Kondisi.  Desain  ini  kedepannya  dapat  dikembangkan  dengan penambahan parameter dan sensor lainnya seperti PH tanah dan intensitas cahaya supaya hasil yang didapatkan lebih spesifik.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  terhadap  Universitas  Jayabaya  melalui  UP2P FTI yang membantu terselesaikannya penelitian ini serta kepada tim  editorial  Jurnal  Teknologi  Elektro  atas  dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Jupri,  A.  Muid  and  Muliadi,  "Rancang  Bangun  Alat  Ulur  Suhu, Kelembaban, dan pH pada Tanah Berbasis Mikrokontroler ATMega328P," Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 3, no. 2, pp. 76-81, 2017.
[2] S.  Wulantika,  H.  Dedy  and  Risdianto,  "Rancang  Bangun  Sistem Monitoring  Kelembaban  Tanah  dan  Suhu  Udara  Berbasis  GSM SIM900A dan Arduino Uno," Jurnal Kumparan Fisika, vol. 1, no. 2, pp. 60-65, 2018.
[3] I.  G.  E.  Darmawan,  E.  Yadie  and  H.  Subagyo,  "Rancang  Bangun  Alat Ukur Kelembaban Tanah Berbasis Arduino Uno," PoliGrid , vol. 1, no. 1,
pp. 31-38, 2020.
[4] A. E. Widodo, S. Suleman and M. Safudin, "Pemanfaatan Arduino Untuk Mendeteksi Kelembaban Tanah," Evolusi: Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 7, no. 2, pp. 1-5, 2019.
[5] N. N. Afifah, P. Pangaribuan and R. A. Priramadhi, "Sistem Pengontrolan Pengairan Budidaya Tanaman Tomat Berdasarkan Kelembaban dan Suhu Tanah Berbasis Artificial Intelligence," e-Proceeding of Engineering, vol. 7, no. 3, pp. 8791-8801, 2020.
[6] A.  Jaelani,  "Kontrol  Kestabilan  Suhu  dan  Kelembaban Menggunakan Fuzzy  Pada  Area  Tanaman  Tomat  Dan  Cabai  Dengan  Sistem  Tanam Tumpang  Sari," Jurnal  JREEC  (Jurnal  Renewable  Energy,  Electronics and Control), vol. 1, no. 1, pp. 36-42, 2021.
[7] H. Nadzif, T. Andrasto and A. Selamet, "Sistem Monitoring Kelembaban Tanah  dan  Kendali  Pompa  Air  Menggunakan  Arduino  dan  Internet," Jurnal Teknik Elektro, vol. 11, no. 1, pp. 26-30, 2019.
[8] F.  Nazareta,  Fauziah  and  G.  Soepriyono,  "Smart  Agriculture: Pengendalian  Kelembaban  dan  Suhu  Pada  Penyiraman  Otomatis Tanaman Berbasis IoT," Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 2, pp. 839-854, 2022.
[9] S. B. Mursalin, H.  Sunardi and Zulkifli,  "Sistem Penyiraman  Tanaman Otomatis  Berbasis  Sensor Kelembaban  Tanah  Menggunakan  Logika Fuzzy," Jurnal Ilmiah Informatika Global, vol. 11, no. 1, pp. 47-54, 2020.