## Implementasi Sistem Kontrol Irigasi Tetes Menggunakan Konsep IoT Berbasis Logika Fuzzy Takagi-Sugeno
Fitria Suryatini 1 , Maimunah 2 , Fachri Ilman Fauzandi 3
1,3 Jurusan Teknik Otomasi Manufaktur dan Mekatronika, Politeknik Manufaktur Bandung Jl. Kanayakan No. 21 Dago, Bandung 40135, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang Jl. Mayjend Bambang Soegeng KM 5, Magelang 56172, Indonesia fitriasuryatini88@gmail.com

## Abstrak
Irigasi  merupakan  faktor  penting  dalam  proses  budidaya  tanaman.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  upaya  pengelolaan air  secara  tepat  khususnya  dalam  irigasi.  Salah  satu  metode  irigasi  yang  banyak  digunakan  adalah  irigasi  tetes. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sistem  kontrol  irigasi  tetes  berdasarkan  kondisi  suhu  dan  kelembapan  tanah menggunakan  kendali  logika  fuzzy  Takagi-Sugeno  yang  diimplementasikan  menggunakan  konsep Internet  of  Things (IoT).  Perangkat  keras  yang  digunakan  adalah  Raspberry  Pi  3  model  B  sebagai  pusat  kendali,  sensor  suhu  DS18B20, dan  sensor  kelembapan  tanah  SKU:SEN0193.  Keluaran  kendali  fuzzy  menentukan  durasi  penyalaan solenoid  valve untuk  mengairi  tanaman.  Sumber  air  irigasi  berasal  dari  tangki  yang  dapat terisi  secara  otomatis  menggunakan  motor pompa  dan  sensor  ultrasonik  HCSR04  sebagai  pendeteksi  level  air.  Aplikasi  Android  digunakan  untuk  kendali  jarak jauh  dan  monitoring  parameter  yang  dikirim  secara realtime melalui  database online Firebase.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa sistem dapat menjaga kelembapan tanah pada kelembapan rata-rata sebesar 98,4% dengan durasi penyiraman  rata-rata  sebesar  453,6  detik.  Rata-rata  volume  air  yang  terpakai  pada  proses  penyiraman  sebanyak  10,9 liter. Selain itu, sistem dapat melakukan proses monitoring dan pengontrolan jarak jauh dengan delay rata-rata 1,5 detik.
Kata kunci : irigasi tetes, fuzzy Takagi-Sugeno, suhu, kelembapan tanah, IoT

## Abstract
Irrigation is an important factor in the process of crop cultivation. Therefore, it is necessary to have an appropriate water management effort, especially in irrigation. One of the most used irrigation methods is drip irrigation. This study aims  to  design  a  drip  irrigation  control  system  based  on  conditions  of  soil  temperature  and  humidity  using  Takagi- Sugeno  fuzzy  logic  controls  implemented  using  the  concept  of  Internet  of  Things  (IoT).  The  hardware  used  is  the Raspberry  Pi  3 model  B as a control  center, DS18B20 temperature sensor, and soil moisture sensor SKU:  SEN0193. The  fuzzy  control  output  determines  the  duration  of  the  solenoid  valve  ignition  to  irrigate  the  plant.  The  source  of irrigation  water  comes  from  a  tank  that  can  be  filled  automatically  using  a  pump  motor  and  an  HCSR04  ultrasonic sensor as a  water  level  detector. The Android  application is used for remote control  and monitoring parameters that are  sent  in  realtime  through  the  Firebase  online  database.  The  results  showed  that  the  system  can  maintain  soil moisture at an average humidity of 98.4% with an average watering duration of 453.6 seconds. The average volume of water used in the watering process is 10.9 liters. In addition, the system can carry out remote monitoring and control processes with an average delay of 2 seconds.
Keywords: drip irrigation, fuzzy Takagi-Sugeno, temperature, soil moisture, IoT

## I. P ENDAHULUAN
Salah satu faktor penting dalam proses budidaya tanaman  adalah  pengairan  atau  irigasi.  Terdapat
beberapa  metode  irigasi,  yaitu  irigasi  permukaan, irigasi  bawah-permukaan,  irigasi  curah,  dan  irigasi tetes.  Pemilihan  metode  irigasi  tergantung  pada faktor  ketersediaan  air,  tipe  tanah,  topografi  lahan,
dan  jenis  tanaman  [1].  Salah  satu  jenis  metode irigasi  yang  dapat  dipergunakan  untuk  efisiensi ketersediaan  air  adalah  irigasi  tetes.  Metode  irigasi tetes  merupakan  teknologi  irigasi  yang  bertujuan memanfaatkan  ketersedian  air  yang  sangat  terbatas secara efisien dan meningkatkan nilai pendayagunaan  air.  Pada  sistem  irigasi  tetes,  air didistribusikan  dari  tangki  penampung  yang ditempatkan pada posisi yang lebih tinggi dari lahan pertanian  ke  setiap  daerah  perakaran  tanaman melalui  selang  irigasi.  Dalam  sistem  irigasi  tetes diperlukan  pengontrolan  untuk  mencegah  tejadinya kekurangan dan kelebihan pemberian air. Jika tidak dilakukan  pengontrolan,  maka  proses  pengairan akan menjadi tidak efisien.
Beberapa  penelitian  pengontrolan  sistem  irigasi tetes  telah  dilakukan  sebelumnya.  Sistem  kontrol irigasi  tetes  pada  budidaya  tanaman  sawi  telah dibuat  berbasis  mikrokontroler  Arduino  [1]. Sistem ini  menggunakan  kendali  ON/OFF  berdasarkan kadar  lengas  tanah  yang  menunjukkan  bahwa  hasil jumlah  penggunaan  air  pada  irigasi  otomatis  lebih sedikit  dari  pada  irigasi  manual.  Selain  itu,  sistem irigasi  tetes  otomatis  dirancang  menggunakan prosesor  ARM9  berdasarkan  kadar  air,  dimana sistem  dapat  menginformasikan  kepada  pengguna tentang kondisi abnormal melalui pesan singkat [2]. Penyiraman tanaman otomatis menggunakan  logika fuzzy  telah  dikembangkan  [3]-[5].  Kendali  logika fuzzy  pada  sistem  irigasi  tetes  telah  dirancang dengan  input  suhu  dan  kelembapan  tanah  [6]. Seluruh  sistem  didukung  oleh  sel  fotovoltaik  dan memiliki  jalur  komunikasi  yang  memungkinkan sistem  dipantau,  dikendalikan,  dan  dijadwalkan melalui pesan singkat. Pada sistem ini dapat dengan cepat dan akurat menghitung jumlah permintaan air tanaman,  yang  dapat  memberikan  dasar  ilmiah untuk pengairan hemat air. Di sisi lain, pengontrolan jarak jauh saat ini banyak berkembang menggunakan  konsep Internet-of-Things (IoT) seperti  contoh  dalam  penelitian  [7]-[10].  Konsep IoT  dan  logika  fuzzy  juga  telah  dirancang  pada smart  farming [11],  [12].  Sistem  irigasi  tetes otomatis  berbasis  IoT  dapat  pula  dikembangkan menggunakan  modul  Wemos  D1  [13].  Sistem  ini mendeteksi  kelembapan  tanah  menggunakan rover yang  dijalankan  mengelilingi  area  pertanian.  Data kelembapan  tanah  digunakan  untuk switching sistem  irigasi  tetes  dengan  kendali  ON/OFF menggunakan aplikasi Android.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  penelitian bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan  sistem  kontrol  irigasi  tetes menggunakan  konsep  IoT  berbasis  logika  fuzzy. Metode  fuzzy  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  Takagi-Sugeno.  Irigasi  tetes  dikontrol
berdasarkan  kondisi  suhu  dan  kelembapan  tanah untuk  mengatur  waktu  penyalaan valve sebagai pendistribusi  air.  Air  bersumber  dari  tangki  yang dapat  terisi  secara  otomatis  berdasarkan  level  air menggunakan motor pompa. Pada sistem juga dapat dilakukan  monitoring  dan  kendali  jarak  jauh menggunakan  aplikasi  Android  melalui  jaringan internet berbasis IoT.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan Perangkat Keras
Sensor  suhu  dan  kelembapan  tanah  dipasang pada  area  tanam.  Kedua  sensor  ini  menjadi  input untuk  kendali logika fuzzy  untuk menentukan lama penyalaan solenoid  valve untuk  mengairi  tanaman. Sumber  air  irigasi  berasal  dari  tangki  yang  dapat terisi  secara  otomatis  menggunakan  motor  pompa dan  sensor  level  air  sebagai  pendeteksi  level  air pada  tangki.  Blok  diagram  sistem  terdapat  pada Gambar  1.  Pada  irigasi  tetes,  air  yang  dipasok  dari tangki  penampungan  didistribusikan  melalui  selang irigasi  langsung  menuju  setiap  daerah  perakaran tanaman sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan efektifitas  pemberian  air.  Pada  bagian control  unit digunakan Raspberry Pi 3 berkapasitas memori dan clock  speed yang  tinggi  untuk  memproses  kendali logika  fuzzy  serta  telah  dilengkapi  dengan  modul WiFi. Raspberry Pi terhubung ke sensor suhu, level air,  dan  modul  relai  melalui logic  level  converter karena  level  tegangan  Raspberry  Pi  adalah  3,3  V, sedangkan  perangkat  sensor  dan  driver  adalah  5V. Dengan  demikian  diperlukan logic  level  converter untuk  menghubungkan  Raspberry  Pi  ke  devais  lain yang  berbeda  level  tegangannya.  Modul  ADC ( Analog  to  Digital  Converter )  digunakan  untuk menghubungkan  sensor  kelembapan  tanah  ke Raspberry  Pi    karena  pada  Raspberry  Pi  tidak terdapat  I/O  analog,  sedangkan  keluaran  sensor kelembapan  tanah  adalah  sinyal  analog. Input dari sensor  akan  diolah  untuk  mengendalikan solenoid valve dan  motor  pompa  melalui  rangkaian driver relai.  Pada  bagian  antarmuka,  terdapat smartphone yang berfungsi untuk menjalankan aplikasi Android yang  dibuat  menggunakan  Unity.  Aplikasi  yang dirancang dapat memberikan informasi kepada user berupa  monitoring  kelembapan  tanah,  suhu,  dan level  air  yang  terhubung  ke database  online Firebase.  Selain  itu, user dapat  mengontrol  motor pompa  dan solenoid  valve melalui  aplikasi  ini menggunakan  jaringan  internet  sehingga  sistem irigasi tetes ini dapat dimonitoring dan dikendalikan kapan  saja  dan  dimana  saja.  Lebih  lengkapnya, sistem perangkat  keras  yang  dirancang  pada penelitian  ini  memiliki  spesifikasi  yang  disajikan pada Tabel 1.

## Gambar 1. Blok diagram sistem
. Tabel 1. Spesifikasi perangkat keras Perangkat Tipe Spesifikasi Kontroler Raspberry Pi 3 Model B  64-bit Quad Core  GPIO: 40 pin  BCM4343 8 WiFi & Bluetooth Sensor: a. Kelembapan tanah SKU:SEN0193 Output : 0 ~ 3,0 VDC
b. Suhu DS18B20 -55 ~ +125°C c. Level air HCSR04 2 ~ 400 cm Aktuator: a. Solenoid valve NC 1/2 inch 220V AC  0-1 Mpa  5-80 °C b. Motor pompa HL-3900 60 Watt  Qmax: 2800 L/H  Hmax: 3m Modul relai 4 Channel 5 Volt dengan isolasi OPTO AC250V/ DC30V 10A Modul ADC I2C ADS1115 16 bit Logic level converter TTL Bi- directional  High: 5V  Low: 3,3V Router TL-MR3420 3G/4G Smartphone Xiaomi Redmi 5 plus 4/16GB

## B. Perancangan Kendali Logika Fuzzy
Kendali  logika  fuzzy  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  Takagi  Sugeno  Kang  (TSK) [14].  Kendali  logika  fuzzy  disebut  juga Fuzzy Inference  System (FIS)  adalah  sistem  kendali  yang
menggunakan  konsep  teori  himpunan  fuzzy,  aturan fuzzy if-then ,  dan  fuzzy reasoning .  Pada  dasarnya input FIS  dapat  berbentuk  fuzzy input atau crisp input ,  tetapi output yang  dihasilkan  hampir  selalu berbentuk  fuzzy set .  Struktur  dasar  kendali  logika fuzzy diperlihatkan pada Gambar 2.
Struktur  kendali  logika  fuzzy  berdasarkan Gambar  2  terdiri  dari  fuzzifikasi, database (fungsi keanggotaan  dari  himpunan  fuzzy  yang  digunakan pada  aturan  fuzzy), rule  base (basis  kaidah), decision-making  unit atau  disebut  juga  fuzzy inferensi  (operasi  inferensi  pada  aturan  fuzzy),  dan defuzzifikasi  [15].  Fungsi  keanggotaan  merupakan suatu  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik data  masukan  ke  dalam  nilai  keanggotaannya. Fungsi  keanggotaan  diekspresikan  dengan  derajat keangotaan  yang  nilainya  antara  “0”  dan  “1”. Terdapat  beberapa  kurva  yang  digunakan  untuk mendefinisikan  fungsi  keanggotaan,  yaitu  fungsi keanggotaan segitiga, trapesium, Gaussian, lonceng, dan  Sigmoidal.  Pada  penelitian  ini,  digunakan  dua fungsi  keanggotaan  yaitu  segitiga  dan  trapesium. Fungsi  keanggotaan  segitiga  dapat  digambarkan seperti pada Gambar 3, sedangkan fungsi trapesium dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 2. Struktur dasar kendali logika fuzzy

## Gambar 3. Fungsi keanggotaan segitiga

## Gambar 4. Fungsi keanggotaan trapesium
Fungsi  keanggotaan  segitiga  ditentukan  oleh  tiga parameter  yaitu  {a,  b,  c}  dengan  mengikuti  aturan persamaan  (1),  sedangkan  fungsi  keanggotaan trapesium  ditentukan  empat  parameter  {a,  b,  c,  d} yang  mengikuti  persamaan  (2).  Parameter  ini menentukan  nilai  fungsi  keanggotaan  (μ)  untuk setiap nilai x yang ditentukan.
(          ) { (1)
(             ) { (2)
Salah  satu metode  logika  fuzzy  adalah  metode fuzzy  TSK  yang  diperkenalkan  oleh  Takagi  dan Sugeno  pada  tahun  1985  [14].  Fuzzy  metode  ini merupakan  metode  inferensi  fuzzy  untuk  aturan yang  direpresentasikan  dalam  bentuk IF  –  THEN , dimana output (konsekuen)  sistem  tidak  berupa himpunan  fuzzy,  melainkan  berupa  konstanta  atau persamaan  linear.  Tipe  fuzzy rule dalam  metode TSK adalah
𝑖𝑓 𝑖𝑠 𝐴 𝑛 𝑦 𝑖𝑠 𝐵 𝑡ℎ𝑒𝑛 𝑧 = ( ,)         (3)
Gambar 5. Rancangan sistem kendali logika fuzzy
A  dan  B  merupakan  himpunan  fuzzy  sebagai antaseden, sedangkan z = f(x,y) fungsi crisp sebagai konsekuen.  Biasanya  f(x,y)  merupakan  polinomial dari  variabel input x  dan  y  tetapi  dapat  juga merupakan  fungsi  lain  yang  menjelaskan  model output fuzzy  sesuai  dengan  anteseden  dari  aturan fuzzy.  Jika  f(x,y)  polinomial  orde  satu  maka  hasil FIS  disebut first-order  Sugeno  fuzzy  model .  Jika  f adalah  sebuah  konstanta,  maka  disebut zero-order Sugeno  fuzzy  model ,  dimana  fungsi  keanggotaan yang  digunakan  adalah  singleton  yaitu  fungsi keanggotaan  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  1 pada suatu nilai crisp tunggal dan 0 pada nilai crisp yang lain. Setiap aturan fuzzy pada metode Sugeno mempunyai output crisp .  Seluruh output diperoleh dengan weighted  average dengan  proses  penalaran menggunakan  rumus weighted  average yang terdapat pada persamaan (4).
𝑧 (4)
Pada  penelitian  ini,  rancangan  logika  fuzzy untuk kendali irigasi tetes dijelaskan pada Gambar 5. Proses  penalaran  fuzzy  pada  sistem  kendali  irigasi tetes berdasarkan rancangan pada tersebut yaitu: 1. Membaca input dari sensor suhu dan kelembapan  tanah. Input ini  masih  berupa  nilai input tegas ( crisp ).
2. Melakukan  proses  fuzzifikasi  untuk  mengubah nilai input tegas menjadi nilai fuzzy. Pada sistem pengendali  irigasi  tetes  ini  terdapat  dua input masukan  yang  akan  diolah  pada  proses fuzzifikasi  berdasarkan  fungsi  keanggotaan fuzzy seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
0 1 MF (µ) a b c x 1 c b a 0 d MF (µ) x
(a)

## (b)
Gambar 6. Rancangan fungsi keanggotaan input : (a)
suhu dan (b) kelembapan Tabel 2. Rancangan basis kaidah u1 u2 Dingin Sejuk Normal Panas Kering Sedang Lama Sangat Lama Sangat Lama Lembab Cepat Sedang Sedang Sedang Basah Sangat Cepat Sangat Cepat Cepat Cepat
Fungsi  keanggotaan  suhu  dipilih  empat  buah nilai linguistik yaitu Dingin, Sejuk, Normal, dan Panas.  Fungsi  keanggotaan  kelembapan  tanah dipilih  tiga  buah  nilai  linguistik  yaitu  Kering, Lembab,  dan  Basah. Untuk  nilai  keanggotaan ditentukan berdasarkan pengujian sistem.
3. Melakukan  proses  inferensi  untuk  mendapatkan kesimpulan  berdasarkan  basis  kaidah.  Proses inferensi  terdiri  dari  tiga  tahapan  yaitu  operasi logika  fuzzy,  implikasi,  dan  agregasi.  Pada penelitian  ini  metode  yang  digunakan  pada operasi  logika  fuzzy  yaitu  AND,  metode implikasi  yang  digunakan  adalah  min,  dan agregasi  menggunakan  metode  max.  Basis kaidah  yang  dirancang  terdapat  pada  Tabel  2. Berdasarkan  basis  aturan  yang  dirancang, terdapat 12 rule fuzzy. Contohnya yaitu:
Jika suhu = dingin dan kelembapan tanah = kering maka durasi valve = sedang
Gambar 7. Fungsi keanggotaan output
Jika suhu  =  dingin dan kelembapan  tanah  = lembab maka durasi valve = cepat
4. Melakukan proses defuzzifikasi untuk mengubah nilai  fuzzy  menjadi  nilai  tegas.  Metode defuzzifikasi  yang  digunakan  adalah weighted average seperti pada persamaan (4). Pada proses defuzzifikasi ini juga terdapat fungsi keanggotaan  untuk  menentukan  batasan  dari output fuzzy yang diinginkan. Pada penelitian ini dipilih  lima  buah  nilai  linguistik  untuk menentukan  durasi  penyalaan solenoid  valve yaitu  Sangat  Cepat,  Cepat,  Sedang,  Lama,  dan Sangat  Lama  dalam  bentuk  fungsi  keanggotaan singleton sebagaimana terlihat pada Gambar 7. 5. Menentukan output durasi  penyalaan soleniod valve berdasarkan  hasil  kendali  fuzzy.  Nilai variabel  waktu  akan  ditentukan  berdasarkan hasil percobaan pada sistem irigasi tetes.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Rancangan  sistem  kontrol  irigasi  tetes  dengan konsep IoT pada Gambar 1 telah diimplementasikan dengan  membuat  prototipe  sistem  seperti  yang terdapat  pada  Gambar  8.  Prototipe  sistem  terdiri dari  tiga  bagian  yaitu plant sistem  irigasi  tetes  dan control unit , wireless router , dan realtime database serta  aplikasi  Android. Control  unit dipasang menggunakan  box  kontrol  yang  terhubung  dengan sensor  kelembapan  tanah  dan  suhu  yang  dipasang pada area tanam serta sensor level air yang dipasang pada  tangki  air.  Untuk  menghubungkan  sistem melalui  jaringan  internet  maka  digunakan wireless router sehingga  WiFi  pada  sistem  kontrol  dapat terkoneksi  ke  jaringan  internet.  Bagian  ketiga adalah realtime  database mengunakan  Firebase untuk  menyimpan  data  pembacaan  sensor  dan parameter-parameter  lain  seperti  parameter  fuzzy dan waktu. Database ini dapat diakses mengunakan aplikasi  Android  yang  dibuat.  Aplikasi  Android dapat  terhubung  dengan  sistem  melalui  jaringan internet  sehingga user dapat   mengakses   akuisisi

## Gambar 8. Prototipe sistem kontrol irigasi tetes
Gambar 9. Tampilan dan fitur aplikasi Android
data  dan  pengontrolan  manual  ON/OFF  sistem  dari mana saja selama aplikasi Android dan control unit terkoneksi  internet.  Adapun  tampilan  aplikasi ditunjukkan pada Gambar 9 dengan fitur: 1. Home , menampilkan monitoring data suhu ( o C), kelembapan tanah (%), level air (cm)
2. Grafik akuisisi data sensor
3. Kendali ON/OFF manual untuk lampu, motor, dan valve
4. History data sensor-sensor
5. History data penyiraman
6. Membership fuzzy

## B. Pengujian Sensor Suhu
Pengujian  sensor  suhu  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  pengukuran  sistem  dan pembacaan  pada  Thermometer  digital.  Hasil pengujian  sensor  suhu  terdapat  pada  Gambar  10. Hasil  pengujian  sensor  suhu  dilakukan  pada  waktu yang  berbeda.  Setiap  waktu  diambil  beberapa  data dan diambil rata-ratanya. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  hasil  pembacaan  suhu  pada sistem  menghasilkan  rata-rata  selisih  yang  sangat kecil  terhadap  hasil  pembacaan  Thermometer  yaitu sebesar 0,33 o C.

## C. Pengujian Sensor Kelembapan Tanah
Pengujian  sensor  kelembapan  tanah  dilakukan untuk  mengetahui  rentang  nilai  yang  dihasilkan pada  kondisi  basah,  lembab,  dan  kering.  Pada mulanya  sensor  kelembapan  tanah  yang  digunakan adalah  sensor  YL-69  yang  bersifat  resistif.  Tetapi setelah digunakan beberapa lama sensor mengalami korosi. Hal ini terjadi karena sensor bersifat resistif saat  ditancapkan  ke  tanah  akan  terjadi  elektrolisis dan  menyebabkan  konduktor  sensor  mengalami korosi.  Oleh  karena  itu,  dicari  alternatif  sensor kelembapan  yang  lain  yaitu  menggunakan  sensor kelembapan  tanah  SEN0193  yang  bersifat  kapasitif sehingga  tidak  akan  terjadi  korosi  walaupun ditancapkan  ke  tanah  secara  terus-menerus.  Hasil pengujian  sensor  kelembapan  tanah  ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 10. Hasil pengujian sensor suhu
Gambar 11. Hasil pengujian sensor kelembapan tanah

## Gambar 12. Hasil pengujian sensor level air
Pangujian  mula-mula  dilakukan  saat  kondisi tanah  kering  yang  dapat  diketahui  level  keringnya melalui soil moisture meter . Tanah diberi air sedikit demi  sedikit  sampai  tanah  menjadi  basah.  Sensor kelembapan tanah ditancapkan pada tanah kemudian  diukur  tegangan  keluarannya  pada berbagai  tingkat  kelembapan  tanah  mulai  dari  0 sampai  100%.  Hasil  pengujian  sensor  kelembapan tanah  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  tingkat kelembapan,  maka  semakin  kecil  tegangan  yang dihasilkan.  Pada  saat  kelembapan  tanah  dalam kondisi  kering  yaitu  10-30%,  tegangan  berkisar antara  3,09-2,48  V.  Saat  kelembapan  tanah  dalam kondisi  lembab  yaitu  30-70%,  tegangan  berkisar 2,48-2,11  V,  sedangkan  saat  kelembapan  tanah dalam  kondisi  basah  yaitu  70-100%,  tegangan output yang dihasilkan sensor berkisar 2,11-1,77 V.

## D. Pengujian Sensor Level Air
Sensor  level  air  pada  penelitian  ini  digunakan untuk  mengukur  ketinggian  air  dalam  tangki.
Pengujian menggunakan meteran untuk membandingkan  hasil  pembacaan  sensor.  Hasil pengujian  ditunjukkan  pada  Gambar  12.  Hasil pengujian  menunjukkan  hasil  pembacaan  sensor cukup  akurat  dengan persentase  eror yang  kecil yaitu sebesar 0,82%.

## E. Pengujian Kendali Logika Fuzzy
Kendali  fuzzy  yang  telah  dibuat,  diuji  dengan membandingkan output fuzzy  yang  dihasilkan control  unit dengan  simulasi  pada  Matlab.  Nilai fungsi  keanggotaan  didapat  dari  hasil  pengukuran, diperoleh sebagai berikut: 1. Fungsi keanggotaan suhu adalah: Dingin : 15 o C - 23 o C {Trapesium: 10 15 18 23} Sejuk : 19 o C - 27 o C {Segitiga: 19 23 27} Normal : 23 o C - 31 o C {Segitiga: 23 27 31} Panas : 27 o C - 35 o C
{Trapesium: 27 32 40 42}
Tabel 3. Hasil pengujian kendali fuzzy Input Value Output Value Error (%) Suhu ( o C) Kelem- bapan (%) Durasi (detik) MATLAB Durasi (detik) Raspberry 18 10 480 480 0 20 40 320 320 0 38,7 80 240 240 0 32,9 10 840 840 0 31,8 62 480 480 0 29,5 75 240 240 0 29,3 50 480 480 0 28 55 480 480 0 24,5 100 165 168 1,8 23,6 20 738 739 0,1 23,7 30 650 650 0 26,3 90 219 219 0 25 85 180 180 0 Rata-rata 0,15 2. Fungsi keanggotaan kelembapan tanah yaitu: Kering : 0 - 30% {Trapesium: -10 0 20 30} Lembab : 28 - 70% {Segitiga: 28 55 70} Basah : 68 - 100% {Trapesium: 68 85 100 110} 3. Fungsi  keanggotaan  durasi  diperoleh  sebagai berikut: Sangat Cepat = 120 detik Cepat = 240 detik Sedang = 480 detik Lama = 720 detik Sangat Lama = 840 detik
Hasil  pengujian  kendali  fuzzy  dengan  berbagai nilai  input  suhu  dan  kelembapan  dihasilkan output durasi  penyiraman  terdapat  pada  Tabel  3.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  kendali  fuzzy dengan  membandingkan  hasil  fuzzy  simulasi Matlab  dan  hasil  program  fuzzy  yang  dibuat  pada control unit menghasilkan rata-rata persentase error sebesar 0,15%.

## F. Pengujian Aplikasi Android
Pengujian  selanjutnya  pada  aplikasi  Android bertujuan  untuk  menguji  apakah  fitur-fitur  yang dibuat  telah  berfungsi  dan  untuk  mengetahui delay yang  terjadi.  Pada  fitur  akuisisi  data  yaitu monitoring data sensor-sensor telah dapat terhubung dengan baik. Aplikasi juga telah dapat menampilkan  pembacaan  sensor  dalam  bentuk grafik. Aplikasi diuji juga pada mode manual, yaitu ON/OFF  aktuator  menggunakan  tombol  pada aplikasi.  Pengujian  dilakukan  dengan  menekan tombol  ON/OFF  selama  beberapa  kali  untuk mengambil data delay . Hasil pengujian menunjukkan  rata-rata delay yang  dihasilkan
sebesar  1,5  detik.  Artinya  ketika  tombol  ditekan maka output akan  ON/OFF  dengan  delay  1,5  detik setelah  tombol  ditekan.  Kecepatan delay ini tergantung  dari  koneksi  jaringan  internet.  Jika sinyal baik maka respon akan semakin cepat.

## G. Pengujian Integrasi Sistem
Pengujian  sistem  secara  keseluruhan  dilakukan dengan  mengintegrasikan  semua  komponen  sistem sesuai  hasil  implementasi  sistem.  Setelah  diketahui bagaimana  karakteristik  dan  kinerja  sensor  maka sensor  dapat  diintegrasikan  untuk  memberikan  data input bagi  kendali  fuzzy.  Kendali  fuzzy  yang  telah dibuat  pun  telah  diuji  dengan  membandingkannya terhadap output simulasi  Matlab.  Pada  integrasi sistem  secara  keseluruhan  diuji  bagaimana  hasil implementasi kendali fuzzy apakah dapat mengendalikan  kelembapan  tanah  pada  sistem irigasi  tetes.  Parameter  yang  diukur  adalah kelembapan  tanah  setelah  dilakukan  penyiraman, durasi  lama  penyalaan solenoid  valve hasil  kendali fuzzy,  dan  volume  air  yang  terpakai  pada  proses penyiraman.  Volume  air  didapatkan  dari  selisih ketinggian  air  sebelum  dan  sesudah  proses penyiraman,  kemudian  dimasukkan  ke  persamaan volume  tabung  karena  tangki  air  berbentuk  tabung. Hasil pengujian integrasi sistem secara  keseluruhan ditunjukkan pada Tabel 4.
Hasil  pengujian  pada  Tabel  4  menunjukkan bahwa  sistem  dapat  mengontrol  kelembapan  tanah secara  otomatis  menggunakan  logika  fuzzy.  Sistem dapat  menjaga  kelembapan  tanah  pada  kelembapan rata-rata  sebesar  98,4%  dengan  durasi  penyiraman rata-rata  sebesar  453,6  detik  dan  volume  air  rata- rata  yang  terpakai  pada  proses  penyiraman sebanyak 10,9 liter.

## Tabel 4. Hasil pengujian integrasi sistem
Input Value Output Value Vol. air (liter) Suhu ( o C) Kelembap- an awal (%) Kelembap -an akhir (%) Durasi (detik) 38,7 80 100% 240 6,3 32,9 10 95% 840 20,1 31,8 62 98% 480 11,3 29,5 75 98% 240 6,3 29,3 50 100% 480 11,3 28 55 100% 480 11,3 24,5 100 100% 168 3,8 23,6 20 97% 739 17,6 23,7 30 96% 650 16,3 26,3 90 100% 219 5,0 Rata-rata 98,4% 453,6 10,9

## IV. K ESIMPULAN
Sistem kendali irigasi tetes menggunakan konsep IoT  berbasis  logika  fuzzy  Takagi-Sugeno  telah diimplementasikan pada penelitian ini.  Berdasarkan hasil  penelitian,  kendali  logika  fuzzy  Takagi- Sugeno  dapat  diterapkan  pada  sistem  irigasi  tetes berdasarkan  suhu  dan  kelembapan  tanah  untuk menentukan  durasi  penyiraman  tanaman.  Hasil penelitian  menunjukkan  sistem  dapat  menjaga kelembapan  tanah  secara  otomatis.  Sistem  irigasi tetes  juga  dapat  dimonitoring  dan  dikontrol  dari jarak  jauh  melalui  jaringan  internet  menggunakan aplikasi  Android.  Penelitian  selanjutnya  adalah mengembangkan  sistem  ini  dengan  menambahkan pengontrolan  pemberian  pupuk  tanaman  dan  untuk area yang luas dapat menggunakan Wireless Sensor Network (WSN)  untuk  pengukuran  parameter  pada area tanam.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih,  disampaikan  kepada Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat, Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan,  Kementrian  Riset,  Teknologi,  dan Pendidikan Tinggi yang telah membiayai penelitian skema  Penelitian  Dosen  Pemula  tahun  anggaran 2018.

## R EFERENSI
[1] M.  S.  I.  Chaer,  S.  H.  Abdullah,  and  A.  Priyati, “Aplikasi  Mikrokontroler  Arduino  pada  Sistem Irigasi  Tetes  untuk  Tanaman  Sawi  (Brassica Juncea),” Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Pertanian  dan Biosistem , vol. 4, pp. 228–238, 2016.
[2] G.  Kavianand,  V.  M.  Nivas,  R.  Kiruthika,  and S. Lalitha,  “Smart  Drip  Irrigation  System  for sustainable  Agriculture,”  in IEEE  International Conference  on  Technological  Innovations  in  ICT for  Agriculture  and  Rural  Development  (Tiar) ,  pp. 19–22, 2016.
[3] R.  Ubudi,  B.  Irawan,  and  R.  E.  Saputra,” Automation System For Controlling and
Monitoring  Ornamental  Plants  Using  Fuzzy  Logic Method,”  in International  Conference  on  Control, Electronics, Renewable Energy and Communications (ICCEREC), pp. 196-201, 2017.
[4] T.  Pranata,  B.  Irawan,  and  Ilhamsyah,  ”Penerapan Logika  Fuzzy  pada  Sistem  Penyiraman  Tanaman Otomatis Berbasis Mikrokontroler,” Jurnal Coding,
Sistem  Komputer  Untan ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  11-22, 2015.
[5] B.  A.  Kurniawan,  “Alat  Penyiram  Tanaman Otomatis dengan Logika Fuzzy Berbasis ATMega16,” Jurnal  Elektronik  Pendidikan  Teknik Elektronika, vol. 5, no.1, pp. 1-8, 2016.
[6] K.  Anand,  C.  Jayakumar,  M.  Muthu,  and  S. Amirneni,  “Automatic  Drip  Irrigation  System Using  Fuzzy  Logic  And  Mobile  Technology,”  in IEEE  International  Conference  on  Technological Innovations  in  ICT  for  Agriculture  and  Rural Development (Tiar) , pp. 54–58, 2015.
[7] T. D. Hendrawati, Y. D. Wicaksono, and E. Andika, “Internet  of  Things:  Sistem  Kontrol-Monitoring Daya  Perangkat  Elektronika,” JTERA  (Jurnal Teknologi  Rekayasa) , vol.  3,  no.  2,  pp.  177-184, 2018.
[8] E.  Sorongan,  Q.  Hidayati,  and  K.  Priyono, “ThingSpeak  sebagai  Sistem  Monitoring  Tangki SPBU Berbasis Internet of Things,” JTERA (Jurnal Teknologi  Rekayasa) , vol.  3,  no.  2,  pp.  219-224,
2018.
[9] R. B. Lukito and C. Lukito, “Development of IoT at hydroponic system using raspberry Pi,” TELKOMNIKA  -  Telecommunication,  Computing, Electronics and Control, vol.17, no.2, pp. 897-906, 2019.
[10] D.  Saraswathi,  P.  Manibharathy,  R.  Gokulnath,  E. Sureshkumar,  and  K.  Karthikeyan,  “Automation  of Hydroponics  Green  House  Farming  using  IOT,”  in IEEE International Conference on System,
Computation, Automation and Networking (ICSCA), 2018.
[11] S.  Khummanee,  S.  Wiangsamut,  P.  Sorntepa,  and C.    Jaiboon,  “Automated  Smart  Farming  for Orchids  with  the  Internet  of  Things  and  Fuzzy Logic,” in International Conference on Information Technology (InCIT), 2018.
[12] B.  Alomar  and  A.  Alazzam,  “A  Smart  Irrigation System  Using  IoT  and  Fuzzy  Logic  Controller,” HCT  Information  Technology  Trends  (ITT), pp. 175-179, 2018.
[13] R.  Chidambaram  RM  and  V.  Upadhyaya, “Automation  in drip  irrigation using IOT devices,” in International  Conference  on  Image  Information Processing (ICIIP) , pp. 323–327, 2017.
[14] T. Takagi and M. Sugeno, “Fuzzy  identiﬁcation of systems  and  its  applications  to  modeling  and control,”  in IEEE  transactions  on  systems,  man, and cybernetics , no. 1, pp. 116–132, 1985.
[15] S.  N.  Sivanandam,  S.  Sumathi,  and  S.  N.  Deepa, Introduction  to  Fuzzy  Logic  using  MATLAB ,  New York: Springer, 2007.