38

## Desain Alat Portable Untuk Merekomendasikan Pemilihan Jenis Tanaman Berdasarkan Keasaman, Suhu, Kelembapan dan Warna pada Tanah dengan Fuzzy Inference System (FIS) Tipe Mamdani
Abstrak
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  sebagian  besar kawasannya  terdiri  dari  daerah  perkebunan  dan  persawahan. Akan tetapi, kurangnya pengelolaan lahan yang baik dan benar menyebabkan  pemerintah  harus  memberlakukan  kebijakan impor  karena  hasil  produksi  pertanian  belum  bisa  memenuhi kebutuhan  dalam  negeri.  Salah  satu  langkah  untuk mengatasinya  adalah  dengan  pertanian  presisi  atau  pola pertanian  modern  dengan  memanfaatkan  teknologi  untuk meminimalisir  pengeluaran  biaya  namun  dengan  produktivitas yang tinggi. Untuk mendukung solusi ini, dibuatlah sebuah alat portable yang dapat membaca kondisi fisik tanah sehingga dapat merekomendasikan  jenis  tanaman  yang  cocok  untuk  ditanam pada  tanah  tersebut.  Input  dari  alat  ini  berupa  sensor  pH, DS18B20,  YL-69  dan  TCS3200,  setelah  itu  Mikrokontroler memproses  nilai  dari  pembacaan  sensor  dengan  menggunakan Fuzzy  Inference  System  tipe  Mamdani  dan  outputnya ditampilkan  pada  LCD  yang  berupa  nilai  pembacaan  sensor serta  jenis  tanaman  yang  telah  direkomendasian.  Pada  alat  ini juga terdapat sebuah GPS U-blox Neo-6 sebagai penunjuk lokasi dan  RTC  DS3231  sebagai  pencatat  tanggal  dan  waktu,  serta MicroSD  untuk  menyimpan  data  dari  tanah  yang  telah  diteliti. Hasil  pengujian  alat  ini  menghasilkan  tingkat  keberhasilan 90,98% dalam membaca kondisi fisik tanah serta perekomendasian jenis tanaman.
Kata Kunci — Fuzzy Inference System, Modern, Portable .
Abstract
Indonesia  is  a  country  where  most  of  the  area  consists  of plantations  and  rice  fields.  However,  the  lack  of  proper  land management  has  forced  the  government  to  implement  import policies for the reason that agricultural production has not been able  to  fulfill  the  domestic  needs.  One  of  the  steps  to  resolve  is can be done with precision farming or modern farming patterns by  utilizing  technology  to  minimize  costs  but  with  high productivity. To support this solution, a portable device that can read the physical condition of the soil so that it can recommend the types of plants that are suitable for planting on the soil was made. The input from this tool is a pH sensor, DS18B20, YL-69 and TCS3200, then the Microcontroller processes the value from the  sensor  reading  using  a  Mamdani  type  Fuzzy  Inference System  and  the  output  is  displayed  on  the  LCD  in  the  form  of
sensor reading values and recommended plant types. In this tool there is also a GPS U-blox Neo-6 as a location indicator and RTC DS3231  as  a  date  and  time  recorder,  as  well  as  a  MicroSD  to store data from the land that has been studied. The test results of this tool obtain a success rate of 90.98% in reading the physical conditions of the soil and the recommendation of plant species.
Keywords — Fuzzy Inference System, Modern, Portable.

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  negara  yang  sebagian  besar kawasannya  merupakan  daerah  perkebunan  dan  persawahan yang  dikatakan  negara  agraris.  Dengan  memanfaatkan  tanah sebagai  medianya,  Indonesia  mempunyai  hasil  bumi  yang melimpah.  Salah  satu  yang  paling  berperan  dalam pemanfaatan  tanah  adalah  pada  bidang  pertanian.  Pada umumnya  penglihatan  manusia  mengenai  tanah  sangat dipengaruhi  oleh  latar  belakang  provesinya.  Seorang  petani akan  berpendapat  jika  tanah  adalah  sebagai  media  tempat tumbuh  dan  berkembangnya  tanamannya,  sedangkan  bagi seorang insinyur bangunan akan berpendapat jika tanah adalah sebagai  tempat  berdirinya  bangunan-bangunan  yang  megah serta  menjadi  sumber  bahan  bangunan  yang  bernilai  tinggi. Terakhir  bagi  kita  sendiri,  tanah  adalah  sumber  dimana darinya  makanan  didapatkan,  pakaian  dibuat  dan  tempat tinggal  dibangun.  Maka  dari  hal  itu,  bisa  dijelaskan  jika kelangsungan hidup kita sangat tergantung kepada tanah [1].
Pada  tanahlah,  tumbuhan  bisa  hidup,  membiak  dan bereproduksi.  Maka  dari  itu  untuk  kelangsungan  hidup manusia,  tanah  merupakan  kekayaan  alam  yang  sangat bermanfaat.  Supaya  kemampuan  tanah  tidak  menurun,  perlu dilakukan  pengelolaan  tanah  secara  baik  dan  benar  karena tanah  berperan  sebagai  penyedia  hara  dan  penunjang berdirinya sebuah tanaman. Rusaknya tanah yang disebabkan dari  pengelolaan  tanah  yang  salah  akan  menghambat pertumbuhan tanaman, maka dari itu untuk menjaga produksi dan  kelangsungan  hidup  tumbuhan  pengelolaan  tanah  yang baik dan benar sangat dibutuhkan.
Akan  tetapi  selama  ini  terjadi  pemberlakuan  kebijakan impor  karena  hasil  produksi  pertanian  belum  bisa  memenuhi
Miftahur Rahman
miftahurrahman54@gmail.com
Universitas Trunojoyo Madura Achmad Ubaidillah Ms ubaidillah.ms@trunoyo.ac.id Universitas Trunojoyo Madura Hanifudin Sukri
hanifudinsukri@trunojoyo.ac.id
Universitas Trunojoyo Madura

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
39
kebutuhan  pangan  dalam  negeri.  Kelangkaan  pupuk  yang sering terjadi serta biaya pembelian bibit, pupuk dan pestisida yang  semakin  tinggi  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi produktivitas  hasil  pertanian  dalam  negeri.  Salah  satu  upaya untuk  meminimalisir  pengeluaran  biaya  namun  dengan produktivitas yang tinggi adalah dengan mengimplementasikan  pertanian  presisi  atau  pola  pertanian modern.  Sebelum  dilakukan  kegiatan  pengelolaan  lahan diadakan  pengontrolan  dan  analisa  keadaan  tanah  dengan menggunakaan sensor, hal  ini merupakan salah satu  kegiatan dari  pertanian  presisi.  Pada  era  yang  baru  ini,  melalui kementrian  terkait,  pemerintah  sudah  mengumumkan beberapa  program-program  pemerintah  terkait  ketahanan  dan kedaulatan  pangan.  Program  tersebut  diharapkan  dapat memperbaiki serta menambah kualitas dan kuantitas dari tiap hasil  pertanian  di  Indonesia  [2].  Setiap  hal  pasti  perlu melewati  beberapa  langkah-langkah,  seperti  halnya  untuk menggapai  tujuan  ketahanan  pangan  dan  kedaulatan  pangan sesuai  dengan  yang  diinginkan,  kebanyakan  dijumpai beberapa  kendala.  Salah  satu  kendala  yang  sering  dihadapi yaitu  sulitnya  untuk  memilih  jenis  tanaman  yang  sesuai dengan lahan pertanian milik petani [2].
Tanpa mengetahui apa aja kandungan hara yang ada pada tanah  tersebut,  kebanyakan  para  petani  sering  kali  asal menanam  tanaman  yang  menjadi  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  hasil  produksi  pertanian.  Sehingga  tanaman yang  ditanam  pada  kawasan  tersebut  kurang  menghasilkan hasil  yang  diharapkan  [3].  Pada  tahun  2010  sampai  2015  di Provinsi  Jawa  Timur  Ketahanan  pangan  sudah  meningkat pada  sebagian  besar  masyarakat,  disebabkan  dengan  adanya perbaikan pada beberapa indikator ketahanan pangan dan gizi. Namun  jika  tantangan-tantangan  utama  yang  ada  tidak  bisa diatasi  dengan  baik,  maka  kemajuan  tersebut  akan menghadapi  beberapa  hambatan.  Salah  satunya  adalah mengatasi  kerentanan  akan  resiko  pergantian  iklim  yang semakin meningkat [4].
Pada  penelitian  sebelumnya  dilakukan  penelitian  oleh Penda  Sudarto  Hasugian  dan  R.  Mahdalena  Simanjorang, pada  penelitian  tersebut  data  diinputkan  secara  manual kedalam aplikasi dan dihasilkan kesimpulan bahwa penelitian tersebut dapat dikembangkan karena dapat merekomendasikan jenis  tanaman  yang  cocok  dengan  tanah  tertentu,  hal  ini dibuktikan  dari  hasil  pengujian  yang  sesuai  dengan perhitungan  [3].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Rian Anggara  dkk,  penelitian  tersebut  menghasilkan  kesimpulan bahwa sistem akan berjalan ketika sensor TCS3200 dan sensor kelembapan  mengirim  data  ke  mikrokontroler  dan mikrokontroler  mengirim  data  ke  android,  jadi  kesuburan tanah  akan  mudah  diketahui  dengan  sistem  ini  serta  semakin gelap  warna  tanah  maka  akan  semakin  subur  karena menunjukkan  banyak  kandungan  unsur  hara  didalamnya  [5]. Penelitian  terakhir  dilakukan  oleh  Hanifudin  Sukri  dkk,  dari hasil penelitian tersebut dihasilkan kesimpulan bahwa alat dan sistem  deteksi  kandungan  tanah  mampu  menganalisis  hasil deteksi  sensor  dan  berfungsi  dengan  baik,  dan  juga  dari penelitan  tersebut  didapatkan  hasil  persentase  keberhasilan
alat  yaitu  98%  dalam  menampilkan  hasil  analisis  sistem berdasarkan pembacaan sensor pada tanah [2].
Dari  permasalahan  diatas,  untuk  mendukung  pertanian presisi,  penulis  akan  membuat  sebuah  alat  portable  untuk mengukur  kondisi  fisik  tanah  diantanya  keasaman,  suhu, kelembapan dan warna sehingga nantinya bisa direkomendasikan tanaman yang sesuai untuk ditanaman pada tanah  tersebut.  Dalam  alat  ini  digunakan  metode  Fuzzy Inference  System  tipe  Mamdani  untuk  meningkatkan keakuratan  dalam  pemilihan  jenis  tanaman,  yang  nantinya metode  ini  akan  mencocokkan  nilai  input  dari  pembacaan beberapa  sensor  dengan  nilai  dari  tiap-tiap  tanaman  yang sudah  dinputkan  sebelumnya.  Inputan  dari  alat  ini  berupa sensor pH, sensor suhu DS18B20, sensor kelembapan YL-69, sensor  warna  TCS3200  serta  GPS  U-blox  Neo-6  sebagai penunjuk  lokasi  dan  RTC  DS3231  sebagai  pencatat  tanggal dan waktu. Mikrokontroler STM32F103C8T6 akan memproses  data  yang  dikirim  oleh  sensor  dengan menggunakan metode Fuzzy Inference System tipe Mamdani dalam  menentukan  pemilihan  jenis  tanamannya.  Output  dari alat ini berupa LCD yang akan menampilkan nilai pembacaan sensor  dan  jenis  tanaman  yang  direkomendasikan,  serta MicroSD  yang  akan  menyimpan  data  dari  setiap  tanah  yang telah diteliti.

## II. T EORI

## A. Tanaman
Tanaman  merupakan  jenis  tumbuhan  yang  dibudidayakan oleh  manusia  degan  cara  ditanam  dan  dirawat  pada  sebuah tempat  atau  lahan  untuk  dipanen  dan  dimanfaaatkan  ketika sudah  matang  atau  mencapai  pertumbuhan  tertentu  [6]. Tanaman terbagi menjadi 3 yaitu:

## 1)  Tanaman Pangan
Tanaman pangan merupakan sumber makan pokok yang memiliki  kandungan  protein  serta  karbohidrat.  Tabel  1 salah satu syarat tumbuh tanaman pangan.

## TABEL I

## S ARAT T UMBUH T ANAMAN P ANGAN
[7] Nama PH Suhu (°C) Klbn (%) Jenis Tanah Padi 6,0-7,0 24-29 60-90  semua jenis tanah Jagung 5,6-6,2 23-27 62-74 andosol, litosol Kedelai 5,8-7,0 20-25 60-70  semua jenis tanah Kacang tanah 6,0-6,5  23-26,5  65-75 aluvial, regosol, litosol, podsolik Kacang hijau 6,0-6,5 20-30 50-80  semua jenis tanah Ubi kayu 4,5-8,0 24-30 60-65  semua jenis tanah Ubi jalar 5,5-8,0 21-27 65-75  semua jenis tanah

## 2)  Tanaman Hortikultura
Tanaman hortikultura merupakan tanaman yang meliputi buah-buahan  dan  sayur-sayuran.  Tabel  2  salah  satu  syarat tumbuh tanaman hortikultura.
40
TABEL II
S ARAT T UMBUH T ANAMAN H ORTIKULTURA [7] Nama PH Suhu (°C) Klbn (%) Jenis Tanah Cabe besar 5,6-7,0 24-28 80-85  semua jenis tanah Cabe rawit 5,6-7,0 24-27 80-85  semua jenis tanah Bawang merah  5,6-7,0 25-32 80-90 alluvial, litosol Bawang daun 6,0-7,0 15-20 60-80  semua jenis tanah Tomat 5,5-7,0 18-27 60-70  semua jenis tanah Kentang 5,0-6,5 15-20 80-90  semua jenis tanah Kubis 6,0-7,0 18-20 80-90  semua jenis tanah Terong 6,8-7,5 20-30 60-70  semua jenis tanah Sawi 6,0-7,0 15-32 80-90  semua jenis tanah Buncis 5,8-6,0 20-25 50-60 andosol, regosol Kangkung 6,0-7,0 15-20 80-90  semua jenis tanah Mentimun 6,0-7,0 21-27 60-70 aluvial, litosol,
andosol

## 3)  Tanaman Perkebunan
Tanaman  perkebunan  merupakan  tanaman  yang  pada umumnya  pemungutan  hasil  panennya  lebih  dari  satu  kali dan biasanya umurnya lebih dari 1 tahun. Tabel 3 salah satu syarat tumbuh tanaman perkebunan.

## TABEL III
S ARAT T UMBUH T ANAMAN H ORTIKULTURA [7] Nama PH Suhu (°C) Klbn (%) Jenis Tanah Kelapa 4,5-8,0 20-27 75-80  semua jenis tanah Jambu mete 6,3-7,3 20-30 70-80 aluvial, litosol, regosol Cabe jamu 5,5-6,5 27-32 40-80  semua jenis tanah Tebu 6,4-7,7 21-32 60-80 aluvial, regosol, podsolik Kopi 5,5-6,5 17-21 40-60  semua jenis tanah Tembakau 5,5-6,5 21-32 50-70 aluvial, regosol, andosol Durian 6,0-7,0 28-29 50-70 litosol, podsolik, andosol

## B. Tanah
Tanah  merupakan  suatu  bagian  yang  menyelimuti  bumi dengan  ketebalan  yang  bermacam-macam  dari  beberapa sentimeter hingga lebih dari 3 meter. Penyusun fraksi mineral tanah  berdasarkan  beratnya,  terdiri  dari  tiga  komponen diantaranya  liat  (clay),  debu  (silt),  dan  pasir  (sand)  yang dikatakan sebagai  tekstur tanah. Diameter pada partikel  yang bersangkutan  akan  membedakan  ketiga  jenis  fraksi  tadi. Ukuran maksimum dan minimum dari partikel yang berbentuk tidak  bulat  akan  dianggap  mempunyai  diameter  yang  sama dengan  rerata.  Separat  tanah  merupakan  bagian  dari  fraksi pasir yang berukuran lebih kecil [1] (Tabel 4).

## TABEL IV
U KURAN J ENIS - JENIS T ANAH [1] Fraksi Separat Tanah Ukuran (mm) Pasir Pasir sangat kasar 2,0 - 1,0 Pasir kasar 1,0 - 0,5 Pasir sedang 0,5 - 0,25
Fraksi Separat Tanah Ukuran (mm) Pasir halus 0,25 - 0,10 Pasir sangat halus 0,10 - 0,05 Debu 0,05 - 0,002 Liat Kurang dari 0,002

## C. Fuzzy Inference System
Fuzzy  Inference  System  merupakan  suatu  kerangka  kerja perhitungan yang digunakan dalam penarikan suatu keputusan atau  kesimpulan  yang  didasarkan  pada  konsep  pemikiran fuzzy  dan  teori  himpunan  fuzzy.  Pada  Metode  Fuzzy Mamdani,  untuk  pengambilan  keputusan  atau  kesimpulan digunakan  beberapa  bagian,  diantaranya  pembentukan himpunan fuzzy;  aplikasi  fungsi  implikasi; komposisi  aturan; dan defuzzifikasi [8].

## 1)  Himpunan Fuzzy
Pembentukan  himpunan  fuzzy  merupakan  bagian pertama  dari  prosedur  Metode  Fuzzy  Mamdani  dimana pada  susunan  linguistiknya  digabungkan  dalam  suatu variabel  fuzzy.  Sebagai  contoh,  variabel  fuzzy  pada  cuaca memiliki himpunan fuzzy hujan, mendung dan cerah [8].

## 2)  Aplikasi Fungsi Implikasi
Fungsi implikasi merupakan susunan logika yang terdiri dari  satu  konklusi  dan  kumpulan  premis.  Jadi  hubungan antara  premis-premis  dan  konklusinya  dapat  diketahui dengan menggunakan Fungsi implikasi [8]. Pada umumnya aturan fuzzy dirumuskan dalam bentuk,
B is y THEN ) A is (x AND ) A is (x IF 2 2 1 1 (1)

## 3)  Komposisi Aturan
Komposisi  aturan  bertujuan  untuk  menyatukan  fungsi keanggotaan  dari  aturan  aplikasi  fungsi  implikasi  atau memutuskan kesimpulan dari  kumpulan dan korelasi  antar aturan  menggunakan  Metode  Max  [8].  Perumusan  yang digunakan  Metode  Max  dalam  penggabungan  fungsi keanggotaan adalah:
)) (x ), (x ( max = ) (x i i sf i kf sf    (2)

## 4)  Defuzzifikasi
Proses  defuzzifikasi  digunakan  dalam  mengartikan  nilai keanggotaan  fuzzy  menjadi  bilangan  real  (crisp)  atau keputusan  tertentu  [8].  Untuk  mencari  titik  pusat  daerah fuzzy, digunakan sebuah rumus:
  = z z dz z zdz z z ) ( ) ( *   (3)

## D. Sensor PH Tanah
Sensor pH Tanah (Gambar 1) adalah salah satu jenis sensor yang dipakai dalam menemukan tingkat kebasaan (alkali) atau keasaman  (acid)  pada  tanah  dengan  memanfaatkan  pH elektroda [9].
41

## Gbr. 1 Sensor pH Tanah [9]

## E. Sensor Suhu
Sensor  DS18B20  (Gambar  2)  merupakan  sensor  yang difungsikan  untuk  membaca  suhu  disekitarnya.  Sensor  suhu mendukung  antarmuka  "bus  satu  kabel"  (1-Kabel)  dengan kisaran  suhu  -55  °C  hingga  +  125  °C  dan  akurasi  ±  0,5  °C dalam kisaran -10 hingga + 85 °C [10].

## Gbr. 2 Sensor Suhu DS18B20 [10]

## F. Sensor Kelembapan
Sensor  YL-69  (Gambar  3)  biasanya  difungsikan  sebagai pendeteksi  kelembaban  tanah.  Sensor  terdiri  dari  dua  bagian yaitu  probe  dengan  dua  bantalan  untuk  mendeteksi  kadar  air (di sebelah kiri) dan papan elektronik (di sebelah kanan) [11].
Gbr. 3 Sensor Kelembapan YL-69 [11]

## G. Sensor Warna
Sensor  TCS3200  (Gambar  4)  merupakan  sensor  warna dengan  mengubah  cahaya  menjadi  frekuensi  warna  yang menggabungkan  fotodioda  silikon  yang  dapat  dikonfigurasi dan  konverter  arus  menjadi  frekuensi  pada  sirkuit  terpadu CMOS  monolitik  tunggal.  Pada  sensor  TCS3200  terdapat susunan fotodioda 8 × 8 yang akan mengubah cahaya menjadi frekuensi, yang terdiri dari 16 fotodioda untuk filter merah, 16 fotodioda untuk filter hijau, 16 fotodioda untuk filter biru, dan 16 fotodioda untuk clear (tanpa filter) [12].
Gbr. 4 Modul Sensor Warna TCS3200 [12]

## H. Mikrokontroler
STM32F103C8T6  (Gambar  5)  merupakan  bagian  dari keluarga  STM32,  µC  32-bit  yang  prosesor  intinya  bukan berasal  dari  rancangan  STM  sendiri  (seperti  STM8), melainkan  mengambil  arsitektur  dasar  dari  ARM,  tepatnya Inti CPU ARM® 32-bit Cortex®-M3 32-bit RISC core [13].
Gbr. 5 Board STM32F103C8T6 (Bluepill) [13]

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Desain Fuzzy pada Sistem
Penelitian ini menggunakan 4 buah variabel  yaitu variabel PH yang terdiri  dari  himpunan Asam, Netral  dan Basa;  yang kedua  variabel  Suhu  yang  terdiri  dari  himpunan  Dingin, Normal  dan  Panas;  yang  ketiga  varibel  Kelembapan  yang terdiri dari himpunan Rendah, Tinggi dan Sangat Tinggi; yang terakhir  variabel  Warna  terdiri  dari  himpunan  Warna1, Warna2  dan  Warna3.  Pada  Gambar  6  sampai  9  merupakan membership  function  (fungsi  keanggotaan)  dari  tiap-tiap variabel yang telah disebutkan sebelumnya.
Gbr. 6 Membership Function PH
Gbr. 7 Membership Function Suhu
Gbr. 8 Membership Function Kelembapan
Gbr. 9 Membership Function Warna
42

## B. Skema Rangkaian Sistem
Melihat  dari  penelitian  yang  akan  dilakukan,  maka diperlukan  adanya  beberapa  komponen  untuk  menunjang tercapainya penelitian ini diantaranya: Mikrokontroler STM32, Sensor suhu DS18B20, Sensor kelembapan YL-69, Sensor pH, Sensor  warna  TCS3200,  GPS  Ublox  Neo-6,  RTC  DS3231, MicroSD  Card  Adapter,  Push  Button,  LED  dan  LCD.  Dari komponen  tadi  dibuatlah  skema  rangkaian  sebagai  referensi dari  sistem  yang  akan  dibuat,  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar 10.
VSSA VDDA D 7 1 4 D 6 1 3 D 5 1 2 D 4 11 D 3 1 0 D 2 9 D 1 8 D 0 7 E 6 R W 5 R S 4 V S S 1 V D D 2 V E E 3 LCD1 D 7 1 4 D 6 1 3 D 5 1 2 D 4 11 D 3 1 0 D 2 9 D 1 8 D 0 7 E 6 R W 5 R S 4 V S S 1 V D D 2 V E E 3 LCD2 RV2 1k RV1 1k A0 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 B0 B8 B9 B10 B11 B12 B13 B14 B15 27.0 DQ 2 VCC 3 GND 1 PH 27.0 DQ 2 VCC 3 GND 1 DS18B20 27.0 DQ 2 VCC 3 GND 1 YL-69 R1 4k7 A0 R2 4k7 A1 R3 4k7 A2 B10 B11 54.071125,N 1.995949,W 10 TX RX GPS A3 A4 A5 A6 A7 VCC 1 S0 2 S1 3 S2 4 S3 5 OUT 6 OE 7 GND 8 TCS3200 B6 B7 SCL 14 SDA 15 INT 13 A0 1 A1 2 A2 3 P0 4 P1 5 P2 6 P3 7 P4 9 P5 10 P6 11 P7 12 U2 PCF8574 B6 B7 SCL 14 SDA 15 INT 13 A0 1 A1 2 A2 3 P0 4 P1 5 P2 6 P3 7 P4 9 P5 10 P6 11 P7 12 U3 PCF8574 B6 B7 SDA 17 RST 6 INT/SQW 5 32KHz 3 VBAT 16 SCL 18/20 U4 RTC DS3231 B0 LEFT A9 SAVE A8 START/STOP A10 RIGHT B9 D1 INDIKATOR START/STOP B8 D2 INDIKATOR SAVE B14 B15 B12 B13 S D C a rd CS DI DO CLK SD CARD B6 B7 BOOT0 44 NRST 7 PA0-WKUP 10 OSCIN_PD0 5 OSCOUT_PD1 6 PB8 45 PA2 12 PA1 11 PA3 13 PA4 14 PB9 46 PA5 15 PA6 16 PA7 17 PA8 29 PA9 30 PB10 21 PA10 31 PB0 18 PB1 19 PB2 20 PB3 39 PB11 22 PB4 40 PB5 41 PB6 42 PB7 43 PB12 25 PB13 26 PB14 27 PB15 28 PA11 32 PA12 33 PA13 34 PA14 37 PA15 38 PC13_RTC 2 PC14-OSC32_IN 3 PC15-OSC32_OUT 4 VBAT 1 U1 STM32F103C6

## Gbr. 10 Schematic Rangkaian Sistem

## C. Diagram Blok Sistem
Sensor Suhu DS18B20 Sensor pH Sensor Kelembapan YL-69 Sensor Warna TCS 3200 LCD GPS Ublox Neo-6 Push Button RTC DS3231 Fuzzy Inference System Mikrokontroler STM32F103C8T6 Baterai LED MicroSD OUTPUT PROSES INPUT

## Gbr. 11 Diagram Blok Sistem
Pada  diagram  blok  (Gambar  11),  bisa  dijelaskan  bahwa sistem  dimulai  dari  baterai  untuk  menyuplay  tegangan  ke Mikrokontroler.  Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  pembacaan sensor DS18B20, pH, YL-69 dan TCS3200 pada tanah. Data dari  hasil  pembacaan  sensor  tadi  dikirim  ke  Mikrokontroler
STM32  untuk  diproses.  Dalam  Mikrokontroler  ini  dilakukan pengelompokan  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy Inference  System  untuk  merekomendasikan  tanaman  yang cocok  untuk  ditanam  pada  tanah  tersebut.  GPS Ublox  Neo-6 akan  mengirim  posisi  koordinat  ke  Mikrokontroler  untuk mengetahui lokasi tanah dan RTC DS3231 akan menampilkan waktu dan tanggal pengambilan data pada tanah yang sedang diteliti. Selanjutnya data akan disimpan ke MicroSD, sehingga data  bisa  dijadikan  referensi  dikemudian  hari.  Data  dari pengukuran dan pengelompokan diawal tadi akan tampil pada LCD.

## D. Flowchart Sistem
Mulai Menampilkan Nama Peneliti pada LCD1 dan Nama Kampus pada LCD2 Inisialisasi Button (START/STOP) Button (START/STOP) = 0 Pembacaan Sensor pH, Sensor Suhu, Sensor Kelembapan dan Sensor Warna Mikrokontroler Hasil Pembacaan Sensor, GPS dan RTC ditampilkan pada LCD1 Fuzzy Inference System A A Inisialisasi Button (LEFT) & (RIGHT) Button (LEFT) = 0 Button
(RIGHT) = 0
Teks pada LCD2 Bergeser ke Kiri Inisialisasi Button (SAVE) State Button (START/STOP) = 1 Button (LEFT) = 1 Button (RIGHT) = 1 Button (SAVE) = 1 Teks pada LCD2 Bergeser ke Kanan Button (SAVE) = 0 Penyimpanan Data Selesai Rekomendasi Tanaman ditampilkan pada LCD2 (Hasil dari perhitungan Fuzzy Inference System ) Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak MicroSD

## Gbr. 12 Flowchart Sistem
Dari  gambar  flowchat  (Gambar  12),  Push  Button (START/STOP)  akan  memulai  jalannya  sistem.  Setelah  itu sensor  akan  membaca  kondisi  tanah  dan  menampilkannya pada  LCD1.  Mikrontroler  akan  memproses  nilai  dari  hasil pembacaan sensor menggunakan Fuzzy Inference System tipe Mamdani  dan  mengubahnya  menjadi  output  rekomendasi jenis  tanaman  yang  ditampilkan  pada  LCD2.  Push  Button (LEFT)  akan  menggeser  teks  dari  LCD2  ke  kiri  dan  Push Button  (RIGHT)  akan  menggeser  teks  pada  LCD2  kearah kanan.  Terakhir  Push  Button  (SAVE)  digunakan  untuk menyimpan data ke dalam MicroSD.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sebelumnya  telah  dilakukan  penelitian  oleh  Andis Trihariprasetya  dkk  [4] untuk  merekomendasikan  pemilihan jenis tanaman, namun penelitian tersebut hanya merekomendasikan  jenis  tanaman  hortikultura  saja,  untuk

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
43
mengembangkan dari penelitian tersebut maka pada penelitian ini  jenis  tanaman  yang  diinputkan  ditambah  dengan  tanaman pangan dan perkebunan.  Pada pengujian sistem ini  dilakukan dengan  mengamati  hasil  pembacaan  dari  setiap  sensor  yang dilakukan  secara  bergantian  dimulai  dari  sensor  pH,  sensor suhu,  sensor  kelembapan  dan  sensor  warna,  setelah  itu dibandingkan  dengan  hasil  pembacaan  dari  soil  meter. Pengujian  ini  dilakukan  pada  3  macam  tanah  yang  diambil dari  3  lokasi  yaitu  dusun  Babatoh  Barat  desa  Kertagena Tengah  kec.  Kadur  kab.  Pamekasan  (tanah-1),  dusun Panggung  desa  Pakamban  Daya  kec.  Pragaan  kab.  Sumenep (tanah-2), dan dusun Krukek desa Sejati  kec. Camplong kab. Sampang  (tanah-3)  dengan  2  kondisi  tanah  yaitu  saat  kering dan basah.

## A. Pengujian Sensor PH
Sebelum  dilakukan  pengujian,  sensor  pH  dikalibrasi terlebih  dahulu  dengan  pH  meter  dan  hasilnya  dimasukkan kedalam Excel dengan menggunakan fungsi regresi linier dan didapatkan persamaan y = -0.05x + 8.05, dimana y adalah pH yang dihasilkan dan x adalah hasil dari pembacaan adc sensor. Pada  pengujian  yang  telah  dilakukan,  hasilnya  dapat  dilihat pada Tabel 5. Hasil pembacaan sensor pH akan dibandingkan dengan  alat  pembanding  untuk  mencari  seberapa  persen tingkat kesalahannya.
TABEL V
H ASIL P ENGUJIAN S ENSOR PH PADA T ANAH -1
No. Waktu Kondisi Tanah Sensor PH Soil Meter PH Deviasi (%) 1 06.00 Kering 6.3 7.3 14,29 2 07.00 5.4 7.1 24,29 3 08.00 6.68 6.9 3,14 4 09.00 7.15 7.15 0 5 10.00 7.32 7.1 3,14 6 11.00 7.44 6.9 7,71 7 12.00 7.43 7.1 4,71 8 13.00 7.22 6.9 4,57 9 14.00 7.44 7.1 4,86 10 15.00 7.33 6.9 6,14 11 16.00 7.16 6.9 3,71 12 17.00 7.56 7.1 6,57 13 06.00 Basah 7.34 7.1 3,43 14 07.00 6.91 6.90 0,14 15 08.00 7.23 7.1 1,86 16 09.00 7.12 7.1 0,29 17 10.00 7.2 7.1 1,43 18 11.00 7.12 6.9 3,14 19 12.00 7.19 6.90 4,14 20 13.00 7.38 7.1 4 21 14.00 7.37 7.1 3,86 22 15.00 6.95 6.90 0,71 23 16.00 7.44 6.90 7,71 24 17.00 7.31 7.1 3 Deviasi Rata-rata 4,87 %
Dari  Tabel  5,  pada  kondisi  tanah  kering  deviasi  terendah terdapat  pada  pengujian  jam  09.00  sebesar  0%  dan  deviasi tertinggi  terdapat  pada  pengujian  jam  07.00  sebesar  24,29%,
sedangkan pada kondisi tanah basah deviasi terendah terdapat pada  jam  07.00  sebesar  0,14%  dan  deviasi  tertinggi  terdapat pada  pengujian  jam  16.00  sebesar  7,71%.  Sehingga  dari pengujian  sensor  pH  pada  tanah-1,  didapatkan  deviasi  rata- rata sebesar 4,87%.

## B. Pengujian Sensor Suhu
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil pembacaan sensor suhu dengan alat pembanding. Seperti pada pengujian  sensor  pH,  pengujian  ini  dilakukan  sebanyak  24 kali pada 3 macam  tanah  yang berbeda. Hasil dari  pengujian sensor suhu dapat dilihat pada Tabel 6.

## TABEL VI H ASIL P ENGUJIAN S ENSOR S UHU PADA T ANAH
-1 No.  Waktu Kondisi Tanah Sensor Suhu (°C) Soil Meter Suhu (°C) Deviasi (%) 1 06.00 Kering 25.25 26 2,88 2 07.00 26.00 27 3,70 3 08.00 27.19 28 2,89 4 09.00 32.56 35 6,97 5 10.00 38.69 40 3,28 6 11.00 44.06 42 4,90 7 12.00 44.88 45 0,27 8 13.00 38.69 37 4,57 9 14.00 37.19 36 3,31 10 15.00 36.00 35 2,86 11 16.00 35.63 39 8,64 12 17.00 35.25 33 6,82 13 06.00
Basah
25.44 26 2,15 14 07.00 25.69 27 4,85 15 08.00 26.81 28 4,25 16 09.00 27.75 29 4,31 17 10.00 29.25 31 5,65 18 11.00 31.19 32 2,53 19 12.00 31.69 32 0,97 20 13.00 31.25 33 5,30 21 14.00 33.25 33 0,76 22 15.00 33.13 33 0,39 23 16.00 32.81 35 6,26 24 17.00 32.13 33 2,64 Deviasi Rata-rata 3,8 %
Dari  Tabel  6,  pada  kondisi  tanah  kering  deviasi  terendah terdapat pada pengujian jam 12.00 sebesar 0,27% dan deviasi tertinggi  terdapat  pada  pengujian  jam  16.00  sebesar  8,64%, sedangkan pada kondisi tanah basah deviasi terendah terdapat pada  jam  15.00  sebesar  0,39%  dan  deviasi  tertinggi  terdapat pada  pengujian  jam  16.00  sebesar  6,26%.  Sehingga  dari pengujian  sensor  suhu  pada  tanah-1,  didapatkan deviasi  rata- rata sebesar 3,8%.

## C. Pengujian Sensor Kelembapan
Pengujian  ini  dilakukan  sebanyak  24  kali  dengan membandingkan hasil pembacaan  sensor kelembapan dengan alat pembanding pada 3 jenis tanah yang berbeda.
44
TABEL VII H ASIL P ENGUJIAN S ENSOR K ELEMBAPAN PADA T ANAH -1 No.  Waktu Kondisi Tanah Sensor Klbn (%) Soil Meter Klbn (%) Deviasi (%) 1 06.00 Kering 65 65 0,00 2 07.00 58 35 40,00 3 08.00 49 29 40,00 4 09.00 38 15 60,00 5 10.00 63 50 20,00 6 11.00 26 13 50,00 7 12.00 58 29 50,00 8 13.00 46 23 50,00 9 14.00 28 28 0,00 10  15.00 13 13 0,00 11  16.00 17 17 0,00 12  17.00 16 16 0,00 13  06.00 Basah
81 81 0,00 14  07.00 73 58 20,00 15  08.00 87 87 0,00 16  09.00 86 86 0,00 17  10.00 83 83 0,00 18  11.00 87 87 0,00 19  12.00 77 61 20,00 20  13.00 87 87 0,00 21  14.00 86 86 0,00 22  15.00 88 88 0,00 23  16.00 81 81 0,00 24  17.00 93 93 0,00 Deviasi Rata-rata 14,58 %
Dari  Tabel  7,  pada  kondisi  tanah  kering  deviasi  terendah salah  satunya  terdapat  pada  pengujian jam  06.00  sebesar  0% dan  deviasi  tertinggi  terdapat  pada  pengujian  jam  09.00 sebesar  60%,  sedangkan  pada  kondisi  tanah  basah  deviasi terendah  terdapat  pada  jam  06.00  sebesar  0%  dan  deviasi tertinggi terdapat pada pengujian jam 07.00 dan 12.00 sebesar 20%. Sehingga dari pengujian sensor kelembapan pada tanah- 1, didapatkan deviasi rata-rata sebesar 14,58%.

## D. Pengujian Sensor Warna
Pengujian dilakukan dengan mengkalibrasi 3 macam warna tanah  yang  diambil.  Pada  tanah-1  dalam  keadaan  kering didapat  nilai  R  =  160,  G  =  118,  B  =  83  dan  dalam  keadaan basah  didapat  nilai  R  =  91,  G  =  49,  B  =  19.  Pada  tanah-2 dalam keadaan kering didapat nilai R = 110, G = 79, B = 69 dan dalam keadaan basah didapat nilai R = 64, G = 47, B = 29. Terakhir pada tanah 3 dalam keadaan kering didapat nilai R = 105, G = 101, B = 79 dan dalam keadaan basah didapat nilai R =  84,  G  =  91,  B  =  64.  Selanjutnya  digunakan  persamaan Euclidean Distance (jarak Euclidean) untuk mengetahui jarak sampel dengan nilai yang dihasilkan oleh sensor warna :
2 I S 2 I S 2 I S ) B - (B ) B - (B ) R - (R D + + = dimana  D  adalah  jarak  Euclid,  R S ,  G S dan  B S adalah  nilai RGB pada sampel, R I , G I dan B I adalah nilai RGB dari  hasil pembacaan sensor.
TABEL VIII
H ASIL P ENGUJIAN S ENSOR W ARNA PADA T ANAH -1 No.  Waktu Kondisi Tanah Sensor Warna Jarak Euclid Deviasi (%) R G B 1 06.00 Kering 156  120  85 Tanah-1 0 2 07.00 158  117  86 Tanah-1 0 3 08.00 161  117  83 Tanah-1 0 4 09.00 160  115  86 Tanah-1 0 5 10.00 162  118  81 Tanah-1 0 6 11.00 154  120  87 Tanah-1 0 7 12.00 150  118  93 Tanah-1 0 8 13.00 160  119  82 Tanah-1 0 9 14.00 161  116  84 Tanah-1 0 10 15.00 165  116  80 Tanah-1 0 11 16.00 164  119  78 Tanah-1 0 12 17.00 163  118  80 Tanah-1 0
13 06.00 Basah 93  48  18 Tanah-1 0 14 07.00 88  49  22 Tanah-1 0 15 08.00 91  48  20 Tanah-1 0 16 09.00 95  48  15 Tanah-1 0 17 10.00 91  50  18 Tanah-1 0 18 11.00 89  47  23 Tanah-1 0 19 12.00 95  44  20 Tanah-1 0 20 13.00 88  50  20 Tanah-3 100 21 14.00 92  50  17 Tanah-1 0 22 15.00 92  47  20 Tanah-1 0 23 16.00 96  47  17 Tanah-1 0 24 17.00 91  46  22 Tanah-1 0 Deviasi Rata-rata 4,17 %
Dari  Tabel  8,  deviasi  tertinggi  terdapat  pada  pengujian tanah  basah  pada  jam  13.00  sebesar  100%,  karena  pada  saat dilakukan  Euclidean  Distance  hasilnya  mengarah  ke  jenis tanah-3. Sehingga dari  pengujian sensor  warna pada tanah-1, didapatkan  deviasi  rata-rata  sebesar  4,17%.  Deviasi  secara keseluruhan pada tanah-1 sebesar 3,58%
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  yang  sama  pada  tanah-2, hasilnya sebagaimana Tabel 9.
TABEL IX

## H ASIL P ENGUJIAN PADA T ANAH -2
No  Waktu
Kondisi Tanah Sensor PH Sensor Suhu Sensor Klbn Sensor Warna R G B 1 06.00 Kering 5.70  25.87 53 110  79  69 2 07.00 4.65  26.37 40 112  78  68 3 08.00 4.99  27.06 29 109  78  71 4 09.00 6.75  33.81 38 108  79  71 5 10.00 5.16  41.06 28 108  81  69 6 11.00 7.28  45.50 22 109  80  69 7 12.00 7.56  48.50 19 112  80  67 8 13.00 7.50  39.44 12 110  81  67 9 14.00 7.45  37.50 10 111  78  69 10 15.00 7.53  37.50 13 112  79  67 11 16.00 7.50  36.94 11 108  80  80 12 17.00 7.46  35.06 10 111  77  70 13 06.00 Basah 7.01  25.69 87 64  47  29 14 07.00 7.44  25.94 84 63  48  29 15 08.00 6.70  27.06 93 64  46  30 16 09.00 7.11  27.87 91 66  46  28 17 10.00 7.33  29.25 95 65  48  27

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
45
No  Waktu Kondisi Tanah Sensor PH Sensor Suhu Sensor Klbn Sensor Warna R G B 18 11.00 7.32  30.81 97 61 49  30 19 12.00 7.00  31.37 95 62 48  30 20 13.00 7.27  30.81 99 66 46  28 21 14.00 7.30  32.06  100 62 47  31 22 15.00 7.35  31.69  100 62 49  29 23 16.00 7.51  32.75 81 65 48  27 24 17.00 7.05  31.44 94 66 48  26
Dari  hasil  percobaan  sensor  ph,  sensor  suhu,  sensor kelembapan  dan  sensor  warna  pada  tanah-2  didapatkan deviasi sebesar 16,11%. Selanjutnya dilakukan juga pengujian yang  sama  pada  tanah-3  dan  didapatkan  hasil  sebagaimana Tabel 10.
TABEL X H ASIL P ENGUJIAN PADA T ANAH -3 No.  Waktu Kondisi Tanah Sensor PH Sensor Suhu Sensor Klbn Sensor Warna R G B 1 06.00 Kering 4.60  25.50 38 105  101  79 2 07.00 5.05  26.19 26 104  100  81 3 08.00 6.94  27.00 18 105  102  78 4 09.00 6.59  32.44 44 107  99  79 5 10.00 7.13  40.69 18 103  102  80 6 11.00 7.67  45.50 11 106  102  77 7 12.00 7.69  46.88 10 108  99  76 8 13.00 7.59  38.88 11 106  103  76 9 14.00 7.43  37.13 10 108  100  77 10 15.00 7.54  36.81 10 104  101  80 11 16.00 7.32  36.75 11 110  100  75 12 17.00 7.44  34.44 10 107  99  79
13 06.00 Basah 6.96  25.69 76 84  91  64 14 07.00 7.01  25.94 84 83  90  66 15 08.00 7.26  27.06 92 82  92  65 16 09.00 7.22  28.31 85 83  93  62 17 10.00 7.43  29.31 97 86  92  61 18 11.00 7.26  30.75 94 85  90  64 19 12.00 7.16  31.56 83 86  92  65 20 13.00 7.30  32.94 98 84  93  62 21 14.00 7.32  32.69 98 83  90  66 22 15.00 7.40  32.38 94 85  93  61 23 16.00 7.24  33.63 80 84  90  65 24 17.00 6.79  32.00 95 81  92  66
Dari  hasil  percobaan  sensor  ph,  sensor  suhu,  sensor kelembapan  dan  sensor  warna  pada  tanah-3  didapatkan deviasi  sebesar  9,72%.  Untuk  mencari  akurasi,  dihitung  dulu deviasi rata-rata dari hasil pengujian (tanah-1, tanah-2, tanah- 3)  dan  didapatkan  deviasi  sebesar  9,02%,  sehingga  tingkat akurasi pada penelitian ini 90,98%

## V. KESIMPULAN (PENUTUP)
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagaimana dibawah ini: 1. Fuzzy  Mamdani  dalam  pemilihan  jenis-jenis  tanaman dimodelkan  dengan  mengganti  outputnya  menjadi  jenis- jenis tanaman yang telah dikelompokkan yang disesuaikan dengan parameter-parameter varibel inputan,
2. Pada jenis tanah-1   PH saat  kering  : 5,30 – 7,54 dan PH saat basah : 7,01 – 7,54 Suhu saat kering : 25,25°C – 44,88°C dan  Suhu  saat  basah  :  25,44°C – 33,25°C Kelembapan saat kering : 13% – 65% dan Suhu saat basah : 73% – 93% Warna  saat  kering  :  [R:  150 – 165] [G:  115 – 120]  [B:  78 – 93]  dan warna  saat  basah  :  [R:  88 – 96]  [G: 44 – 50] [B: 15 – 23] 3. Pada jenis tanah-2   PH saat  kering  : 4,65 – 7,56 dan PH saat basah : 6,70 – 7,51 Suhu saat kering : 25,87°C – 48,50°C dan  Suhu  saat  basah  :  25,69°C – 31,69°C
Kelembapan saat kering : 10% – 53%
dan Suhu saat basah : 81% – 100% Warna  saat  kering  :  [R:  108 – 112] [G: 77 – 81] [B: 67 – 80] dan warna saat basah : [R: 61 – 66] [G: 46 – 49] [B: 26 – 31] 4. Pada jenis tanah-3   PH saat  kering : 4,60 – 7,69 dan PH saat basah : 6,79 – 7,43 Suhu saat kering : 25,50°C – 46,88°C
dan  Suhu  saat  basah  :  25,69°C – 33,63°C Kelembapan saat kering : 10% – 44% dan Suhu saat basah : 76% – 98% Warna  saat  kering  :  [R:  103 – 110] [G: 99 – 103] [B: 75 – 81] dan warna saat basah : [R: 81 – 86] [G: 90 – 93] [B: 61 – 66]

## R EFERENSI
[1] H.  Gusmara, BAHAN  AJAR  DASAR-DASAR  ILMU  TANAH  ITN-100 . Bengkulu: Universitas Bengkulu, 2016.
[2] H.  Sukri  and  A.  K.  Saputro, “Perancangan  alat  cerdas  pendeteksi kandungan unsur tanah,” vol. 9, no. 1, pp. 15– 19, 2020.
[3] P.  S.  Hasugian  and  R.  M.  Simanjorang,  “Rancang  Bangun  Perangkat Cerdas  untuk  Deteksi  Kandungan  Unsur  Tanah  dalam  Menentukan Jenis Tanaman untuk Mendukung Ketah anan Pangan,” vol. 3, no. 2, pp. 16 – 21, 2019.
[4] T.  D.  Puspitasari,  M.  F.  N.  Jadid,  and  A.  Tr ihariprasetya,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tanaman  Holtikultura  dengan Metode Fuzzy Sebagai Upaya Meningkatkan Ketahanan Pangan,” pp. 8 – 9, 2018.
[5] R. Anggara,  A.  Wijaya,  and  S.  O.  Kunang,  “Sistem  Pendeteksi Kesuburan Tanah Berbasis IOT,” pp. 75 5 – 762, 2016.
[6] S. Sufardi, Pertumbuhan tanaman . Syiah Kuala University, 2020.
[7] Disperta Kabupaten Bangkalan, Syarat Tumbuh Tanaman . 2020.
[8] N.  Febriany,  F. Agustina,  and  R.  Marwati,  “Aplikasi  Metode  Fuzzy Mamdani  dalam  Penentuan  Status  Gizi  dan  Kebutuhan  Kalori  Harian Balita Menggunakan Software Matlab,” vol. 5, no. 1, pp. 84– 96, 2017.
[9] Depoinovasi,
Datasheet SensorpH Tanah . Malang: ww.depoinovasi.com.
[10] Xi’an  Gavin  Electronic  Technology, DS18B20  Temperature  Sensor . Xi’an Gavin Electronic Techn ology Co., Ltd.
[11] “Guide  for  Soil  Moisture  Sensor  YL -69  or  HL-69  with  the  Arduino  | Random  Nerd  Tutorials.”  https://randomnerdtutorials.com/guide -for- soil-moisture-sensor-yl-69-or-hl-69-with-the-arduino/  (accessed  Dec. 23, 2020).
[12]  ams AG, TCS3200, TCS3210 Programmable Color Light to Frequency
46
Converter . Austria: ams Datasheet, 2016.
[13] STMicroeletronics,  “STM32F103x8  STM32F103xB:  Medium -density performance line ARM®-based 32-bit MCU with 64 or 128 KB Flash, USB, CAN, 7 timers, 2 ADCs, 9 com. interf aces [datasheet],” pp. 1– 117, 2015.