Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.505 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 247-256 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## SMART MONITORING AND WATERING OF CHILI PLANTS USING A FUZZY MAMDANI SYSTEM
Reza Syafrian Setiadi *1 , Feri Sulianta 2
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyatama, Indonesia Email: 1 reza.setiadi@widyatama.ac.id , 2 feri.sulianta@widyatama.ac.id
(Naskah masuk: 27 Juli 2022, Revisi: 5 September 2022, Diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
In this research, the design and manufacture of a prototype for a monitoring and watering system that integrates the concept of fuzzy logic in chili plants are carried out. The relationship between air humidity, air temperature and soil moisture can be identified to determine the right volume of water. The fuzzy system is built based on the chili farming environment and the specifications of the installed water pump. This system uses NodeMCU ESP8266 as the main controller for fuzzy inference calculations. The fuzzy inference calculation process uses the Mamdani method. Information such as air humidity, air temperature, soil moisture and water level will be displayed in real- time on the Blynk application connected to the internet network. The process of watering chili plants in this system is carried out according to a predetermined schedule. Results for seven days showed that the average duration of watering plants was 3.96 seconds with a flow rate ± 43.12 ml/s. By considering the maximum volume of the fuzzy system, the water consumption can be reduced with 30.96% efficiency.
Keywords : chilli, fuzzy mamdani, monitoring, prototype, watering plants

## PEMANTAUAN DAN PENYIRAMAN PINTAR PADA TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN SISTEM FUZZY MAMDANI

## Abstrak
Pada penelitian ini, dilakukan perancangan serta pembuatan prototype untuk sistem pemantauan dan penyiraman yang mengintegrasikan konsep logika fuzzy pada tanaman cabai. Hubungan kelembaban udara, suhu udara dan kelembaban tanah dapat diidentifikasi untuk menentukan volume air yang tepat bagi tanaman cabai. Sistem fuzzy dibangun  berdasarkan  lingkungan  pertanian  cabai  dan  spesifikasi  pompa  air  yang  terpasang.  Sistem  ini menggunakan NodeMCU ESP8266 sebagai kontroler utama untuk perhitungan inferensi fuzzy . Proses perhitungan inferensi fuzzy pada sistem ini menggunakan metode Mamdani. Informasi seperti kelembaban udara, suhu udara, kelembaban tanah dan level air akan ditampilkan secara real time pada aplikasi Blynk terkoneksi dengan jaringan internet.  Hal  ini  betujuan  untuk  memudahkan  proses  pemantauan  lingkungan  pertanian.  Proses  penyiraman tanaman cabai pada sistem ini dilakukan sesuai jadwal yang sudah ditentukan. Hasil pengujian selama tujuh hari menunujukkan  rata-rata  durasi  penyiraman  tanaman  adalah  3.96  detik  dengan  debit  air  ±  43,12  ml/s.  Dengan memaksimalkan  penggunaan  sistem fuzzy pada  penyiraman  tanaman,  konsumsi  air  dapat  dikurangi  dengan efisiensi sebesar 30.96%.
Kata kunci : cabai, fuzzy mamdani, pemantauan, prototipe, penyiraman tanaman

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pemantauan  dalam  pertanian  sangat diperlukan  untuk  mengumpulkan  informasi  tentang kondisi di lapangan seperti, suhu, kelembaban udara, kelembaban tanah, dan intesitas cahaya. Informasi ini berguna untuk memenuhi kebutuhan tanaman dengan tujuan  meningkatkan  produktivitas.  Salah  satu  yang mempengaruhi  pertumbuhan  tanaman  adalah  proses pengairan. Dalam penelitian ini tanaman cabai dipilih sebagai  produk  pertanian  yang  diteliti.  Pada umumnya penyiraman tanaman cabai dilakukan satu
sampai dua kali sehari [1], namun di saat-saat tertentu terkadang  membutuhkan  air  yang  berlebih  untuk menjaga kelembaban tanah. Kelembaban tanah yang ideal  pada  tanaman  cabai  berkisar  60-80%  dan  rata rata suhu yang baik untuk pertumbuhan berkisar 21- 28 °C [2].
Proses  penyiraman  tradisional  saat  ini  dirasa kurang  efisien  karena  hanya  dilakukan  berdasarkan inspeksi visual oleh petani. Sekitar 50% air terbuang karena sistem penyiraman atau irigasi tradisional [3]. Penyiraman  yang  tepat  adalah  penyiraman  yang disesuaikan  berdasarkan  kebutuhan  tanaman  [4].
Hubungan antara suhu udara, kelembaban udara dan kelembaban  tanah  dapat  diidentifikasi  untuk menentukan  spesifikasi  volume  penyiraman  yang tepat.  Oleh  karena  itu  berdasarkan  penelitian  [5] diusulkan teknologi Internet of Things menggunakan sistem fuzzy untuk  mengoptimalkan  kebutuhan  air yang  diperlukan  tanaman  agar  penggunaan  sumber daya  menjadi  lebih  efisien.  Tanaman  akan  disiram berdasarkan  data  yang  dikumpulkan,  hal  ini  dapat membenarkan  jumlah  air  yang  dibutuhkan  tanaman dan dapat mengurangi pemborosan volume air.
Sistem fuzzy akan  dirancang  berdasarkan lingkungan pertanian cabai dan spesifikasi pompa air yang  terpasang.  Sistem fuzzy memiliki  kemampuan mengembangkan sistem intelejen
dalam ketidakpastian.  Sistem  ini  menduga  suatu  fungsi dengan logika fuzzy [6]. Saat ini konsep logika fuzzy tidak  hanya  digunakan  pada  perangkat  elektronik rumah tangga, namun juga dimanfaatkan oleh industri dengan produk-produk skala besar [7]. Konsep yang mendasari  logika fuzzy adalah  variabel  linguistik, yaitu  variabel  yang  nilainya  berupa  kata-kata  dan bukan  angka  [5],  [8],  [9].  Pada  penelitian  ini digunakan metode fuzzy Mamdani untuk memperoleh nilai  output  berupa  himpunan fuzzy .  Metode fuzzy Mamdani memiliki  nilai  optimasi  lebih  besar dibandingkan  dengan  metode fuzzy  Sugeno dan metode fuzzy Tsukamoto [10]. Beberapa  kajian  terkait  pengembangan  sistem fuzzy dalam  pertanian  sudah  banyak  dilakukan. Seperti  halnya  pada  penelitian  [11],  S  Mamatha Upadhya dan Soya Mathew mengembangkan sistem fuzzy yang  digunakan  untuk  estimasi  hasil  panen dengan  mempertimbangkan  tiga  parameter  input yaitu, suhu udara, kelembaban udara dan kelembaban tanah.  Ipung  Permadani  dkk  [12],  menggunakan metode fuzzy untuk  memperkirakan  prediksi  hasil panen  merica.  Deni  Setiyo  Wibowo  dkk  [13], mengembangkan  sistem fuzzy  Mamdani untuk digunakan dalam mendiagnosis penyebaran penyakit yang  mempengaruhi  pertumbuhan  tanaman  cabai berdasarkan  lingkungan.  Pada  penelitian,  [14]–[16] sistem fuzzy dikembangkan  untuk  penyiraman tanaman  otomatis.  Namun  Hunegnaw  Ylkal  Truneh dkk  [14],  berfokus  kepada  penyiraman  tanaman jagung  dan  menggunakan  evapotranspirasi  sebagai parameter  input.  Sedangkan  M.  Safdar  Munir  [15], berfokus  pada  teknologi Blockchain untuk  sistem berbasis Internet  of  Things yang  diusulkan.  Dan Munjiat  Setiani  Asih  [16],  hanya  menggunakan  dua parameter input yaitu suhu dan kelembaban tanah.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan mengimplementasikan  sistem  pemantauan  dan penyiraman  pintar  pada  tanaman  cabai  dengan mengintegrasikan  konsep  logika fuzzy  Mamdani . Pemantauan  lingkungan  pertanian  cabai  dapat dilakukan  dengan  kendali  jarak  jauh  menggunakan aplikasi Blynk yang terkoneksi pada jaringan internet.
Selain itu, sistem ini memanfaatkan hubungan antara suhu udara, kelembaban udara, dan kelembaban tanah
sebagai  parameter  input  untuk  menghasilkan  output berupa  spesifikasi  volume  penyiraman.Target  pada penelitian  ini  adalah  membenarkan  jumlah  air  yang dibutuhkan tanaman cabai dan efisiensi konsumsi air yang  dilakukan  oleh  sistem.  Selain  itu,  nilai  input maupun  output  dapat  ditampilkan  pada  sistem antarmuka aplikasi smartphone .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  adalah  model prototyping .  Metode ini meliputi: identifikasi kebutuhan, perencanaan model, analisa  dan  desain,  pembuatan prototype ,  evaluasi sistem  dan  pengguna,  dan  memenuhi  kebutuhan pengguna  [17].  Gambar  1  menunjukkan  kerangka pemikiran  model prototype untuk  pengembangan penelitian.
Gambar 1. Kerangka pemikiran model prototype [17]

## 2.1. Kerangka Pemikiran
a. Tahapan  awal  dimulai  dengan  melakukan identifikasi kebutuhan dengan cara
melakukan  wawancara,  observasi  dan  studi literatur.  Observasi dilakukan untuk melihat langsung  kondisi  serta  permasalahan  yang ada  pada  lingkungan  pertanian  cabai.
Sedangkan  studi  literatur  dilakukan  guna menunjang  penelitian  berdasarkan  teori- teori yang relefan dengan permasalahan.
b. Selanjutnya penulis melakukan perencanaan model  untuk prototype sistem.  Pada  tahap ini  akan  digambarkan  pemodelan  sistem yang akan dibuat.
c. Setelah dilakukan perencaan model penulis melakukan analisa dan desain. Analisa yang dilakukan pada penlitian ini meliputi analisa terhadap  kebutuhan  baik software maupun hardware yang digunakan untuk menunjang proses kerja sistem.
d. Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah pembuatan
prototype berdasarkan indentifikasi kebutuhan yang sudah
dilakukan.
e. Setelah prototype dibuat dilakukan evaluasi terhadap sistem. Evaluasi ini betujuan untuk melihat  apakah  hasil protoype ini  sudah berjalan sesuai dengan yang ditentukan dan apakah sudah memenuhi kebutuhan pengguna atau belum.
2.2. Metode Fuzzy Mamdani
Metode fuzzy Mamdani akan digunakan untuk proses inferensi sistem penyiraman tanaman. Metode ini memetakan informasi numerik dan linguistik data dari  input  ke  output  dalam  hal  inferensi  berbasis aturan linguistik. Parameter dari fungsi keanggotaan fuzzy input  muncul  di  bagian  premis  dan  keluaran fungsi  keanggotaan fuzzy muncul  di  bagian konsekuen  dari  aturan  di  dasar  aturan fuzzy setiap node dalam jaringan merupakan parameter keseluruhan  dari  jaringan  [18].  Dalam  model Mamdani, implikasi fuzzy dimodelkan oleh operator minimum (min) dan  untuk  agregasi  aturan dimodelkan dengan operator maksimum (max). Dan proses  defuzzifikasi  pada  metode  ini  menggunakan teknik centroid [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini data yang digunakan diambil berdasarkan  hasil  identifikasi  kebutuhan  yang  telah dilakukan oleh penulis. Adapun data yang digunakan tersebut sebagai berikut :
a. Data Kelembaban udara, suhu udara, kelembaban  tanah,  dan  penyiraman  yang optimal  bagi  pertumbuhan  tanaman  cabai berdasarkan  hasil  penelitian  pakar  tentang budidaya  tanaman  cabai  dan  hasil  observasi maupun  wawancara  penulis  di  Cimahi,  Jawa Barat.
b. Metode fuzzy  Mamdani mengenai  sistem pendukung  keputusan  berdasarkan  studi literatur yang penulis lakukan terhadap jurnal, prosiding  maupun  buku  dari  penelitian sebelumnya.
Setelah  proses  identifikasi  kebutuhan  penulis melakukan  perencanaan  model  sistem  yang  akan dibuat.  Gambar  2  menunjukkan  hasil  pemodelan sistem prototype yang dibuat.
Berdasarkan  gambar  2  setiap  sensor merupakan  input  yang  akan  mengirimkan  nilai pembacaannya secara real time. Kemudian nilai-nilai tersebut  akan  diproses  melalui  inferensi fuzzy Mamdani .  Dan  outputnya  akan  mengaktifkan aktuator  untuk  penyiraman  tanaman  cabai.  Setiap nilai  pembacaan  input  maupun  output  dapat  di monitor  oleh user secara mobile menggunakan koneksi internet.

## 3.1. Perancangan Sistem
Tahapan  ini  merupakan  bagian  dari  tahapan analisis  dan  desain.   Berdasarkan  hasil  analisa  yang dilakukan perancangan prototype sistem pemantauan dan  penyiraman  tanaman  cabai  ini  terdiri  dari beberapa hardware dan software yang  diperlukan sebagai berikut :
1. Hardware
a) Mikrokontroler Arduino Uno
b) Mikrokontroler NodeMCU ESP8266 c) Modul  DHT11  sebagai  sensor  suhu  udara dan kelembaban udara d) Capasitive  Soil  Moisture  sensor  untuk kelembaban tanah
e) Modul RTC DS3231 untuk real time clock
f) Modul NRF24L01+ sebagai wireless communication antara mikrokontroler g) Ultrasonic Sensor HC-SR04 sebagai pengukur level air dalam tanki
h) Modul Relay 5V
i) Pompa air DC 12V
2. Software
a) Arduino IDE
b) Aplikasi Blynk Mobile
Setelah kebutuhan software dan hardware yang telah  terpenuhi  proses  selanjutnya  adalah  tahap desain.  Setiap  perangkat  keras  akan  diintegrasikan dan diprogram menggunakan software Arduino IDE. Gambar  3  menunjukan  hubungan  integrasi  antar perangkat.
Gambar 3. Integrasi antar perangkat
Berdasarkan  integrasi  antar  perangkat  yang ditunjukkan pada Gambar 3 Mikrokontroler Arduino
Uno  akan  memproses  data  dari  pembacaan  sensor suhu  udara  ,kelembaban  udara  dan  modul real  time clock yang  kemudian  data  tersebut  akan  dikirimkan kepada NodeMCU
ESP8266 menggunakan komunikasi wireless NRF24lL01+.  Disamping  itu NodeMCU  ESP8266  akan  memproses  data  dari pembacaan  sensor  kelembaban  tanah.  Data  suhu udara,  kelembaban  udara  dan  kelembaban  tanah tersebut  nantinya akan digunakan sebagai  parameter input  untuk  sistem fuzzy yang  akan  diproses  pada NodeMCU  ESP8266.  Output  dari  pemrosesan  data tersebut berupa waktu penyiraman yang akan memicu relay  untuk  mengaktifkan  pompa  dengan  durasi sesuai data yang dihasilkan. Adapun sensor ultrasonik yang  terintegrasi  dengan  NodeMCU  digunakan sebagai  input  untuk  mengukur  level  air  pada  tanki. NodeMCU  ESP8266  terhubung  dengan  jaringan internet  untuk  mengirimkan  setiap  nilai  yang  telah diproses kedalam Blynk Server . Kemudian nilai nilai tersebut  diintegrasikan  dengan Blynk  Apps yang sudah dirancang.

## 3.2. Alur Kerja Sistem
Pada tahap ini akan dijelaskan bagaimana sistem monitoring  dan  penyiraman  pintar  pada  tanaman cabai  menggunakan kontrol fuzzy Mamdani bekerja.
Gambar  4  menunjukkan  diagram  alir  proses  dari sistem yang akan diimplementasikan.  Tahapan awal dimulai  dengan  pengaturan  modul  NRF24L01+ sebagai  komunikasi  wireless  antara  NodeMCU dengan Arduino. Jika radio transmisi  tersedia, maka NodeMCU akan menerima data yang dikirimkan oleh Arduino.
Gambar 4. Diagram alir proses sistem
Setelah  data  diterima,  nilai  dari  setiap  sensor akan  diproses  sebagai  parameter  input  kontrol fuzzy Mamdani . Adapun nilai sensor tersebut seperti, nilai suhu  udara  dan  kelembaban  udara  berdasarkan
pembacaan  sensor  DHT11.  Selain  itu,  nilai kelembaban  tanah  berdasarkan  pembacaan  sensor capasitive soil moisture secara real time .
Tahap selanjutnya ialah proses fuzzyfikasi data input.  Seperti  yang  sudah  disebutkan  sebelumnya sistem  pemantauan  dan  penyiraman  pintar  tanaman cabai  ini  memiliki  tiga  buah  masukan  yang  akan difuzzyfikasi  kedalam  himpunan fuzzy .  Terdapat  3 fungsi  keanggotaan  didalamnya  yaitu  fungsi keanggotan  kelembaban  udara,  suhu  udara,  dan kelembaban  tanah. Range variabel  input  ini ditentukan  berdasarkan  hasil  penyesuaian  dari penelitan  oleh  pakar  sebelumnya  dengan  kondisi lingkungan  pada  tempat  pengujan.  Dalam  kasus  ini tempat pengujian dilakukan di Cimahi, Jawa Barat.
Variabel Input :
1. Kelembaban Udara (KU), range : 40-100%
2. Suhu Udara (SU), range : 20-40°C
3. Kelembaban Tanah (KT), range : 0-90%
Dalam  fungsi  keanggotaan  kelembaban  udara digunakan dua nilai linguistik yaitu rendah dan tinggi. Gambar 5 menunjukkan kurva dari fungsi keanggotaan kelembaban udara dan Persamaan 1 - 4 menunjukkan fuzzy  set dari  fungsi  keanggotaan kelembaban udara.
Gambar 5. Kurva fungsi keanggotaan input kelembaban udara
𝝁 𝐾𝑈 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≥ 70 (1)
𝝁 𝐾𝑈 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) = 1, ∀𝑥 ≤ 55 (2)
𝝁 𝐾𝑈 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≤ 55 (3)
𝝁 𝐾𝑈 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) = 1, ∀𝑥 ≥ 75 (4)
Untuk fungsi keanggotaan suhu udara digunakan dua nilai linguistik yaitu dingin dan panas.
Gambar 6 menunjukkan kurva dari fungsi keanggotaan  suhu  udara  dan  Persamaan  5  -  8 menunjukkan fuzzy set dari fungsi keanggotaan suhu udara.  Sedangkan untuk fungsi keanggotaan kelembaban  tanah  digunakan  tiga  nilai  linguistik yaitu  kering,  lembab  dan  basah.  Gambar  7 menunjukkan  kurva  dari  fungsi  keanggotaan kelembaban  tanah  dan  Persamaan  9  –  14 menunjukkan  fuzzy  set  dari  fungsi  keanggotaan kelembaban tanah.
Gambar 6. Kurva fungsi keanggotaan input suhu udara
𝝁 𝑆𝑈 𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≥ 32 (5)
𝝁 𝑆𝑈 𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 (𝑥) = 1, ∀𝑥 ≤ 24 (6)
𝝁 𝑆𝑈 𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≤ 24 (7)
𝝁 𝑆𝑈 𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠 (𝑥) = 1, ∀𝑥 ≥ 34 (8)
Gambar 7. Kurva fungsi keanggotaan input kelembaban tanah
𝝁 𝐾𝑇 𝑘𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≥ 30
(9)
𝝁 𝐾𝑇 𝑘𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 (𝑥) = 1, ∀𝑥 ≤ 20 (10)
𝝁 𝐾𝑇 𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≤ 20 & ∀𝑥 ≥ 55 (11) 𝝁 𝐾𝑇 𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏 (𝑥) = 1, 30 ≤ 𝑥 ≤ 45 (12)
𝝁 𝐾𝑇 𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≤ 45 (13)
𝝁 𝐾𝑇 𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ (𝑥) = 1, ∀𝑥 ≥ 55
(14)
Setelah  proses  fuzzyfikasi  data  input,  maka dilakukan pembentukan aturan (fuzzy rule) berdasarkan  inferensi  Mamdani.  Aturan  aturan tersebut  dibentuk  untuk  menyatakan  relasi  antara input  dan  output.  Dalam  hal  ini  digunakan  operator AND untuk menghubungan setiap input.
Tabel 1 menunujukan aturan fuzzy untuk sistem penyiraman  pintar  pada  tanaman  cabai  yang  akan diimplementasikan.  Aturan  aturan  yang  ditunjukkan pada  Tabel  1  akan  digunakan  sebagai  basis pengetahuan  untuk  proses  pada  blok  inferensi.
Inferensi  adalah  proses  evaluasi  aturan  untuk menghasilkan keluaran dari setiap aturan.
Tabel 1. Fuzzy rule sistem penyiraman No. Rule Basis Aturan 1 IF (Kelembaban_Udara is rendah) AND (Suhu_Udara is dingin) AND (Kelembaban_Tanah is basah) THEN (Pompa_Air is cepat) 2 IF (Kelembaban_Udara is rendah) AND (Suhu_Udara is panas) AND (Kelembaban_Tanah is basah) THEN (Pompa_Air is sedang)
3 IF (Kelembaban_Udara is tinggi) AND (Suhu_Udara is panas) AND (Kelembaban_Tanah is basah) THEN (Pompa_Air is cepat)
4 IF (Kelembaban_Udara is tinggi) AND (Suhu_Udara is dingin) AND (Kelembaban_Tanah is lembab) THEN (Pompa_Air is sangat_cepat)
5 IF (Kelembaban_Udara is rendah) AND (Suhu_Udara is dingin) AND (Kelembaban_Tanah is lembab) THEN (Pompa_Air is cepat)
6 IF (Kelembaban_Udara is rendah) AND (Suhu_Udara is panas) AND (Kelembaban_Tanah is lembab) THEN (Pompa_Air is lama)
7 IF (Kelembaban_Udara is tinggi) AND (Suhu_Udara is panas) AND (Kelembaban_Tanah is lembab) THEN (Pompa_Air is sedang)
8 IF (Kelembaban_Udara is tinggi) AND (Suhu_Udara is dingin) AND (Kelembaban_Tanah is kering) THEN (Pompa_Air is sedang)
9 IF (Kelembaban_Udara is rendah) AND (Suhu_Udara is dingin) AND (Kelembaban_Tanah is kering) THEN (Pompa_Air is sedang)
10 IF (Kelembaban_Udara is rendah) AND (Suhu_Udara is panas) AND (Kelembaban_Tanah is kering) THEN (Pompa_Air is sangat_lama)
11 IF (Kelembaban_Udara is tinggi) AND (Suhu_Udara is panas) AND (Kelembaban_Tanah is kering) THEN (Pompa_Air is lama)
12 IF (Kelembaban_Udara is tinggi) AND (Suhu_Udara is dingin) AND (Kelembaban_Tanah is basah) THEN (Pompa_Air is sangat_cepat)
Dalam fuzzy  Mamdani akan  digunakan  fungsi implikasi  MIN  untuk  mendapatkan  keluaran  dalam domain.  Setelah  evaluasi  basis  aturan  selesai,  tahap selanjutnya  adalah  proses  defuzzyfikasi.  Adapaun fungsi keanggotaan dari variabel output dalam proses ini  akan  ditunjukkan  pada  Gambar  8  dan fuzzy  set pada Persamaan 15 – 24
Variabel Output :
1. Pompa Air (PA), range : 0-12 (sec)
𝝁 𝑃𝐴 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡_𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≥ 2.4 (15)
𝝁 𝑃𝐴 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡_𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡 (𝑥) = 1, ∀𝑥 ≤ 0.6 (16)
𝝁 𝑃𝐴 𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≤ 0.8 & ∀𝑥 ≥ 4.8 (17) 𝝁 𝑃𝐴 𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡 (𝑥) = 1, 2.4  ≤ 𝑥 ≤ 3.2
(18)
𝝁 𝑃𝐴 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≤ 3.2 & ∀≥ 8.8 (19) 𝝁 𝑃𝐴 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) = 1, 5.6  ≤ 𝑥 ≤ 6.4 (20) 𝝁 𝑃𝐴 𝑙𝑎𝑚𝑎 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≤ 7.2 & ∀≥ 11.2 (21) 𝝁 𝑃𝐴 𝑙𝑎𝑚𝑎 (𝑥) = 1, 8.8 ≤ 𝑥 ≤ 9.6
(22)
𝝁 𝑃𝐴 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡_𝑙𝑎𝑚𝑎 (𝑥) = 0, ∀𝑥 ≤ 9.6 (23)
𝝁 𝑃𝐴 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡_𝑙𝑎𝑚𝑎 (𝑥) = 1, ∀𝑥 ≥ 11.2 (24)
Waktu  penyiraman  memiliki  range  0-12  detik. Waktu  tersebut  ditentukan  berdasarkan  pompa  air yang digunakan serta pengujian yang telah dilakukan oleh penulis. Dalam penelitian ini tipe pompa air yang digunakan adalah Submersible Pump DC 12V 1230B dengan  keluaran  debit  air  rata-rata  ±  43,12  ml/s. Dalam  sistem  ini  proses  defuzzyfikasi  akan menghasilkan output baru berupa durasi penyiraman tanaman. Setelah output baru dihasilkan sistem akan membaca jam terlebih dahulu sebelum mengaktifkan pompa.  Dalam  penelitian  ini  penyiraman  akan dilakukan  satu  kali  pada  pukul  16.30  WIB.  Ketika jam sudah sesuai dengan yang ditentukan output akan memicu  relay  untuk  mengaktifkan  pompa  sesuai dengan durasi yang dihasilkan dari proses defuzzyfikasi

## 3.3. Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  semua  perancangan  baik perangkat keras maupun perangkat lunak diimplementasikan kedalam bentuk prototype . Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  yang  dapat membantu  sektor  pertanian.  Sistem  ini  dapat menentukan  kebutuhan  air  yang  tepat  bagi  tanaman berdasarkan  lingkungan  pertaniannya.  Selain  itu, sistem  ini  juga  terkoneksi  dengan  smartphone  agar lebih mudah dalam pemantauan lingkungan tanaman. Gambar  9  dan  Gambar  10  menunjukan  potongan source  code yang  digunakan  untuk fuzzy  set dan proses perhitungan inferensi fuzzy Mamdani sistem .
Gambar 9. Potongan source code untuk inferensi fuzzy Mamdani
Gambar 10. Potongan source code untuk fuzzy set variabel
Proses  perhitungan  inferensi  yang  digunakan pada  program  tentunya  mengikuti  kaidah fuzzy Mamdani. Sebagai  contoh  didapatkan  data  untuk variabel input kelembaban udara = 60%, suhu udara = 28.4°C, dan kelembaan tanah = 68%. Data tersebut akan melalui proses fuzzyfikasi terlebih dahulu untuk menentukan  derajat  keangotaan  masing-masing variabel.  Persamaan  25  dan  26  menunjukkan fuzzyfikasi dari variable kelembaban udara.
𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(𝑥) = { 0; 𝑥 ≥ 70 70−𝑥 70−55 1; 𝑥 ≤ 55 ; 55 ≤ 𝑥 ≤ 70 (25)
𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(60) = 70 − 60 70 − 55 = 0.67 𝜇𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(𝑥) = { 0; 𝑥 ≥ 55 𝑥−55 75−55 1; 𝑥 ≤ 70 ; 55 ≤ 𝑥 ≤ 75 (26)
𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(60) = 60 − 55
75 − 55 = 0.67
Persamaan  27  dan  28  menunjukkan  fuzzyfikasi dari variable suhu udara.
𝜇𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛(𝑥) = { 0; 𝑥 ≥ 32 32−𝑥 32−24 1; 𝑥 ≤ 24 ; 24 ≤ 𝑥 ≤ 32 (27) 𝜇𝑑𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛(28.4) = 32 − 28.4 32 − 24 = 0.45
𝜇𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠(𝑥) = { 0; 𝑥 ≥ 24 𝑥−24 34−24
1; 𝑥 ≤ 34 ; 24 ≤ 𝑥 ≤ 34 (28) 𝜇𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠(28.4) = 28.4 − 24 34 − 24 = 0.44
Persamaan  29,  30,  dan  31  menunjukkan fuzzyfikasi dari variable kelembaban tanah.
𝜇𝑘𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔(𝑥) = { 0; 𝑥 ≥ 30 30−𝑥 30−20 1; 𝑥 ≤ 20 ; 20 ≤ 𝑥 ≤ 30 (29)
𝜇𝑘𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔(68) =  0 𝜇𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏(𝑥) = { 0; 𝑥  ≤ 20 𝑜𝑟 𝑥 ≥ 55
𝑥−30 45−30 ; 30 ≤ 𝑥 ≤ 45 55−𝑥 55−45 ; 45 ≤ 𝑥 ≤ 55
(30) 𝜇𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏(68) =  0 𝜇𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ(𝑥) = { 0; 𝑥 ≥ 45 𝑥−45 55−45 1; 𝑥 ≤ 55 ; 45 ≤ 𝑥 ≤ 55 (31)

## 𝜇𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ(68) = 1
Derajat  keanggotan  tersebut  kemudian  masing- masing  dilakukan  proses  inferensi  terhadap  basis aturan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel.1 menggunakan  fungsi  implikasi  MIN.  Contoh inferensi  terhadap  basis  aturan  ditunjukan  pada persamaan 32.
[R1]  IF  Kelembaban  Udara  is rendah AND  Suhu Udara  is panas AND  Kelembaban  Tanah  is basah THEN Pompa Air is cepat 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 =   𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) ∩ 𝜇 𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠 (𝑥) ∩
𝜇 𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ (𝑥) (32)
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 = min (𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (60) ; 𝜇 𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠 (28.4) ; 𝜇 𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ (68))
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 = min(0.67 ; 0.45 ; 1)
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 = 0.45
Untuk  penerapan  aturan  ke  dua  dan  seterusnya menggunakan  persamaan  yang  sama  dengan persamaan 32 maka diperoleh.
[R2] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 2 = min( 0.67 ; 0.44 ; 1) = 0.44 [R3] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 3 = min( 0.25 ; 0.44 ; 1) = 0.25 [R4] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 4 = min( 0.25 ; 0.45 ; 0) = 0 [R5] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 5 = min( 0.67 ; 0.45 ; 0) = 0 [R6] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 6 = min( 0.67 ; 0.44 ; 0) = 0 [R7] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 7 = min( 0.25 ; 0.44 ; 0) = 0 [R8] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 8 = min( 0.25 ; 0.45 ; 0) = 0
[R9] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 9 = min( 0.67 ; 0.45 ; 0) = 0 [R10] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 10 = min( 0.67 ; 0.44 ; 0) = 0
[R11] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 11 = min( 0.25 ; 0.44 ; 1) = 0
[R12] 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 12 = min( 0.25 ; 0.45 ; 1) = 0.25
Selanjutnya  hasil  dari  implikasi  MIN tersebut digabungkan menjadi kurva baru menggunakan komposisi aturan fungsi MAX. Tahap terakhir adalah tahap deffuzyfikasi dengan menggunakan  metode center  of  gravity .  Persamaan 33 menyatakan persamaan untuk mencari nilai output dalam tahap defuzzyfikasi
𝑍 = ∫ 𝜇 (𝑧)𝑧 𝑑𝑧 ∫ 𝜇 (𝑧) 𝑑𝑧 = 𝑀 1 + 𝑀 2 + 𝑀 3 + …., 𝑀 𝑛 𝐴 1 + 𝐴 2 + 𝐴 3 + …., 𝐴 𝑛 (33)
𝜇 ( z ) menyatakan derajat fungsi keanggotaan  pada  kurva  baru  yang  terbentuk  dari inferensi fuzzy sebelumnya. M menyatakan  momen pada kurva baru sedangkan A menyatakan luas daerah pada  setiap  fungsi  keanggotaan.  Dan Z menyatakan hasil output defuzzyfikasi.
Gambar  11  menunjukkan  hasil prototype sistem  penyiraman  pintar  tanaman  cabai  yang  telah dibuat  dan  Gambar  12  menunjukkan user  interface pada  aplikasi Blynk untuk  sistem  pemantauan tanaman cabai yang sudah dirancang sebelumnya.
Gambar 11. Hasil rototype sistem penyiraman tanaman cabai
Gambar 12. User interface sistem pemantauan tanaman cabai
Setelah prototype berhasil  dibuat  tahap selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  terhadap sistem. Langkah awal adalah menguji eksekusi setiap
perangkat  keras  terhadap  program  yang  sudah ditanamkan,  hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui apakah konfigurasi antara program dengan perangkat keras sudah berjalan dengan baik.

## 3.3. Pengujian Inferensi Fuzzy System
Tahap  selanjutnya  adalah  pengujian  program pada  sistem  inferensi fuzzy .  Pada  pengujian  sistem inferensi fuzzy ini  penulis  melakukan  perbandingan hasil perhitungan antara program yang telah dibuat di Arduino IDE dengan hasil perhitungan pada software MATLAB.  Gambar  13  menujukan  hasil  inferensi fuzzy pada  Arduino  IDE  dan  Gambar  14
menunjukkan  hasil  inferensi fuzzy pada software MATLAB.
Berdasarkan  Gambar  13  dan  Gambar  14  dapat disimpulkan  bahwa  perbandingan  hasil  perhitungan inferensi fuzzy yang  telah  dibuat  pada  program Arduino  IDE  dengan  perhitungan  pada software MATLAB hanya memiliki selisih 0.02. Pada Arduino IDE  dengan  nilai  parameter  input  yang  sama  waktu penyiraman  terbaca  4.39  detik  sedangkan  pada software MATLAB  waktu  penyiraman  terbaca  4.37 detik.  Hal  itu  dapat  diabaikan  karena  perbedaannya tidak  signifikan.  Pada  sistem  penyiraman  ini  0,02 detik  sama  dengan  0.86  ml  air  yang  keluar.  Hal  ini pun dikarenakan pada perhitungan software MATLAB ada nilai yang dibulatkan.
Gambar 13. Hasil inferensi pada monitor Arduino IDE
Gambar 14. Hasil inferensi pada software MATLAB

## 3.4. Pengujian Penyiraman Tanaman
Pengujian  terakhir  adalah  pengujian  pada penyiraman tanaman cabai. Pengujian penyiraman ini bertujuan  untuk  menghitung  efisiensi  penyiraman yang  dilakukan  oleh  sistem.  Tabel  2  menunjukkan pengujian penyiraman sistem fuzzy . Pada Tabel 2 KU menyatakan kelembaban udara, SU menyatakan suhu udara,  KT  menyatakan  kelembaban  tanah,  dan  WP menyatakan waktu penyiraman.
Berdasarkan Tabel 2 pengujian dilakukan selama tujuh  hari  dan  pengambilan  data  dilakukan  setiap pukul    16:30  WIB.  Nilai  kelembaban  udara  (KU),
suhu  udara  (SU),  dan  kelembaban  tanah  (KT) merupakan  nilai  input  dari  pembacaan  sensor  setiap waktunya  yang  tertanam  pada prototype sistem. Sedangkan  Nilai  pada  waktu  penyiraman  (WP) diperoleh dari nilai output yang telah melalui proses perhitungan  fuzzyfikasi  nilai  input  yang  dibaca sensor,  inferensi  fuzzy  dan  defuzzyfikasi  pada prototype sistem.  Dari  hasil  pengujian  yang ditunjukkan  pada  Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa selama  tujuh  hari  pengujian  waktu  penyiraman memiliki rata-rata 3.96 (detik) per hari dengan debit air  ±  43,12  ml/s.  Selanjutnya  penulis  melakukan
perbandingan  antara  penyiraman  manual  dengan penyiraman sistem fuzzy .
Tabel 2 Pengujian sistem penyiraman pada tanaman cabai
Hari ke - Jam KU SU KT
WP 1 16:30 69% 27.5°C 79% 2.58 (detik) 2 16:30 66% 28.1°C 76% 3.67 (detik) 3 16:30 60% 28.3°C 80% 4.36 (detik) 4 16:30 55% 28.9°C 78% 4.87 (detik) 5 16:30 62% 28.5°C 84% 4.26 (detik) 6 16:30 58% 28.7°C 82% 4.26 (detik) 7 16:30 64% 28.3°C 81% 4.03 (detik)
Tabel  3  menunjukkan  perbandingan  konsumsi air  antara  penyiraman  manual  dengan  penyiraman menggunakan sistem fuzzy .
Tabel 3 Perbandingan penyiraman manual dengan penyiraman sistem fuzzy Hari ke - Penyiraman Manual Penyiraman Sistem Fuzzy 1 250 ml 112.2 ml 2 250 ml 158.2 ml 3 250 ml 188 ml 4 250 ml 209.9 ml 5 250 ml 183.6 ml 6 250 ml 183.6 ml 7 250 ml 173.7 ml Total 1750 ml 1208.2 ml Volume penyiraman manual diperoleh berdasarkan  wawancara  dengan  Ibu  Parinah  terkait budidaya cabai dalam pot. Untuk pot yang digunakan memiliki diameter 20 cm dan tinggi 15 cm. Menurut hasil  wawancara  dengan  berdasarkan  pot  yang digunakan  penyiraman  dapat  dilakukan  satu  kali dengan  volume  ±250  ml  air  setiap  harinya. Sedangkan  penyiraman  sistem  fuzzy  diperoleh  dari hasil  waktu  penyiraman  (WP)  dikali  dengan  debit rata-rata  air  yang  dikeluarkan  oleh  pompa  yaitu ±43,12  ml/s.  Setelah  pengujian  penyiraman  sudah dilakukan  selanjutnya,    dilakukan  identifikasi  untuk mengetahui efisiensi konsumsi air berdasarkan Tabel 3. Pengujian efisiensi ini bertujuan untuk mengetahui apakah  sistem  ini  sudah  memenuhi  kebutuhan pengguna  atau  belum.  Persamaaan  34  digunakan untuk  menghitung  efisiensi  konsumsi  air  yang digunakan saat penyiraman tanaman cabai menggunakan sistem fuzzy .
𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖 = (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 − 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 × 100% (34)
= (1750 − 1208.2) 1750 × 100% = 30.96%
Hasil  efisiensi  konsumsi  air  dengan  sistem  fuzzy adalah 30.96%.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat diketahui  penggunaan  sistem fuzzy  Mamdani untuk pemantauan  dan  penyiraman  tanaman  cabai  sudah berhasil dengan baik. Parameter keberhasilan ini bisa dilihat  dengan  sistem prototype yang  dibuat  sudah sesuai  dengan  tujuan  penelitian  seperti  dinyatakan oleh penulis dalam pendahuluan. Sistem yang dibuat berhasil melakukan pemantauan lingkungan pertanian  melalui  aplikasi Blynk  mobile dengan terhubung  jaringan  internet.  Sedangkan  penyiraman yang  dilakukan  oleh  sistem  berhasil  mengurangi konsumsi  air  yang  digunakan  pada  penyiraman manual.
Pembuatan  sistem  ini  juga  dapat  dikatakan berhasil  dari  melihat  penelitian  serupa  dari  peneliti sebelumnya.  Penelitian  [16]  menggunakan  metode fuzzy Mamdani yang sama pada penyiraman tanaman. Dimana  hasilnya  penyiraman  tidak  akan  dilakukan jika suhu udara berada pada 30  °C dan  kelembaban tanah ≤ 50%. Hal ini membuktikan penerapan metode fuzzy  Mamdani dapat  menghasilkan  keputusan  yang tepat  dengan  menyesuaikan  pada  kasus-kasus tertentu.

## 5. KESIMPULAN
Sistem pemantauan dan penyiraman pintar pada tanamanan  cabai  menggunakan  konsep  logika fuzzy Mamdani telah berhasil dibuat. Hasilnya dapat dilihat dari  serangkaian  pengujian  yang  telah  dilakukan, dimana  mikrokontroler  mampu  melakukan  proses- proses perhitungan sesuai dengan aturan-aturan fuzzy yang sudah dirancang oleh penulis. Hasil menunjukkan  selama  tujuh  hari  rata-rata  waktu penyiraman adalah 3.96(detik) yang artinya nilai ini berada  diantara  nilai  linguistik  cepat  dan  sedang. Selama  pengujian  waktu  penyiraman  tidak  pernah menyentuh  nilai  linguistik  diantara  lama  dan  sangat lama.  Ini  terjadi  karena  pengaruh  tempat  dan faktor lingkungan  pengujian.  Dengan  memaksimalkan penggunaan  sistem fuzzy pada  penyiraman  tanaman cabai  dapat  memangkas  konsumsi  air  dengan efisiensi  sebesar  30,96%.    Selain  itu,  nilai  input maupun output berhasil ditampilkan pada antarmuka aplikasi Blynk yang dapat diakses melalui smartphone .  Hal  ini  tentu  sangat  berguna  karena, dapat mempermudah pemantauan lingkungan pertanian cabai dari jarak jauh. Diharapkan penelitian selanjutnya  dapat  dikembangkan  kembali  dengan penamabahan  parameter  input  seperti  intensitas cahaya,  maupun  pH  tanah  dan  juga  dapat mempertimbangkan  nutrisi  tanaman  untuk  hasil produksi yang optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sumbar,  “Budidaya  Cabai  Dalam  Pot  atau Polybag,” Balai Pengajian Teknologi Pertanian Sumatera Barat , 2017. https://sumbar.litbang.pertanian.go.id
(accessed Oct. 29, 2021).
[2] S. Swastika, D. Pratama, T. Hidayat, and K. B.  Andri, Buku  Petunjuk  Teknis  Teknologi Budidaya Cabai Merah . Riau, 2017.
[3] P.  K.  Kashyap,  S.  Kumar,  A.  Jaiswal,  M.
Prasad,  and  A.  H.  Gandomi,  “Towards Precision Agriculture: IoT-Enabled
Intelligent  Irrigation  Systems  Using  Deep Learning  Neural  Network,” IEEE  Sens.  J. , vol. 21, no. 16, pp. 17479–17491, 2021, doi: 10.1109/JSEN.2021.3069266.
[4] S.  E.  Widodo,  S.  Hadi,  and  N.  Nurmauli,
Penuntun  Praktikum  Produksi  Tanaman Hortikultura . Lampung: Jurusan Agroteknologi Fakultas Pertanian Universitas Lampung, 2019. [5] N.  Abdullah et  al. ,  “Towards  Smart Agriculture Monitoring Using Fuzzy
Systems,” IEEE  Access ,  vol.  20,  pp.  1–9, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3041597.
[6] G. Lambert-torres, L. E. B. da Silva, C. H. V. de  Moraes,  and  Y.  M.  C.  Masselli,  “Fuzzy Systems,”  in Advanced  Solutions  in  Power
Systems:  HVDC,  FACTS,  and  Artificial Intelligence ,  First  Edit.,  M.  Eremia,  C.-C. Liu, and A.-A. Edris, Eds. Wiley-IEEE Press, 2016, pp. 785–818.
[7] M.  Rusli, Dasar  Perancangan  Kendali Logika Fuzzy , Edisi Pert. Malang: UB Media, 2017.
[8] M.  Lesot, Fuzzy  Approaches  for  Soft Computing  and  Approximate  Reasoning : Theories and Applications . Springer, 2020.
[9] E. Krisnaningsih, A. B. Sulistyo, A. Rahim, and S. Dwiyatno, “Fuzzy risk priority number assessment  to  detect  midsole  product defects,” J. Sist. dan Manaj. Ind. , vol. 6, no.
1, pp. 77–88, 2022.
[10] S.  Napitupulu,  E.  B.  Nababan,  and  P. Sihombing, “Comparative Analysis of Fuzzy Inference  Tsukamoto  Mamdani  and  Sugeno in the Horticulture Export Selling Price,” Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol. , pp.
183–187, 2020,
doi: 10.1109/MECnIT48290.2020.9166587.
[11] S. M. Upadhya and S. Mathew, “Implementation  of  Fuzzy  Logic  in Estimating  Yield  of  a  Vegetable  Crop Implementation of Fuzzy Logic in Estimating Yield  of  a  Vegetable  Crop,”  in Journal  of Physics: Conference Series , 2020, pp. 1–11, doi: 10.1088/1742-6596/1427/1/012013.
[12] I.  Permadi,  A.  K.  Nugroho,  and  M.  R. Rachmat,  “Prediction  of  the  Amount  of
Pepper  Harvest  By  Using  Fuzzy,” J.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 177–182, 2022, doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.174 .
[13] D.  S.  Wibowo,  Y.  Yanitasari,  and  Dedih, “Sistem Pakar Diagnosis Potensi Penyebaran
Penyakit pada Tanaman Cabai Menggunakan Fuzzy  Mamdani,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. , vol. 6, no. April, pp. 71–75, 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.71-75.
[14] H. Y. Truneh, G. Alemu, and T. M. Balcha, “Fuzzy  Logic  based  Automatic  Plant Watering System,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 10, no. 07, pp. 695–709, 2021.
[15] M. S. Munir, I. S. Bajwa, and S. M. Cheema, “An  intelligent  and  secure  smart  watering system using fuzzy logic and blockchain ✩ ,” Comput.  Electr. Eng. ,  vol.  77,  pp.  109–119, 2019,
doi: 10.1016/j.compeleceng.2019.05.006.
[16] M.  Setiani  Asih,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Fuzzy  Mamdani  pada  Alat Penyiraman Tanaman Otomatis,” J. Sist. Inf. , vol. 02, 2018.
[17] O. Lengkong and A. Taghulihi, “Prototipe Iot Dan  Pertanian  Cerdas:  Memantau  Tanaman Buah Dan Sayuran Musiman,” in SENSITIf:
Seminar  Nasional  … ,  2019,  pp.  415–422,
[Online].
Available:
https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/se nsitif/article/view/565.
[18] N. K. Verma, V. Singh, S. Rajurkar, and M. Aqib,  “Fuzzy  inference  network  with mamdani  fuzzy  inference  system,”  in Computational Intelligence: Theories,
Applications  and  Future  Directions ,  vol.  1, Springer Singapore, 2019, pp. 375–388.
[19] E.  Sufarnap  and  S.  Sudarto,  “Penerapan Metode  Fuzzy  Mamdani  dalam  Penentuan Jumlah Produksi,” in Seminar Nasional Sains dan  Teknologi  Informasi  (SENSASI) ,  2019, no. Juli, pp. 379–382.