## 
Abstrak— Penetasan adalah proses perkembangan embrio pada telur,  dimana  tujuannya  ialah  menghasilkan  individu  baru. Secara  mekanisme  penetasan  secara  buatan  dinilai  lebih  baik karena dapat dilakukan secara terus-menerus tanpa terpengaruh kondisi  cuaca,  karena  ditempatkan  pada  ruangan  dan  memiliki komponen  pengontrol  di  dalamnya.  Penelitian  ini  menggunakan kendali otomatis berupa fuzzy dan sistem iot sebagai monitoring. Sensor  yang  digunakan  adalah  DS18B20  sebagai  sensor  untuk mendeteksi suhu yang kemudian diolah fuzzy dengan menetapkan nilai  suhu  ideal  38°C  dengan  memanfaatkan  pwm  kecerahan lampu sebagai outputnya. Penelitian yang dilakukan, sistem fuzzy memiliki  keberhasilan  100%  dengan  pembanding  diantaranya yaitu perhitungan manual, menggunakan labview dan menggunakan  arduino  IDE.  Kecepatan  pengiriman  data menggunakan  IoT  lebih  cepat  1.5  detik  dibandingkan  sensor  ke LCD dan database. Hal ini dipengaruhi dari koneksi internet yang digunakan.
Kata Kunci: DS18B20, Internet of things, Kendali fuzzy
Abstract— Hatching  is  the  process  of  embryo  development  in eggs,  where  the  goal  is  to  produce  new  individuals.  Artificial hatching  mechanism  is  considered  better  because  it  can  be  done continuously  without  being  affected  by  weather  conditions, because it is placed in a room and has a control component in it. This research uses automatic control in the form of fuzzy and iot system as monitoring. The sensor used is DS18B20 as a sensor to detect temperature which is then processed by fuzzy by setting the ideal temperature value of 38° C by utilizing the lamp brightness pwm as the output. The research conducted, the fuzzy system has 100%  success  with  comparisons  including  manual  calculations, using  labview  and  using  the  arduino  IDE.  The  speed  of  sending data  using  IoT  is  1.5  seconds  faster  than  sensors  to  LCD  and database. This is influenced by the internet connection used.
Keywords: DS18B20, Fuzzy control, Internet of things

## I. P ENDAHULUAN
D ALAM sektor  peternakan  untuk  memperbanyak  jumlah hewan ternak ialah dengan reproduksi. Reproduksi merupakan upaya  untuk  memperbanyak  keturunan  atau  dalam  artian berkembang  biak.  Semua  hewan  melakukan  reproduksi termasuk  unggas.  Mereka  melakukan  reproduksi  dengan  cara bertelur  lalu  mengeraminya  dengan  waktu  tertentu  hingga menetas menjadi anakan [1]. Setiap telur unggas memiliki lama waktu penetasan yang berbeda-beda. Telur ayam membutuhkan waktu  21  hari  untuk  menetas.  Mekanisme  penetasan  telur secara  buatan  memiliki  keunggulan,  diantaranya  tidak terpengaruh dengan kondisi cuaca dan kontrol terhadap kondisi telur lebih mudah dilakukan. Itulah sebabnya penetasan secara buatan sangat diminati.
Dalam penetasan secara buatan, faktor yang mempengaruhi penetasan telur adalah suhu, kelembapan, frekuensi pemutaran telur, ventilasi, dan kebersihan telur [2]. Suhu yang ideal bagi proses penetasan telur ayam adalah kisaran 37° – 39°C [3]. Alat penetas  telur  otomatis  dengan  memanfaatkan thermostat sebagai pemutus arus ketika suhu 37,5°C dan menyambungkan kembali  pada  38°C.  Penelitian  ini  memiliki  kekurangan  yaitu nilai suhu tidak tetap pada 38°C, dan memiliki nilai error 0,5°C [4].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  memiliki  keunggulan  yaitu suhu  akan  tetap  stabil  pada  angka  38°C  dari  bagaimanapun keadaanya,  selain  itu  kelebihan  lainnya  adalah  dapat dimonitoring  dengan  jarak  jauh  yang  didalamnya  berisi parameter  suhu  dan  pwm  kecerahan  lampu.  Penelitian menggunakan metode fuzzy disebabkan mudah dimengerti dan diimplementasikan  oleh  peternak  atau  operator  penetasan.  Ini karena representasi linguistik dalam aturan-aturan fuzzy mirip dengan cara manusia berpikir dan membuat keputusan [4]-[15].

## Pengendalian Suhu Terhadap Proses Penetasan Telur Ayam dengan Kendali Logika Fuzzy Menggunakan IoT sebagai Monitoring
Sumantri K Risandriya 1* , Eka Mutia Lubis 1 , Muhammad Syahroni 1 , Illa Aryeni 1 dan Angga Setyawan 1
1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
*Email : sumantri@polibatam.ac.id

## II. M ETODE

## A. Perancangan Elektrikal
Pada  perancangan  elektrikal  terdapat  blok  diagram  dan rangkaian elektrikal. Pada perancangan elektrikal, mikrokontroller yang digunakan ialah Arduino Uno, fungsinya adalah  sebagai  pengendali  atau  kontroller  pada  rangkaian. Selain itu pada rancangan ini menggunakan Node MCU sebagai koneksi  internet  ( wifi ).  Pada  perancangan  elektrikal  memiliki tiga  buah  input  berupa  DS18B20  sebagai  sensor  suhu,  tactile button sebagai tombol untuk menggerakkan motor servo secara manual,  RTC  DS1302  sebagai realtime dan  acuan  untuk menggerakkan motor servo setiap enam jam sekali. Selain itu pada  rangkaian  ini  memiliki output berupa  dimmer  sebagai pengendali  dari  pwm  kecerahan  lampu, motor servo sebagai penggerak untuk rak geser pada ruang penetasan, LCD sebagai interface antara  arduino  uno  dan  pengunanya.  Untuk  blok diagram  dapat  dilihat  pada  Gambar.  1.  Sedangkan  untuk rangkaian elektrikal dapat dilihat pad Gambar. 2.

## Gambar. 1. Blok Diagram Rancangan Elektrikal

## Gambar. 2. Rangkaian Elektrikal

## B. Perancangan Mekanikal
Perancangan  mekanikal  menggunakan  bahan  berupa  papan kayu dan membentuk sebuah balok. Penempatan pintu dibagian depan  sebagai  tempat  keluar  masuknya  telur.  Lalu  ada panel box yang  berfungsi  sebagai  tempat  untuk  meletakkan komponen  yang  digunakan.  Untuk  melihat  bentuk  alat  dapat dilihat pada Gambar. 3.

## Gambar. 3. Tampak Depan Alat

## C. Perancangan Perangkat Lunak
Dalam perancangan perangkat lunak, ada beberapa tahapan yang harus dilalui. Pertama, alur pemograman diawali dengan inisialisasi awal pada sensor dan motor. Lalu sensor berfungsi mengambil data input lalu dilanjutkan pada proses fuzzy untuk mengaktifkan lampu menyesuaikan output dari evaluasi aturan yang  ada.  Lalu  untuk  bagian  motor,  diaktivasi  menggunakan timer  untuk  bergerak  setiap  enam  jam  sekali  jika  terjadi kesalahan  timer  tidak  aktif  maka  akan  digerakkan  secara manual.  Pada  bagian IoT data  yang  ada  diinputkan  ke  server, lalu ditampilkan pada web. Lebih lengkapnya dapat dilihat pada Gambar. 4.
Gambar. 4. Diagram Blok Pemograman

## D. Perancangan Sistem Fuzzy
Dalam  perancangan  sistem  dengan  kendali  logika fuzzy , disebabkan  fleksibilitas  dan  skalabilitas  yang  disesuaikan dengan  berbagai  kondisi  lingkungan  dan  skala  operasi.  Ini memungkinkan  pengguna  untuk  menyesuaikan  model fuzzy sesuai  dengan  kebutuhan  spesifik  dari  peternakan  atau lingkungan  penetasan  tertentu  [4].  Variabel  utama  yang digunakan  adalah  suhu.  Suhu  yang  ada  dibaca  oleh  sensor DS18B20  yang  kemudian  dilakukan  perulangan  ke  sistem kendali.  Pada  bagian  ini,  mikrokontroller  mendapatkan  data dari sensor, lalu menghitung nilai error yang didasarkan pada nilai  set  poin  yang  diberikan.  Pada  perancangan  ini,  set  poin yang  diberikan  adalah  38°C.  Pemilihan  nilai  tersebut merupakan nilai tengah antara 37°- 39°C [3].
Selain nilai error, hal yang tak kalah penting ialah selisih error . Selisih error didapat dari membandingkan nilai error saat ini dengan error sebelumnya. Nilai error dan selisih error yang sudah didapat kemudian dijadikan input fuzzy selanjutnya akan diproses  dengan  kendali fuzzy untuk  mencari  nilai  yang kemudian  digunakan  untuk  mengatur  pwm  kecerahan  lampu. Perubahan  pencahayaan  akan  berpengaruh  terhadap  suhu ruangan di sekitar telur. Untuk desain sistem kendali fuzzy dapat dilihat pada Gambar. 5.
Gambar. 5. Sistem Kendali Fuzzy
Pada  input  error  dan  selisih  error,  memiliki  lima  buah himpunan  untuk  setiap  inputnya,  yaitu  terdiri  dari negative large (NL), negative small (NS), zero (Z), positive small (PS), dan positive large (PL).  Fungsi keanggotaan dari kedua input dapat dilihat pada Gambar. 6 dan Gambar. 7.
Gambar. 6. Fungsi Keanggotaan input error

## Gambar. 7. Fungsi Keanggotaan input Δerror
Himpunan yang digunakan pada fungsi keanggotaan output terdiri  dari  5  yaitu:  Mati(M),  redup(R),  sedang(S),  terang(T) dan sangat terang (ST). Fungsi keanggotaan output dapat dilihat pada Gambar. 8.
Gambar. 8. Fungsi Keanggotaan Output
Untuk  mendapatkan  nilai output ,  hal  ini  didasari  pada evaluasi  aturan.  Untuk  evaluasi  aturan  pada  kendali fuzzy ini dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I E VALUASI A TURAN Kondisi
Error NL NS Z PS PL ΔError NL ST ST M M M NS ST ST S M R Z ST ST S M M PS ST T S R M PL T S S R M
Pada  pengaplikasiannya,  operator  yang  digunakan  ialah operator AND, dimana hasilnya diperoleh dari mengambil nilai keanggotaan  terkecil  dari  gabungan  antara  kedua  himpunan. Pernyataan dapat ditulis seperti (1).
𝜇 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 ∩ ∆ 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟[𝑥] = min〖(𝜇 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟[𝑥], 𝜇〗 ∆𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟[𝑥]) (1)
Selanjutnya adalah defuzzifikasi. Proses ini bertujuan untuk mendapatkan  nilai  PWM.  Defuzzifikasi  yang  digunakan metode centre of gravity , dapat dilihat pada (2)
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = Σ 𝑖=1 𝑛 𝑥 𝑖 . 𝜇(𝑥 𝑖 ) Σ 𝑖=1 𝑛 𝜇(𝑥 𝑖 ) (2)

## E. Perancangan Sistem Monitoring Menggunakan IoT
Sistem  monitoring  menggunakan  IoT  ini  digunakan  untuk monitoring  parameter  suhu  dan  PWM,  sistem  monitoring  ini memanfaatkan  modul  sensor  DS18B20  dan  Dimmer  Module untuk  mengukur  nilai  suhu  dan  PWM  secara  realtime.  Blok diagram untuk sistem monitoring dapat dilihat pada Gambar. 9.
.
Gambar. 9. Blok Diagram sistem Monitoring
Monitoring  ini  memiliki  sistem  pengiriman  data  suhu  dan PWM,  yang  diawali  dari  pembacaan  data  suhu  dan  PWM, kemudian  mengirimkan  data  tersebut  melalui  Serial  Monitor, kemudian data tersebut akan diparshing sehingga menghasilkan dan  dikirim  ke  database  mysql,  pengiriman  data  tersebut menggunakan  http  sebagai  protokol  komunikasi,  kemudian data  yang  akan  ditampilkan  pada  halaman  website  secara
realtime. Tampilan halaman website dapat dilihat pada Gambar. 10.
Gambar. 10. Tampilan halaman website Suhu dan PWM

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Pengujian dan pembahasan Fuzzy
TABEL II D ATA P ENGUJIAN F UZZY No Suhu Error ∆Error Evaluasi Aturan Output PWM 1 38 0 0 Sedang 35 2 37,50 -0,5 -0,5 Sedang 48 3 37 -1 -0,5 Terang 57 4 36,5 -1,5 -0,5 Terang 62 5 36,5 -1,5 0 Terang 62 6 36 -2 -0,5 Terang 67 7 36 -2 0 Terang 71 8 35,5 -2,5 -0,5 Terang 76 9 35,5 -2,5 0 Terang 80 10 35 -3 -0,5 Sangat Terang
90 TABEL III P ERHITUNGAN K EANGGOTAN F UZZY NO HIMPUNAN ERROR HIMPUNAN ΔERROR NL NS Z PS PL NL NS Z PS PL 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 2 0 0,17 0,83 0 0 0 0,5 0,5 0 0 3 0 0,33 0,67 0 0 0 0,5 0,5 0 0 4 0 0,5 0,5 0 0 0 0,5 0,5 0 0 5 0 0,5 0,5 0 0 0 0 1 0 0 6 0 0,67 0,33 0 0 0 0,5 0,5 0 0 7 0 0,67 0,33 0 0 0 0 1 0 0 8 0 0,83 0,17 0 0 0 0,5 0,5 0 0 9 0 0,83 0,17 0 0 0 0 1 0 0 10 0 1 0 0 0 0 0,5 0,5 0 0
Pengujian kedua ialah pengujian fuzzy . Untuk melihat hasil data dari pengujian fuzzy dapat dilihat pada Tabel II, sedangkan untuk perhitungan keanggotaan fuzzy dapat dilihat pada Tabel III.  Kedua  tabel  ini  digunakan  untuk  melihat  apakah perhitungan  nilai fuzzy secara  otomatis  akan  sama  dengan perhitungan nilai fuzzy secara manual,  menggunakan labview, dan menggunakan arduino IDE. Berikut pembuktiannya:
Contoh 1:
Pembuktian menggunakan perhitungan manual: Data yang akan dihitung adalah data pertama.
 Suhu      : 38
 Error      : 0
 Δerror    : 0
 Evaluasi   : Sedang
 PWM     : 35
Dari suhu yang terukur dapat dihitung bahwasannya nilai error. 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =  𝑠𝑢ℎ𝑢  −  𝑠𝑒𝑡 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =  38  −  38 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =  0

## Kemudian nilai Δerror.
𝛥𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =  𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑠𝑎𝑎𝑡 𝑖𝑛𝑖  −  𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎 𝛥𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =  0 –  0 𝛥𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =  0 Untuk evaluasi dan nilai PWM dilakukan dengan defuzzifikasi.
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = (1 × 35)
1 𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖  =  35
Pembuktian  menggunakan  labview  1  dapat  dilihat  pada Gambar. 11.
Gambar. 11. Pembuktian Fuzzy dengan labview 1
Pembuktian menggunakan Arduino IDE 1 dengan memasukkan nilai secara manual, dapat dilihat pada Gambar. 12.

## Gambar. 12. Pembuktian menggunakan Arduino IDE 1
Contoh 2:
Pembuktian menggunakan perhitungan manual: Data yang akan dihitung adalah data kedua.
 Suhu      : 37,5
 Error      : -0,5
 Δerror    : -0,5
 Evaluasi   : Sedang
 PWM     : 48
Dari suhu yang terukur dapat dihitung bahwasannya nilai error. 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =  𝑠𝑢ℎ𝑢  −  𝑠𝑒𝑡 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =  37.5  −  38 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =   −0.5

## Kemudian nilai Δerror.
𝛥𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =  𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑠𝑎𝑎𝑡 𝑖𝑛𝑖  −  𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎 𝛥𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =   −0.5 –  0 𝛥𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =   −0.5
Untuk evaluasi dan nilai PWM dilakukan dengan defuzzifikasi.
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = (0,17 𝑥 90)   +   (0,17 𝑥 90)   +   (0,5 𝑥 35)   +   (0,5 𝑥 35) 0,17  +  0,17  +  0,5  +  0,5
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = 15,3 + 15,3  + 17,5  + 17,5 1,34 𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  48,95  ≈  48
Pembuktian menggunakan labview 2 dapat dilihat Gambar. 13.
Gambar. 13
Gambar. 13. Pembuktian Fuzzy dengan labview 2
Pembuktian  menggunakan  Arduino  IDE  2  dengan memasukkan nilai secara manual, dapat dilihat pada
Gambar. 14. Pembuktian menggunakan Arduino IDE 2
Contoh 3:
Data yang akan dihitung adalah data kedelapan.
 Suhu      : 35,5
 Error      : -2,5
 Δerror    :-0,5
 Evaluasi   : Terang
 PWM     : 76
Dari suhu yang terukur dapat dihitung bahwasannya nilai error. 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =  𝑠𝑢ℎ𝑢  −  𝑠𝑒𝑡 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =  35.5  −  38 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =   −2.5

## Kemudian nilai Δerror.
𝛥𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =  𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑠𝑎𝑎𝑡 𝑖𝑛𝑖  −  𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎 𝛥𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =   −2.5 – (−2) 𝛥𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟  =   −0.5
Untuk evaluasi dan nilai PWM dilakukan dengan defuzzifikasi.
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = (0,5 𝑥 90)   +  (0,5 𝑥 90)  +   (0,17 𝑥 90)  +  (0,17 𝑥 90) (0,5  +  0,5  +  0,17  +  0,17)
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = 45  +  45  +  5,95  +  5,95 1,34
𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  76,04  ≈  76
Pembuktian  menggunakan  labview  3  dapat  dilihat  pada Gambar. 15.
Gambar. 15. Pembuktian Fuzzy dengan labview 3
Pembuktian menggunakan Arduino IDE 3 dengan memasukkan nilai secara manual, dapat dilihat pada Gambar. 16.
Gambar. 16. Pembuktian menggunakan Arduino IDE 3
Dari  pembuktian  diatas  perhitungan  manual,  menggunakan labview,  dan  menggunakan  arduino  IDE  tidak  memiliki perbedaan.  Sudah  dipastikan  untuk  pengujian fuzzy memiliki keberhasilan 100%.

## B. Pengambilan data harian dan pembahasan
Data harian diambil dengan melihat nilai suhu yang terukur dan output PWM  yang  ditampilkan  pada  LCD.  Tujuan  dari pengambilan  data  ini  untuk  memonitoring  parameter  pada ruang penetasan di setiap harinya. Untuk tabel data harian dapat dilihat pada Tabel IV.
TABEL IV D ATA H ARIAN No Tanggal Suhu Output PWM 1 15-Juli- 2023 38 35 2 16-Juli- 2023 38 35 3 17- Juli - 2023 38 35 4 18- Juli - 2023 38 35 5 19- Juli - 2023 38 35 6 20- Juli - 2023 38 35
Dalam pengambilan data harian, pengambilan cukup sampai pada hari ke-6 dimana pada hari ke-6 kita dapat melihat bentuk akar  ketika  dilakukan  penerawangan.  Jika  dihari  ke-6  ketika dilakukan  penerawangan  tidak  ada  bentuk  akar,  besar kemungkinan  telur  itu  tidak  akan  menetas.  Hal  yang  harus dilakukan adalah mengeliminasi telur itu dari ruang penetasan. Jadi  disini,  parameter  yang  digunakan  disini  cukup  sampai tahapan  pertama  yaitu  ada  bentuk  akar  ketika  dilakukan penerawangan.  untuk  melihat  bentuk  telur  ketika  dilakukan penerawangan dapat dilihat pada Gambar. 6.
Gambar. 16. Bentuk akar pada telur

## C. Pengujian dan pembahasan IoT
Pengujian IoT yang  dilakukan  bertujuan  untuk  melihat kecepatan mengirim data oleh sensor ke database serta melihat selisih waktu ketika pengiriman data antara sensor ke web dan sensor ke LCD.  Kedua pengujian ini dapat dilihat pada  Tabel V.
TABEL V
K ECEPATAN M ENGIRIM KE D ATABASE No Waktu data sensor terkirim ke database Selisih waktu (Detik) 1 10.36.26 - 10.36.30 4.00 2 10.36.30 - 10.36.33 3.00 3 10.36.33 - 10.36.39 6.00 4 10.36.39 - 10.36.41 2.00 5 10.36.44 - 10.36.47 3.00 6 10.36.47 - 10.36.53 6.00 7 10.36.53 - 10.36.57 4.00 8 10.36.57 - 10.36.59 2.00 Rata-rata selisih waktu data sensor terkirim ke database 3.75
Dari pengujian diatas dapat dilihat bahwasannya nilai  yang diinputkan  ke database beragam, berada pada range 1-6 detik dan memiliki kecepatan rata-rata mengirim 3.75 detik. Hal ini terjadi  dipengaruhi  dari  koneksi  internet  yang  digunakan. Semakin  cepat  koneksi  yang  digunakan  maka  semakin  cepat pula pengiriman data yang dikirim ke database MySQL.
TABEL VI D ATA S ELISIH W AKTU K ETIKA M ENAMPILKAN DI W EB
Pengujian ke- Waktu pengambilan data sensor Waktu ditampilkan pada website Selisih waktu (Detik) 1 10:34:02 10:34:06 4.00 2 10:34:03 10:34:09 6.00 3 10:34:22 10:34:27 5.00 4 10:34:45 10:34:49 4.00 5 10:35:03 10:35:06 3.00 6 10:35:18 10:35:25 7.00 7 10:35:42 10:35:48 6.00 8 10:35:37 10:36:44 7.00 Rata-rata selisih waktu 5.25
Pengujian ini dilakukan untuk mencari rata-rata selisih waktu menampilakan  data  di  web  dan  di  LCD,  Dibawah  ini merupakan rumus untuk mencari rata-rata.
𝑅𝑎𝑡𝑎  −  𝑟𝑎𝑡𝑎  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝐷𝑎𝑡𝑎
𝑅𝑎𝑡𝑎  −  𝑟𝑎𝑡𝑎  = 4 + 6 + 5 + 3 + 3 + 7 + 6 + 7 8 𝑅𝑎𝑡𝑎  −  𝑟𝑎𝑡𝑎  =  5.25 𝑆
Dari  rumus  diatas  didapat  rata-rata  selisih  waktu  dari pengujian  tersebut  adalah  5.25  seconds.  Yang  dapat disimpilkan  bahwa  kendali fuzzy menggunakan  data  ke database lebih  cepat  dan  data  keakuratan  yang  didapatkan adalah 100%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwasannya  kendali fuzzy berjalan  sesuai  rancangan  dan memiliki  keberhasilkan  sebesar  100%  dengan  mengacu  pada perbandingan  antara  perhitungan  manual,  menggunakan labview dan menggunakan Arduino IDE. Sedangkan untuk IoT , memiliki  nilai  rata-rata  3.75  seconds  untuk  mengirim  data sensor  ke  database  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  rata-rata perbedaan waktu untuk menampilkan nilai sensor ke LCD dan ke  database  adalah  5.25  seconds.  Dari  data  tersebut bahawasannya nilai rata-rata pengiriman data dipengaruhi dari koneksi yang digunakan.

## R EFERENSI
[1]  M. R.  Wirajaya,  S.  Abdussamad, and  I.  Z.  Nasibu,  “Rancang  Bangun Mesin  Penetas  Telur  Otomatis Menggunakan  Mikrokontroler  Arduino Uno,” Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering , vol. 2, no. 1, pp. 24–29, Feb. 2020, doi: 10.37905/JJEEE.V2I1.4579.
[2]  S. G. Tullett, “Science and the art of incubation,” Poult Sci , vol. 69, no. 1, pp. 1–15, 1990, doi: 10.3382/PS.0690001.
[3]  Hartono  T  and  Isman,  “Kiat  sukses  menetaskan  telur  ayam  /  Tirto Hartono, Isman; penyunting, Nina | OPAC Perpustakaan Nasional RI.,” PT  Agromedia Pustaka. Accessed:  Jun. 12, 2024. [Online]. Available: https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=188413
[4]  M. A. Roihan and R. C. Dewi, “Rancangan bangun mesin penetas telur otomatis,” Jurnal Teknik Mesin dan Otomotif , vol. 1, Aug. 2020.
[5]  L.  O. (La) Nafiu, M. (Muh) Rusdin, and A. S. (Achmad) Aku, “Daya Tetas Dan Lama Menetas Telur Ayam Tolaki Pada Mesin Tetas Dengan Sumber Panas Yang Berbeda,” Jurnal Ilmu dan Teknologi Peternakan Tropis , vol. 1, no. 1, pp. 32–44, Aug. 2014, doi: 10.33772/JITRO.V1I1.359.
[6]  F.  Wahab et  al. ,  “Desain  dan  Purwarupa  Fuzzy  Logic  Control  untuk Pengendalian  Suhu  Ruangan,” JTERA  (Jurnal  Teknologi  Rekayasa) , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, Jul. 2017, doi: 10.31544/JTERA.V2. I1.2017.1-8.
[7]  R.  I.  Pambudi,  “Manajemen  Penetasan  Ayam  Broiler  Di  PT.  Super Unggas  Jaya,  Pasuruan,”  2012,  Accessed:  Jun.  14,  2024.  [Online]. Available: https://digilib.uns.ac.id/dokumen/26104/Manajemen- Penetasan-Ayam-Broiler-Di-PT-Super-Unggas-Jaya-Pasuruan
[8]  J. Lie, “Pemanfaatan Mikrokontroler Atmega163 Pada Prototipe Mesin Penetasan  Telur  Ayam  |  Jurnal  Harian  Regional.”  Accessed:  Jun.  14, 2024. [Online]. Available: https://jurnal.harianregional.com/jte/id-222
[9]   sutikno Sutikno and I. Waspada, “Perbandingan Metode Defuzzifikasi Sistem Kendali Logika Fuzzy Model Mamdani Pada Motor Dc,” Jurnal Masyarakat  Informatika ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  27–38,  Mar.  2012,  doi: 10.14710/JMASIF.2.3.2645.
[10]  S. Bandong, H. S. Kolibu, and V. A. Suoth, “Rancang Bangun Sistem Kontrol  Suhu  Dan  Ketinggian  Air  Untuk  Pemijahan  Ikan  Dengan Menggunakan Logika Fuzzy,” d’Cartesian , vol. 4, no. 2, pp. 144–152, Jun. 2015, doi: 10.35799/DC.4.2.2015.9053.
[11]  E.  Nurazizah,  M.  Ramdhani,  and  A.  Rizal,  “Rancang  Bangun Termometer  Digital  Berbasis  Sensor  Ds18b20  Untuk  Penyandang Tunanetra,” eProceedings  of  Engineering ,  vol.  4,  no.  3,  Dec.  2017,
Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engin eering/article/view/4858
[12]  S. K. Wardani, “Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa Berbasis Web  Pada  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  Muhammadiyah  Pacitan,” Indonesian Journal of Networking and Security (IJNS) , vol. 2, no. 2, pp. 2302–5700, Jan. 2013, doi: 10.55181/IJNS.V2I2.188.
[13]  Y. W. Hutama and C. Bella, “Sistem Otomatis Pemberian Air Minum Pada  Ayam  Broiler  Memakai  Mikrokontroller  Arduino  dan  RTC
DS1302,” Jurnal Portal Data , vol. 1, no. 3, pp. 2021–2022, Nov. 2021,
Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available:
http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/45
[14]  S.  Arafat,  M.  Kom,  and  Kom,  “Sistem  Pengamanan  Pintu  Rumah Berbasis  Internet  Of  Things  (IoT)  Dengan  ESP8266,” Technologia : Jurnal Ilmiah , vol. 7, no. 4, Dec. 2016, doi: 10.31602/TJI.V7I4.661.
[15]  S.  Samsugi,  Z.  Mardiyansyah,  and  A.  Nurkholis,  “Sistem  Pengontrol Irigasi  Otomatis  Menggunakan  Mikrokontroler  Arduino  Uno,” Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Tertanam ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  17–22,  Aug.  2020, doi: 10.33365/JTST.V1I1.719.