## Sistem Penjadwalan Pemupukan dan Pengapuran untuk Peternakan Udang Vanami Menggunakan Teknologi IoT dan Algoritma Fuzzy Logic

## Mohammad Robihul Mufid
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Surabaya, Indonesia mufid@pens.ac.id

## Saniyatul Mawaddah
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia saniyatul@pens.ac.id
Arif Basofi Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia ariv@pens.ac.id
Darmawan Aditama Jurusan Multimedia Broadcasting Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia aditama@pens.ac.id
Yunia Ikawati Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Surabaya, Indonesia yunia@pens.ac.id
Mochammad Jauhar Ulul Albab Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia
majauhar@it.student.pens.ac.id
Abstract—  The most  common  type  of  ponds  found  in  most areas  of  Lamongan  is  shrimp  ponds  (vanami).  One  of  the problems is the disease that often affects shrimp farmers. The cause  of  this  disease  include  rapid  changes  in  pH,  which  will stress  the  shrimp  and  will  affect  the  immunity  of  the  shrimp itself. The solution to this rapid change in pH is to immediately add  fertilizer  or  liming.  In  this  study  a  system  for  monitoring PH will be created so that fertilization or liming can be carried out as early as possible. This system is built using a PH sensor and  a  fuzzy  logic  algorithm.  This  research  also  applies  the MQTT protocol to send data from the PH monitoring system to end user devices. The test results show that the PH monitoring system that is made works as needed with an error rate of 0.018. Besides that, it also meets expectations when testing fuzzy logic on  the  system  because  the  calculation  results  are  the  same between the manual and the system.
Keywords—  Vanami  Shrimp  Ponds,  Automation  Systems, Fuzzy Logic, MQTT, Fertilization.
Abstrak—  Jenis  tambak  yang  paling  banyak  dijumpai  di sebagian  besar  wilayah  Lamongan  adalah  tambak  udang (vanami). Salah satu permasalahannya adalah adanya penyakit yang  sering  melanda  petambak  udang.  Penyebab  penyakit  ini diantaranya  adalah  perubahan  pH  yang  cepat,  yang  akan membuat udang stres dan akan mempengaruhi kekebalan dari udang  itu  sendiri.  Solusi perubahan  pH  yang  cepat  ini  adalah dengan  segera  menambahkan  pupuk  atau  pengapuran.  Pada penelitian  ini  akan  dibuat  sistem  untuk  monitoring  PH  agar dapat dilakukan pemupukan atau pengapuran sedini mungkin. Sistem  ini  dibangun  dengan  menggunakan  sensor  PH  dan algoritma logika fuzzy. Penelitian ini juga menerapkan protokol MQTT  untuk  mengirim  data  dari  sistem  monitoring  PH  ke perangkat  end  user.  Hasil    pengujian  menunjukkan  bahwa sistem  monitoring  PH  yang  dibuat  bekerja  sesuai    kebutuhan dengan  tingkat  kesalahan  0,018.  Selain  itu  juga  memenuhi harapan saat pengujian logika fuzzy pada sistem  dikarenakan hasil perhitungannya sama antara manual dan  sistem.
Keywords— Tambak Udang Vanami, Sistem Otomasi, Logika Fuzzy, MQTT, Pemupukan.

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara yang kaya akan sumber daya dari  pertanian  dan  perikanan.  Salah  satu  wilayah  yang mayoritas masyarakatnya bermata pencaharian dari pertanian dan  perikanan  adalah  wilayah  Lamongan.  Perekonomian  di Lamongan dalam bidang agricultural tumbuh sekitar 35,18%, dimana  pertumbuhan  ekonomi  dalam  bidang  ini  lebih  besar dibandingkan  dari  sector  yang  lain  [1,  2].  Karena  sebagian besar  wilayah  di  Lamongan  dialiri  sungai  Bengawan  Solo, menjadikan banyak petani yang menjadikan lahannya sebagai tambak.  Jenis  tambak  yang  paling  banyak  dikelola  adalah jenis tambak udang vannamei [3],[4].
Untuk bisa memperoleh hasil panen yang bagus, tambak udang vannamei membutuhkan pemeliharaan dan perwawatan yang tepat. Salah satu permasalahan yang sering dihadapi oleh para petani tambak udang adalah sering adanya penyakit  yang  sering  melanda  petani  tambak  udang.  Salah satu  hal  yang  menjadi  penyebab  udang  terkena  penyakit adalah  karena  adanya  perubahan  kadar  PH  dalam  air  yang cukup  cepat.  Perubahan  ini  dapat  menjadikan  udang  dalam kondisi  stress  dan  menjadikan  imunitas  dari  udang  menjadi turun  [5,  6].  Kadar  PH  yang  baik  untuk  udang  adalah  pada range  7.0  sampai  dengan  8.5  [7].  Sedangkan  untuk  range fluktuasi diantara malam dan siang adalah sebesar 0.5. Kadar PH  ini  harus  tetap  dijaga  agar  kondisi  udang  selalu  dalam keadaan  baik.  Karena  jika  PH  dibawah  6.0  maka  dapat menyebabkan  soft-shell  syndrome,  sedangkan  jika  PH  lebih dari 8.5 atau sangat tinggi bisa menyebabkan stress dan udang kehilangan  nafsu  makan.  Selain  itu  dapat  menjadikan tingginya  kadar  ammonia  yang  terlalrut  dalam  air.  Oleh karena  itu  butuh  adanya  pemupukan  untuk  menstabilkan kondisi PH dalam air [8],[9].
Dikarenakan  hal  ini  merupakan  sesuatu  yang  sangat penting  untuk  para  petani,  terdapat  beberapa  penelitian sebelumnya  yang  membahas  mengenai  pemantauan  PH  dan sistem pemupukan agar bisa mendapatkan hasil panen udang yang  lebih  baik.  Diantara  penelitian  tersebut  adalah  dari  Z. Zainuddin et al. [10] yang mengusulkan sebuah sistem untuk memonitor kualitas air dari tambak udang vannamae dengan menggunakan  Wireless  Sensor  Network.  Parameter  yang dianalisa dari sistem yang diusulkan diantaranya adalah PH,
suhu,  dan  kekeruhan  dari  air  tambak.  Sistem  dibangun menggunakan perangkat Arduino dan Xbee sebagai perangkat untuk pengiriman data. Selain itu juga ada perangkat ESP8266 untuk  menghubungkan  ke  internet.  Hasil  dari  pengujian sistem menunjukkan bahwa tingkat keakuratan dari sensor PH 98.84 %, suhu 97.75%, dan kekeruhan 99.73%.
Peneltian  selanjutnya  adalah  menjelaskan  mengenai pemantauan  budidaya  udang  dengan  menggunakan  open source IoT yang diusulkan oleh C. S. Goud et al. [11]. Dimana pada sistem yang diusulkan melakukan pemantauan terhadap suhu,  PH,  DO,  dan  lain-lain.  Pengukuran  parameter  ini dilakukan  dengan  menggunakan  channel  ThingSpeak  dan proses pengujian dilakukan selama 1 hari pada sebuah kolam udang.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat melakukan  pemantauan  parameter  dengan  baik  dan  dapat memberikan  pesan  kepada  user  untuk  memberikan pemberitahuan  mengenai  kondisi  abnormal  yang  terjadi didalam kolam.
Penelitian berikutnya ini menjelaskan mengenai pembuatan sistem irigasi dan pemupukan pada tanaman cabe dengan  menggunakan  teknologi  IoT  [12],[13],[14].  Sistem yang  diusulkan  bekerja  berdasarkan  kondisi  lingkungan, kebutuhan tanaman, dan perkiraan cuaca. Sistem pemupukan yang dibuat dirancang agar pupuk dapat langsung tersebar ke akar  tanaman  sehingga  bisa  mengurangi  biaya  dan menjadikan tanah lebih sehat. Sistem ini juga sudah dirancang untuk  pemantauan  melalui  platform  mobile  sehingga  dapat memudahkan  petani  memantau  dari  jarak  jauh.  Tabel  1 menunjukkan  perbandingan  dari  penelitian  sebelumnya dengan penelitian yang sekarang diusulkan.

## TABEL I. PERBANDINGAN
PENELITIAN TERKAIT Peneliti Zainuddin et al. [10] C. S. Goud et al. [11] Erastus Ogunti [11] M.R. Mufid  et al. (Penelitia n ini) Peniliti an yang diusulk an Sistem monitoring kualitas air tambak udang vannamae mengguna kan Wireless Sensor Network Monitoring budidaya udang dengan menggunak an open source IoT Pembuata n sistem irigasi dan pemupuk an pada tanaman cabe berbasis IoT Sistem penjadwa lan pemupuk an dan pengapur an pada tambak udang menggun akan IoT Sensor yang diguna kan Sensor PH, Suhu, Kekeruhan Sensor suhu, PH, DO, dan lain-lain. Sensor PH, Soil Moisture, Flowrate Sensor PH Perang kat Komun ikasi XBEE, ESP8266 GSM ESP826 6 ESP826 6 Platfor m Web ThingSpeak, Mobile Mobile (Blynk) Web (MQTT Broker), Mobile Year 2019 2020 2020 2022
Dalam  peneltian  ini  diajukan  sebuah  sistem  untuk melakukan  pemantauan  kadar  PH  dalam  air  untuk  tambak udang vannamei. Pemantauan kadar PH ini digunakan sebagai parameter  untuk  melakukan  penjadwalan  kapan  dilakukan pemupukan  agar  mencegah  terjadinya  penyakit  yang mengakibatkan  udang  menjadi  stress  dan  mengalami kematian.  Sistem  ini  juga  mengusulkan  implementasi algoritma fuzzy logic untuk memberikan rekomendasi kapan dibutuhkannya tambahan pupuk ke tambak. Selain itu didalam sistem  ini  juga  menerapkan  teknologi  IoT  yang  digunakan sebagai  pematauan  PH  air  dan  proses  monitoring  oleh  user menggunakan platform mobile.

## METODE PENELITIAN
Pada  bagian  metode  penelitian  ini  akan  dijelaskan mengenai  bagaimana  alur  penelitian  ini  dilakukan.  Dimana pada  tahapan  ini  akan  digambarkan  mengenai  rancangan sistem untuk pembuatan  sistem penjadwalan pemupukan  air untuk udang vannamei dengan menggunakan algoritma logika fuzzy.  Tahapan  dari  penelitian  ini  akan  dibagi  menjadi beberapa  tahapan,  diantaranya  adalah  analisis  kebutuhan sistem, perancangan sistem pemupukan, implementasi sistem pemupukan,  dan  pengujian  sistem  pemupukan.  Sehingga diharapkan  dari  tahapan-tahapan  tersebut  dapat  diwujudkan sistem  penjadwalan  pemupukan  yang  valid  dan  bisa diimplementasikan di masyarakat. Gambar 1 merupakan alur dari metodologi penelitian yang dilakukan.
Gambar. 1. Metodologi penelitian yang dilakukan.

## A. Analisis Kebutuhan Sistem
Pada  tahapan  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  apa  saja kebutuhan  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini.  Sistem  ini dibuat  berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  petani tambak  udang  yang  sering  mengalami  kematian  mendadak pada  udang  yang  dipelihara  dikarenakan  adanya  perubahan cuaca yang cukup cepat. Perubahan cuaca yang cukup cepat ini dapat menyebabkan perubahan kadar PH dalam air secara signifikan.  Kadar  PH  yang  terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah bisa  menyebabkan  keadaan  udang  menjadi  tidak  stress  dan tidak stabil, sehingga bisa menyebabkan kematian.
Berdasarkan dari  permasalahan itu peneliti mengusulkan sebuah  sistem  yang  bisa  melakukan  monitoring  pada  PH didalam air tambak agar bisa memberikan tindakan lebih dini terhadap udang. Oleh karena itu pada sistem yang diusulkan terdapat  sensor  PH  yang  dikombinasikan  dengan  algoritma logika fuzzy untuk memberikan klasifikasi apakah kondisi PH air  pada  saat  ini  dalam  keadaan  basa,  netral,  ataupun  asam. Sistem ini akan dibangun dengan menggunakan teknologi IoT sehingg  bisa  dilakukan  monitoring  juga  melalui  perangkat
mobile  agar  dapat  memudahkan  para  petani  tambak  dalam memantau darimanapun lokasinya.

## B. Pembuatan Rancangan Sistem Pemupukan

## Gambar. 2. Rancangan Sistem Penelitian
Pada tahapan rancangan sistem ini akan dijelaskan secara rinci  tahapan-tahapan  dari  pembuatan  sistem  penjadwalan pemupukan  dengan  menggunakan  teknologi  IoT  dan algoritma fuzzy  logic .  Tahapan-tahapan  tersebut  diantaranya adalah pembuatan sistem monitoring PH, implementasi fuzzy logic pada sistem monitoring PH, dan pembuatan monitoring sistem  melalui  perangkat  mobile.  Gambar  2  menunjukkan rancangan dari detail pembuatan sistem pada penelitian ini.

## 1. Pembuatan Sistem Monitoring PH
Gambar  3  menunjukkan  gambaran  dari  perangkat  yang dibutuhkan  untuk  membuat  sistem  monitoring  PH.  Didalam pembuatan  sistem  monitoring  PH  ini  terdapat  beberapa perangkat  diantaranya  adalah  PH  Sensor,  Node  MCU, Batterai, Resistor, Relay Module, DHT Sensor, Module MIFI, Solar  Panel  dan  beberapa  perangkat  lain.  Tabel  1 menunjukkan detail fungsi dari masing-masing perangkat.
TABEL II. IDENTIFIKASI KEBUTUHAN PERANGKAT Perangkat Fungsi PH Sensor Untuk memantau kadar PH dalam air Node MCU Sebagai perangkat mikrocontroller Batterai Untuk kebutuhan energi Resistor Untuk  mengatur  arus  dan  tegangan listrik Relay Module Sebagai  switch  untuk  menjalankan perangkat DHT Sensor Untuk memantau suhu sistem Module MIFI Untuk penyedia internet Solar Panel Sebagai pengisi daya untuk batterai
2. Implementasi Fuzzy Logic pada Sistem Monitoring PH

## Gambar. 4. Pembuatan Perangkat Sistem Monitoring PH
Gambar  2  menjelaskan  mengenai  bagaimana  algoritma fuzzy  logic  diimplementasikan  pada  sistem  monitoring  PH. Jenis  fuzzy  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan fuzzy Tsukamoto. Untuk melakukan implementasi  fuzzy  logic  pada  sistem  akan  dibagi  menjadi beberapa tahapan. Tahapan tersebut diantaranya adalah proses fuzzyfication, implication of rule, defuzzyfication, dan output [15].

## a. Proses Fuzzyfication
Tahapan fuzzification merupakan tahapan untuk mengubah  dari  himpunan  non  fuzzy  kedalam  himpunan fuzzy.  Pada tahapan ini akan dilakukan pembuatan himpunan fuzzy untuk data monitoring PH. Dimana data himpunan PH akan dibagi menjadi 3 kategori yaitu PH rendah, optimal, dan PH  tinggi.  Gambar  5  menunjukkan  fungsi  keanggotaan  dari inputan  PH.  Dimana  untuk  himpunan  anggotanya  sendiri untuk trapmf PH rendah = [0 0 7 7,5], trimf optimal  = [7 8 8,5], dan untuk trapmf PH tinggi  = [7,5 9 14 14].

## Gambar. 5. Rancangan fuzzy set PH
Selain inputan PH, disini juga terdapat inputan lain yaitu deltaPH.  Dimana  deltaPH  digunakan  untuk  mengetahui seberapa besar selisih antara pengukuran PH pertama dengan pengukuran  berikutnya.  Gambar  6  menunjukkan  fungsi keanggotaan dari  inputan deltaPH.  Dimana untuk  himpunan keanggotaanya sendiri adalah untuk trapmf netral = [-14 -14 0,5  0],  untuk  trimf  netral  =  [-0,5  0  0,5],  dan  untuk  trapmf positif = [0 0.5 14 14].
Gambar. 6. Rancangan fuzzy set deltaPH

## b. Implication of Rule
Pada  tahapan  ini  adalah  untuk  membuat  suatu  aturan berdasarkan  pengalaman  yang  biasanya  terjadi.  Untuk rancangan  output  pada  sistem  ini  akan  dibuat  menjadi  5 klasifikasi  yaitu  tambah  asam  banyak  yang  memiliki himpunan  [-1023],  tambah  asam  sedang  yang  memiliki himpunan [-700], netral yang memiliki himpunan [0], tambah basa sedang yang memiliki himpunan [700], dan tambah basa banyak  yang  memiliki  himpunan  [1023].  Gambar  7 merupakan rancang output dari kadar pemberian pupuk pada tambak udang vannamei.
Gambar. 7. Rancangan output kadar pemberian pupuk
Tabel 2 merupakan rancangan dari implication rule yang diterapakan  pada  sistem  ini.  Dimana  antara  inputan  PH  dan inputan deltaPH akan mempengaruhi kadar pemberian pupuk untuk menaikkan PH atau menurunkan PH.
TABEL III. I MPLIKASI A TURAN F UZZY YANG D IGUNAKAN Rendah Optimal Tinggi Positif Tambah PH sedang Turun PH sedang Turun PH banyak Netral Tambah PH sedang Netral Turun PH sedang Negatif Tambah PH banyak Tambah PH sedang Turun PH sedang
Karena solusi dari pananganan antara PH rendah dan PH tinggi berbeda, maka berikut ini akan dijelaskan langkah apa yang sebaiknya dilakukan jika output menghasilkan :
1. Tambah PH
Jika PH dalam air tambak terindikasi rendah, maka hal itu menunjukkan bahwa kandungan ion hydrogen pada air juga  rendah.  Oleh  karena  itu  kita  perlu  manaikkan kandunag  ion  hydrogen  dengan  cara  menambahkan magnesium atau kalsium (kapur) agar dapat mengikat ion hydrogen.  Jenis  kapur  yang  biasa  digunakan  oleh  petani tambak  udang  diantaranya  adalah  Kaptan  (CaCO3)  atau Dolomit  (CaMg(CO3)2).  Pemberian  kapur  ini  bisa dilakukan  bersamaan  dengan  pemberian  pakan,  dimana untuk kapur Dolomit biasanya dosis aplikasinys  10 – 15 ppm, atau sekitar 3 – 5 gram / kg pakan.
2. Netral
Jika  PH  dalam  keadaan  optimal,  maka  petani  tidak perlu  menaikkan  atau  menurunkan  PH.  Petani  cukup memberikan makan udang  secara  teratur  agar  kebutuhan nutrisinya terpenuhi.
3. Turun PH
Jika  PH  terindikasi  tinggi,  maka  petani  harus  segera menurunkan kondisi PH. Karena jika dibiarkan maka bisa menyebabkan kondisi udang setres dan terkena penyakit. Untuk  menurunkan  PH  dapat  dilakukan  dengan  cara memberikan sulfur atau belerang. Dimana hal ini bisa juga didapat  dari  pemberian  pupuk  seperi  pupuk  ZA  yang mempunyai  Nitrogen  minimal  20,8%,  dan  belerang minimal 23,8%. Atau pupuk Petrocas yang mengandung Kadar  Sulfur  Trioksida  (SO3)  sekitar  42%.  Untuk  kadar pemberian  pupuk  Petrocas  adalah  sekitar  5  kwintal  per hektar, yang dilakukan pada saat pengolahan tanah.

## c. Proses Defuzzyfication
Langkah berikutnya ini adalah tahapan  defuzzyfication yang  digunakan  untuk  mendapatkan  solusi  crisp  yang diambil  dari  nilai  rata-rata  secara  terpusat.  Proses defuzzyfication  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan rumus  (1).    Dimana  z*  merupakan  output  dari
PH deltaPH
defuzzification, sedangkan untu a i adalah nilai dari α predikat, dan z i adalah nilai dari variable output.
𝑧 ∗ = ∑ 𝑎𝑖𝑧𝑖
∑ 𝑎𝑖
(1)

## 3. Pembuatan Monitoring Sistem Melalui Perangkat Mobile
Pada tahapan ini adalah untuk membuat sistem aplikasi di sisi mobile device. Dimana untuk pembuatan disisi mobile ini  semua  data  diambil  dari  MQTT  Broker.  MQTT  Broker bertugas  untuk  menampung  semua  data  yang  didapat  dari inputan data sensor didalam PH Monitoring System. Didalam MQTT  Broker  ini  data  diolah  berdasarkan  topik-topik tertentu.  Proses  komunikasi  didalam  MQTT  ini  dilakukan dengan  publish  dan  subscribe.  Dimana  untuk  publish digunakan  untuk  mengupload  data  ke  server,  sedang  untuk subscribe  digunakan  untuk  mengambil  atau  menampilkan data  [16].  Gambar  8  menunjukkan  rancangan  dari komunikasi  dari  sistem  monitoring  PH  yang  melakukan komunikasi  publish  dan  subscribe  ke  MQTT  Broker,  dan mobile  device  ke  MQTT  Broker  yang  juga  melakukan komunikasi publish dan subscribe.
Gambar. 8. Pembuatan Perangkat Sistem Monitoring PH

## C. Implementasi Sistem Pemupukan
Pada  tahapan  ini  adalah  tahapan  untuk  melakukan implementasi dari  racangan yang sudah dibuat sebelumnya. Untuk implementasi sistem ini akan dibuat menjadi beberapa tahapan,  diantaranya  adalah  tahapan  untuk  membuat perangkat  hardware  dari  sistem  monitoring  PH  dengan mengimplementasikan fuzzy logic pada kodingan nodeMCU, dan  tahapan  untuk  mengimplementasikan  rancangan  dari aplikasi  end  usernya.    Sistem  ini  juga  dibangun  dengan menggunakan solar cell sebagai sumber energinya, sehingga tidak kesulitan ketika diimplementasikan dipersawahan atau pertambakan. Untuk lebih jelasnya dari proses implementasi dari  sistem  ini  akan  dijelaskan  pada  bagian  hasil  dan pembahasan.

## D. Pengujian Sistem Pemupukan
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  proses  pengujian  pada sistem yang dibuat dengan menggunakan beberapa scenario. Diantaranya adalah scenario pengujian pada alat yang dibuat, apakah  bisa  berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Dan  scenario yang  kedua  adalah  pengujian  pada  validasi  implementasi
algoritma logika fuzzy pada sistem. Dengan adanya beberapa scenario  pengujian  yang  dilakukan  ini,  maka  diharapkan sistem  bisa  berjalan  dengan  sebaik  mungkin  dan  bisa diimplementasikan  pada  tambak  udang  vannamei.  Sehingga para  petani  bisa  lebih  siap  siaga  jika  suatu  saat  terjadi perbuhan  kondisi  PH  pada  tambak  udang  yang  dimilikinya. Untuk  lebih  memahankan  bagaiman  proses  pengujian dilakukan bisa dilihat pada bab hasil dan pembahasan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  hasil  dan  pembahasan  ini  akan  dijelaskan mengenai bagaimana sistem diimplementasikan dan bagaimana  sistem  dilakukan  pengujian.  Sistem  akan diimplementasikan  melalui  dua  tahapan  yaitu  pembuatan sistem  perangkat  hardware  pemupukan,  dan  yang  kedua adalah  pembuatan  perangkat  end  user.  Sedangkan  untuk pengujian juga dilakukan dengan dua tahapan, yaitu pengujian pada sistem monitoring PH, dan pengujian pada implementasi algoritma logika fuzzy.
A. Pembuatan  sistem perangkat hardware pemupukan
Didalam  pembuat  sistem  ini,  hal  yang  paling  utama diselesaikan  terlebih  dahulu  adalah  pembuatan  prangkat hardware  pemupukan.  Dimana  untuk  membuat  perangkat hardware  pemupukan  dibutuhkan  beberapa  komponen, diantaranya adlah nodeMCU sebagai microcontroller, baterai sebaga daya, PH Sensor untuk memonitoring PH, solar cell sebagai  sumber  energi,  dan  beberapa  perangkat  komponen yang  lainnya  seperti  kabel,  resistor,  relay,  dan  sebagainya. Gambar 9 menunjukkan beberapa perangkat komponen yang digunakan pada sistem monitoring PH.

## Gambar. 9. Perangkat hardware sistem monitoring PH
Gambar  10  menunjukkan  komponen  microcontroller yang  dibangun  dengan  menggunakan  nodeMCU  ESP8266. Pada  nodeMCU  ESP8266  sudah  dibangun  agar  bisa menjalankan  fungsi  koneksi  internet  (WIFI)  sehingga  kita tidak  perlu  manambahkan  modul  tambahan.Pemilihan nodeMCU  ini  juga  dikarenakan  didalamnya  sudah  tersedia beberapa  pin  input  output  untuk  monitoring  maupun controlling  sehingga  cocok  dugunakan  didalam  perangkat IoT.
Didalam nodeMCU ini nanti juga akan diimplementasikan  algoritma  logika  fuzzy.  Proses  logika
fuzzy ini akan menghasilkan kumpulan output, yang nantinya akan  dikirimkan  dengan  sensing  data-data  sensor  melalu jaringan  WIFI  ke  MQTT  Broker.  Didalam  MQTT  Broker semua  data  dioalah  dan  akan  dikirim  atau  ditampilkan didalam aplikasi end user.
Gambar. 10. Mikro Kontroller NodeMCU
Gambar  11  merupakan  komponen  VRLA  Battery  yang digunakan pada sistem ini. Sistem ini menggunakan baterai VRLA  (Valve  Regulated  Lead  Acid),  yang  cocok    untuk proses pelepasan beban tinggi. Data tegangan 12V 100 AH. Saat baterai terisi penuh, baterai habis dalam 1 jam dengan beban 100 ampere. Dengan kata  lain, habis dalam 100 jam jika bebannya 1 amp.

## Gambar. 11. Battery yang digunakan pada sistem
Sedangkan gambar 12 merupakan sollar charge controller (Pengontrol  muatan)  yang  digunakan  pada  sistem  ini. Pengontrol  muatan  mengatur  proses  pengisian  baterai  dan meminimalkan kerusakan aliran balik baterai ke panel surya. Pengontrol  muatan  juga  memiliki  tugas  untuk  mengatur energi yang dikonsumsi oleh konsumen. Saat baterai kosong, suplai  ke  konsumen  otomatis  terputus.  Pengisian  baterai diatur ke setidaknya 13V dan akan  berhenti saat mencapai 14,3V. Sementara itu, pengoperasian baterai akan dilepas saat voltase baterai 9,9V.

## Gambar. 12. Charger controller yang digunakan pada sistem
Gambar  13  merupakan  sollar  panel  untuk  sistem  ini dengan  kapasistas  20  WP.  Solla  panel  digunakan  sebagai sumbe energi utama, karena ditambak akan sangat sulit untuk
mendapat susmber listrik lain. Dengan output kisaran dapat enerig matahari sekitar 4 jam per hari, maka 20x4 = 80 watt jam energi dapat disimpan per hari, jumlah ini cukup untuk menyuplai sistem pemantauan PH.
Gambar. 13. Solar Panel untuk sistem
B. Pembuatan perangkat end user
Tahapan implementasi yang kedua adalah tahapan untuk membuat aplikasi di end user. Aplikasi end user ini dibangun dengan  menggunakan  aplikasi  IoT  MQTT  Panel  yang  bisa didownload  di  play  store. Aplikasi  ini  merupakan  aplikasi client  yang  digunakan  untuk  aplikasi  IoT  berdasarkan protocol  MQTT.  Cara  kerja  dari  aplikasi  ini  adalah menggunakan  komunikasi  dua  arah  yaitu  publish  and subscribe  mengenai  topik-topik  tertentu  yang  didapat  dari web  boker  MQTT  yaitu  mqtt.eclipse.org.  Dengan menggunakan  aplikasi  ini  user  sangat  dimudahkan  dalam membuat  tampilan  dashboard  sistem  karena  sudah  banyak sekali fitur yang disediakan. Gambar 14 merupakan tampilan dari dashboard sistem. Dimana pada tampilan dashboard ini sudah  terdapat  beberapa  panel  monitoring,  diantaranya adalah  monitoring  sensor  on/off,  grafik  RSSI,  data monitoring  PH,  data  monitoring  delta  PH,  dan  lain sebagainya.
Gambar. 14. Dashboard Sistem
Gambar  15  menunjukkan  tampilan  dashboard  ketika system  dinyalakan  dan  sudah  terkoneksi  dengan  system perangkat hardware.
Gambar. 15. Dashboard system ketika on

## C. Pengujian pada sistem monitoring PH
Tahapan  pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah sistem monitoring PH sudah berjalan baik atau belum. Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  antara sensor PH yang dibuat pada sistem dibandingkan dengan PH meter  yang  dibeli  dari  toko.  Gambar  16  merupakan  grafik dari perbandingan sensing antara  PH meter dan PH sensor. Dimana dari grafik dapat dilihat bahwa nilai sensing masing- masing perangkat tidak jauh berbeda.

## Gambar. 16. Perbandingan PH meter dan PH Sensor
Tabel 3 menunjukkan mengenai ratio  error dari masing- masing pengukuran sensing PH. Perhitungan ratio error bisa didapatkan dari rumus (2). Dimana didapatkan rata-rata ratio errornya  adalah 0,018. Hal  ini menunjukkan bahwa  tingkat ketelitian  sensing  PH  dari  masing-masing  perangkat  tidak jauh berbeda.
ErrorRatio = (|PH sensor – PH meter| / PH Meter)*100% (2)
TABEL IV. DATA RATIO ERROR SENSING PH Experiment PH Sensor Sensing PH Meter Sensing Error 1 4,5 4,6 0,022 2 4,6 4,7 0,021 3 5 5 0,000
4 5,2 5,1 0,020 5 5,1 5,3 0,038 6 6,1 6,2 0,016 7 6,3 6,4 0,016 8 5,6 5,4 0,037 9 7,1 7,1 0,000 10 7,4 7,2 0,028 11 8,1 8,4 0,036 12 8,2 8,2 0,000 13 8 8,1 0,012 14 8,8 8,6 0,023 15 8,7 8,7 0,000 Average 0,018

## D. Perbandingan dengan Peneltian Lain
Skenario  pengujian  berikutnya  adalah  dibandingkan dengan  penelitian  lain,  dimana  data  ini  kami  ambil  dari penelitian D. Aztisyah [17] yang melakukan pengukuran PH Sensor  dengan  PH  meter  juga,  dimana  rata-rata  error  yang didapat  adalah  0,007.  Dimana  hasil  ini  mempunyai  selisih sebesar  0.011  dibandingkan  dengan  uji  coba  yang  kami lakukan. Hal ini dikarenakan salah satu penyebabnya adalah perbedaan jenis sensor PH yang digunakan.
TABEL V. P ENGUKURAN PH OLEH D. A ZTISYAH [17] Pengujian dari D. Aztisyah [17] PH Sensor Sensing PH Meter Sensing Error 7,26 7,3  0,005 6,96 6,9  0,009 4,27 4,2  0,017 10,15 10,3  0,015 7,52 7,5  0,003 7,45 7,5  0,007 4,23 4,2  0,007 6,59 6,6  0,002 6,31 6,3  0,002 12,16 12,2  0,003 Average 0,007

## E. Pengujian pada implementasi algoritma logika fuzzy
Skenario  pengujian  yang  selanjutnya  adalah  untuk menguji  implementasi  dari  logika  fuzzy  untuk  monitoring data PH. Tabel 4 menunjukkan mengenai hasil dari pengujia output fuzzy yang dibandingkan antara perhitungan manual dengan  perhitungan  otomatis  dari  sistem  yang  sudah diterapkan  logika  fuzzy.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  sistem  antara  perhitungan  sistem  dan  perhitungan manual sudah sesuai outputnya.
TABEL VI. PENGUJIAN OUTPUT FUZZY No.  Data Inputan Keputusan Keterangan PH deltaPH  Sistem Manual 1 4,8 -0,1 Tambah PH banyak Tambah PH banyak sesuai 2 5,1 0,2 Tambah PH sedang Tambah PH sedang sesuai 3 5,3 -0,3 Tambah PH banyak Tambah PH banyak sesuai 4 7,1 0,2 Turun PH sedang Turun PH sedang sesuai 5 8,7 0,1 Turun PH banyak Turun PH banyak sesuai

## KESIMPULAN
Jenis  tambak  yang  paling  sering  ditemui  di  wilayah Lamongan  adalah  tambak  udang  vannamei.  Permasalahan yang  sering  terjadi  pada  tambak  udang  vannamei  adalah sering dijumpai udang yang mati secara mendadak. Kematian ini sering disebabkan karena adanya perubahan PH yang cepat dalam air dikarenakan kondisi cuaca. Kondisi PH yang terlalu tingg atau rendah ini tidak bagus untuk tambak udang. Oleh karena  itu  pada  penelitian  ini  diusulkan  sebuah  sistem monitoring  PH  untuk  menentukan  kapan  petani  harus melakukan  pemupukan.  Sistem  ini  dibangun  dengan menggunakan  sensor  PH  dan  teknologi  IoT.  Sistem  juga mengimplementasikan logika fuzzy untuk menentukan kapan dibutuhkannya  pemupukan  atau  pengapuran.  Hasil  dari pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  monitoring  PH  yang dibuat sudah berjalan sesuai dengan kebutuhan dengan tingkat eror  0,018.  Selain  itu  untuk  pengujian  logika  fuzzy  pada sistem  juga  sudah  memenuhi  harapan  karena  hasil perhitungannya  sudah  sesuai antara manual dan dari  sistem. Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  sistem  ini  bisa dikembangkan untuk otomatisasi pemupukan, sehingga petani tidak perlu malakukan pemupukan secara manual.

## PENGHARGAAN
Ucapan terima kasih peneliti sampaikan kepada institusi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya telah menjadi sponsor dari  penelitian  lokal  ini  melalui  pusat  penelitian  dan pengabdian  masyarakat  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya.

## REFERENSI
[1] W.  Abbas,    A.  Muhtarom,  N.  Badriyah,  A.  R.  Kadir,  "Economic determination  in  increasing  agricultural  production  in  Lamongan district,"  In  IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science, vol. 575, no. 1, p. 012045. IOP Publishing, 2020.
[2] A.  Irwansah,  "Analysis  Of  Critical  Land  Using  Forest  Canopy Density  Method  In  The  Agropolitan  Development  Area  Of Lamongan  Regency,"  JURNAL  GEOGRAFI  Geografi  dan Pengajarannya, vol. 19, no. 2, pp. 19-26, 2021.
[3] G. Prayitno, A. Hayat, A. Efendi, H. Tarno, S. H. Fauziah, "Structural Model of Social Capital and Quality of Life of Farmers in Supporting
Sustainable Agriculture (Evidence: Sedayulawas Village, Lamongan Regency-Indonesia)," Sustainability, vol. 14, no. 19, pp. 12487, 2022.
[4] E. A. Hendrajat, E. Ratnawati, A. Mustafa, "Determination of Effect of Soil and Water Quality To Total Production of Polyculture White Shrimp  and  Milk  Fish  Ponds  in  Lamongan  Regency,  East  Java Province  Through  Path  Analysis  Application,"  Jurnal  Ilmu  dan Teknologi Kelautan Tropis, vol. 10, no. 1, pp. 179-195, 2018.
[5] G. Bardera, N. Usman, M. Owen, D. Pountney, K. A. Sloman, M. E. Alexander,  "The  importance  of  behaviour  in  improving  the production of shrimp in aquaculture," Reviews in Aquaculture, vol. 11, no. 4, pp. 1104-1132,  2019.
[6] T.  W.  Flegel,  "A  future  vision  for  disease  control  in  shrimp aquaculture," Journal of the World Aquaculture Society, vol 50, no. 2, pp. 249-266, 2019.
[7] S.  Supriatna,  M.  Mahmudi,  M.  Musa,  K.  Kusriani,  “Hubungan  Ph Dengan  Parameter  Kualitas  Air  Pada  Tambak  Intensif  Udang Vannamei (Litopenaeus vannamei),” Journal of Fisheries and Marine Research, vol. 4, no. 3, pp. 368-374, 2020.
[8] Z. Ma, X. Song, R. Wan, L. Gao, "A modified water quality index for intensive  shrimp  ponds  of  Litopenaeus  vannamei,"  Ecological Indicators, vol. 24, pp.  287-293 , 2013.
[9] V.  Alday ‐ Sanz,  J.  Brock,  T.  W.  Flegel,  R.  McIntosh,  M.  G. Bondad ‐ Reantaso,  M.  Salazar,  R.  Subasinghe,  "Facts,  truths  and myths  about  SPF  shrimp  in  Aquaculture,"  Reviews in  Aquaculture, vol. 12, no. 1, pp.  76-84, 2020.
[10]  Z. Zainuddin, R. Idris, A. Azis, "Water Quality Monitoring System for Vannamae Shrimp Cultivation Based on Wireless Sensor Network In  Taipa,  Mappakasunggu  District,  Takalar,"  In  First  International Conference on Materials Engineering and Management-Engineering Section (ICMEMe 2018), pp. 89-92. Atlantis Press, 2019.
[11]  C.  S.  Goud,  S.  Das,  R.  Kumar,  C.  V.  Mahamuni,  S.  Khedkar,
"Wireless  Sensor  Network  (WSN)  Model  for  Shrimp  Culture Monitoring  using  Open  Source  IoT,"  In  2020  Second  International Conference  on  Inventive  Research  in  Computing  Applications (ICIRCA), pp. 764-767. IEEE, 2020.
[12]  R.  Prabha,  E.  Sinitambirivoutin,  F.  Passelaigue,  M.  V.  Ramesh, "Design  and  development  of  an  IoT  based  smart  irrigation  and fertilization  system  for  chilli  farming,"  In  2018  International Conference  on  Wireless  Communications,  Signal  Processing  and Networking (WiSPNET), pp. 1-7. IEEE, 2018.
[13]  N. S. Pezol, R. Adnan, M. Tajjudin, "Design of an internet of things (iot) based smart irrigation and fertilization system using fuzzy logic for chili plant," In 2020 IEEE International Conference on Automatic Control and Intelligent Systems (I2CACIS), pp. 69-73. IEEE, 2020.
[14]  H. Cui, M. Hanafi, W. F. F. Ilahi, M. A. S. Zamri, S. M. Shafie, S. Mashohor, "The effect of smart fertigation systems on chilli grown in a greenhouse for urban farming," Irrigation and Drainage (2022).
[15]  M.  R.  Mufid,  N.  R.  K.  S.  Putri,  A.  Fariza.  "Fuzzy  Logic  and Exponential  Smoothing  for  Mapping  Implementation  of  Dengue Haemorrhagic Fever in Surabaya." In 2018 International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES- KCIC), pp. 372-377. IEEE, 2018.
[16]  M. R. Mufid, S. Mawaddah, D. Aditama, A. Basofi, M. J. U. Albab, & N. Islamiyah, “Rancang Bangun Sistem Otomasi Mesin Pompa Air Tambak Menggunakan Protocol MQTT untuk Antisipasi Kelangkaan Air di Lamongan Saat Musim Kemarau,” Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, vol. 8, no. 2, pp. 76-85, 2021.
[17]  D.  Aztisyah.  "Implementasi  Logika  Fuzzy  Mamdani  Pada  pH  Air dalam Sistem Otomatisasi Suhu dan pH Air Aquascape Ikan Guppy." INISTA:  Journal  of  Informatics,  Information  System,  Software Engineering and Applications 4, no. 1, pp. 58-70, 2021.