## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 9 No. 1, Halaman: 01 - 08 Juni 2023

## LOGIKA FUZZY UNTUK MENENTUKAN IDEALITAS SUHU DAN KELEMBAPAN PADA INKUBATOR TELUR AYAM
Febri Liswardani 1 , Ibnu Rasya Ramadhan 1 *, Muhammad Amir Shoultan 1 Yuda Pratama 1 Dwi Yulinar Chairunisa 1 * Ridwan Siskandar 1 *
1 Progran Studi Teknologi Rekayasa Komputer, Sekolah Vokasi IPB
* E-mail: ramarasya@gmail.com ;dwi.yulinar8@gmail.com; ridwansiskandar@apps.ipb.ac.id

## Abstrak
Proses  penetasan  telur  dapat  dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  secara  alamiah  dan  otomatis  dengan menggunakan  teknologi  bantuan.  Inkubator  merupakan  teknologi  buatan  membantu  proses  penetasan  telur. Konseptual dari inkubator adalah dengan membuat lingkungan yang memiliki suhu ideal untuk penetasan yaitu 38 o c-40 o c  dan  dengan  tingkat  kelembapan  ideal  46-60  %.  Proses  penciptaan  suhu  yang  ideal  dengan menggunakan lampu pijar sebagai pengatur suhu dan kipas sebagai pengatur  kelembapan untuk mencapai hal tersebut dibutuhkan sensor yang dapat membaca nilai suhu dan kelembapan yang presisi. Konseptual tersebut sangat sulit didapatkan dengan metode penghitungan konvensional. Fuzzy logic dapat membantu menetapkan besaran nilai dari proses input dan output dari inkubator sehingga dapat tercipta alat inkubator dengan suhu dan kelembapan yang sangat ideal untuk penetasan telur.
Kata kunci : Fuzzy logic , inkubator telur, suhu ideal, kelembapan ideal

## PENDAHULUAN
Logika fuzzy banyak digunakan di bidang pertanian  untuk  meningkatkan  produksi  dan kualitas.  Salah  satu  penerapan  logika  fuzzy yang  dapat  digunakan  dalam  peternakan adalah  untuk  menentukan  suhu  dan  tingkat kelembapan  yang  ideal  pada  mesin  penetas telur. [1]
Mesin  penetas  telur  adalah  alat  yang digunakan  untuk  menetaskan  telur  dengan mengatur  suhu  dan  kelembapan  lingkungan inkubasi.  Idealnya,  suhu  dan  kelembapan  [2] inkubator  harus  dijaga  pada  tingkat  optimal untuk memastikan kesehatan dan kelangsungan  hidup  embrio.Mesin  penetas telur  biasa  disebut  dengan  inkubator  telur.  [3] Namun,  mengontrol  suhu  dan  kelembapan  di dalam  inkubator  bisa  menjadi  sangat  rumit karena  cuaca,  ventilasi,  dan  jenis  telur  yang ditetaskan.  [4]  Dalam  konteks  ini,  logika  fuzzy dapat  digunakan  untuk  menentukan  suhu  dan kelembapan  yang  ideal  di  dalam  inkubator. Logika  fuzzy  adalah  teknik  matematika  yang digunakan  untuk  menangani  informasi  yang tidak pasti atau ambigu dengan menggunakan variabel  linguistik.  Saat  menerapkan  logika fuzzy ke inkubator telur, variabel seperti "suhu ideal",  "suhu  tinggi",  "kelembapan  ideal",  dan
"kelembapan  tinggi"  dapat  digunakan  untuk menggambarkan kondisi lingkungan inkubasi.
Logika fuzzy untuk menentukan idealitas suhu  dan  kelembapan  pada  inkubator  dapat dibahas  pada  artikel  Logika  fuzzy  untuk menentukan  idealitas  suhu  dan  kelembapan pada  inkubator  telur.  Selain  itu,  makalah  ini juga  dapat  membahas  hasil  eksperimen  yang menunjukkan  keefektifan  model  logika  fuzzy dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas produksi pembenihan.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini  adalah  dengan  metode  eksperimen  untuk mengetahui  pengaruh  variabel  perlakuan terhadap variabel hasil, dengan menggunakan sensor DHT22 yang ditempatkan pada bagian dalam  dari  inkubator  telur  sebagai  input  nilai suhu dan kelembapan serta representasi fungsi keanggotaan X variabel  bebas  dan Y variabel tak  bebas  sebagai  output.  Setelah  itu ditentukan representasi dari fungsi keanggotaan yang akan dilakukan defuzzycation untuk memenuhi aturan Mamdani.
Sistem dengan prosedur yang benar dan
2 Jurnal Ilmiah Flash, Vol. 9 No. 1 Juni, 2023
terstruktur bertujuan agar terbangunnya sistem yang baik, maka dibutuhkan analisis kebutuhan yang  meliputi  variabel X yang  sesuai  dengan mengisi  ukuran  range  dan  tipe  fungsi keanggotaan  input.  Serta  dilakukan  untuk variabel Y tak  bebas  dan  parameter  yang diperlukan.
Adapun tahapan  pembuatan FIS adalah sebagai berikut:
1.  Membuat himpunan fuzzy dan input fuzzy dengan  melakukan  pencatatan  langsung dari nilai keluaran sensor DHT22.
2.  Menerapkan operator fuzzy.
3.  Menerapkan fungsi implikasi.
4.  Mengkomposisikan semua output.
5.  Melakukan defuzzycation

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Inkubator telur memiliki sirkuit mikrokontroler berupa Arduino Uno [5] dengan komponen input DHT22 sebagai input suhu dan kelembapan. Pengujian dilakukan untuk memeriksa  apakah  komponen  output  yaitu lampu dan kipas berfungsi seperti seharusnya. Kemudian dipergunakan metode fuzzy Mamdani untuk menentukan himpunan keanggotaan,  operator  fuzzy  serta  fungsi implikasi  sampai  tahap defuzzification dengan menggunakan nilai input kelembapan dan suhu untuk uji coba.
Pembuatan inkubator ini dapat dilakukan dengan menggunakan fuzzy bertingkat.  Fuzzy  bertingkat  memungkinkan untuk  melakukan  integrasi  antara  input  dan output yang telah berafiliasi sehingga memunculkan  satu  buah  output  yang  dapat didefinisikan sebagai nilai akhir.
Terdapat  aturan  kekuatan  nyala  lampu dan  kecepatan  kipas  yang  sudah  ditetapkan adalah sebagai berikut :
• Jika  Kelembapan  Kering  dan  Suhu Rendah,  maka  Lampu  Terang  dan  Kipas Mati
• Jika  Kelembapan  Kering  dan  Suhu  Ideal, maka Lampu Nyala dan Kipas Mati
• Jika Kelembapan Kering dan Suhu Tinggi, maka Lampu Redup dan Kipas Mati
• Jika Kelembapan Ideal dan Suhu Rendah, maka Lampu Terang dan Kipas Nyala
• Jika  Kelembapan  Ideal  dan  Suhu  Ideal, maka Lampu Nyala dan Kipas Nyala
• Jika  Kelembapan  Ideal  dan  Suhu  Tinggi, maka Lampu Redup dan Kipas Nyala
• Jika  Kelembapan  Lembab  dan  Suhu Rendah,  maka  Lampu  Terang  dan  Kipas Kencang
• Jika Kelembapan Lembab dan Suhu Ideal, maka Lampu Nyala dan Kipas Kencang
• Jika  Kelembapan  Lembab  dan  Suhu Tinggi,  maka  Lampu  Redup  dan  Kipas Kencang
1.  Membuat  himpunan  fuzzy  dan  input fuzzy.
Kategori  setiap  variabel  fuzzy , sebagai berikut :
• Kelembapan: Kering, Ideal & Lembab
• Suhu: Rendah, Ideal & Tinggi
• Lampu: Redup, Nyala & Terang
• Kipas: Mati, Nyala & Kencang
Fungsi  keanggotaan  untuk trapmf variabel  “Kelembapan”  dan  “Suhu”  dapat diidentifikasi menggunakan notasi berikut.
𝒇(𝒙, 𝒂, 𝒃, 𝒄, 𝒅) =
{ 𝟎, 𝒙 ≤ 𝒂
𝒙 − 𝒂 𝒃 − 𝒂 , 𝒂 ≤ 𝒙 ≤ 𝒃 𝟏, 𝒃 ≤ 𝒙 ≤ 𝒄 𝒅 − 𝒙 𝒅 − 𝒄 , 𝒄 ≤ 𝒙 ≤ 𝒅 𝟎, 𝒅 ≤ 𝒙 }
Logika Fuzzy untuk Menentukan Idealitas Suhu dan Kelembapan Pada Inkubator Telur Ayam Liswardani 1 , Ramadhan 2 , Shoultan 3 , dkk 3
Gambar 1 Anggota variabel input inkubator Kelembapan (variabel input) Gambar 2 Anggota variabel input inkubator Suhu (variabel input). Indikator dari variable input kelembapan inkubator didefinisikan sebagai berikut:
• Kering : 0-48
• Ideal : 39-59
• Lembab : 61-100
Indikator  dari  variable  input  suhu inkubator didefinisikan sebagai berikut:
• Rendah : 0 Oc -37,9Oc
• Ideal : 38,0 Oc -38,9 Oc
• Tinggi : 39 Oc -100 Oc
Dalam  notasi  indicator  dapat  pula variable dituliskan sebagai berikut:
• Kelembapan
o 𝜇 K_Kering[50] =  0
o 𝜇 K_Ideal[50] = 1
o 𝜇 K_Lembab[50] = 0
• Suhu o 𝜇 S_Rendah[38.5] =  0
o 𝜇 S_Ideal[38.5] = 1 o 𝜇 S_Tinggi[38.5] = 0

## 2.  Menerapkan operator fuzzy.
• Jika  Kelembapan  Kering  dan  Suhu Rendah,  maka  Lampu  Terang  dan Kipas Mati.
a1 = min( 𝜇 K_Kering[50], 𝜇 S_Rendah[38.5])
a1 = min(0, 0)
a1 = 0
• Jika  Kelembapan  Kering  dan  Suhu Ideal,  maka  Lampu  Nyala  dan  Kipas Mati
a2 = min( 𝜇 K_Kering[50], 𝜇 S_Ideal[38.5])
a2 = min(0, 1)
a2 = 0
• Jika  Kelembapan  Kering  dan  Suhu Tinggi,  maka  Lampu  Redup  dan Kipas Mati
a3 = min( 𝜇 K_Kering[50], 𝜇 S_Tinggi[38.5])
a3 = min(0, 0)
a3 = 0
• Jika  Kelembapan  Ideal  dan  Suhu Rendah,  maka  Lampu  Terang  dan Kipas Nyala
a4 = min( 𝜇 K_Ideal[50], 𝜇 S_Rendah[38.5])
a4 = min(1, 0)
a4 = 0
• Jika  Kelembapan  Ideal  dan  Suhu Ideal,  maka  Lampu  Nyala  dan  Kipas Nyala
a5 = min( 𝜇 K_Ideal[50], 𝜇 S_Ideal[38.5])
a5 = min(1, 1)
a5 = 1
4 Jurnal Ilmiah Flash, Vol. 9 No. 1 Juni, 2023
• Jika  Kelembapan  Ideal  dan  Suhu Tinggi,  maka  Lampu  Redup  dan Kipas Nyala
a6 = min( 𝜇 K_Ideal[50], 𝜇 S_Tinggi[38.5])
a6 = min(1, 0)
a6 = 0
• Jika  Kelembapan  Lembab  dan  Suhu Rendah,  maka  Lampu  Terang  dan Kipas Kencang
a7 = min( 𝜇 K_Lembab[50],
𝜇 S_Rendah[38.5])
a7 = min(0, 0)
a7 = 0
• Jika  Kelembapan  Lembab  dan  Suhu Ideal,  maka  Lampu  Nyala  dan  Kipas
Kencang
a8 = min( 𝜇 K_Lembab[50], 𝜇 S_Ideal[38.5])
a8 = min(0, 1)
a8 = 0
• Jika  Kelembapan  Lembab  dan  Suhu Tinggi,  maka  Lampu  Redup  dan Kipas Kencang
a9 = min( 𝜇 K_Lembab[50], 𝜇 S_Tinggi[38.5]) a9 = min(0, 0) a9 = 0

## 3.  Menerapkan fungsi implikasi.
Gambar 3 Anggota variabel output inkubator
Lampu (variabel output) Gambar 4 Anggota variabel output inkubator Kipas (variabel output). 𝑎1, 𝑎2, 𝑎3, 𝑎4, 𝑎6, 𝑎7, 𝑎8, 𝑎9  =  0 𝑎5  =  1 Proses penghitungan fuzzy pada
beberapa  kondis  menghasilkan  nilai  0  pada a1,a2,a3,a5,a6,a7,a8,dan  a9.  Namun  hal  lain terjadi pada a5.
Hal ini mengindikasikan bahwa pada saat kondisi  Kelembapan  Ideal  dan  Suhu  Ideal, maka Lampu Nyala dan Kipas Nyala.
Logika Fuzzy untuk Menentukan Idealitas Suhu dan Kelembapan Pada Inkubator Telur Ayam Liswardani 1 , Ramadhan 2 , Shoultan 3 , dkk 5

## 4.  Mengkomposisikan semua output.

## Gambar 5. Anggota variabel output inkubator
Lampu (variabel output) Gambar 6. Anggota variabel output inkubator Kipas (variabel output).
Notasi dari komposisi output pada lampu dan kipas dapat didefinisikan sebagai berikut.
𝟎, 𝒙 ≤ 𝒂 𝒙 − 𝒂 𝒃 − 𝒂 , 𝒂 ≤ 𝒙 ≤ 𝒃 𝟏, 𝒃 ≤ 𝒙 ≤ 𝒄 𝒅 − 𝒙 𝒅 − 𝒄 , 𝒄 ≤ 𝒙 ≤ 𝒅 𝟎, 𝒅 ≤ 𝒙
Proses pengkomposisian output bertujuan untuk  mendefinisikan  besaran  nilai  yang dihasilkan  output  pada    rentang  nilai  tertentu. Gambar xx menunjukan besaran output  nyala pada  output  lampu  adalah  1.2-1.8.  Besaran
tersebut akan digunakan untuk mendefinisikan langkah selanjutnya pada fuzzy bertingkat.

## 5.  Defuzzycation.
Gambar 7. Anggota variabel output inkubator Lampu (variabel output)
Gambar 8. Anggota variabel output inkubator Kipas (variabel output).
6 Jurnal Ilmiah Flash, Vol. 9 No. 1 Juni, 2023
Defuzzycation adalah
proses terakhir dalam pengolahan fuzzy.
[6]Proses Defuzzycation dilakukan untuk melakukan pembangunan
fuzzy bertingkat. Pada proses sebelumnya telah menghasilkan dua buah output dari output tersebut  akan  dijadikan  inputan  kembali untuk menghasilkan sebuah nilai ideal dari inkubator  telur.  Lampu  sebagai  variable
output  dan  inkubator  sebagai  variable output.
Besaran nilai yang digunakan untuk transformasi output menjadi inputan adalah  sesuai  dengan  nilai  yang  ouput pada  gambar  7  dan  gambar  8.  Hal  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  idealitas yang  sempurna  dengan  tidak  mengubah substansi pada proses sebelumnya.
Lampu  dan  Kipas  merupakan  dua komponen  untuk  menentukan  idealitas dari  inkubator  telur.  Dua  buah  indkator tersebut  yang  akan  menjadi  penentu idealitas  dari  inkubator  untuk  penetasan telur.
Lampu  dan  Kipas  pada  gambar  9 dan gambar 10 ditransformasikan menjadi
input yang akan digunakan untuk melakukan Defuzzycation.
Besaran  nilai  yang  tertuang  dalam kategori  output  sama  dengan  ketika variable tersebut belum ditransformasikan menjadi output.
Gambar 9. Anggota variabel input dan output kondisi ideal Lampu (variabel input); Gambar 10. Anggota variabel input dan output kondisi ideal Kipas (variabel input)
Gambar 11. Anggota variabel output kondisi ideal Idealitas (variabel output).
Logika Fuzzy untuk Menentukan Idealitas Suhu dan Kelembapan Pada Inkubator Telur Ayam Liswardani 1 , Ramadhan 2 , Shoultan 3 , dkk 7
Output  kondisi  ideal  merupakan variable  yang paling penting pada penelitian  ini  fuzzy  ini.  Idealitas  inkubator dibagi  menjadi  tiga  buah  kondisi,  yakni tidak ideal yang diidentifikasi pada nilai 0- 1,  ideal  pada  nilai  1,1-2  dan  sangat  ideal pada 2,1-3.
Kondisi  sangat  ideal  merupakan tujuan  utama  dalam  inkubator  telur. Kondisi sangat ideal ini akan
mempengarhui  presentase  penetasan telur, lama penetasan dan hasil akhir dari penetasan telur.
Kondisi  ideal  dari  penetasan  telur menggunakan  inkubator  yang  paling optimal dengan menggunakan sampel 100 butir telur adalah 95%. [3]
Aturan  yang  berlaku  antara  fuzzy inkubator dan fuzzy kondis ideal inkubator sangat  berbeda.  Pada  aturan  inkubator berisi  tentang  mekanisme  penyesuaian yang  telah  didefinisikan  sebelumnya. Pada aturan idealitas inkubator digunakan indicator  input  dari  hasil  output  pada inkubator.  Hal  ini  akan  mendorong  untuk menemukan  sebuah  nilai  yang  sangat ideal .
Adapun aturan dari idealitas inkubator adalah sebagai berikut:
• Jika  lampu  redup  dan  kipas  mati maka kondisi inkubator tidak ideal
• Jika lampu redup dan kipas  nyala maka kondisi inkubator ideal
• Jika  lampu  redup  dan  kipas kencang  maka  kondisi  inkubator ideal
• Jika  lampu  nyala  dan  kipas  mati maka kondisi inkubator ideal
• Jika  lampu  nyala  dan  kipas  nyala maka  kondisi  inkubator  sangat ideal
• Jika  lampu  nyala  dan  kipas kencang  maka  kondisi  inkubator ideal
• Jika  lampu  terang  dan  kipas  mati maka kondisi inkubator ideal ideal
• Jika lampu terang dan kipas nyala maka kondisi inkubator ideal ideal
• Jika  lampu  terang  dan  kipas kencang  maka  kondisi  inkubator tidak ideal
Gambar 12. ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy
Inference System) if than else rule Inkubator
Gambar 13. ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) if than else rule Kondisi ideal inkubator.
Gambar 14. Surface dari kontroler ANFIS  Kondisi Ideal Inkubator.
Berdasarkan proses  proyeksi fuzzy kondisi  sangat  ideal  inkubator  dapat tercapai  ketika  kondisi  lampu  menyala pada suhu 38-40 dan kipas menyala pada saat kelembapan 40-59.

## PENUTUP
Dalam  penutup  jurnal  penelitian  ini, dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  telah berhasil menguji efektivitas logika fuzzy dalam menentukan tingkat idealitas suhu dan kelembapan pada inkubator telur ayam. Model logika  fuzzy  yang  dikembangkan  mampu mempertimbangkan variasi suhu dan kelembapan  dalam  lingkungan  inkubasi  dan memberikan rekomendasi untuk kondisi lingkungan yang optimal.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  bagi  pengembangan teknologi inkubator telur ayam yang lebih efektif dan  efisien  dalam  meningkatkan  kualitas  dan kuantitas  produksi  ayam.  Selain  itu,  penelitian ini  juga  dapat  diaplikasikan  pada  bidang peternakan lainnya yang membutuhkan pengaturan lingkungan yang optimal.
Namun,  penelitian  ini  juga  memiliki beberapa keterbatasan yang perlu dipertimbangkan  untuk  penelitian  selanjutnya, seperti  pengaruh  variabel-variabel  lain  yang belum  diperhitungkan  dan  keakuratan  model logika  fuzzy  yang  perlu  ditingkatkan.  Oleh karena  itu,  diharapkan  penelitian  selanjutnya dapat terus mengembangkan dan memperbaiki model  logika  fuzzy  untuk  menemukan  solusi yang lebih akurat dan efektif dalam menentukan tingkat idealitas suhu dan kelembapan pada inkubator telur ayam.

## Daftar Pustaka
[1]  D.  B.  Lasfeto,  "Jurnal  Ilmiah  FLASH," LOGIKA
FUZZY DALAM TEKNIK PERAMALAN
SECARA STATISTIK, vol. I, no. 1, pp. 1-9, 2015.
[2]  S.  Dana,  R.  and  J.  J.  Mauta,  "Jurnal  Ilmiah
FLASH," RANCANG BANGUN ALAT

## PEMANTAU SUHU DAN KELEMBAPAN
UDARA  YANG  BERBASISKAN  WIRELESS, vol. III, no. 2, pp. 52-57, 2017.
[3]  M.  D.  Badjowawo  and  D.  O.  Bekak,  "Jurnal Ilmiah  FLASH," SISTEM  KONTROL  SUHU PADA  MESIN  TETAS  TELUR  AYAM  BURAS HEMAT ENERGI DAYA TETAS OPTIMAL, vol.
I, no. 1, pp. 43-49, 2015.
[4]  R.  P.  Dewi,  U.  Karyani  and  R.  Darpono, "JURNAL ILMIAH FLASH," APLIKASI
NODEMCU  ESP8266  DAN  SENSOR  SUHU UNTUK  MONITORING  SUHU  PERMUKAAN PANEL SURYA MELALUI SMARTPHONE, vol.
VIII, no. 2, pp. 53-58, 2022.
[5]  M. A. Malelak and . A. L. Johanis, "Jurnal Ilmiah FLASH," PEMOGRAMAN ARDUINO DENGAN MENGGUNAAN  PRESSURE  TRANSDUCER DAN, vol. VI, no. 2, pp. 28-34, 2020.
[6]  S.  Neonbeni,  G.  S.  Mada  and  F.  M.  A.  Blegur, "Jurnal  Saintek  Lahan  Kering," Comparative Analysis  of  The  Mamdani  Fuzzy  Inference System  Defuzzification  Method  in  Determining The  Tua  Kolo  (Sopi  Timor)  45%  Production  at The Sane Up-Ana Kefamenanu Factory, vol. V, no. 2, pp. 34-49, 2023.