Jurnal Algoritme Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 159- 169

## Implementasi Fuzzy-Mamdani untuk Pengendalian Suhu dan Kekeruhan Air Aquascape Berbasis IoT
Axel Natanael Salim 1 , Abdul Rahman* 2
1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jalan Rajawali No. 14 Palembang, 0711-376400 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas MDP, Palembang e-mail: 1 axelsanti610@mhs.mdp.ac.id, * 2 arahman@mdp.ac.id

## Abstrak
Aquascape  terdiri  dari  elemen  kompleks,  hardscape,  dan  softscape.  Aquascape membutuhkan perawatan yang rutin, salah satunya menjaga kualitas air yang digunakan agar tanaman dan makhluk hidup di dalamnya dapat tumbuh dengan sehat serta aquascape tetap enak dipandang mata. Kita dapat menjaga kualitas air dengan menjaga tingkat kekeruhan dan suhu air. Dengan menjaga kekeruhan suhu air, tanaman dan makhluk hidup yang terdapat di dalam aquascape  akan  tetap tumbuh  subur.  Untuk  menjaga  kondisi  air  tetap  jernih  dan  sehat,  maka diperlukan  sistem  pengendalian  tingkat  kekeruhan  dan  suhu  air  aquascape.  Penelitian  ini membuat sebuah sistem yang dapat menjaga kualitas air pada aquascape berbasis Internet of Things dengan mengimplementasikan algoritma Fuzzy Mamdani  untuk mengoptimalkan sistem yang dapat mengatur kecepatan kipas untuk menurunkan suhu air dan menentukan berapa lama pompa air akan berjalan dan mengalirkan air di aquascape. Hasil pengujian alat didapatkan, jika nilai sensor suhu, pH, dan kekeruhan air mendekati batas normal air maka pompa air akan menyala.  Jika  suhu  di  atas  27,89ºC  dan  pH  di  atas  13,  kipas  akan  bekerja  dengan  kecepatan penuh.  Untuk  mengukur  akurasi  sistem  aquascape  ini  digunakan  MAPE  dengan  nilai  error sebesar 3% untuk data kipas yang dihasilkan.

## Kata kunci: Fuzzy Mamdani, IoT, Aquascape

## Abstract
Aquascape consists of complex elements, hardscape, and softscape. Aquascape requires regular maintenance, one of which is maintaining the water quality so that the plants and living things in it can thrive and the aquascape remains pleasing to the eye. We can maintain water quality by maintaining the turbidity level and water temperature. By maintaining the turbidity of the water temperature, plants and living things in the aquascape will continue to thrive. To keep the  water  conditions  clear  and  healthy,  a  system  is  needed  to  control  the  turbidity  level  and temperature of the aquascape water. This study builds a system that can maintain water quality in  an  Internet  of  Things-based  aquascape  by  implementing  the  Fuzzy  Mamdani  algorithm  to optimize a system that can adjust the fan speed to lower the water temperature and determine how long the water pump will run and flow. Water in the aquascape. The results of the tool test are obtained; if the temperature, pH, and water turbidity sensor values are close to the normal water limits, the water pump will turn on. If the temperature is above 27.89ºC and the pH is above 13, the fan will run at full speed. To measure the accuracy of this aquascape system, MAPE is used with an error value of 3% for the fan data generated.
Keyword: Fuzzy Mamdani, IoT, Aquascape
160

## 1. PENDAHULUAN
Aquascape merupakan sebuah praktik mendekorasi akuarium dengan tanaman air, batu, batu, atau kayu apung dengan cara yang artistik [1]. Aquascape dapat dibuat dalam berbagai gaya. Sebelum mengatur substrat, kayu apung, batu, kerikil, dan batu, desain tata letak yang tepat harus diselesaikan. Ada beberapa gaya komposisi: cekung (tinggi di kedua sisi atau rendah di tengah), cembung (berlawanan dengan cekung, rendah di kedua sisi atau tinggi di tengah), segitiga (tinggi di  satu  sisi,  menurun  di  sisi  lain)  ,  dan  persegi  panjang[2].  Desain aquascape tersedia  dalam berbagai gaya yang berbeda, termasuk taman bergaya Belanda dan gaya alam yang terinspirasi Jepang.  Biasanya,  sebuah Aquascape berisi  ikan  dan  tanaman,  tetapi  dimungkinkan  untuk membuat aquascape seluruhnya  dari  tanaman,  atau  seluruhnya  dari  bebatuan  atau  hardscape lainnya (batu dan kayu)[3].
Keberhasilan  pemeliharaan aquascape bergantung  pada  pemantauan  terhadap  faktor- faktor penting seperti suhu, pencahayaan, dan penyaringan air. Namun, pada titik tertentu faktor kritis  ini  menjadi  terabaikan,  sehingga  tindakan  korektif  yang  diambil  terlambat  dan menyebabkan  kerusakan[4]. Internet  of  Things (IoT)  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk menggambarkan  keterkaitan  perangkat  digital  dan  fisik[5][6].  Aplikasi  untuk  memantau  dan mengendalikan  proses  di  berbagai  domain,  termasuk  proses  industri,  peralatan  rumah  tangga, aplikasi pemantauan kesehatan, rumah pintar, dan kota pintar, sedang dikembangkan berdasarkan perangkat  yang  mendukung  IoT[7][8][9].  IoT  merupakan  sebuah  konsep  di  mana  suatu  objek memiliki  kemampuan  untuk  mentransfer  data  melalui  jaringan  tanpa  memerlukan  interaksi manusia-ke-manusia atau manusia-komputer. Hasilnya, konsep IoT dapat diterapkan pada hampir semua  aktivitas  sehari-hari.  Perorangan,  perkantoran,  rumah  tinggal,  rumah  sakit,  pariwisata, industri,  transportasi,  konservasi  hewan,  pertanian,  dan  peternakan,  dan  termasuk  di pemerintahan[6].
Saat ini, mayoritas pemilik aquascape memantau dan menyesuaikan ekosistemnya secara manual,  terutama  dalam  hal  pencahayaan,  suhu  air,  dan  faktor  filtrasi.  Pada  saat  yang  sama, aquascape memiliki  batasan  bahwa  pemilik harus mengoperasikan  perangkat  secara  langsung, yang membutuhkan kedekatan fisik dengan aquascape . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sistem kontrol yang mampu menyelesaikan masalah ini. Sebuah prototipe sistem kontrol  online  berbasis  mikrokontroler  sedang  dikembangkan  untuk  mengontrol  suhu  air, keasaman  air,  dan  kekeruhan  air.  Untuk  memaksimalkan  kenyamanan  perawatan aquascape , rancangan yang dikembangkan menggabungkan sensor suhu, sensor pH air, dan sensor kekeruhan air.
Oleh karena itu, sistem yang digunakan dalam penelitian ini untuk menjaga kualitas air di aquascape terdiri dari mikrokontroler Wemos D1 Mini ESP8266, sensor suhu DS18B20 untuk membaca  nilai  suhu aquascape ,  sensor  kekeruhan,  sensor  pH,  HC-SR04.  sensor,  kipas  untuk mendinginkan suhu air, pompa air, relay empat saluran, driver motor dc L298N, serta algoritma Fuzzy dengan metode Mamdani digunakan untuk mengoptimalkan sistem kontrol ini, yang dapat mengatur kecepatan kipas untuk mengurangi suhu. Pada tingkat kekeruhan, logika fuzzy ini juga akan membantu dalam menentukan berapa lama pompa air akan berjalan dan mengalirkan air di aquascape berdasarkan nilai masukkan dari sensor kekeruhan dan pH.

## 1.1 Fuzzy Mamdani
Model  logika fuzzy  yang dikembangkan  oleh Mamdani  dan  Assiliam[10]  adalah  yang pertama didasarkan pada teori himpunan fuzzy Zadeh[11]. Sistem logika fuzzy terdiri dari empat mekanisme mendasar: inferensi fuzzifikasi, basis pengetahuan (juga dikenal sebagai basis aturan atau basis data), pengambilan keputusan (juga dikenal sebagai mesin inferensi atau mekanisme inferensi),  dan  defuzzifikasi[12][13].  Dua  komponen  utama  diperlukan  untuk  pengembangan sistem cerdas berdasarkan logika fuzzy: basis data pengetahuan  dan basis aturan pengetahuan. Logika  fuzzy  Mamdani  tidak  memiliki  algoritma  untuk  "mempelajari"  komponen pengetahuannya (basis data dan basis aturan) dari data. Ini menyiratkan bahwa logika fuzzy jenis
Vol. x, No. x, Bulan xxxx, Hal. x - xx                                                 E – ISSN : 2775-8796 ◼
161
ini harus dilakukan secara manual dan dengan tingkat subjektivitas yang tinggi, dengan kata lain pemodel  atau  spesialis  menentukan  jumlah  himpunan  fuzzy  untuk  setiap  variabel  input  dan output,  serta  rentang  antara  himpunan  ini.  Selain  itu,  pemodel  atau  spesialis  mendefinisikan seperangkat aturan yang akan digunakan oleh sistem inferensi fuzzy yang menyebabkan seluruh proposisi sistem menjadi subjektif[14].
Model  Mamdani  merupakan  model  relasional  fuzzy  dimana  setiap  aturan direpresentasikan  dengan  hubungan IF-THEN ,  karena  baik  anteseden  maupun  konsekuen merupakan  proposisi  fuzzy,  disebut  juga  sebagai  model  linguistik[14][15].  Strukturnya  dibuat secara  manual.  Fungsi  keanggotaan  fuzzy  berdasarkan  aturan  yang  dibuat  selama  proses pemodelan merupakan keluaran dari model tipe Mamdani[14]. Ini dapat berupa persamaan (1), baik secara matematis dan linguistik:
If x is A and y is B, then z is C
(1)
dimana  x  dan  y  mewakili  masukkant  sistem,  z  mewakili  keluaran  sistem,  dan  A,  B,  serta  C mewakili  fungsi  keanggotaan  anteseden  dan  konsekuen.  Pada  kebanyakan  kasus,  program perangkat  lunak  untuk  implementasi  model  jenis  ini  menggunakan  metode centroid untuk defuzzifikasi, yang dapat dianggap sebagai nilai bobot rata-rata,  di mana bobot diwakili oleh (xi), yang  menunjukkan  derajat  keanggotaan  dari  nilai  xi  dengan  konsep  yang  dimodelkan  oleh himpunan keluaran fuzzy A dan dalam bentuk majemuknya, dihitung dengan persamaan(2).
𝑧 = µ𝑐(𝑧)𝑧  𝑧 µ𝑐(𝑧)  𝑧 (2)
Dalam persamaan (2), Z adalah variabel konsekuen, dan  µc(z) adalah fungsi dari bentuk yang tersusun. Hasil kontinu atau diskrit dapat diperoleh karena proses defuzzifikasi Z[14][16].

## 1.2  Internet of Thing
Lapisan  persepsi  (penginderaan),  lapisan  jaringan  (transfer  data),  dan  lapisan  aplikasi adalah  tiga  lapisan  yang  membentuk  IoT(penyimpanan  dan  manipulasi  data).  Terlepas  dari kemajuan yang signifikan, IoT masih terus berkembang, sebagaimana dibuktikan oleh beberapa penelitian[17][18][19][20].
• Lapisan 1: lapisan persepsi, pada lapisan penggunaan teknologi seperti wireless sensor networks (WSN), radio frequency identification (RFID), near field communications (NFC).  Ada  beberapa  tumpang  tindih  antara teknologi  WSN  dan  RFID,  karena  tag RFID  semi-pasif  dan  aktif  juga  dapat  dianggap  sebagai  node  nirkabel  dengan kemampuan  komputasi  dan  penyimpanan  yang  berkurang.  Sebuah  node  sensor nirkabel  biasanya  terdiri  dari  modul  pemrosesan,  yang  umumnya  merupakan  unit mikrokontroler  berdaya  rendah  (MCU),  satu  atau  lebih  modul  sensor  (perangkat penginderaan analog atau digital tertanam atau eksternal), dan modul komunikasi RF, yang  biasanya  mampu  mendukung  teknologi  komunikasi  nirkabel  berdaya rendah[20].
• Lapisan 2: lapisan jaringan, node sensor nirkabel yang berinteraksi dengan objek fisik dan/atau  lingkungannya  berkomunikasi  dengan  node  tetangga  atau  gateway, membentuk  jaringan  di  mana  data  biasanya  diteruskan  ke  infrastruktur  jarak  jauh untuk penyimpanan, analisis lebih lanjut, pemrosesan, dan penyebaran pengetahuan berharga yang dapat diperoleh dari informasi[18].
162
• Lapisan 3: lapisan aplikasi, lapisan ini sangat penting, dan inilah yang memungkinkan IoT  diwujudkan  dalam  banyak  cara.  Lapisan  aplikasi  harus  mengatasi  beberapa masalah,  termasuk  mengidentifikasi  perangkat  sebagai  entitas  yang  berbeda. Identifikasi dan kemampuan pengalamatan dari miliaran perangkat di seluruh dunia akan  memungkinkan  akses  dan  kontrol  langsung  maupun  melalui  melalui  internet. Oleh  karena  itu,  keunikan  identitas,  keandalan,  kegigihan,  dan  skalabilitas  adalah karakteristik penting dari skema pengalamatan[18].

## 2. METODE PENELITIAN
Perancangan  sistem  kendali aquascape ini  terdiri  dari  perancangan  perangkat  keras ( hardware ) dan perangkat lunak ( software ).

## 2.1 Desain Perangkat Keras (Hardware Design)
Perangkat  keras  terdiri  dari  sistem  kendali  yang  menggunakan mikrokontroler  Wemos D1  Mini  ESP8266  dan  sensor  pendukung  sebagai  input  data  ke  mikrokontroler.  Sensor  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sensor  suhu  sebagai  pendeteksi  suhu  air aquascape menggunakan  sensor  tipe  DS18B20,  sensor  kekeruhan  air  digunakan  untuk  mengukur  tingkat kekeruhan air, sensor HC-SR04 digunakan sebagai sensor untuk mengukur tinggi permukaan air di aquascape .  Turbidity  sensor  digunakan  untuk mendeteksi tingkat  kekeruhan  air aquascape , dan sensor pH air digunakan untuk mengukur tingkat keasaman air aquascape . Perangkat lunak ini terdiri dari antarmuka berbasis web yang memungkinkan pengguna untuk memantau sistem aquascape . Gambar.1 menunjukkan diagram arsitektur keseluruhan sistem kontrol Aquascape .
Wemos D1 Mini ESP8266 Fuzzy logic control Fuzzification Rule Bases Inference Defuzzification Controller Electric Fan Water Pump temperature sensor pH sensor Turbidity Sensor HC-SR04 Sensor Internet Monitoring via web page Monitoring via smartphone
Gambar 1. Rancangan Arsitektur Sistem Kontrol Aquascape

## 2.2 Desain Perangkat Lunak (Software Design)
Perangkat  lunak  atau  software  yang  digunakan  pada  sistem  kendali Aquascape ini menggunakan  aplikasi  Arduino  IDE  sebagai  aplikasi  pemrograman  ke  mikrokontroler, MQTT Explorer sebagai aplikasi komunikasi publish atau subscribe antara publisher dan broker , Node- Red sebagai alat browser yang digunakan untuk melakukan pemantauan secara real-time dengan tampilan  yang  menarik,  dan  MQTT  Dash  sebagai  aplikasi  android  yang  berfungsi  untuk pelacakan real-time .
Arduino  IDE  digunakan  untuk  membuat  source  code  atau  baris  perintah  yang  akan disematkan  pada  mikrokontroler  yang  digunakan  untuk  mengontrol  sistem aquascape .  Pada aplikasi MQTT Explorer ditambahkan topik yang akan mempublikasikan data yang telah dikirim
Vol. x, No. x, Bulan xxxx, Hal. x - xx                                                 E – ISSN : 2775-8796 ◼
163
dari  mikrokontroler,  kemudian  mencoba  untuk  terhubung  ke  mqtt://test.moqsuitto.org:1883/. Node-Red adalah alat browser yang digunakan untuk memantau data dengan berlangganan topik tertentu.  Gambar  2.  menampilkan  data  yang  telah  dikirimkan  mikrokontroler;  data  juga  akan dipublikasikan.
Gambar 2. Tampilan data yang ada pada MQTT Explore
Gambar 3. Diagram Alir Sistem Kendali Aquascape
Gambar 3 mengilustrasikan diagram alir dari sistem yang diusulkan, proses ini dimulai dengan  memeriksa  apakah  mikrokontroler  telah  terhubung  ke  internet.  Jika  mikrokontroler
START Connect to WIFI Read pH Sensor
Read Turbidity Sensor Read HC-SR04 Sensor
Read Temperature Sensor Fuzzification Fuzzy Rule Inference Defuzzification Calculation Results Compare with Calculation Results Publish data Using MQTT to Masquitto NO YES END Yes
164 terhubung  ke  internet,  mikrokontroler  akan  membaca  sensor  dan  melakukan  dua  tindakan; pertama,  mikrokontroler  akan  mengirimkan  data  dari  sensor.  Sensor  akan  mengirimkannya melalui  MQTT  ke  MQTT  Broker.  Kedua,  mikrokontroler  akan  menjadikan  data  dari  sensor tersebut sebagai masukan dari algoritma fuzzy dengan metode Mamdani. Setelah algoritma fuzzy memproses data, mikrokontroler akan menjadikan hasil perhitungan dari proses algoritma fuzzy sebagai input baru untuk mengontrol output sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Akuisisi  data  adalah  suatu  sistem  instrumentasi  elektronik  yang  terdiri  dari  sejumlah elemen  yang  bersama-sama  bertujuan  untuk  mengukur,  menyimpan,  dan  mengolah  hasil pengukuran.  Akuisisi  data  adalah  antarmuka  antara  sensor  analog  dan  sensor  digital.  Sensor analog termasuk pengkondisian sinyal dengan segala kelengkapan dan keadaannya, sedangkan sensor digital adalah pemrosesan digital yang dilakukan oleh mikrokontroler.

## 3.1 Pengolahan Data Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani
Data yang diperoleh pada penelitian ini akan diolah dengan menggunakan metode Fuzzy Mamdani. Ada empat tahapan dalam metode fuzzy mamdani untuk mendapatkan keluaran, yaitu fuzzifikasi, pembentukan aturan fuzzy, inferensi dan deffuzifikasi. Sebelum melakukan tahapan fuzzy mamdani dilakukan pembentukan himpunan fuzzy, Tabel 1 merupakan tabel pembentukan himpunan fuzzy masukkan dan keluaran.
Tabel 1. Pembentukkan Fuzzy Set
Berdasarkan  variabel  dan  domain  dari  himpunan  fuzzy  pada  Tabel  1,  maka  langkah selanjutnya adalah menentukan fungsi keanggotaan dari variabel suhu air, pH air, kekeruhan air, kipas angin, dan penguras air yang akan disajikan berdasarkan nilai rata-rata sensor yang dimiliki, seperti suhu air diperoleh sebesar 26,83ºC, pH air sebesar 4,75, kekeruhan air sebesar 10,09 NTU.
Process Function Variable Set Range Kendali Suhu Air Masukkan Suhu
Cold
[25 29.38] Normal Warm pH Acidic [0 8.44] Neutral Alkaline Keluaran Kipas Angin Slow [0 1023] Normal Fast Kendali Kekeruhan Air Masukkan Turbidity Clear
[0 25] Normal Turbid pH Acidic [0 8.44] Neutral Alkaline Suhur Cold [25 29.38] Normal Warm Keluaran Kuras Air Off [0 292] Normal Long
Vol. x, No. x, Bulan xxxx, Hal. x - xx                                                 E – ISSN : 2775-8796 ◼
Berbasis IoT]
165
Selanjutnya nilai-nilai tersebut akan dilakukan pengolahan menggunakan fuzzy Mamdani selama proses pengolahan data.
Variabel kondisi fungsi keanggotaan suhu air aquascape dibagi menjadi dingin, normal, dan hangat. Fungsi keanggotaan untuk suhu air ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Suhu Air Aquascape
Fungsi keanggotaan pada variabel suhu air dirumuskan sebagai berikut:
μ cool (x)    =    { 1; (27.89 − x) (27.89 − 26.37) ; 0; x ≤ 26.37 26.37 ≤ x ≤ 27.89 x ≥ 27.89 μ normal (x)   =
{
0; (x − 26.37)
(27.89 − 26.37) ;
(29.38 − x)
(29.38 − 27.89) ; x ≤ 26.37 atau x ≥ 29.38
26.37 ≤ x ≤ 27.89 27.89 ≤ x ≤ 29.38 μ warm (x)     =     { 0; (x − 27.89) (29.38 − 27.89) 1; ; x ≤ 27.89 27.89 ≤ x ≤ 29.38 x ≥ 29.38
Dapat dilihat pada Gambar 4, suhu 26,83ºC berpotongan dengan fungsi keanggotaan dingin dan normal sehingga:
μ 𝑐𝑜𝑜𝑙 (26.83)       = (27.89 − 26.83) (27.89 − 26.37) = 1.06 1.52 = 0.697368 μ normal (26.83) = (26.83 − 26.37) (27.89 − 26.37) = 0.46 1.52 = 0.302631
Variabel fungsi keanggotaan pH air dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian, yaitu: asam, netral, dan basa. Gambar 5 adalah gambar fungsi keanggotaan pH air.
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Suhu Air Aquascape
166
Variabel fungsi keanggotaan pH air dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian, yaitu: asam, netral, dan basa seperti yang diterlihat pada Gambar 6. Pada Gambar 6 dapat dilihat bahwa pH 4,75 bersinggungan dengan fungsi keanggotaan netral dan basa sehingga:
μ netral (4.75)    = (8.44 − 4.75) (8.44 − 4.229) = 3.69 4.221 = 0.874200 μ alkaline (4.75) = (4.75 − 4.229) (8.44 − 4.229) = 0.521 4.221 = 0.123430

## Gambar 6. Fungsi Keanggotaan pH Air Aquascape
Variabel kondisi membership function kekeruhan air dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga  bagian,  yaitu:  jernih,  normal,  dan  berawan.  Gambar  7  menunjukkan  fungsi  keanggotaan kekeruhan air.
Gambar 7. Fungsi Keanggotaan Kekeruhan Air Aquascape
Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa untuk kekeruhan 10,09 NTU bersinggungan dengan fungsi keanggotaan clear dan normal sehingga:
μ jernih (10.09) = (13.97 − 10.09) (13.97 − 0) = 3.88 13.97 = 0.277738 μ normal (10.09) = (10.09 − 0) (13.97 − 0) = 10.09 13.97 = 0.722261
Variabel kondisi membership function kipas angin dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian, yaitu: lambat, normal, dan cepat. Gambar 8, menunjukkan fungsi keanggotaan kipas angin.
Gambar 8. Fungsi Keanggotaan Kipas Angin Aquascape
Vol. x, No. x, Bulan xxxx, Hal. x - xx                                                 E – ISSN : 2775-8796 ◼
167
Variabel fungsi keanggotaan pengurasan air aquascape pada penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian yaitu mati, pendek, dan panjang. Gambar 9 adalah gambar fungsi keanggotaan pompa pengurasan air aquascape .
Gambar 9. Batas Area Fungsi Keanggotaan Off dan Short Drain
Setelah  nilai  keanggotaan  temperatur,  pH,  dan  kekeruhan  diketahui,  maka  diterapkan fungsi implikasi menggunakan metode MIN dari aturan yang ada, yaitu:
[R10] If (Suhu = Cool) and (pH = Netral) and (Turbidity = Clear) then (Drain = Off)
α-predikat 1 = MIN(0.697368 ; 0.874200 ; 0.277738)
= 0.277738
[R11] If (Suhu = Cool) and (pH = Netral) and (Turbidity = normal) then (Drain = Off) α-predikat 2 = MIN(0.697368 ; 0.874200 ; 0.722261) = 0.697368
[R13] If (Suhu = Cool) and (pH = Alkaline) and (Turbidity = Clear) then (Drain = Off) α-predikat 3 = MIN(0.697368 ; 0.123430 ; 0.277738) = 0.123430
[R14] If (Suhu = Cool) and (pH = Alkaline) and (Turbidity = normal) then (Drain = Short) α-predikat 4 = MIN(0.697368 ; 0.123430 ; 0.722261) = 0.123430
[R19] If (Suhu = Normal) and (pH = Netral) and (Turbidity = Clear) then (Drain = Off) α-predikat 5 = MIN(0.302631 ; 0.874200 ; 0.277738) = 0.277738
[R20] If (Suhu = Normal) and (pH = Netral) and (Turbidity = normal) then (Drain = Off) α-predikat 6 = MIN(0.302631 ; 0.874200 ; 0.722261) = 0.302631
[R22] If (Suhu = Normal) and (pH = Alkaline) and (Turbidity = Clear) then (Drain = Off) α-predikat 7 = MIN(0.302631 ; 0.123430 ; 0.277738) = 0.123430
[R23] If (Suhu = Normal) and (pH = Alkaline) and (Turbidity = normal) then (Drain = Short) α-predikat 8 = MIN(0.302631 ; 0.123430 ; 0.722261) = 0.123430
Setelah  diketahui  semua  nilai  implikasinya,  selanjutnya  dilakukan  penyusunan  aturan dengan menggunakan metode MAX sebagai berikut:
• Drain Output Max Drain Off    = MAX(rules 10, 11, 13, 19, 20, 22) = 0.697368
Max Drain Short = MAX(rules 14, 23)
= 0.123430
• Drain area limit Off
Drain Off-1 = (146-x)/(146-0)  =  0.697368 = 146 - 101.815728 = 44.184272 Drain Off-2 = (146-x)/(146-0) = 0.123430 = 146 - 18.02078  = 127.97922
• Drain area limit Short
168
Drain Short-1 = 292−x 292−146 = 0.123430 = 292 – 18.02078 = 292.97922
Hasil  pengujian  sistem  yang  telah  dirancang  dan  diolah  menggunakan  logika  Fuzzy Mamdani dapat dilihat pada Tabel 2. Pada tabel ini dapat dilihat bahwa pompa air akan melaukan pembuangan air jika nilai sensor kekeruhan air di bawah batas normal dan mengisi aquascape dengan  air  yang  baru.  Jika  pompa  pembuangan  berfungsi  maka  kipas  akan  dimatikan  sampai pompa selesai mengalirkan air ke dalam aquascape .
Tabel 2. Hasil Pengujian Sistem Aquascape Masukan Keluaran Information Suhu pH Turbidity  Fan Drain 26.4 2.14 22.9 - 181 Water pump ON for 3 minutes 1 second 27.2 5 24 - 160 Water pump ON for 2 minutes 40 second 26.88 4.81 20.99 - 164 Water pump ON for 2 minutes 48 second 26.4 3.18 0 183 - Fan ON at 183 rpm 26.94 6.80 0 509 - Fan ON at 509 rpm 27.31 6.99 0 571 - Fan ON at 571 rpm
Berdasarkan data hasil pengujian di tabel 2, Mean Percentage Error (MAPE) digunakan untuk menghitung nilai persentase error (%) dengan menggunakan persamaan (3). Dari pengujian yang dilakukan sebanyak tujuh kali, rata-rata nilai error untuk pengujian data fan adalah 3%.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑛 𝑡=1 𝑌 𝑡 −𝑌′ 𝑡 𝑌 𝑡

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan penulis, dalam implementasi logika fuzzy Mamdani untuk mengontrol suhu dan kekeruhan air secara otomatis pada aquascape berbasis IoT ini,  metode  fuzzy  Mamdani  dapat  diimplementasikan  pada  mikrokontroler  Wemos  D1  Mini ESP8266  untuk  menentukan  kecepatan  kipas  angin  dan  menentukan  berapa  lama  pompa  air diaktifkan untuk menguras serta mengisi kembali air pada aquascape agar suhu air dan kekeruhan air  dapat  dikendalikan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem aquascape diketahui  bahwa  jika sensor suhu, pH, dan kekeruhan air mendekati batas normal air aquascape maka pompa air akan menyala. Jika suhu diatas 27.89ºC dan pH diatas 13 maka kipas akan menyala dengan kecepatan penuh,  dan  hasil  perhitungan  menggunakan  MAPE  menunjukkan  bahwa  untuk  data  kipas persentase error sebesar 3%.

## 5. SARAN
Untuk  penelitian  lebih  lanjut  dapat  dikembangkan  sistem  penegndalian aquascape dengan menggunakan model machine learning dan penambahan sensor-sensor serta pendinginan air aquascape dapat menggunakan komponen yang lain selain kipas angin.
Vol. x, No. x, Bulan xxxx, Hal. x - xx                                                 E – ISSN : 2775-8796 ◼
Berbasis IoT]
169

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Martin, Aquascaping: Aquarium Landscaping Like a Pro, Second Edition: Aquarist’s Guide to Planted Tank Aesthetics and Design . Ubiquitous Publishing, 2013.
[2] K. M. Kumari dan N. V. Kumar, “Art and science of aquascaping,” Pharma Innov. J. , vol. 10(6), no. January, hal. 240–245, 2021.
[3] A. goleman, daniel; boyatzis, Richard; Mckee, A. J. Nathan, dan A. Scobell, “Training Manual on Freshwater Ornamental Fish Breeding and Aquascaping Techniques,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, hal. 1689–1699, 2019.
[4] T.  Sutabri,  Y.  B.  Widodo,  S.  Sibuea,  I.  Rajiani,  dan  Y.  Hasan,  “Tankmate  Design  for Settings Filter, Temperature, and Light on Aquascape,” J. Southwest Jiaotong Univ. , vol. 54, no. 5, 2019, doi: 10.35741/issn.0258-2724.54.5.45.
[5] L.  Atzori,  A.  Iera,  dan  G.  Morabito,  “The  Internet  of  Things:  A  survey,” Comput. Networks , vol. 54, no. 15, hal. 2787–2805, 2010, doi: 10.1016/j.comnet.2010.05.010.
[6] A. Rahman, Ermatita, dan D. Budianta, “Data Warehouse Design for Soil Nutrients with IoT Based Data Sources,” Proc. - 1st Int. Conf. Informatics, Multimedia, Cyber Inf. Syst. ICIMCIS 2019 , hal. 181–186, 2019, doi: 10.1109/ICIMCIS48181.2019.8985209.
[7] D. A. K. Karimi, “What the Internet of Things (IoT) Needs to Become a Reality,” Free. White Pap. , 2013.
[8] L. Atzori, A. Iera, dan G. Morabito, “From ‘smart objects’ to ‘social objects’: The next evolutionary  step  of  the  internet  of  things,” IEEE  Commun.  Mag. ,  2014,  doi: 10.1109/MCOM.2014.6710070.
[9] I. Bojanova, G. Hurlburt, dan J. Voas, “Imagineering an internet of anything,” Computer (Long. Beach. Calif). , 2014, doi: 10.1109/MC.2014.150.
[10] E. H. Mamdani dan S. Assilian, “An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller,” Int.  J.  Man.  Mach.  Stud. ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  1–13,  1975,  doi: https://doi.org/10.1016/S0020-7373(75)80002-2.
[11] L.  A.  Zadeh,  “Fuzzy  sets,” Inf.  Control ,  vol.  8,  no.  3,  hal.  338–353,  1965,  doi: https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
[12] S.  N.  Sivanandam,  S.  Sumathi,  dan  S.  N.  Deepa, Introduction  to  Fuzzy  Logic  using MATLAB , 1 ed. Berlin: Springer, Berlin, Heidelberg, 2007.
[13] R.  Rustum dkk. , “Sustainability Ranking of Desalination Plants Using Mamdani Fuzzy Logic Inference Systems,” Sustainability , vol. 12, no. 2. 2020, doi: 10.3390/su12020631.
[14] Y. F. Hernández-Julio, M. J. Prieto-Guevara, W. Nieto-Bernal, I. Meriño-Fuentes, dan A. Guerrero-Avendaño,  “Framework  for  the  development  of  data-driven  mamdani-type fuzzy  clinical  decision  support  systems,” Diagnostics ,  vol.  9,  no.  2,  2019,  doi: 10.3390/diagnostics9020052.
[15] R.  Babuška,  “Fuzzy  Modeling  BT    -  Fuzzy  Modeling  for  Control,”  R.  Babuška,  Ed. Dordrecht: Springer Netherlands, 1998, hal. 9–48.
[16] R. C. Bassanezi, Tópicos de Lógica Fuzzy e Biomatemática , no. June. 2014.
[17] D.  Miorandi,  S.  Sicari,  F.  De  Pellegrini,  dan  I.  Chlamtac,  “Internet  of  things:  Vision, applications and research challenges,” Ad Hoc Networks , vol. 10, no. 7, hal. 1497–1516, 2012, doi: https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2012.02.016.
[18] J. Gubbi, R. Buyya, S. Marusic, dan M. Palaniswami, “Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 29, no. 7, hal. 1645–1660, 2013, doi: https://doi.org/10.1016/j.future.2013.01.010.
[19] A. Botta, W. De Donato, V. Persico, dan A. Pescapé, “Integration of Cloud computing and Internet  of  Things:  A  survey,” Futur.  Gener.  Comput.  Syst. ,  2016,  doi: 10.1016/j.future.2015.09.021.
[20] A. Tzounis, N. Katsoulas, T. Bartzanas, dan C. Kittas, “Internet of Things in agriculture, recent  advances  and  future  challenges,” Biosystems  Engineering ,  vol.  164.  2017,  doi: 10.1016/j.biosystemseng.2017.09.007.