ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E- ISSN 2503-2933

## Smart Agriculture : Pengendalian Kelembapan Dan Suhu Pada Penyiraman Otomatis Tanaman Berbasis IoT
Fhizyel Nazareta 1 , Fauziah 2 , Gatot Soepriyono 3 1,2,3 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika Universitas Nasional Jl. Sawo Manila, Pejaten Ps. Minggu, Jakarta 12520 e-mail: 1 fhizyeln@gmail.com, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id,
3 gatot.soepriyono@civitas.unas.ac.id

## Abstrak
Smart  agriculture  pada  aplikasi  monitoring  penyiraman  otomatis  dibuat  untuk perawatan  tanaman  untuk  pengendalian  terhadap  suhu  dan  kelembapan,  tanaman  akan  baik pada  suhu  dan  kelembapn  idela,  penyiraman  harus  dilakukan  untuk  keberlangsungan  hidup tanaman. Kurangnya pemeliharaan tanaman ketika pemilik tanaman berkendala untuk merawat tanaman, sehingga tanaman diperkebunan tidak terawat. Pada penelitian membuat rancangan sistem  monitoring  kelembapan  udara,  suhu  dan  kelembapan  tanah  berbasis  IoT  untuk penyiraman  secara  otomatis  pada  tanaman  hias  berdasarkan  nilai  suhu  kelembapan  udara disekitar dan kelembapan tanah. Sistem menggunakan sensor DHT22 dan Soil Moisture untuk mengukur kelembapan udara, suhu dan kelembapan tanah yang diolah dengan ESP8266 untuk dikirim  ke  platform  thinger.io  dan  diterima  perangkat  aplikasi  monitoring.  Pengujian melakukan  perbandingan  keakuratan  algoritma  fuzzy  inference  untuk  menentukan  durasi penyiraman.  Rancang  sistem  dengan  aturan  fuzzy  inference  tsukamoto  memiliki  akurasi  yang baik  dari  hasil  pergukuran  100%  data  yang  sesuai,  sedangkan  aturan  metode  fuzzy  inference mamdani  mendapatkan  data  45%  yang  sesuai  dari  minimal  20  detik  dan  penyiraman  durasi lama  maksimal  30  detik.  Hasil  pengujian  seluruh  sistem  yaitu  hasil  kuantitatif  yaitu  rata-rata durasi penyiraman yang dihasilkan metode tsukamoto 25 detik dan rata – rata yang dihasilkan pada metode mamdani 12 detik dan selisih presentase 51,94% dari pengukuran.
Kata kunci —Penyiraman Otomatis, Fuzzy Inference, Monitoring, Soil Moisture, DHT22

## Abstract
Smart agriculture in the automatic watering monitoring application is made for plant care  to  control  temperature  and  humidity,  plants  will  be  ideal  temperature  and  humidity, watering must be done for plant survival. Lack of plant maintenance when plant owners have problems caring for the plants, so the plants in the plantations are not maintained. The design of  an  IoT-based  monitoring  system  for  air  humidity,  temperature  and  soil  humidity  for automatic watering of ornamental plants based on the temperature value of the surrounding air humidity and soil moisture. The system uses DHT22 and Soil Moisture sensors to measure air humidity, temperature and soil moisture which is processed with ESP8266 to sent the thinger.io platform  and  received  by  monitoring  devices.  The  test  compares  the  accuracy  of  the  fuzzy inference  algorithm  to  determine  the  duration  of  watering.  The  system  design  with  fuzzy inference  tsukamoto  rules  has  good  accuracy  from  the  measurement  results  of  100%  of  the appropriate  data,  while  the  fuzzy  inference  mamdani  method  rules  get  appropriate  45%  data from minimum of 20 seconds and maximum duration of watering of 30 seconds. The results of testing the entire system are quantitative results, the average duration of watering produced by the Tsukamoto method of 25 seconds and the average produced by the Mamdani method of 12 seconds and a percentage difference of 51.94% from measurement.
Keywords —Automatic Watering, Fuzzy Inference, Monitoring, Soil Moisture, DHT22
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503- 2933 840
IJCCS Vol. x, No. _page

## 1. PENDAHULUAN
erkembangan teknologi berbasis Internet of Things (IoT) seperti Smart Agriculture adalah salah  satu  inovasi  dari IoT dalam  bidang  pertanian  dan  perkebunan.  Mengintegrasikan smart  agriculture  pada  tanaman  mampu  memberikan  kemudahan  dalam perawatan    dan pemantauan  terhadap  kondisi  tanaman tanpa terkendala jarak atau waktu sehingga sistem yang akan  melakukan  perawatan  tanaman  secara  otomatis.[1]  Sistem  penyiraman  otomatis  dibuat untuk perawatan pada tanaman untuk pengendalian terhadap suhu dan kelembapan udara begitu penting  untuk  tanaman  terutama  bagi  tanaman  hias  yang  perlu  perawatan  rutin  dan  intensif, terutama penyiraman harus dilakukan sebagai keberlangsungan hidup dalam membuat makanan atau fotosintesis.[2], [3] Penyebab dari kurangnya  pemeliharaan tanaman yaitu ketika pemilik tanaman  sedang  sibuk  dengan  pekerjaannya  yang  mengharuskan  pemilik  kebun  untuk  keluar kota,  sehingga  tanaman  diperkebunan  tidak  terawat.[4]  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  alat  untuk membantu  pemilik  kebun  dalam  memelihara  dan  merawat  tanaman  secara  otomatis  sesuai dengan  kebutuhan  atau  pengaturan  waktu  yang  dapat  ditentukan.[5]  Teknologi  kecerdasan buatan  berbasis Internet  of  Things  (IoT) memberikan  manfaat  dan  keuntungan  pada  sektor pertanian dalam melakukan pengaturan suhu yang baik untuk tanaman yaitu dengan melakukan sistem  monitoring  dan  pengujian  logika  algoritma fuzzy .[6]  Pada  keperluan  sistem  monitoring suhu  dan  kelembapan  udara  secara  nirkabel  sangat  dibutuhkan  oleh  tanaman  data  dikirim  dan diterima  secara  nirkabel  dengan  jarak  jangkau  di  luar  ruangan.[7],  [8]  Penerapan  teknologi monitoring  pada  suhu  dan  kelembapan  yaitu  untuk  melakukan  perawatan  dalam  bidang perkebunan lebih efisien dan meningkatkan hasil produktivitas dalam proses perawatan.[9]
Pada  penelitian  terdahulu  untuk  mengambil  keputusan  dalam  penyiraman  otomatis tanaman  menggunakan  algoritma  logika fuzzy  mamdani ,  perancangan  sistem  prototype penyiraman  tanaman  otomatis,  pada  pengujian  terlihat  pada  kelembapan  baik  dan  suhu  udara 30 o C  dan  kelembapan  tanah  50%  tanaman  tidak  akan  disiram  dan  suhu    udara  31 o C    dan kelembaban  tanah  22%  waktu  penyiraman  tanaman  berdurasi “Lama” sehingga  dapat disimpulkan  metode  mamdani  mempunyai  akurasi  baik.[5]  Pengujian  terkait  selanjutnya pengendalian  kelembapan  tanah  dan  suhu  tanaman  menggunakan  sensor  DHT11.  untuk menentukan kelembapan dan suhu yang sesuai dan mempertahankan kelembapan dan suhu yang baik bagi tanaman. Sistem pendukung keputusan yang cocok untuk diterapkan pada sistem ini yaitu  menggunakan  aturan  fuzzy.  Penggunaan  aturan  logika  fuzzy  dapat  menentukan keberhasilan hingga 80% atau mendapatkan hasil yang baik dalam pengendalian sistem karena keakuratannya.[10]  Penelitian  lainnya  dalam  pengujian  penyiraman  pada  tanaman  strawberry yaitu  melakukan  pengujian  terhadap  kelembapan  dan  suhu  untuk  penyiraman  otomatis  karena permasalahan  kelembapan  dan  suhu  rentan  berubah  dan  kondisi  air  dalam  tahan  yang  tidak dapat  diketahui,  maka  penelitian  membuat  sistem  penyiraman  otomatis  dengan  metode fuzzy inference  system  tsukamoto dengan  hasil  baik  pengujian  diperoleh  nilai error dari metode Tsukamoto sebesar  4,9570  dari  perhitungan  dan  hasil  error  yang  kecil.  Sehingga  disimpulkan pengujian dari penerapan fuzzy inference tsukamoto akurasi baik.[11]
Pada  penelitian  ini  mempunyai  permasaan  obyek  yang  diteliti  yaitu  tanaman  dari penelitian  sebelumnya  dan  pengembangan  dari  penelitian  melakukan  penyiraman  secara otomatis  berdasarkan  3  parameter  kelembapan  udara,  suhu  udara  dan  kelembapan  tanah. Perkembangan  penelitian  ini  menggunakan  sensor  DHT22, Soil  Moisture dan Modul  RTC . Penerapan  logika fuzzy  tsukamoto dan mamdani dilakukan  untuk  membandingkan  ke  akuratan nilai  durasi  penyiraman  tanaman  serta  menerapkan  kombinasi  dari  algoritma  decision  tree sebagai  penerapan  untuk  pohon  keputusan  melakukan  penyiraman  tanaman  secara  otomatis pada waktu tertntu  dengan bantuan modul RTC.
P
841 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503-2933
ar, implies research results (First Author)

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan mendapatkan algoritma dari metode fuzzy logic mana  yang  tepat  dan  baik  untuk  menentukan  lama  waktu  atau  durasi  penyiraman  pada tanaman  hias  jenis  daun  seperti  aglonema  dan  dieffenbachia,  metode  yang  digunakan diantaranya,  yaitu  : Fuzzy  Inference  Tsukamoto dan Fuzzy  Inference  Mamdani .  Setelah mengetahui metode dari fuzzy logic yang tepat maka akan dibuat sistem monitoring penyiraman otomatis untuk tanaman, dalam pebuatan sistem juga diperlukan alat seperti mikrokontroller dan sensor serta aplikasi agar dapat melakukan monitoring terhadap suhu dan kelembapan tanaman.

## 2.1   Rancangan Arsitektur Desain Sistem
Merupakan desain atau rancangan konsep  secara  teknis  terhadap  sistem  yang akan dibentuk berdasarkan hasil dari tahap analisa sistem terhadap kebutuhan. Pada tahap ini dimana sistem  yang  akan  dibuat  mulai  dirancang,  baik  berupa  perancangan  desain  perangkat  keras, maupun  perancangan  program  melalui  pembuatan  kode  oleh  bahasa  pemrograman  yang  telah mendukung sistem yang akan dibuat dan dikembangkan.
Gambar 1. Rancangan Desain Arsitektur Sistem
Pada gambar 1 memperlihatkan alur kerja sistem. Tahap awal sensor DHT22 membaca suhu dan kelembapan udara disekitar tanaman dan Soil Moisture membaca kondisi tanah pada tanaman  setelah  itu  memerikan  inputan  ke NodeMCU  ESP8266 sebagai  mikrokontroller, selanjutnya NodeMCU akan  mengatur  dan  membandingkan  hasil  inputan  setelah  itu meneruskan  data  ke  servo  dan cloud  platform .  Dari cloud  platform akan  dikirim  dan  diterima perangkat  aplikasi  dan  akan  memampilkan  data  nilai  suhu  dan  kelembapan  udara  pada perangkat  aplikasi  monitoring  berbasis  website.  Sedangkan  servo  sebagai  penggerak  keran  air untuk penyiraman pada tanaman.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503- 2933 842
IJCCS Vol. x, No. _page
Gambar 2. Menjelaskan Flowchart Pengaturan Durasi Penyiraman Tanaman
Flowchart  pengaturan  durasi  penyiraman  dapat  dilihat  pada  gambar  2  sebagai  sistem pengaturan  durasi  penyiraman,  jika  suhu  yang  dibaca  oleh  sensor  diatas  27  Celsius  dan kelembapan udara & tanah dibawah 70% RH maka servo akan bergerak ke sudut 180 o derajat selama ≥ 20 detik, jika  suhu yang dibaca oleh sensor diatas 33 Celsius dan kelembapan udara dan tanah dibawah 50% RH maka servo akan bergerak ke sudut 180 o derajat selama ≤ 30 detik.
843 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503-2933
ar, implies research results (First Author)
Aplikasi monitoring yang terhubung ke cloud thinger.io , pengaturan ini berfungsi untuk menerima  data  dari  ESP8266  yang  terhubung  ke  platform  cloud  IoT  tools  agar  data  dapat dikonsumsi pengguna dengan perangkat yang terhubung dengan internet sehingga memudahkan pengguna  untuk  memantau  kondisi  suhu  atau  kelembapan  disekitar  tanaman  dan  aplikasi monitoring  yang  terhubung  ini  berbasis  website  jadi  dapat  memudahkan  pengguna  karena multiplatform.

## 2.2   Analisis Kebutuhan Sistem Perangkat Keras
Pada  tahap  penelitian  ini  dilakukan  analisis  sesuai  kebutuhan  sistem  dalam  proses pengembangan  dan  termasuk  mengambil  data  dari  perangkat  menjadi  output  yang dibutuhkan.[12] Adapun sebagai berikut :

## 2. 2.1 NodeMCU
NodeMCU  adalah  pengontrol  sistem  penyiraman  otomatis  pada  tanaman  hias  daun menggunakan  modul  wifi.  Perangkat  ini  digunakan  sebagai  perangkat  mikrokontroller  untuk menjalankan  fungsi  lainya  seperti  menerima  data  suhu  dan  kelembapan  udara  dari  sensor DHT22 ke perangkat monitoring.

## 2. 2.2 Sensor DHT 22
DHT22 berfungsi sebagai pembaca suhu dan kelembapan udara dan mengirimkan data ke ESP8266.

## 2. 2.3 Soil Moisture
Sensor  soil  moisture  digunakan  sebagai  alat  pembaca  kondisi  kelembapan  tanah  pada sistem penyiraman otomatis untuk mengontrol sistem tersebut diperlukan mikrokontroler.

## 2. 2.4 RTC Module DS3231
Modul RTC adalah chip ic yang digunakan untuk menghitung waktu dan pada project smart  agriculture  ini  digunakan  untuk  menentukan  waktu  kapan  mulainya  penyiraman  pada tanaman  dengan  modul  ini  dapat  membaca  waktu  dan  tanggal  dan  dengan  mudah  juga menentukan durasi penyiraman pada project ini.

## 2. 2.5 Motor Servo
Motor Servo digunakan untuk  menggerakan keran air sebagai media penyiraman pada tanaman  hias  daun.  Bila  kondisi  penyiraman  maka  servo  akan  bergerak  ke  arah  180 o untuk menyalakan  keran,  jika  keadaan  tidak  dilakukan  penyiraman  maka  servo  bergerak  ke  arah  0 o keran tidak bergerak.

## 2.3   Kebutuhan Perangkat Lunak (Software)
Kebutuhan  Perangkat  lunak  digunakan  sebagai  alat  pengembangan  sistem  dan monitoring penyiraman otomatis untuk memantau kondisi suhu dan kelembapan sistem tersebut diperlukan software sebagai berikut :
1) Sistem Operasi windows 10
2) Arduino IDE
3) Visual Studio Code
4) Aplikasi Monitoring Berbasis Website
5) Platform IoT tools Thinger.io
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503- 2933 844
Fhizyel , et., al [ Smart Agriculture : Pengendalian Kelembapan dan Suhu pada Penyiraman Otomatis Tanaman Berbasis IoT]
IJCCS Vol. x, No. _page

## 2.4 Decision Tree
Decision  tree  digunakan  untuk  menentukan  keputusan  dalam  rancangan  sistem  nilai suhu  dan  kelembapan  udara  yang  akan  diberikan  oleh DHT22 dan  sensor Soil  Moisture . Pengambilan keputusan dalam melakukan penyiraman sesuai dengan nilai suhu dan kelembapan yang akan diberikan  oleh sensor yang di  tampilkan  pada perangkat monitoring yang tehubung internet  dan  dilakukan  perbandingan  pada  ESP8266  dengan  menggunakan  algoritma  decision tree sebagai metode pengambilan keputusan dikembangkan.[13]
Gambar 4. Pohon Keputusan Penyiraman
Metode  pengambilan  keputusan  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  4  dapat  dilihat  sensor membaca  suhu  dan  dilakukan  perbandingan  oleh  mikrokontroller  ESP8266,  jika  suhu  udara berada pada ≥ 27 Celsius dan kelembapan udara dan tanah ≤ 70% RH maka servo akan bergerak ke  arah  180  derajat  selama ≥ 20  detik  untuk  memutar  keran.  Kondisi  lain  ,  jika  suhu  udara berada pada ≥ 33 Celsius dan kelembapan udara dan tanah ≤ 50% RH maka servo akan bergerak ke arah 180 derajat selama ≤ 30 detik untuk memutar keran.
845 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503-2933
ar, implies research results (First Author)

## 2.5   Fuzzy Inference System
Pada  penelitian  ini  untuk  menentukan  hasil  dari  output  penentuan  nilai  menggunakan aturan  metode fuzzy  logic  tsukamoto dan mamdani sebagai  perbandingan  berdasarkan  suhu kelembapan  udara  dan  kelembapan  tanah. Metode  mamdani adalah  metode fuzzy  logic yang menggunakan aturan max-min dalam perhitungan fuzzy logic .[14] Sedangkan untuk tsukamoto hanya  menggunakan  aturan  min.    Aturan  dari fuzzy  logic untuk  menghasilkan  output  durasi penyiraman yang dalam proses metodologi ini ada tiga tahapan yaitu Fuzzifikasi , Inferensi dan Defuzzifikasi .[15]

## 2. 5.1  Fuzzifikasi
Proses  dari Fuzzifikasi adalah  inputan  pada  sistem  yang  nilai  tegas  menjadi  variabel fuzzy yang menggunakan fungsi keanggotaan.
Gambar 5. Variabel Anggota Suhu Udara
Pada gambar 5 dapat dilihat variabel keanggotaan suhu udara pada fuzzy pada tahap ini dinyatakan dengan nilai suhu dibawah 27 celsius merupakan tingkat suhu sedang dan diatas 33 merupakan suhu terik.
Gambar 6. Variabel Anggota Kelembapan Udara
Pada  gambar  6  dapat  dilihat  variabel  keanggotaan  kelembapan  udara  pada  fuzzy  pada tahap ini dinyatakan dengan nilai kelembapan ≤ 50% RH merupakan tingkat  rendah dan ≥ 70% RH merupakan tingkat kelembapan tinggi.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503- 2933 846
IJCCS Vol. x, No. _page
Gambar 7. Variabel Anggota Kelembapan Tanah
Pada  gambar  7  dapat  dilihat  variabel  keanggotaan  kelembapan  tanah  pada  fuzzy  pada tahap  ini  dinyatakan  dengan  nilai  kelembapan ≤ 50%  merupakan  kondisi  kelembapan  tanah kering dan ≥ 70% merupakan kondisi tanah basah.
Gambar 8. Variabel Anggota Durasi Penyiraman
Pada gambar 8 dapat dilihat variabel keanggotaan suhu udara pada fuzzy pada tahap ini dinyatakan dengan durasi singkat berada di 20 detik dan durasi lama 30 detik.

## 2. 5.2  Role Base
Berdasarkan aturan fuzzy dalam penelitian ini memiliki role atau aturan – aturan fuzzy untuk  penentuan  aturan  hasil  input  output  dari fuzzy  logic .  Output  yang  dihasilkan  yaitu  lama dari waktu atau durasi dari penyiraman. [15]
Tabel 1. Role Aturan Fuzzy Logic Role Kelembapan Udara Suhu Udara Kelembapan Tanah Waktu Penyiraman R1 Lembab Sedang Basah Singkat R2 Lembab Sedang Kering Singkat R3 Lembab Panas Basah Singkat R4 Lembab Panas Kering Singkat R5 Lembab Terik Basah Lama
847 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503-2933
ar, implies research results (First Author)
R6 Lembab Terik Kering Lama R7 Kering Sedang Basah Singkat R8 Kering Sedang Kering Singkat R9 Kering Panas Basah Lama R10 Kering Panas Kering Lama R11 Kering Terik Basah Lama R12 Kering Terik Kering Lama
Pada  role  base  terdapat  12  aturan fuzzy dijelaskan  bahwa  untuk  penyiraman  singkat sekitar ≥ 20  menit  dan  untuk  durasi  penyiraman  lama  selama ≤ 30  menit,  proses  selanjutnya yaitu melakukan inferensi pada setiap metode.

## 2. 5.3 Inferensi
Pada proses inferensi pada metode tsukamoto menggunakan hasil dari fungsi MIN untuk mencari  nilai  alpha  predikat.  Rumus  mencari  nilai  alpha  predikat  yaitu  diambil  dari  nilai terendah dari hasi inferensi:
, , … , (1)
Pada tiap aturan – turan atau rule yang sudah ditentukan demikian sama pada pencarian nilai z memiliki rumus:
, , … , (2)
Berbeda pada inferensi metode mamdani, mamdani menggunakan hasil dari fungsi MIN atau  nilai  terendah  dari  nilai  alpha  predikat  pada  persamaan  (1),  aturan  selanjutnya  metode mamdani  memilih  role  dengan  menggunakan  fungsi MAX yang  memiliki  derajat  keanggotaan terbesar pada setiap variabel linguistik.

## 2. 5.4 Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  berlawanan  dengan  proses fuzzifikasi karena  proses  yang  mengubah himpunan  variabel  ( linguistik )  menjadi  himpunan  yang  bentuk  tegas.[4]  Proses defuzzifikasi pada metode tsukamoto menggunakan metode Averange (rata-rata) dari hasil akhir yaiu nilai Z dan alpha predikat :
= ∑ ∗ ∑ (4)
Berbeda dengan proses defuzzifikasi pada metode mamdani menggunakan metode CoA ( Center of Area ).[16] Metode CoA diperoleh dari pusat titik daerah fuzzy , yang menggunakan 2 persamaan  variabel  kontinyu  dan  3  persamaan  variabel  diskrit.[5]  hasil  akhir  yaitu  mentukan nilai Z dari Momen (M) dibagi dengan Luas (A) :
= (5) = ∑ ∑ (6)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503- 2933 848
IJCCS Vol. x, No. _page

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  metode  yang  akurat  pada  sistem smart  agriculture penyiraman  tanaman  otomatis  untuk  menentukan  lama  waktu  atau  durasi penyiraman dengan algoritma fuzzy Infrence tsukamoto dan fuzzy Infrence mamdani .

## 3.1   Pengujian Metode Fuzzy
Pengujian perangkat lunak yaitu pengujian program sebelum dirancang dan diterapkan pada sistem. Pengujian program dilakukan dengan pengujian algoritma fuzzy inference metode tsukamoto dan mamdani untuk mendapat hasil durasi waktu penyiraman.
Tabel 2. Hasil Pengukuran Fuzzy Inference Tsukamoto
Data Pengujian Kelembapan Udara ( RH ) Suhu ( o C) Kelembapan Tanah (%) Waktu Penyiraman (detik) Status 1 34 49 70 27,00 Sesuai 2 77 26 66 20,00 Sesuai 3 54 31 56 26,00 Sesuai 4 49 35 65 25,00 Sesuai 5 69 32 49 27,00 Sesuai 6 34 49 51 24,00 Sesuai 7 60 36 57 24,00 Sesuai 8 52 29 53 26,00 Sesuai 9 52 33 60 25,00 Sesuai 10 34 49 70 27,00 Sesuai 11 66 31 47 26,00 Sesuai 12 52 35 53 24,00 Sesuai 13 67 34 67 21,00 Sesuai 14 50 32 55 25,00 Sesuai 15 52 33 69 25,00 Sesuai 16 54 32 48 26,00 Sesuai 17 77 34 67 21,00 Sesuai 18 60 35 67 24,00 Sesuai 19 49 35 56 24,00 Sesuai 20 35 52 53 24,00 Sesuai Jumlah Data Sesuai 20 100% Jumlah Data Error 0 0,00%
Pada tabel 2 dilakukan pengujian algoritma fuzzy inference tsukamoto. Pengujian fuzzy ini  mendapatkan  jumlah  20  data  yang  sesuai  dan  0  data  yang  error  atau  tidak  sesuai,  dalam perhitungan fuzzy logic mempunyai aturan pada variabel anggota durasi penyiraman yang dapat dilihat pada gambar 8, yaitu penyiraman singkat minimal 20 detik dan penyiraman durasi lama maksimal  30  detik.  Hasil  metode  tsukamoto  ini  memiliki  100%  data  yang  sesuai  dan  durasi penyiraman yang dihasikan diantara variabel anggota durasi penyiraman.
849 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503-2933
ar, implies research results (First Author)
Tabel 3. Hasil Pengukuran Fuzzy Inference Mamdani Data Pengujian Kelembapan Udara ( RH ) Suhu ( o C) Kelembapan Tanah (%) Waktu Penyiraman (detik) Status 1 34 49 70 25,00 Sesuai 2 77 26 66 12,00 Tidak Sesuai 3 54 31 56 16,00 Tidak Sesuai 4 49 35 65 25,00 Sesuai 5 69 32 49 12,00 Tidak Sesuai 6 34 49 51 25,00 Sesuai 7 60 36 57 15,00 Tidak Sesuai 8 52 29 53 14,00 Tidak Sesuai 9 52 33 60 21,00 Sesuai 10 34 49 70 25,00 Sesuai 11 66 31 47 13,00 Tidak Sesuai 12 52 35 53 20,00 Sesuai 13 67 34 67 13,00 Tidak Sesuai 14 50 32 55 19,00 Tidak Sesuai 15 52 33 69 21,00 Sesuai 16 54 32 48 18,00 Tidak Sesuai 17 77 34 67 13,00 Tidak Sesuai 18 60 35 67 15,00 Tidak Sesuai 19 49 35 56 25,00 Sesuai 20 35 52 53 20,00 Sesuai Jumlah Data Sesuai 9 45% Jumlah Data Error 11 55%
Pengujian  algoritma  fuzzy  inference  mamdani  pada  tabel  3.  Pengujian  fuzzy  ini mendapatkan jumlah 9 data yang sesuai dan 11 data yang error atau tidak sesuai, terdapat 45% data  yang  sesuai  dan  durasi  penyiraman  yang  dihasikan  diantara  variabel  anggota  durasi penyiraman.  Sedangkan  terdapat  55%  data  yang  tidak  sesuai,  dari  data  tersebut  menghasilkan waktu diluar minimal durasi penyiraman yaitu ≥ 20 detik.

## 3.2   Pengujian Seluruh Sistem Penyiraman
Pengujian  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  pengukuran  lama  waktu  penyiraman pada setiap metode fuzzy . Pada pengukuran memiliki 3 input dari pembacaan sensor yaitu suhu, kelembapan udara dan kelembapan tanah, dari inputan akan diolah dengan menggunakan aturan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503- 2933 850
Fhizyel , et., al [ Smart Agriculture : Pengendalian Kelembapan dan Suhu pada Penyiraman Otomatis Tanaman Berbasis IoT]
IJCCS Vol. x, No. _page
fuzzy untuk mendapatkan hasil yang akurat. Sensor menunjukan nilai yang didapat dari keadaan disekitar tanaman  atau  lingkungan  perkebunan,  sehingga  dapat  dijadikan  masukan  bagi  sistem yang  diproses  oleh  aturan fuzzy untuk  menentukan  keluaran  dari  ketiga  inputan  menjadi keluaran durasi waktu penyiraman satuan detik.
Pada  pengujian  sensor  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  pembacaan  alat  sebelum diterapkan pada sistem smart agriculture penyiraman tanaman otomatis. Pengujian ini bertujuan untuk  mengetahui  kondisi  sensor  dapat  bekerja  dengan  baik  atau  terkena  kendala  kerusakan pada sensor sehingga nilai yang dihasilkan tidak akurat bila ada kerusakan pada sensor.
Tabel 4. Pengujian Sensor dan RTC Tanggal (RTC) Jam (RTC) Suhu (DHT22) Kelembapan Udara (DHT22) Kelembapan Tanah ( Soil Moisture ) Servo  Status 20-10-2021 9:00 32 68 54 180 o On 16:00 35 61 73 0 o Off 21-10-2021 9:00 28 73 67 0 o Off 16:00 32 66 65 180 o On 22-10-2021 9:00 30 67 58 180 o On 16:00 32 65 68 180 o On 23-10-2021 9:00 31 72 57 0 o Off 16:00 33 66 52 180 o On 24-10-2021 9:00 28 68 52 180 o On 16:00 31 57 68 180 o On 25-10-2021 9:00 33 58 49 180 o On 16:00 31 59 72 0 o Off 26-10-2021 9:00 31 58 46 180 o On 16:00 33 68 57 180 o On 27-10-2021 9:00 30 70 56 180 o On 16:00 31 64 58 180 o On 28-10-2021 9:00 28 71 65 0 o Off 16:00 33 68 46 180 o On
Hasil pengujian alat yang ditampilkan pada tabel 4 dapat dilihat suhu udara ≥ 27 celsius kelambapan udara ≤ 70% RH dan kelembapan tanah ≤ 70% basah, bila ketiga kondisi terpenuhi maka  servo  akan  bergerak  ke  arah  180 o .  Sedangkan  salah  satu  kondisi  tidak  terpenuhi  maka servo tidak bergerak dan status off . Sepeti contoh pada pengujian yang dilakukan pada tanggal 28-10-2021  jam  9.00  pagi  kondisi  suhu  28  celsius,  kelembapan  udara  71%  dan  kondisi  tanah 65%  tidak  dilakukan  penyiraman  karena  kondisi  kelembapan  udara  masih  dalam  keadaan lembab dan basah seperti ditampilan aplikasi monitoring pada gambar 9.
851 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503-2933
ar, implies research results (First Author)
Gambar 9. Tampilan Aplikasi Monitoring
Pada pengujian seluruh sistem dilakukan pada pagi dan sore hari, data yang ditampilkan adalah data perwakilan dari seluruh pengujian. Pengujian ini bertujuan mencari persentasi dari selisih  lama  waktu  atau  durasi  penyiraman  yang  didapat  antara  kedua  metode fuzzy  Inference tsukamoto dan fuzzy Inference mamdani .
Tabel 5. Hasil Pengukuran Durasi Penyiraman
Tanggal  Waktu Suhu ( o C) KU (% RH ) KT (%) Metode Tsukamoto Metode Mamdani Selisih  Persentase 01-11- 2021 9:00 30 72 58 27 11 16 59,26% 16:00 32 68 59 26 13 13 50,00% 02-11- 2021 9:00 30 69 73 26 12 14 53,85% 16:00 32 68 51 26 12 14 53,85% 03-11- 2021 9:00 31 69 52 26 12 14 53,85% 16:00 33 67 56 26 13 13 50,00% 04-11- 2021 9:00 30 74 55 25 11 14 56,00% 16:00 32 65 52 25 13 12 48,00% 05-11- 2021 9:00 30 29 62 24 15 9 37,50% 16:00 32 68 66 25 13 12 48,00% 06-11- 2021 9:00 30 76 56 27 11 16 59,26% 16:00 33 64 65 25 13 12 48,00% 07-11- 2021 9:00 30 72 49 25 11 14 56,00% 16:00 31 72 47 25 11 14 56,00% 08-11- 2021 9:00 30 72 57 27 11 16 59,26% 16:00 31 69 53 25 12 13 52,00% 09-11- 2021 9:00 31 69 68 26 12 14 53,85% 16:00 33 63 55 26 14 12 46,15% 10-11- 2021 9:00 28 72 47 25 12 13 52,00% 16:00 31 67 64 31 13 18 58,06%
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503- 2933 852
Fhizyel , et., al [ Smart Agriculture : Pengendalian Kelembapan dan Suhu pada Penyiraman Otomatis Tanaman Berbasis IoT]
IJCCS Vol. x, No. _page 11-11- 2021 9:00 30 74 67 27 11 16 59,26% 16:00 32 67 55 26 13 13 50,00% 12-11- 2021 9:00 30 69 69 26 12 14 53,85% 16:00 34 63 48 26 14 12 46,15% 13-11- 2021 9:00 31 67 67 21 13 8 38,10% 16:00 30 69 67 26 12 14 53,85% 14-11- 2021 9:00 28 80 61 25 12 13 52,00% 16:00 30 69 71 30 12 18 60,00% 15-11- 2021 9:00 32 66 70 25 13 12 48,00% 16:00 33 63 57 26 14 12 46,15%
Hasil  pengujian  sistem  terhadap  pengukuran  yang  diperoleh  disajikan  dalam  bentuk tabel,  hasil  dari  penelitian  kuantitatif  berdasarkan  3  input  yaitu  suhu,  kelembapan  udara  ( KU ) dan kelembapan tanah ( KT ) menghasikan rata-rata durasi penyiraman dari metode tsukamoto 25 detik dan rata – rata yang dihasilkan pada metode mamdani 12 detik. Hasil percobaan memiliki rata  -  rata  selisih  presentase  51,94%  dari  pengukuran  yang  ada  pada  tabel  5  yang  dilakukan pengujian dari tanggal 1 – 15 pada waktu pagi dan sore hari.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dari  sistem smart  agriculture dilihat  sudah  baik.  Hasil  penelitian  ini mengusulkan  untuk  sistem  pengontrol  dari  pengukuran  kelembapan  udara,  suhu  dan kelembapan  tanah  yang  dihasilkan  cukup  akurat  adalah  metode fuzzy  inference  tsukamoto karena  mendapatkan  hasil  20  data  yang  sesuai  dan  0  data  yang  error  atau  tidak  sesuai,  dalam perhitungan fuzzy logic mempunyai aturan pada variabel anggota durasi penyiraman yang dapat dilihat pada gambar 8, yaitu penyiraman singkat minimal 20 detik dan penyiraman durasi lama maksimal  30  detik.  Hasil  metode  tsukamoto  ini  memiliki  100%  data  yang  sesuai.  Sedangkan dari metode fuzzy inference mamdani hanya mendapatkan data 45% yang sesuai.
Pada  pengujian  alat  bila  ketiga  kondisi  terpenuhi  maka  servo  akan  bergerak  ke  arah 180 o . Sedangkan salah satu kondisi tidak terpenuhi maka servo masih keadaan 0 o dan status off. Sepeti  contoh  pada  kondisi  suhu  28  celsius,  kelembapan  udara  71%  dan  kondisi  tanah  65% tidak dilakukan penyiraman karena kondisi kelembapan udara masih dalam keadaan lembab dan basah.  Hasil  pengujian  seluruh  sistem  yaitu  hasil  kuantitatif  yaitu  rata-rata  durasi  penyiraman yang  dihasilkan  metode  tsukamoto  25  detik  dan  rata  –  rata  yang  dihasilkan  pada  metode mamdani  12  detik.  Hasil  percobaan  memiliki  rata  -  rata  selisih  presentase  51,94%  dari pengukuran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Devira  Ramady  and  A.  Ghea  Mahardika ,  “Analisis  Uji  Implementasi  Smart Agriculture System pada Lahan Terbatas Rumah di Wilayah Perkotaan Berbasis Kontrol Menggunakan  Mikrokontroler  Arduino  Uno,”  Smart  Comp :Jurnalnya  Orang  Pintar Komputer , Vol. 10, No. 2, 2021, doi: 10.30591/smartcomp.v10i2.2310.
[2] Z.  Nadizf,  U.  Darrusalam,  and  A.  Iskandar, “Rancang  Bangun  Penyiraman  Otomatis Untuk  Tanaman  Hias  Berbasis  Mikrokontroler  ESP8266,” JATISI  (Jurnal  Teknik
853 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503-2933
ar, implies research results (First Author)
Informatika  dan  SIstem  Informasi ,  Vol.  8,  No.  4,  pp.  2119–2130,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1083.
[3] R.  Budi  Cahya,  T.  Pangaribowo,  and  F.  Supegina ,  “Rancang  Bangun  Sistem  Kontrol Penyiraman  Tanaman  Anggrek  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Berbasis  Notifikasi Telegram,” Jurnal  Teknologi  Elektro ,  Vol.  12,  No.  2,  p.  59,  2021,  doi: 10.22441/jte.2021.v12i2.003.
[4] S.  Risandriya,  R.  Fatekha,  and  S.  Fitriansyah, “Pemantauan  dan  Pengendalian
Kelembapan,  Suhu,  dan  Intensitas  Cahaya  Tanaman  Tomat  dengan  Logika  Fuzzy Berbasis IoT,” Journal of Applied Electrical Engineering , Vol. 3, No. 1, pp. 9–14, 2019, Accessed: Oct. 10, 2021. [Online]. Available: https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAEE/article/view/1394/834
[5] M. Setiani Asih, “Sistem Pendukung Keputusan Fuzzy Mamdani pada Alat Penyiraman
Tanaman Otomatis,” Jurnal Sistem Informasi , Vol. 2, No. 1, pp. 1–52, 2018.
[6] R. Dwi Irsansyah, “Pengujian Logika Fuzzy pada Sistem Monitoring Tanaman Cabai,” 2020,  Accessed:  Oct.  10,  2021.  [Online].  Available:  http://repository.untag- sby.ac.id/6339/9/JURNAL.pdf
[7] B. Haryanto, N. Ismail, and E. J. Pristianto, “Sistem Monitoring Suhu dan Kelembapan Secara  Nirkabel  pada  Budidaya  Tanaman  Hidroponik,” Jurnal  Teknologi  Rekayasa , Vol. 3, No. 1, p. 47, Jun. 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.47-54.
[8] Daifiria, E. Domloboy, and D. Heryawan , “Sistem Monitoring Kelembapan Tanah dan Suhu  pada  Tanaman  Hias  Berbasis  IoT  (Internet  of  Things)  Menggunakan  Raspberry PI,”  IT  (Informatic  Technique)  Journal ,  Vol.  7,  No.  2,  pp.  107–116,  2019,  doi: 10.22303/it.7.2.2019.82-90.
[9] G. Devira Ramady, R. Hidayat, A. Ghea Mahardika, R. Rahman Hakim, and S. Tinggi Teknologi  Mandala, “Sistem  Monitoring  Data  pada  Smart  Agriculture  System Menggunakan  Wireless  Multisensor  Berbasis  IoT,” Prosiding  Seminar  Nasional Teknoka , Vol. 4, pp. E51–E58, 2019, doi: 10.22236/teknoka.v%vi%i.4173.
[10] Nasron,  Suroso,  and  A.  Rahma  Putri, “Perancangan  Logika  Fuzzy  Untuk  Sistem Pengendali  Kelembapan  Tanah  dan  Suhu  Tanaman,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma , Vol. 3, No. 4, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1245.
[11] M.  K.  Ardi,  B.  Darma  Setiawan,  and  M.  A.  Fauzi ,  “Optimasi  Fuzzy  Inference  System Tsukamoto  Menggunakan  Algoritme  Genetika  Untuk  Mengetahui  Lama  Waktu  Siram pada  Tanaman  Strawberry,”  JPTIIK  (Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer) , vol. 2, no. 10, pp. 2548–964, 2018.
[12] P. Ariyanto, A. Iskandar, and U. Darussalam, “Rancang Bangun Internet of Things (IoT) Pengaturan  Kelembapan  Tanah  Untuk  Tanaman  Berbasis  Mikrokontroler,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , Vol. 5, No. 2, p. 2021, 2021, doi: 10.35870/jti.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 839-854 E-ISSN 2503- 2933 854
IJCCS Vol. x, No. _page
[13] F.  al  Islami, “Algoritma  Decision  Tree  pada  Sistem  Penyiraman  Tanaman  Otomatis Berbasis Internet of Things,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , Vol. 23, No. 1, pp. 66–77, 2018, doi: 10.35760/tr.2018.v23i1.2453.
[14] P. A. A. Ardyanti, E. J. G. I. Putra, and N. I. Purnama, “Penyiraman Tanaman Otomatis Dengan Metode Fuzzy Mamdani,” JUTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer) , Vol. 7, No. 1, pp. 106–112, 2021.
[15] B.  Sugandi  and  J.  Armentaria, “Sistem  PenyiramanTanaman  Otomatis  Menggunakan Metode Logika Fuzzy,” Journal of Applied Electrical Engineering , Vol. 5, No. 1, pp. 5– 8, 2021, doi: 10.30871/jaee.v5i1.2991.
[16] C.  Umam,  S.  M.  Sutan,  and  Y.  Hendrawan, “Fuzzy  Logic in  Determining  The  Control Temperature  and  Humidity  in  Plant  Factory  for  Cultivation  of  Pak  Choy  (Brassica chinensis  l.)  Hydroponics,” The  Indonesian  Green  Technology  Journal ,  Vol.  8,  No.  1, pp. 9–14, 2019, doi: 10.21776/ub.igtj.2019.008.01.02.