KOMPARASI MIMO PADA SISTEM IRIGASI INDOOR DAN OUTDOOR DENGAN METODE FUZZY LOGIC
Rizky Pradana 1) , Riri Irawati 2 )
1 Program Studi Teknologi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
2 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260 Telp: (021) 5853753, Fax: (021) 5853753 E-mail: rizky.pradana@budiluhur.ac.id 1) , riri.irawati@budiluhur.ac.id 2)

## Abstract
The  process  of  plant  irrigation  can  be  done  in  an  open  or  closed  environment.  Irrigation  applied  to  the  open environment such as for food production process and gardening. As for the closed environment, irrigation is usually done for the process of cultivating plants for example greenhouse. The problem raised in this research is a series of appropriate  irrigation  system  for  indoor  and  outdoor  environment.  The  solution  offered  is  the  creation  of  two modules  of  automatic  irrigation  system  that  will  be  compared  to  get  suitability  to  the  application  in  indoor  or outdoor  environment.  The  method  used  is fuzzy  logic  with  multiple  input  multiple  output  (MIMO) pattern  which  is assembled in a prototype model. The results obtained from this research is to determine the efficiency value between module 1 and module 2 with the result percentage of 78% better from the results of research module 2.

## Keywords: Fuzzy Logic, Multiple Input Multiple Output, Efficiency Value

## Abstrak
Proses irigasi tanaman dapat dilakukan di dalam suatu lingkungan terbuka maupun tertutup. Irigasi yang diterapkan pada lingkungan terbuka diantaranya untuk proses produksi pangan dan pertamanan. Sedangkan untuk lingkungan tertutup, biasanya irigasi  dilakukan untuk proses pembibitan tanaman  contohnya greenhouse. Masalah yang  diangkat  dalam  penelitian  ini  adalah  rangkaian  sistem  irigasi  yang  tepat  untuk  lingkungan  indoor  maupun outdoor. Solusi yang ditawarkan yaitu pembuatan dua buah modul sistem irigasi otomatis yang akan dibandingkan untuk mendapatkan kesesuaian terhadap penerapan di lingkungan indoor ataupun outdoor. Metode yang digunakan adalah fuzzy logic dengan pola multiple input multiple output (MIMO) yang dirangkai pada suatu prototype model. Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  menentukan  nilai  efisiensi  antara  modul  1  dan  modul  2 dengan hasil presentase sebesar 78% lebih baik dari hasil penelitian modul 2.
Kata Kunci: Fuzzy Logic, Multiple Input Multiple Output, Nilai Efisiensi

## 1. PENDAHULUAN
Terdapat  tiga  faktor  utama  yang  menjadi  pusat perhatian  dunia  saat  ini,  yaitu  air,  listrik  dan penghijauan.  Apabila  ketiga  faktor  tersebut  tidak dapat  dipertahankan  maka  dapat  menyebabkan kepunahan  di  muka  bumi  ini.  Oleh  karena  itu  tujuan utama  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengurangi konsumsi  air,  menghemat  penggunaan  listrik  dan meningkatkan  penghijauan  yang  secara  kusus tujuannya  adalah  untuk  melakukan  penghematan  di lingkungan  sekitar  berupa  penghematan  listrik  dan air,  dan  dari  sisi  pengguna  yaitu  melakukan cost reduction ,  selanjutnya  dari  sudut  pandang  dunia, dapat meningkatkan penghijauan secara global.
Masalah  yang  timbul  adalah  bagaimana teknik  yang  tepat  digunakan  untuk  melakukan penyiraman  atau  irigasi  pada  tanaman  diruang terbuka  dan  di  ruangan  tertutup.  Ruang  terbuka diantaranya  adalah  lahan  persawahan,  perkebunan dan  pertamanan  yang  di  himpun  dalam  semesta produksi,  kemudian  pada  ruang  tertutup  diantaranya adalah green  house dan  pelataran  rumah  yang menjadi  tempat  pembibitan  untuk  kebutuhan  rumah tangga.
Solusi  yang  diberikan  pada  penelitian  ini adalah  membuat  suatu  perbandingan  model  atau prototipe  modul  irigasi  otomatis  dengan  beberapa pemicu dan pola keluaran. Konsep yang dibuat adalah komparasi dua  model Multiple Input Multiple Output
(MIMO)  dari  dua  input  sensor.  Pada  model  yang pertama dibuat kombinasi input berupa sensor cahaya dan  sensor  tanah,  kemudian  pada  model  yang  kedua dibuat kombinasi input sensor suhu dan sensor tanah. Keluaran  yang  dihasilkan  dari  solusi  ini  yaitu  debit air  yang  mengalir  dengan  indikasi  lampu  dan tampilan  layar  berupa  nilai  intensitas  cahaya  dan kelembaban  tanah  pada  model  pertama  kemudian nilai  suhu  udara  dan  kelembaban  tanah  pada  model kedua.
Dalam solusi tersebut metodologi yang digunakan  adalah  penerapan fuzzy  logic .  Metode  ini digunakan untuk membentuk fungsi keanggotaan dan penerapan  aturan  dari  sistem  yang  dibuat.  Fungsi keanggotaan  ini  dibagi  kedalam  empat  himpunan dimana  tiga  diantanya  digunakan  pada  proses  input dan  satu  himpunan  terakhir  digunakan  untuk  output. Tiga  input  tersebut  antara  lain  digunakn  untuk keanggotaan  pada  sensor  cahaya,  sensor  kelembaban dan  sensor  suhu.  Kemudian  pada  outputnya digunakan untuk mengatur debit air yang keluar.

## 2. LANDASAN TEORI
Adapun  penelitian  yang  dijadikan  referensi adalah sebagai berikut:
a. Suatu  sistem  irigasi  tanaman  yang  bekerja secara otomatis sesuai dengan kondisi pencahayaan yang sesuai dengan kadar intensitas cahaya yang masuk dengan merancang  sensor  yang  dapat  mendeteksi  sinar yang  diterima  agar  pengaliran  tidak  dilakukan pada saat terik matahari dan dengan penyesuaian terhadap  kelembaban  tanah  yang  menjadi  objek penelitian.[1]
b. Pertumbuhan  ekonomi  dan  peningkatan  jumlah penduduk  adalah  faktor  yang  mempengaruhi permintaan terhadap air dimasa depan.
Selanjutnya  apabila  kondisi  tanah  kering  maka sensor hygrometer akan bekerja dan pemberitahuan  berupa  data  yang  akan  dikirim kepada pemilik lahan pertanian melalui wireless sensor  network  yang  terhubung  pada  jaringan komputer.  Pemilik  lahan  dapat  mengontrol sistem  pengairan  dan  memantau  keaadan  tanah melalui  sensing  logic,  selanjutnya  wireless sensor  network  akan  mengirimkan  sinyal melalui paket-paket data dengan indikator RSSI. Sistem  kontrol  yang  digunakan  pada  pompa  air adalah  dengan  menggunakan  mikrokontroller ATMega  32  berdasarkan  sensor  kelembaban tanah  yang  ditampilkan  pada  LCD.  Aplikasi jaringan wireless sensor dalam sistem pengelolaan  otomatisasi  irigasi  juga  akan memonitor kondisi air dalam tanah, bila kondisi
air  kering  maka  ada  katup  penutup  aliran  air terbuka secara otomatis. [2]
c. Kemajuan  terbaru  dalam  teknologi  sensor elektromagnetik  telah  membuat  penjadwalan irigasi  otomatis  menjadi  kenyataan  dengan menggunakan perangkat penginderaan kelembaban  tanah  mutakhir.  Namun,  banyak panduan yang tersedia untuk penempatan sensor secara  empiris  ditentukan  dari  eksperimen spesifik  lokasi  dan  tanaman.  Ketepatan  sensor juga bisa menjadi faktor  penting yang mempengaruhi  efisiensi  irigasi.  Studi  ini meneliti bagaimana posisi dan akurasi kelembaban kelembaban tanah dapat mempengaruhi  kinerja  sistem  penjadwalan irigasi permukaan tetesan air berbasis kelembaban  di  bawah  berbagai  kondisi.  Untuk tujuan ini beberapa percobaan numerik dilakukan dengan menggunakan model
matematis, memasukkan kondisi batas tergantung  sistem  untuk  mensimulasikan  sistem penjadwalan  irigasi  berbasis  kelembaban  tanah. Hasil penelitian ini memberikan bukti yang jelas bahwa posisi dan akurasi kelembaban kelembaban  tanah  dapat  sangat  mempengaruhi efisiensi  irigasi  dalam  sistem  penjadwalan irigasi tetes air berbasis kelembaban. [3]
d. Desain  dan  pembuatan  generator  termo-listrik (TEG)  dan  penerapan  sistem  irigasi  otomatis menggunakan TEG ini sebagai detektor kelembaban  tanah.  TEG  yang  dimasukkan  ke dalam dua alat penukar panas mampu menemukan  perbedaan  termal  antara  udara  dan tanah  yang  menjalin  hubungan  dengan  kondisi kelembaban  tanah.  Tingkat  kelembaban  tanah dari  output  TEG,  sebuah  mikrokontroler digunakan untuk mengotomatisasi sistem irigasi. Sistem  irigasi  menyesuaikan  dengan  kondisi tanah  yang  dikandungnya  dari  air  kelembaban yang dideteksi melalui TEG. Konsumsi air tanah dikendalikan  oleh  Sistem  irigasi  otomatis berdasarkan  kondisi  tanah  dan  oleh  karena  itu, mempromosikan  air  konservasi  lebih  baik dibandingkan  dengan  konsumsi  air  dari  sistem irigasi manual.
Juga mengoptimalkan pertumbuhan tanaman karena akan menyiramnya  sampai  tingkat  kelembaban  yang benar pada waktu yang tepat. [4]
e. Pengairan atau irigasi merupakan faktor penting dalam  industri  pertanian  dan  perkebunan. Ancaman  serius  yang  dihadapi  industri  tersebut adalah  semakin  menurunnya  ketersediaan  air. Oleh  karena  itu  dibutuhkan  upaya  pengelolaan air  secara  tepat  khususnya  dalam  irigasi.  Air yang digunakan untuk irigasi secara konvensional  tidak  efsien  karena  memerlukan
banyak  air  dan  tidak  sesuai  kebutuhan.  Selain itu,  irigasi  konvensional  memerlukan  waktu yang  tidak  sedikit  hanya  untuk  mengairi tanaman sehingga tidak efektif untuk lahan yang banyak  dan  relatif  luas.  Untuk  itu  maka diperlukan  teknologi  yang  secara  otomatis melakukan  pengairan  yang  efektif  dan  efisien. Wireless  Sensor  Network  (WSN)  merupakan suatu  sistem  komunikasi  data  nirkabel  yang terdiri  dari  beberapa  node  yang  ditempatkan  di area  tertentu.  WSN  ini  diimplementasikan  ke dalam  sistem  irigasi  otomatis  ini  untuk memudahan komunikasi data dengan jarak yang jauh. Sistem ini menggunakan sensor Higrometer  YL-69,  untuk  komunikasi  wireless menggunakan NRF24L01+, prosessor menggunakan  arduino  untuk  node  dan  router, dan  raspberry  pi  pada  server.  Hasil  percobaan menunjukkan bahwa NRF24L01+ dapat berkomunikasi  antar  modul  dengan  baik  pada jarak  35  meter.  Frekuensi  pada  radio  yang digunakan  sebesar  2.4  GHz  dengan  kecepatan 2Mbps. Pengaturan delay optimal pada komunikasi  pada  wireless  sensor  network menggunakan  NRF24L01+  adalah  500  ms. Pengaturan irigasi dengan menggunakan kontrol fuzzy  didapatkan  kesalahan  rata-rata  terhadap titik acuan sebesar 11%. [5]
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian-penelitian  sebelumnya  adalah  pada metodologi  dan  alat  yang  digunakan.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode Fuzzy Logic pada proses pengerjaannya dimana  Fuzzy  Logic  controller  memproses aturan  –  aturan  yang  dibuat  user  yang memerintah  system  control  target,  ia  dapat dimodifikasi dengan mudah untuk
meningkatkan  atau  mengubah  secara  drastis performa
system. Sensor-sensor yang terintegrasi  dapat  dengan  mudah  digabungkan kedalam  system  secara  sederhana  dengan menghasilkan aturan memerintah yang sesuai
3. METODE
3.1   Objek Penelitian
Objek  pada  penelitian  ini  terbagi  dalam  tiga fase, yaitu input, proses dan output. Dalam fase input objek  yang  menjadi  indikator  masukan  terbagi kedalam  dua  model.  Pada  model  pertama  objeknya berupa  intensitas cahaya dan nilai kelembaban tanah, sedangkan  pada  model  yang  kedua  objeknya  berupa nilai  suhu  udara  dan  kelemaban  tanah.  Kedua  model input  tersebut  dimasukkan  kedalam  satu  mikro kontroler  dengan  mengubah  signal  analog  yang
didapat  oleh  sensor  kebentuk  digital  yang  nantinya diproses dengan logika fuzzy.
Pada  fase  proses,  objek  yang  diteliti  adalah  nilai input yang telah didigitalisasi dan dibagi kedalam set keanggotaan  masing-masing  himpunan.  Kemudian setelah  set  keanggotaan  terbentuk,  barulah  dengan proses  rule  yang  ada  pada  fuzzy  mamdani  proses penyatuan nilai input tersebut dilakukan.
Pada fase output objek yang dilihat adalah debit air  yang keluar dengan pola  fuzzy  selanjutnya  lampu indikator  yang  menyala  berdasarkan  kondisi  hasil keluaran  debit  air.  Yang  terakhir  yaitu  LCD  yang menampilkan  nilai  dari  spesifikasi  model    ditambah nilai output secara umum (putaran pompa).

## 3.2   Langkah Penelitian
Langkah  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  terbagi  kedalam  lima  tahapan,  yaitu perencanaan,  analisa,  desain,  implementasi  dan testing, terakhir adalah penarikan kesimpulan. Berikut adalah gambar alur penelitian yang dilakukan:
Gambar 3.1 Langkah Penelitian

## 3.3   Desain Alur Program
3.3.1 Model Fuzzy Pada Modul 1
Model  fuzzy  pada  modul  1  yang  dibuat  terdiri dari  2 input dan  satu output ,  yaitu  satu input sensor cahaya,  satu  input  sensor  kelembaban  tanah  dan  satu output  putaran  kecepatan  motor,  berikut  adalah
gambar fuzzy  set yang  dibentuk  untuk  implementasi:
Gambar 3.2 Fuzzy Set Umum Modul 1
a) Set Keangotaan Sensor Cahaya
Keanggotaan  untuk  sensor  cahaya  terdiri  dari  3 himpunan: Mendung Set Anggota  [0 0 167 300]
Sedang Set Anggota  [170 300 360 470] Terik Set Anggota  [360 475 660 660]
Derajat Keangotaan Fuzzyfikasi >0.5 Satuan  yang  digunakan  untuk  variabel  nilai cahaya adalah x100 lux
Gambar 3.3 Fuzzy Set Cahaya

## b) Set Keangotaan Sensor Kelembaban Tanah
Keanggotaan  untuk  sensor  kelembaban  tanah terdiri dari 3 himpunan Kering Set Anggota  [0 10 50 60] Sedang Set Anggota  [50 60 70 85] Basah Set Anggota  [75 85 100 120] Derajat Keangotaan Fuzzyfikasi >0.5 Satuan  yang  digunakan  untuk  variabel  nilai kelembaban adalah dalam prosentase (%)
Gambar 3.4 Fuzzy Set Kelembaban Modul 1
c) Set Keangotaan Fuzzy Output Modul 1
Keanggotaan Untuk mengatur kecepatan putaran motor terdiri dari 3 himpunan
Motor Stop Set Anggota  [0 10 30 40]
Motor Low Set Anggota  [30 40 60 70]
Motor Fast Set Anggota  [60 70 90 100]
Derajat Keangotaan Fuzzyfikasi >0.2 Satuan  yang  digunakan  untuk  variabel  nilai kecepatan adalah dalam prosentase (%).

## Gambar 3.5 Fuzzy Set Output Modul 1

## 3.3.2  Model Fuzzy Pada Modul 2
Model  fuzzy  pada  modul  2  yang  dibuat terdiri  dari  2 input dan  satu output ,  yaitu  satu input sensor  suhu,  satu  input  sensor  kelembaban tanah  dan  satu  output  putaran  kecepatan  motor, berikut  adalah  gambar fuzzy  set yang  dibentuk untuk implementasi:
Gambar 3.6 Fuzzy Set Umum Modul 2
a) Set Keangotaan Sensor Suhu
Keanggotaan  untuk  sensor  suhu  terdiri  dari  3 himpunan: Dingin Set Anggota  [0 0 10 20]
Sedang Set Anggota  [10 20 20 30] Panas Set Anggota  [20 30 30 100] Derajat Keangotaan Fuzzyfikasi >0.5 Satuan yang digunakan untuk variabel nilai suhu adalah celsius.

## Gambar 3.7 Fuzzy Set Suhu

## b) Set Keangotaan Sensor Kelembaban Tanah
Keanggotaan  untuk  sensor  kelembaban  tanah modul 2 terdiri dari 3 himpunan
Kering Set Anggota  [0 10 50 60]
Sedang Set Anggota  [50 60 70 85] Basah Set Anggota  [75 85 100 120] Derajat Keangotaan Fuzzyfikasi >0.5 Satuan  yang  digunakan  untuk  variabel  nilai kelembaban adalah  dalam prosentase (%).
Gambar 3.8 Fuzzy Set Kelembaban Modul 2
c) Set Keangotaan Fuzzy Output Modul 2 Keanggotaan untuk mengatur kecepatan putaran motor terdiri dari 3 himpunan.
Motor Stop Set Anggota  [0 10 30 40] Motor Low Set Anggota  [30 40 60 70] Motor Fast Set Anggota  [60 70 90 100] Derajat Keangotaan Fuzzyfikasi >0.2 Satuan  yang  digunakan  untuk  variabel  nilai kecepatan adalah dalam prosentase (%).
Gambar 3.9 Fuzzy Set Output Modul 2
Model  rules  untuk  seluruh  ketentuan  tersebut digambarkan dari model rules sebagai berikut:
Gelap Redup Terang Kering Lembab Basah Kering Lembab Basah Kering Lembab Basah Buka Tutup/Buka Tutup Buka Tutup/Buka Tutup Tutup Tutup Tutup Kuning Kuning Merah Biru Kuning Merah Kuning Merah Merah

## Gambar 3.10 Rule Fuzzy Cahaya-Kelembaban
Dari  gambar  tersebut  dapat  terlihat  bahwa  pompa akan  terbuka  bila  kondisi  cahaya  redup  atau  terang, tetapi  akan  tertutup  atau  mati  saat  kondisi  cahaya terang.  Kemudian  bila  dilihat  dari  sensor  tanah, pompa  akan  tertutup  bila  keadaan  tanah  basah,  dan akan  terbuka  atau  berputar  setengah  putaran  bila keadaan  lembab.  Lampu  indikator  yang  menyala sebanyak  tiga  warna,  yang  mengindikasi  perubahan intensitas cahaya yang dikombinasi dengan kelembaban tanah.
Rule  yang  kedua  adalah  rule  yang  terbentuk  pada model  dua,  yaitu  kombinasi  antara  sensor  suhu  dan sensor  kelembaban  tanah.  Gambar  rule  tidak  jauh berbeda  dari  gambar  rule  sebelumnya,  perbedaan terletak  pada  rangkaian  awal,  yang  diganti  dengan himpunan dari sensor suhu. Berikut adalah gambarnya: Dingin
Sejuk Panas Kering Lembab Basah Kering Lembab Basah Kering Lembab Basah Buka Tutup/Buka Tutup Buka Tutup/Buka Tutup Tutup Tutup Tutup Kuning Kuning Merah Biru Kuning Merah Kuning Merah Merah

## Gambar 3.11 Rule Fuzzy Suhu-Kelembaban

## 3.4   Desain Alur Rangkaian
Desain  yang  dirancang  untuk  merealisasikan prototype  dari  alur  program  diatas  adalah  sebagai berikut:
Input
Cahaya Kelembaban
Microcontroller Arduino Uno Relay Motor Driver Pompa Mini Bread Board LED Merah LED Kuning LED Biru LCD Keypad Shield (Monitor) Adaptor

## Gambar 3.12 Rangkaian Komponen Modul 1
Rangkaian  komponen  diatas  yang  dibentuk  terdiri dari  input,  proses  dan  output.  Pada  input  model pertama,  terdiri  dari  sensor  cahaya  dan  sensor kelembaban  tanah  yang  dihubungkan  kedalam mikrokontroler  arduino  uno.  Di  dalam  arduino  uno proses  fuzzyfikasi  dilakukan  dan  keluarannya  adalah lampu indikator dan putaran pompa yang dikendalikan oleh  motor driver, serta keterangan  dari input  dan  output  yang  dapat  dilihat  pada  layar  LCD 16x2.  Selanjutnya  pada  rangkaian  model  kedua, perbedaan  terletak  pada  penggunaan  sensor  suhu yang  menggantikan  posisi  sensor  cahaya.  Gambar rangkaian dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Input Suhu Kelembaban Microcontroller Arduino Uno Relay Motor Driver Pompa Mini Bread Board LED Merah LED Kuning LED Biru LCD Keypad Shield (Monitor) Adaptor Gambar 3.13 Rangkaian Komponen Modul 2 4. HASIL PEMBAHASAN
4.1   Tampilan Komponen
a. ArduinoUno
Penelitian  ini  pada  intinya  menggunakan perangkat  arduino  uno  sebagai  perangkat
Artificial Intelligence. Pada board ini disematkan  program  fuzzy  logic  dan  kontrol terhadap  semua  komponen  terkait.  Barikut adalah gambar dari arduino uno yang digunakan:

## Gambar 4.1 Tampilan Arduino Uno
Berdasarkan gambar diatas, dapat dilihat bahwa perangkat  arduino  uno  yang  digunakan  menjadi central  processing  unit  yang  terhubung  dengan PC, AC adaptor, LCD keypad shield, rangkaian LED  dan  motor  driver  yang  dipakai  dikedua modul 1 dan 2.
b. Sensor Cahaya GY 302 Sensor cahaya yang digunakan pada modul 1 diletakkan di dalam sebuah kotak yang dibalut dengan  isolasi  hitam agar pencahayaan terfokus hanya  datang  dari  satu  sisi  sehingga  tidak terpengaruh  oleh  noise  (cahaya)  dari  sisi lainnya.  Berikut  adalah  gambar  sensor  yang telah  dimodifikasi  sesuai  dengan  ketentuan diatas:
Gambar 4.2 Sensor Cahaya GY 302
c. Sensor Kelembaban Tanah SEN0114
Cara  kerja Sensor ini  adalah  dengan ditancapkan kedalam tanah, untuk mendapatkan nilai  kelembaban  dari  tanah  yang  dijadikan objek  penelitian  yang  dipakai  dikedua  modul  1 dan  2.  Berikut  adalah  gambar  percobaan  yang dilakukan :
Gambar 4.3 Sensor Kelembaban Tanah SEN0114

## d. Sensor Suhu
Sensor  suhu  ini  digunakan  pada  modul  2.  Cara kerja  sensor  suhu  ini  akan  membaca  kondisi lingkungan  panas  atau  dingin  dalam  satuan derajat  celcius.  Ditunjukkan  pada  gambar berikut:
Gambar 4.4 Sensor Suhu

## e. Motor Driver Board L298N
Motor driver ini digunakan untuk mengatur debit  air  yang  keluar  dari  pompa  berdasarkan dari aturan fuzzy yang dibuat pada modul 1 dan modul  2,  dengan  batasan  nilai  bit  yang mempengaruhi  kekuatan  arus  listrik  yaitu  0  bit untuk motor stop, 128 bit untuk motor slow dan 255  bit  untuk  motor  fast.  Motor  driver menjembatani  antara  pompa  sebagai  objek keluaran  dan  arduino  board  yang  menjadi central  processing  unit.  Berikut  adalah  gambar motor driver yang digunakan:
Gambar 4.5 Motor Driver
f. Pompa Mini
Pompa mini digunakan pada modul 1 dan 2 sebagai komponen output penelitian. Karena alat yang dibuat masih dalam bentuk prototype maka pompa  air  yang  digunakan  adalah  pompa  mini akuarium seperti yang ditunjukkan pada gambar dibawah ini:
Gambar 4.6 Pompa air mini

## g. LCD Keypad Shield
LCD  Keypad  Shield  ditunjukkan  sebagai berikut:
Gambar 4.7 Tampilan LCD Keypad Shield Pada Modul 1
Gambar diatas menunjukkan keterangan kelembaban tanah, intensitas cahaya dan kondisi pompa  motor  pada  modul  1,  berdasarkan  dari dua  input  yang  diterapkan  dalam  model  fuzzy yang  dibuat.  Pada  gambar  tersebut  tertera “LMB”  (kelembaban)  bernilai  102%  yang berarti  kondisi  tanah  sangat  lembab  (kisaran 85%-120%). Selanjutnya “CHY”(intensitas cahaya) bernilai 1603 lux yang berarti mendung (kisaran  0  lux-25000  lux).  Kemudian  terakhir adalah  keterangan  motor  stop  yang  berarti kondisi  motor  pompa  dalam  kondisi  tertutup atau air tidak mengalir.
Gambar 4.8 Tampilan LCD Keypad Shield Pada Modul 2 Gambar diatas menunjukkan keterangan kelembaban  tanah,  temperatur  dan  kondisi pompa  motor  pada  modul  2,  berdasarkan  dari dua  input  yang  diterapkan  dalam  model  fuzzy yang  dibuat.  Pada  gambar  tersebut  tertera “LMB” (kelembaban)  bernilai 2 (dalam persen) yang  berarti  kondisi  tanah  kering  (kisaran  0%- 55%).  Selanjutnya  “TMP”(suhu)  bernilai  26 (dalam  derajat  celcius)  yang  berarti  suhu  panas (kisaran  20 o C  –  100 o C).  Kemudian  terakhir adalah  keterangan  motor  stop  yang  berarti kondisi  motor  pompa  dalam  kondisi  tertutup atau air tidak mengalir.
h. Lampu LED
1) Lampu  LED  pada  modul  1  ini  terdiri  dari tiga  lampu  LED  warna  indikator  yaitu merah, kuning dan hijau. Penyusunan ini di dasari  oleh  filosofi  traffic  light  yang mengindikasikan keluarnya arus air seperti kendaraan  yang  bergerak,  dimana  merah untuk mengindikasi tidak ada arus air yang mengalir,  kuning  untuk  arus  air  yang sedang  dan  hijau  untuk  arus  air  cepat. Berikut  adalah  gambar  dari  rangkaian komponen  LED  yang  disusun  dalam Penelitian ini:

## Gambar 4.9 Rangkaian LED Modul 1
Pada  gambar  terlihat  bahwa  lampu  LED yang  menyala  adalah  lampu  merah,  itu menandakan bahwa kondisi pompa berhenti  dan  tidak  ada  arus  listrik  yang dialiri ke motor driver.
2) Lampu  LED  pada  modul  2  ini  terdiri  dari satu lampu LED yang dapat berubah warna merah menjadi hijau ataupun biru tergantung  dari  kondisi  yang  diberikan.
Warna  merah  menandakan kondisi putaran motor  stop,  warna  biru  menandakan kondisi  putaran  motor  slow  dan  warna hijau  menandakan  kondisi  putaran  motor pompa fast.

## Gambar 4.18 Rangkaian LED modul 2

## 4.4   Analisa
Cara  analisa  hasil  dari  peneilitian  ini  didasari oleh  model  testing  secara  deduktif,  yaitu  dari  bentuk umum  ke  penarikan  kesimpulan  secara  khusus, dimana  bentuk  umum  yang  diambil  berupa  signal analog  yang  didapat  dari  sekitar  sistem  yang kemudian  di  ubah  ke  bentuk  digital  oleh  masing- masing  sensor  yang  terdapat  pada  masing-masing model  sistem,  yang  kemudian  diterjemahkan  oleh kode  program  ke  dalam  bentuk  laporan  pada  layar LCD dan putaran pompa.
Selanjutnya  langkah  detil  dalam  analisa  hasil yang  dicapai  adalah  dengan  menggunakan  metode deskriptif kuantitatif
dengan
pendekatan eksperimental  dengan  tiga  variabel  penilaian  yang masing-masing terbagi ke dalam fase input dan output yang  menjadi tolak ukur penilaian dengan black box . Pada  fase  input,  yang  dibandingkan  adalah  antara nilai intensitas cahaya dan nilai dari sensor suhu pada kedua  sistem.  Berdasarkan  nilai  inputnya  dilihat sensitifitas  dari  kedua  sensor.  Selanjutnya  pada output,  yang  dinilai  adalah  kecepatan  putaran  pada motor pompa.
Evaluasi  yang  dilakukan  adalah  dengan mengukur  nilai  efisiensi  dari  masing-masing  sistem. Penilaian  efisiensi  didapat  dari  durabilitas  sistem yang dibuat. Penilaian tersebut berdasarkan pada daya tampung air dengan  indikasi konsumsi air. Pola  yang dinilai  adalah  semakin  irit  penggunaan  air,  maka semakin efisien penggunaan airnya, dengan spesifikasi  semakin  lama  daya  tampung  air  pada tempat penampungan, maka semakin efisien penggunaan airnya. Berdasarkan hasil eksperimen ini didapat hasil sebagai berikut :
Tabel 4.1 Perbandingan Hasil Jumlah Volume

## Sistem 1 dan Sistem 2
Percobaan  yang  dilakukan  adalah  dengan  memasang sistem  yang  diintegrasikan  ke  sebuah  pot  dengan
kadar  air  yang  minim,  atau  tanah  kering.  Untuk permulaan  masing  masing  sistem  disambungkan  ke dalam  wadah  penyimpanan  air  dengan  komposisi  5 liter. Setelah sistem teraliri listrik dan teridikasi tidak terik  dan  tanah  kering,  maka  sistem  tersebut  akan bekerja.  Percobaan  pertama  dilakukan  pada  sore hari sehingga  sistem  beralan  secara  normal.  Penilaian dilakukan  setiap  sore  pada  pukul  18:00  WIB  selama 10  hari.  Pencatatan  dilakukan  dengan  melihat seberapa  besar  air  yang  tersisa  pada  wadah penampungan.  Berdasarkan  hasil  yang  dicapai, didapat  nilai  akhir  yaitu  2,6  liter  untuk  sistem  1  dan 3,3  liter  untuk  sistem  2,  maka  dapat  dilihat  bahwa dengan penerapan sistem 2 konsumsi air lebih efisien, dengan perolehan 78% lebih efisien.

## 5. KESIMPULAN
a. Cara pembuatan optimalisasi irigasi tanaman  modul  1  dan  modul  2  dengan memanfaatkan perangkat arduino uno yang dilengkapi  dengan  metode  fuzzy  logic mamdani  yang  diterapkan  dengan  model otomatisasi  penyiraman  tanaman  secara real  time.  Pada  modul  1  menggunakan sensor  kelembaban  tanah  dan  sensor cahaya sedangkan pada modul 2 menggunakan  sensor  kelembaban  tanah dan  sensor  suhu  dengan  keluaran  yaitu debit  air  sebagai  indikator  nilai  efisiensi dan  efektifitas  yang  menjadi  tolak  ukur dalam penelitian ini.
b. Dalam pencarian hasil efisiensi dari sistem yang dibuat adalah dengan
membandingkannya berdasarkan pada banyaknya  air  yang  di  konsumsi  oleh masing-masing  model  sistem.  Pencatatan dilakukan  dengan  melihat  seberapa  besar air yang tersisa pada wadah penampungan. Berdasarkan  hasil  yang  dicapai,  didapat nilai  akhir  yaitu  2,6  liter  untuk  sistem  1 dan  3,3  liter  untuk  sistem  2,  maka  dapat dilihat  bahwa  dengan  penerapan  sistem  2 konsumsi air lebih efisien, dengan perolehan 7 8% lebih efisien.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Rizky  Pradana,  Riri  Irawati.  (2016).  Metode Fuzzy  Logic  dalam  Konsep  Irigasi  Air  dengan Mikrokontroler  Arduino.    Jurnal  Telematika MKOM  vol.  8  No.  2  September  2016,  ISSN 2085-725X
[2]  Eka  Susanti.  (2016).  Automasi  Sistem  Irigasi Menggunakan  Sensing  Logic  Berbasis  Wireless
Sensor.  Jurnal  Teknik  Informatika  Politeknik Sekayu. Vol 4 No.1 h.18-23. Networkjurnal.polsky.ac.id/index.php/tips/article/ download/69/21
[3] Konstantinos, Stamatios, Nicholas Dercas. (2015) Investigating  The  Effects  Of  Soil  Moisture Sensors  Positioning  And  Accuracy  On  Soil Moisture  Based  Drip  Irrigation  Scheduling Systems. Elsevier vol 148 pages 258-268.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0378377414003357
[4]  M.  Bathan,  Ma  Carla,  Paula  Jianelli.  (2013).
Automated Irrigation System Using Thermoelectric  Generator  As  Soil  Moisture Detector.  Research  Congress  De  La  Salle University Manila March 7-9. http://www.dlsu.edu.ph/conferences/dlsu_research _congress/2013/_pdf/SEE/SEE-V-044.pdf
[5] M.Dzulkifli S, Muhammad Rivai, Suwito. (2016).
Rancang Bangun Sistem Irigasi Tanaman Otomatis Menggunakan Wireless Sensor
Network.  JURNAL  TEKNIK  ITS  Vol.  5,  No.  2, (2016) ISSN: 2337-3539 https://www.researchgate.net/profile/Muhammad_ Rivai3/publication/318561340