Article History: Received : May, 7 th 2022; Accepted : July, 13 th 2023 Cite this as : Umam, C., Rahman, F.A., Syafii, M & Hidayat, N. 2023. Fuzzy Logic dalam Pengontrolan Nilai Intensitas Cahaya LED pada Miniplant  Factory  Budidaya  Tanaman  Pak  Choy  ( Brassica chinensis, L ) Hidroponik . Rekayasa. Vol 16(2). 235-242.
Rekayasa , 2023; 16(2): 235-242 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
Fuzzy Logic dalam Pengontrolan Nilai Intensitas Cahaya LED pada Mini Plant Factory Budidaya Tanaman Pak Choy (Brassica chinensis L.) Hidroponik
Choirul Umam 1 *, Fahmi Arief Rahman 1 , Mohammad Syafii 1 , Nurul Hidayat 1 1 Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang No 02 Kamal Bangkalan Madura 69162 Jawa Timur * choirul.umam@trunojoyo.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v16i2.15347
Abstrak Idealnya tanaman Pak Choy ( Brassica chinensis L ) ini dibudidayakan dengan kondisi lingkungan mikro suhu 15 0 C- 32 0 C, kelembapan 60% - 80%  dan intensitas cahaya matahari yang sama seperti tanaman sayur lain yaitu pada vase vegetatif 300-400  micromols/m 2 /detik  dan  masa  generatif  500-1000  micromols/m 2 /detik  .  Tantangan  pertanian  dewasa  ini adalah  memenuhi  kebutuhan  pangan  yang  terus  meningkat  dengan  keterbatasan  lahan  dan  kondisi  lingkungan  mikro tanaman  yang  tidak  menentu,  salah  satu  solusi  permasalahan  tersebut  adalah  bertanam  menggunakan  sistem plant factory. Logika fuzzy memiliki metode yang efektif untuk pengendalian sistem kontrol plant factory , dikarenakan fleksibel dan perhitungan sederhana. Tujuan dari riset ini adalah menemukan nilai PWM pada sistem kontrol plant factory yang sesuai  dengan  kebutuhan  optimal  budidaya  sayur  pak choy. Terdapat  4  tahapan  dalam  penelitian,  yaitu  input  data primer LED plant factory, Fuzzy fikasi, Fuzzy Interface System dan Defuzzy fikasi. Data diambil menggunakan lux meter dan t erdapat total 56 aturan fuzzy dan 4 aturan fuzzy yang tidak bernilai 0. Sistem kontrol tingkat pencahayaan/intensitas cahaya berbasis logika fuzzy didapatkan dengan nilai PWM ( Pulse Width Modulation ) 872.1662 untuk set poin intensitas cahaya sebesar 8000 Lux. Kata Kunci : lingkungan mikro, Lux, otomatisasi, hidroponik
Abstrac t
Ideally, the Pak Choy plant (Brassica Chinensis L)  is cultivated with microenvironmental conditions of temperature 150C- 320C, humidity 60% - 80% and the same intensity of sunlight as other vegetable plants, namely in a vegetative vase of 300- 400 micromols/m2/second and a period of generative 500-1000 micromols/m2/sec . The challenge of agriculture today is to meet the increasing need for food with limited land and uncertain plant microenvironmental conditions, one solution to this problem is planting using a plant factory system. Fuzzy logic has an effective method for controlling plant factory control systems,  due  to  its  flexibility  and  simple  calculations.  The  purpose of  this  research  is  to  find the  PWM value  in  the  plant factory control system that suits the optimal needs of pak choy vegetable cultivation. There are 4 stages in the research, namely the primary data input of the LED plant factory, Fuzzyfication, Fuzzy Interface System and Defuzzification. Data was taken using a lux meter and there were a total of 56 fuzzy rules and 4 fuzzy rules that did not have a value of 0. The lighting level/light  intensity  control  system  based  on  fuzzy  logic  was  obtained  with  a  PWM  (Pulse  Width  Modulation)  value  of 872.1662 for a light intensity set point of 8000 Lux.
Key words : micro-environment, Lux, otomatization, hidrophonic

## PENDAHULUAN
Menurut  FAO  sayuran  merupakan  salah  satu bahan  pangan  yang  termasuk  dalam desirable dietary  pattern (UN,  2017),  dengan  fungsi utamanya  sebagai  sumber  serat  nabati  yang sangat  diperlukan  tubuh  (Takagaki et  al. ,  2014). Dalam  beberapa  tahun  teraKhir  salah  satu  komiti sayur  yang  digemari  dan  punya  nilai  ekonomis
tinggi  di  masyarakat  Indonesia  adalah  sayur  Pak c hoy. Pak choy pertama  kali  ditanam  di  china sebelum  abad  ke-5,  dan  banyak  berkembang setelahnya,  tanaman  ini  memiliki  penamaan binomial  Brassica  Chinensis  L. (Mickensa et  al., 2019). Idealnya tanaman ini dibudidayakan dengan kondisi  lingkungan  mikro  suhu  15 0 C-  32 0 C, kelembapan 60%  -  80% (Gardner et al, 1991) dan intensitas  cahaya  matahari  yang  sama  seperti tanaman sayur lain yaitu pada vase vegetatif  300- 400  micromols/m 2 /detik  dan  masa  generatif  500- 1000  micromols/m 2 /detik  (Nassiri et  al, 2021). Khususnya  cahaya,  nilai  intensitas  yang  diterima tanaman  harus  sesuai  (Revathi  &  Sivakumaran,

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
2016),  secara  fisiologis,  tanaman  menggunakan cahaya  matahari  untuk  proses  fotosintesis  (Xu et al., 2017). Apabila berlebih tanaman akan mati dan apabila  kekurangan  tanaman  juga  akan  tumbuh tidak optimal (Gardner et al., 1991).
Populasi  penduduk  perkotaan  dunia  pada tahun  2018  tercatat  sejumlah  4.2  milyar  jiwa, jumlah  tersebut  diperkirakan  akan  mencapai  5 milyar jiwa pada tahun 2030 (Rosemary & Ayalew, 2022).  Peningkatan  tersebut  berbanding  terbalik dengan  jumlah  masyarakat  dunia  yang  bergerak dibidang  pertanian,  dimana  diprediksi  menurun sebanyak  3  milyar  jiwa  (UN,  2017).  Dengan  fakta diatas, diperlukan upaya optimalisasi produksi dan budidaya  pertanian  (Li et  al., 2012).  Dalam beberapa  literasi  (Kozai,  2013),  salah  satu  faktor penghambat budidaya pertanian dewasa ini adalah memenuhi  kebutuhan  pangan  yang  terus meningkat dengan keterbatasan lahan dan kondisi lingkungan  mikro  tanaman  yang  tidak  menentu (Tian, et al , 2022).
Salah  satu  langkah  nyata  dalam  upaya optimalisasi  produksi  budidaya  pertanian  yang sudah  dilakukan  oleh  beberapa  negara  di  dunia adalah dengan melakukan budidaya menggunakan mini plat factory / plant factor y (Kozai et al., 2019). Khususnya  dalam  peridoe  2015-  2022  peneliti Jepang  menjadi  pioner  utama  dalam  riset  ini (Kozai,  2018),  dalam  berbagai  literasi  dipaparkan Plant  factory merupakan  salah  satu  teknologi budidaya  tanaman  didalam  suatu  tempat  yang lingkungan mikro sekeliling  tanaman  terkontrol (Verdouw et  al., 2021)  dan  sesuai  dengan kebutuhan tanaman untuk tumbuh optimal (Xu et a l., 2016).  Metode  budidaya  dalam plant  factory adalah  menggunakan  sistem  hidroponik  (Kozai et al., 2016). Kelebihan plant factory adalah budidaya tanaman dapat dilakukan sepanjang waktu karena tidak  tergantung  pada  iklim  dan  hemat  tempat karena dapat  dilakukan secara vertikal (Tian  et al., 2022).  Di  Indonesia  sendiri  riset  terkait mini  plant factory/  plant  factory masih  sangat  terbatas mayoritas  hampir  seluruh  kegiatan  budidaya pertanian masih dilakukan secara konvensional.
Kegiatan budidaya pertanian melalui
pendekatan plant  factory yang  dilakukan  oleh negara di dunia seperti Jepang, pendekatan sistem kontrol  yang  digunakan  adalah  Logika  Fuzzy (Honorato,  2022).  Logika fuzzy memiliki  metode yang efektif untuk pengendalian otomatis (Phan et al., 2020)  dan  banyak  diterapkan  dalam  sistem kontrol pada beberapa plant factory di dunia (Tian,
et al ., 2022). Logika ini mempelajari nilai kebenaran yang cukup banyak, didalam selang angka 0-1 (Liu, et  al., 2016),  ciri  kedua  logika  ini  adalah  fleksibel dan  perhitungan  sederhana  (Biswas et  al. ,  2022). Beda  dengan  logika  biasa  dalam  penyelesaian masalah, yang nilai kebenaran hanya ada 2 pilihan yaitu  iya  (1)  dan  tidak  (0)  (Riesgo et  al., 2018). Logika fuzzy dibidang  pertanian,  banyak dikembangkan dan digunakan oleh peneliti Jepang (Anpo et al., 2018), namun penemu awal logika ini adalah  ilmuan  Amerika  Serikat  Profesor  Lotfi  A.
Zadeh dari Universitas California dan diseminasikan  pertama  kali  tahun  1965.  Logika fuzzy  memiliki  beberapa  komponen  diantaranya variabel fuzzy ,  himpunan  fuzzy,  semesta pembicaraan dan domain himpunan fuzzy . Dengan latar belakang diatas berupa potensi dan gap yang kami  temukan,  maka  tujuan  dari  riset  ini  adalah melakukan optimalisasi produksi budidaya pertanian  dengan langkah awal yaitu menemukan nilai Pulse  Width  Modulation (PWM) pada  sistem kontrol plant  factory yang  sesuai  dengan kebutuhan optimal budidaya sayur pak choy.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dan  pengambilan  data  dilakukan  di Laboratorium  Produksi  Tanaman  dan Greenhouse prodi  Agroekoteknologi  Fakultas  Pertanian Universitas  Trunojoyo  Madura  pada  bulan November  2021-  Mei  2022.  Metode  pengujian menggunakan  pendekatan  logika fuzzy untuk penentuan  nilai PWM sistem  kontrol plant  factory budidaya pak  choy hidroponik.  Alat  dan  bahan yang  digunakan  diantaranya: Arduino  Mega 2560, rangkaian LED ,  catu  daya, Driver L298N, software Arduino IDE, Lux Meter dan Laptop. Untuk tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Input  (Data  Primer  Performa  Alat)  didapat dengan menguji performa LED plant factory (Ali et al. ,  2018).  Pengambilan  data  primer  ini  dilakukan selama  60  menit  dengan  selang  waktu  2 detik/data.  Data  yang  didapat  nantinya  dipakai sebagai dasar proses fuzzy fikasi dalam penentuan semesta  pembicaraan,  pembentukan  himpunan
fuzzy ,  penentuan  jenis  kurva fuzzy dan  rumus pendekatan fuzzy yang  digunakan  (Riesgo et  al, 2018). Set point intensitas cahaya bernilai 8000 Lux (Hu, et  al, 2017),  data  tersebut  diambil menggunakan lux meter . Fuzzyfikasi adalah tahap kedua pada penelitian ini,  pada  prinsipnya  fuzzyfikasi  merupakan  tahap merubah  dan  mengkelaskan  data  input  yang bernilai  eksak  menjadi  nilai fuzzy (Anpo,  M. et  al, 2019). Nilai eksak sama dengan nilai crisp, banyak digunakan  pada  pendekatan  logika  konvensional (logika  on/off)  yang  nilainya  1  dan  0  ,  sedangkan himpunan nilai fuzzy nilainya berada di range 0-1, contohnya  0.25  dan  0.70  (T.  J.  Ross,  2010). Himpunan  fuzzy yang  dibentuk  menggunakan beberapa  jenis  kurva,  contohnya  kurva  linier, segitiga,  trapezoid,  bahu  dan  kurva  (Revathi  & Sivakumaran, 2016). Output dari fuzzy fikasi adalah variabel  fungsi  keanggotaan  ( μ ),  dan  selanjutnya digunakan pada tahapan di mesin inferensi (Tian et al. , 2022). Mesin  Inferensi (Fuzzy  Interface  System) bisa juga  disebut  FIS,  tahap  ini  adalah  inti  dari  logika fuzzy . Langkah ini merupakan pengolahan nilai dari logika fuzzy , akan dibuat basis aturan fuzzy dengan nilai  variabel  sesuai  dengan  permasalahan  yang akan  dipecahkan  (Tian et  al. ,  2022).  Selanjutnya penyelesaian  masalah,  proses  ini  memiliki beberapa pendekatan contohnya metode
Tsukamoto , Mamdani dan Sugeno (Revathi  & Sivakumaran,
2016). FIS pada riset ini
menggunakan  metode tsukamoto dengan  fungsi implikasi MIN (Ross, 2010). Defuzzy fikasi merupakan  proses  akhir  pada pengujian  riset  ini,  tahapnya  merubah  setiap output  FIS  menjadi  bilangan  tegas/ crisp (Revathi &  Sivakumaran,  2016).  Beberapa  rumus  yang digunakan antara lain (Ross, 2010):
max) ( )) ( max) (( PWM Zx PWM x 
  ............................(1)
         )) )( ( ... ) )( ( ) )( (( 2 2 1 1 PWM Z n n Z Z Z ......(2)
Keterangan :
x 
: Nilai crisp fuzzy PWM max : 1023 Zx : Nilai Defuzzifikasi Z PWM : Nilai PWM  : Nilai crisp fuzzy Zx : Nilai Defuzzifikasi

## HASIL PEMBAHASAN Data Primer Performa Alat
Set  poin  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini adalah 8000 Lux (Kozai, T., 2013.). Data primer alat dilakukan  dengan  menghidupkan LED pada  mini plant factory . Pengujian pertama dilakukan selama 60  menit,  pengamatan  dilakukan  secara  manual menggunakan Lux meter.  Hasil  yang  kami tampilkan  langsung  konversi  dalam  satuan  PAR, dengan  nilai  kalibrasi  8000 Lux =667.2 PAR (Graamans et  al., 2018).  Dari  Gambar  1  dapat dilihat pada detik ke 0, nilai intensitas cahaya LED maksimal  di  angka  354 PAR dan  nilai  intensitas cahaya LED minimalnya adalah 15 PAR , dari nilai ini dapat  diketahui  bahwa  mini plant  factory tidak sepenuhnya  kedap  cahaya  luar  (Kozai,  T.,  2013.), hal ini tidak mempengaruhi hasil budidaya karena memang  penelitian  ini  sesuai  dengan  literasi terdahulu  (Kozai,  2013),  nilai  cahaya  yang  masuk ini tidak mempengaruhi hasil budidaya dikarenakan    nilai  intensitas  cahaya  yang  masuk dengan nilai sangat kecil. Nilai tertinggi ada  pada detik  ke  28,  dengan  nilai  751 PAR dan  nilai terendah  pada  kondisi  minimal  34  dengan  nilai 1.68 PAR .
Gambar 1. Hasil Uji Performa Lux Meter 1
Gambar 2. Grafik Hasil Uji Performa Lux Meter 2 Gambar  2  diatas  menampilkan  hasil  uji performa  alat  menggunakan  Lux  meter  2.  Sama seperti  Gambar  1,  hasil  pada  pengamatan  nilai intensitas  cahaya  pada  Gambar  2  langsung
ditampilkan  dalam  satuan PAR. Hasil  pengamatan didapat  rata-rata  nilai  maksimal  cahaya  730 PAR, nilai rata-rata minimalnya 1.55 PAR. Nilai maksimal dan  minimal  pada  Gambar  2  dan  Gambar  3, digunakan  sebagai  batas  atas  dan  batas  bawah semesta  pembicaraan  pada  tahap fuzzy fikasi  (Rim et al., 2018).
Dari  data  hasil  uji  performa  diketahui  bahwa hasil  rancangan  alat  bekerja  dengan  baik,  dimana nilai gangguan cahaya dari luar sangat minim dan nilai  performa  alat  sesuai  dengan  buku  panduan alat itu sendiri (Nalwanga 2022). Secara kuantitatif dapat  dibuktikan  dengan  nilai  intensitas  cahaya yang berada pada range 1.55 PAR - 730 PAR untuk lux meter 2 dan 1.68 PAR - 751 PAR pada lux meter 1 , performa  baik  ini  sesuai  jika  dibandingkan dengan  penelitian  terdahulu  (Pacco,  2022),  hal diatas  menunjukkan  hasil  rancangan  mini plant factory sudah  bekerja  dengan  baik  dan  sesuai  set poin intensitas cahaya.

## Fuzzyfikasi
Pembentukan Himpunan Fuzzy terdapat 2 jenis himpunan Fuzzy , yaitu himpunan Fuzzy  Lux meter 1  (Variabel  CAHAYA)  dan  himpunan Lux meter  2 (Variabel  TERANG).  Adapun  semesta  pembicaraan dalam tahap fuzzyfikasi ini didapat dari tahap 1/ uji performa alat.
Gambar 4. Himpunan Fuzzy pada Variabel Cahaya Semesta pembicaraan variabel Lux METER 1 : [0 750] PAR .  Domain  himpunan Fuzzy dikonversi dalam satuan PAR (Ambarish, G. M., and Saroj, K. L. 2016).
Cahaya 1   : x ≤ 583.8 Cahaya 2 : 567.12 ≤ x ≤ 592.14 Cahaya 3 : 583.8 ≤ x ≤ 608.82 Cahaya 4 : 600.48 ≤ x ≤ 625.5 Cahaya 5    : 617.16 ≤ x ≤ 650.52 Cahaya 6 : 633.84 ≤ x ≤ 658.86
Cahaya 7   : 650.52 ≤ x ≤ 675.54 Cahaya 8   : x ≥ 658.86 Domain  himpunan fuzzy dalam  tahap fuzzy fikasi variabel Lux Meter 1 ada 8, yaitu cahaya
1  sampai  dengan  cahaya  8.  Gambar  4 menggambarkan  fungsi  keanggotaan  masing- masing  domain  himpunan  fuzzy  dalam  bentuk grafik.  Variabel Lux Meter  1  dinyatakan  dalam bentuk fungsi keanggotaan adalah sebagai berikut :
µCAHAYA1 = { 1  ; 𝑥 ≤ 567.12 (583.8−𝑥)
(583.8−567.12) ; 567.12 ≤ 𝑥 ≤ 583.8 0  ; 𝑥 ≥ 583.8 µCAHAYA2 = { 0  ; 𝑥 ≤ 567.12 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≤ 592.14
(𝑥−567.12)
(6950−567.12) ; 567.12 ≤ 𝑥 ≤ 579.63
(592.14−𝑥) (592.14−579.63) ; 579.63 ≤ 𝑥 ≤ 592.14

## µCAHAYA3 =
{
0  ; 𝑥 ≤ 583.8 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 608.82 (𝑥−583.8) (596.31−583.8) ; 583.8 ≤ 𝑥 ≤ 596.31
(608.82−𝑥) (608.82−583.8) ; 596.31 ≤ 𝑥 ≤ 608.82

## µCAHAYA4 =
{ 0  ; 𝑥 ≤ 600.48 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 625.5
(𝑥−600.48) (612.99−600.48) ; 600.48 ≤ 𝑥 ≤ 612.99
(625.5−𝑥) (625.5−612.99) ; 612.99 ≤ 𝑥 ≤ 625.5

## µCAHAYA5 =
{ 0  ; 𝑥 ≤ 617.16 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 650.52
(𝑥−617.16)
(633.84−617.16) ; 617.16 ≤ 𝑥 ≤ 633.84
(650.52−𝑥)
(650.52−633.84) ; 633.84 ≤ 𝑥 ≤ 650.52

## µCAHAYA6 =
{ 0  ; 𝑥 ≤ 633.84 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 658.86
(𝑥−646.35)
(658.86−642.18) ; 633.84 ≤ 𝑥 ≤ 646.35
(658.86−𝑥)
(658.86−646.35) ; 646.35 ≤ 𝑥 ≤ 658.86

## µCAHAYA7 =
{ 0  ; 𝑥 ≤ 650.52 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 675.54 (𝑥−650.52) (663.03−650.52) ; 650.52 ≤ 𝑥 ≤ 663.03
(675.54−𝑥)
(675.54−663.03) ; 663.03 ≤ 𝑥 ≤ 675.54
µCAHAYA8 = { 1  ; 𝑥 ≥ 675.54 (𝑥−658.86) (675.54−658.86) ; 658.86 ≤ 𝑥 ≤ 675.54 0  ; 𝑥 ≤ 658.86
Selanjutnya  dari  8  fungsi  keanggotaan  yang terbentuk,  dilakukan  seleksi  dengan  memilih variabel CAHAYA yang bernilai ≠ 0 . Secara detail dapat dilihat sebagai berikut:
µCAHAYA7 = (675.54−𝑥) (675.54−663.03) ; 663.03 ≤ 𝑥 ≤ 675.54
= (675.54−667.2) (675.54−663.03) = 8.34
12.51 = 0.6667
µCAHAYA8 = (𝑥−658.86)
(675.54−658.86) ; 658.86 ≤ 𝑥 ≤ 675.54
= (667.2−658,86) (675.54−658.86) = 8.34
16.68 = 0.5
Gambar 5. Himpunan Fuzzy Pada Variabel Terang
Semesta  pembicaraan  variabel Lux  Meter 2  :  [0 750]  PAR.  Domain  himpunan Fuzzy dikonversi dalam satuan PAR (Ambarish, G. M., and Saroj, K. L. 2016) : Terang 1 : x ≤ 596.31 Terang 2 : 583.8 ≤ x ≤ 608.82 Terang 3 : 604.65 ≤ x ≤ 629.67 Terang 4 : 625.5 ≤ x ≤ 650.52 Terang 5    : 642.18 ≤ x ≤ 675.54 Terang 6 : 654.69 ≤ x ≤ 688.05 Terang 7 : x ≥ 675.54 Berbeda  dengan  domain  himpunan fuzzy  Lux Meter 1, t ahap fuzzy fikasi variabel Lux Meter 2 ada 7,  yaitu  TERANG  1  sampai  dengan  TERANG  7. Gambar  5  menggambarkan  fungsi  keanggotaan masing-masing  domain  himpunan  fuzzy  dalam bentuk  grafik.  Variabel LUX Meter  2  dinyatakan dalam  bentuk  fungsi keanggotaan adalah sebagai berikut :
µTERANG1 = { 1  ; 𝑥 ≤ 575.46 (587.97−𝑥)
(587.97−575.46) ; 575.46 ≤ 𝑥 ≤ 587.97 0  ; 𝑥 ≥ 587.97

## µTERANG2 =
{
0  ; 𝑥 ≤ 583.8 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≤ 608.82 (𝑥−583.8)
(596.31−583.8) ; 583.8 ≤ 𝑥 ≤ 596.31
(608.82−𝑥)
(608.82−596.31) ; 596.31 ≤ 𝑥 ≤ 608.82

## µTERANG3 =
{ 0  ; 𝑥 ≤ 604.65 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 629.67
(𝑥−604.65)
(617.16−604.65) ; 604.65 ≤ 𝑥 ≤ 617.16
(629.67−𝑥)
(629.67−617.16) ; 617.16 ≤ 𝑥 ≤ 629.67

## µTERANG4 =
{ 0  ; 𝑥 ≤ 625.5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 650.52
(𝑥−625.5)
(638.01−625.5) ; 625.5 ≤ 𝑥 ≤ 638.01
(650.52−𝑥)
(650.52−638.01) ; 638.01 ≤ 𝑥 ≤ 650.52

## µTERANG5 =
{ 0  ; 𝑥 ≤ 642.18 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 675.54
(𝑥−642.18)
(658.86−642.18) ; 642.18 ≤ 𝑥 ≤ 658.86
(675.54−𝑥)
(675.54−658.86) ; 658.86 ≤ 𝑥 ≤ 675.54

## µTERANG6 =
{ 0  ; 𝑥 ≤ 654.69 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 688.05
(𝑥−654.69)
(671.37−654.69) ; 654.69 ≤ 𝑥 ≤ 671.37
(688.05−𝑥)
(688.05−679.71) ; 679.71 ≤ 𝑥 ≤ 688.05
µTERANG7 = {
1  ; 𝑥 ≥ 688.05
(𝑥−679.71)
(688.05−679.71) ; 679.71 ≤ 𝑥 ≤ 688.05 0  ; 𝑥 ≤ 679.71
Selanjutnya  dari  7  fungsi  keanggotaan  yang terbentuk,  dilakukan  seleksi  dengan  memilih variabel  TERANG  yang  bernilai  ≠  0 . Secara  detail dapat dilihat sebagai berikut µTERANG5 = (675.54−𝑥)
(675.54−658.86) ; 658.86 ≤ 𝑥 ≤ 675.54
= (675.54−667.2) (675.54−658.86) = 8.34
16.68 = 0.5 µTERANG6 = (𝑥−654.69)
(8050−654.69) ; 654.69 ≤ 𝑥 ≤ 8050
= (667.2−654.69)
(671.37−654.69) = 12.51 16.68 = 0.75
Setelah didapat fungsi keanggotaan Lux Meter 2  dan Lux Meter  2,  selanjutnya  adalah  membuat Basis  Aturan Fuzzy. Fungsinya  sebagai  aturan dalam  operasi Fuzzy fikasi.  Total  rule Fuzzy yang dibuat adalah 56 aturan, mengingat variabel Input berjumlah  2  dan  masing-masing  memiliki  8 membership  ( Ross,  2010).  Dari  hasil  tahap  2 (Fuzzyfikasi) diketahui bahwa tahapan yg dilakukan pada penelitian ini telah sesuai dengan  penelitian terdahulu  (Krishnan et  al. ,  2019;  Suganthi,  2015). Untuk hasil pada domain himpunan fuzzy CAHAYA dan  TERANG  menggunakan  rumus  dasar perhitungan fuzzy tsukamoto  (Ambarish  &  Saroj, 2016),  dengan  masing-masing  memiliki  2  fungsi keanggotaan  variabel  yang  tidak  bernilai  0.  Hasil ini  telah  sesuai  dengan  penelitian  terdahulu  dan teori  perhitungan fuzzy tsukamoto,  dimana masing-masing fungsi keanggotaan harus memiliki minimal  1  fungsi  keanggotaan  yang  bernilai ≠  0 ( Munir et  al., 2019).  Total  terdapat  4  fungsi keanggotaan  variabel  yang  bernilai ≠  0, dan selanjutnya  akan  di  hitung  ke  tahap  FIS  ( Fuzzy Interface System ) untuk didapat nilai PWM terbaik.

## Fuzzy Interface System (FIZ)
Tahap  FIS merupakan  tahap  ke  3  dalam penelitian ini, tujuannya adalah   menemukan nilai minimal  pada  fungsi  keanggotaan  aturan fuzzy yang  bernilai ≠  0 (Graamans et  al., 2018).   Nilai- nilai  yang  didapat  akan  diolah  pada  tahap de fuzzy fikasi .  Tahap FIS yang  dilakukan  ada total 56  aturan fuzzy yang didapat, yang  berasal  dari 7 domain  himpunan  CAHAYA  dan  8  domain himpunan  TERANG,  hal  ini  sudah  sesuai  dengan tahapan fuzzy tsukamoto pada penelitian yang lain (Ross, 2010).  Adapun rule fuzzy yang dapat diolah pada FIS dapat dilihat pada tabel 1 yang bertanda
biru, total hanya ada 4, yaitu rule 39, rule 40, rule 47  dan rule 48,  dasar  penentuan  ini  juga  telah sesuai dengan penelitian terdahulu (Krishnan et al ., 2019).  Nilai  yang  didapat  akan  dilakukan perhitungan  lanjutan  yaitu  tahap  defuzzyfikasi (Pacco, 2022).
Selanjutnya  sama  seperti  Fuzzy  suhu  dan kelembapan adalah konversi nilai de-Fuzzyfikasi ke bentuk PWM . Rumus konversi PWM :
𝑍 𝑃𝑊𝑀 =
((0.50)(511.5)+(0.50)(511.5)+(0.6667)(340.9659)+(0.50)(511.5))
(0.50+0.50+0.6667+0.50)
𝑍 𝑃𝑊𝑀 = 994.5719 2.1667 = 872.1662
Tahap  akhir  ini  ada  4  perhitungan  yang dilakukan,  dengan  goal  ahir  adalah  mengetahui nilai PWM terbaik untuk set poin intensitas cahaya 8000  Lux  (Kozai,  2013).  Terdapat  4  perhitungan yang  kami  lakukan,  dimana  didapat  nilai  PWM akhir  adalah  872,1662  hal  ini  telah  sesuai  dengan penelitian  terdahulu  (Pacco,  2022  dan  Kozai, 2013),  dimana  nilai  Z  PWM  ini  akan  digunakan sebagai  angka  yang  dimasukkan  ke  dalam pemrograman  mikrokontrol  alat,  dengan  kondisi cahaya  yang  stabil  dan  sesuai  diharapkan  akan menghasilkan  pertumbuhan  dan  hasil  panen tanaman yang terbaik.

## KESIMPULAN
Sistem  kontrol  tingkat  pencahayaan/intensitas cahaya  berbasis  logika fuzzy didapatkan  dengan nilai  PWM  ( Pulse  Width  Modulation )  872.1662 untuk set point intensitas cahaya sebesar 8000 Lux . Pengontrolan  pada plant  factory menggunakan pendekatan fuzzy tsukamoto  sudah  tepat, dikarenakan  kelebihan  pendekatan  tsukamoto adalah perhitungan sederhana dan fleksibel. Saran untuk  penelitian  kedepan  adalah  pengambilan data  baiknya  langsung  menggunakan PAR meter dikarenakan  benar-benar  sesuai  satuan  nilai intensitas  cahaya  tanaman  (Mickensa,  M.  A, et  al , 2019). Penelitian ini masih menggunakan alat ukur Lux meter.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali,  R.B.,  Bouadila,  S.,  and  Mami,  A.  (2018). Development  of  Fuzzy  Logic  Controller applied to an  agricultural greenhouse experimentally  validated.  Journal  Applied Thermal  Engineering,  Volume  141,  August (2018), pages 798-810,
doi.org/10/1016/j.applthermaleng.2018.06.01 4
Ambarish,  G.  M.,  and  Saroj,  K.  L.  2016.  Neural
Network  Pattern  Classification  and  Weather Dependent   Fuzzy  Logic Model for Irrigation  Control  in  WSN  Based  Precision Agriculture. Procedia Computer  Science 78 ( 2016 ) 499 – 506 Anpo, M., Fukuda, H., Wada, T. (2019). Ruang Semi
Plant-Factory Using Artificial Light. ISBN: 978-0- 12- 813973-8, Elsevier Book Inc
Biswas,  S.,  Deka,  B.,  Dash,  S.,  and  Rout,  K.  (2022). IoT  based  fuzzy  logic-controlled  novel  and multilingual mobile application for hidroponic farming. Journal AI, Edge and IoT-base Smart Agriculture, Intelligent Data-Centric Systems (2022); pages 31-42, doi.org/10.1016/B978-0-
12- 823694-9.00027-X Gardner,  F.  P.,  Pearce,  R.  B.,  and  Mitchell,  R.  L. (1991). Fisiologi Tanaman Budidaya . Terjemahan oleh
Herawati Susilo , Jakarta: Universitas Indonesia (UI- Press), 2008
Graamans,  L.,  Baeza,  E.,  Dobblelsteen,  A.  V.  D.,
Tsafaras,  I.,  Stanghellini,  C.  (2018).  Plant Factories Versus Greenhouse: Comparison of Resources Use Efficiency. ELSEVIER Journal Agricultral Systems 160 (2018) 31-43
Honorato,  C,  P.  2022.  Simulation  of  temperature control  and  irrigation  time  in  the  production of tulips using  Fuzzy  logic.  Procedia Computer Science 200 (2022) 1–12
Kozai,  T.,  2013.  Sustainable  plant  factory:  closed plant production system with artificial light for high  resource  use  efficiencies  and  quality produce. Acta Hortic 1004, 27e40.
Kozai, T., 2013a. Resource use efficiency of closed plant  production  system  with  artificial  light: concept, estimation  and  application  to plant  factory.  Proc.  Japan  Acad.  Ser.  B  89, 447e461.
Kozai,  T.,  2013b.  Plant  factory  in  Japan:  current situation  and  perspectives.  Chron.  Hortic.  53 (2), 8e11.
Kozai,  T.,  Fujiwara,  K.,  Runkle,  E.  (Eds.),  2016.  LED Lighting  for  Urban  Horticulture.  Springer,  p. 454.
Kozai, T. (Ed.), 2018. Smart Plant Factory: The Next Generation  Indoor  Vertical  Farms.  Springer, 456 pages.
Kozai,  T.,  Uraisami,  K.,  Kai,  K.,  Hayashi  E.,  2019. Some  thoughts  on  productivity  indexes  of plant  factory  with  artificial  lighting  (PFAL). Proceedings  of  International  symposium  on environment  controltechnology  for  value- added  plant  production,  Aug.  28e30.  Beijing, China, 29 pages.
Li, M., Kozai, T., Ohyama, K., Shimamura, D., Gonda, K.,  Sekiyama,  T.,  2012.  CO2  balance  of  a commercial  closed  system  with  artificial lighting  for  producing  lettuce  plants.
HortScience 47 (9), 1257e1260 Liu, J., Zhang, W., Chu, X., and Liu, Y. (2016). Fuzzy logic controller for energy savings in a smart LED lighting  system  considering  lighting system  considering  lighting  comfort  and daylight. Journal Energy  and  Buildings
Vlume 127, 1 September 2016, pages 95-104, doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.05.066 Mickensa,  M.A.,  Torralbaa,  M.,  Robinsona, Spencerb,  L.E.,  Romeyna,  M.W.,  Massaa,  G.D., Wheelera, R.M. (2019).  Growth  Of  Red Pak Choi Under Red And Blue, Supplemented White, And Artificial Sunlight  Provided by LEDs. ELSEVIER Journal Scientia Holtikulturae 245 (2019) 200-209 L.A.  Zadeh.  (1965).  Fuzzy  Sets.  Prosiding Information  and  Control  Vol.  8,  Issue  3 June 1965, pg. 338-353
Madsen,  S.  L.,  Dyrmann,  M.,  Jorgensen,  R.N.,  and Karstoff, H. (2019). Generating artificial images of plant  seedlings  using  generative adversarial networks. BIOSYSTEMS ENGINEERING 187 (2019)   147-159, doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.09.005
Nalwanga,  Rosemary.,  and  Belay,  Ayalew.  2022. Fuzzy Logic based Vegetable Price prediction in IoT. Procedia Computer Science 203 (2022) 807-812, doi.org/10.1016/j.procs.2022.07.121
Nassiri,  S.M.,  Tahavoor,  A.,  and  Jafari,  A.    (2021). Fuzzy  logic  classification  of  mature  tomatoes
based on physical properties fusion.
Journal Information Processing in Agriculture, doi.org/10/1016/j.inpa.2021.09.001 Pacco,  H,  C.  (2022).  Simulation  of  temperature control  and  irrigation  time  in  the  production of tulips using Fuzzy logic. Procedia Computer Science 200 (2022) 1-12, doi.org/j.procs.2022.01.199 Phan,  D.C.,  Bui,  N.  G.,  Vo,  T.  H.,  Park,  S.,  Choi,  J., Mondal,  S.,  Kim,  B.  G.,  and  Oh,  J.  (2020). Development  of LED light therapy device with power  density  control  using  a  Fuzzy  logic controller. Journal   Medical  Engineering  & Physics, Volume 86, pages 71-77, doi.org/10.1016/j.medengphy.2020.09.008
R. Santhana  Krishnan,  E.  Golden  Julie,  Y.  Harold Robinson, S. Raja, Raghvendra Kumar,   Pham Huy Thong, Le Hoang Son. (2019). Fuzzy Logic based Smart Irrigation System   using Internet  of  Things,  Journal  of  Cleaner Production, doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119902
Rim,  B.  A.,  Salwa,  B.,  and  Abdelkader,  M.  2018.
Development  of  a  Fuzzy  Logic  Controller applied to an  agricultural greenhouse experimentally  validated.  Applied  Thermal Engineering 141 (2018) 798–810
Rosemary,  N.,  and  Ayalew,  B.  2022.  Fuzzy  Logic based  Vegetable  Price  prediction  in  IoT. Procedia  Computer  Science  203  (2022)  807– 812
S.  Revathi,  and  N.  Sivakumaran.  (2016).  Fuzzy Based  Temperature  Control  of  Greenhouse. IFAC-PapersOnLine  49-  1  (2016)  549-554, doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.03.112
Suganthi,  L.,  Iniyan,  S.,  and  Samuel,  Anand,  A. (2015).  Applications  of  fuzzy  logic  in renewable  energy  systems-  A  review.  Journal Renewable  and  Sustainable  Energy,  Reviews 48 (2015) 585-607
T.  J.  Ross.  (2010).  Fuzzy  Logic  With  Engineering Applications.  3th  Edition.  A  John  Wiley  and Sons, Ltd, Publication
Takagaki,  M.,  Hara,  H.,  Kozai,  T.  2014.  Indoor Horticulture  Using  Micro-plant  Factory  for Improving Quality of Life in Urban Areas e
Design  and  a  Social  Experiment  Approach. IHC 2014, Abstract Book
Tian,  Z.,  Ma,  W.,  Yang,  Q.,  and  Duan,  F.  (2022).
Application status and challenges of machine vision in plant factory. Journal Information Processing in Agriculture, Volume 9, Issue 2, June 2022, Pages 195-211, doi.org/10.1016/j.inpa.2021.06.003 UN,  2017.  Planning  Sustainable  Cities:  Global Report  on  Human  Settlements.  UN-Habitat, United Nations, Nairobi Verdouw.  C,  Tekinerdogan.  B,  Beulens.  A,  and Wolfert.  S.  (2021).  Digital  twins  in  smart
farming.
Agricultural Systems 189 (2021) 103046, doi.org/10.1016/j.agsy.2020.103046
Xu,  Y.,  Chang,  Y.,  Chen,  G.,  Lin,  H.  (2016).  The
Research  on  LED  Supplementary  Lightning System for   Plants.  ELSEVIER  Journal  Optik 127 (2016) 7193-7201
Xu,  H.,  Fu,  Y.,  Li,  T.,  Wang,  R.  (2017).  Effects  Of Different  LED  Light  Wavelengths  on  the Resistance Of  Tomato Against Botrytis Cinerea and The Corresponding Physiological Mechanisms. . ELSEVIER   Journal of Integrative Agriculture 2017, 16(1): 106–114