## RANCANG BANGUN ALAT PENYIRAM KECAMBAH OTOMATIS MENGGUNAKAN STM32F746G DISCOVERY DENGAN METODE FUZZY LOGIC CONTROL
Agus Ilham Palwa Samudra 1) , Misbah 2)
1,2) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik
1 agusilhampalwa@gmail.com , 2 misbah@umg.ac.id Jl. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur, Indonesia

## ABSTRAK
Proses  pembuatan  kecambah  dari  kacang  hijau  dibutuhkan  proses  penyiraman  yang berkesinambungan.  Penyiraman  dimulai  ketika  suhu  dan  kelembapan  tanaman  kacang  hijau mencapai mencapai parameter yang ditentukan dengan suhu 34 ˚C dan kelembapan ± 80%. Karena pada  keadaan  itu,  kacang  hijau  bisa  tumbuh  optimal.  Ketika  parameter  mencapai  setpoint menyebabkan kacang hijau mudah membusuk sementara ketika suhu kurang dari 30 ˚C 50%RTH pertumbuhan  kacang  hijau  menjadi  kecambah  akan  melambat..  Pada  skripsi  ini  dibuat  sebuah inverter full bridge satu fasa menggunakan metode switching SPWM untuk mengendalikan kecepatan motor induksi satu fasa untuk proses penyiraman tanaman kecambah. Selain itu, kontrol logika fuzzy (FLC)  digunakan  sebagai  kontrol  untuk  mengklasifikasikan  frekuensi  output  dari  inverter berdasarkan suhu dan kelembapan yang di baca. Dengan FLC maka debit air yang disiramkan untuk proses penyiraman dapat diatur untuk menjaga keakuratan pada suhu 34 ˚C sampai 30 ˚C atau 50% - 80% RTH. Seiring dengan penurunan suhu dan kelembapan kecambah akibat proses penyiraman yang  dilakukan  terjadi  perubahan  frekuensi  secara  otomatis  pada  output  inverter  antara  50Hz  – 30Hz.  Pengaturan  kecepatan  dengan  cara  mengklasifiksikan  frekuensi  berdasarkan  parameter menggunakan kontrol logika fuzzy dapat menjaga suhu dan kelembaban sesuai parameter dengan waktu proses penyiraman selama ± 5 Menit.
Kata-kata kunci: Suhu, Kelembaban, Kontrol Logika Fuzzy, Inverter 1 phasa

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  pertanian  budidaya  kecambah dalam  pembuatannya  membutuhkan  disiplin dan konsitensi. Proses pertumbuhan kecambah dari biji kacang hijau sebagai benih membutukan  penyiraman  12  kali  dalam sehari  selama  3  hari  untuk  menghasilkan kualitas  kecambah  yang  baik.  Pembaharuan teknologi dari penyiraman dari tradisional ke modern  diperlukan  guna  meningkatkan kinerja dan hasil dari pertanian kecambah.
Seiring perkembangan teknologi, pembaharuan suatu sistem penyiram otomatisasi  tentu  sangat  membantu  dalam memudah  proses  pertanian  kecambah.  Pada
jurnal  penelitian  sebelumnya  tentang  alat penyiram kecambah otomatis hybrid disebutkan memiliki 2 sumber yaitu 220 Volt jala  –  jala  PLN  dan  baterai  yang  di charge menggunakan solar cell . Penggunaan inverter satu  fasa  dengan  metode switching SPWM untuk pengendalian motor induksi 1 fasa pada proses  penyiraman. Fuzzy  Logic  Control (FLC)  digunakan  sebagai  kontrol  untuk mengklasifikasikan output inverter berdasarkan sensing dari sensor suhu LM-35, namun terdapat beberapa kekurangan diantaranya  pembacaan  sensor  yang  kurang maksimal  dan  sering  terjadinya  drop tegangan [1].
Maka dari itu, pembaharuan teknologi penyiraman otomatis  dangan pembuatan alat penyiram  otomatis  menggunakan    sensor SHT11  dan  inverter full-bridge satu  fasa dengan Fuzzy  Logic  Control (FLC)  untuk mengatur output penyiraman yang dihasilkan pada alat berdasarkan sensing sensor SHT11.

## 2. METODE
Gambar 1. Flow Chart Sistem Penyiram Kecambah Otomatis
Perancangan  sistem    alat  penyiram kecambah  otomatis  memiliki  sumber  jala  – jala 220 Volt yang disearahkan oleh rectifier tak  terkontrol  dan  distabilkan  dengan  DC- Link . Inverter full-bridge satu fasa menggunakan  modulasi Sinusoidal  Pulse With Modulation (SPWM) yang dibangkitkan STM32F746VG Discovery dan proses switching pada  inverter  menggunakan  IC IR2111 untuk memisahkan periode high node dan low sinyal  SPWM.  Gelombang  yang dihasilkan  inverter  tidak  sinus  maka,
dibutuhkan Low  Pass  Filter agar output gelombang mendekati sinus murni.
Sistem  bekerja  berdasar  kan  2  buah input suhu  (T)  dan  kelembaban  (R)  dari sensor  SHT11,  data  dari input akan  diolah oleh ARM  STM32F746G Discovery dengan logika  Fuzzy.  Logika  fuzzy  Tsukamoto digunakan sebagai kontrol untuk
mengklasifikasikan  frekuensi output motor induksi  1  fasa.  Sistem  ini  menghasilkan output yang  dapat  menghidupkan  motor secara otomatis yang dikendalikan oleh ARM STM32F746G dengan menggunakan SPWM, selain  itu  hasil  pembacaan  sensor  akan ditampilkan  pada  LCD Touchscreen ARM STM32F746G  yang  dapat  bertindak  sebagai kontrol manual tanpa sistem otomatis.
Gambar 2. Blok Diagram Sistem
2.1. Perancanaan  Inverter  Full-brigde
satu fasa
Gambar 3. Rangkaian Inverter dengan 4 buah IGBT
Rangkaian  inverter  menggunakan  4 buah  komponen switching IGBT  ( Insulated
Gate  Bipolar  Transistor )  yang  bekerja sedemikian rupa bersama untuk menghasilkan gelombang AC. Tipe komponen  yang  digunakan  IGBT  Toshiba MG150J2YS50  dan  200J2YS50,  gambar  2. menunjukan rangkain  inverter menggunakan 4 buah IGBT.
Proses switching IGBT menggunakan metode  SPWM  dengan  membandingkan gelombang segitiga dengan gelombang sinus yang  nantinya  dikirim  ke gate IGBT. Frekuensi sinus yang digunakan 50 Hz yang merupakan  nilai output inverter,  sedangkan frekuensi  segitiga  yang  digunakan  13  kHz. Pada  metode  switching  SPWM  dapat  dicari rasio modulasi amplitude dan juga modulasi frekuensi yaitu dengan rumus dibawah ini :
M a = 𝐴𝑐 𝐴𝑚 M a = 1/1 = 1 (1)
Dimana :
A c = Amplitude Carrier (delta)
A m = Amplitude Sinus
M f = 𝑓 𝑐 𝑓 𝑚 (2)
Dimana :
F m = Frekuensi Sinus
F c = Frekuensi Carrier (delta)
Gambar 4. Rangkaian Functional Diagram Block IR2111
Proses drive inverter  satu  fasa membutuhkan output minimal  10  Volt, karena output sinyal SPWM
yan
dibangkitkan  oleh  ARMSTM32F7  hanya  3 hingga  5  Volt.  Maka,  dibutuhkan  rangkaian Functional  Diagram  Block IR2111  sebagai tambahan  untuk  mendrive  inverter  [2]. Gambar 3. Menunjukan rangkaian Functional Diagram Block IR2111

## 2.2.Perencanaan Filter LC
Penggunaan filter pasif LC atau filter low  pass  adalah  untuk  menfilter  gelombang keluaran  inverter  yang  tidak  sinus  menjadi sinus  yang  berusaha  bekerja  pada  frekuensi 50 Hz.

## 2.2.1  Penenetuan Nilai Kapasitor
Penentuan nilai kapasitor ini diharapkan power factor sistem tidak terlalu bersifat  induktif  dan  tidak  terlalu  bersifat kapasitif, karena dapat menyebabkan voltage spike maupun current  spike .  Pada  penelitian ini  ditentukan  langsung  nilai  kapasitornya sebesar 6 uF.

## 2.2.2  Penentuan Nilai Induktor
Pada  penentuan  nilai  induktor  ini diharapkan  antara  induktor  dan  kapasitor akan teradi resonansi sehingga Xl = Xc . Pada penentuan nilai inductor ini perlu ditentukan terlebih  dahulu  frekuensi cut  off dari  filter. Pada  penelitian  ini  ditentukan  frekuensi cut off nya  adalah  3000  Hz.  Sehingga  nilai induktor adalah sebagai berikut :
F c = 1 2𝜋√𝐿𝐶 (3)
L = 1 4𝜋𝑓 𝑐 2 𝐶 = L = 1 (2.3,14.3000) 2 .6 = 469,565 µH ~ 500 µH
Nilai  induktor  469,565  uH  harus dibuat dengan nilai yang fix agar memudahkan  dalam  pembuatan  induktor. Sehingga  nilai  469,565  uH  akan  dibulatkan menjadi  500  uH  dan  penggunaan  inductor berbahan toroid untuk Low Pass Filter yang terdiri  dari  induktor  yang  dirangkai  seri  dan kapasitor yang dirangkai paralel.

## Gambar 5. Rangkaian Filter LC
Rangkaian Low  Pass  Filter pada gambar  4.  diharapkan  mampu  menfilter harmonisa  yang  dihasilkan  dari  inverter dikarenakan signal  output dari  inverter nonsinus. Low Pass Filter diatas secara teori direncanakan  memiliki  frekuensi cut  off sebesar 3000Hz yang artinya Low Pass Filter akan melewatkan frekuensi dibawah 3000 Hz dan  akan  menahan  frekuensi  dibawah  3000 Hz.  Sehingga  secara  teori  dari  frekuensi cut off sebesar  3000  Hz  tersebut  mampu melewatkan  tegangan  fundamental  dari tegangan  harmonisa  yang  dihasilkan  oleh output inverter  sehingga  menghasilkan tegangan output sinus.
Gambar 6. Rangkaian Inverter dan Low Pass Filter
Rangkaian tersebut akan digabungkan dengan  rangkaian  inverter  satu  fasa  untuk menghasilkan gelombang sinus yang mengubah  gelombang  kotak  keluaran  dari inverter ditunjukkan pada gambar 5.
2.3 Perencanaan Full Wave

## Uncontroller Rectifier
Tegangan 220 V dari jala – jala PLN akan digunakan sebagai sumber dari inverter setelah  disearahkan  menjadi  tegangan  DC oleh Full  Wave  Uncontrolled  Rectifier se besar  311  Vdc  yang  diambil  dari output rectifier .
Penngunaan diode bridge 10 A dengan 5 buah kapasitor elco 220µf 450 Volt yang dirangkai
seri  dipilih  untuk  memberikan  suplai  pada DC pada modul inverter 1 fasa.
Gambar 7. Rangkaian Penyearah tak terkontrol

## 2.4 Perencanaan Motor Induksi 1 Fasa
Motor  induksi  satu  fasa  sebagai penggerak  pompa  air  guna  untuk  menyiram kecambah,  untuk  itu  harus  ditentukan spesifikasi motor induksi satu fasa yang akan digunakan.
Penentuan  daya  motor  induksi  satu fasa  dapat  dilakukan  dengan  melakukan perhitungan  daya  motor  sesuai  dengan  daya pada beban yang akan digunakan pada plant . Dan  untuk Plant ini  karena  hanya  akan  di bebani  dengan  penyiraman  pada  kecambah maka ditentukan spesifikasi motor induksi 1 fasa yang akan digunakan sebagai berikut : 1. Daya = 25 Watt
2. Tengangan nominal  = 220 Volt 3. Arus nominal = 1,55 Ampere 2.5 Perencanaan Metode Fuzzy Tsukamoto 1. Proses  awal  dilakukan  dengan menentukan masing criteria yaitu: Suhu dan Kelembaban.
2. Kemudian  dari  criteria  tersebut dilanjutkan  dengan  menentukan implikasi  dari  masing  –  masing kriteria  (menentukan  himpunan dari masing – masing variabel).
3. Proses perhitungan fungsi derajat keanggotaan  dengan  kurva  dari setiap  criteria  variabel  yang nantinya digunakan sebagai
pembobotan  nilai  dari  masing-
masing kriteria.
4. Dari himpunan tersebut dilakukan  proses  perhitungan nilai  derajat  keanggotaan  dari variabel  yang  akan  digunakan sebagai  pembobotan  nilai  dari masing  –  masing  criteria  dari implikasi setiap aturan.
5. Menentukan  20  aturan  dimana didapat  probabilitas  implikasi dari  masing  –  masing  criteria untuk  menentukan  nilai  dari  α- predikat ke-i.
6. Dari 20 aturan ditentukan perhitungan  nilai  zi  x  α-predikat ke-i.
7. Proses perhitungan nilai rata-rata z  dengan  rumus  sebagai  berikut ∑(zi x α – predikat ke-i) / ∑( α – predikat ke-i).
8.       Dari  hasil  perhitungan  nilai average z aturan maka didapatkan  nilai  akhir  berupa putaran motor.
2.5.1  Pembentukan  Himpunan  Fuzzy dan Aplikasi Fungsi Implikasi 1. Suhu : Dingin, Sejuk, Normal, Hangat, Panas 2. Kelembaban  : Kering, Normal, Lembab, Sangat Lembab

## 2.5.2  Derajat Keanggotaan Fuzzy
Derajat keanggotaan merupakan suatu kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik  - titik input data kedalam nilai keanggotaannya (fungsi  keanggotaan),  fungsi  keanggotaan memiliki  interval  nilai  anatara  0  dan  1, adapun untuk mendapatkan nilai keanggotaan dapatdilakukan  dengan  pendekatan  fungsi sebagai berikut :
1. Suhu (T)
- Himpunan Dingin, batas 0 – 30 - 31 menggunakan kurva turun.
- Himpunan  Sejuk,  batas  30  -  31  - 32 menggunakan kurva segitiga.
- Himpunan Normal, batas 30 - 32- 33 menggunakan kurva segitiga.
- Himpunan Hangat, batas 32 -33 - 34 menggunakan kurva segitiga.
- Himpunan Panas, batas 33 – 34 - 100 menggunakan kurva naik.
Gambar 9. Grafik Kurva Fuzzy Suhu 2. Kelembaban (R) - Himpunan  Kering,  batas  0-50-60 menggunakan kurva turun. - Himpunan  Normal,  batas  50-60- 70 menggunakan kurva segitiga. - Himpunan  Lembab,  batas  60-70-
80 menggunakan kurva segitiga.
- Himpunan  Sangat  Lembab,  batas 70-80-90  menggunakan  kurva naik.
Gambar 10. Grafik Kurva Fuzzy Kelembaban
3. Frekuensi (f)
- Himpunan Low , batas 0-30-40
- Himpunan Medium, batas  30-40- 50
- Himpunan Fast, batas 40-50
Gambar 11. Output Frekuensi Motor

## 3. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1 Pengujian Motor Induksi 1 Fasa
Pengujian motor induksi satu fasa ini dilakukan  untuk  mengetahui  arus  yang bekerja pada motor, tegangan motor, dan juga kecepatan  motor.  Pengujian  motor  induksi satu  fasa  ini  dilakukan  dengan  memberi tegangan input motor 220 Volt dari jala – jala PLN dilakukan pengukuran dengan voltmeter, amperemeter,  dan  kecepatan  motor  dengan tachometer.

## Hasil Pengujian Motor Induksi 1 Fasa
Volt Ampere Rpm 221,5 V 1,1 A 2969 3.2 Pengujian Penyearah Tak Terkontrol
Pengujian ini  menggunakan  sumber 220  Volt  jala-jala  PLN  ke Penyearah  Tak Terkontrol.
Pengujian Penyearah Tak Terkontrol V in (AC) V out (DC) 220 Vac 331 Vdc

## 3.3 Pengujian Inverter 1 Fasa dan Low
Pass Filter Beban Lampu Pijar
Komponen switching inverter IGBT ( Insulated  Gate  Bipolar  Transistor )  yang mengubah  sinyal  AC  menjadi  sinyal  DC. Metode switching yang  digunakan  adalah metode  SPWM  ( Sinusodial  Pulse  With Modulation )  yang  dibangkitkan  oleh  ARM STM32F746G Discovery yang  selanjutnya akan  di drive oleh driver inverter  untuk memisahkan output low dan output high .
Terdapat  dua  buah  IC  IR2111  dan  2 buah IC TLP521 yang berfungsi memisahkan output low dan output high dari SPWM yang dibangkitkan  mikrokontroler. Output dari rangkaian  driver  berupa  2 output untuk  2 buah  IGBT  yang  berpasangan  yaitu output low dan output  high dengan  amplitudo  12 Volt sesuai dengan Vcc.
Tabel  1. Pengujian  Inverter  dan Low  Pass Filter
Vin Vout Vout Vout  Error Inverter Inverter LPF Teori (%) 20 Vdc 13,66 Vac 13,51 Vac 14,14 Vac 3,4 22 Vdc 15,9 Vac 14,93 Vac 15,55 Vac 2,25 24 Vdc 16,55 Vac 16,41 Vac 16,97 Vac 2,4 26 Vdc 18,01 Vac 17,88 Vac 18,38 Vac 1,7 Karena output inverter  masih  non- sinus  sehingga  tidak  dimungkinkan  untuk melakukan  pengujian  maka,  dilakukan dengan cara menghubungkan inverter dengan Low  Pass  Filter sehingga output mendekati sinus  murni  dengan  cara  mengubah  –  ubah tegangan  masukan  menggunakan Power Supply DC,  pengujian  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Gambar 12. Hasil Pengujian Inverter 1 Fasa dan Low Pass Filter 3.4 Pengujian Sensor SHT 11
Kelembaban dan Suhu
SHT11 waterproof .  Pengujian  ini dilakukan mengetahui kepresisian nilai suhu yang dihasilkan dari pembacaan sensor.
Tabel 2. Pengujian Sensor SHT 11 Suhu
Temperatur Termometer Temperatur SHT Error % 30º 30,7º 2,33% 31º 31,1º 0,32 % 32º 32,3º 0,94 % 33º 33,3º 0,91 % 34 º 33,9º 0,29 %
Pengujian  dilakukan  dengan  cara membandingan ke dua input SHT11 suhu dan kelembaban  dengan  input  dari  termometer dan hygronometer untuk mengetahui kepresisian  deteksi  dari  sensor  SHT11. Dengan  rumus  (Temp.  Termo  –  Temp. SHT)/Temp. Termo.
Tabel 3. Pengujian Sensor SHT11 Kelembaban Humidity Humidity Error Hygronometer SHT (%) 62% RH 63% 1,61 % 62% RH 62% 0 % 57% RH 57% 0 % 53% RH 53% 0 % 50% RH 50% 0 %

## 3.5 Pengujian Integrasi Sistem
Pengujian  parsial  tiap  komponen dibutuhkan  dengan  dilakukan  penyatuan seluruh  komponen.  Pengaturan  kecepatan motor dilakukan dengan pengaturan frekuensi inverter berdasarkan pada perubahan suhu dan kelembaban pada plant.
Tabel  4. Hasil  Pengujian  Integrasi  Sistem Close Loop
SHT 11 Frekuensi(P) (Hz) Teori  Error % (Hz) 30,2º C 79% RH 31 32.5 4.62 % 30,51º C 76% RH 32 32.7 2.14 % 31º C 74% RH 34 34.8 2.30 % 31,51º C 70% RH 36 36.12 0.33 % 32,01º C 69% RH 38 39.2 3.06 % 32,4º C 65% RH 40 41.2 2.91 % 33,52º C 60% RH 44 45 2.22 % 34º C 56% RH 48 47.6 0.84 % 34,51º C 50% RH 50 49.8 0.40 % Rata – Rata 2.09 %
Dibawah  ini  merupakan  grafik  dari hasil pengujian integrase sistem alat penyiram otomatis sistem close loop.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 20 Vdc 22 Vdc 24 Vdc 26 Vdc O u tp u t V ac Input Vdc Grafik Pengujian Inverter dan Low Pass Filter Vout Inverter Vout LPF Vout Teori
30,00 40,00 50,00

## Pengujian Sistem Close Loop
Pengujian Sistem Close Loop
Selanjutnya  yaitu  dengan  pengujian sistem open  loop .  Pengujian  ini  dilakukan untuk mengetahui besar daya yang dihasilkan inverter untuk mensuplai motor induksi 1 fasa dan  untuk  mengetahui  besarnya  drop tegangan akibat pembebabanan motor induksi  1  fasa  yang  dibebani  penyemprotan air ke plant .
Tabel  5. Hasil  Pengujian  Integrasi  Sistem
Open Loop Vin(DC) Inverter (V) Idc (A) Vo (V) Io (A) Ƞ Beban 33,3 3,1 221, 9 0,4 8 62 % Tanpa beban
33,1 6,1 218, 5 1 86, 57 % Beban Motor Dari hasil pengujian didapat perhitungan  efisiensi  inverter  dan  efisiensi sistem secara keseluruhan. Untuk perhitungannya sebagai berikut :

## 1. Tanpa Beban
Efisiensi
Pin DC = Vin(dc) x Idc = 33,3 x 3,1 =
103,23 W
Pout AC = Vo x Io x Cosphi = 211 x
0,48 x 0,62 = 64,88 W
Ƞ = Po/Pin x 100% = 64,88/103,23 =
62%

## 2. Beban Motor
Efisiensi
Pin DC = Vin (dc) x Idc = 33,1 x 6,1 =
201,9 W
Pout AC = Vo x Io x Cosphi = 218,5
x 1 x 0,78 = 174,8 W
Ƞ = Po / Pin x 100% = 174,8 / 201,9
= 86,57%
Dari  data  diatas  dapat  dilihat  tidak terdapat penurunan tegangan pada sisi output
yang  membuat  efisiensi  dari  inverter  tinggi sehingga  inverter  dapat  mengeluarkan  daya maksimum untuk mensuplai motor induksi 1 fasa,  terbukti  pada  tegangan  output  sebesar 218,5  Volt  yang  mana  tegangan  mendekati 220 Volt.
Pengujian  pertumbuhan  kecambah pada  hari  ke  1  sampai  ke  5,  pada  panen pertama  hingga  ke  lima  pertumbuhan kecambah  yang  mendapatkan  perlakuan alat atau  pun  tidak  pertumbuhannya  sangat bervariasi,  namum  pertumbuhan  kecambah yang  mendapatkan  perlakuan  alat  memiliki rata  –  rata  yang  lebih  tinggi  dari  pada kecambah  yang  tidak  mendapat  perlakuan alat.
Tabel 6. Hasil Panen Kecambah Panen ke 1 - 5
No. Waktu Panen Sistem Non-Sistem Pembusukan
(%) Pembusukan (%) 1. Panen ke 1 1.29 4.21 2. Panen ke 2 3.54 1.07 3. Panen ke 3 2.09 3.89 4. Panen ke 4 1.71 2.54 5. Panen ke 5 1.05 1.78 Rata - Rata 1.9 2.6

## 4. KESIMPULAN
Dari semua perancangan, pembuatan, dan  pengujian  baik  yang  dilakukan  dengan per  bagian  ataupun  yang  dilakukan  dengan cara  sistem  terintegrasi  dapat  disimpukan beberapa hal sebagai berikut :
1. Pompa air mulai ON secara otomatis pada  saat  suhu  dan  kelembaban mencapai > 34º C 50% RH dan OFF scara  otomatis  pada  keadaan  <  30ºC 63% RH.
2. Dengan menggunakan Kontrol Logika Fuzzy (FLC) pengaturan debit air  yang  disiramkan  dapat  diatur mulai dari frekuensi 50Hz – 30 Hz.
3. Pada saat suhu mencapai 34 º 50%RH frekuensi  yang  dikeluarkan  inverter sebesar 50 Hz.
4. Dengan Kontrol Logika Fuzzy keadaan  suhu  dan  kelembaban  dapat dijaga  pada  <  30ºC  63%  RH  setelah proses penyiraman berhenti.
5. Jika  tanpa  Kontrol  Logika  Fuzzy keadaan suhu dan kelembaban masih dibawah 30ºC 63% RH.
6. Waktu penyiraman saat tanpa menggunakan  Kontrol  Logika  Fuzzy membutuhkan  waktu  ±  4  menit
mencapai batas minimum.
7. Waktu penyiraman kecambah menggunakan  control  Logika  Fuzzy membutuhkan  waktu  ±  5  menit mencapai batas minimum.
8. Kecambah  yang  ditumbuhkan  kurun waktu 2 hari sudah dapat dipanen dan dijual kepasar namun dibeberapa sisi masih mengalami pembusukan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  B.  I.  Kurniawan,  “Desain  Dan Implementasi  Inverter  1  Fasa  Pada Alat Penyiram Kecambah Menggunakan Kontrol Logika Fuzzy,” Politeknik  Elektro  Negeri  Surabaya, 2018.
[2] F.  Fajar,  “Rancang  Bangun  Inverter Satu Fasa Untuk Alat Perontok Jagung Dengan Kontrol PID,” Teknik
Elektronika  Industri  PENS  Surabaya,
2016.
[3]       Ilmanda,  H.,  &  Facta,  M.  (n.d.). (2014). Pembuatan catu daya arus dc menggunakan topologi inverter jembatan  penuh  dan  penyearah. Teknik
Elektro. Universitas
Diponegoro.
[4]      Samman,  F.  A.,  Ahmad,  R.,  & Mustafa,  M.  (2015).  Perancangan  , Simulasi  dan  Analisis  Harmonisa Rangkaian  Inverter  Satu  Fasa, 4 (1), 62–70.
[5]      Haryanto,  H.  (2011).  Pembuatan Modul  Inverter  sebagai  Kendali Kecepatan  Putaran  Motor  Induksi Pendahuluan  Metodologi  Penelitian. Teknik  Elektro.  Universitas  Sultan Agung Tirtoyoso.
[6]       Sofwan,  A.  S.  (2005).  Penerapan Fuzzy  Logic pada  Sistem  Pengaturan Jumlah  Air  Berdasarkan  Suhu  dan Kelembaban. ISBN : 979 – 756 - 061 – 6.
[7] Syahlul,  M.  (2015).  Implementasi Sensor  Suhu  dan  Kelembapan  pada Pengaturan Kecepatan Putaran Motor Air  Cooler dengan  Metode  Fuzzy Logic .  Tugas  Akhir  Teknik  Elektro.
Politeknik Negeri Batam.
[8]     Rosyada, D.  Al., Misbah., & Eliyani. (2016). Anfis  Based  Material  Flow Rate  Control  System  for  Weigh Feeder  Conveyor . Computer  and
International Science ; Vol 9.
Doi:10.5539/cis.v9n2p112.
[9]     Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy Sebagai Pendukung Keputusan. Yogyakarta: GRAHA ILMU. [10]     Kusumadewi, S. (2006). Fuzzy Multi Attribute Decision Making . Yogyakarta: GRAHA ILMU
[11]    F.  Thamrin,  E.  Sediyono,  and  S. Suhartono.  (2014).  Studi  Inferensi Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Penentuan Faktor  Pembebanan  Trafo  PLN," JSINBIS  (Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis),  vol.  2,  no.  1,  pp.  001-005. doi.org/10.21456/vol2iss1pp001-005