InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.12, no.3, Desember 2022, 226-239 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type- 2 Fuzzy Sugeno pada Kendali pH Air
Devan C. M. Wijaya * , Basuki Rahmat , Eva Y. Puspaningrum
Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Kota SBY, Jawa Timur 60294 *Email Penulis Koresponden: mudrawijaya@gmail.com
Abstrak: Kemampuan  sistem fuzzy dalam  menangani  hal-hal  yang bersifat ambiguitas tinggi, seperti perubahan ekstrim pada pH air sangat diperlukan di era modern saat ini. Sebab, tingginya ambiguitas  dapat  mengakibatkan  alat  pengendali  pH  tidak berfungsi  dengan  baik,  sehingga  akan  berakibat  fatal khususnya pada sektor pertanian. Tipe algoritma fuzzy sangat menentukan  keberhasilan  dalam  penanganan  ambiguitas. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penulis  mengusulkan metode  IT2FL  Sugeno  Orde-Nol  untuk  digunakan  sebagai pembelajaran  dalam  sistem  pengendalian  pH  air  yang merupakan  inovasi  baru  yang  layak  untuk  diperdalam  lagi kedepannya. Fuzzy  logic type -2  mempunyai  empat  tahapan dalam  penyelesaiannya yaitu meliputi:  fuzzifikasi,  inferensi, reduksi  tipe,  dan  defuzzifikasi. Fuzzy memiliki  beberapa komponen  penting  didalamnya  yang  meliputi:  variabel, himpunan,  domain,  fungsi  keanggotaan,  representasi  kurva, dan  operator.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk memberikan  gambaran  sederhana  dalam  menerapkan algoritma  IT2FL  Sugeno  sebagai  sarana  pengembangan IPTEK dalam ranah teknologi pertanian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa SPK 0 untuk aksi pH up on : 25 detik, SPK 1 untuk aksi pH up on : 10 detik, SPK 2 untuk aksi all pH off : 0 detik, SPK 3 untuk aksi pH down on : 10 detik, dan SPK 4 untuk aksi pH down on : 25 detik. Pengkategorian pH dibagi menjadi 5 macam yaitu: Asam Kuat (0-3), Asam Lemah (4- 6),  Netral  (7),  Basa  Lemah  (8-10),  dan  Basa  Kuat  (11-14). Berdasarkan  hasil  pengujian,  sistem  memenuhi  syarat  dan dinyatakan valid dengan standarisasi perhitungan pada sensor: akurasi rata-rata sebesar 91.8%; galat selisih rata-rata sebesar 0.6; dan juga galat sistematis rata-rata sebesar 8.2%.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: IT2FL; Kendali pH; Sugeno; SPK;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 8 Mei 2022 Direvisi 12 September 2022 Diterima 30 September 2022 Dipublikasi 26 Desember 2022
DOI :
10.22441/incomtech.v12i3.15453
1. PENDAHULUAN
D.C.M Wijaya et al., Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type-2 Fuzzy Sugeno .. 227
Kemampuan  sistem fuzzy dalam  menangani  hal-hal  yang  bersifat  ambiguitas tinggi seperti perubahan ekstrem pada pH air sangat diperlukan di era modern saat ini.  Sebab,  tingginya  ambiguitas  dapat  mengakibatkan  alat  pengendali  pH  tidak berfungsi  dengan  baik,  sehingga  akan  berakibat  fatal  khususnya  pada  sektor pertanian. Tipe algoritma fuzzy sangat menentukan keberhasilan dalam penanganan ambiguitas. Fuzzy  logic  type- 1 pada  umumnya  lebih  sering  digunakan  oleh  para peneliti dalam menyelesaikan ambiguitas yang bersifat  rendah, seperti penelitian yang telah dilakukan oleh Budiprayitno dkk pada tahun 2021 yang membuktikan bahwa algoritma fuzzy logic type- 1 mudah diterapkan namun juga terdapat beberapa kekurangan  [ 1 ]. Fuzzy adalah  suatu  logika  yang  memiliki  nilai  kekaburan  antara benar  atau  salah  yang  dapat  menerjemahkan  suatu  besaran  yang  diekspresikan melalui linguistic [ 2 ].  Asal  mula  terciptanya  logika fuzzy dimulai  dari  ide  para ilmuwan asal Polandia (Jan Łukasiewicz, Alfred Tarski, dkk) pada tahun 1930-an. Mereka  merumuskan  sebuah  pemikiran  matematika  berbasis  logika  cerdas  yang dikenal  sebagai  logika infinity Łukasiewicz-Tarski.  Logika  tersebut  memiliki  3 prinsip yaitu: logis, ontologis, dan psikologis [ 3 , 4 ]. Kemudian istilah fuzzy logic type- 1 baru muncul pertama kali pada tahun 1965 dan disebarluaskan oleh Lotfi Aliasker Zadeh [ 5 ]. Lotfi Aliasker Zadeh merupakan seorang  Guru  Besar  (Profesor  Universitas  Barkley,  Amerika  Serikat)  yang menekuni  penelitian  di  bidang  keilmuan  komputer.  Logika fuzzy memiliki fundamental pemikiran yang mengarah ke suatu keputusan yang samar [ 6 ]. Logika fuzzy dipilih sebagai alternatif dari logika matematika yang lain, karena sistem fuzzy sangat mendukung pemikiran penggunanya, fleksibel, toleran, mudah, sederhana, dan  dapat  mengekspresikan  kinerja  sistem  dengan  baik  [ 7 ].  Seiring  berjalannya waktu, pada tahun 1975, Prof. Lotfi Aliasker Zadeh memperkenalkan fuzzy logic type- 2  sebagai  konsep fuzzy yang  baru  [ 8 ]. Fuzzy  logic  type- 2  pada  dasarnya diciptakan untuk penyederhanaan SPK yang sudah ada di fuzzy logic type- 1. Fuzzy logic type- 2 mulai populer semenjak teorinya diperjelas oleh Mendel dan Karnik pada tahun 1998 [ 9 ]. Fuzzy logic type- 2 dapat dimodelkan melalui metode General FL-2, Interval FL-2, dan Quasi FL-2. General FL-2 ketika  dalam  menangani  ketidakpastian,  terdapat  kerumitan komputasi yang tinggi sehingga jarang diminati oleh peneliti. Sedangkan Interval FL-2 ketika dalam menangani ketidakpastian jauh lebih baik daripada General FL- 2, dikarenakan  komputasinya  lebih  mudah  diterapkan,  sehingga  sangat  sering dieksplorasi oleh peneliti [ 10 ]. Quasi FL-2 ketika dalam menangani ketidakpastian jauh lebih baik daripada General FL-2 maupun Interval FL-2 [ 11 ], namun referensi yang ada sangat jarang ditemui karena tergolong model yang baru, sehingga tidak begitu disarankan bagi  pemula. Metode yang paling umum dipakai  dalam logika fuzzy adalah  metode  Tsukamoto,  metode  Mamdani,  metode  Sugeno  dan  metode Tahani  [ 12 ]. Fuzzy memiliki  beberapa  komponen  penting  didalamnya  yang meliputi variabel, himpunan, domain , fungsi keanggotaan, representasi kurva, dan operator .  Variabel fuzzy merupakan input atau output  fuzzy [ 3 ].  Himpunan fuzzy ialah  kumpulan  data  berupa  linguistik  dan  numeris  [ 13 ].  Himpunan  tegas  adalah kumpulan  data  berupa  nilai crips (1  atau  0)  [ 3 ].  Himpunan  semesta  merupakan range nilai pada input atau output fuzzy [ 9 ]. Domain adalah range nilai pada suatu himpunan fuzzy [ 3 ],  [ 13 ].  Fungsi  keanggotaan  ialah  pemetaan  titik input  fuzzy (UMF, FOU, LMF) pada kurva yang dipilih [ 14 , 15 ]. Representasi kurva merupakan pembentukan suatu batasan tertentu melalui fungsi keanggotaan yang menyerupai
sebuah model, misalnya: linear, segitiga, trapesium, gaussian, dan lain sebagainya. Operator merupakan  alat  bantu  perhitungan  logika  untuk  mendapatkan  hasil operasi,  contohnya:  AND,  OR,  dan  NOT  [ 16 ]. Fuzzy  logic  type- 2  mempunyai  4 tahapan dalam penyelesaiannya yaitu meliputi fuzzifikasi, inferensi, reduksi tipe, dan  defuzzifikasi  [ 17 ].  Adapun  sistem fuzzy dapat  diterapkan  sebagai  media prediksi atau kendali otomatis dengan memanfaatkan sistem pendukung keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  dengan  penalaran yang sanggup mengerahkan suatu kemampuan dalam memecahkan suatu masalah yang ada secara semi terstruktur maupun tak terstruktur [ 18 ]. SPK yang ada saat ini sangat  beraneka  ragam  penerapannya,  misalnya fuzzy yang  berfungsi  sebagai pengendali pH air. pH air adalah indikator keasaman atau kebasaan suatu larutan yang terkandung di dalam air dengan skala yang berkisar antara 1 hingga 14 [ 19 ]. Pengkategorian pH dibagi menjadi 5 macam yaitu Asam Kuat (0-3), Asam Lemah (4-6), Netral (7), Basa Lemah (8-10), dan Basa Kuat (11-14) [ 20 ].
Pada penelitian ini, penulis mengusulkan metode IT2FL Sugeno Orde-Nol untuk digunakan  sebagai  pembelajaran  dalam  menangani  tingginya  ambiguitas  pada sistem pengendalian pH air. Hal tersebut merupakan inovasi baru yang layak untuk diperdalam  lagi  kedepannya.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk memberikan  gambaran  sederhana  dalam  menerapkan  algoritma  IT2FL  Sugeno sebagai sarana pengembangan IPTEK dalam ranah teknologi pertanian.

## 2. METODE
Penelitian  ini  bertipe  kuantitatif  eksperimen,  yang  mana  pengolahan  datanya didasari  oleh  adanya  pendataan,  perhitungan,  dan  juga  pengujian  terhadap instrumen  yang  dipakai,  sehingga  didapatkannya  data  evaluasi  untuk  penarikan kesimpulan. Adapun tahapan-tahapan yang ada pada penelitian ini
direpresentasikan melalui flowchart . Hal tersebut dijelaskan secara eksplisit pada Gambar 1 berikut.
PERANCANGAN HARDWARE (Desain Penyambungan Antar Perangkat dan Desain Prototipe) SELESAI OBSERVASI (Studi Literatur) PERANCANGAN SOFTWARE (Desain Algoritma IT2FL) PEROLEHAN HASIL (Hasil dan Pengujian) MULAI
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
D.C.M Wijaya et al., Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type-2 Fuzzy Sugeno .. 229

## 2.1 Observasi
Tahapan ini meliputi proses pengamatan serta penggalian informasi. Observasi ini  dilakukan  oleh  penulis  melalui  studi  literatur.  Studi  literatur  yang  dipakai didapatkan dari sumber terpercaya seperti artikel ilmiah, repository , dan buku.

## 2.2 Perancangan Hardware
Tahapan perancangan hardware ini menjelaskan terkait desain penyambungan antar perangkat, baik meliputi: sensor, aktuator, dan sebagainya yang dapat anda lihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Desain Penyambungan Antar Perangkat
Dalam  penerapannya,  diperlukan  sebuah  kerangka  kerja  yang  detail  untuk memudahkan dalam proses penyambungan antar perangkat, seperti yang dijelaskan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Penyambungan Pin Kaki Antar Perangkat
Nama Perangkat Pin Kaki Perangkat Tersambung Dengan Perangkat Warna Kabel Koneksi Awal Tujuan NodeMCU32 Baseboard D2 V+ Piezo Buzzer Oranye G Hitam 5V V+ Relay 2 Channel Merah G Hitam D5 IN1 Oranye D18 IN2 Oranye GPIO35 V+ PH4502C Module Sensor Merah G Hitam Po Oranye 3V V+ RTC dan LCD I2C Merah GPIO21 SDA Biru GPIO22 SCL Hijau
G G Hitam Switch (Saklar) V+ V+ PSU 12V 1A Merah G G Hitam Solenoid Valve V+ NO Relay 2 Channel Oranye G G Hitam Submersible Pump Aquarium L L PSU 12V 1A Merah N N Hitam Arduino Uno V+ V+ Switch (Saklar) Merah G Hitam 5V 5V NodeMCU32 Baseboard Merah G G Hitam
Lalu,  ada  hal  yang  perlu  dilakukan  selanjutnya  yaitu  merancang  desain prototipe.  Desain  prototipe  mewakili  dari  beberapa  komponen,  yang  kemudian dirakit menjadi satu kesatuan sistem yang dapat anda lihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Desain Prototipe

## 2.3. Perancangan Software
Tahapan  perancangan software ini  menjelaskan  terkait  cara  merancang perangkat lunak (algoritma IT2FL Sugeno). Hal tersebut dapat dikerjakan melalui 4 proses yang dijelaskan sebagai berikut.
2.3.1. Fuzzifikasi
Tahapan  fuzzifikasi  ini,  dalam  proses  pengerjaannya  dapat  memetakan input crips menjadi  nilai  keanggotaan  linguistik  (UMF  dan  LMF).  Adapun  model  FIS ( Fuzzy Inference System ) yang digunakan oleh penulis yaitu SIMO ( Single Input Multi Output ) yang terlihat pada Gambar 4 berikut.
D.C.M Wijaya et al., Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type-2 Fuzzy Sugeno .. 231
Gambar 4. Fuzzy Interface System
Variabel input yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  hanya  variabel  pHair, sedangkan variabel output yang dipakai dalam penelitian ini ada dua yaitu variabel RelaypHup  dan  RelaypHdown.  Adapun  representasi  kurva  yang  dipakai menggunakan kombinasi model linear dan segitiga. Gambar 5 menunjukkan FIS variabel input “pHair” yang diimplementasikan melalui fungsi-fungsi di bawah ini.
Gambar 5. Variabel Input
𝐌𝐅 − 𝐋𝐢𝐧𝐞𝐚𝐫 𝐓𝐮𝐫𝐮𝐧 ∶ 𝜇𝐴𝑠𝑎𝑚𝐾𝑢𝑎𝑡 𝑈 [𝑥]
= { 1; 𝑥 ≤ 0 3 − 𝑥 3 − 0 ; 0 ≤ 𝑥 ≤ 3 0; 𝑥 ≥ 3
𝐌𝐅 − 𝐋𝐢𝐧𝐞𝐚𝐫 𝐓𝐮𝐫𝐮𝐧 ∶ 𝜇𝐴𝑠𝑎𝑚𝐾𝑢𝑎𝑡 𝐿 [𝑥]
= { 1; 𝑥 ≤ 0
2.8 − 𝑥 2.8 − 0 ; 0 ≤ 𝑥 ≤ 2.8 0; 𝑥 ≥ 2.8 𝐌𝐅 − 𝐒𝐞𝐠𝐢𝐭𝐢𝐠𝐚 ∶ 𝜇𝐴𝑠𝑎𝑚𝐿𝑒𝑚𝑎ℎ 𝑈 [𝑥]
=
{ 0; 𝑥 ≤ 3 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 6
𝑥 − 3 4.5 − 3 ; 3 ≤ 𝑥 ≤ 4.5 6 − 𝑥
6 − 4.5 ; 4.5 ≤ 𝑥 ≤ 6
𝐌𝐅 − 𝐒𝐞𝐠𝐢𝐭𝐢𝐠𝐚 ∶ 𝜇𝐴𝑠𝑎𝑚𝐿𝑒𝑚𝑎ℎ 𝐿 [𝑥] = { 0; 𝑥 ≤ 3.2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 5.8
𝑥 − 3.2 4.5 − 3.2 ; 3.2 ≤ 𝑥 ≤ 4.5 5.8 − 𝑥 5.8 − 4.5 ; 4.5 ≤ 𝑥 ≤ 5.8
𝐌𝐅 − 𝐒𝐞𝐠𝐢𝐭𝐢𝐠𝐚 ∶ 𝜇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 𝑈 [𝑥]
=
{ 0; 𝑥 ≤ 6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 8 𝑥 − 6 7 − 6 ; 6 ≤ 𝑥 ≤ 7 8 − 𝑥
8 − 7 ; 7 ≤ 𝑥 ≤ 8 𝐌𝐅 − 𝐒𝐞𝐠𝐢𝐭𝐢𝐠𝐚 ∶ 𝜇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 𝐿 [𝑥] = { 0; 𝑥 ≤ 6.2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 7.8
𝑥 − 6.2 7 − 6.2 ; 6.2 ≤ 𝑥 ≤ 7 7.8 − 𝑥 7.8 − 7 ; 7 ≤ 𝑥 ≤ 7.8
𝐌𝐅 − 𝐒𝐞𝐠𝐢𝐭𝐢𝐠𝐚 ∶ 𝜇𝐵𝑎𝑠𝑎𝐿𝑒𝑚𝑎ℎ 𝑈 [𝑥]
=
{ 0; 𝑥 ≤ 8 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 10
𝑥 − 8 9 − 8 ; 8 ≤ 𝑥 ≤ 9 10 − 𝑥 10 − 9 ; 9 ≤ 𝑥 ≤ 10
𝐌𝐅 − 𝐒𝐞𝐠𝐢𝐭𝐢𝐠𝐚 ∶ 𝜇𝐵𝑎𝑠𝑎𝐿𝑒𝑚𝑎ℎ 𝐿 [𝑥] =
{
0; 𝑥 ≤ 8.2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 9.8 𝑥 − 8.2 9 − 8.2 ; 8.2 ≤ 𝑥 ≤ 9 9.8 − 𝑥 9.8 − 9 ; 9 ≤ 𝑥 ≤ 9.8 𝐌𝐅 − 𝐋𝐢𝐧𝐞𝐚𝐫 𝐍𝐚𝐢𝐤 ∶ 𝜇𝐵𝑎𝑠𝑎𝐾𝑢𝑎𝑡 𝑈 [𝑥] = { 0; 𝑥 ≤ 10 𝑥 − 10
14 − 10 ; 10 ≤ 𝑥 ≤ 14 1; 𝑥 ≥ 14 𝐌𝐅 − 𝐋𝐢𝐧𝐞𝐚𝐫 𝐍𝐚𝐢𝐤 ∶ 𝜇𝐵𝑎𝑠𝑎𝐾𝑢𝑎𝑡 𝐿 [𝑥] = { 0; 𝑥 ≤ 10.2 𝑥 − 10.2 14 − 10.2 ; 10.2 ≤ 𝑥 ≤ 14 1; 𝑥 ≥ 14
Gambar 6 menunjukkan FIS Variabel output “RelaypHup dan RelaypHdown”. Adapun durasi waktu pada variabel ini terbagi menjadi 3 bagian yaitu nol (0) detik untuk himpunan “Diam”, sepuluh (10) detik untuk himpunan “Sedang”, dan dua puluh lima (25) detik untuk himpunan “Lama”.
Gambar 6. Variabel Output

## 2.3.2. Inferensi
Tahapan  inferensi  ini,  dalam  proses  pengerjaannya  dapat  memetakan  basis aturan  logika  pada  bagian  anteseden  dan  konsekuen  yang  diwakili  oleh keanggotaan upper dan  keanggotaan lower .  Proposisi  pada  basis  aturan  terbagi menjadi  2  macam  yaitu  tunggal  dan  majemuk.  Proposisi  tunggal  biasanya menggunakan penalaran monoton yang hanya mengambil nilai yang berhubungan dengan anteseden sebagai keluaran.
Sedangkan Proposisi majemuk biasanya menggunakan penalaran implikasi dan agregasi  untuk  mendapatkan  nilai  α-predikat  sebagai  keluaran.  Inferensi  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  Sugeno  dengan  Orde-Nol  yang  dapat  anda ketahui seperti yang dijelaskan pada pernyataan berikut.
[R-0] : IF pHair is AsamKuat THEN RelaypHup=25 AND RelaypHdown=0.
[R-1] : IF pHair is AsamLemah THEN RelaypHup=10 AND RelaypHdown=0.
[R-2] : IF pHair is Netral THEN RelaypHup=0 AND RelaypHdown=0.
[R-3] : IF pHair is BasaLemah THEN RelaypHup=0 AND RelaypHdown =10.
[R-4] : IF pHair is BasaKuat THEN RelaypHup=0 AND RelaypHdown=25.
D.C.M Wijaya et al., Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type-2 Fuzzy Sugeno .. 233
Tahapan inferensi ini, dalam pengambilan keputusan pada sistem didasari oleh ketetapan-ketetapan berikut ini :
1. 𝒀 𝒄𝒐𝒔 = nol ( 0 ), maka RelaypHup : ON lama dan RelaypHdown : OFF . 2. 𝒀 𝒄𝒐𝒔 = satu ( 1 ), maka RelaypHup : ON sedang dan RelaypHdown : OFF . 3. 𝒀 𝒄𝒐𝒔 = dua ( 2 ), maka RelaypHup : OFF dan RelaypHdown : OFF . 4. 𝒀 𝒄𝒐𝒔 = tiga ( 3 ), maka RelaypHup : OFF dan RelaypHdown : ON sedang . 5. 𝒀 𝒄𝒐𝒔 = empat ( 4 ), maka RelaypHup : OFF dan RelaypHdown : ON lama .

## 2.3.3. Reduksi Tipe
Tahapan reduksi tipe ini, dalam proses pengerjaannya dapat mengubah tipe fuzzy dari dua (2) ke satu (1). Reduksi tipe yang dipakai oleh penulis yaitu berjenis Center of  Set .  Adapun  rumus  dalam  penggunaan Center  of  Set  Type-reduction secara umum dapat anda lihat pada Persamaan 1 berikut.
𝑌 𝑙 = ( ∑ 𝑌𝑖𝜇 ̅ 𝐵 ̃ 𝑖 𝐿 𝑖=1 +∑ 𝑌𝑖 𝐶 𝑖=𝐿+1 𝜇 𝐵 ̃ 𝑖 ∑ 𝜇 𝐵 ̃ 𝑖 𝐶 𝑖=𝐿+1 +∑ 𝜇 ̅ 𝐵 ̃ 𝑖 𝐿 𝑖=1 ) , 𝑌 𝑟 = ( ∑ 𝑌𝑖𝜇 ̅ 𝐵 ̃ 𝑖 𝐶 𝑖=𝑅+1 +∑ 𝑌𝑖 𝑅 𝑖=1 𝜇 𝐵 ̃ 𝑖 ∑ 𝜇 𝐵 ̃ 𝑖 𝑅 𝑖=1 +∑ 𝜇 ̅ 𝐵 ̃ 𝑖 𝐶 𝑖=𝑅+1 ) (1)

## 2.3.4. Defuzzifikasi
Tahapan  defuzzifikasi  ini,  dalam  proses  pengerjaannya  dapat  mengolah  data dengan  cara  merata-rata  interval  kiri  (yl)  dan  kanan  (yr),  sehingga  mendapatkan hasil  berupa  nilai crips ( ouput  fuzzy ).  Adapun  rumus  dalam  penggunaan Defuzzifikasi IT2FL secara umum dapat anda lihat pada Persamaan 2 berikut.
𝑌 𝑐𝑜𝑠 = 𝑌𝑙+𝑌𝑟 2
(2)

## 2.4. Perolehan Hasil
Tahapan  ini  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  hasil  dan  pengujian.  Hasil  dalam penelitian  ini  cenderung  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk  gambar  dan  narasi, sedangkan  pengujian  dapat  diterapkan  ke  dalam  bentuk  skenario  percobaan.  Hal tersebut  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  validitas  suatu  sistem,  agar  dapat dikatakan  layak  pakai  atau  tidak  layak  pakai.  Adapun  pengukuran  akurasi  dapat menggunakan rumus yang tertera pada Persamaan 3 berikut.
𝐴 𝑘 = (1 − | 𝑋−𝑋𝑖 𝑋𝑖 |) 𝑥100%
(3)
Kemudian  pengukuran  galat  selisih  dapat  memakai  rumus  yang  ditunjukkan pada Persamaan 4 berikut.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = |𝑋 − 𝑋 𝑖 | (4)
Lalu yang terakhir, pengukuran galat sistematis  dapat menggunakan rumus yang tertera pada Persamaan 5 berikut.
%𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = (| 𝑋−𝑋𝑖 𝑋 |) 𝑥100%
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan rancangan  yang telah dibuat, dihasilkanlah sebuah prototipe. Hal tersebut secara keseluruhan ditunjukkan pada Gambar 7 berikut.
Gambar 7. Tampilan Prototipe
Mengenai  implementasi  dari  bagian  fuzzifikasi  dapat  anda  lihat  pada source code di bawah ini.
void fuzz_it2fl(){ MF_AsamKuat(); //Memanggil Method MF Asam Kuat – Linear Turun MF_AsamLemah(); //Memanggil Method MF Asam Lemah – Segitiga MF_Netral(); //Memanggil Method MF Netral – Segitiga MF_BasaLemah(); //Memanggil Method MF Basa Lemah – Segitiga MF_BasaKuat(); //Memanggil Method MF Basa Kuat – Linear Naik }
Mengenai implementasi dari bagian inferensi dapat anda lihat pada source code di bawah ini.
void infer_it2fl(){ //Proposisi Tunggal Upper
μ UMF[0]=AK_U; μ UMF[1]=AL_U; μ UMF[2]=N_U; μ UMF[3]=BL_U; μ UMF[4]=BK_U;
//Proposisi Tunggal Lower
μ LMF[0]=AK_L; μ LMF[1]=AL_L; μ LMF[2]=N_L; μ LMF[3]=BL_L; μ LMF[4]=BK_L;
//Pengambilan Keputusan yang ditentukan kep[0] = 0; //untuk : ON Relay pH Up Lama (25 detik) kep[1] = 1; //untuk : ON Relay pH Up Sedang (10 detik) kep[2] = 2; //untuk : OFF semua Relay pH (0 detik) kep[3] = 3; //untuk : ON Relay pH Down Sedang (10 detik) kep[4] = 4; //untuk : ON Relay pH Down Lama (25 detik) }
D.C.M Wijaya et al., Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type-2 Fuzzy Sugeno .. 235
Mengenai  implementasi  dari  bagian  reduksi  tipe  dan  defuzzifikasi  dapat  anda lihat pada source code di bawah ini.
void redukdefuzz_it2fl(){ //Menjumlah total array yang ada pada MF- Upper dan MF- Lower
Tarray1 = sizeof( μ UMF) / sizeof(int);
Tarray2 = sizeof( μ LMF) / sizeof(int); for(i=0; i<Tarray1; i++){ //Perhitungan himpunan atas
∑ yi μUMF += kep[i] * μUMF [i]; ∑μUMF += μUMF [i]; yi += kep[i]; } for(i=0; i<Tarray2; i++){ //Perhitungan himpunan bawah ∑yiμLMF += kep[i] * μLMF[i]; ∑μLMF += μLMF[i]; yi += kep [i]; } //Perhitungan reduksi tipe yl = (( ∑yiμUMF + ∑yiμLMF )/( ∑μLMF + ∑μUMF )); //Interval kiri yr = (( ∑yiμLMF + ∑yiμUMF )/( ∑μUMF + ∑μLMF )); //Interval kanan //Perhitungan defuzzifikasi ycos = floor((yl + yr)/2); //Nilai crips berdasarkan pengambilan keputusan if(ycos == 0)     {  pH_up_onlm();  } //SPK 0 else if(ycos == 1){  pH_up_onsd();  } //SPK 1 else if(ycos == 2){  all_pH _off(); } //SPK 2 else if(ycos == 3){ pH_down_onsd(); } //SPK 3 else if(ycos == 4){ pH_down_onlm(); } //SPK 4 }
Adapun  sampel  uji  coba  yang  didapatkan  oleh  penulis,  berasal  dari  hasil implementasi source code di atas. Hal tersebut dapat ditunjukkan pada Gambar 8 .

## Gambar 8. Sampel Uji Coba
Pengujian  sistem  pada  sesi monitoring dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat akurasi, galat selisih, dan galat sistematis yang ada pada  sensor pH. Hal tersebut dilakukan  secara  manual  dan  otomatis  dengan  mengambil  beberapa  sampel  data sebanyak 25 yang dapat anda ketahui pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Monitoring pH Uji Waktu pH Meter (𝑿) pH Prototype (𝑿 𝒊 ) Error %Error  Akurasi 1 Minggu, 03-04-2022 8.39 8.80 0.41 4.88% 96% 2 Minggu, 03-04-2022 8.39 8.80 0.41 4.88% 96% 3 Minggu, 03-04-2022 8.39 9.61 1.22 14.54% 88% 4 Minggu, 03-04-2022 8.39 7.61 0.78 9.29% 90% 5 Minggu, 03-04-2022 8.39 7.71 0.68 8.10% 92% 6 Minggu, 03-04-2022 8.40 8.80 0.4 4.76% 96% 7 Minggu, 03-04-2022 8.40 8.94 0.54 6.42% 94% 8 Minggu, 03-04-2022 8.40 7.57 0.83 9.88% 90% 9 Minggu, 03-04-2022 8.40 7.95 0.45 5.35% 95% 10 Minggu, 03-04-2022 8.40 8.80 0.4 4.76% 96% 11 Minggu, 03-04-2022 8.38 8.80 0.42 5.01% 96% 12 Minggu, 03-04-2022 8.38 7.95 0.43 5.13% 95% 13 Minggu, 03-04-2022 8.38 8.94 0.56 6.68% 94% 14 Minggu, 03-04-2022 8.38 7.17 1.21 14.43% 84% 15 Minggu, 03-04-2022 8.38 9.89 1.51 18.01% 85% 16 Minggu, 03-04-2022 8.30 9.11 0.81 9.75% 92% 17 Minggu, 03-04-2022 8.30 7.01 1.29 15.54% 82% 18 Minggu, 03-04-2022 8.30 6.18 2.12 25.54% 66% 19 Minggu, 03-04-2022 8.30 8.45 0.15 1.80% 99% 20 Minggu, 03-04-2022 8.30 7.71 0.59 7.10% 93% 21 Minggu, 03-04-2022 8.35 8.08 0.27 3.23% 97% 22 Minggu, 03-04-2022 8.35 7.82 0.53 6.34% 94% 23 Minggu, 03-04-2022 8.35 8.12 0.23 2.75% 98% 24 Minggu, 03-04-2022 8.35 8.25 0.1 1.19% 99% 25 Minggu, 03-04-2022 8.35 7.40 0.95 11.37% 88% Nilai perhitungan rata-rata 0.6 8.2% 91.8%
D.C.M Wijaya et al., Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type-2 Fuzzy Sugeno .. 237
Selain itu, dalam pengujian sistem juga harus mengecek kembali logika IT2FL Sugeno  yang  telah  diterapkan  melalui serial  monitor di  aplikasi  Arduino  IDE. Adapun pengujian pH air dengan pengaruh asam kuat, maka hasil yang diperoleh seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9 berikut.
Gambar 9. Pengecekan Logika IT2FL Sugeno (SPK: 0)
Adapun  pengujian  pH  air  dengan  pengaruh  asam  lemah,  maka  hasil  yang diperoleh seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. Pengecekan Logika IT2FL Sugeno (SPK: 1)
Adapun  pengujian  pH  air  dengan  pengaruh  netral,  maka  hasil  yang  diperoleh seperti yang ditunjukkan pada Gambar 11 berikut.
Gambar 11. Pengecekan Logika IT2FL Sugeno (SPK: 2)
Adapun  pengujian  pH  air  dengan  pengaruh  basa  lemah,  maka  hasil  yang diperoleh seperti yang ditunjukkan pada Gambar 12 berikut.
Gambar 12. Pengecekan Logika IT2FL Sugeno (SPK: 3)
Adapun pengujian pH air dengan pengaruh basa kuat, maka hasil yang diperoleh seperti yang ditunjukkan pada Gambar 13 berikut.
Gambar 13. Pengecekan Logika IT2FL Sugeno (SPK: 4)
Setelah  melakukan  pengujian,  maka  didapatkan  beberapa  evaluasi  yang  perlu disampaikan,  yaitu  :  sistem  ini  membutuhkan  suplai  listrik  dan  internet  untuk beroperasi; akurasi sistem tidak hanya bergantung pada algoritma  IT2FL Sugeno namun  juga  bergantung  pada  sensor  pH;  kalibrasi  pada  sensor  dapat  dilakukan sewaktu-waktu jika dirasa perlu;  algoritma IT2FL Sugeno terbukti sangat  handal dalam  menangani  ketidakpastian  yang  tinggi;  sistem  pendukung  keputusan  yang ditanam pada algoritma IT2FL Sugeno dapat berfungsi dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis,  menunjukkan bahwa penerapan IT2FL dapat berfungsi dengan baik terutama dalam otomatisasi kendali pH ( ON-OFF pH up maupun pH down ). SPK 0 untuk aksi pH up on : 25 detik, SPK 1 untuk aksi pH up on : 10 detik, SPK 2 untuk aksi all pH off : 0 detik, SPK 3 untuk aksi pH down on : 10 detik, dan SPK 4 untuk aksi pH down on : 25 detik. Menurut hasil pengujian, sistem telah dinyatakan valid dengan perhitungan akurasi  rata-rata  sebesar  91.8%,  galat  selisih  rata-rata  sebesar  0.6,  dan  galat sistematis rata-rata sebesar 8.2%.
D.C.M Wijaya et al., Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type-2 Fuzzy Sugeno .. 239

## R EFERENSI
[1]  A. S. Putra, S. Budiprayitno, and L. P. Rahayu,  “Perancangan Sistem Kontrol pH dan Suhu Air  Menggunakan  Metode  Fuzzy  dan  Terintregasi  dengan  Internet  of  Things  (IoT)  pada Budidaya  Ikan  Hias,”  J.  Tek.  ITS,  vol.  10,  no.  02,  pp.  444–449,  2021,  doi: 10.12962/j23373539.v10i2.74902.
[2]   H. Nasution, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan,” ELKHA J. Tek. Elektro , vol. 4, no. 2, 2012, doi:10.26418/elkha.v4i2.512.
[3]  G. P. N. Hakim, D. Septiyana, A. Firdausi, F. R. I. Mariati, and S. Budiyanto, SISTEM FUZZY: Panduan Lengkap Aplikatif . Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2021.
[4]  J.  Woleński,  “Logical  Ideas  of  Jan  Łukasiewicz,” Stud.  Humana ,  vol.  8,  no.  2,  2019,  doi: 10.2478/sh-2019-0011.
[5]  D. Vinsensia, “Prestasi Penerapan Fuzzy Mamdani  dalam Penentuan Prestasi Belajar Siswa Study Kasus: SMk Negeri 1 Sergai,” Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 47– 51, 2018.
[6]  A. K. Nisa, M. Abdy, and A. Zaki, “Penerapan Fuzzy Logic untuk Menentukan Minuman Susu Kemasan Terbaik dalam Pengoptimalan Gizi,” J. Math. Comput. Stat. , vol. 3, no. 1, 2020, doi: 10.35580/jmathcos.v3i1.19902.
[7]  D.  Vinsensia  and  Y.  Utami,  “Penerapan  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  Metode  Mamdani dalam Pemilihan Jurusan Perguruan Tinggi,” Publ. J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, 2018.
[8]  A.  M.  Sajiah  and  N.  A.  Setiawan,  “Interval  Type-2  Fuzzy  Logic  System  untuk  Diagnosis Coronary  Artery  Disease,” Commun.  Sci.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  13–19,  2016,  doi: 10.21924/cst.1.2.2016.26.
[9]  J. Al-Kausar and A. S. Handayani, “Perbandingan Type-1 Fuzzy Logic System ( T1FLS ) dan Interval Type-2 Fuzzy Logic System ( IT2FLS ) pada Mobile Robot,” Annu. Res. Semin. , vol. 4, no. 1, 2018.
[10]  H.  Humaira,  “Fuzzy  Tipe-2  Mamdani  untuk  Mendukung  Pengambilan  Keputusan,” J. TEKNOIF , vol. 2, no. 1, pp. 47–55, 2014, doi: 10.21063/jtif.2014.V2.1.47-55.
[11]  L. F. Albarracin and M. A. Melgarejo, "An approach for channel equalization using quasi type- 2 fuzzy systems," 2010 Annual Meeting of the North American Fuzzy Information Processing Society , 2010, pp. 1-5, doi: 10.1109/NAFIPS.2010.5548203.
[12]  A. Sianipar and K. Handoko, “Implementasi Fuzzy Logic  untuk Sortasi Buah Tomat Secara Otomatis,” J. Comasie , vol. 03, no. 02, 2020.
[13]  N. R. Khoirun, “Metode Fuzzy Time Series Model Chen dan Heuristic Pada Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG),” Universitas Muhammadiyah Semarang, 2021.
[14]  Z. Zuhri, “Pengembangan Tipe 2 Fuzzy Sliding Mode Control (T2FSMC) pada Kontrol Posisi Panel  Surya  dengan  Optimasi  Gain  Scale  Factor  Menggunakan  Firefly  Algorithm,”  ITS (Institut Teknologi Sepuluh Nopember), 2018.
[15]  R.  Ekawati,  “Analisis  Fluktuasi  Jumlah  Produksi  Gula  Tebu  Perbandingan  Bertahap Triangular Fuzzy Inference System,” J. Ind. Serv. , vol. 7, no. 1, 2021.
[16]  A. W. Syahroni and S. Rachmatullah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop pada Toko Online dengan Metode Fuzzy Tahani,” Sinkron , vol. 3, no. 1, 2018.
[17]  A.  Meylani  and  A.  S.  Handayani,  “Perbandingan  Kinerja  Sistem  Logika  Fuzzy  Tipe-1  dan Interval Tipe-2 pada Aplikasi Mobile Robot,” Comput. Sci. ICT , vol. 3, no. 1, pp. 209–214, 2017.
[18]  D.  W.  Wibowo,  M.  Mentari,  A.  D.  Chandra,  A.  A.  Kuddah,  and  R.  wahyu  Putra,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Berbasis  Web  Rekomendasi  Pekerjaan  Bagi  Lulusan  JTI  Polinema Dengan Metode SAW,” JASIEK (Jurnal Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, 2020, doi: 10.26905/jasiek.v2i1.3724.
[19]  J. Karangan, B. Sugeng, and S. Sulardi, “Uji Keasaman Air dengan Alat Sensor pH Di STT Migas  Balikpapan,” J.  Kacapuri    J.  Keilmuan  Tek.  Sipil ,  vol.  2,  no.  1,  2019,  doi: 10.31602/jk.v2i1.2065.
[20]  D.  C.  M.  W.  Wijaya,  “Kendali  dan  Monitoring  pH  Air  Akuaponik  Berbasis  IoT  Dengan Metode Fuzzy Type-2,” UPN “Veteran” Jawa Timur, 2022.