## PENERAPAN ALGORITMA FUZZY LOGIC SUGENO PADA SISTEM PEMBERI MAKAN LOBSTER OTOMATIS DAN MONITORING KEKERUHAN AIR
Abel Halomoan K. Tambunan Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang abel.halomoan@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Membicarakan tentang usaha  budidaya lobster  di Indonesia memang tidak ada habisnya, khususnya pada budidaya  lobster  pada  aquarium,  yang  berhubungan  dengan  kualitas  lobster    dimana  kualitas  lobster    di pengaruhi  oleh  kualitas  air  pada  aquarium  dan  pemberian  pakan,  berangkat  dari    hal  tersebut    menggerakan penulis memutar otak  untuk mencari  ide. Di mana penulis membahas tentang tindakan yang  dapat dilakukan agar memudahkan pembudidaya lobster dalam mengolah budidaya lobster di dalam aquarium.
Penulis  membuat  sebuah  sistem  pemberi  makan  lobster  aquarium  otomatis,  yang  nantinya  dapat  juga digunakan  untuk  monitoring  kualitas  air  aquarium  lobster  dan  stok  pakan  lobster  dengan  pengolahan  data menggunakan metode fuzzy logic sugeno berbasis website, yang diharapkan pemilik aquarium lobster lebih bisa untuk meningkat hasil dari budidaya lobster.
Kesimpulan dari hasil dari pengujian yaitu dengan adanya sensor tubidity sebagai pendeteksi kekeruhan air dan  sensor  SRF  sebagai  pengukur  ketinggian  stok  pakan,  maka  dapat  memudahkan  pemilik  lobster  untuk mengetahui  status  kondisi  kekeruhan  air  aquarium  lobster  dan  mengetahui  status  ketinggian  stok  pakan  untuk pemberian  pakan  lobster  secara  otomatis.  Pengujian  yang  diperoleh  yaitu  pada  sensor  tubidity  terhadap  air bersih  didapatkan  nilai  sebesar  90.90%,  pada  air  sedang  sebesar  50.49%,  dan  pada  air  kotor  sebesar  40.53%. Error  pengujian  pada  sensor  SRF  dengan  mistar  didapatkan  sebesar  5%.  Pengujian  fungsional  pada  website Penerapan  Algoritma  Fuzzy  Logic  Sugeno  pada  Sistem  Pemberi  Makan  Lobster  Otomatis  dan  Monitoring Kekeruhan Air dapat berjalan 100%.
Kata kunci : Lobster Air Tawar, Fuzzy Logic Sugeno, Website, Sensor Turbidity, Sensor SRF
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Budidaya  lobster  dalam  aquarium  merupakan suatu  kegiatan  membesarkan  lobster  dalam  suatu aquarium  (Setiawan,  C.,  2010).    Agar  memperoleh hasil  yang  optimum  maka  perlu  disiapkan  suatu kondisi  lingkungan  tertentu  yang  sesuai    dengan kehidupan  budidaya.  Faktor  utama  yang  sangat menentukan  produktivitas  budidaya  lobster  adalah kualiatas  air  dalam  aquarium  dan  pemberian  pakan lobster  tepat  pada  waktunya,  karena  merupakan syarat tumbuh bagi lobster yang dipelihara (Bachtiar, I.Y., 2006). Pada penelitian  budidaya losbter  seperti yang  dikutip  oleh  Suryaningrum,  T.D.,  Syamdidi,  S. and Ikasari, D.(2007) mengatakan bahwa perkembangan lobster 70% bergantung pada pemberian  pakan  yang  sesuai  dan  30%  lagi  dari kondisi lingkungan hidup lobster sehingga pemberian pakan  yang  sesuai  dan  kondisi  lingkungan  lobster yang sesuai akan meningkatkan kualitas dari lobster.
Sistem yang berjalan saat ini ditempat budidaya yaitu  pembudidaya  harus  selalu  datang  ke  tempat budidaya  untuk  memberi  pakan  dan  melihat  kondisi air  untuk  semua  aquarium  lobster.  Hal  itu  menjadi kurang  efektif  karena  pembudidaya  harus  selalu datang  ke  lokasi  budidaya  yang  memiliki  banyak
aquarium  dan  hal  tersebut  berdampak  juga  pada  segi efisiensi  waktu.  Kelemahan  ini  membuka  mata penulis  untuk  terjun  dan  memberi  gagasan  dan implementasi  dalam  menemukan  solusi  dalam permasalahan yang ada.
Metode Fuzzy  Logic  Sugeno dipilih  penulis untuk  diterapkan  dalam  masalah  ini  karena  menurut Kusumadewi,    Sri.,  2002  metode  ini  memiliki keunggulan  yaitu, Fuzzy  Logic  Sugeno bisa menghasilkan keputusan yang lebih adil. Fuzzy Logic Sugeno memodelkan  perasaan  atau  intuisi  dengan cara  merubah  nilai  crisp  menjadi  nilai  linguistik dengan fuzzification dan  kemudian  memasukkannya ke  dalam rule yang  dibuat  berdasarkan knowledge . Kelebihan  yang  selanjutnya  adalah Fuzzy  Logic Sugeno cocok  digunakan  pada  sebagian  besar permasalahan yang bersifat linguistik.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penulis membuat  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu perkembangan  dan  budidaya  lobster  pada  aquarium. Sistem  ini  nantinya  dapat  memberikan  pakan  lobster otomatis  sesuai  dengan  waktu  yang  ditentukan  dan dapat  melakukan monitoring kondisi  aquarium melalui website .  Tampilan  dalam website nantinya akan berisi tentang kekeruhan air dan ketinggian stok
yang  diolah  menggunakan  metode Fuzzy  Logic Sugeno .

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka rumusan masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana proses implementasi penerapan metode Fuzzy Logic Sugeno ke dalam sistem pemberi pakan lobster otomatis dan monitoring kekeruhan air dalam aquarium.

## 1.3. Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Sistem  ini  dibangun  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  C  pada  alat  dan  bahasa pemrograman PHP pada website dan manajemen database-nya menggunakan MySQL.
2. Metode  yang  digunakan    untuk fuzzy  logic sugeno.
3. Sistem  ini  mengambil  data  dari  aquarium  dan di- upload pada database.
4. Microconroller yang  digunakan  adalah  sensor SRF,  sensor  turbidity,  motor  servo,  RTC,  dan SIM 800L.
5. Single  board  microcompute r  yang  digunakan adalah arduino uno.

## 1.4. Tujuan
Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk merancang,  membuat  alat  dan  membuat  aplikasi monitoring kondisi aquarium lobster berbasis website dengan  mengimplementasikan  metode Fuzzy  Logic Sugeno untuk pengolahan data .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
Lobster  air  tawar  adalah  crustacea  yang menyerupai  lobster  air  laut  tetapi  hidup  di  air  tawar. Lobster  ini  dapat  hidup  di  berbagai  tempat  di  mana ada  air  tawar  yang  mengalir  dan  memiliki  tempat untuk berlindung. Kebanyakan lobster air tawar tidak dapat  hidup  di  air  yang  tercemar,  dan  beberapa spesies merupakan spesies invasif seperti Procambarus  clarkii .  Hewan  ini  bernapas  dengan insang  ( Christoph  Needon,  dkk.1971 ).    Lobster  air tawar  sekarang  banyak  digemari  untuk  budidaya  dan koleksi  karena  prospek  yang  dihasilkan  tinggi( Bachtiar, I.Y., 2006).
Pada  saat  pemberian  pakan  lobster  air  tawar pada  satu  aquarium  dilakukan  dengan  memberikan pakan  4  kali  sehari    dan  diberikan  secara  langsung, yaitu  pagi,  siang,  sore  dan  malam  hari.  Pagi    hari sebesar  15%,  siang  hari  sebesar  15%,  sore  hari sebesar 30% dan malam hari sebesar 50%. Pemberian pakan  lebih  banyak  pada  malam  hari  karena  lobster sendiri  adalah  hewan  nocturnal.  Setiap  ekor  lobster
diberi  pakan  total  dalam  sehari  yaitu  3%  dari  berat lobster.  Pakan  yang  diberikan  berupa  butiran  pelet (yang  dapat  tenggelam  dalam  air)(  Bachtiar,  I.Y., 2006).
Dalam  sistem    pemberian  pakan  otomatis  pada lobster dan pengecekan kekeruhan air pada aquarium ini,  nantinya  akan  dibuat  tempat  stok  pakan  yang menggunakan  sensor ultrasonic sebagai  sensor pengukur  kondisi  dari  stok  pakan  lobster  dan digunakannya  motor  servo  sebagai  pembuka  dan penutup otomatis pada stok pakan.  Sensor ultrasonic itu  sendiri  adalah  sensor  yang  digunakan  untuk mengukur  ketinggian,  sensor ultrasonic dapat melakukan  pengukuran  jika  terdapat  objek  pantul sebagai  bidang  pantul  (Hani,  S.,  2010),  sedangkan motor  servo  sendiri  yaitu  adalah  sebuah  perangkat atau  aktuator  putar  (motor).  Pada  pengecekan  air sendiri pada aquarium menggunakan sensor turbidity. Menurut  penelitian  dari  (Maemunnur,  A.F.,  Wiranto, G.  and  Waslaluddin,  W.,  2016)  sensor turbidty digunakan untuk mencari nilai kekeruhan air.

## 2.2. Fuzzy Logic
Menurut  Asus  Naba,  logika    fuzzy    adalah: “Sebuah  metodologi berhitung dengan  variabel  kata- kata ( linguistic variable ) sebagai pengganti berhitung dengan  bilangan.  Kata-kata  digunakan  dalam    fuzzy logic   memang  tidak  sepresisi bilangan,  namun  kata- kata jauh lebih  dekat dengan intuisi manusia” (Naba, Agus., 2009). Mengenai logika fuzzy  pada dasarnya tidak  semua  keputusan  dijelaskan  dengan  0  atau  1, namun  ada  kondisi  diantara  keduanya,  daerah diantara  keduanya  inilah  yang  disebut  dengan    fuzzy atau  tersamar.  Secara  umum  ada  beberapa  konsep sistem logika fuzzy , sebagai berikut dibawah ini:
1. Himpunan tegas yang merupakan nilai keanggotaan  suatu  item  dalam  suatu  himpunan tertentu.
2. Himpunan    fuzzy    yang  merupakan  suatu himpunana  yang  digunakan  untuk  mengatasi kekakuan dari himpunan tegas.
3. Fungsi  keanggotaan  yang  memiliki  interval  0 sampai 1
4. Variabel  linguistic    yang  merupakan  suatu variabel  yang  memiliki  nilai  berupa  kata-kata yang  dinyatakan  dalam  bahasa  alamiah  dan bukan angka.
5. Operasi  dasar  himpunan    fuzzy    merupakan operasi untuk menggabungkan dan atau memodifikasi himpunan fuzzy.
6. Aturan  ( rule )  if-then  fuzzy    merupakan  suatu pernyataan  if-then,  dimana  beberapa  kata-kata dalam  pernyataan  tersebut  ditentukan  oleh fungsi keanggotaan.

## 2.3. Metode Sugeno
Fuzzy  metode  sugeno  merupakan  metode inferensi  fuzzy  untuk  aturan  yang  direpresentasikan
dalam  bentuk IF – THEN ,  dimana  output (konsekuen)  sistem  tidak  berupa  himpunan  fuzzy, melainkan  berupa  konstanta  atau  persamaan  linear (Kusumadewi,  Sri.  2002).  Metode  ini  diperkenalkan oleh  Takagi-Sugeno  Kang  pada  tahun  1985.  Model Sugeno  menggunakan  fungsi  keanggotaan  Singleton yaitu  fungsi  keanggotaan  yang  memiliki  derajat keanggotaan  1  pada  suatu  nilai    crisp  tunggal  dan  0 pada  nilai  crisp  yang  lain.Untuk  Orde  0  dengan rumus :
IF (x1 is a1) ° (x2 is A2) °…°(xn is An) THEN z= k, Dengan An adalah  himpunan    fuzzy    ke n sebagai antaseden (alasan), ° adalah  operator fuzzy AND, dan k merupakan  konstanta  tegas sebagai  konsekuen  (kesimpulan).  Sedangkan  rumus Orde 1 adalah:
IF (x1 is a1) ° (x2 is A2) °…°(xn is An) THEN z = p1*x1+…+pn*xn+q, dengan An adalah  himpunan    fuzzy    ke n sebagai antaseden (alasan), ° adalah operator  fuzzy AND , pn adalah  konstanta  ke n, dan q juga merupakan  konstanta  dalam konsekuen.

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1. Deskripsi Sistem
Sistem  saat  ini,  untuk  pemberian  pakan dilakukan 2 kali sehari dan diberikan secara langsung, yaitu pagi dan sore hari. Pada  pagi  hari  cukup 30% dan  sore    hari    70%,  karena  lobster  termasuk  hewan nocturnal  (aktif  pada  malam  hari).  Pakan  yang diberikan berupa butiran pelet (yang dapat tenggelam dalam  air).  Pada  pengecekan  kekeruhan  air  pemilik juga harus melihat secara langsung kondisi aquariumnya  dengan  alat  seadanya.  Dengan  adanya beberapa  permasalahan  yang  diperoleh,  maka diperlukan  sebuah  sistem  otomatis  pemberi  makan lobster dan monitoring kondisi aquarium lobster.

## 3.2. Desain Sistem
Desain  sistem  berikut  adalah  bagaimana  suatu sistem dibangun, dapat dilihat pada Gambar 1
Berikut ini keterangan tiap nomor dari gambar 1 :
1. Arduino  uno  yang  digunakan  untuk  pengendali berbagai macam sensor dan aktuator.
2. Sensor  turbidity  digunakan  untuk  mengetahui kondisi kekeruhan dalam air.
3. Aquarium lobster sebagai tempat bahan uji.
4. Motor  servo  digunakan  untuk  membuka  dan menutup  tempat  stok  pakan  lobster  secara otomatis.
5. Pelet digunakan stok persediaan pakan lobster.
6. Sensor  SRF  digunakan  untuk  mengetahui  stok pakan lobster.
7. RTC  digunakan  untuk  menyimpan  waktu pemberian pakan.
8. SIM  800L  digunakan  untuk  mengirim  data informasi  kondisi  kekeruhan  air  dan  kondisi stok pakan ke dalam database online.
9. Server  digunakan  untuk  menyimpan  database website.
10. Website  digunakan  untuk  mengolah  data kekeruhan  air  dan  stok  pakan  dengan  metode fuzzy  logic  sugeno  dan  menampilkannya  dalam bentuk grafik.
11. User atau pengguna sebagai penerima informasi dari website.

## 3.3. Flowchart Metode
Flowchart atau  alur  pada  metode  ditunjukkan pada Gambar 2.
Input Fuzzyfikasi Output Penalaran Defuzzyfikasi Basis Pengetahuan Start End Gambar 2 Flowchart Metode
Berikut  ini  keterangan  langkah-langkah  dari Gambar 2 :
1. Input adalah nilai masukan yang digunakan.
2. Fuzzifikasi  adalah  proses  perubahan  variabel numerik  menjadi  variabel  linguistik.  Fungsi fuzzifikasi  digunakan  untuk  mengubah  nilai tegas,  misal  a ∈ B,  ke  suatu  himpunan  fuzzy  C dengan nilai keanggotaan a. Fuzzifikasi
diharapkan  dapat  membantu  menyederhanakan komputasi  yang  harus  dilakukan  oleh  sistem tersebut dalam proses inferensinya.
3. Penalaran  logika  fuzzy  adalah  suatu  cara penarikan  kesimpulan  berdasarkan  seperangkat implikasi fuzzy dan suatu fakta yang diketahui.
4. Basis pengetahuan memuat fungsi-fungsi keanggotaan  dari  himpunan-himpunan  fuzzy yang  terkait  dengan  nilai  dari  variabel-variabel linguistik yang dipakai dan aturan-aturan berupa implikasi fuzzy.
5. Defuzzifikasi digunakan menerjemahkan himpunan  nilai  keluaran  kedalam  nilai  yang tegas.
6. Output  adalah    hasil  yang  diperoleh  dari  proses fuzzyfikasi,  penalaran,  basis  pengetahuan, deffuzyfikasi.

## 3.4. Rangkaian Alat
Skema  rangkaian  merupakan blueprint yang akan  dibuat.  Skema  rangkaian  alat  ini  terdiri  dari sensor  ultrasonic  sebagai  pendeteksi  kondisi  pakan lobster,  motor  servo  sebagai  buka  tutup  pakan,  sim 800l  sebagai  sistem  pemberitahuan  melalui  sms  dan upload  data  ke  server,  rtc  sebagai  real  time,  dan sensor  turbidity  sebagai  pendeteksi  kekeruhan  air. Berikut ini adalah gambar rangkaian alat yang dibuat, seperti Gambar 3 berikut.

## Gambar 3 Rangkaian Alat
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Rangkaian Alat
Rangkaian  alat  yang  dibuat  menggabungkan arduino  uno  sebagai microcomputer ,  sensor  turbidity sebagai  pendeteksi  kekeruhan  air,  sensor  SRF  untuk mendeteksi  ketinggian  stok  pakan,  RTC  sebagai waktu,  SIM  800L  sebagai  pengirim  data  ke  dalam database,  dan  motor  servo  sebagai  aktuator  stok pakan. Berikut adalah hasil rangkaian alat yang telah dibuat. Seperti Gambar 4 berikut.
Gambar 4 Rangkaian Alat

## 4.2. Halaman Login
Halaman login merupakan  halaman  web  yang pertama  kali  muncul,  yang  digunakan  untuk  masuk kedalam  menu  web.  Untuk  masuk  ke  dalam  menu web,  user  diharuskan  mengisi username dan password yang  telah  diberikan,  bila  mengisi username dan password yang  tidak  terdaftar  maka akan  kembali  ke  halaman login .  Berikut  halaman login web yang ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Halaman Login

## 4.3. Halaman Beranda
Halaman beranda merupakan halaman web yang pertama  kali  muncul,  setelah  sukses login .  Pada halaman beranda ini, menampilkan status pengambilan  data  terakhir  pada  aquarium.  Berikut halaman beranda web yang ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6 Halaman Beranda

## 4.4. Halaman Grafik
Halaman  grafik  merupakan  halaman  web  yang digunakan  untuk  me- monitoring aquarium  secara grafik.  Pada  halaman  grafik  ini, user diharuskan untuk memilih batasan tanggal yang digunakan untuk mencari data grafik monitoring sesuai dengan batasan tanggal yang dipilih user dan kemudian tekan tombol proses  untuk  memunculkan  grafik  sesuai  batasan tanggal yang dipilih user . Berikut halaman grafik web yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7 Halaman Grafik
4.5. Halaman Rule
Halaman rule merupakan  halaman  web  yang digunakan  sebagai  patokan  utama  untuk  perhitungan metode  fuzzy  logic  sugeno.  Di  dalam  halaman rule terdapat  fuzzy  set  turbidty,  fungsi  keanggotaan turbidity,  fuzzy  set  stok  pakan,  fungsi  keanggotaan stok  pakan,  bobot  tiap  element,  dan  fuzzy  rule. Berikut  halaman rule web  yang  ditunjukkan  pada Gambar 8.

## Gambar 8 Halaman Rule

## 4.6. Halaman Wiki
Halaman  wiki  merupakan  halaman  web  yang digunakan  untuk  informasi  sekilas  tentang  obster. Berikut  halaman  wiki  web  yang  ditunjukkan  pada gambar 9.

## Gambar 9 Halaman Wiki

## 4.7. Halaman Keluhan dan Saran
Halaman keluhan dan saran merupakan halaman web  yang  digunakan  untuk  mengirimkan  email keluhan  dan  saran  kepada  pembuat  web.  Berikut halaman  keluhan  dan  saran  web  yang  ditunjukkan pada gambar 10

## Gambar 10 Halaman Keluhan dan Saran

## 4.8. Pengujian Fungsional Sensor
Pengujian  fungsional  sensor  yang  dilakukan adalah  untuk  menguji  hasil  dari  sensor  turbidity  dan sensor  ultrasonic.  Berikut  ini  adalah  gambar pengujian sensor turbidity seperti pada Gambar 11.
Air Mineral dengan presentasi turbidity 99.90% dengan tegangan 1.5 Volt
Air Sabun dengan presentasi turbidity 79.52% dengan tegangan 0.43 Volt
Air Teh dengan presentasi turbidity 76.27% dengan tegangan 0.31 Volt
Air Kolam dengan presentasi turbidity 67.48% dengan tegangan 2.87 Volt
Air Tanah dengan presentasi turbidity 37.60% dengan tegangan 4.66 Volt
Gambar  11 Pengujian sensor turbidity
Berikut  ini  adalah  gambar  pengujian  sensor turbidity seperti pada Gambar 12
Sensor ultrasonic dengan tinggi = 8 cm dan  mistar dengan tinggi 10 cm
Sensor ultrasonic tinggi = 5 cm dan  mistar dengan tinggi 5 cm
Sensor ultrasonic tinggi = 3 cm dan mistar dengan tinggi 3 cm
Sensor ultrasonic tinggi = 0 cm dan mistar dengan tinggi 0 cm
Gambar 12 Pengujian sensor ultrasonic
Pengujian  sensor  juga  dilakukan  untuk  mencari nilai  error  dari  sensor.  Berikut  ini  adalah  rumus mencari error :
Error=|((a-b)/a)*100%| Dengan a sebagai data utama dan b sebagai data sensor,  dengan  hasil  yang  nantinya  bernilai  postif dalam  persen(%).  Hasil  dari  pengujian  sensor turbidity  yang  telah  ditabelkan  dapat  dilihat  pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Sensor turbidity Pengujian Turbidity (%) Kondisi Air yang Diuji Tegangan (Volt) 1 99.90% Air Mineral 1.5 V 2 79.52% Air Sabun 0.43 V 3 76.27% Air Teh 0.31 V 4 67.48% Air Kolam 2.87 V 5 37.60% Air Tanah 4.66 V
Pengujian dari sensor turbidity dapat disimpulkan  bahwa  air  mineral  didapatkan  nilai sebesar  90.90%  dengan  tegangan  1.5  volt,  pada  air sabun  sebesar  79.52%  dengan  tegangan  0.43  volt, pada  air  teh  sebesar  76.27%  dengan  tegangan  0.31 volt, pada air kolam sebesar 67.48% dengan tegangan 2.87 volt, dan pada air tanah sebesar 37.60% dengan tegangan 4.66 volt.
Hasil  dari  pengujian  sensor ultrasonic yang telah ditabelkan dapat dilihat pada Tabel 2 berikut

## Tabel 2 Sensor ultrasonic
Pengujian
Mistar(a) Ultrasonic (b) Hasil Error 1 10 cm 8 cm 20% 2 5 cm 5 cm 0% 3 3 cm 3 cm 0% 4 0 cm 0 cm 0% Rata-Rata Error(%) 5%
Pengujian  dari  sensor  ultrasonic  dengan  mistar dapat  disimpulkan  bahwa  memiliki error rata-rata sebesar 5%.

## 4.9. Data yang diperoleh
Berikut  ini  adalah  Tabel  3  yang  berisi  data sensor  turbidity  dan  data  stok  pakan  yang  akan  diuji dengan menggunakan metode Fuzzy Logic Sugeno .

## Tabel 3 Tabel Data
No Tanggal Sensor Turbidity(%) Sensor Ultrasonic (cm) 1 2016-11-01 00:00:32 50 2 2 2016-11-01 01:00:32 60 3 3 2016-11-01 08:00:32 72 4 4 2016-11-01 08:30:32 76 9 5 2017-01-07 09:49:00 70.7 5 6 2017-01-07 09:54:00 71.09 5 7 2017-01-07 10:05:00 71.19 4 8 2017-01-07 11:05:00 69 6 9 2017-01-07 20:05:00 71.09 7 10 2017-01-07 21:05:00 68.9 9
Data pada Tabel 3 merupakan data yang diambil dari  sensor  turbidity  dan  sensor ultrasonic .  Data tersebut  di- upload menggunakan  SIM  800L  ke database MYSQL dan tanggal waktu peng- upload di- s etting dengan menggunakan RTC.
4.10. Pengujian  Perhitungan  Metode  Fuzzy  Logic Sugeno
1. Menentukan Variable dan Domain
Variable    yang  digunakan  adalah  sebagai  berikut turbidity  dan  stok  pakan.  Domain  yang  digunakan adalah sebagai berikut turbidity (kotor[40], sedang[50],  bersih[70])  dan  stok  pakan  (penuh[2], sedang[6], sedikit[8]).

## 2. Fuzzyfikasi
Fuzzy Set Turbidity, seperti gambar 13 berikut.
Gambar 13 Fuzzy Set Turbidity
Fungsi  keanggotaan  turbidity  adalah  sebagai berikut :
µ Kotor[x]= { 1 x<40 (50-x)/(50- 40) 40<= x <50 0 x>=50 µ Sedang[x]= { 0 x<=40 (x-40)/(50- 40) 40 < x <= 50 (75-x)/(75- 50) 50 < x < 75 0 x>=75 µ Bersih[x]= { 0 x<=50 (x-50)/(75- 50) 50< x <=75 1 x>75
Fuzzy Set Stok Pakan, seperti gambar 14 berikut.
Gambar 14 Fuzzy Set Stok Pakan Fungsi  keanggotaan  stok  pakan  adalah  sebagai berikut :
µ Penuh[x]= { 1 x<=2 (x-2)/(6-2) 2< x <=6 0 x>6 µ Sedang[x]= { 0 x<=2 (x-2)/(6-2) 2< x <=6 (8-x)/(8-6) 6< x <8 0 x>=8 µ Sedikit[x]= { 0 x<6 (8-x)/(8-6) 6<= x <8 1 x>=8 3. Bobot
Pemberian  bobot  pada  setiap  variabel  untuk menentukan  Z  pada  rule.  Berikut  bobot  yang diberikan pada setiap variabel :
Bobot Turbidity : Bobot Stok Pakan :
1. Kotor    = 1 1. Sedikit  = 1
2. Sedang = 2 2. Sedang = 2 3. Bersih   = 3 3. Penuh   = 3

## 4. Rule
Nilai  untuk  mendapatkan  Z yaitu  bobot  tertinggi kedua  sensor  dijumlah  dan  dianggap  1.  Jadi  untuk mencari  nilai  1  poin  bobot  dapat  dengan  rumus 1/((bobot  turbidity  tertinggi)+(bobot  stok  pakan tertinggi)) .  Maka  perhitungannya  1/(3+3)=>0,166, sehingga  menghasilkan  0,166  untuk  1  poin  bobot. Berikut adalah rule yang telah dibuat.
Rule 1 :
IF kotor(1) AND sedikit(1) THEN Tidak Optimal (0,332)
Rule 2 : IF kotor(1) AND sedang(2) THEN Sedang (0,498)
Rule 3 :
IF kotor(1) AND penuh(3) THEN Sedang (0,664)
Rule 4 :
IF sedang(2) AND sedikit(1) THEN Sedang (0,498)
Rule 5 :
IF sedang(2) AND sedang(2) THEN Sedang (0,664)
Rule 6 : IF sedang(2) AND penuh(2) THEN Optimal (0,830)
Rule 7 :
IF bersih(3) AND sedikit(1) THEN Sedang (0,664)
Rule 8 :
IF bersih(3) AND sedang(2) THEN Optimal (0,830)
Rule 9 :
IF bersih(3) AND penuh(3) THEN Optimal (0,996)
5. Perhitungan
Pengujian sistem dengan membandingan perhitungan  manual  dengan  perhitungan  program, dengan  menghitung  satu  contoh    kasus  seperti  data turbidity  yang  didapat  50%  dan  tinggi  daerah  stok pakan  yang  kosong  2  cm,  maka  perhitungannya adalah:
a) Mencari  nilai  keanggotaan  untuk  variable turbidity
µ turbidity kotor[50] = 0;
µ turbidity sedang[50] = (50-40)/(50-40)=1;
µ turbidity bersih[50] = 0;
b) Mencari nilai keanggotaan untuk variable stok pakan
µ stok penuh[2] = 1;
µ stok sedang[2] = 0;
µ stok sedikit[2] = 0;
c) Inference
[ R1] If(Turbidity is kotor) and (Stok is sedikit) then α-pred1=min(0,0)=0
Z1=0*0.332=>0
[R2] If(Turbidity is kotor) and (Stok is sedang) then α-pred2=min(0,0)=0 Z2=0.5*0=>0
[R3] If(Turbidity is kotor) and (Stok is penuh) then α-pred3=min(0,1)=1
Z3=0*0.664=>0
[R4]If(Turbidity is sedang) and (Stok is sedikit) then α-pred4=min(1,0)=0 Z4=0*0.498=>0
[R5]If(Turbidity is sedang) and(Stok is sedang) then α-pred5=min(1,0)=0 Z5=0*0.664=>0 [R6]If(Turbidity is sedang) and (Stok is penuh) then α-pred6=min(1,1)=1 Z6=1*0.830=>0.830
[R7]If(Turbidity is bersih) and (Stok is sedikit) then α-pred7=min(0,0)=0 Z7=0*0.664=>0 [R8]If(Turbidity is bersih) and (Stok is sedang) then α-pred8=min(0,0)=0 Z8=0*0.830=>0
[R9]If(Turbidity is bersih) and (Stok is penuh) then α-pred9=min(0,1)=0 Z9=0*0.996=>0 d) Defuzzifikasi Z=(Z1+Z2+Z3+Z4+Z5+Z6+Z7+Z8+Z9)/(  α-pred1+ α-pred2+  α-pred3+  α-pred4+  α-pred5+  α-pred6+  α- pred7+ α-pred8+ α-pred9) Z=(0+0+0+0+0+0.830+0+0+0)/( 0+0+0+0+0+1+0+0+0) => 0,830/1 => 0.830 e) Kesimpulan Kriteria prakiraan kondisi aquarium lobster yang berlaku adalah:
 Tidak Optimal jika skor < 0.498
 Sedang jika skor 0.498 <= Z <= 0.664
 Optimal jika skor > 0.664 skor maksimum 1 Karena  hasil  perhitungan  dari  contoh  kasus diatas  adalah  0.830  maka  memiliki  kondisi  optimal. Berikut adalah uji coba rule Fuzzy Logic Sugeno pada website, seperti Tabel 4.

## Tabel 4 Tabel Hasil Perhitungan
No Tanggal Sensor Turbid ity(%) Sensor Ultrasoni c (cm) Hasil Kondisi Aquariu m 1 2016-11-01 00:00:32 50 2 0.83 Optimal 2 2016-11-01 01:00:32 60 3 0.86417 Optimal 3 2016-11-01 08:00:32 72 4 0.83 Optimal 4 2016-11-01 08:30:32 76 9 0.664 Sedang 5 2017-01-07 09:49:00 70.7 5 0.83 Optimal 6 2017-01-07 09:54:00 71.09 5 0.83 Optimal 7 2017-01-07 10:05:00 71.19 4 0.83 Optimal 8 2017-01-07 11:05:00 69 6 0.83 Optimal 9 2017-01-07 20:05:00 71.09 7 0.664 Optimal 10 2017-01-07 21:05:00 68.9 9 0.581 Sedang
Pada  Tabel  4  adalah  data  dari  Tabel  3  yang sudah  dihitung  atau  diolah  didalam  website menggunakan  metode Fuzzy  Logic  Sugeno .  Kondisi aquarium  dapat  ditentukan  dengan  ketentuan  yang berlaku  yaitu,  jika  hasil  dari  pengolahan  metode Fuzzy Logic Sugeno <0.498 maka tidak optimal, jika hasil  dari  pengolahan  metode Fuzzy  Logic  Sugeno >=0.498  dan  <=0.664  maka  sedang,  jika  hasil  dari pengolahan  metode Fuzzy  Logic  Sugeno >  0.664 dengan maksimal 1 maka optimal.

## 4.11. Pengujian Fungsionalitas Website
Pengujian  fungsionalitas  perangkat  lunak merupakan pengujian yang dilakukan untuk mengetahui fungsionalitas dari perangkat lunak. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Pengujian Fungsional Halaman Web No Item Uji Detail Pengujian
Jenis Uji Hasil 1. Halaman Login Login untuk masuk kedalam sistem. Blackbox √ 2. Halaman Beranda Menampilkan hasil pengambilan data terakhir dari aquarium. Blackbox √ 3. Halaman Grafik Melakukan pencarian grafik berdasarkan range Blackbox √
tanggal yang ditentukan. 4. Halaman Rule Melakukan perubahan pada rule yang telah ada, untuk dijadikan patokan perhitungan. Blackbox √ 5. Halaman Keluhan dan Saran Melakukan pengujian kirim email keluhan dan saran. Blackbox √ 6. Logout Logout untuk keluar dari sistem. Blackbox √ Rata-Rata (%) 100%
Keterangan pada Tabel 5 : x=gagal             √=berhasil
Pada  Tabel  5  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian secara  blackbox  yang  dilakukan  pada  halaman login , halaman  beranda,  halaman  grafik,  halaman  rule, halaman  keluhan  dan  saran,  dan logout berjalan 100%.

## 4.12. Pengujian Kompabilitas pada Browser
Hasil  pengujian  halaman website Penerapan Algoritma Fuzzy  Logic  Sugeno pada  Sistem  Pemberi Makan  Lobster  Otomatis  dan  Monitoring  Kekeruhan Air pada kompabilitas browser, seperti Tabel 6

## Tabel 6 Tabel Hasil Pengujian
No Jenis Pengujian 1 2 3 4 1 Pengujian Tampilan login √ √ √ √ 2 Pengujian Halaman Beranda √ √ √ √ 3 Pengujian Halaman Grafik X √ √ √ 4 Pengujian Tampilan  Rule √ √ √ √ 5 Pengujian Tampilan Wiki √ √ √ √ 6 Pengujian Tampilan Halaman Keluhan dan Saran X √ √ √ 7 Pengujian Tampilan logout √ √ √ √ Rata-Rata (%) 71,248% 100% 100% 100%
Keterangan pada Tabel 6 :
1= Internet Explorer Ver.  10.0.9200.16384 2= Mozilla Firefox Ver. 42.0 3= Opera Ver. 34.0.2036.25 4= Google Chrome Ver. 47.0.2526.80 x=gagal √=berhasil
Pada  Tabel  6  dapat  disimpulkan  bahwa pengujian  secara  fungsional  website  pada  browser Internet  Explorer  Ver.    10.0.9200.16384  didapatkan hasil  bahwa  fungsi  dapat  berjalan  71,248%,  browser Mozilla  Firefox  Ver.  42.0  didapatkan  hasil  bahwa fungsi  dapat  berjalan  100%,  browser  Opera  Ver. 34.0.2036.25  didapatkan  hasil  bahwa  fungsi  dapat berjalan  100%,  dan  browser  Google  Chrome  Ver. 47.0.2526.80    didapatkan  hasil  bahwa  fungsi  dapat berjalan 100%.

## 5. PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian skripsi yang dilakukan adalah :
1. Pengujian  pada  sensor  tubidity  terhadap  air mineral didapatkan nilai sebesar 90.90% dengan tegangan  1.5  volt  ,  pada  air  sabun  sebesar 79.52% dengan tegangan 0.43 volt, pada air teh sebesar 76.27% dengan tegangan 0.31 volt, pada air kolam sebesar 67.48% dengan tegangan 2.87 volt, dan pada air tanah sebesar 37.60% dengan tegangan 4.66 volt. Error pengujian pada sensor ultrasonic dengan  mistar  didapatkan  sebesar 5%.
2. Pengujian  fungsional  secara  blackbox  pada website Penerapan  Algoritma Fuzzy  Logic Sugeno pada  Sistem  Pemberi  Makan  Lobster Otomatis  dan  Monitoring  Kekeruhan  Air  dapat berjalan 100%.
3. Pengujian secara kompabilitas fungsional website  pada  browser  Internet  Explorer  Ver. 10.0.9200.16384  didapatkan  hasil  bahwa  fungsi dapat  berjalan  71,248%,  browser  Mozilla Firefox Ver. 42.0 didapatkan hasil bahwa fungsi dapat  berjalan  100%,  browser  Opera  Ver. 34.0.2036.25  didapatkan  hasil  bahwa  fungsi dapat  berjalan  100%,  dan  browser  Google Chrome  Ver.  47.0.2526.80    didapatkan  hasil bahwa fungsi dapat berjalan 100%.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  di  atas  maka  penulis ingin menyampaikan beberapa saran yang diharapkan, diantaranya :
1. Pada  rangkaian  alat  sensor  dapat  ditambah dengan sensor pendeteksi ph dan suhu.
2. Dapat  mengontrol  rangkaian  sensor  alat  dengan web.
3. Untuk  keamanan website bisa  ditambahkan dengan metode-metode enkripsi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bachtiar,  I.Y.,  2006. Usaha  Budi  Daya  Lobster Air Tawar di Rumah . AgroMedia.
[2] Christoph  Needon,  Johannes  Petermann,  Peter Scheffel  &  Bernd  Scheibe .1971.  Plants  and Animals  (Pflanzen  und  Tiere).  Leipzig: Urania Verlag.
[3] Hani,  S.,  2010.  SENSOR  ULTRASONIK SRF05 SEBAGAI PEMANTAU KECEPATAN KENDARAAN
BERMOTOR. Jurnal Teknologi , 3 (2).
[4] Kusumadewi,    Sri.,  2002.    Analisis  Desain Sistem  Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box  Matlab. Yogyakarta: Graha Ilmu (hal. 98).
[5] Maemunnur, A.F., Wiranto, G. and Waslaluddin, W., 2016. RANCANG BANGUN SISTEM  ALAT  UKUR  TURBIDITY  UNTUK ANALISIS KUALITAS AIR BERBASIS ARDUINO  UNO. Fibusi  (Jurnal  Online Fisika) , 4 (1).
[6] Naba, Agus., 2009.  Belajar Cepat Fuzzy  Logic Menggunakan  MATLAB,  Yogyakarta,  Andi Offset.
[7] Setiawan,  C.,  2010. Jurus  Sukses  Budi  Daya Lobster Air Tawar . AgroMedia.
[8] Suryaningrum,  T.D.,  Syamdidi,  S.  and  Ikasari, D., 2007. Teknologi penanganan dan transportasi  lobster  air  tawar. Squalen  Bulletin of  Marine  and  Fisheries  Postharvest  and Biotechnology , 2 (2), pp.37-41.
[9] Sutanta, E., 2004. Sistem Basis Data.
Yogyakarta: Graha Ilmu . [10] Suyanto. 2007. Artificial Intelligence:
Searching,  Reasoning,  Planning  and  Learning. Informatika, Bandung Indonesia