## Implementasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan Sistem Penyiraman Otomatis Tanaman Anthurium
Dina Meliana Saragi * , Faqih Hamami, Tatang Mulyana
Fakultas Rekayasi Industri, Sistem Informasi, Telkom University, Bandung, Indonesia Email: 1,* dinamelianasaragi@student.telkomuniversity.ac.id, 2 faqihhamami@telkomuniversity.ac.id,
3, tatangmulyana@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: dinamelianasaragi@student.telkomuniversity.ac.id Submitted: 26/09/2022 ; Accepted: 29/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak – Anthurium  merupakan  golongan  tanaman  hias  yang  dkagumi  banyak  pecinta  tanaman  hias,  tanaman  ini dibudidayakan  dalam  skala  luas  di  lingkungan  industri  florikultur.  Terdapat  faktor  penyebab  menunjang  tingginya  harga tanaman anthurium saat ini, pertama spesies unik dengan perbandingan 10% biji anthurium yang tumbuh sama persis dengan induknya. Selain itu pertumbuhan anthurium yang sangat lambat dan perawatan yang sulit. Faktor lain yang harus diperhatikan dalam budidaya tanaman anthurium, yaitu suhu udara, kelembapan udara, sinar matahari, derajat keasaman (pH) dan kebutuhan air.  Tanaman  anthurium  ini  merupakan  tanaman  yang  sensitif  terhadap  air  sehingga  memerlukan  pengawasan  terhadap penyiraman secara berkala agar tanaman tidak mati. Petani membutuhkan pengetahuan ahli tingkat lanjut dalam mengambil keputusan yang berbeda berhubungan dengan pertanian terutama dalam penakaran dan pengaturan waktu penyiraman tanaman. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini peneliti melakukan perancangan logika fuzzy sesuai dengan kebutuhan tanaman anthurium dengan  basis  aturan  yang  dapat  merubah  data  sensor  IoT  berupa  sensor  DHT11  dan  Sensor  Soil  Moisture  FC-28  menjadi keluaran sebuah keputusan durasi penyiraman tanaman. Dalam tahap ini melalui proses fuzzifikasi, inferensi dan defuzzifikasi. Adapun hasil yang didapatkan selama penelitian ini yaitu pengujian perbandingan 15 nilai dari output perangkat yang diambil secara acak kurang lebih mendekati dengan nilai dari simulasi dengan MATLAB dengan selisih total 8.61% karena perbedaan perhitungan antara perangkat IoT dan simulasi dengan MATLAB, namun hal ini masih bisa dikategorikan akurat karena hasil output alat dan simulasi MATLAB masih dalam satu range nilai fungsi keanggotaan.
Kata Kunci: Anthurium; IoT; Pendukung Keputusan; Logika Fuzzy; Pertanian Cerdas
Abstract – Anthurium  is  a  class  of  ornamental  plants  that  are  admired  by  many  lovers  of  ornamental  plants,  this  plant  is cultivated on a wide scale in the floriculture industry. There are factors that support the current high price of anthurium plants, first, a unique species with a ratio of 10% of anthurium seeds that grow exactly the same as the parent. In addition, anthurium growth is very slow and difficult to care for. Other factors must be considered in the cultivation of anthurium plants, namely air temperature, humidity, sunlight, acidity (pH) and water requirements. This anthurium plant is a plant that is sensitive t o water so it requires supervision of regular watering so that the plant does not die. Farmers need advanced expert knowledge in making different decisions related to agriculture, especially in dosing and timing of crop watering. Therefore, in this study , researchers designed fuzzy logic according to the needs of anthurium plants with a rule base that can change IoT sensor data in the form of DHT11 sensors and Soil Moisture Sensors FC-28 into the output of a decision on the duration of plant watering. In  this  stage,  the  process  of  fuzzification,  inference  and  defuzzification.  The  results  obtained  during  this  research  are comparative testing of 15 values from the output devices that are taken at random approximately closer to the values from the simulation  with  MATLAB  with  a  total  difference of  8.61%  due to the difference  in  calculations  between  IoT  devices  and simulations with MATLAB, but this can still be categorized accurately because the output results of the MATLAB tool and simulation are still within the range of membership function values.
Keywords : Anthurium; IoT; Decision Support; Fuzzy Logic; Smart Farming

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  hias  adalah  tanaman  yang  memiliki  nilai  keindahan  dan  estetika  yang  tinggi  karena  bentuk  tanaman, warna  dan  bentuk  daun,  tajuk  serta  bentuk  pohon  atau  batang,  warna  dan  keharuman  bunganya.  Anthurium merupakan  golongan  tanaman  hias  yang  telah  dikenal  oleh  banyak  pecinta  tanaman  hias,  tanaman  ini  juga dibudidayakan dalam skala luas di  lingkungan industri  florikultura  [1].  Terdapat  3 faktor penyebab menunjang tingginya harga tanaman anthurium saat ini, pertama spesies unik dengan perbandingan 10% biji anthurium yang tumbuh sama persis dengan induknya. Selain itu pertumbuhan anthurium yang  sangat lambat dan perawat yang sulit. Dengan pasaran harga mulai dari Rp 100.000 - Rp 4.500.000 menjadikan peluang tanaman ini sangat besar di kalangan pengusaha tanaman hias [2].
Junaedhie  pada  penelitiannya  menjabarkan  faktor  yang  harus  diperhatikan  dalam  budidaya  tanaman anthurium, yakni suhu udara harus dalam kondisi sejuk berkisar antara 19-22°c. Karena pada suhu tersebut akan terjadi  perangsangan  produksi  klorofil  atau  zat  hijau  daun  lebih  banyak,  hal  ini  menyebabkan  warna  daunnya menjadi  lebih  hijau  dan  menarik.  Faktor  kelembaban  udara  juga  perlu  diperhatikan,  yakni  40—80%.  Jika kelembaban kurang dari 40%, maka tanaman akan cepat layu, sedangkan jika kelembapan lebih dari 80% akan mengundang  pertumbuhan  jamur  pada  daun  dan  akar  tanaman  anthurium  yang  jika  di  biarkan  mengancam kesehatan tanaman dan membuat tanaman anthurium menjadi mati [3].
Kebutuhan  air  yang  cukup  menjadi  salah  faktor  yang  sangat  penting  pada  pertumbuhan  tanaman. Akan berdampak  fatal  bagi  perkembangan  tanaman  jika  hal  ini  tidak  diperhatikan.  Terlebih  bagi  tanaman  anthurium yang sensitif terhadap air sehingga memerlukan pengawasan terhadap penyiraman secara berkala agar tanaman
tidak mati. Karena membutuhkan banyak waktu dan tenaga kegiatan penyiraman tanaman secara menual menjadi kurang efektif. Petani tidak bisa meninggalkan tanaman dalam waktu yang lama, karena tanaman akan kekurangan air  yang  menyebabkan  kematian.  Untuk  membantu  petani  dalam  penentuan  waktu  penyiraman  tanaman  hias anthurium maka dirancanglah logika fuzzy dengan menggunakan metode fuzzy inference system yang merupakan sebuah  kerangka  kerja  komputasi  yang  menggunakan  konsep  teori  himpunan  fuzzy  dan  penalaran  fuzzy  yang dijadikan dasar penarikan suatu keputusan [4].
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  pengembangan  sistem  pengambilan  keputusan  penyiraman otomatis  berbasis  IoT  namun  belum  dikembangkan  secara  spesifik  untuk  memenuhi  kebutuhan  suatu  jenis tanaman  tertentu,  sehingga  tidak  dapat  dipastikan  bahwa  sistem  berjalan  sesuai  dengan  kebutuhan  dari  suatu tanaman.  Selalin  itu  juga  belum  dilakukan  pengujin  dari  rules  fuzzy  berjalan  sesuai  dengan  sistem  yang dikembangkan  menggunakn  tools  MATLAB  [5].  Oleh  sebab  itu,  dalam  penelitian  ini  peneliti  melakukan perancangan logika fuzzy sesuai dengan kebutuhan tanaman anthurium dengan basis aturan yang dapat merubah data sensor IoT berupa sensor DHT11 dan Sensor Soil Moisture FC-28 menjadi keluaran sebuah keputusan durasi penyiraman  tanaman.  Dalam  tahap  ini  melalui  proses  fuzzifikasi,  inferensi  dan  defuzzifikasi.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  petani  dalam  mengatur  kebutuhan  air  yang  diperlukan  untuk  proses  penyiraman tanaman hias anthurium.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian merupakan strategi proses penelitian yang akan dilakukan berdasarkan tinjauan pustaka [6] bertujuan  untuk  memudahkan  dalam  melakukan  identifikasi  permasalahan  yang  ditemukan  pada  penelitian  ini yaitu, sebagai berikut:
Gambar  1. Metode Konseptual
Gambar  1  konseptual  ini terdapat  tiga  ruang  lingkup,  yaitu  lingkungan,  penelitian  dan  dasar  ilmu.  Pada lingkup lingkungan sendiri terdapat “people” dimana para petani yang membudidaya tanaman hias anthurium dan mampu  menggunakan  teknologi,  lalu  “technology”  yaitu  belum  ada  teknologi  otomatisasi  pada  penyiraman tanaman Anthurium yang menyesuaikan dengan kebutuhan dari tanaman. Pada ruang lingkup penelitian sendiri terdapat  artefak  “Build”  berupa  pengolahan  data sensor  IoT  menjadi  sebuah  keputusan  yang  dapat  membantu petani  melakukan  kontrol  pada  penyiraman  tanaman  hias  anthurium.  “Dasar  ilmu”  yang  digunakan  untuk menunjang penelitian ini yaitu mencakup pada teori  Sistem Pengambilan Keputusan dalam Pertanian dan teori Pengolahan data menggunakan logika fuzzy dengan MATLAB. Dengan pemahaman mengenai  “metode” yang digunakan pada penelitian ini adalah studi literatur dan metode Fuzzy Inference System.

## 2.2 Sistematika Penelitian
Sistematika penelitian digunakan sebagai gambaran dalam menyelesaikan suatu permasalahan dimulai dari tahap identifikasi, pengembangan dan kesimpulan. Di dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode fuzzy Inference System  sebagai  tahapan  untuk  melakukan  penyelesaian  masalah.  Fuzzy  inference  system  merupakan  kerangka
kerja  komputasi  berdasarkan  teori  himpunan  fuzzy  dan  penalaran  fuzzy  yang  digunakan  untuk  penarikan kesimpulan  [4].  Penarikan  kesimpulan  menggunakan  kaidah  fuzzy  yang  minimal  harus  terdapat  2  parameter. Fuzzy inference System terbagi menjadi 2 metode, yaitu Metode Sugeno dan Metode Mamdani [7]. Sistematika ini terdiri dari beberapa langkah yaitu:
Gambar  2. Sitematika Penelitian

## a. Tahap Identifikasi
Tahap identifikasi penelitian ini dimulai dengan melakukan identifikasi  perumusan masalah. Rumusan masalah ini akan menentukan tujuan dari peneliti. Selain dari  rumusan masalah, tujuan penelitian juga berdasarkan dari Batasan  masalah  dalam  penelitian  ini.  Dalam  mendukung  tujuan  penelitian,  peneliti  melakukan  studi  literatur dengan  jurnal  dan  buku  yang  berhubungan  dengan  metodologi  Fuzzy  Inference  System,  pengembangan  IoT, logika fuzzy, sistem pendukung keputusan.  Studi literatur ini dibutuhkan karena penelitian ini akan menghasilkan sebuah Sistem penyiraman tanaman Anthurium otomatis dengan menggunakan metode Fuzzy Inference System. Hasil akhir dari tahap ini adalah tujuan dari penelitian.
b. Tahap Pengembangan
Pada  tahap  awal  dari  proses  pengembangan  ini  adalah  dilakukannya  analisis  solusi,  akan  dilakukan  analisis terhadap  permasalahan  yang  nantinya  akan  diperoleh  sebuah  solusi  yang  sesuai  dengan  rumusan  masalah. Selanjutnya merupakan tahap analisis kebutuhan dengan melakukan analisis terhadap kebutuhan yang diperlukan untuk membangun sistem baik secara perangkat keras dan perangkat lunak. Dilanjutkan dengan pengambilan data dari sensor IoT yang dikirim pada microcontroller dan di tampilkan di LCD. Tahap berikutnya adalah perancangan logika fuzzy, pada tahap ini dilakukan 4 proses, yang pertama adalah pembentukan himpunan fuzzy, dilanjutkan
dengan pembentukan fuzzy keanggotaan, lalu pembentukan aturan fuzzy dan diakhiri dengan proses fuzzifikasi. Keempat  tahap  ini  akan  dikembangkan  untuk  memperoleh  output  berupa  keputusan  yang  akan  mendukung penyiraman otomatis pada tanaman anthurium. Berikutnya dilakukan pengujian terhadap rules logika apakah rules yang sudah di implementasi pada microcontroller. Pengujian ini dilakukan dengan mengambil sampel data output sistem  berupa  keputusan  lama  penyiraman  dan  akan  dibandingkan  dengan  perhitungan  menggunakan  tools MATLAB. Proses ini dilakukan untuk menguji keakuratan dan kevalidan dari keputusan yang dihasilkan untuk mengetahui apakah keputusan yang dibuat sudah sesuai dengan kebutuhan tanaman hias anthurium. Tahap ini juga perlu dilakukan untuk melakukan evaluasi mengenai proses pengambilan sebuah keputusan menggunakan logika fuzzy untuk pengembangan penelitian yang berkelanjutan. Jika sudah sesuai makaa akan dilanjutkan pada tahap implementasi lebih luas.

## c. Kesimpulan
Pada  tahap  akhir  ini  terdiri  dari  kesimpulan  berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  berhasil  melalui semua tahap pada sistematika penelitian (tahap identifikasi dan tahap pengembangan) serta saran yang diberikan peneliti  mengenai  sistem  pengambilan  keputusan  penyiraman  tanaman  menggunakan  logika  Fuzzy  dengan MATLAB yang nantinya dapat dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai masalah ini.

## 2.3 Logika fuzzy
Nasution  pada penelitiannya (2012) menjelaskan logika fuzzy merupakan logika yang memiliki  nilai kekaburan atau kesamaran ( fuzzyness ) antara benar atau salah. Dalam teori logika fuzzy suatu nilai bisa bernilai benar atau salah  secara  bersama.  Namun  presentasi  nilai  benar  dan  salah  tergantung  pada  bobot  keanggotaan  yang dimilikinya. Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai 1 atau 0 [8].

## 2.4 Model Inferensi fuzzy

## a. Metode Mamdani
Terdapat beberapa metode dalam logika fuzzy, diantaranya metode Tsukamoto, Sugeno, dan Mamdani. Irfan dkk [9] pada penelitiannya tentang “Analisis Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno dan Mamdani” dan menghasilkan kesimpulan bahwa Metode fuzzy Mamdani mempunyai tingkat error yang lebih kecil sebesar 19,76 % dibandingkan dengan metode Tsukamoto sebesar 39,03 % dan Sugeno sebesar 86,41 % dalam melakukan prediksi.
𝜇 𝑥 (x) =
{
0 ;  𝑥  ≤  𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥  𝑑
(𝑥 − 𝑎)
(𝑏 − 𝑎) ;  𝑎  ≤  𝑥  ≤  𝑏
1 ;  𝑏  ≤  𝑥  ≤  𝑐
(𝑑 − 𝑥) (𝑑 − 𝑐) ;  𝑐  ≤  𝑥  ≤  𝑑
(1)
Gambar  3. Fuzzy Mamdan

## b. Metode Sugeno
Sistem inferensi fuzzy metode Takagi-Sugeno-Kang (TSK) merupakan metode inferensi fuzzy untuk aturan yang direpresentasikan dalam bentuk IF – THEN, dimana output atau konsekuen sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan  berupa  konstanta  atau  persamaan  linear.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Takagi-Sugeno  Kang  pada tahun 1985 [10].
c. Metode Tsukamato
Metode  fuzzy  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari  penalaran  monoton.  Pada  metode  Tsukamoto,  setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk  IF-THEN harus direpresentasikan dalam suatu  himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan monoton [11].

## 2.5 MATLAB
MATLAB (Matrix  Laboratory) merupakan  sebuah  program  analisis  komputasi  numerik,  menggunakan  suatu bahasa matematika lanjutan yang dibentuk dengan dasar pemikiran menggunakan sifat dan bentuk matriks. Pada
awalnya, program ini merupakan interface untuk koleksi rutin proyek LINPACK dan EISPACK dikembangkan menggunakan  bahasa  FORTRAN.  Namun  sekarang,  sudah  dikembangkan  menggunakan  Bahasa  c++  dan assembler [12].
2.5 Internet of Things
Internet  of  things (IoT)  adalah  istilah  pada  penggunaan  internet  yang  lebih  besar,  mengadopsi  komputasi  uang bersifat  mobile dan konektivitas kemudian menggabungkannya kedalam kesehari-harian dalam kehidupan. IoT berkaitan dengan DoT (Distruption of Things) dan sebagai  pengantar perubahan atau transformasi  penggunaan internet dari sebelumnya Internet of People menjadi internet of M2M (maching-to-maching) [13].

## 2.6 Industri Pertanian 4.0
Revolusi  industri  keempat  (Industri  4.0)  ditandai  dengan  perpaduan  teknologi  yang  muncul  seperti  Internet  of Things  (IoT),  robotika,  Bigdata,  kecerdasan  buatan  (AI),  dan  teknologi  blockchain.  Saat  ini,  proses  produksi industri  dan  rantai  pasokan  menjadi  lebih  otonom  dan  cerdas.  Selain  itu  integrasi  Industri  4.0  dan  pertanian memberikan peluang untuk mentransformasi pertanian industri menjadi generasi penerus yaitu Pertanian 4.0 [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Rancangan Sistem
Rancangan sistem merupakan penggambaran, perencanaan dan pembuatan sketsa atau pengaturan dari beberapa elemen yang terpisah ke dalam satu kesatuan yang utuh dan berfungsi. Dalam penelitian ini peneliti melakukan desain terhadap gambaran sistem, logika fuzzy dan implementasi dari logika fuzzy pada sistem.

## a.  BlockDiagram
Pada Penelitian ini peneliti melakukan perancangan blockdiagram dengan tujuan menggambarkan hubungan dari setiap  perangkat  yang  akan  digunakan  dalam  membangun  sistem.  Pada  penelitian  ini  peneliti  berfokus  pada pengembangan logika fuzzy untuk pengambilan keputusan dari sistem. Dalam perancangan logika fuzzy ini melalui beberapa  tahap,  diantaranya fuzzifikasi ,  inferensi, defuzzifikasi dan  crisp  output.  Untuk  lebih  rincinya blockdiagram digambarkan pada Gambar 4

## Gambar  4. BlockDiagram
Pada Gambar 4 menampilkan blockdiagram dari  sistem, dimana terbagi  menjadi  beberapa bagian yaitu, Arduino sensor, NodeMCU ESP8266 dan LCD. Pada bagian Arduino sensor terdapat 2 sensor yaitu sensor DHT11 yang dapat mengukur suhu udara dan sensor soil moisture FC-28 untuk mengukur kelembapan tanah. Kedua sensor ini  akan  terhubung  ke  motrokontroler  beruba  NodeMCU  ESP8266  untuk  mengirim  data  dan  data akan  di  oleh dengan menggunkan logika fuzzy untuk menentukan keputusan lama waktu penyiraman.
Dalam  pengambilan  keputusan  penyiraman  menggunakan  logika  fuzzy  ini  dilakukan  empat  tahap  yang pertama adalah tahap fuzzifikasi merupakan proses untuk mengubah input nilai tegas menjadi variabel linguistik menggunakan fungsi keanggotaan fungsi keanggotaan yang disimpan dalam basis pengetahuan fuzzy. Dilanjutkan dengan poses inferensi merupakan bagian dalam fuzzy logic yang terpenting, karena inferensi berisikan rules yang akan menghasilkan output berupa keputusan pada penelitian ini.
Dilanjutkan dengan proses defuzzifikasi, Input dari proses defuzzyfikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output. Nilai dari crisp input yang berupa keputusan akan dikirim ke LCD untuk menampilkan  informasi  dari  keputusan  waktu  penyiraman  dan  sistem  akan  secara  otomatis  menyalakan  water pump yang terhubung langsung dengan sumber air. Pada sistem ini sumber air berasal dari wadah galon yang telah di siapkan peneliti.

## b. Flowchart
Pada  tahap  terakhir  di  analisis  kebutuhan  sistem  dilakukan  perancangan flowchart atau  sering  disebut  dengan diagram  alir  merupakan  suatu  jenis  diagram  yang  merepresentasikan  algoritma  atau  langkah-langkah  instruksi yang berurutan dalam sistem. untuk menggambarkan bagiamana alur kerja dari pengembangan aturan untuk logika fuzzy [15].  Sehingga  dapat  mengetahui  bagaimana  tahapan  perancangan  logika fuzzy pada  sistem  yang  akan dikembangkan . Dari  tahap  pengumpulan  data,  perancangan  logika fuzzy sampai  pada  implementasi  di microcontroller . Untuk lebih jelasnya pada Gambar 5

## Gambar  5. Flowchart
Secara  keseluruhan  prinsip  kerja  dari  alat  ini  berbasis  mikrokontroler  NodeMCU  dengan  implementasi  logika fuzzy yang digunakan sebagai berikut:
a. Sistem menerima data dari 2 sensor IoT berupa data suhu udara dari sensor DHT11 dan data kelembapan tanah dari  sensor  soil  moisture  FC-28.  Data  ini  akan  dibaca  oleh  mitrocontroller  NodeMCU  ESP8266  dan  di tampilkan melalui LCD.
b. Dialnjutkan  dengan  proses  fuzzifikasi  yang  bertujuan  untuk  mengubah  input  nilai  tegas  menjadi  variabel linguistik  menggunakan  fungsi  keanggotaan  fungsi  keanggotaan  yang  disimpan  dalam  basis  pengetahuan fuzzy.  Dalam  proses  ini  di  tentukan  nilai  linguistic  untuk  setiap  fungsi  keanggotaan  suhu  dan  kelembapan berdasarkan kebutuhan tanaman anthurium.
c. Setelah proses fuzzifikasi dilanjutkan dengan proses fuzzy inferensia yang merupakan proses logika fuzzy yang berisikan  rules  untuk  menghasilkan  output  berupa  keputusan  pada  penyiraman  anthurium.  Inferensi  yang dibangun menghasilkan output berupa indikator status tidak siram, pendek, sedang dan lama dimana output tersebut didapatkan dari nilai suhu udara dan kelembapan tanah.
d. Setelah proses inferensi  di lakukan maka akan di lakukan proses defuzzifikasi  sabagai  tahap terakhir dalam tahapan  logika fuzzy  untuk  mendapat  output  yang  diperoleh  dari  tahap  inferensi  menjadi  nilai  tegas  (crisp) dengan menggunakan fungsi keanggotaan yang telah dibuat pada tahap fuzzifikasi.
e. Ketika proses defuzzifikasi maka akan diperoleh keputusan berupa tidak siram, pendek, sedang dan lama. Hasil dari keputusan yang diperoleh juga akan langsung di tampilkan pada LCD.
c. Gambaran umum sistem
Pada penelitian ini sistem dirancang untuk mampu membaca suhu udara dengan sensor DHT11 dan kelembapan tanah  dengan soil  moisture FC-28 yang  terhubung  dengan microcontroller NodeMCU  ESP8266. Output dari sistem ini adalah perintah keputusan yang akan dikerjakan sistem untuk penyiraman tanaman berupa siram cepat, sedang, lama dan tidak siram. Untuk lebih rincinya dijelaskan pada Gambar 6
Gambar  6. Gambaran Umum Sistem
Gambar  6  merupakan  gambaran  umum  dari  sistem  penyiraman  otomatis  yang  akan  di  bangun  pada penelitian  ini.  Dalam  sistem  utama  terdapat  mikrokontroler  NodeMCU  ESP8266  yang  diberi  daya  dari  power supply 12V. Kedua sensor yang digunakan pada sistem ini terhubung dengan mikrokontroler, untuk sensor soil moisture  FC-28  diletakkan  di  permukaan  tanah  dari  tanaman  anthurium  dan  sensor  DHT11  yang  di  pasang  di sekitaran tanaman anthurium. Untuk mengintegrasikan perangkat keras dan pernagkat lunak yang digunakan pada sistem  ini  menggunakan  sistem  embedded  yang  berfungsi  untuk  melakukan  koneksi  WiFi  menggunakan  WiFi modul  yang  terdapat  pada  NodeMCU  ESP8266,  lalu  melakukan  pembacaan  sensor,  selanjutnya  melakukan fuzzifikasi, serta mengambil keputusan, dan mengirim data sensor ke thingspeak.

## d. Perancangan Logika Fuzzy
Pada penelitian ini logika fuzzy di implementasikan pada mikrokontroler yang telah memperoleh data dari kedua sensor yaitu DHT11 dan Soil Moisture FC-28. Logika fuzzy merupakan sebuah metode pengambilan keputusan menggunakan  perhitungan  dengan  variable  kata.  Tahapan  dalam  membuat  fuzzy  logic  yaitu  fuzzifikasi,  basis pengetahuan, inferensi, dan defuzzifikasi.
a. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi adalah proses untuk mengubah input nilai tegas menjadi variabel linguistik menggunakan fungsi keanggotaan fungsi keanggotaan yang disimpan dalam basis pengetahuan fuzzy.
1) Kelembapan
Merujuk kepada jurnal Panigrahi [16] tanaman anthurium akan memiliki pertumbuhan yang baik dimana daun akan hijau dan tumbuh besar di kelembapan antara 40%-80%, kondisi ini dikatakan kondisi normal. Jika kelembapan dibawah 40% pertumbuhan tanaman anthurium akan buruk dimana daun akan menjadi kering dan mati, kondisi ini dikatakan kondisi kering. Dan jika kelembapan lebih dari 80% mengundang pertumbuhan jamur pada daun dan akar tanaman anthurium yang jika di biarkan mengancam kesehatan tanaman dan membuat tanaman anthurium menjadi mati, kondisi ini dikatakan kondisi lembap
Tabel  1 Fungsi keanggotan Kelembapan Nilai linguistik Nilai Kering (K) <40% Normal (N) 40%-8-% Lembap (L) >80%
2) Suhu
Merujuk kepada jurnal Panigrahi [16] tanaman anthurium akan memiliki pertumbuhan yang baik dimana daun  akan  hijau  dan  tumbuh  besar  di  suhu  udara  antara  19°-22°  c  dikarenakan  terjadi  perangsangan produksi  klorofil  atau  zat  hijau  daun  lebih  banyak  sehingga  warna  daunnya  menjadi  lebih  hijau  dan menarik, kondisi ini dikatakan kondisi normal.
Jika suhu dibawah 15° c pertumbuhan tanaman anthurium akan buruk dimana daun akan menjadi layu dan mati, kondisi ini dikatakan kondisi kering. Lalu ketika suhu berkisar 15°-19° c pertumbuhan tanaman anthurium  menjadi  kurang  baik  dimana  daun  akan  menguning  dan  mengurangi  harga  jual  tanaman,
kondisi ini diakatakan kondisi sejuk. Selain itu ketika suhu 19°-22° c maka pertumbuhan tanaman juga tidak akan maksimal dimana daun akan kuning dan berpotensi untuk kering lalu mati, kondisi ini disebut dengan  kondisi  hangat.  Dan  yang  terakhir  jika  suhu  lebih  dari  30°  c  pertumbuhan  tanaman  anthurium juga akan menjadi buruk dimana daun akan kering dan mati, kondisi ini dikatakan kondisi panas.
Tabel  2. Fungsi keanggotaan Suhu Nilai linguistik Nilai Dingin (D) <15° c Sejuk (S) 15° c - 19° c Normal (N) 19° c – 22° c Hangat (H) 22° c - 20° c Panas >30° c

## b. Fuzzy rules
Pada pengembangan sistem ini dibentuk Rule Base sebagai penentuan aturan-aturan fuzzy untuk kedua input dan output. Rule base ini diperoleh berdasarkan teori probabilitas yang merupakan banyaknya kemungkinan kejadian  berdasarkan  frekuensi  dari  jumlah  kondisi.  Hal  ini  juga  perlu  disesuaikan  dengan  kebutuhan tanaman hias Anthurium.
Tabel  3. Rule Base Suhu Udara Kelembapan Tanah Kering Normal Lembap Dingin Cepat Tidak Siram Tidak Siram Sejuk Sedang Tidak Siram Tidak Siram Normal Sedang Tidak Siram Tidak Siram Hangat Lama Cepat Cepat Panas Lama Sedang Sedang

## c. Defuzzifikasi
Metode  defuzifikazi  yang  dipakai  adalah  metode  centroid.  Pada  metode  ini,  solusi  crisp  yang  diperoleh dengan  cara  mencari  nilai  tengah  atau  biasa  disebut  Center  of  Area  (COA).  Pencarian  nilai  tengah  ini diperoleh dari persamaan sebagai berikut :
𝐶𝑂𝐴  = ∫ 𝜇(𝑧) 𝑧 𝑑𝑧 𝑧 ∫ 𝜇(𝑧) 𝑑𝑧
𝑧
(2)
Keterangan rumus:
1) COA menyatakan nilai hasil defuzzifikasi /titik pusat daerah fuzzy
2) 𝜇(𝑧) menyatakan nilai keanggotaan.
3) 𝜇(𝑧) z dz menyatakan momen untuk semua daerah hasil komposisi aturan
3.2 Hasil

## a.  Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, penulis melakukan pegumpulan data selama 4 hari dari tanggal 10 september sampai dengan 13 september 2022 dengan kondisi lokasi peletakan tanaman anthurium disesuaikan dengan kondisi alami tanaman yaitu  tidak  terkena  matahari  langsung  dan  lembap.  Dalam  kurun  waktu  tersebut  diperoleh  10619  data  yang disimpan pada thingspeak sebagai media IoT di bagian cloud yang open source untuk menerima dan menyimpan data dari sensor yang telah terpasang.
Tabel  4. Pengumpulan Data Tanggal Jam Kelembapan (%) Suhu (°C) Durasi (s) 10 September Pagi 28.57 22.60 9.30 Sore 29.57 22.60 9.30 11 September Pagi 19.45 25.00 9.40 Sore 15.84 23.50 8.22 12 September Pagi 35.87 31.80 9.39 Sore 42.82 26.40 9.40 13 September Pagi 48.39 25.80 8.36 Sore 48.39 27.10 9.30
Pengumpulan data berdasarkan jam penyiraman menurut Suwaldi [17] penyiraman tanaman anhurium ini dilakukan  2  kali  pada  pagi  hari  sebelum  jam  10.00  WIB  dan  pada  sore  hari  setelah  pukul  16.00  WIB  untuk menghindari  penguapan  ari  yang  terlalu  tnggi  sehingga  air  yang  diberikan  tidak  sia-sia.  Setelah  data  di  sortir
dengan melihat waktu penyiraman pada pagi dan sore hari maka diperoleh hasil bahwa durasi penyiraman dengan waktu yang lama berada pada pagi hari sebelum jam 10.00 dan sore hari di atas jam 16.00.

## b. Hasil Pengujian dengan MATLAB
Dilakukan pengujian pada 15 sampel  data secara acak yang diambil dari  10619 data yang di sesuaikan dengan rules yang telah dirancang. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keakuratan dari sistem yang telah dirancang dengan cara membandingkan nilai aktual dari perangkat IoT dengan logika fuzzy yang telah dirancang pada aplikasi MATLAB. Dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel  5. Hasil Pengujian dengan MATLAB NO. Suhu (°C) Kelembapan tanah (%) Durasi Penyiraman (detik) Durasi Simulasi Matlab (detik) Error Percent Absolute of Error (%) 1. 24.44 23.90 8.38 8.38 0 0 2. 52.20 26.30 4.00 4.00 0 0 3. 16.72 23.40 8.00 7.97 0,03 0,376411543 4. 41.35 2530 6.00 6.08 0.08 1,315789474 5. 47.12 27.00 5.00 4.91 0.09 1,83299389 6. 41.15 25.90 6.00 6.11 0.11 1,800327332 7. 15.84 23.50 8.22 8.05 0.17 2,111801242 8. 48.09 26.70 4.00 4.65 0.65 13,97849462 9. 41.25 25.50 5.40 6.08 0.68 11,18421053 10. 48.00 25.10 4.00 4.68 0.68 14,52991453 11. 49.27 26.70 5.06 4.28 0.78 18,22429907 12. 13.00 24.10 9.31 8.47 0.84 9,917355372 13. 47.02 24.50 4.00 4.94 0.94 19,02834008 14. 28.57 22.60 9.30 7.47 1.83 24,49799197 15. 36.85 33.00 9.39 7.63 1.76 23,06684142 Rata-rata error 9,457651404
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  nilai  dari  output  perangkat  kurang  lebih  mendekati  dengan  nilai  dari simulasi dengan MATLAB. Terdapat rata-rata 9.4 % error karena perbedaan perhitungan antara perangkat IoT dan simulasi dengan MATLAB, namun hal ini masih bisa di toleransi karena hasil output alat dan simulasi MATLAB masih dalam satu range nilai fungsi keanggotaan. Misalnya untuk percobaan 3 dari hasil perangkat memperoleh nilai  durasi  8.00  yang  masuk  dalam  keanggotaan  durasi  lama  dan  dari  pengujian  MATLAB  7.97  yang  juga termasuk dalam keanggotaan durasi lama karena untuk range nilai keanggotan durasi lama adalah 7-10 sec. Jadi meskipun  terdapat  selisih  perbedaan  nilai  output  antara  perangkat  dan  simulasi  MATLAB  namun  masih dikategorikan akurat karena dalam range nilai keanggotaan yang sama.
Jadi  dari  Tabel  5  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi  logika  fuzzy  Mamdani  pada  Arduino  IDE dapat  berjalan  dengan  baik  karena  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  baik  meskipun  terdapat  sedikit  selisih perbedaan  karena  perbedaan  perhitungan  antara  perangkat  dan  simulasi  MATLAB,  namun  hal  ini  masih  bisa dikatakan akurat dikarenakan hasil output dari perangkat dan simulasi dengan MATLAB masih dalam satu range nilai fungsi keanggotaan yang sama.

## 4. KESIMPULAN
Dari perancangan logika fuzzy dengan 2 input kelembapan dan suhu udara serta 1 output durasi, memiliki fungsi keanggotaan untuk kelembapan terdiri dari 3 yaitu kering, normal dan lembap dan untuk suhu udara terdiri dari 5 keanggotaan  yaitu  dingin,  sejuk,  normal,  hangat,  dingin,  serta  untuk  fungsi  keanggotaan  durasi  penyiraman terdapat 4 yaitu tidak siram,cepat, sedang dan lama. Dari perancangan logika fuzzy ini diperoleh 15 rules dasar. Perancangan  dilakukan  dengan  menggunakan  tools  MATLAB.  Implementasi  logika  fuzzy  pada  penelitian  ini dilakukan pada microcontroller langsung dengan menggunakan Arduino IDE dalam bahasa C++. Menggunakan format  code  dari  library  eFLL  (Embedded  Fuzzy  Logic  Library)  yang  diinstal  pada  Arduino  IDE.  Dengan implementasi  proses  fuzzifikasi,  rule  base  dan  defuzzifikasi  yang  disesuaikan  dengan  perancangan  pada MATLAB.  Hasil  dari  pengujian  perbandingan  15  nilai  dari  output  perangkat  yang  diambil  secara acak  kurang lebih  mendekati  dengan  nilai  dari  simulasi  dengan  MATLAB  dengan  rata-rata  9.4  %  error  karena  perbedaan perhitungan antara perangkat IoT dan simulasi dengan MATLAB, namun hal ini masih bisa dikategorikan akurat karena hasil output alat dan simulasi MATLAB masih dalam satu range nilai fungsi keanggotaan.

## REFERENCES
[1]   K. S. R. S. S. Dirgantari Putri, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Tanaman Hias di Desa Bangun Sari Kecamatan Tanjung Morawa Kabupaten Deli Serdang,” Jurnal Ilmiah Pertanian, p. 3, 2019.
[2]   R. Agromedia, “Agar Daun Anthurium Tampil Menawan,” dalam Agar Daun Anthurium Tampil Menawan, Agromedia, 2007, pp. 10-15.
[3]   K. Junaedhie, “Pesona Anhurium Daun,” dalam Pesona Anhurium Daun, Agromedia, 2006, pp. 15-18.
[4]   A.  H.  R.  W.  S.  H.  Sri  Kusumadewi,  “Fuzzy  multi-attribute  decision  making  (fuzzy  madm),”  Fuzzy  multi-attribute decision making (fuzzy madm), vol. 74, p. 5, 2006.
[5]   M. S. Asih, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN FUZZY MAMDANI PADA ALAT PENYIRAMAN TANAMAN OTOMATIS,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 02, p. 7, 2018.
[6]   S. T. M. J. P. a. S. R. Alan R. Hevner, “Design Science in Information Systems Research,” JSTOR, vol. 28, p. 3, 2004.
[7]   F. A. R. M. Nadya Febriany, “Aplikasi metode fuzzy mamdani dalam penentuan status gizi dan kebutuhan kalori harian balita menggunakan software MATLAB,” Jurnal EurekaMatika, vol. 5, pp. 84-96, 2017.
[8]   H. Nasution, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan,” Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Pontianak, p. 3, 2013.
[9]   M. I. J. J. Laras Purwati Ayuningtias, “Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani (Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung),” Jurnal Teknik Informatika UIN Syarif Hidayatullah, p. 7, 2017.
[10]   Mukaromah, “Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Untuk Menentukan Jalur Terbaik Menuju Lokasi Wisata di Surabaya,” Jurnal Matematika Sains dan Teknologi, p. 5, 2019.
[11]   S. K. I. V. P. Retno Dina Ariyanti, “Beck Depression Inventory Test Assessment Using Fuzzy Inference System,” IEEE, p. 6, 2010.
[12]   A. D. Muhammad ARHAMI, “Pemrograman Matlab,” Yogyakarta: Andi, p. 7, 2005.
[13]   A.-K. M. T. R. C. R. &. L. P. Jan Behmann, “A review of advanced machine learning methods for the detection of biotic stress in precision crop protection,” SpringerLink, p. 6, 2015.
[14]   X. M. L. S. Ye Liu dan A. M. A.-M. Gerhard Petrus Hancke, “From Industry 4.0 to Agriculture 4.0: Current Status, Enabling Technologies, and Research Challenges,” IEEE, p. 5, 2020.
[15]   A. Prasetyo, “Pengertian Flowchart Beserta Fungsi dan Simbol-simbol Flowchart yang Paling Umum Digunakan,” Jurnal EDU, 2019.
[16]   S. Panigrahi, “Cultivation of Anthurium in Polyhouse,” Reserchgate, pp. 25-60, 2020.
[17]   I. Suwaldi, “Budidaya tanaman hias Anthurium hookeri,” dalam Budidaya tanaman hias Anthurium hookeri, Surabaya, UNS, 2009, p. 30.