ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 9 | No. 2 | Halaman 263 - 278
April 2021

## Sistem Kendali Nutrisi Hidroponik berbasis
Fuzzy Logic
berdasarkan Objek Tanam

## FITRIA SURYATINI, SUHARYADI PANCONO, SUSETYO BAGAS BHASKORO, PUTRI MUTHIA SARASWATI MULJONO
Jurusan Teknik Otomasi Manufaktur dan Mekatronika, Politeknik Manufaktur Bandung, Indonesia Email: fitriasuryatini88@gmail.com
Received 7 Mei 2020 | Revised 2 Agustus 2020 | Accepted 20 Oktober 2020

## ABSTRAK
Hidroponik  merupakan  sistem  pertanian  yang  menggunakan  air  sebagai  media tanam  sehingga  tidak  memerlukan  media  tanah  ataupun  area  luas.  Hidroponik memerlukan  perlakuan  khusus  seperti  menjaga  kadar  nutrisi  dalam  rentangnya sehingga  penggunaan  sistem  kendali  dapat  mempermudah  pemantauan  dan pengaturan parameter. Sistem kendali yang digunakan adalah fuzzy logic mamdani dengan  input offset kadar nutrisi dan  level air, serta  output durasi  nyala motor pompa  nutrisi  dan  air  untuk  mencapai  set  point  yang  dapat  ditentukan melalui antarmuka berdasarkan database objek tanam atau slider manual. Hasil penelitian menunjukkan nilai keberhasilan sebesar 95,14% untuk kendali nutrisi dan 91,64% untuk kendali level air dalam mencapai set point, serta menghasilkan pertumbuhan tanaman  yang  lebih  baik,  dimana  rata-rata  penambahan  tinggi  antara  sistem dengan dan tanpa kendali nutrisi memiliki perbedaan sebesar 1,96 cm.
Kata kunci : sistem kendali, fuzzy logic, IoT, hidroponik, nutrisi

## ABSTRACT
Hydroponic  is  a  farming  system  which  uses  water  as  planting  media,  so  it  is unnecessary  to  use  soil  nor  consume  wide  area.  Hydroponic  requires  special handlings such as maintaining nutrient measurement level within range so the use of  control  system may  ease  the  parameter monitoring  and  control.  The control system that is used is mamdani fuzzy logic with the nutrient measurement level offset and water level input, as well as nutrient and water pump motors activation duration output to reach the set point determined from the interface based on the planting-object database or manual slider. The results showed a success value of 95.14% for nutritional control and 91.64% for water level control in reaching set point, and resulting in better plant growth, where the average increase in height between the system with and without nutrient control has a difference of 1.96 cm.
Keywords: control system, fuzzy logic, IoT, hydroponics, nutrient

## 1. PENDAHULUAN
Hidroponik  merupakan  sistem  pertanian  yang  menggunakan  air  sebagai  media  tanam. Hidroponik digunakan di lingkungan pertanian maupun lingkungan rumah. Hidroponik tidak membutuhkan media tanah ataupun area yang luas sehingga dijadikan alternatif dari pertanian konvensional. Hidroponik juga dapat digunakan pada musim hujan maupun kemarau secara kontinu, tidak seperti pertanian konvensional yang hanya dapat bercocok tanam pada musim tertentu. Namun, bertani menggunakan sistem hidroponik juga memiliki tantangan tersendiri untuk dilakukan. Hidroponik memerlukan perlakuan khusus terkait berbagai parameter untuk memberi  hasil  panen  yang  optimal  dengan  kualitas  baik.  Salah  satu  parameter yang  perlu diperhatikan pada hidroponik adalah nutrisi.
Nutrisi harus terus dipantau dan terus dipertahankan sesuai rentang nutrisi yang dibutuhkan tanaman. Kurangnya nutrisi dapat menyebabkan antara lain daun tua kuning dan kisut, daun menggulung, daun belang-belang, ataupun daun berjamur. Sementara kelebihan nutrisi dapat menyebabkan antara lain daun hijau tua, ataupun terhambatnya pematangan buah. Setiap kelompok tanaman memiliki rentang kebutuhan nutrisi yang berbeda-beda. Perlakuan tersebut mengkonsumsi  waktu  yang  tidak  sedikit.  Masyarakat  yang  sibuk  dengan  pekerjaan  dan kegiatan,  dekat  maupun  jauh  dari  lokasi  hidroponik,  seringkali  kesulitan  memantau  dan mempertahankan kandungan nutrisi tersebut. Petani yang memiliki perkebunan di berbagai wilayah  yang  berjauhan  pun  akan  kesulitan  untuk  memantau  kandungan  nutrisi  tersebut. Pengendali otomatis yang diatur dan dipantau secara jarak jauh diperlukan untuk mengatasi permasalahan tersebut.
Pengendalian  sistem  hidroponik  telah  dilakukan  oleh  peneliti  terdahulu  dengan  berbagai metode.  Sistem  pengendalian  hidroponik  menggunakan  metode  PID  diterapkan  pada pengendalian  nutrisi (Akbar,  dkk,  2016) ,  dan  pada  pengendalian  temperatur dikombinasikan  dengan  metode  on/off  pada  pengendalian  kelembaban,  pH,  dan  EC (Puspasari, dkk, 2018) . Metode lain yang digunakan dalam pengendalian sistem hidroponik adalah fuzzy  logic  control  sebagai  salah  satu  advanced  algorithms (Pakzad  &  Pakzad, 2018) .  Penelitian Fuzzy  Logic  Control  untuk  mengatur  nutrisi  pada  sistem  hidroponik berdasarkan Electrical Conductivity (EC) dengan input fuzzy yang digunakan adalah EC error dan kedalaman air untuk menentukan lama penyalaan valve nutrisi yang menunjukkan hasil bahwa kontrol logika fuzzy dapat mempertahankan rentang nilai EC sesuai dengan kebutuhan tanaman (Mashumah,  dkk,  2018) (Heliadi,  dkk,  2018). Berdasarkan  penelitian terdahulu, pengendalian suhu pada hidroponik menggunakan kendali fuzzy logic mencapai rise time lebih cepat tetapi memiliki overshoot yang lebih besar dari kendali PID (Triwidyastuti dkk, 2018) . Nilai error kendali fuzzy logic lebih kecil dari nilai error kendali PID (Ibrahim, dkk,  2015) .  Selain  itu,  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  kendali fuzzy  logic menyimpulkan  bahwa time  response  dari  sistem  dapat  dipengaruhi  oleh  selisih  nilai pembacaan kadar nutrisi berupa Electrical Conductivity (EC) dengan rentang target, nilai Pulse Width Modulation (PWM) pompa, durasi pembacaan sensor, dan delay dari komunikasi IoT (Yolanda, dkk, 2017) . Kemudian berdasarkan penelitian terdahulu yang tidak menggunakan pengaduk sirkulasi larutan pada bak pencampuran, kendali nutrisi menggunakan fuzzy logic berhasil dilakukan untuk menjaga nilai EC dengan total rise time dan settling time yang dapat mencapai lebih dari 20 menit (Safura, dkk, 2018) .
Kendali  otomatis  untuk  menjaga  nilai  nutrisi  dapat  menghasilkan  nilai error  sehingga pengaturan manual melalui antarmuka juga diperlukan untuk mengatasi keadaan error yang melebihi rentang nutrisi setelah proses pencampuran (Ruengittinun, dkk., 2017) . Internet of Things (IOT) diimplementasikan untuk melakukan monitoring dan pengontrolan parameter-
parameter,  termasuk  nutrisi  pada  plant  hidroponik  dapat  membantu  petani  untuk meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi monitoring  dan  pengontrolan  plant  hidroponik (Crisnapati, dkk., 2017) (Setiawan, dkk., 2019) (Lukito & Lukito., 2018) (Yolanda, dkk., 2018) .
Berdasarkan  permasalahan  pada  sistem  hidroponik  serta  hasil  kajian  penelitian  terdahulu, maka pada penelitian ini dirancang kendali nutrisi dan volume air pada larutan nutrisi sistem hidroponik menggunakan kendali logika fuzzy berdasarkan objek tanam berbasis IOT sehingga pemantauan dan pengontrolan secara manual maupun otomatis dapat dilakukan secara jarak jauh  pada  satu  jenis  atau  beberapa  objek  tanam  yang  memiliki  rentang  nutrisi  yang bersinggungan yang dapat diatur melalui aplikasi android.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Perancangan Umum Sistem
Sistem yang dirancang merupakan plant hidroponik dengan kadar nutrisi dan level/ketinggian larutan  nutrisi  yang  dapat  dijaga  sesuai set  point  menggunakan  sistem  kendali  fuzzy  logic mamdani. Set  point  tersebut  dapat  diatur  melalui  antarmuka  berbasis  IoT  menggunakan aplikasi Blynk. Program antarmuka berbasis IoT digunakan sebagai media pemantauan dan pengontrolan. Pada fitur pemantauan, terdapat pembacaan sensor nutrisi, sensor ketinggian (level air), dan sensor pH. Pengaturan melalui database dapat memberikan pemilihan objek tanam yang disertai dengan set point nutrisi dan pH masing-masing objek tanam. Pengguna dapat mengatur set point dengan memilih objek tanam tunggal ataupun lebih dari satu objek tanam  melalui database  yang  menyimpan  data  rentang  nutrisi  setiap  objek  tanam.  Objek tanam berbeda yang bisa ditanam bersamaan memiliki rentang nutrisi dan rentang pH yang bersinggungan  atau  sama  Sementara  pengaturan set  point  melalui  slider  memperbolehkan pengguna  untuk  mengatur set  point  secara  leluasa  selama  masih  dalam  rentang  yang disediakan oleh slider. Sementara set point ketinggian larutan nutrisi tersebut bersifat konstan 110 mm atau volume 10 L. Gambaran umum sistem ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
Controller yang digunakan adalah mikrokontroler Arduino Mega. Controller berisikan program kendali sistem hidroponik dengan metode fuzzy logic Mamdani. Input fuzzy logic berupa offset pembacaan nutrisi dari set point dan pembacaan level air. Sementara output-nya berupa durasi aktuasi motor dari peristaltic pump, dengan debit 100 mL/Menit untuk menambahkan nutrisi A  dan  nutrisi  B  dengan  volume  yang  sama,  dan  durasi  aktuasi  motor vacuum  suction diaphragm  pump  dengan  debit  2  L/Menit  untuk  menambahkan  air.  Controller  juga mengendalikan  aktivasi  dan  nonaktifnya peristaltic  pump  untuk  pH  up,  pH  down  melalui
aplikasi Blynk dan nyala matinya pompa reservoir serta solenoid valve. Selain itu, controller mengirimkan  data  pembacaan  sensor  serta  status  eksekusi  proses  pencampuran  ke antarmuka.  Fitur  pH  pada  penelitian  dibatasi  oleh monitoring  melalui  antarmuka  serta penambahan pH  Up  dan  pH  Down  secara  ON-OFF  manual  melalui  push  button  pada antarmuka. Penelitian tidak meliputi kendali otomatis pH.
Pembacaan  kadar  nutrisi  dilakukan  menggunakan  sensor  Total  Dissolved  Solids  (TDS) SEN0244  DFRobot.  Sedangkan  Level  air  diukur  menggunakan  sensor ultrasonic  HC-SR04. Level air diperlukan untuk menghitung volume air, pada reservoir dengan panjang 378 mm dan lebar 241 mm, sehingga kendali fuzzy logic dapat mengkalkulasikan durasi aktuasi motor pompa nutrisi dan air yang diperlukan untuk mencapai set point kadar nutrisi dan level air pada larutan nutrisi di dalam reservoir. Pompa yang digunakan memiliki dua output. Output pertama digunakan untuk memompa nutrisi ke tanaman. Sementara output kedua digunakan untuk melakukan sirkulasi pencampuran nutrisi setelah terjadi penambahan nutrisi dan atau air. Solenoid valve digunakan untuk mematikan penyiraman/penyaluran nutrisi ke tanaman selama pencampuran nutrisi dan air dilakukan.

## 2.2  Perancangan Mekanik
Domain  mekanik  mencakup  struktur  rangka  dan  elemen  mekanik  berupa  aktuator  yang bergerak untuk memberi perlakuan berdasarkan input yang diberikan. Perancangan rangka tersebut dilakukan dengan memerhatikan beberapa kriteria yang perlu dipenuhi. Penanaman menggunakan metode Nutrient Film Technique (NFT) harus memiliki aliran air yang tipis pada akar  tanaman,  maka  alas  penampang  air  harus  rata  dan  tidak  melengkung  seperti  pada metode Deep  Flow  Technique  (DFT)  dengan  penampang  setengah  lingkaran.  Kemudian Kemiringan talang NFT minimal 1 % (Maulido, dkk, 2016) . Selain itu, jarak antartanaman minimal 10 cm (Nugroho, 2017) . Rancangan mekanik terdapat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Rancangan Mekanik Plant Hidroponik
Selain rancangan rangka pada domain mekanik, terdapat aktuator yang digunakan sebagai elemen mekanik utama pada sistem. Aktuator pada sistem tersebut adalah peristaltic pump. Peristaltic  pump  merupakan  motor  DC  yang  memiliki  rotor  yang  melakukan  mekanisme peristaltik terhadap selang untuk memompa fluida. Peristaltic pump pada umumnya memiliki tiga  roda/rotor  untuk  memenuhi  tiga stress  points  yang  menyebabkan  pengisapan  dan pelepasan.

## 2.3  Perancangan Elektronika
Domain  elektronika  meliputi  rangkaian  seluruh  komponen  elektrik  yang  digunakan  pada sistem. Rancangan tersebut meliputi rangkaian input, RTC, koneksi internet, dan rangkaian output.  Pada  rangkaian input,  Sensor  nutrisi  (TDS)  dan  pH  disambungkan  ke  input  analog mikrokontroler, sementara sensor ultrasonik disambungkan ke dua input digital mikrokontroler untuk ECHO dan TRIGGER. Rangkaian output terdiri atas 4 peristaltic pump dan 1 vacuum suction diaphragm pump. Motor dari masing-masing pompa disambungkan ke pin digital. RTC
disambungkan ke pin SCL dan SDA pada mikrokontroler. Rancangan umum domain elektronika ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Rancangan Perangkat Elektronika
Selanjutnya  ESP-01,  yang  memiliki  IC  ESP8266,  disambungkan  ke  mikrokontroler  dengan memasang  pin  Rx dari ESP-01 ke pin Tx  mikrokontroler dan  pin Tx  dari ESP-01  ke  pin  Rx mikrokontroler. ESP-01 tersebut bekerja sebagai Wi-fi shield sehingga mikrokontroler dapat menggunakan koneksi Wi-fi dari access point. Access point yang dipakai berupa Mifi. Access point tersebut digunakan agar sistem dapat dikoneksikan ke internet dan tersambung dengan server  Blynk  sehingga  dapat  menerima  dan  mengirim  data  ke  antarmuka  android  melalui aplikasi Blynk.

## 2.4 Perancangan Perangkat Lunak
Domain perangkat lunak meliputi perancangan program kendali dan antarmuka. Pembuatan kendali  melalui  program  dimulai  dengan  perancangan flowchart  atau  diagram  alir  kendali sistem yang terdapat pada Gambar 4. Pada sistem terdapat pilihan setting mode auto atau manual pada antarmuka. Mode manual memberikan pilihan untuk menyalakan dan mematikan pompa reservoir, solenoid valve pengalir ke tanaman, serta motor-motor penggerak peristaltic pump sesuai keinginan pengguna melalui tombol pada aplikasi. Tombol berupa ON-OFF toggle yang sekaligus memperlihatkan status aktuator yang sedang aktif atau nonaktif. Sedangkan mode auto ditunjukkan pada Gambar 4(b) dimulai dengan mengatur set point. Set point dapat diatur melalui slider atau database tanaman pada program. Slider memberikan pilihan untuk mengatur set point parameter nutrisi dan pH sesuai keinginan pengguna tetapi memiliki batas minimum  dan  maksimum  pemilihan  pada slider.  Sementara  set  point  melalui  database dilakukan  dengan  memilih  objek  tanam  dari  daftar  yang  telah  disediakan  di  antarmuka. Rentang  parameter  nutrisi  dan  pH  akan  ditentukan  oleh database  objek  tanam  terkait. Kemudian data set point akan dikirim ke mikrokontroler oleh Blynk melalui esp-01 sebagai wifi- shield.
Kendali  otomatis  menggunakan  logika  fuzzy  dimulai  dengan  membaca  parameter  air  dan nutrisi melalui sensor. Kemudian terjadi proses fuzzification dari data parameter yang didapat melalui  sensor.  Data  tersebut  dikonversi  menjadi  variabel  linguistik  melalui membership function.  Selanjutnya  dilakukan  evaluasi  melalui  rules  yang  dibuat  dan  dilakukan  proses deffuzification  untuk  mendapat  data  output.  Data  tersebut  merupakan  data  durasi  yang digunakan  untuk  mengontrol  motor  penggerak peristaltic  pump  untuk  nutrisi  dan  vacuum
suction diaphragm pump untuk air. Setelah itu terjadi proses pencampuran nutrisi selama 5 menit. Delay 5 menit tersebut ditentukan berdasarkan spesifikasi debit pompa pada reservoir untuk mengaduk campuran nutrisi. Pompa yang digunakan memiliki debit sebesar 1400 L/Jam. Set point default volume air adalah 10 Liter atau level air setinggi 110 mm.
(a) (b)
Gambar 4. Diagram Alir Kendali Sistem (a) Kendali sistem keseluruhan dan (b) Kendali

## Otomatis  menggunakan Logika Fuzzy
Jika penyesuaian level air dan nutrisi sudah selesai, sensor akan membaca kembali parameter untuk dibandingkan dengan set point. Jika hasil kendali belum sesuai dengan set point, maka kendali  fuzzy  dilakukan  kembali.  Jika  nutrisi  sudah  sesuai set  point  maka  akan  dilakukan pengaliran nutrisi dan data parameter yang dibaca oleh sensor akan dikirimkan ke antarmuka untuk monitoring dalam bentuk tampilan data real time serta grafik data. Jika tidak dilakukan perubahan set point atau perubahan mode maka sistem kendali fuzzy akan berulang secara otomatis setiap 6 jam.

## 2.5 Perancangan Sistem Kendali Fuzzy Logic
Sistem  kendali fuzzy  logic  yang  dirancang  berupa  sistem  closed  loop  menggunakan  model mamdani yang ditunjukkan pada Gambar 5. Input sistem berupa set point dari kadar nutrisi yang  dikomparasikan  dengan  umpan  balik  kadar  nutrisi  untuk  mendapat  nilai offset/error kadar nutrisi sebagai salah satu input fuzzy. Umpan balik lainnya berupa ketinggian larutan
berdasarkan volume (dengan panjang dan lebar yang konstan) yang digunakan pula sebagai input fuzzy. Kemudian aktuator yang digunakan pada sistem merupakan motor pompa nutrisi dan  air  yang  diaktifkan  berdasarkan  output  dari  proses  pengontrolan  menggunakan fuzzy logic. Kedua aktuator tersebut dikomparasikan dan masuk ke plant reservoir yang mencakup volume larutan nutrisi sebagai output.

## Gambar 5. Blok Diagram Sistem
Perancangan fuzzy  logic  dilakukan terlebih  dahulu  di perangkat  lunak.  Pengontrolan  utama sistem menggunakan fuzzy logic untuk nutrisi dan level air. Metode fuzzy logic digunakan pada penelitian  karena  berdasarkan  penelitian terdahulu,  metode  fuzzy menghasilkan error yang lebih kecil dibanding metode PID (Ibrahim, dkk, 2015) . Berikut merupakan rancangan fuzzy logic menggunakan aplikasi “Control System Design and Analysis” di MatLab pada Gambar 6.
Gambar 6. Perancangan Fuzzy Logic pada Matlab
Kendali fuzzy yang dirancang terdiri dari dua input, yaitu iNutrient (pembacaan kadar nutrisi dari sensor TDS dalam satuan PPM) dan iWater (pembacaan level air dari sensor ultrasonik HC-SR04 dalam satuan mm). Membership input kadar nutrisi ( iNutrient) berupa offset dari set point yang  ditentukan berdasarkan adanya kondisi di mana kadar nutrisi sangat kurang dari set point (L=Low), kurang dari set point (M=Medium), tepat pada set point (E=Enough), dan lebih  dari set  point  (H=High).  Membership  input  level  air  (iWater)  ditentukan  berdasarkan adanya  kondisi  air  sedikit  (L= Low),  sedang  (M=Medium),  cukup  (E=Enough),  dan  banyak (H= High). Membership function kadar nutrisi dan level air terdapat pada Gambar 7.
(a) (b)
Gambar 7. Membership Function Input (a) PPM Nutrisi dan (b)Level Air kendali fuzzy sistem ini memiliki dua buah output. Output pertama berupa durasi penyalaan peristaltic pump yang melakukan mekanisme peristaltik terhadap AB mix atau larutan nutrisi ( oNutrient) dalam satuan detik. Penentuan membership output nutrisi dilakukan berdasarkan perhitungan  jumlah  nutrisi  yang  diperlukan  untuk  mencapai set  point  nutrisi.  Perhitungan dilakukan berdasarkan spesifikasi debit peristaltic pump sebesar 100 mL/Menit. Maka untuk setiap 3 detik peristaltic pump menyala, 5 mL pekatan nutrisi A dan 5 mL pekatan nutrisi B akan ditambahkan ke reservoir. Kemudian penambahan nutrisi 0,5 mL pada 1 Liter air dapat meningkatkan kadar TDS pada air sebesar 100 PPM. Maka diperlukan 5 mL pekatan untuk meningkatkan 100 PPM air pada reservoir dengan set point 10 Liter air. Sehingga output nutrisi yang ditentukan berupa kelipatan 3 detik. Membership oNutrient terdiri dari Z = Zero, VVS = Very Very Small, VS = Very Small, S = Small, M = Medium, LG = Large, VLG = Very Large, dan VVLG = Very Very Large. Output yang kedua dari kendali fuzzy sistem ini adalah durasi penyalaan vacuum suction diaphragm pump yang melakukan mekanisme peristaltik terhadap level  air  ( oWater)  dalam  satuan  detik.  Penentuan  membership  output  air  dilakukan berdasarkan perhitungan jumlah air yang diperlukan untuk mencapai set point air. Perhitungan dilakukan berdasarkan spesifikasi debit suction pump sebesar 2 L/Menit. Panjang dan lebar reservoir adalah 378 mm x 241 mm. Set point level (tinggi) air adalah 110 mm, atau volume sebesar 10 Liter. Membership oNutrient terdiri dari Z = Zero, S = Small, M = Medium, dan LG = Large. Membership function output nutrisi dan level air terdapat pada Gambar 8. (a) (b)
Gambar 8. Membership Function Output (a) Nutrisi dan (b) Level Air
Berdasarkan  input  dan  output  yang  telah  ditentukan,  maka fuzzy  mapping  rules  dapat dirancang. Mapping  tersebut  dirancang  untuk  menentukan  perlakuan  yang  harus  diberikan terhadap output nutrisi dan output level air berdasarkan input yang diterima. Fuzzy mapping rules ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. (a) Nutrient Output Fuzzy Mapping Rules dan (b) Water Output Fuzzy Mapping Rules
(a) (b)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Aktualisasi Perancangan
Sistem yang telah dirancang dan dibuat pemodelannya, dapat direalisasikan yang ditunjukkan pada  Gambar  9.  Sistem  yang  telah  diintegrasikan  dapat  diuji  dan  dianalisa  sehingga ketercapaian sistem dapat dibandingkan dengan tuntutan sistem. Aplikasi yang dibuat pada Android Blynk  berhasil  menampilkan  pemantauan  pembacaan  dari  sensor  nutrisi,  sensor ketinggian  (level  air),  dan  sensor  pH.  Pengontrolan,  dapat  dilakukan  dalam  dua mode pengaturan set point yaitu melalui database atau slider.
Gambar 9. Hasil Aktualisasi Plant Hidroponik dan Tampilan aplikasi

## 3.2 Pengujian Sensor
Pengujian sensor nutrisi dilakukan dengan membandingkan pembacaan nilai PPM dari sensor TDS  dengan  TDS  meter  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Perlakuan  yang  diberikan  saat pengujian merupakan penambahan larutan AB mix yang dapat meningkatkan kadar PPM pada 2  liter  air.  Berdasarkan  Tabel  2  tersebut,  persamaan  polynomial  dapat  mengurangi error dengan adjusting sehingga didapat nilai rata-rata error terbaru sebesar 2,78 % atau akurasi sebesar 97,22%.

## 3.3 Pengujian Pengontrolan Sistem
Pengontrolan utama sistem dilakukan menggunakan fuzzy logic untuk mengatur nilai nutrisi dan  level  air.  Pengontrolan fuzzy  logic  menggunakan  dua  input,  yaitu  level  air  dan  kadar nutrisi, untuk mengatur dan menghasilkan dua output, yaitu durasi aktivasi motor pompa air dan durasi aktivasi motor pompa nutrisi A serta nutrisi B dalam satuan detik. Pengujian kendali fuzzy logic terdapat pada Tabel 3.

## Tabel 2. Pengujian Akurasi Sensor Nutrisi (TDS Sensor)
No. Pekatan AB [mL] TDS Meter [PPM] ADC Tanpa Persamaan Polinomial Dengan Persamaan Polinomial TDS Sensor [PPM] Error [%] Akurasi [%] TDS Sensor [PPM] Error [%] Akurasi [%] 1 6.5 562 286 598 6.41 93.59 624 11.03 88.97 2 7 602 292 616 2.33 97.67 600 0.33 99.67 3 7.5 620 298 632 1.94 98.06 601 3.06 96.94 4 8 667 304 645 3.30 96.70 627 6.00 94.00 5 8.5 718 310 662 7.80 92.20 677 5.71 94.29 6 9 767 314 673 12.26 87.74 724 5.61 94.39 7 9.5 814 318 684 15.97 84.03 782 3.93 96.07 8 10 859 322 695 19.09 80.91 851 0.93 99.07 9 10.5 906 325 704 22.30 77.70 910 0.44 99.56 10 11 953 328 713 25.18 74.82 975 2.31 97.69 11 11.5 1003 330 719 28.32 71.68 1022 1.89 98.11 12 12 1044 332 725 30.56 69.44 1071 2.59 97.41 13 12.5 1084 334 731 32.56 67.44 1123 3.60 96.40 14 13 1133 336 737 34.95 65.05 1178 3.97 96.03 15 13.5 1178 337 740 37.18 62.82 1207 2.46 97.54 16 14 1226 338 743 39.40 60.60 1236 0.82 99.18 17 14.5 1276 340 749 41.30 58.70 1297 1.65 98.35 18 15 1321 342 755 42.85 57.15 1360 2.95 97.05 19 15.5 1368 343 758 44.59 55.41 1392 1.75 98.25 20 16 1407 344 761 45.91 54.09 1426 1.35 98.65 21 16.5 1470 345 764 48.03 51.97 1460 0.68 99.32 22 17 1508 346 767 49.14 50.86 1494 0.93 99.07 23 17.5 1549 347 770 50.29 49.71 1530 1.23 98.77 24 18 1597 348 774 51.53 48.47 1566 1.94 98.06 25 18.5 1640 349 777 52.62 47.38 1603 2.26 97.74 26 19 1687 350 780 53.76 46.24 1640 2.79 97.21 Rata-rata [%] 30.75 69.25 2.78 97.22 Tabel 3. Pengujian Kendali Fuzzy Logic
No. Input Output Nutrisi Output Air Offset Nutrisi [PPM] Level Air [mm] Output MatLab [s] Output Sistem [s] Error [%] Akurasi [%] Output Sistem [s] Output Air [s] Error [%] Akurasi [%] 1 -223 28 15 15 0.00 100.00 131 131.19 0.15 99.85 2 -139 15 15 0.00 100.00 131 131.19 0.15 99.85 3 -54 13.6 13.62 0.15 99.85 131 131.19 0.15 99.85 4 +72 10.8 10.92 1.11 98.89 131 131.19 0.15 99.85 5 +217 9 9 0.00 100.00 131 131.19 0.15 99.85 6 -211 71 13.4 13.31 0.67 99.33 107 106.59 0.38 99.62 7 -151 11.9 11.89 0.08 99.92 108 107.65 0.32 99.68 8 -48 10.3 10.27 0.29 99.71 108 107.44 0.52 99.48 9 +102 7.35 7.36 0.14 99.86 108 107.65 0.32 99.68 10 +229 5.75 5.63 2.09 97.91 107 106.59 0.38 99.62 11 -235 93 9.13 9.19 0.66 99.34 45.5 46.47 2.13 97.87 12 -163 7.73 7.83 1.29 98.71 45.5 46.47 2.13 97.87 13 -60 4.69 4.77 1.71 98.29 45.5 46.47 2.13 97.87 14 +108 2.99 2.99 0.00 100.00 45.2 45.61 0.91 99.09 15 +223 1.57 1.59 1.27 98.73 66.5 66.96 0.69 99.31 16 -217 115 6 6 0.00 100.00 0 0 0.00 100.00 17 -157 4.64 4.71 1.51 98.49 0 0 0.00 100.00 18 -42 1.34 1.27 5.22 94.78 0 0 0.00 100.00 19 +84 0 0 0.00 100.00 19.5 18.37 5.79 94.21 20 +214 0 0 0.00 100.00 27.6 30.07 8.95 91.05 21 -216 133 6 6 0.00 100.00 0 0 0.00 100.00 22 -138 4.25 4.14 2.59 97.41 0 0 0.00 100.00 23 -54 1.58 1.62 2.53 97.47 0 0 0.00 100.00 24 +127 0 0 0.00 100.00 0 0 0.00 100.00 25 +226 0 0 0.00 100.00 0 0 0.00 100.00 Rata-rata [%] 0.85 99.15 1.02 98.98
Pengujian pada  Tabel 3  dilakukan  dengan input  kadar  nutrisi  dan level air yang bervariatif yang meliputi seluruh block dari membership function pada fuzzy mapping dan dibandingkan dengan  output  pada  pemodelan fuzzy  logic  MatLab.  Hasil  pengujian  kendali  fuzzy  logic dibandingkan  dengan  hasil  output  fuzzy  pada  MatLab  menunjukkan  akurasi  yang  tinggi sebesar 98.98%.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  hasil  pencampuran  nutrisi  berdasarkan  kendali fuzzy  logic dengan melakukan perbandingan antara kadar nutrisi dan level air terhadap set point yang disajikan pada Tabel 4. Input kendali nutrisi berupa pembacaan level air dan offset nutrisi. Offset nutrisi merupakan selisih nilai pembacaan sensor nutrisi terhadap set point nutrisi. Set point nutrisi yang digunakan adalah 1225 PPM. Sedangkan Pembacaan level air merupakan pembacaan di reservoir larutan nutrisi untuk penyiraman tanaman. Set point level air yang digunakan adalah 110 mm.
Tabel 4. Pengujian Pengontrolan Sistem terhadap Ketercapaian Set Point No. Input Set Point Nutrisi [PPM] Output Nutrisi Set Point Air [mm] Output Air Offset Nutrisi [PPM] Level Air [mm] Nutrisi Setelah Pencampuran [PPM] Error [%] Akurasi [%] Level Air Setelah Pencampuran [mm] Error [%] Akurasi [%]
1 +321 55
1225 1328 8.41 91.59 110
112 1.82 98.18 2 -362 56 1303 6.37 93.63 114 3.64 96.36 3 -88 58 1232 0.57 99.43 111 0.91 99.09 4 -107 74 1232 0.57 99.43 106 3.64 96.36 5 +161 74 1270 3.67 96.33 111 0.91 99.09 6 -107 76 1251 2.12 97.88 107 2.73 97.27 7 +281 78 1348 10.04 89.96 107 2.73 97.27 8 -199 85 1232 0.57 99.43 115 4.55 95.45 9 -107 89 1323 8.00 92.00 113 2.73 97.27 10 +123 106 1289 5.22 94.78 109 0.91 99.09 11 -51 110 1213 0.98 99.02 110 0.00 100.00 12 -32 110 1213 0.98 99.02 110 0.00 100.00 13 -236 117 1175 4.08 95.92 118 7.27 92.73 14 +64 117 1270 3.67 96.33 123 11.82 88.18 15 -125 128 1175 4.08 95.92 129 17.27 82.73 16 -88 129 1213 0.98 99.02 130 18.18 81.82 17 -218 130 1175 4.08 95.92 130 18.18 81.82 18 -12 133 1323 8.00 92.00 133 20.91 79.09 19 +103 135 1328 8.41 91.59 135 22.73 77.27 20 +201 139 1426 16.41 83.59 139 26.36 73.64 Rata-rata [%] 4.86 95.14 8.36 91.64
Pengujian  pada  Tabel  4  menggunakan  dua  puluh  data  input  yang  mewakili  kondisi-kondisi dengan  level  air  dan  kadar  nutrisi  yang  berbeda-beda  sebelum  terjadinya  pencampuran menggunakan fuzzy logic.  Dua puluh data tersebut menjadi input fuzzy yang tersebar di area fuzzy mapping rules pada Tabel 1 (a) dan (b) untuk menghasilkan output durasi aktivasi pompa nutrisi dan/atau pompa air untuk mencapai set point nutrisi dan level air pada reservoir. Kolom “Nutrisi Setelah Pencampuran [PPM]” dan “Level Air Setelah Pencampuran [mm]” menyatakan data pembacaan pertama kadar nutrisi setelah proses penambahan nutrisi dan/atau air dan pengadukan melalui sirkulasi pompa reservoir selama 300 detik (delay 5 menit) seperti pada diagram alir sistem. Berdasarkan data Tabel 4, dapat disimpulkan bahwa pengujian kendali kadar  nutrisi  dan  level  air  setelah  proses  pencampuran  berdasarkan fuzzy  logic  yang dibandingkan dengan nilai set point memiliki keberhasilan sebesar 95,14 % untuk nutrisi dan 91,64 % untuk air. Kendali tersebut memiliki rata-rata error sebesar 4,86 % untuk nutrisi dan 8,36 % untuk air dari dua puluh kali percobaan dengan input fuzzy yang bervariasi pada fuzzy mapping rules. Selanjutnya dilakukan pengujian respon sistem pada nilai input fuzzy 1007 PPM untuk kadar nutrisi dan 90 mm untuk level air yang diperlihatkan pada Gambar 10.
(a)
(b)
Gambar 10. Grafik Respon (a) Kadar Nutrisi dan (b) Level Air/Larutan
Data pembacaan untuk menguji nilai response time dalam satuan detik (s) diambil selama 300 detik pada saat terjadinya sirkulasi reservoir. Respon waktu kendali kadar nutrisi pada Gambar 10(a), menunjukkan sistem mencapai settling time pada 50 detik dengan maksimum overshoot sebesar 1923 PPM atau 57%%. Pembacaan akhir masa sirkulasi pada detik ke 300 adalah 1270 PPM. Keadaan steady dimulai dari detik ke 50 hingga 300 dengan kisaran pembacaan nutrisi  sebesar  1195  -  1466  PPM.  Sistem  kendali  kadar  nutrisi  memiliki error  steady  state sebesar  5,9  %.  Sementara  itu,  respon  waktu  kendali  level  air  larutan  pada  reservoir  yang ditunjukkan Gambar 10(b), menunjukkan sistem mencapai settling time pada 54 detik dengan maksimum overshoot sebesar 115 mm atau 4,5%. Pembacaan akhir masa sirkulasi pada detik ke 300 adalah 111 mm. Keadaan steady dimulai dari detik ke 54 hingga 300 dengan kisaran pembacaan 103 - 111 mm. Sistem kendali kadar level air memiliki error steady state sebesar 1,7 %.

## 3.4 Pengujian Pertumbuhan Tanaman
Pengujian  pertumbuhan  tanaman  dilakukan  dengan  membandingkan  pertumbuhan  18 tanaman pakcoy yang disemai secara bersamaan, mendapatkan sumber cahaya yang sama, diberikan  nutrisi  awal  dengan  PPM  yang  sama,  tetapi  9  tanaman  diberikan  sistem  kendali nutrisi dengan fuzzy logic sementara 9 tanaman lagi tidak dilakukan kendali nutrisi fuzzy logic.
Berdasarkan data pada Tabel 5, dapat dilihat bahwa warna tanaman pakcoy pada hari terakhir pengamatan memiliki perbedaan. Tanaman menjadi kekuningan akibat perbedaan perlakuan pada  penjagaan  kadar  nutrisi,  yakni  tidak  menggunakan  sistem  kendali  nutrisi.  Sementara tanaman dengan sistem kendali nutrisi menggunakan fuzzy logic tetap berwarna kehijauan.
Pengamatan pertumbuhan dilakukan selama 14 hari dengan mengambil ketinggian dan jumlah daun  masing-masing  tanaman  setiap  hari  pada  pukul  5  sore.  Berikut  merupakan  data pengujian pertumbuhan tanaman yang nutrisinya dijaga menggunakan sistem kendali fuzzy logic pada Tabel 6.
Tabel 5. Pengujian Pertumbuhan Tanaman Tanaman Pakcoy Dengan Sistem Kendali Nutrisi Tanpa Sistem Kendali Nutrisi Hari Pertama Pengamatan Hari Terakhir Pengamatan
Tabel 6. Pertumbuhan Tanaman dengan Sistem Kendali Nutrisi
Hari ke-
Tinggi Tanaman (cm) Jumlah Daun
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T1  T2  T3  T4  T5  T6  T7  T8  T9 1 8 6 6,5 7 8 6 9 8 6 5 6 5 6 6 6 6 8 6 2 8 6,5 7 7 8 6 10 8,5 6,5 6 6 6 6 7 7 7 9 7 3 8 6,5 7,5 7 8 6,5 10 8,5 7 6 7 6 7 7 7 8 9 7 4 8,5 7 8 7 8 7 10,5 8,5 7 6 7 6 8 8 8 8 10 8 5 9 7,5 8,5 7,5 8,5 7,5 10,5 9 7,5 6 8 7 8 8 8 9 10 8 6 9,5 8 9 8 8,5 8,5 11 10 8,5 7 8 7 8 8 8 10  10 9 7 9,5 9 9,5 9 9,5 9,5 11,5 12 10 8 9 8 9 9 9 10  10 9 8 10 10 10 10 10 10,5 12 13 11 8 9 8 9 9 10  10  11  10 9 10,5 10 10 11 10,5 11 12 13,5 12 8 10 8 10 9 10  11  11  10 10 11,5  10,5  10,5  11,5  11,5 11 13 13,5  12,5 9 10 8 10  10  11  11  12  11
11 11,5 11 11,5  11,5 12 13 13 15 15 9 10 9 10  10  11  11  13  11 12 11,5 11 12,5  11,5 13 14 13,5  15,5  15,5  10  11 9 11  10  11  11  13  11 13 12 11 13 12 13 14 14,5 16 15,5  10  11  10  11  11  11  12  14  12 14 12,5  11,5 14 15 13 15 14,5 17 16 11  12  10  12  12  12  12  15  13
Berdasarkan Tabel 6, didapatkan beberapa data yang dapat diambil dari pengamatan tanaman pakcoy  selama  14  hari  dengan  sistem  kendali  nutrisi.  Tanaman  terpendek  di  hari  terakhir adalah 11,5 cm dan tanaman tertinggi adalah 17 cm. Jumlah daun paling sedikit di hari terakhir adalah 10 helai daun dan jumlah daun terbanyak di hari terakhir adalah 15 helai daun. Rata- rata ketinggian 9 tanaman di hari pertama adalah 7,25 cm sementara di hari terakhir adalah 15 cm. Rata-rata penambahan tinggi dari hari pertama ke terakhir adalah 7, 75 cm sementara rata-rata penambahan jumlah daun dari hari pertama ke hari terakhir adalah 6 helai daun. Sedangkan  data  pengujian  pertumbuhan  tanaman  yang tidak  menggunakan  kendali  nutrisi terdapat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Pertumbuhan Tanaman Tanpa Sistem Kendali Nutrisi
Hari ke- Tinggi Tanaman (cm) Jumlah Daun T10 T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 T10 T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 T18 1 6,5 8 8 8 7 9 7 7 9 4 6 6 7 5 5 5 5 7 2 6,5 8 8 8 8 9 7,5 7 10 4 7 7 8 6 6 6 6 7 3 7 8,5 10 8,5 8 10 8 7,5 10,5 4 7 7 8 6 7 7 7 8 4 7 8,5 10 9 8 10 8 8 11 5 7 8 8 6 8 8 8 9 5 7 9 10 9,5 8,5 10 8 8,5 11,5 5 7 8 8 7 9 8 8 9 6 7,5 9 11 10 8,5 10,5 8,5 9 12,5 6 8 8 9 8 9 9 8 9 7 7,5 9 11 11 9 10,5 10 10 13,5 6 8 9 10 8 9 9 9 10 8 9 10 11 11,5 9 12 10 11 14 7 9 9 10 8 10 10 9 11 9 9 10 12 11,5 9,5 12 10 11 14,5 7 9 9 11 8 10 10 9 11 10 9 10 12 12,5 10 12 11 11 14,5 7 9 9 11 8 11 11 9 12 11 9 10,5 12,5 12,5 10 12 11 11 16 7 10 9 12 9 11 11 9 13 12 9,5 10,5 12,5 13 10 13 11 11 16,5 7 10 9 12 9 11 11 9 13 13 10 11 12,5 13,5 10 13,5 12,5 12 17 8 10 9 12 9 12 12 10 13 14 10,5 12,5 13 14 11 14 13,5 13 17 8 10 10 13 10 12 12 10 13
Berdasarkan data  Tabel 7, didapatkan beberapa data yang dapat diambil dari  pengamatan tanaman  pakcoy  selama  14  hari  tanpa  sistem  kendali  nutrisi.  Tanaman  terpendek  di  hari terakhir adalah 10,5 cm dan tanaman tertinggi adalah 17 cm. Jumlah daun paling sedikit di hari terakhir adalah 8 helai daun dan jumlah daun terbanyak di hari terakhir adalah 13 helai daun.  Rata-rata  ketinggian  9  tanaman  di  hari  pertama  adalah  7,88  cm  sementara  di  hari terakhir adalah 13,67 cm. Rata-rata penambahan tinggi dari hari pertama ke terakhir adalah 5,79  cm  sementara  rata-rata  penambahan  jumlah  daun  dari  hari  pertama  ke  hari  terakhir adalah 5 helai daun. Data komparasi pertumbuhan tanaman dengan sistem kendali nutrisi dan tanpa kendali nutrisi terdapat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Komparasi Pertumbuhan Tanaman
No Parameter Analisis Tanpa Kendali Nutrisi Dengan Kendali Nutrisi 1 Rata-rata ketinggian hari pertama pengamatan (cm) 7,88 7,25 Rata-rata ketinggian hari terakhir pengamatan (cm) 13,67 15 Rata-rata penambahan tinggi (cm) 5,79 7,75 2 Rata-rata jumlah daun hari pertama pengamatan (buah) 6 6 Rata-rata jumlah daun hari terakhir pengamatan (buah) 11 12 Rata-rata penambahan jumlah daun (buah) 5 6
Rata-rata pertumbuhan tanaman pada sistem hidroponik dengan menggunakan kendali nutrisi fuzzy  logic  menghasilkan  data  pertumbuhan  tanaman  yang  lebih  baik,  dimana  rata-rata penambahan  tinggi  antara  sistem dengan  kendali nutrisi dan tanpa kendali  nutrisi  memiliki perbedaan sebesar 1,96 cm.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, sistem kendali nutrisi hidroponik berbasis fuzzy logic berdasarkan  objek  tanam  berhasil  diimplementasikan  menggunakan  kendali fuzzy  logic dengan nilai keberhasilan 95,14% untuk nutrisi dan 91,64% untuk air dalam mencapai set point. Kendali fuzzy logic memiliki nilai keberhasilan 99,15% untuk durasi output nutrisi dan 98,98%  untuk  durasi  output  air  dari  perbandingan  pemodelan  di  MatLab.  Penggunaan persamaan polinomial dapat mengurangi error pembacaan sensor TDS dari 30,75% menjadi 2,78%. Respon waktu pada kendali kadar nutrisi mencapai settling time pada 50 detik dan memiliki error  steady  state  sebesar  5,9  %.  Sementara  itu,  respon  waktu  kendali  level  air larutan pada reservoir mencapai settling time pada 54 detik dengan error steady state sebesar 1,7 %. Sistem hidroponik dengan menggunakan kendali nutrisi menghasilkan pertumbuhan
tanaman yang lebih baik, dimana rata-rata penambahan tinggi antara sistem dengan kendali nutrisi dan tanpa kendali nutrisi memiliki perbedaan sebesar 1,96 cm.

## DAFTAR RUJUKAN
Akbar, F. B., Muslim, M. A., & Purwanto, P. (2016). Pengontrolan Nutrisi pada Sistem Tomat Hidroponik menggunakan kontroler PID. Jurnal EECCIS, 10(1), 20–25.
Crisnapati, P. N., Wardana, I. N. K., Aryanto, I. K. A. A., & Hermawan, A. (2017). Hommons:
Hydroponic  Management and  Monitoring System  for  an IOT  Based NFT Farm Using
Web  Technology. 2017  5th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service Management (CITSM), (pp. 257–262).
Heliadi, G. G., Kirom, M. R., & Suhendi, A. (2018). Monitoring and Control of Nutrition on NFT Hydroponic System Based on Electrical Conductivity. e-Proceeding of Engineering, (pp.
885–893).
Ibrahim, M. N. R., Solahudin, M., & Widodo, S. (2015). Control system for nutrient solution of nutrient film technique using fuzzy logic. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 13(4), 1281–1288.
https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v13i4.2113
Lukito, R. B., & Lukito, C. (2018). Development of IoT at hydroponic system using raspberry
Pi. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 17(2), 897–
906. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.V17I2.9265
Mashumah, S., Rivai, M., & Irfansyah, A. N. (2018). Nutrient Film Technique based Hydroponic System  Using  Fuzzy  Logic  Control. Proceeding  -  2018  International  Seminar  on Intelligent  Technology  and  Its  Application,  ISITIA  2018,  (pp.  387–390).
https://doi.org/10.1109/ISITIA.2018.8711201
Maulido, R. N., Tobiga, O. L., & Adimiharja, S. A. (2016). PENGARUH KEMIRINGAN PIPA PADA
HIDROPONIK  SISTEM  NFT  TERHADAP  PERTUMBUHAN  DAN  PRODUKSI  SELADA  ( Lactuca sativa L . ) Effect of Pipe Slope on Growth and Production of Lettuce ( Lactuca sativa L.) in NFT Hydroponic System. Jurnal Agronida, 2(2), 62–68.
Nugroho,  B.  W.  (2017). Jarak  Tanam/Jarak  Lubang  untuk  Tanaman  Hidroponik.
http://hidroponikpedia.com/jarak-tanam/
Pakzad,  A.  E.,  &  Pakzad,  A.  A.  (2018).  Fuzzy  ponics:  A  fuzzy  based  system  to  control temperature,  relative  humidity,  electrical  conductivity  and  PH  of  hydroponics.
International Journal of Engineering and Technology(UAE), 7(4.3 Special Issue 3), 308– 314. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.7.10603
Puspasari,  I.,  Triwidyastuti,  Y.,  &  Harianto,  H.  (2018).  Otomasi  Sistem  Hidroponik  Wick
Terintegrasi pada Pembibitan Tomat Ceri. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi
Informasi (JNTETI), 7(1), 97–104. https://doi.org/10.22146/jnteti.v7i1.406
Ruengittinun, S., Phongsamsuan, S., & Sureeratanakorn, P. (2017). Applied internet of thing
for smart hydroponic farming ecosystem (HFE). Ubi-Media 2017 - Proceedings of the 10th International Conference on Ubi-Media Computing.
https://doi.org/10.1109/UMEDIA.2017.8074148
Safura, S. A. El, Kirom, M. R., & Suhendi, A. (2018). Rancang Bangun Sistem Kontrol Logika
Fuzzy Pada Pengaturan Nutrient Film Technique. e-Proceeding of Engineering, 5(1),
959–966.
Setiawan,  Y.,  Tanudjaja,  H.,  &  Octaviani,  S.  (2019).  Penggunaan  Internet  of  Things  (IoT)
untuk Pemantauan dan Pengendalian Sistem Hidroponik. TESLA: Jurnal Teknik Elektro,
20(2), 175. https://doi.org/10.24912/tesla.v20i2.2994
Triwidyastuti, Y., Puspasari, I., & Harianto, H. (2018). Comparison between PID and Fuzzy
Controller  to  Hydroponic  Temperature. International  Conference  on  Information Technology Applications and Systems (ICITAS), (pp. 21–27).
https://doi.org/10.1109/maes.2012.6373903
Yolanda, D., Arief, L., Sundara, T. A., Deza, M., & Oktavia, D. (2018). Control of Electrical Conductivity for NFT Hydroponic Systems using Fuzzy Logic and Android Environment. 2018  International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and Innovation,
ICITSI 2018 - Proceedings, (pp. 508–514).
https://doi.org/10.1109/ICITSI.2018.8695923
Yolanda, D., Hindersah, H., Hadiatna, F., & Triawan, M. A. (2017). Implementation of real- time  fuzzy  logic  control  for  NFT-based  hydroponic  system  on  Internet  of  Things environment. Proceedings  of  the  2016  6th  International  Conference  on  System
Engineering and Technology, ICSET 2016, (pp. 153–159).
https://doi.org/10.1109/FIT.2016.7857556