## PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA SISTEM KELAYAKAN TANAH SAWAH BERDASARKAN PH DAN SUHU TANAH
Susilawati 1* , Adhi Rizal 2 ,  Asep Jamaludin 3
1 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. H.S Ronggo Waluyo, Karawang, 41361. Indonesia. 2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. H.S Ronggo Waluyo, Karawang, 41361. Indonesia. 3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputre, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. H.S Ronggo Waluyo, Karawang, 41361. Indonesia.
* e-mail: susilawati.sobur@staff.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu faktor yang dapat mempengaruhi pertumbuhan padi adalah tingkat kesuburan tanah. Semakin tinggi tingkat kesuburan tanah, maka keberhasilan budidaya padi akan semakin meningkat. Walaupun demikian, terdapat beberapa faktor penyebab rendahnya produktivitas tanaman padi. Namun, diantara beberapa faktor tersebut, suhu dan pH merupakan dua faktor utama penyebab kegagalan budidaya padi. Hal ini disebabkan karena suhu sangat berpengaruh terdapat pertumbuhan hama, sedangkan pH berfungsi agar unsur hara dalam tanah dapat dengan mudah diserap oleh tanaman padi. Oleh karena itu, penelitian bertujuan untuk menginvestigasi kelayakan kondisi tanah sawah untuk budidaya padi. Untuk medapatkan hasil analisis yang akurat, proses identifikasi kondisi tanah dilakukan dengan bantuan teknologi microcontroller dan sensor, yaitu sensor DS18B20 untuk mengukur suhu dan sensor pH tanah. Kemudian untuk menginvestigasi kondisi  tanah,  data  suhu  dan  pH  yang  diperoleh  diintegrasi  dan  dikalkulasi  menggonakan  kosep  logika  fuzzy.  Hasil  penelitian  ini menunjukan bahwa sensor yang diterapkan dapat menginterpretasikan kondisi suhu dan pH tanah sesuai dengan kondisi nyata dengan tingkat akurasi untuk sensor suhu 96,67 % dan akurasi sensor pH sebesar 97,00%. Selain itu, logika fuzzy yang diterapkan juga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kondisi tanah sawah ke dalam kategori tidak baik, kurang baik, dan baik.
Kata Kunci: Kesuburan Tanah; Microcontroller; Sensor; Fuzzy

## ABSTRACT
[Title: Implementation of Fuzzy Logic as a Determinant of Paddy Soil Quality based on pH and Temperature] The fertility is one of the critical factors that can affect rice growth. As higher the level of soil fertility, the success of rice cultivation will increase. Nevertheless, there are several factors causing the low productivity of paddy. However, among these factors, these temperature and pH are the two main factors causing the failure of rice cultivation. The temperature is very influential to the growth of pests, while the pH serves so that nutrients in the soil can be easily absorbed by paddy. Therefore, this study aims to investigate the feasibility of the paddy field condition. To obtain accurate analysis results, the process of identifying soil condition was carried out with microcontroller and sensor technology, which are the DS18B20 sensor to measure temperature and soil pH sensor. Then to investigate soil conditions, obtained temperature and pH was integrated and calculated using fuzzy logic. The results of this study indicated that sensors applied can interpret the temperature and pH of the soil in accordance with real conditions with an accuracy 96,67 % and temperature sensor 97,00 %. In addition, the fuzzy logic can also be used to classify the condition of soil into some categories, which are bad, poor, and good soil.
Keywords: Soil Fertility; Microcontroller; Sensors; Fuzzy Logic

## PENDAHULUAN
Kesuburan tanah sawah sangat penting dalam bercocok  tanam.  Faktor  kesuburan  tanah  sangat menentukan  keberhasilan  dalam  budidaya  pertanian maupun  perkebunan,  jika  lahan  pertanian  memiliki tingkat kesuburan tinggi maka keberhasilan budidaya akan  tercapai.  Adapun  masalah  dari  rendahnya produktivitas  tanaman  diduga  disebabkan  oleh beberapa faktor, diantaranya cara pengelolaan lahan yang  kurang  baik  yang  berakibat  terhadap menurunnya  tingkat  kesuburan  fisik,  kimia,  dan biologi tanah (Sumarni, Rosliani, & Duriat, 2010).
Faktor  fisika  pada  tanah  meliputi  suhu, konsistensi  tanah,  top  soil  tanah  dan  tekstur  tanah, sedangkan  faktor  kimia  tanah  meliputi  pH  tanah (Rahmawati, 2016). Pada umumnya unsur hara akan mudah diserap tanaman pada pH 6-7, karena pada pH tersebut sebagian besar unsur hara akan mudah larut dalam air. Derajat pH dalam tanah juga menunjukkan keberadaan  unsur-unsur  yang  bersifat  racun  bagi tanaman. Jika tanah masam akan banyak ditemukan unsur alumunium (Al) yang selain meracuni tanaman juga  mengikat  phosphor  sehingga  tidak  bisa  diserap tanaman  (Martin,  Susanto  E.,  &  Sunarya,  2015). Sedangkan  suhu  sangat  berpengaruh  terhadap
pertumbuhan  hama,  populasi  hama P.oryzae sangat dipengaruhi  oleh  suhu.  Suhu  rendah  adalah  faktor paling  dominan  yang  mempengaruhi  laju  ledakan infeksi penyakit. Populasi P. oryzae yang lebih tinggi menyebabkan  intensitas  ledakan    penyakit  pada tanaman  padi  semakin  tinggi  (Sopialena  &  Palupi, 2017),  paramaeter-parameter  tersebut  sangatlah penting untuk dipantau agar kesuburuan tanah dapat terjaga  serta  dapat  meningkatkan  produktivitas. Semakin  berkembangnya  instrumentasi  dan  sistem kendali  sangat  memungkinkan  untuk  dapat diterapkan pada industri pertanian, agar parameter- parameter tersebut dapat dikontrol.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengontrol sensor DS18B20 dan sensor pH dengan menggunakan microcontroller adalah  logika fuzzy.
Logika    fuzzy  banyak    diterapkan    dalam    bidang kontrol    otomatis    dan    industri,    karena    proses kendali    relatif    mudah    dan    fleksibel    dirancang dengan  tidak  melibatkan  model  matematis  yang rumit  dari sistem  yang  akan  dikendalikan, logika fuzzy  telah  berhasil  diterapkan  dalam  penelitian pengaturan  pH  nutrisi  pada  system  hidroponik (Pancawati,  2016),  berhasil  diterapkan  pula  pada sistem  Penanganan Dini Kebocoran LPG dengan nilai error 0,327%  (Iswahyuningsih,  Aryansyah,  & Isnawaty, 2015).

## METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  menggunakan  fuzzy  logic  pada microcontroller Arduino Mega 2560.
Gambar 1 . Flowchart keseluruhan penelitian
Sensor  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu sensor DS1B820 dan sensor pH. Proses yang pertama
adalah  menginisialisasi  komponen,  kemudian Arduino  membaca  nilai  analog  dari  port  yang terhubung. Dari data analog yang telah diterima, nilai tersebut dikonversi ke
dalam  bentuk  digital.  Kalibrasi  setiap  sensor dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  output sensor dengan dengan alat ukur pabrikan yang sudah terstandarisasi yaitu soil survey instrument 4 in 1.
Untuk  menghitung  nilai  error  sensor digunakan persamaan:
100 % × = x y x error (1)
Keterangan: x = nilai s oil survey instrument y= nilai dari alat yang dibuat
𝐴 = 1 − % & '( & ( & (2)
Keterangan:
A   = Akurasi Yn = nilai s oil survey instrument
Xn = nilai dari alat yang dibuat
Gambar 2 . Flowchart alur program Fuzzy logic
Proses  fungsi  fuzzy  dimulai  dengan mendapatkan nilai input dari variabel. Nilai tersebut kemudian digunakan untuk proses fuzzifikasi sehingga menghasilkan  derajat  keanggotaan  dari  masing- masing variabel. Fuzifikasi yaitu memetakan nilai crisp
ke  dalam  himpunan  fuzzy  dan  menentukan  derajat keanggotaannya  didalam  himpunan  fuzzy.  Pada sistem yang dikembangkan terdapat dua variabel yang digunakan sebagai input yaitu variabel suhu dan pH.
Gambar 3. Variabel input suhu
Variabel  suhu  dengan  semesta  pembicaraan mulai  dari  0 o C  sampai  dengan  40 o C,  variabel  suhu terbagi menjadi 3 diantaranya adalah tidak aman [0 o C 10 o C  20 o C  29 o C],  kurang  aman  [25 o C  26 o C  28 o C 30 o C] dan aman [29 o C 30 o C 35 o C 40 o C]. Variabel pH dengan  semesta  pembicaraan  mulai  dari  kondisi buruk [ 0 3 4 6], baik [4 5 7 8] dan kurang baik [7 8 9 10].
Gambar 4. Variabel input pH
Basis  pengetahuan  adalah rule yang  dibuat untuk  mendapatkan  output  kondisi,  adapun  kondisi yang  akan  muncul  di  LCD  yaitu:  Kondisi  buruk, kondisi kurang aman dan kondisi baik.
Rule 1 IF Suhu = Dingin And pH = Asam Then Kondisi = Tidak baik Rule 2 IF Suhu = Dingin And pH= Netral Then Kondisi = Kurang Baik Rule 3 IF Suhu = Dingin And pH = Basa Then Kondisi = Tidak baik Rule 4 IF Suhu = Sedang And pH = Asam Then Kondisi = Tidak baik Rule 5 IF Suhu = Sedang And pH = Netral Then Kondisi = Kurang Baik Rule 6
IF Suhu = Sedang And pH = Basa Then Kondisi = Kurang Baik Rule 7 IF Suhu = Panas And pH = Asam Then Kondisi = Buruk Rule 8 IF Suhu = Panas And pH = Netral Then Kondisi = Baik Rule 9 IF Suhu = Panas And pH = Basa Then Kondisi = Kurang Baik
Proses  selanjutnya  yaitu  Defuziffikasi menggunakan  metode centroid , solusi crispt diperoleh  dengan  cara  mengambil  titik  pusat  (Z*) daerah Fuzzy.
Ζ ∗ = 𝜇 , 𝑧(𝑑𝑧) 𝜇 , (𝑑𝑧) +                                      (3)

## Gambar 5. Rangkaian keseluruhan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  rangkaian  Gambar  5,  digunakan microcontroller Arduino  mega  2560,  sensor  suhu memiliki 3 pin yaitu pin 1 ke Vcc, pin 2 ke pin 2 dan pin 3 ke ground. Sensor pH memiliki 2 pin, pin 1 ke pin Ao pin 2 ke ground. SD card memiliki 6 pin, miso ke pin 50, mosi ke pin 51, SCK ke pin 52, Cs ke pin 53, Vcc ke 5volt dan ground ke pin ground Arduino. LCD oled blue memiliki 4 pin, pin gnd ke ground, pin vdd ke pin vcc 5 volt, SCK ke pin 21 dan SDA ke pin 20.
Sensor yang digunakan yaitu sensor pH tanah dan  sensor  suhu  ( DS18B20)  dengan  alat pembanding yang sudah terstandarisasi yaitu soil survey 4 in 1 .
Gambar 6. Uji sensor
Alat pembanding yang digunakan harus dicatat secara  manual  maka  untuk  mempermudah pengambilan  data  dibantu  dengan  kamera  untuk merekam.
Gambar 7. Perbandingan nilai Suhu
Gambar 8. Perbandingan nilai pH
Perbandingan  dua  data  yang  diperoleh  dari data  sensor  suhu  serta  dari  alat soil  survey  4  in  1 . Dengan data uji sebanyak 438 data. Perhitungan error dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  (1)  maka didapatkan nilai error untuk sensor suhu sebesar 3,3
% dan nilai akurasi yang diperoleh dengan persamaan (2) yaitu 96, 67 %.
Gambar  8  yaitu  perbandingann  nilai  yang didapat menggunakan sensor pH dan soil survey 4 in 1 . Dengan perhitungan  menggunakan persamaan (1) didapatkan  nilai  error  sebesar  3,01  %.  Dan perhitungan  akurasi  menggunakan  persamaan  (2) diperoleh 97%.
Proses  fungsi  fuzzy  dimulai  dengan mendapatkan nilai input dari variabel. Nilai tersebut kemudian digunakan untuk proses fuzzifikasi sehingga menghasilkan  derajat  keanggotaan  dari  masing- masing variabel. Nilai derajat keanggotaan dari setiap variabel  dimasukkan  pada  aturan  (Rule)  yang  telah dibuat dan dicari nilai minimal.  Proses yang terakhir adalah  Defuzzifikasi.  Dari  nilai  (Max  dan  Min) kemudian diproses deffuzifikasi sehingga menghasilkan  output  yang  akan  ditampilkan  pada monitor LCD.
Variabel suhu dibagi menjadi 3 kondisi yaitu:
Ø Dingin [0 o C 10 o C 20 o C 29 o C], Ø Sedang [25 o C 26 o C 28 o C 30 o C] Ø Panas [29 o C 30 o C 35 o C 40 o C].
Sedangkan  variabel  pH  menjadi  3  kondisi yaitu:
Ø Asam [ 0 3 4 6] Ø Netral [4 5 7 8]
Ø Basa [7 8 9 10]
Gambar 9. Variabel input suhu
Gambar 10. Variabel input pH
Rule yang dibuat pada program terdiri dari 9 rule:
Rule 1 29,00 29,50 30,00 30,50 31,00 31,50 1 31 61 91 121 151 181 211 241 271 301 331 361 391 421 Ni la i S uhu ( o C) waktu (s) Suhu Alat Suhu Ituin 3,0 5,0 7,0 1 31 61 91 121 151 181 211 241 271 301 331 361 391 Ni lai p H Waktu (s) pH Alat pH Ituin
IF Suhu = Dingin And pH = Asam Then Kondisi = Tidak baik Rule 2 IF  Suhu  =  Dingin  And  pH=  Netral  Then Kondisi = Kurang Baik Rule 3 IF Suhu = Dingin And pH = Basa Then Kondisi = Tidak baik Rule 4 IF  Suhu  =  Sedang  And  pH  =  Asam  Then Kondisi = Tidak baik Rule 5 IF  Suhu  =  Sedang  And  pH  =  Netral  Then Kondisi = Kurang Baik Rule 6 IF Suhu = Sedang And pH = Basa Then Kondisi = Kurang Baik Rule 7 IF Suhu =  Panas And pH = Asam Then Kondisi = Buruk Rule 8 IF Suhu = Panas And pH = Netral Then Kondisi = Baik Rule 9 IF Suhu = Panas And pH = Basa Then Kondisi = Kurang Baik
Gambar 11. Simulasi aturan fuzzy
Pada  gambar  11  diberikan  simulasi  dengan nilai suhu 34,3 o C dan nilai pH 6,86 maka didapatkan nilai  defuzifikasi  dalam  derajat  keanggotaan  yaitu 0,882.  Maka  berdasarkan  nilai  output,  hasil  proses fuzzy berada dalam derajat keanggotaan 0,882 yang berarti dalam kondisi baik.
Gambar 12. Output proses fuzzy
Gambar 13. Output kondisi pada sistem
Gambar  13  adalah  output  hasil  proses  fuzzy dengan  tiga  kondisi  tanah  yang  ditampilkan menggunakan LCD.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sensor  pH  tanah  dan  sensor  suhu DS18B20 dapat  berfungsi  dengan  baik  dalam  mengukur  suhu dengan  nilai  akurasi  sebesar  96,67  %  dan  akurasi untuk sensor pH tanah sebesar 97%.
Algoritma  fuzzy  dapat  diterapkan  untuk mengetahui kondisi tanah dari parameter-parameter fisis  maupun  kimia  sebagai  input.  Saran  untuk penelitian  selanjutnya  agar  menambahkan  variabel- variabel sebagai input proses fuzzy.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  didanai  dari  Hibah  LPPM Universitas  Singaperbangsa  Karawang  tahun  2019. Oleh  karena  itu  Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada LPPM Universitas Singaperbangsa Karawang dan  juga  pihak-pihak  terkait  yang  telah  mendukung kami dalam penyelesaian penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Iswahyuningsih,  A.,  Aryansyah,  K.,  &  Isnawaty. (2015).  Penerapan  Logika  Fuzzy  pada Sistem  Penanganan  Dini  Kebocoran  LPG dengan Antarmuka Web dan SMS Gateway . fortei , 161-166.
Martin,  J.,  Susanto  E.,  &  Sunarya,  U.  (2015). KENDALI  PH  DAN  KELEMBABAN TANAH  BERBASIS  LOGIKA  FUZZY
MENGGUNAKAN MICROCONTROLLER . e-Proceeding  of  Engineering  :  Vol.2,  No.2 , 2236-2245.
Pancawati, D. Y. (2016). Implemenatsi Fuzzy Logic Controller  Untuk  Mengatur  pH  Nutrisi Pada  Sistem  Hidroponik  Nutrient  Film Technique  (NFT). Jurnal  Nasional  Teknik Elektro , 276-289. Rahmawati,  I.  (2016). PENGARUH  FAKTOR  FISIKA DAN  KIMIA  TANAH  TERHADAP  INDEKS KEANEKARAGAMAN HEWAN TANAH. Pekanbaru:  Program  Studi  Pendidikan Biologi Jurusan PMIPA FKIP.
Sopialena,  &  Palupi,  J.  (2017).  Study  of  climatic factors  on  the  population  dynamics  of Pyricularia  oryzae  on  some  varieties  of paddy rice (Oryza sativa) . BIODIVERSITAS , 701-708.
Sumarni,  N.  R.,  Rosliani,  &  Duriat,  A.  (2010). Pengelolaan Fisik, Kimia, dan Biologi Tanah untuk Meningkatkan Kesuburan Lahan dan Hasil Cabai Merah. J. Hort , 130-137.