## PENERAPAN INTERNET OF THINGS TERHADAP RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING PERAWATAN DAN PENGINGAT PEMBERIAN PAKAN PADA IKAN CUPANG DENGAN METODE FUZZY
Achmad Fauzi, Suryo Adi Wibowo, Renaldi Primaswara Prasetya Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia 1718120@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Ikan cupang ( Betta splendens R ) merupakan ikan yang memiliki banyak bentuk seperti ekor bertipe mahkota/serit ( crown tail ),  Keindahan bentuk sirip dan warna sangat menentukan nilai estetika dan nilai komersial ikan cupang,Namun, pengecekan kolam ikan cupang di masyarakat mayoritas masih dilakukan secara manual, peneliti menggagas untuk mempermudah dengan sistem monitoring ikan  cupang yang bisa diakses kapanpun  dan  di  manapun.Penelitian ini merupakan solusi untuk mempermudah dengan sistem monitoring budidaya ikan cupang yang bisa diakses kapanpun dimanapun. Dengan implementasi metode fuzzy produk skripsi yang dikembangkan mencakup yaitu beberapa sensor yang dapat membantu melakukan monitoring ikan cupang yang lebih efektif dengan menggunakan arduino atau mikrokontroller Hasil pengujian sensor menunjukkan bahwa sensor thermometer dapat berjalan dengan tingkat keakuratan rata-rata    97,09% dalam membaca nilai suhu dan rata-rata 2,9% dari tingkat keeroran, untuk sensor turbidity menunjukkan tingkat keakuratan rata-rata 93,4% dalam membaca nilai kekeruhan, dan tingkat keeroran rata-rata 6,5%. Sedangkan untuk sensor pH meter menunjukkan tingkat keakuratan sebesar rata-rata 95,2% dalam membaca nilai ph, dan rata-rata nilai keeroran adalah 4,6%. Hasil pengujian user ditujukan kepada 10 pengguna mayoritas hasil yang menunjukan setuju.
Kata Kunci : Fuzzy, Arduino, Monitoring, website, Sensor pH, Turbidity.

## 1. PENDAHULUAN
Ikan cupang merupakan salah satu jenis ikan hias yang mempunyai nilai ekonomis tinggi. Ikan cupang yang berkelamin jantan mempunyai warna yang lebih menarik dan memiliki nilai komersial lebih tinggi daripada betina. Upaya untuk memperoieh persentase jantan dapat dilakukan dengan cara manipulasi lingkungan dengan menggunakan pH, Tujuan dari penelitian adalah untuk mengetahui penggunaan pH yang berbeda pada media pemijahan terhadap persentase jantan & betina dan kelulushidupan Ikan Cupang (Betta splendens Regan). (Mochammad Arfa, Suminto, 2017).
Dalam memantau kualitas air dibutuhkan sensor yang berfungsi untuk mendeteksi suhu, keasaman, kekeruhan sebagai indikasi bahwa kualitas air yang didalam akuarium buruk atau baik. Untuk memberikan informasi kepada pemilik akuarium data yang telah diambil dari sensor ditampilkan pada website monitoringDalam sistem monitoring ikan digunakan pengontrolan Logika fuzzy untuk otomatisasi proses penggantian air di pompa. Untuk masukan logika fuzzy itu sendiri berupa pH air, Suhu Dan Kekeruhan memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuhan dan juga hitam putih, dan dalam bentuk linguistic, konsep tidak pasti seperti “sedikit”, “lumayan”, dan “sangat” logika ini berhubungan dengan set teori kemungkinan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Tadeus (2019) dengan judul penelitian “Model Sistem Monitoring pH dan Kekeruhan pada Akuarium Air Tawar Berbasis Internet of Things”. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan suatu model sisten monitoring berbasis IoT berbiaya rendah untuk memberikan informasi parameter pH dan kekeruhan air setiap saat kepada pemilik ikan.Sistem ini dibangun menggunakan komponen opensource dan sensor berbiaya rendah. Data monitoring digunakan untuk mengaktifkan akuator berupa filter air. Filter akan aktif apabila tingkat kekeruhan air sudah melebihi batas kekeruhan yang di tentukan.
Irawan (2019) dengan judul penelitian “ Ruang Kuliah Pintar Pemantau Tingkat Efektivitas Pembelajaran Yang Dapat Mendeteksi Mahasiswa Bosan Dan Mengantuk” Adapun tujuan dari penelitian ini adalah  untuk monitoring ekspresi mahasiswa dengan memanfaatkan kamera untuk mendapatkan citra digital dari wajah semua mahasiswa didalam kelas, kemudian dengan memanfaatkan proses pengolahan citra digital dapat diidentifikasi ekspresi dari masing-masing mahasiswa, sehingga dapat diketahui jika ada mahasiswa yang mulai bosan dan mengantuk Ditambah dengan penerapan kecerdasan buatan pada sistem maka akan didapatkan sebuah ruang kelas yang mampu mengidentifikasikan jika dalam suatu kelas proses pembelajarannya tidak efektif, sehingga
dapat dengan cepat diambil tindakan supaya proses belajar mengajar menjadi maksimal
Riyan Kharisma (2020) dengan judul penelitian
“Rancang bangun Alat Monitoring Dan Penanganan Kualitas Air pada akuarium Ikan hias Berbasis Internet Of Things (IOT)” . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memonitoring kondisi air dengan penangananya, dengan menggunakan IoT sebagai salah satu alternative yang menguntungkan karena menampilkan data secara real time terkoneksi dengan internet. Menggunakan sensor Ph meter sebagai pembaca kadar Ph, sensor suhu DS18B20 sebagai pebacaan suhu dalam air dan sensor TDS sebagai sensor pembacaan kadar salinitas pada air. menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 untuk mengaksi data yang direspon oleh sensor – sensor tersebut. Data yang telah didapat dari sensor akan diaksi oleh NodeMCU dan diteruskan melalui IoT untuk dikirimkan ke server dan diteruskan ke user secara otomatis.
2.2. Internet of Thing (IoT) Internet of Thing (IoT) adalah sebuah konsep dimana suatu objek yang memiliki kemampuan untuk mentransfer data melalui jaringan tanpa memerlukan interaksi manusia ke manusia atau manusia ke komputer. Menurut analisa McKinsey Global Institute, Internet of Things adalah sebuah teknologi yang memungkinkan kita untuk menghubungkan mesin, peralatan, dan benda fisik lainnya dengan sensor jaringan dan aktuator untuk memperoleh data dan mengelola kinerjanya sendiri, sehingga memungkinkan mesin untuk berkolaborasi dan bahkan bertindak berdasarkan informasi baru yang diperoleh secara independen
2.3. Ikan Cupang Ikan cupang merupakan ikan yang memiliki banyak variasi bentuk, yaitu ekor bertipe serit (terkesan berduri) atau crown tailyang sering disebut banyak orang dengan ikan cupang mahkota, ekor setengah bulan atau half moon, ekor pendek yang seringkali di sebutbanyak orang dengan panggilan si plakat dan ekor tipe lilin atau dikenal cupang slayerdengan sirip panjang dan berwarna-warni. Dari berbagai macam bentuk juga warna itulah yang menjadi nilai estetika sehingga menjadi nilai jual ikan cupang. Menurut (Yustina, 2003)
2.4. Arduino Uno Arduino  Uno adalah kit elektronik atau papan rangkaian elektronik opensource yang di dalamnya terdapat komponen utama, yaitu sebuah chip Mikrokontroller dengan jenis AVR dari perusahaan Atmel. Mikrokontroller itu sendiri adalah chip atau IC (intergrated circuit) yanag bisa di program menggunakan komputer. Arduino adalah sebuah board mikrokontroller yang berbasis ATmega328. (Syahwil 2013).

## 2.5. Website
Website adalah halaman web yang dapat diakses publik dan saling terkait yang berbagi satu nama domain. Website dapat dibuat dan dikelola oleh individu, grup, bisnis, atau organisasi untuk melayani berbagai tujuan. Bersama-sama, semua website yang dapat diakses publik membentuk World Wide Web.Meskipun terkadang disebut "halaman web", definisi ini salah, karena website terdiri dari beberapa halaman web (Mardatila 2021).

## 2.6. Sensor pH
Modul  sensor ini merupakan module yang berfungsi untuk mendeteksi tingkat ph air yang dimana outputnya berupa tegangan analog. Sehingga untuk mengkonversi nilai pembacaan harus dimasukan ke dalam rumus di kode program yang dibuat. Dikarenakan module ph  meter sensor ini range output tegangan analognya dari 0 –  3Vdc dengan inputan power supply 3.3 – 5.5Vdc.

## 2.7. Sensor Tubidity
Sensor  Turbidity adalah sensor modul yang berkerja untuk membaca kekeruhan pada air, pada dasarnya partikel kekeruhan tidak bisa dilihat oleh mata langsung. Semakin banyak partikel dalam air menunjukan tingkat kekeruhan air juga tinggi. Semakin tinggi tingkat kekeruhan air akan diikuti oleh perubahan dari tegangan output sensor (Hifnie 2010)

## 2.8. Sensor Suhu
Sensor DS18B20 merupakan sensor digital yang memiliki 12-bit ADC internal. Sangat presisi, sebab jika tegangan referensi sebesar 5Volt, maka akibat perubahan suhu, ia dapat merasakan perubahan terkecil sebesar 5/ (212-1) = 0.0012 Volt!  Pada rentang suhu -10 sampai +85 derajat Celcius, sensor ini memiliki akurasi +/-0.5 derajat. Sensor ini bekerja menggunakan protokol komunikasi 1-wire (Willy 2013).

## 2.9. ESP8266
ESP 8266 adalah sebuah chip yang sudah lengkap dimana didalamnya sudah termasuk processor, memori dan juga akses ke GPIO. Hal ini menyebabkan ESP8266 dapat secara langsung menggantikan Arduino dan ditambah lagi dengan kemampuannya untuk mensupport koneksi wifi secara langsung. (Arafat 2016)

## 2.10. Mini Water Pump
Mini water pump ini merupakan elemen yang berfungsi untuk menyerap sekaigus mendorong air yang terdapat pada system sehingga  dapat bersirkulisasi pada mesin pompa air mini.

## 2.11. Kamera ESP32 - CAM
ESP32-CAM adalah papan pengembangan WiFi / Bluetooth dengan mikrokontroler ESP32 dan
kamera. Ada juga sejumlah GPIO yang tersedia dan ada koneksi untuk antena eksternal. Dengan itu, dewan terlihat sedikit seperti T-Journal TTGO dari Lilygo, tetapi ada juga beberapa perbedaan penting (Willy 2013).

## 2.12. Logika Fuzzy
1. Fuzzifikasi Fuzzifikasi  adalah mengubah masukan yang memiliki nilai kebenaran bersifat pasti (Crisp Input) menjadi bentuk input fuzzy 2. Inference
Inference  adalah  melakukan penalaran dengan menggunakan fuzzy input sebelumnya dan fuzzy rules yang sudah dibuat sebelumnya. Terdapat dua model aturan fuzzy yang banyak digunakan secara luas pada berbagai macam aplikasi yaitu model mamdani dan model Tsukamoto
3. Defuzzification Defuzzification  adalah mengubah nilai fuzzy output menjadi sebuah crisp value sesuai dengan fungsi  keanggotaan  yang sudah ditentukan. Terdapat berbagai macam metode defuzzification yang umum digunakan, yaitu centroid  method, height method, first or last of maxima, mean max method, weighted average. Pada sistem in logika fuzzy yang digunakan adalah fuzzy sugeno, dikarenakan keluaran dari fuzzy ini bukan merupakan bilangan fuzzy tapi merupakan kosekuen dari kondisi rule yang dipetakan pada keluaran. Sehingga dapat digunakan pada sistem ini.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Kebutuhan Non Fungsional
Adapun beberapa kebutuhan non fungsional ini adalah:
1.  Perangkat Keras (Hardware)
a.  Arduino Uno R3 b.  Modul ESP8266 c.  Sensor Turbidity
d.  Sensor Ph
e.  Sensor Suhu
f.  Mini Water Pump
g.  Kamera ESP CAM
2.  Perangkat Lunak (Software)
a.  Arduino IDE
b.  Telegram Bot c.  Web Browser
3.2. Blok Diagram Sistem Sensor ph dan sensor Turbidity berserta sensor suhu yang terdapat pada kolam lah yang akan mengirimkan data ke arduini uno. Dibantu nantinya Modul wifi ESP8266 sebagai penghubung sensor dengan database sehingga data yang keluarkan dapat lancar dan akurat sehingga tidak ada kekeliruan dalam data yang mucul di website di admin. Proses kerja pada alat ini di tunjukkan pada Gambar 1
Gambar 1. Blok diagram sistem

## 3.3. Desain Wiring sistem

## 3.4. Flowchart Sistem
Adapun alur proses  flowchat sistem dijelaskan pada gambar 2.
Gambar 2 Flowchart Sistem Berdasarkan flowchart pada Gambar 3, sistem dimulai cek PH air yang masuk menggunkan sensor PH. Kemudian Inisialisasi  range kekeruhan air pada sensor Turbidity. Inisialisasi range sensor ph yaitu dengan cara mengukur berapa ph yang dibutuhkan oleh ikan cupang. Kemudian baca hasil dari sensor Turbidity dan sensor ph. Dan Di di olah dalam database dan di tampikan dengan visual website.

## 3.5. Flowchat Fuzzy
Gambar 3 Flowchart Fuzzy
Berdasarkan flowchart pada Gambar 3, sistem dimulai Perancangan sistem dengan implementasi metode Fuzzy membutuhkan beberapa tahap pertama proses pembacaan sensor keruh, suhu dan ph sehingga akan menghasilkan outputan yang sesuai  dengan perhitungan Fuzzy. Tahap-tahap proses tersebut meliputi fuzzifikasi, pembuatan rule base, inferensi dan defuzzifikasi
3.6. Tahap Fuzzifikasi Sistem fuzzifikasi akan memproses 3 input yaitu input dari sensor pH,  sensor suhu dan sensor kekeruhan. Data tersebut berupa nilai tegas atau crips. Fuzzifikasi ini mengubah dari nilai tegas ke nilai fungsi keanggotaan. Pada fungsi keanggotaan sensor pH memiliki 3 kondisi yaitu asam, normal dan basa. Fungsi keanggotaan sensor suhu memiliki 3 kondisi yaitu dingin, normal dan panas. Sedangkan Fungsi keanggotaan sensor kekeruhan memiliki 3 kondisi yaitu tidak keruh, keruh dan sangat keruh.
Tabel. 1 Rule Fuzzy No Suhu pH Kekeruhan Kondisi pompa 1 Dingin Asam Normal Menyala lama 2 Dingin  Normal Keruh Menyala sebentar 3 Dingin Basa Sangat keruh Menyala lama 4 Normal Asam Normal Menyala sebentar 5 Normal  Normal Keruh Menyala sebentar 6 Normal Basa Sangat keruh Menyala lama 7 Panas Asam Normal Menyala lama 8 Panas Normal Keruh Menyala sebentar 9 Panas Basa Sangat keruh Menyala lama 10 Asam Dingin Normal Menyala sebentar 11 Asam Normal Keruh Menyala sebentar 12 Asam Panas Sangat keruh Menyala lama 13  Normal  Dingin Normal Menyala sebentar 14  Normal  Normal Keruh Menyala sebentar
15  Normal Panas Sangat keruh Menyala lama 16 Basa Dingin Normal Menyala sebentar 17 Basa Normal Keruh Menyala sebentar 18 Basa Panas Sangat keruh Menyala lama 19  Normal  Dingin Asam Menyala sebentar 20  Normal  Normal Normal Mati 21  Normal Panas Basa Menyala lama 22 Keruh Dingin Asam Menyala lama 23 Keruh Normal Normal Menyala sebentar 24 Keruh Panas Basa Menyala lama 25 Sangat keruh Dingin Asam Menyala lama 26 Sangat keruh Normal Normal Menyala sebentar 27 Sangat keruh Panas Basa Menyala lama Setelah mendapatkan proses rule base, maka akan menjalankan proses selanjutnya yaitu defuzzifikasi, dimana setiap variabel akanmengevaluasi setiap rule untuk mencari nilai minimum.
Tabel 2. Tahap Inferensi R1 = Min (dingin [25] & Asam [5] & Normal [220]) menyala lama = Min (0,33 ; 0,4 ; 0,6) = 0,33 Nilai Z = 0,33 = z – 5 / 10 – 5 = 6,65 R2 = Min (dingin [25] & Normal [5] & Keruh [220]) menyala sebentar = Min (0,33 ; 0,6 ; 0,4) = 0,33 Nilai Z = 0,33 = 10 – z / 10-5 = 8,33 R3 = Min (dingin [25] & Basa [5] & Sangat keruh [220]) menyala lama = Min (0,33 ; 0 ; 0) = 0 Nilai Z = 0 = z - 5 / 10 - 5 = 5 R4 = Min (Normal [25] & Asam [5] & Normal [220]) menyala sebentar = Min (0,67 ; 0,4 ; 0,6) = 0,4 Nilai Z = 0,4 = 10 – z / 10 -5 = 5,4 R5 = Min (Normal [25] & Normal [5] & Keruh [220]) menyala sebentar = Min (0,67 ; 0,6 ; 0,4) = 0,4 Nilai Z = 0,4 = 10 – z / 10 – 5 = 5,4 R6 = Min (Normal [25] & Basa [5] & Sangat Keruh [220]) menyala lama = Min (0,67 ; 0,6 ; 0) = 0 Nilai Z = 0 = z – 5 / 10 – 5 = 5 R7 = Min (Panas [25] & Asam [5] & Normal [220]) menyala lama = Min (0 ; 0,4 ; 0,6) = 0 Nilai Z = 0 = z – 5 / 10 -5 = 5 R8 = Min (Panas [25] & Normal [5] & Keruh [220]) menyala sebentar = Min (0 ; 0,6 ; 0,4) = 0 Nilai Z = 0 = 10 – z / 10 – 5 = 10 R9 = Min (Panas [25] & Basa [5] & Sangat Keruh [220]) menyala lama = Min (0 ; 0 ; 0) = 0 Nilai Z = 0 = z – 5  = 10 – 5 = 5 R10 = Min (Asam [5] & Dingin [25] & Normal [220]) menyala sebentar = Min (0,33 ; 0,4 ; 0,6) = 0,33 Nilai Z = 0,33 = 10 – z / 10 – 5 = 8,35 R11 = Min (Asam [5] & Normal [25] & keruh [220]) menyala sebentar = Min (0,4 ; 0,67 ; 0,4) = 0,4 Nilai Z = 0,4 = 10 – z = 10 – 5 = 5,4
R12 = Min (Asam [5] & Panas [25] & Sangat keruh [220]) menyala sebentar = Min (0,4 ; 0 ; 0)
= 0 Nilai Z = 0 = z – 5 / 10 – 5 = 5 R13 = Min (Normal [5] & Dingin [25] & Normal [220]) menyala sebentar = Min (0,6 ; 0,33 ; 0,6)
= 0,33 Nilai Z = 0,33 = 10 – z / 10 – 5 = 8,35 R14 = Min (Normal [5] & Normal [25] & keruh [220]) menyala sebentar = Min (0,6 ; 0,67 ; 0,4) = 0,4
Nilai Z = 0,4 = 10 – z / 10 – 5 = 5,4 R15 = Min (Normal [5] & Panas [25] & sangat keruh [220]) menyala lama
= Min (0,4 ; 0 ; 0)
= 0
Nilai Z = 0 = z – 5 / 10 – 5 = 5 R16 = Min (Basa [5] & Dingin [25] & Normal [220]) menyala sebentar = Min (0,4 ; 0,67 ; 0)
= 0
Nilai Z = 0 = 10 – z / 10 – 5 = 5
R17 = Min (Basa [5] & Normal [25] & keruh [220]) menyala sebentar = Min (0 ; 0,67 ; 0,4) = 0 Nilai Z = 0 =  10 – z / 10 – 5 = 5 R18 = Min (Basa [5] & Panas [25] & sangat keruh [220]) menyala lama = Min (0 ; 0 ; 0) = 0 Nilai Z = 0 = z – 5 / 10 – 5 = 0
R19 = Min (Normal [220] & Dingin [25] & Asam [5]) menyala sebentar = Min (0,6 ; 0,33 ; 0,4) = 0,33 Nilai Z = 0,33 = 10 – z / 10 – 5 = 8,35
R20 = Min (Normal [220] & Normal [25] & Normal [5]) mati = Min (0,6 ; 0,67 ; 0,6) = 0,6 Nilai Z = 0,6 = 10 – z / 10 – 5 = 7 R21 = Min (Normal [220] & Panas [25] & Basa [5]) menyala lama = Min (0,6 ; 0 ; 0)
= 0 Nilai Z = 0 -= z – 5 / 10 – 5 =5
R22 = Min (Keruh [220] & Dingin [25] & Asam [5]) menyala lama = Min (0,4 ; 0,33 ; 0,4) = 0,33
Nilai Z = 0,33 = z – 5 / 10 – 5 = 9,6 R23 = Min (Keruh [220] & Dingin [25] & Asam [5]) menyala sebentar = Min (0,4 ; 0,67 ; 0,6) = 0,4 Nilai Z = 0,4 = 10 – z / 10 – 5 = 5,4 R24 = Min (kerus [220] & Panas [25] & Basa [5]) menyala lama = Min (0,4 ; 0 ; 0) = 0 Nilai Z = 0 = z – 5 / 10 – 5 = 5 R25 = Min (Sangat keruh [220] & Dingin [25] & Asam [5]) menyala lama = Min (0 ; 0,33 ; 0,4)
= 0 Nilai Z = 0 = z – 5 / 10 – 5 = 5
R26 = Min (Sangat Keruh [220] & Normal [25] & Normal [5]) menyala sebentar = Min (0 ; 0,67 ; 0,6)
= 0
Nilai Z = 0 = 10 – z / 10 – 5 = 5
R27 = Min (Sangat Keruh [220] & Panas [25] & Basa [5]) menyala Lama = Min (0 ; 0 ; 0)
= 0 Nilai Z = 0 = z – 5 / 10 – 5 = 5

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan proses pengimplementasian sistem untuk dijadikan sebuah aplikasi. Pada pengujian dijelaskan hasil dari monitoring sistem budidaya ikan tombro. Setelah itu hasil uji coba akan dilakukan analisis untuk mencapai tujuan yang telah dipaparkan sebelumnya
4.2. Tampilan Home Pada tampilan Hom Web monitoring ikan cupang dapat menampilkan sensor suhu, kekeruhan dan pH di website. Berisi informasi monitoring tentang kondisi terakhir dari sistem monitoring ikan cupan yang dideteksi berupa ph air, suhu air, tingkat keruh air kolam

## Gambar 5 Tampilan Home

## 4.3. Tampilan Halaman Statistik
Pada  halaman  statistik merupakan tampilan dari menu grafik. Berisi grafik dari 3 data sensor yang disimpan pada database.
Gambar 6 Tampilan Statistis

## 4.4. Rancang Bangun Prototipe
Gambar 7 TampilanPrototipe
Gambar  ini  merupakan tampilan prototype d ari aquarium sistem monitoring ikan cupang yang akan digunakan untuk monitoring. Terdapat sensor suhu, sensor pH, dan sensor kekeruhan , terdapat 2 mini water pump pada aquarium

## 4.5. Pengujian ESP8266
Dilakukan pengujian terhadap ESP8266 yang merupakan modul wifi. Berikut hasil dari pengujian esp8266.
Tabel 3. Pengujian ESP8266 NO Waktu Delay (Detik) Waktu pengiriman Waktu Tampil di Web 1 10:30:00 10:30:05 5 2 10:30:16 10:30:21 5 3 10:30:33 10:30:37 5 4 10:30:50 10:30:55 5 5 10:31:06 10:31:11 5
Berdasarkan dari tabel 3, bahwa hasil pengujian terhadap ESP8266 diketahui keseluruhan pengiriman dari watu mengirim  hingga waktu tampilan  di web terjeda Delay selama 5 Detik.
4.6. Hasil Pengujian sensor Suhu DS18B20 Pengujian sensor suhu DS18B20 dilakukan dengan cara melihat nilai perbandingan hasil pengukuran suhu antara sensor suhu DS18B20 dan termometer raksa.
Tabel 4. Hasil Pengujian Suhu No.  Waktu Suhu Eror  Keakuratan Sensor  Termo meter 1 00:00:30 24 25 4% 96% 2 00:01:00  24,12 25 3,52% 96,48% 3 00:01:30  24,32 25 2,72% 97,28% 4 00:02:00  24,43 25 2,28% 97,72% 5 00:02:30  24,50 25 2% 98% Nilai Rata-rata 2,9% 97,09%
Berdasarkan dari hasil uji coba pada tabel 4, bahwa pengujian Suhu pada sensor dan thermometer tingkat  keakuratan  seiring bertambahnya waktu, semakin tinggi, sedangkan tingkat keeroran semakin rendah. Dan untuk pengujian keakuratan pada thermometer dapat berjalan dengan tingkat keakuratan rata-rata 97,09% dan rata-rata 2,9% dari tingkat keeroran.

## Gambar 8 Thermo Raksa
4.7. Hasil Pengujian Sensor Turbidity Pengujian sensor turbidity dilakukan dengan cara melihat nilai perbandingan hasil pengukuran suhu antara sensor turbidity dan turibidity meter skala pembacaan alat ini yaitu mulai dari 0 sampai 1000.
Tabel 5. Hasil pengujian Kekeruhan N o Waktu Kekeruhan Eror Keakurat an Sensor Turbidity Meter 1  00:00:30 747 802 6,8% 93,14% 2  00:01:00 732 800 8,5% 91,5% 3  00:01:30 752 822 8,5% 91,4% 4  00:02:00 800 833 4% 96% 5  00:02:30 775 815 5% 95% Nilai Rata-rata 6,5% 93,4% Berdasarkan dari tabel 5 bahwa hasil pengujian kekeruhan sensor dan turbidity meter di ketahui tingkat keakuratan mengalami naik turun dari per 30 detik, begitupun dengan tingkat keeroran juga mengalami naik turun. sensor turbidity menunjukkan tingkat keakuratan rata-rata 93,4% dalam membaca nilai kekeruhan, dan tingkat keeroran rata-rata 6,5%.

## Gambar 9 Turbidity Meter

## 4.8. Hasil Pengujian Sensor pH
Pengujian  sensor  pH dilakukan untuk mengetahui apakah sensor ph telah aktif atau tidak sehingga dapat dilakukan proses pendeteksian kadar ph berikut adalah hasil pengukuran ph
Tabel 6. Hasil Pengujian pH No  Waktu pH Eror  Keakuratan Sensor  pH Meter 1  00:00:30 6,78 7 3,14% 96,85% 2  00:01:00 6,8 7 2,85% 97,14% 3  00:01:30 6,68 7 4,5% 95,4% 4  00:02:00  6,5% 7 7,14% 92,8% 5  00:02:30  6,6% 7 5,7% 94,2% Nilai Rata-rata 4,6% 95,2%
Berdasarkan dari hasil uji coba pada tabel 6, bahwa pengujian pH pada sensor dan pH Meter dapat diketahui nilai keakuratan  di di setiap waktu per 30 detik mengalami naik turun, dan begitupan pada tingkat keeroran. Sedangkan untuk tingkat keakuratan sensor pH meter menunjukkan nilai sebesar rata-rata 95,2% dalam membaca nilai ph, dan rata-rata nilai keeroran adalah 4,6%.

## Gambar 10 Tester pH
4.9. Pengujian Software Sistem Pengujian software pada penelitian ini dengan dilakukannya menguji kompabilitas website terhadap web browser yang bertujuan untuk  mengetahui apakah halaman website yang dibuat dapat menampilkan keseluruhan data sesuai dengan perancangan bukan hanya pada satu web browser  yang sering digunakan pada umumnya. Hasil uji coba kompabilitas website terhadap web browser seperti ditunjukan pada Tabel 4
Tabel. 7 Pengujian Software No Aspek Pengujian Web Browser Mozila Firefox Versi 89 chrome Versi 91.0.4472.10 Microsoft Edge Versi 11.0.13 1 Menampilkan kondisi suhu air ✓ ✓ ✓ 2 Menampilkan kondisi Keruh air ✓ ✓ ✓ 3 Menampilkan kondisi Keasaman air ✓ ✓ ✓ 4  Menampilkan data grafik ✓ ✓ ✓ 5  Fungsi logout ✓ ✓ ✓ 6  Tampilan Login ✓ ✓ ✓ Keterangan : • ✓ : Berhasil
•  x : Tidak Berhasil
Dapat dilihat hasil uji coba pada tabel 4.2 bahwa aplikasi yang dibuat dapat berjalan dengan baik pada web browser mozila  firefox,  Google Chrome dan Microsoft Edge yaitu tampilan login dan semua fungsi di halaman utama seperti panel data atau tabel, panel data grafik, dan tampilan logout berfungsi dengan baik serta semua responsif dari aplikasi dan alat bisa berjalan dengan baik
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  perancangan monitoring perawatan ikan cupang maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Berdasarkan hasil pengujian fungsional menunjukkan hasil 100%, artinya sistem yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa sistem monitoring dan perawatan ikan cupang dapat bekerja dengan baik.
2. etode Fuzzy Sugeno dapat memenuhi tujuan untuk memonitoring perawatan pada budidaya ikan cupang berbasis IoT
3. Berdasarkan hasil pengujian pada browser, aplikasi dapat berjalan dengan baik pada web browser Google Chrome Versi 91.0.4472.10, Mozilla Firefox Versi 89 dan Microsoft Edge Versi 11.0.13. semua fungsi dihalaman utama sepertyi panel data, atau tabel, grafik, dan tampilan logout berfungsi dengan baik serta semua responsive dari aplikasi dan alat bisa berjalan dengan baik.
4. Berdasarkan dari hasil uji coba pada pengujian Suhu pada sensor dan thermometer dapat berjalan dengan tingkat keakuratan rata-rata 97,09% dan rata-rata 2,9% dari tingkat keeroran.
5. Berdasarkan dari hasil pengujian kekeruhan sensor dan turbidity meter di ketahui tingkat keakuratan sensor turbidity rata-rata 93,4% dalam membaca nilai kekeruhan, dan tingkat keeroran rata-rata 6,5%.
6. Berdasarkan dari hasil uji coba pengujian pH pada sensor dan pH Meter dapat diketahui nilai keakuratan sebesar rata-rata 95,2% dalam membaca nilai ph, dan rata-rata nilai keeroran adalah 4,6%.
7. Berdasarkan dari hasil pengujian terhadap ESP8266 diketahui keseluruhan pengiriman dari watu mengirim hingga waktu tampilan di web terjeda Delay selama 5 Detik.

## 5.2. Saran
Dari hasil penelitian  yang dilakukan oleh penulis, maka penulis menyarankan untuk pengembangan penlitian sebagai berikut:
1. penelitian ini masih bisa untuk dikembangkan dan dilanjutkan dengan menambahkan beberapa parameter,  sehingga bisa lebih spesifik lagi dalam memonitoring dan menentukan perawatan ikan.
2. Dapat dikembangkan website yang lebih baik untuk pengembangan selanjutnya, bisa menggunakan android untuk memantau perkembangan  kondisi Ikan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sandeep. Minz, “Arduino Based Automatic Irrigation System”, ADBU Journal Of Electrical and Electronics Engineering (AJEEE) vol. 3, Base. 1, 2019
[2] Wicaksono, M.F. 2017. Implementasi Modul Wifi Nodemcu Esp8266 Untuk Smart Home. Jurnal Teknik Komputer Unikom. 6(1):1-6
[3] Fahru, Muhammad (2018) IMPLEMENTASI SISTEM MANAJEMEN KUALITAS AIR PADA BIDIDAYA LOBSTER AIR TAWAR BERBASIS INTERNET OF THINGS(IOT). Tanggerang: (STMIK) Raharja [4] C. Rozikin, H. Sukoco, and S. K. Saptomo, “Sistem Akuisisi Data Multi Node untuk Irigasi Otomatis Berbasis Wireless Sensor Network,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), vol. 6, no. 1, 2017 [5] Pratama, R.  M. 2017. Pengontrolan Otomatis Suhu Air Pada Kolam Pembenihan Ikan Berbasis Komputer Mini [6] Setiawan, Yoyok. 2017 Rancang Bangun Pemantantaun Dan Penjadwalan Alat Pemberi Pakan Ikan Otomatis Secara Jarak Jauh [7] Joseph Dedy Irawan. “Ruang Kuliah Pintar Pemantau Tingkat Efektivitas Pembelajaran Yang Dapat Mendeteksi Mahasiswa Bosan Dan Mengantuk”. http://eprints.itn.ac.id/3306/(2017) [8] Dony Ariefianto “pemanfaatan metode fuzzy untuk budidaya ikan tombro Berbasis Iot (Internet of Thing)” https://ejournal.itn.ac.id/3303/(2021).