Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128
Sistem Pengendalian Water Pump Untuk Mengatur Volume Level Air Dengan Logika Fuzzy Pada Pengairan Hidroponik
Rakhmat Kurniawan 1 , Sriani 2 , Alfan Ramadhan S 3 1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer,Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia
E-mail: 1 rakhmat.kr@uinsu.ac.od , 2 sriani@uinsu.ac.id , 3 alfanr046@gmail.com

## Abstract
Hydroponic culture can produce optimal plant growth, the yield and quality are better than soil media, the efficiency and quality of production depends on many factors such as controlling  nutrition,  plant  genotype,  freezing  method,  disease  control,  temperature control  and  controlling  the  amount  of  water  in  the  tendons.  Water  that  is  circulated through the hydroponic network is supplied through a water pump. A lot of water supply cannot  be  stable,  which  can  result  in  a  decrease  in  plant  quality,  namely  the  control  of hydroponic  water  pumps  can  be  adjusted  with  the  Tsukamoto  fuzzy  system.  This  study used the NFT hydroponic method, which is suitable for green vegetables such as mustard greens, lettuce, spinach, pakcoy, cucumber, tomatoes, and others. The application of this pump sensor monitoring tool uses a microcontroller based on the IoT platform. Also used Blynk  software  to  display  information  from  programming  via  Arduino  software. Ultrasonic  circuit,  the  sensor  will  measure  the  distance  to  the  air  surface,  which  will determine  at  what  distance  the  water  tap  will  open  to  fill  air  into  the  tendons.  After running a number of experiments the content of water tendons can be controlled by fuzzy Tsukamoto.  It  is  hoped  that  for  further  development  it  can  use  sensors  other  than Ultrasonic, and for further development it can use a large number of plants.
Keywords: hydroponics, arduino, sensors, blynk.

## Abstrak
Kultur hidroponik dapat menghasilkan pertumbuhan tanaman yang optimal, hasil dan kualitasnya  lebih  baik  dari  media  tanah,  efisiensi  dan  kualitas  produksinya  tegantung pada banyak faktor seperti pengendalian nutrisi, genotipe tanaman, metode penanaman, pengendalian  penyakit,  pengendalian  suhu  dan  pengendalian  jumlah  air  di  tendon.  Air yang  disirkulasikan  melalui  jaringan  hidroponik  disuplai  melalui  pompa  air  (water pump).  Pasokan  air  jumlahnya  bisa  tidak  stabil,  yang  bisa  berakibat  pada  menurunnya kualitas  tanaman,  yaitu  mengontrol  pompa  air  hidroponik  dapat  diatur  dengan  sistem fuzzy  Tsukamoto.  Pada  penelitian  ini  digunakan  hidroponik  metode  NFT,  yang  sesuai untuk  sayuran  hijau  seperti  sawi,  selada,  bayam,  pakcoy,  timun,  tomat,  dan  lain-lain. Penerapan  alat  monitoring  sensor  pompa  ini  menggunakan  mikrokontroller  berbasis platform IoT. Juga digunakan perangkat lunak Blynk untuk menampilkan informasi dari pemrograman  melalui  perangkat  lunak  Arduino.  Rangkaian  Ultrasonic,  sensor  akan mengukur  jarak  dengan  permukaan  air,  yang  akan  ditentukan  pada  jarak  berapa  keran air  akan  terbuka  untuk  mengisi  air  kedalam  tendon.  Setelah  menjalankan  sejumlah percobaan  alat  pengontrol  isi  tendon  air  dapat  dikontrol  dengan  fuzzy  Tsukamoto. Diharapkan  untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat  menggunakan  sensor  selain Ultrasonic,  dan  untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat  menggunakan  jumlah  tanaman yang dalam skala besar.
Kata Kunci: hidroponik, Arduino, sensor, blynk.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128

## 1. Pendahuluan
Hidroponik sebagai  teknik yang  melibatkan penanaman tanaman di air menggunakan nutrisi  mineral  tanpa  tanah.  Kontrol  nutrisi  yang  mudah  diatur  komposisinya, minimalisasi  kontaminasi  tanah,  pertumbuhan  tanaman  lebih  cepat,  siklus  panen  lebih pendek,  menjadikan  hidroponik  sebagai  produksi  tanaman  alternatif  yang  penting. Walaupun  kultur  hidroponik  dapat  menghasilkan  pertumbuhan  tanaman  yang  optimal, hasil  dan  kualitasnya  lebih  baik  dari  media  tanah,  efisiensi  dan  kualitas  produksinya tergantung  pada  banyak  faktor  seperti  pengendalian  nutrisi,  genotipe  tanaman,  metode penanaman, pengendalian penyakit, dan pengendalian suhu.
Pengendalian jumlah pasokan air pada sirkulasi air hidroponik perlu diperhatikan.Air yang disirkulasikan melalui jaringan hidroponik disuplai melalui pompa air ( water pump ). Pasokan  air  jumlahnya  bisa  tidak  stabil,  yang  bisa  berakibat  pada  menurunnya  kualitas tanaman.  Hal  ini  menjadi  dasar  dalam  menetapkan  rumusan  masalah,  yakni  bagaimana pompa  air  hidroponik  dapat  diatur  dengan  sistem fuzzy agar  level  pasokan  airnya  sesuai dengan yang diinginkan.
Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun  1965  tentang  teori  analisis  himpunan fuzzy .   Lotfi  Asker  Zadeh  adalah  seorang ilmuwan  Amerika  Serikat  berkebangsaan  Iran.  Zadeh  berpendapat  bahwa  logika  benar dan salah dalam logika konvensional tidak dapat mengatasi masalah gradasi yang berada pada dunia nyata. Untuk mengatasi masalah gradasi yang tidak terhingga tersebut, Zadeh mengembangkan  sebuah  himpunan fuzzy .  Tidak  seperti  logika  boolean,  logika fuzzy mempunyai nilai yang kontinue. Samar dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan dan  derajat  dari  kebenaran.  Oleh  sebab  itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan sebagian salah pada waktu yang sama [1].
Beberapa  penelitian  sudah  menggunakan  sistem fuzzy ,  seperti  untuk  untuk  arsitektur ruang [2], mengukur efektifitas logika camp [3], perhitungan aviasi [4]. Sementara itu [5] menggunakan fuzzy kontrol  untuk  sistem  hidroponik,  dan  konsep fuzzy untuk  kehidupan sehari-hari [6]. Teknologi otomatisasi menggunakan logika fuzzy berbasis mikrokontroler juga  sudah  dilakukan  untuk  kontrol  budidaya  ikan  gurame  [7],  dan  juga  penentuan kualitas  bibit  padi  [8].  Pada  penelitian  ini  fokus  permasalahan  adalah  bagaimana menerapkan  metode  logika fuzzy agar  dapat  mengatur  volume  level  air  untuk  pengairan hidroponik, data yang digunakan sebagai acuan adalah data pasokan air yang sebelumnya, dan  bagaimana  menghasilkan  sistem  yang  berupa  rangkaian  pompa  air  yang  dapat mengatur volume level air menggunakan logika fuzzy untuk pengairan hidroponik. Dalam  pelaksanaannya  logika fuzzy yang  digunakan  adalah  metode  Tsukamoto, khusus  untuk  memprediksi  jumlah  pasokan  air  di  tendon,  agar  dapat  mengatur  volume level air untuk pengairan hidroponik, yang dapat mengatur volume level air menggunakan logika fuzzy untuk  pengairan  hidroponik.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  NFT memiliki  akar  tanaman  yang  tumbuh  pada  lapisan  larutan  nutrisi  yang  dangkal  dan tersirkulasi. Hal ini memungkinkan tanaman memperoleh air, nutrisi, dan oksigen secara cukup.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Tanaman Hidroponik
Budidaya  hidroponik  adalah  pilihan  yang  murah  dan  mudah  untuk  produksi  sayuran organik,  yang  melibatkan  nutrisi  mineral  tanpa  tanah.  Kontrol  nutrisi  mudah  diatur komposisinya,  dapat  meminimalisasi  kontaminasi  tanah,  pertumbuhan  tanaman  lebih cepat,  siklus  panen  lebih  pendek,  menjadikan  hidroponik  sebagai  produksi  tanaman alternatif  yang  penting.  Namun  kualitas  produk  yang  harus  dikontrol,  serta  penerimaan konsumen  pentingnya  sayuran  hidroponik  adalah  hal  yang  harus  terus  dijaga.  Tanaman tumbuh  secara  hidroponikmineral  dan  klorofilnya  lebih  banyak  dibandingkan  dengan yang di tanam di media tanah [9].

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128
Walaupun kultur hidroponik dapat menghasilkan pertumbuhan tanaman yang optimal, hasil  dan  kualitasnya  lebih  baik  dari  media  tanah,  efisiensi  dan  kualitas  produksinya tergantung pada banyak faktor seperti pengendalian air, nutrisi, genotipe tanaman, metode penanaman, pengendalian penyakit, dan pengendalian suhu.
Ada beberapa sistem hidroponik, yaitu sistem wick yakni dengan sistem sumbu, yang memanfaatkan  aksi  kapiler  air,  untuk  menarik  air  dan  nutrisi  dari  reservoir  ke  tanaman. Aksi kapiler, air dan nutrisi terlarut melakukan penyaluran air dari reservoir ke tanaman melalui sumbu .
Gambar 1. Diagram Hidroponik Sistem Wick [10]
Kemudian  ada  system  Metode Floating  Hydroponic  System (FHS)  dilakukan  dengan cara  tanaman  ditancapkan  pada  lubang  styrofoam  yang  terapung  di  atas  permukaan larutan  nutrisi  yang  ada  di  dalam  reservoir,  sehingga  akar  tanaman  terendam  larutan nutrisi.
Pada FHS atau rakit apung, aerasi dapat berjalan lancar dengan meletakkan mangkok kecil  yang  dilubangi  di  dalam  reservoir  untuk  memberi  ruang  antara  larutan  nutrisi dengan  akar  tanaman.  Selain  itu,  juga  bisa  menggunakan  alat  seperti  aerator,  pompa akuarium, atau powerhead dengan selang udara yang dimasukkan dalam reservoir.
Gambar 2. Diagram Hidroponik Sistem Floating
Hydroponic  System  (FHS) atau  Rakit  Apung  [10]  Juga  ada  metode  pasang  dan  surut disebut juga Ebb and Flow atau Flood and Drain ini, bekerja dengan pompa yang secara berkala  mengalirkan  larutan  nutrisi  ke  reservoir  hingga  merendam  akar  dan  dialirkan kembali ke reservoir dengan interval waktu tertentu
Gambar 3. Diagram Hidroponik Sistem Pasang dan Surut [11][12]
Metode Drip  irrigation atau  Irigasi  Tetes  juga  bisa  dilakukan,  yakni  dengan cara pemberian  larutan  nutrisi  dalam  bentuk  tetes  ( drip ),  sehingga  lebih  menghemat  air  dan nutrisi .
Gambar 4. Diagram Hidroponik Sistem Drip irrigation atau Irigasi Tetes [12]
Pada  metode  ini  larutan  nutrisi  disambungkan  dengan  selang  tetes  dari  reservoir  ke daerah dekat perakaran tanaman. Kecepatan tetesan dapat diatur sesuai takaran dosis. Juga ada metode deep water culture , yaitu tanaman ditempatkan pada net pot dan akar ada di dalam larutan nutrisi.
Gambar 5. Diagram Hidroponik Sistem Deep Water Culture (DWC ) [10]
Pada penelitian ini digunakan metode Nutrient Film Technique (NFT), yakni memiliki akar tanaman yang tumbuh pada lapisan larutan nutrisi yang dangkal dan tersirkulasi. Hal ini memungkinkan tanaman memperoleh air, nutrisi, dan oksigen secara cukup.
Gambar 6 . Diagram Nutrient Film Technique (NFT) [10]
Larutan  nutrisi  dialirkan  menggunakan  pompa  dari  reservoir  ke  perakaran  tanaman yang ada di pipa paralon (PVC) dan kembali lagi ke reservoir. Metode NFT sesuai untuk sayuran hijau seperti sawi, selada, bayam, pakcoy, timun, tomat, dan lain-lain. Metode ini sangat  banyak  digunakan  dan  populer  untuk  hidroponik  skala  bisnis  dan  skala  besar. Namun  untuk  petani  hidroponik  pemula,  skala  kecil,  atau  petani  hobi  jarang menggunakan  metode  ini.  Metode  NFT  membutuhkan  perhatian  dan  perawatan  yang ekstra agar hasil panen optimal.

## 2.2. Sistem Pengendalian Pompa
Beberapa  penelitian  dengan  menggunakan  sistem  pengendalian  telah  dilakukan, seperti  penelitian  terkait  kontol  temperatur  [13],  sinyal  untuk  mengontrol  sistem  kontrol level cahaya ruangan kantor  [14-18]. Sistem pengendalian diperlukan untuk memastikan sebuah  proses  terlaksana  dengan  baik.  Demikian  juga  halnya  sistem  pengendalian terhadap  tanaman  hidroponik  bisa  dilakukan.  Selain  mengendalikan  nutrisi  tanaman, sistem  pengendalian  juga  bisa  dilakukan  pada  pompa  yang  mensuplai  air  di  sistem hidroponik.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128
Pada penelitian ini tahap perakitan komponen ( layout ) yang dirancang terlebih dahulu dibuat  diagram  bloknya  sehingga  pada  tahap  perancangan  disesuaikan  dengan  diagram blok instalasi pompa air yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 7. Diagram Instalasi Hidroponik
Pada  diagram  blok  digambarkan  sistem  perangkat  keras  pada  instalasi  pompa  air. Adapun penjelasan diagram blok sebagai berikut:
a. Instalasi utama adalah rangkaian penampung air di tandon, dan rangkaian NFT
b. Arduino Uno berfungsi sebagai otak dari sistem yang memproses data dari sensor dan juga mengirimkan data yang sudah diterima ke user
c. Sensor level air berfungsi membaca level air di tandon
d. Pompa air berfungsi sebagai pengatur sirkulasi air dari PDAM ke tandon
e. Ada sensor nutrisi berfusngi membaca kadar PPM nutrisi tanaman ke tandon
f. Pompa nutrisi berfungsi sebagai pengatur sirkulasi nutrisi ke tandon. Selanjutnya yang dilakukan adalah perancangan flowchart penerapan fuzzy fikasi pada pompa air, yakni sebagai berikut:
Gambar 8. Flowchart Penerapan Fuzzy fikasi Pada Pompa Air
Untuk  memastikan  penelitian  ini  bisa  dilakukan  sehingga  mencapai  tujuan  yang diinginkan, yakni sbb:
a. menginisialisasi level air di tandon
b. jika tandon kurang dari level 70, sistem akan mengaktifkan pilihan menu pompa, yaitu Normal, Implementasi Fuzzy Tsukamoto dan Implementasi Fuzzy Sugeno
c. jika pilihan pompa Normal, maka air dipompa ke tandon sampai level 90
d. jika  pilihan  pompa Fuzzy Tsukamoto,  maka  dilakukan  prediksi  level  air  dengan penerapan Fuzzy Tsukamoto,  kemudian  air  dipompa  ke  tandon  sesuai  dengan  hasil prediksi Fuzzy Tsukamoto
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128
e. jika pilihan pompa Fuzzy Sugeno, maka dilakukan prediksi level air dengan penerapan Fuzzy Sugeno,  kemudian  air  dipompa  ke  tandon  sesuai  dengan  hasil  prediksi Fuzzy Sugeno.
f. setelah  salah  satu  dari  ketiga  pilihan  pompa  dilakukan,  diteruskan  dengan  mengecek kadar nutrisi di tandon
g. jika PPM nutrisi di tandon kurang dari 1100, maka dipompa nutrisi ke tandon sampai 1100.
Perancangan  alat  sensor  level  air  ini  terbagi  darianalisis  mekanik,  perancangan perangkat keras (Hardware), dan perancanganperangkat (Software). Tahap pertama yang dilakukan  ialah  perancangan  perangkat  keras  dengan  mengintegrasi  seluruh  perangkat yang  sudah  disiapkanyaitu  sensor  yang  dibutuhkan,  modul,  dan  sensor  level  air.  Proses pengujian  alat  monitoring  sensor  pompa  ini  dilakukan  dengan  melakukan  instalasi  alat pada tempat yang sudah ditentukan.

## 2.3. Fuzzy
Secara umum perhitungan fuzzy tsukamoto adalah If (X is A) and (Y is B) then (Z is C) Dimana A,B, dan C adalah himpunan fuzzy . Misalkan diketahui 2 rule berikut. If (x is A1) and (y is B1) then (z is C1) If (x is A2) and (y is B2) then (z is C2).
Metode  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari  penalaran  monoton.  Pada  metode Tsukamoto,  Setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF-THEN  harus dipresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan  α-predikat  ( fire  strength ).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan rata-rata terbobot. Langkah Umum:
a. Fuzzy fikasi
b. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy (rule dalam bentuk if...then).
c. Mesin  inferensi  Menggunakan  fungsi  implikasi  MIN  untuk  mendapatkan  nilai  α- predikat tiap-tiap rule (α1,α2,α3,...,αn). Nilai αpredikat digunakan untuk menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas (crisp) utk z1,z2,z3,...,zn.
d. De fuzzy fikasi
(1)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Kerangka utama sistem berupa rangkaian elektronik yang menjadi kontrol sistem. Pada Gambar 9 menunjukkan rangkaian fisik dari seluruh sistem yang terhubung  ke Blynk.
Gambar 9. Konstruksi Utama Sistem

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128
Pompa  nutrisi  ada  2,  yakni  Pompa  A  dan  Pompa  B.  Pompa  A  difungsikan  untuk memasukkan nutrisi A, sementara Pompa B difungsikan untuk memasukkan nutrisi B ke tandon.  Kedua  pompa  ini  diletakkan  di  tandon  air  nutrisi.  Sistem  kerja  pompa  sesuai dengan  intruksi  dari  relay  sesuai  waktu  memasukkan  nutrisi.  Pompa  yang  digunakan adalah  DC  Submersible.  Gambar  berikut  memperlihatkan  bentuk  fisik  pompa  yang terhubung ke relay.
Gambar 10. Rangkaian Pompa Nutrisi
Rangkaian  alat  yang  digunakan  sudah  dibuat  sedemikian  rupa  dengan  rencana  awal, dirangkai seperti sebagai berikut:
Gambar 11. Rangkaian Alat
Control Box berfungsi sebagai pusat dari seluruh rangkaian alat, yang berisi komponen elektronik yang menghubungkan seluruh rangkaian, di.rangkai seperti sebagai berikut:

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128
Selanjutnya  dilakukan  uji  coba  sensor  yang  digunakan  yaitu  sensor  level  air  yang sudah  di  instalasi,  setelah  menguji  coba  sensor  tahap  selanjutnya  adalah  merancang konektivitas antara sensor yang sudah terinstalasi dengan software Blynk. Setelah koneksi berhasil tahap selanjutnya adalah melakukan analisa proses fuzzy fikasi data pompa. Pada tahap implementasi sistem dibangun sesuai rancangan. Pada tahap ini digunakan platform  IoT  yang  terdiri  dari perangkat  keras  berupa System  On  Chip Arduino  Mega 2560.Tahap  ini  terdiri  dari  dua  sub  bagian,  yakni  pembangunan  perangkat  keras  dan pembangungan perangkat lunak.
Pada  rangkaian  pompa,  digunakan  Motor  AC,  motor  ini  digunakan  untuk  memutar keran  pada  saluran  air.  Motor  memutar  keran  yang  akan  dibuka  sesuai  dengan  perintah yang  diatur  pada  program  rangkaian.  Rangkaian  sistem  IoT  yang  diterapkan mengimplementasi  Bahasa  C  dan  aplikasi  Arduino  IDE  sebagai  compiler-nya.  File program dari compilernya ditanamkan pada sistem.
Pada  perangkat  lunak  Blynk  akan  tampilkan  informasi  dari  pemrograman  melalui perangkat  lunak  Arduino.  Implementasinya  menampilkan  halaman  sistem  kontrol  PPM, pH  dan  volume  tandon  air.  Rangkaian  Ultrasonic,  sensor  akan  mengukur  jarak  dengan permukaan  air,  yang  akan  ditentukan  pada  jarak  berapa  keran  air  akan  terbuka  untuk mengisi air kedalam tandon. Uji coba program dan sistem sensor pompa telah dilakukan pada beberapa hari, akumulasi dari hasil sensor Analog TDS Meter dibandingkan dengan hasil TDS meter.
Pompa  yang  digunakan  adalah  Motor  AC  untuk  volume  air  dan  Motor  DC Submersible  tegangan  220  Volt.  Pompa  ini  berfungsi  menjalankan  dan  menghentikan aliran  cairan  nutrisi  dan  pH  melalui  aplikasi  Blynk.  Setelah  menjalankan  sejumlah percobaan  dan  merujuk  kepada  hasil  dan  pembahasan,  diperoleh  beberapa  kesimpulan bahwa komponen alat pengontrol isi tendon air dapat dikontrol dengan Fuzzy Tsukamoto, dan data yang ditampilkan di Blynk dapat disimpan dalam file txt, dengan menggunakan memory card.
Implementasi fuzzy Tsukamoto  dan  perhtiungannya  dapat  diperlihatkan  berdasarkan data rekapitulasi sbb:
Tabel 1. Rekapitulasi Beberapa Data Waktu Suhu  PH PPM  Usia  Level_Air 19:10:00  30 14,75  323 0 30 19:15:00  27 14,15  325 6 30 19:20:00  27 14,12  325 6 30 19:25:00  27 13,79  332 6 30 19:30:00  26 13,92  321 6 30 19:35:00  27 13,29  325 6 30 19:40:00  26 13,02  330 6 30 19:45:00  27 13,42  321 6 96 19:50:00  27 12,85  325 6 96 19:55:00  26 12,78  332 6 96 20:00:00  29 12,18  343 6 96 20:05:00  28 12,07  341 6 96 20:10:00  28 11,62  365 6 96 20:15:00  29 12,1 359 6 96 20:20:00  29 12,24  352 6 96
Himpunan Fuzzy yang dihasilkan adalah sbb:
Fungsi  Variable  Nama Himpunan Fuzzy Domain Input Suhu Min (Dingin) 26 Mid (Hangat) 30 Max (Panas) 34 PH Min (Sedikit) 11,62

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Fungsi  Variable  Nama Himpunan Fuzzy Domain Mid (Sedang) 13,185 Max (Banyak) 14,75 PPM Min (Sedikit) 321 Mid (Sedang) 343 Max (Banyak) 365 Usia Min (Muda) 0 Mid (Sedang) 3 Max (Tua) 6 Output Level Air Min (Sedikit) 30 Mid (Sedang) 64,5 Max (Banyak) 99
Berdasarkan data  yang  digunakan,  maka  nilai  Level Air  yang  digunakan jika  Suhu  = 27 dan PH = 13,43 dan PPM = 335, dan Usia = 4 sebagai berikut : a. Variabel Suhu Rumus dari persamaan fungsi keanggotaan variabel suhu :
= { = {
= {
Gambar 13. Keanggotaan Suhu
Nilai Keanggotaan Variabel Suhu = (34-27)/(34-26) = 7/8 = 0,875 = (30-27)/(34-30) = 3/4 = 0,75 = (27-26)/(34-26) = 1/8 = 0,125
b. Variabel PH
Rumus dari persamaan fungsi keanggotaan variabel PH
= { = {
= {
Gambar 14. Keanggotaan pH
Nilai Keanggotaan Variabel PH = (14,75-13,43)/(14,75-11,62) = 1,32/3,13 = 0,42 = (13,185 – 13,43)/( 14,75 – 13,185) = -0,245/1,565 = -0,15 = (13,43 – 13,185)/( 14,75 -11,62) = 0,245/3,13 = 0,078
c. Variabel PPM
Rumus dari persamaan fungsi keanggotaan variabel PPM :
= { = {
= {
Gambar 15. Keanggotaan PPM
Nilai Keanggotaan Variabel PPM = (365-335)/(365-321) = 30 /44 = 0,68 = (343-335)/(365-343) = 8/22 = 0,36 = (335 – 321)/(365 -321) = 14/44 = 0,32
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128
d. Variabel Usia
Rumus dari persamaan fungsi keanggotaan variabel Usia :
= { = {
= {
Gambar 16. Keanggotaan Usia
Nilai Keanggotaan Variabel Usia = (6-4)/(6-0,1) = 2 /5,9 = 0,34 = (3-4)/(6-3) = -1/3 = -0,33 = (4 – 0,1)/(6 - 0,1) = 3,9/5,9 = 0,66
e. Variabel Level Air
Rumus dari persamaan fungsi keanggotaan variabel Level Air :
= { = {
= {
Gambar 17. Keanggotaan Level Air
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128
f. Rule Implikasi
Berdasarkan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  diatas  diperoleh  aturan  (rule) sebagai berikut :
[R1] If (Suhu is Dingin) and (PH is Sedikit) and (PPM is Sedikit) and (usia is Muda) then (Level Air is Banyak) [R2] If (Suhu is Dingin) and (PH is Sedikit) and (PPM is Sedang) and (usia is muda) then (Level Air is Banyak)
[R3] If (Suhu is Dingin) and (PH is Banyak) and (PPM is Sedang) and (usia is Tua) then (Level Air is Banyak)
[R4] If (Suhu is Hangat) and (PH is Sedikit) and (PPM is Sedang) and (usia is Tua) then (Level Air is Banyak) [R5] If (Suhu is Hangat) and (PH is Banyak) and (PPM is Banyak) and (usia is Tua) then (Level Air is Banyak) [R6] If (Suhu is Hangat) and (PH is Sedang) and (PPM is Banyak) and (usia is Tua) then (Level Air is Banyak) [R7] If (Suhu is Panas) and (PH is Sedikit) and (PPM is Sedang) and (usia is Muda) then (Level Air is Banyak) [R8] If (Suhu is Panas) and (PH is Banyak) and (PPM is Banyak) and (usia is Tua) then (Level Air is Sedikit) [R9] If (Suhu is Panas) and (PH is Banyak) and (PPM is Banyak) and (usia is Muda) then (Level Air is Sedikit) Maka [R1] If (Suhu is Dingin) and (PH is Sedikit) and (PPM is Sedikit) and (usia is Muda) then (Level Air is Banyak)
)
(Z1)
Fungsi Keanggotaan Himpunan Level Air BANYAK
= (Z1 – 30)/(99 - 30) = 0,34(99-30)+30 = 0,34(69)+30 = 23,46 + 30 = 53,46
[R2] If (Suhu is Dingin) and (PH is Sedikit) and (PPM is Sedang) and (usia is muda) then (Level Air is Banyak)
) (Z2)
Fungsi Keanggotaan Himpunan Level Air BANYAK = (Z2 – 30)/(99 - 30) = 0,34 (99-30)+30 = 0,34(69)+30 = 23,46 + 30 = 53,46
[R3] If (Suhu is Dingin) and (PH is Banyak) and (PPM is Sedang) and (usia is Tua) then (Level Air is Banyak)
)
(Z3)
Fungsi Keanggotaan Himpunan Level Air BANYAK =  (Z3  –  30)/(99  -  30)  =  0,078(99-30)+30  =  0,078(69)+30  =  5,382  +  30  = 35,382
[R4] If (Suhu is Hangat) and (PH is Sedikit) and (PPM is Sedang) and (usia is Tua) then (Level Air is Banyak)
) (Z4)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128

## Fungsi Keanggotaan Himpunan Level Air BANYAK
= (Z4 – 30)/(99 - 30) = 0,36(99-30)+30 = 0,36(69)+30 = 24,84 + 30 = 54,84 [R5] If (Suhu is Hangat) and (PH is Banyak) and (PPM is Banyak) and (usia is Tua) then (Level Air is Banyak)
)
(Z5)
Fungsi Keanggotaan Himpunan Level Air BANYAK =  (Z5  –  30)/(99  -  30)  =  0,078(99-30)+30  =  0,078(69)+30  =  5,382  +  30  = 35,382
[R6] If (Suhu is Hangat) and (PH is Sedang) and (PPM is Banyak) and (usia is Tua) then (Level Air is Banyak)
) (Z6) Fungsi Keanggotaan Himpunan Level Air BANYAK
= (Z6 – 30)/(99 - 30) = -0,15(99-30)+30 = -0,15(69)+30 = -10,35 + 30 = 19,65
[R7] If (Suhu is Panas) and (PH is Sedikit) and (PPM is Sedang) and (usia is Muda) then (Level Air is Banyak)
)
(Z7)
Fungsi Keanggotaan Himpunan Level Air BANYAK =  (Z2  –  30)/(99  -  30)  =  0,125(99-30)+30  =  0,125(69)+30  =  8,625  +  30  = 38,625
[R8] If (Suhu is Panas) and (PH is Banyak) and (PPM is Banyak) and (usia is Tua) then (Level Air is Sedikit)
) (Z8)
Fungsi Keanggotaan Himpunan Level Air SEDIKIT =  (99  –  Z8)/(99  -  30)  =  99  –  0,078(99-30)  =  99  –  0,078(69)  =  99  –  5,382  = 93,618
[R9] If (Suhu is Panas) and (PH is Banyak) and (PPM is Banyak) and (usia is Muda) then (Level Air is Sedikit)
)
(Z9)
Fungsi Keanggotaan Himpunan Level Air SEDIKIT =  (99  –  Z8)/(99  -  30)  =  99  –  0,078(99-30)  =  99  –  0,078(69)  =  99  –  5,382  = 93,618
Maka nilai Z dapat diperoleh sebagai berikut :
Z =
Z  =  ( + + + + + + + + )  /  ( + +
+ + + + + +

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 114-128
Z = (18,176 + 18,176 + 2,759 + 19,742+ 2,759 + (-2,947) + 4,828 + 7,3022 + 7,3022) / 1,327 Z = 78,0974 / 1,327 Z = 58,8525
Jadi nilai level air yang akan diberikan adalah sebesar 58,8525.

## 4. Kesimpulan
Setelah  menjalankan  sejumlah  percobaan  dan  merujuk  kepada  hasil  dan pembahasan,  diperoleh  beberapa  kesimpulan,  yaitu  komponen  alat  pengontrol  isi tendon  air  berhasil  dikontrol  dengan Fuzzy Tsukamoto.  Data  yang  ditampilkan  di Blynk  dapat  disimpan  dalam  file  txt,  dengan  menggunakan memory  card . Memperhatikan  rumusan  masalah,  tujuan  penelitian,  serta  rangkaian  tahapan penelitian yang telah dilakukan, hasil dan pembahasan, dan merujuk kepada batasan penelitian,  ada  beberapa  hal  sebagai  berikut  yang  perlu  dikembangkan,  yakni diharapkan  untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat  menggunakan  sensor  selain ultrasonik.  Juga  diharapkan  untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat  menggunakan jumlah tanaman yang skala besar. .

## Daftar Pustaka
[1] Akhun, N. (2021). Edamame Hidroponik - Protokol Sederhana & Dosis Nutrisi (1st ed.). Nafan Akhun. https://www.google.co.id/books/edition/Edamame_Hidroponik_Protokol_Sederhan a_Do/Pt8LEAAAQBAJ?hl=en&gbpv=0&kptab=overview.
[2] Alfita,  R.,  Mamlu’ah,  D.,  Ulum,  M.,  &  Nahari,  R.  V.  (2017).  Implementation  of Fuzzy Sugeno  Method  for  Power  Efficiency.  International  Journal  of  Advanced Engineering Research and Science, 4(9), 1–5. https://doi.org/10.22161/ijaers.4.9.1.
[3] Chaudhuri,  A.  B.  (2020).  Flowchart  and  Algorithm  Basics.  David  Pallai. https://terrorgum.com/tfox/books/flowchartandalgorithmbasics.pdf.
[4] Fathulloh,  &  Budiana,  N.  S.  (2020).  Akuaponik.  Penebar  Swadaya  Grup. https://www.google.co.id/books/edition/Akuaponik/ruIhEAAAQBAJ?hl=en&gbpv =0.
[5] Furqan, M., Sriani, Hasugian, A. H., & Hsb, M. S. (2021). Penentuan Kualitas Bibit Padi Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), 5(September), 529–539.
[6] ]Ghita,  M.,  Diaz,  R.  A.  C.,  Birs,  I.  R.,  Copot,  D.,  &  Ionescu,  C.  M.  (2022). Ergonomic  and  Economic  Office  Light  Level  Control.  Energies,  15(3),  1–14. https://doi.org/10.3390/en15030734.
[7] Gokceli, S., Zhmurov, N., Kurt, G. K., & Ors, B. (2017). IoT in Action: Design and Implementation  of  a  Building  Evacuation  Service. Journal  of  Computer  Networks and Communications, 2017. https://doi.org/10.1155/2017/8595404.
[8] Hemanth,  D.  J.,  Malathi,  S.,  &  Kumar,  V.  D.  A.  (2020).  Intelligent  Systems  and Computer Technology. IOS Press. https://www.google.co.id/books/edition/Intelligent_Systems_and_Computer_Techn ol/gK4SEAAAQBAJ?hl=en&gbpv=0.
[9] Kadang, M. O. (2021). Algoritma dan Pemrograman (A. K. Muzakkir (ed.); 1 st ed.).
Humanities Genius. https://www.google.co.id/books/edition/Algoritma_dan_Pemrograman/2UpEEAA
AQBAJ?hl=en&gbpv=0.
[10]  Kahraman,  C.,  &  Aydın,  S.  (2021).  Intelligent  Systems  in  Aviation  4.0  Industry (1st  ed.).  Springer,  Cham.  https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030- 75067-1_2.
[11]  Nicolosi,  G.,  Volpe,  R.,  &  Messineo,  A.  (2017).  An  innovative  adaptive  control system  to  regulate  microclimatic  conditions  in  a  greenhouse.  Energies,  10(5). https://doi.org/10.3390/en10050722.
[12]  Nowicki, R. K. (2019). Rough Set–Based Classification Systems (1st ed.). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-03895-3.
[13]  Purwaningtyas,  F.  (2018).  Sistem  Water  Level  Control  Untuk  Budidaya  Ikan Gurame Menggunakan Logika Fuzzy Berbasis Mikrokontroler.  (November), 48–57.
[14]  Sakti,  S.  P.  (2017).  Pengantar  Teknologi  Sensor  (1st  ed.).  Universitas  Brawijaya Press.
https://www.google.co.id/books/edition/Pengantar_Teknologi_Sensor/xWtODwAA
QBAJ?hl=en&gbpv=0.
[15]  Sapkota,  S.,  Sapkota,  S.,  Liu,  Z.  (2019).  Effects  of  Nutrient  Composition  and Lettuce  Cultivar  on  Crop  Production  in  Hydroponic  Culture.  Journal  of Holticulturae, 5(4), 1–8. https://www.mdpi.com/2311-7524/5/4/72.
[16]  Shouran, M., Anayi, F., Packianather, M., & Habil, M. (2022). Algorithm for LFC of Two-Area Power System.
[17]  Sitio,  S.  L.  M.  (2018).  Penerapan Fuzzy Inference  System  Sugeno  untuk Menentukan Jumlah Pembelian Obat (Studi Kasus: Garuda Sentra Medika). Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 3(2), 104. https://doi.org/10.32493/informatika.v3i2.1522.
[18]  Zhang,  J.,  Li,  H.,  Ma, K., Xue,  L.,  Han,  B.,  Dong,  Y., Tan,  Y.,  &  Gu,  C.  (2018). Design  of  PID  temperature  control  system  based  on  STM32.  IOP  Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering,  322(7).  https://doi.org/10.1088/1757- 899X/322/7/072020