## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 9 No. 2 Agustus 2023

## Perancangan Sistem Otomatisasi Pemberi Pakan Ikan Lele Berdasarkan Suhu Air Menggunakan Logika Fuzzy Sugeno
Somantri *#1 , Gina Purnama Insany 2 , Siti Olis 3 , Kamdan 4
# Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nusa Putra Sukabumi Jl Raya Cibolang Kaler no 21, Sukabumi.
1 somantri@nusaputra.ac.id
2 gina.purnama@nusaputra.ac.id
3 siti.olis_ti19@nusaputra.ac.id
4 kamdan@nusaputra.ac.id
Abstrak — Ikan merupakan kelas vertebrata yang dikategorikan  sebagai  hewan  ektotermik,  artinya  suhu tubuhnya  berubah-ubah  tergantung  suhu  lingkungan,  hal tersebut  berpengaruh  terhadap  tingkah  laku  makan  ikan, saat ini sudah banyak sistem otomatisasi pakan ikan, namun sistem  yang  ada  belum  memperhatikan  kondisi  lingkungan, faktor yang sangat signifikan berpengaruh terhadap tingkah laku  makan  ikan  adalah  suhu  air,  dari  permasalahan tersebut, peneliti membuat sistem otomatisasi pemberi pakan ikan  lele  berdasarkan  suhu  air  menggunakan  logika  fuzzy sugeno. Sistem yang dibuat menggunakan metode pengembangan  sistem  prototype  dan  logika  fuzzy  sugeno, logika  fuzzy  sugeno  digunakan  untuk  membuat  aturan banyaknya pakan yang keluar berdasarkan parameter suhu air. variabel input suhu air memiliki rentang antara 0-36 o C dan variabel output jumlah pakan memiliki rentang 0-100%, hasil  pengujian  pada  aplikasi  matlab  menunjukan  akurasi yang  tinggi,  dari  pengujian  motor  servo,  didapat  keluaran pakan  20  gram  setiap  satu  kali  putaran  dalam  waktu  satu detik, pada pengujian sensor suhu air didapat selisih rata-rata 0.45 o C  dengan  rata-rata  error  1,8%.  Pada  pengujian penjadwalan didapat selisih pada waktu pagi, siang dan sore hari yaitu 5 detik. Pengujian lapangan dilakukan pada kolam berukuran  4x3  meter  dengan  bobot  ikan  600  kg,  dari  hasil perhitungan, kebutuhan pakan dalam satu hari yaitu 18 kg, maka sistem harus melakukan 900 kali putaran dengan waktu 15  menit  untuk  memenuhi  kebutuhan  pakan  ikan  dalam kolam tersebut.
Kata kunci — Otomatisasi, Pakan Ikan Lele, Suhu Air, Logika Fuzzy Sugeno, Mobile Apps

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  bidang  perikanan,  adanya  teknologi  sudah banyak  memberikan  kemudahan  dalam  pengelolaan  budi daya  perikanan  [1] , seperti  sistem  monitoring,  sistem otomatisasi, Internet of Things dan berbagai sistem lainnya yang  saat  ini  begitu  cepat kemajuannya [2]. Pada bidang perikanan, Ikan konsumsi merupakan salah satu komoditas
yang  banyak  diminati  masyarakat,  kebutuhan  pasar  yang tinggi  terhadap  ikan  mendorong  masyarakat  untuk membudidayakan ikan konsumsi [3]. Dalam budi daya ikan lele, komponen pakan memberikan kontribusi sekitar 60% terhadap  keberhasilan  budi  daya  ikan  lele  [4],  Pemberian pakan  biasanya  2-3  kali  dalam  satu  hari  [5].  Pemberian pakan harus diberikan secara teratur, pemberian pakan pada ikan  lele  yang  tidak  teratur  dan  sering  terlambat,  akan terjadi  penurunan  bobot  ikan,  sehingga  hasil  nya  tidak sesuai  yang  diharapkan,  selain  itu  juga  berpengaruh terhadap ukuran ikan, dan ini sangat berbahaya, khususnya terhadap  ikan  lele,  karena  ikan  lele  jenis  ikan  kanibal, sehingga  jika  ada  perbedaan  ukuran,  ikan  lele  yang  lebih besar  dapat  memakan  ikan  lele  yang  lebih  kecil  didalam satu kolam [6].
Pemberian pakan ikan lele perlu menggunakan sistem otomatisasi  yang  dapat  dikontrol  berdasarkan  waktu  dan kondisi  lingkungan,  dimana  Ikan  merupakan  kelas vertebrata yang  dikategorikan  sebagai  hewan ektotermik , artinya  suhu  tubuhnya  berubah-ubah  tergantung  suhu lingkungannya. Karena suhu lingkungan sangat bervariasi dari satu tempat ke tempat lain, ikan telah berevolusi untuk mentolerir  berbagai  suhu  dan  akibatnya  perilaku  mereka berubah, salah satunya yaitu pada tingkah laku makan ikan [7].
Suhu yang baik untuk pertumbuhan ikan lele berkisar antara  25  hingga  32°C  [8],  Suhu  air  kolam  harus  terjaga antara 20 dan 32°C yang ideal untuk lele [9]. Ukuran kolam disesuaikan dengan padat saat penebaran bibit, ukuran ideal kedalaman  kolam  ikan  lele  yaitu  1  meter,  ketinggian  air pada kolam perlu diperhatikan karena ketika ketinggian air pada  kolam  diluar  standar  maka  akan  mempengaruhi pertumbuhan  ikan.  Ketinggian  ideal  untuk  ikan  berkisar antara 50-60 cm [10]. Ukuran air pada kolam yang terlalu tinggi, akan membuat suhu air menjadi lebih rendah.
Saat ini sudah banyak sistem pemberi pakan otomatis yang  dijual  dipasaran  [11],  hanya  saja  sistem  yang  ada belum  bisa  memberikan  pakan  sesuai  dengan  kondisi
lingkungan,  sistem  yang  ada  hanya  dapat  melakukan penjadwalan  pemberian  pakan  berdasarkan  waktu,  dalam kondisi apapun sistem akan memberikan pakan 100% pada setiap  penjadwalan  waktu  tersebut  tanpa  memperhatikan kondisi  lingkungan.  Oleh  karena  itu  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  dibuatlah  sistem  otomatisasi pemberi pakan ikan lele berdasarkan suhu air menggunakan  logika fuzzy sugeno  berbasis Internet  of Things dan  dilengkapi dengan Mobile  Applications yang dapat  melakukan monitoring  suhu  dan  ketinggian  air, sistem  juga  dapat  memberikan push  notification ketika pakan didalam wadah habis.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode  Pengumpulan  data  yang  digunakan  penulis yaitu  metode  kualitatif  dimana  alurnya  dapat  dilihat  pada Gambar. 1.

## Gambar. 1 Alur metode pengumpulan data
Observasi  dilakukan  untuk  memahami  sifat-sifat  yang dimiliki ikan lele secara langsung, Dalam pemberian pakan ikan  hal  yang  sangat  berpengaruh  yaitu  suhu  air,  dimana pada  saat  observasi,  ketika  suhu  airnya  rendah,  sangat terlihat berkurangnya nafsu makan pada ikan, hal tersebut ditunjukan dari sebagian pakan yang mengambang dikolam dan tidak dimakan oleh ikan lele.
Wawancara  dilakukan  kepada  pegawai  Balai  Besar Perikanan Budidaya Air (BBPBAT) Sukabumi dan pekerja lapang  yang  mempunyai  budidaya  ikan  mengenai  faktor- faktor yang dapat mempengaruhi pertumbuhan ikan lele.
Studi  pustaka  merupakan  data  yang  diambil  dari beberapa penelitian terdahulu [12], pada penelitian tersebut yaitu  membuat  sistem  pemberian  pakan  otomatis,  namun pemberian pakan belum disesuaikan dengan kondisi suhu air.

## B. Metode Pengembangan Sistem
1) Prototype: Prototype
ialah metode
pengembangan  perangkat  lunak,  yang  merupakan  model fisik  kerja  sistem  dan  berguna  versi  awal  dari  sistem. Melalui  metode prototype ini  akan  dihasilkan prototype sistem sebagai perantara antara pengembang dan pengguna sehingga  dapat  berhubungan  dalam  proses  aktifitas pengembangan  sistem  informasi  [13].  Alur  metode prototype dapat dilihat dalam Gambar. 2.
Gambar 2. Alur metode prototype
2) Analisis  : Tahap  ini  merupakan  tahap  analisis kebutuhan  sistem software dan hardware, hasil  analisis kebutuhan sistem dapat dilihat didalam Tabel. 1 dan Tabel. 2.
T ABEL I
K EBUTUHAN H ARDWARE No Kebutuhan Qty Type 1. Node Mcu ESP 32 1 ESP 32 V3 2. Shield Node Mcu 1 Shield wroom 32 3. Sensor suhu 1 DS18B20 4. Sensor ultrasonik 1 HC-SR04 5. Sensor infrared 1 FC-51 6. Real Time Clock 1 DS1307 7. LCD 1 16X2 I2C 8. Kabel jumper 3 MM,MF,FF
Pada  tabel  1  merupakan  perangkat  keras (hardware) yang digunakan pada pembuatan sistem pakan otomatis ini, perangkat tersebut merupakan perangkat utama.
T ABEL II K EBUTUHAN S OFTWARE No Kebutuhan Type 1. Arduino IDE 1.8.5 2. Protokol MQTT Online 3. Frtizing 0.9.3b.64 4. Matlab R2015a
Pada  table  2  merupakan  perangkat  lunak  (software) yang digunakan untuk mendukung atau memvisualisasikan data  dari  perangkat  keras  (hardware)  menjadi  perangkat lunak berbasis mobile.
3) Desain  sistem  : Tahap  ini  berisi  skema perancangan hardware , block diagram,  perancangan software, flowchart kerja sistem dan perancangan aplikasi. Perancangan tersebut diantaranya sebagai berikut :
Skema  perancangan hardware dapat  dilihat  didalam Gambar. 3.
Analisis Desain Sistem Implementasi Uji Coba Evaluasi
Gambar 3. Skema perancangan sistem
Keterangan  Pin  yang  digunakan  pada  perancangan hardware dapat dilihat dalam Tabel 3.
T ABEL III K ETERANGAN P IN P ERANCANGAN H ARDWARE No Perangkat Pin Sensor ESP 32 1. Semua GND GND 2. Semua VCC 5V 3. Sensor infrared Out D14 4. Sensor ultrasonik Echo D13 5. Sensor ultrasonik Trig D12 6. LCD SCL D21 7. LCD SDA D22 8. Motro servo Kabel kuning D14 9. Motro servo Kabel merah 5V 10. Motro servo Kabel hitam GND 11. Sensor suhu Kabel kuning D15 12. Sensor suhu Kabel merah 5V 13. Sensor suhu Kabel hitam GND
Block diagram input ,  proses  dan output sistem  dapat dilihat didalam Gambar. 4.
Gambar 4. Block diagram input, proses, output
Skema  perancangan software dapat  dilihat  didalam Gambar. 5.
Gambar 5. Skema perancangan software
Gambar  5  merupakan  perancangan  tampilan  untuk aplikasi  perangkat  mobile,  dimana  nantinya  digunakan untuk  memonitoring  pada  perangkat Internet  of  Things (IoT ) yang digunakan.
Perancangan prototype dapat dilihat  didalam  Gambar. 6.
Gambar 6. Perancangan prototype
Flowchart kerja  sistem  secara  keseluruhan dapat dilihat didalam Gambar. 7.
Gambar 7. Flowchart kerja sistem
4) Implementasi  : Pada  tahap  ini  sistem  mulai dikembangkan  di  progam  yang  terintegrasi,  sistem  yang telah direncanakan dibuat sesuai dengan kebutuahan serta memasukan  kode  program  terhadap  sistem  yang  sudah dirancang.
5) Uji  Coba  : Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian terhadap Perancangan Sistem Monitoring dan Otomatisasi Pemberi  Pakan  Ikan  Lele  Berdasarkan  Suhu  Air Menggunakan  Logika Fuzzy Sugeno  yang  telah  di  buat, pengujian  dilakukan  dengan  metode black  box yaitu menguji  logika fuzzy sugeno,  fungsionalitas  (fungsi komponen)  dan usability dengan  memberikan  quisioner terhadap responden.
6) Evaluasi : Pada tahap ini dilakukan evaluasi pada Perancangan Sistem Monitoring dan Otomatisasi Pemberi Pakan  Ikan  Lele  Berdasarkan  Suhu  Air  Menggunakan Logika Fuzzy Sugeno , apakah  sudah  sesuai  dengan  yang diharapkan atau belum, jika masih terjadi kesalahan maka akan dilakukan perbaikan di tahap ini.
7) Logika fuzzy sugeno  :  Sistem fuzzy Sugeno memperbaiki  kelemahan  yang  dimiliki  oleh  sistem fuzzy murni  untuk  menambah  suatu  perhitungan  matematika sederhana  sebagai  bagian  THEN.  Pada  perubahan  ini,
sistem fuzzy memiliki  suatu  nilai  rata-rata  tertimbang (Weighted  Average  Values)  didalam  bagian  aturan fuzzy IF-THEN [14].
Logika fuzzy yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  logika fuzzy sugeno  Orde-Nol  yang  menghasilkan input berupa  konstanta  [15].  Secara  umum  bentuk  model fuzzy Sugeno Orde-Nol adalah: IF ( X 1 is A 1 ) • ( X 2 is A 2 ) • (X 3 is A 3 ) • … • ( X n is A n ) THEN z = k Dengan  Ai  adalah  himpunan fuzzy ke-i  sebagai anteseden  dan  k  adalah  suatu  konstanta  (tegas)  sebagai konsekuen.
3  proses  dalam  logika fuzzy sugeno  yang  terlibat dalam mendapatkan nilai output [16], yaitu: 1) Pembentukan himpunan fuzzy : Pada tahapan ini variabel input dari  system fuzzy ditransfer  ke  dalam himpunan fuzzy untuk dapat digunakan dalam perhitungan nilai kebenaran dari premis pada setiap aturan dalam basis pengetahuan [17]. Dengan demikian tahap ini mengambil nilai-nilai tegas dan menentukan derajat di mana nilai-nilai tersebut  menjadi  anggota  dari  setiap  himpunan fuzzy , penelitian  ini  memiliki  satu  variabel input yaitu  suhu  air dan  lima  variabel  linguistik input diantaranya  sangat dingin, dingin, normal, panas dan sangat panas, serta satu variabel  ouput dengan  range nilai  suhu  air yaitu  0-36 o C. penelitian  ini  juga  memiliki  satu  variabel  output  yaitu jumlah pakan dengan empat variabel linguistik output yang terdiri dari tidak keluar, sedikit, sedang dan banyak dengan range  nilai  0-100%.  Himpunan fuzzy  input dapat  dilihat dalam Gambar. 8.
Gambar 8. Himpunan fuzzy input
Agar  lebih  jelas, range himpunan fuzzy  input dapat dilihat dalam Tabel. 4.
T ABEL IV R ANGE H IMPUNAN F UZZY I NPUT No Kondisi Rentang Suhu 1 Sangat Dingin 15 o C - 23 o C 2 Dingin 23 o C - 26 o C 3 Sedang 26 o C - 28 o C 4 Panas 28 o C - 33 o C 5 Sangat Panas 34 o C - 36 o C
2) Aplikasi  fungsi  implikasi  : Tahap  ini  yaitu pembentukan  aturan fuzzy menggunakan IF dan THEN, aturan logika fuzzy sugeno yang dibuat dapat dilihat dalam Tabel. 5.
T ABEL V A TURAN F UZZY
Dari tabel diatas, didapat 5 aturan fuzzy , yaitu :
• IF suhu air = sangat dingin THEN pakan = tidak keluar
• IF suhu air = dingin THEN pakan = sedikit
• IF suhu air = Normal THEN pakan = sedang
• IF suhu air = panas THEN pakan = banyak
• IF suhu air = sangat panas THEN pakan = tidak keluar variable output jumlah pakan logika fuzzy sugeno dapat dilihat dalam Gambar. 9.
Gambar 9. Variable output jumlah pakan
Agar  lebih  jelas, range himpunan  fuzzy  input  dapat dilihat dalam Tabel. 6.
T ABEL VI V ARIABLE O UTPUT F UZZY
No Variabel
Linguistik Jumlah Pakan 1. Tidak Keluar 0 % 2. Sedikit 60 % 3. Sedang 80 % 4. Banyak 100%
Tabel  6  diatas  merupakan  output  dari  sistem  yang dibuat,  memiliki  empat  variabel  linguistik  yaitu  tidak keluar, sedikit, sedang dan banyak dimana rentang jumlah pakan yang keluar adalah 0-100%.
Surfice dari  proses input dan output logika fuzzy sugeno  secara  horizontal  dan  vertical  antara  suhu  air  dan jumlah pakan dapat dilihat dalam Gambar. 10.
Gambar 10 . Surfice input dan output sistem
3)
Defuzzyfikasi : Proses De fuzzy fikasi merupakann hasil  atau output dari  nilai input yang  telah  dimasukan, pada  metode  Sugeno Defuzzyfikasi dilakukan  dengan perhitungan Weight Average (WA/Z):
𝑊𝐴 (𝑍) = ∑ ∝𝑖 1 𝑖 𝑍𝑖 ∝𝑖 (1)
Misalkan, kita ambil dua contoh soal berikut : 1. Berapa  %  pakan  yang  keluar  ketika  suhu  air  berada pada angka 27 o C?
2. Berapa  %  pakan  yang  keluar  ketika  suhu  air  berada pada angka 31 o C?
Penyelesaian :
1. Kita  lihat  pada  himpunan fuzzy input bahwa  27 o C berada pada keanggotaan normal, sehingga :
27 = ∝ 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 (27) = 28 − 27 28 − 27 = 1
𝑊𝐴 (𝑍) = 27 = 1
𝑍 = ∝ 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 (80%) ∝ 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = (1. (80%) 1 = 80%
Sehingga jumlah pakan yang keluar ketika suhu 27 o C adalah 80% dari jumlah pakan yang telah di input kedalam aplikasi.
2. Kita  lihat  pada  himpunan fuzzy input bahwa  31 o C berada pada keanggotaan panas, sehingga :
31 = ∝ 𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠 (31) = 33 − 31 33 − 31 = 2 𝑊𝐴 (𝑍) = 31 = 1 𝑍 = ∝ 𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠(80%) ∝ 𝑝𝑎𝑛𝑎𝑠 = (1. (100%) 1 = 100%
Sehingga jumlah pakan yang keluar ketika suhu 31 o C adalah 100% dari jumlah pakan yang telah di input kedalam aplikasi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Implementasi Sistem Implementasi perancangan alat dapat dilihat dalam
Gambar. 11. Suhu Air Sangat Dingin Dingin Normal  Panas Sangat Panas Pakan tidak keluar Pakan sedikit Pakan sedang Pakan banyak Pakan tidak keluar
Gambar 11. Implementasi perancangan alat
Gambar  11  diatas  menunjukan  alat  sudah  dirancang menggunakan  kotak  hitam,  beberapa  komponen  seperti mikrokontroler  dan RTC disimpan  didalam  kotak  dan beberapa  komponen  lain  seperti  sensor  infrared,  motor servo, sensor ultrasonik dan sensor suhu berada pada luar kotak, karena komponen tersebut dipasang pada prototype yang dibuat.
Implementasi  perancangan prototype dapat  dilihat dalam Gambar. 12.

## Gambar 12. Implementasi perancangan prototype
Gambar.  12  menunjukan  gambar  perancangan  sistem yang  disesuaikan  dengan  perancangan prototype yang dibuat. Pada implemnetasi perancangan prototype tersebut sudah dipasang mikrokontroler dan komponen elektronika lainnya  didalam  kotak  hitam,  sistem  plontar  pakan menggunakan motor servo yang disimpan di dalam wadah pakan  ikan,  pada  saat  kondisi  suhu  tertentu  dan  waktu penjadwalan motor servo akan melontarkan pakan ikan ke dalam kolam ikan dengan putaran 180 o secara bulak-balik. Berikut  ini  pengiriman  program  terhadap  sistem monitoring  dan  otomatisasi  pemberi  pakan  ika  lele berdasarkan  suhu  menggunakan  logika fuzzy sugeno, ditunjukan pada Gambar. 13.
Gambar 13. Pengiriman program pada sistem
Tampilan keseluruhan Mobile Apss dapat dilihat pada Gambar. 14.

## Gambar 14. Tampilan keseluruhan mobile apps
Gambar.  14  merupakan  tampilan  keseluruhan  dari mobile  apps yang  sudah  dibuat,  dimana  (a)  untuk monitoring ketinggian air, (b) untuk monitoring suhu air, (c) untuk  set  jumlah  pakan,  (d)  melihat  jumlah  pakan  secara otomatis,  (e)  untuk  pemberian  pakan  manual,  (f)  untuk setting jadwal pemberian pakan.

## B. Pengujian Logika Fuzzy Sugeno
Pengujian logika fuzzy sugeno pada sistem yang dibuat dilakukan  pada  aplikasi  matlab,  dapat  dilihat  dalam Gambar. 15.

## Gambar 15. Pengujian logika fuzzy sugneo
Pengujian  logika  fuzzy  sugeno  pada  aplikasi  matlab, dapat dilihat pada Tabel. 7.
Sensor ultrasonik
Motor Servo ESP 32 Sensor infrared (didalam wadah) LCD I2C (a) (b) (c) (d)
(e) (f)
T ABEL VII P ENGUJIAN L OGIKA F UZZY S UGENO Pengujian Matlab Output aturan fuzzy error Input suhu Output 1. 23 o C 0 % 0% 0% 2. 24 o C 60 % 60 % 0% 3. 27 o C 80 % 80 % 0% 4. 30,5 o C 100 % 100 % 0% 5. 34,4 o C 0 % 0 % 0%
Dari  hasil  pengujian  tersebut didapatkan  akurasi  yang sangat  tinggi  dengan  error  sebesar  0%,  pengujian  pada matlab  sudah  sesuai  dengan  aturan  logika  fuzzy  sugeno yang dibuat.

## C. Pengujian Mobile Applications
Hasil  pengujian mobile  apps dapat  dilihat  dalam Tabel. 8.
T ABEL VIII
P ENGUJIAN M OBILE A PPS
Pengujian Fungsi Keterangan Berjalan Tidak Berjal an Tampilan suhu Menampilkan  nilai  suhu air ✓ Tampilan ketinggian air Menampilkan nilai ketinggian air ✓ Set jumlah pakan Meng input jumlah pakan ✓ Button simpan Menyimpan  set  jumlah pakan Button kasih pakan Memberikan pakan secara manual ✓ Set pemberian pakan otomatis Memberikan pakan secara  otomatis  dengan penjadwalan  pada  pagi, siang dan sore ✓
Tampilan Berat pakan
Menampilkan berat pakan secara otomatis dari jumlah  pakan  yang  di
input kan.
✓
Tabel.  8  diatas  menunjukan  bahwa  semua  tampilan yang ada di mobile apps sudah berjalan dengan baik.

## C. Pengujian Fungsi Komponen
Pengujian  Motor  Servo  dilakuan  terhadap  banyaknya pakan yang keluar dalam 1 putaran, pakan ikan berukuran 2  mili  menggunakan  pakan Hi  Pro-Vite 781-2  khusus pakan lele. Hasil dari pengujian dapat dilihat pada Tabel. 9.
T ABEL IX P ENGUJIAN M OTRO S ERVO
No  Putaran Berat pakan yang keluar Satuan Waktu 1. 1 21 Gram 1 detik 2. 1 21 Gram 1 detik 3. 1 20 Gram 1 detik 4. 1 20 Gram 1 detik 5. 1 18 Gram 1 detik Rata-Rata 20 gram
Tabel. 9 menunjukan bahwa rata-rata pakan yang keluar dalam satu kali putaran adalah 20 gram dengan waktu 1 detik dari lima kali pengujian.
Pengujian  sensor  yang  menggunakan  pembanding, dihitung  persentase  error  menggunakan  rumus  sebagai berikut :

## %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 − 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑐𝑢𝑎𝑛 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑐𝑢𝑎𝑛
𝑥 100% (2)
Untuk  mengetahui  akurasi  dan  persentase  error  pada ketinggian air dilakukan perbandingan pengukuran antara sensor  ultrasonik  dan  mistar.  Hasil  dari  pengujian  sensor ultrasonik dengan mistar dapat dilihat dalam Tabel. 10.
T ABEL X
P ENGUJIAN S ENSOR U LTRASONIK
No Pengukuran Sensor Pengukuan Mistar Selisih % error 1. 7 cm 6.8 cm 0.2 cm 2,9 % 2. 8 cm 7.9 cm 0.1 cm 1 % 3. 6 cm 6 cm 0 cm 0 % 4. 6 cm 6 cm 0 cm 0 % 5. 5 cm 4.8 cm 0.2 cm 2,9 % Rata-Rata 6.4 cm 6.3 cm 0.1 cm 1,36 %
Tabel. 10. menunjukan bahwa hasil pengukuran sensor ultrasonik  menghasilkan  rata-rata  6,4  cm,  pengukuran mistar 6,3 cm dari lima kali pengukuran. Dari pengukuran keduanya di dapatkan selisih 0,1 cm dengan persentase eror sebesar 1,36% dapat dismpulkan dari hasil tersebut sensor ultrasonik  memiliki  akurasi  yang  cukup  tinggi  dalam pengukuran ketinggian air.
Berikut  ini  contoh  dari  perhitungan  persentase  error pada pengukuran no 1 :
Hasil pengukuran sensor = 7 cm Hasil pengukuran mistar = 6,8 cm
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 7 − 6,8 6,8 𝑥 100% %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 0,2 6,8 𝑥 100%

## %𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 2,9 %
Untuk mengetahui akurasi dan persentase error pada suhu  air  dilakukan  perbandingan  pengukuran  antara sensor  suhu  air  dengan  termometer  air  digital.  Hasil pengujian dapat dilihat dalam Tabel. 11.
T ABEL XI
P ENGUJIAN S ENSOR S UHU A IR
Tabel  11  menunjukan  bahwa  dari  delapan  kali pengukuran  sensor  suhu  air  dan  termometer  air  digital secara bersamaan dengan menggunakan air yang berbeda- beda, menghasilkan nilai selisih rata-rata yaitu 0.45 o C dan persentase error sebesar 1,8 %, dari hasil tersebut sensor air memiliki  akurasi  yang  cukup  tinggi  dalam  pengukuran suhu air.
Wadah  pakan  memuat  pakan  seberat  25  kg,  sensorr infrared  akan  memberikan push  notification ketika  pakan yang  ada  diwadah  tersisa  0,5  kg.  Pengujian  sensor dilakukan  dengan  mengisi  pakan  ikan  ke  dalam  wadah, kemudian mengeluarkan pakan hingga tersisa 0,5 kg, hasil pengujian dapat dilihat dalam Tabel. 12.
T ABEL XII
P ENGUJIAN S ENSOR I NFRARED
Ketersediaan pakan Keterangan Notifikasi Sesuai Tidak Sesuai Pakan 25 kg Tidak memberikan notifikasi ✓ Pakan 15 kg Tidak memberikan notifikasi ✓ Pakan 5 kg Tidak memberikan notifikasi ✓ Pakan 0,5 kg Memberikan notifikasi ✓
Tabel.  12  menunjukan  keberhasilan  dari push notification yang  dibuat  untuk  memberikan  notifikasi kepada pengguna ketika pakan ikan di dalam wadah tersisa 0,5 kg. Push notification dapat dilihat pada Gambar. 16.
Pengujian RTC dilakukan  untuk  mengetahui  akurasi waktu pada RTC (setting jadwal) dan jam aktual pada saat pakan  keluar,  pengujian  dilakukan  pada  pagi,  siang  dan sore hari, masing-masing dilakukan lima kali percobaan, di dapatkan hasil dalam tabel-tabel berikut :
T ABEL XIII P ENGUJIAN P ENJADWALAN P AGI Hari ke Setting jadwal Aktual Akurasi waktu Keterangan Sesuai Tidak Sesuai 1. 08.00.00 08.00.05 5 detik ✓ 2. 08.00.00 08.00.05 5 detik ✓ 3. 08.00.00 08.00.05 5 detik ✓ 4. 08.00.00 08.00.05 5 detik ✓ Rata-Rata 5 detik
T ABEL XIV P ENGUJIAN P ENJADWALAN S IANG Hari ke Setting jadwal Aktual Akurasi waktu Keterangan Sesuai Tidak Sesuai 1. 12.00.00 12.00.05 5 detik ✓ 2. 12.00.00 12.00.05 5 detik ✓ 3. 13.00.00 13.00.05 5 detik ✓ 4. 13.00.00 13.00.05 5 detik ✓ Rata-Rata 5 detik
T ABEL XV P ENGUJIAN P ENJADWALAN S ORE
Hari ke Setting jadwal Aktual Akurasi waktu Keterangan Sesuai Tidak Sesuai 1. 15.30.00 15.30.05 5 detik ✓ 2. 15.30.00 15.30.05 5 detik ✓ 3. 16.00.00 16.00.05 5 detik ✓ 4. 16.00.00 16.00.05 5 detik ✓ Rata-Rata 5 detik
Dari beberapa tabel pengujian RTC diatas menunjukan keberhasilan  dalam  pemberian  pakan  sesuai  dengan  jam dan menitnya, namun di dapat akurasi katerlambatan waktu dalam pemberian pakan ikan, pada penjadwalan pagi,siang dan sore selama 5 detik.
Berikut  ini  pengujian  fungsi  komponen  dapat  dilihat dalam Tabel. 16.
T ABEL XVI
P ENGUJIAN F UNGSI K OMPONEN No Pengujian Fungsi Keterangan Berjalan Tidak Berjalan 1. Sensor Ultrasonik Alat  dapat  membaca ketinggian  Air  Kolam (cm). ✓ 2. Sensor Infrared
Alat  dapat  membaca ketersediaan pakan ikan yang ada di dalam wadah pakan.
✓ 3. Sensor suhu air Alat  dapat  membaca suhu air kolam ( O C). ✓
No Pengukuran Sensor Pengukuran termometer Selisih Persentase error 1. 25.88 o C 25.90 o C 0.2 o C 0,7 % 2. 26.06 o C 26.00 o C 0.6 o C 2,3 % 3. 25.94 o C 26.00 o C 0.6 o C 2,3 % 4. 26.06 o C 26.10 o C 0.4 o C 1,5 % 5. 18.06 o C 18.03 o C 0.3 o C 1,7% 6. 19.06 o C 19.10 o C 0.4 o C 2,07 % 7. 24.25 o C 24.20 o C 0.5 o C 2,08 % 8. 24.56 o C 24.50 o C 0.6 o C 2,4 % rata-rata 0.45 o C 1,8 %
No Pengujian Fungsi Keterangan Berjalan Tidak Berjalan 4. Modul RTC Alat dapat menentukan jadwal pemberian pakan ✓ 5. LCD I2c Alat dapat menampilkan nilai suhu air dan ketinggian air. ✓
6. Motor Servo
Dapat  membuka  dan menutup  wadah  pakan ikan secara otomatis. ✓
7. Mobile Apps
Sistem dapat menampilkan hasil pengukuran  suhu  air, ketinggian air, meng input jumlah bakan, menampilkan berat pakan, melakukan setting pemberian pakan otomatis serta memberikan push notification ketika
pakan habis.
✓
Tabel. 16 menunjukan bahwa semua fungsi komponen sudah  berjalan  dengan  baik,  sensor  ultrasonik  dapat menampilkan  nilai  ketinggian  air,  sensor  infrared  dapat memberikan push notification ketika pakan didalam wadah habis, sensor suhu air dapat mengukur suhu air, LCD dapat menmpilkan nilai suhu air dan ketinggian air, motor servo dapat  berputar  mengeluarkan  pakan, RTC dapat menyimpan  penjadwalan  pemberian  pakan, mobile  apps dapat terkoneksi dengan alat yang dibuat.

## D. Pengujian Lapangan
Pengujian  lapangan  dilakukan  pada  kolam  ikan  lele pembesaran berukuran 4x3 meter, dengan jumlah ikan 600 kg saat penebaran awal. ukuran ikan setiap lele sekitar 7-8 cm,ikan  pada  sudah  dipilah  sesuai  ukuran  ikan,  sehingga pada saat pemberian pakan akan merata. Jumlah pakan Ikan yang diberikan dalam satu hari adalah 3% dari bobot awal ikan,  kolam  ikan  yang  dilakukan  pengujian  oleh  peneliti memiliki  bobot  ikan  kurang  lebih  6  kuintal  atau  600  kg. untuk  menghitung  kebutuhan  pakan  dalam  kolam  ikan berukuran 3x4 dengan jumlah bobot 600 kg menggunakan rumus sebagai berikut :

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛  =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑥 3% (3)
Sehingga kebutuhan pakan untuk 600 kg ikan perhari adalah sebagai berikut :
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 =  600 𝑥 3% =  18
Kebutuhan pakan untuk 600 kg ikan lele dalam satu hari adalah 18 kg, prototype yang dibuat untuk berat pakan 25 kg, sehingga sudah memenuhi kebutuhan pemberian pakan dalam  satu  hari,  satu  kali  putaran  motor  servo  adalah  20 gram  dengan  waktu  1  detik,  sehingga  untuk  18  kg
membutuhkan putaran servo sebanyak 900 dalam satu hari dengan waktu 900 detik atau 15 menit.
Pemberian  pakan  ikan  yang  ideal  adalah 3  kali dalam satu  hari,  sehingga  dalam  satu  kali  pemberian  pakan membutuhkan  6  kg  pakan  ikan  dengan  300  kali  putaran motor servo dengan waktu 5 menit.
Keluaran  pemberian  pakan  berdasarkan  aturan  logika fuzzy sugeno  yang  telah  diterapkan  dapat  dilihat  dalam Tabel. 17.
T ABEL XVII
K ELUARAN P AKAN H ARIAN

## E. Pengujian Usability
Pengujian Usability merupakan  quisioner  yang diberikan kepada responden menggunakna skala like earth yang berguna untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna terhdap  sistem  yang  dibuat  [18]. kepada  60  responden dengan rentang usia 20 tahun keatas, responden terdiri dari pegawai  lapang  BBPBAT  Sukabumi  dan  umum.  hasil persentase pengisian quisioner terhadap sistem otomatisasi pemberi pakan ikan lele berdasarkan suhu air menggunakan  logika fuzzy sugeno dapat  dilihat  dalam Tabel. 18.
T ABEL XVIII
P ERSENTASE P ENGISIAN Q UESIONER
Pertanyaan Total Skor Persentase Kriteria 1 277 92,33 % Sangat setuju 2 281 93,67 % Sangat setuju 3 281 93,67 % Sangat setuju 4 272 90,67% Sangat setuju 5 265 88,33% Sangat setuju
Dari  Tabel.  18  didapat  hasil  persentase  dari  setiap pertanyaan  ,  pada  pertanyaan  pertama  di  dapat  92,33  % berada pada kriteria sangat setuju, pertanyan kedua  93,67 %  berada  pada  kriteria  sangat  setuju,  pertanyaan  ke  tiga 93,67  %  pada  kriteria  sangat  setuju,  pertanyaan  keempat 90,67%  pada  kriteria  sangat  setuju,  pertanyaan  kelima 88,33%  juga  pada  kriteria  sangat  setuju.  hal  tersebut membuktikan  respon  sangat  baik  dari  responden  dengan adanya  sistem  otomatisasi  pemberi  pakan  ikan  lele berdasarkan suhu air menggunakan logika fuzzy sugeno. Dari persentasi setiap pertanyaan diatas, kita dapatkan hasil persentasae rata-rata dari kelima pertanyaan tersebut
No Suhu Kebut uhan pakan Pakan keluar Jumlah putaran servo Waktu yang dibutuhkan 1. 0 – 23 o C 0 % 0 kg 0 kali putaran 0 detik 2. 23 – 26 o C 60 % 10,8 kg 540 kali putaran 540 detik/ 9 menit 3. 26 – 28 o C 80 % 14,4 kg 720 kali putaran 720 detik/ 12 menit 4. 28 – 33 o C 100 % 18 kg 900 kali putaran 900 detik/15 menit 5. 34 –36 o C 0 % 0 kg 0 kali putaran 0 detik
sebesar  91,73  %,  persentase  tersebut  berada  pada  kriteria sangat setuju menurut skala likert.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  logika fuzzy sugeno  pada  aplikasi  matlab  didapat  akurasi  yang  sangat tinggi, dengan error sebesar 0%. Pengujian terhadap motor servo  dipakatkan  berat  rata-rata  20  gram  pada  setiap  satu kali putaran dengan waktu 1 detik dari lima kali pengujian. Pada sensor suhu air dilakukan pembandingan pengukuran dengan termometer air digital, dari delapan kali pengujian didapatkan selisih rata-rata yaitu 0,45 o C dengan persentse error sebesar 1,8 %. Pengujian sensor ultrasonik dilakukan perbandingan  pengukuran  dengan  mistar,  dari  lima  kali pengukuran  didapatkan  selisih  rata-rata  yaitu  0.1  cm dengan  persentase  error  sebesar  1,36%.  Pengujian  sensor infrared  menunjukan  dari  lima  kali  percobaan  dengan waktu  yang  berbeda,  sistem  dapat  memberikan  push notification ketika pakan diwadah tersisa 0,5 kg.. dari lima kali pengujian RTC didapat selisih waktu 5 detik pada pagi, siang,  sore,  masing-masing  jadwal  dilakukan  lima  kali percobaan.  Pengujian  lapangan  dilakukan  pada  kolam berukuran 4x3 meter dengan bobot ikan 600 kg, dari jumlah perhitungan kebutuhan pemberian pakan dibutuhkan 18 kg pakan dalam satu hari, prototype yang dibuat untuk berat pakan  25  kg,  sehingga  untuk  18  kg  pakan  membutuhkan putaran  servo  sebanyak  900  kali  dengan  waktu  15  menit dalam satu hari. Dari pengujian usability didapatkan hasil persentasae  rata-rata  dari  lima  pertanyaan  yang  diberikan sebesar  91,73  %,  persentase  tersebut  berada  pada  kriteria sangat  setuju  menurut  skala  lik ert. Untuk  kedepannya sistem  dapat  ditambahkan  sensor  oksigen  dan  ph  air sebagai  parameter  pemberian  pakan  ikan,  selain  itu  juga dapat ditambahkan penggunaan database supaya pembudidaya ikan lele mengetahui pengeluran pakan yang sudah dihabiskan.

## R EFERENSI
[1] D.  A.  Saputra,  “Rancang  bangun  alat  pemberi  pakan  ikan menggunakan mikrokontroler,” vol. 1, no. 1, pp. 7–13, 2020.
[2] D.  Michael,  D.  Gustina,  and  U.  P.  I.  Y.  A.  I,  “RANCANG BANGUN  PROTOTYPE  MONITORING  KAPASITAS  AIR PADA  KOLAM  IKAN  SECARA  OTOMATIS  DENGAN MENGGUNAKAN MIKROKONTROLLER ARDUINO,” vol. 3, no. 2, pp. 59–66.
[3] R.  Fernanda  and  T.  Wellem,  “Perancangan  dan  Implementasi Sistem Pemberi Pakan Ikan Otomatis berbasis IoT,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 1261–1274, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.2030.
[4] N.  Fath  and  R.  Ardiansyah,  “Sistem  Monitoring  Alat  Pemberi Pakan  Ikan  Otomatis  Menggunakan  NodeMCU  Berbasis  Internet of Things,” Techno.Com ,  vol.  19,  no.  4,  pp.  449–458,  2020,  doi: 10.33633/tc.v19i4.4051.
[5] M. W. Baihaqi, “Sistem Pemberi Pakan Ikan Otomatis Pada Ikan Nila Berbasis Internet Of Thing (IoT),” 2020, [Online]. Available: http://eprints.uty.ac.id/4856/
[6] B.  Badruzzaman,  T.  Endramawan,  and  ...,  “Analisis  Kekuatan Pembebanan Rangka Pada Perancangan Mesin Grading fish Jenis Ikan Lele Menggunakan Simulasi Solidworks,” Pros. Ind. … , pp. 26–27, 2020,
[Online].
Available: https://jurnal.polban.ac.id/proceeding/article/view/2004 [7] M. T. I. Fajar, “Pengaruh Perubahan Suhu Terhadap Tingkah Laku
Ikan Mas (Cyprinus carpio),” Cermin J. Penelit. , vol. 5, no. 1, pp. 183–193, 2021, [Online]. Available: https://unars.ac.id/ojs/index.php/cermin_unars/article/download/1 083/758
[8] N. Fahmi and S. Natalia, “Sistem pemantauan kualitas air budidaya ikan  lele  menggunakan  teknologi  IoT,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1243–1248,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2486.
[9] R.  Maulana,  K.  Kusnadi,  and  M.  Asfi,  “Sistem  Monitoring  dan Controlling  Kualitas  Air  Serta  Pemberian  Pakan  Pada  Budidaya Ikan Lele Menggunakan Metode Fuzzy, NodeMCU dan Telegram,” ITEJ (Information Technol. Eng. Journals) , vol. 6, no. 1, pp. 53– 64, 2021, doi: 10.24235/itej.v6i1.57.
[10]  N.  N.  Hidayat  and  K.  Komariah,  “Inovasi  Produk  Snack  Bar Serundeng  Ikan  Nila  Sebagai  Makanan  Ringan  Selingan,” Pros. Pendidik.  Tek.  Boga  … , 2020, [Online]. Available:
https://journal.uny.ac.id/index.php/ptbb/article/view/35976
[11]  P. Dan and P. Pakan, “Poppy Puspitasari, Avita Ayu Permanasari, Sukarni Sukarni, Hardiansyah Implementasi Efishery Smart Feeder Sebagai Inovasi Pengontrol Dan Pemberi Pakan Otomatis ..... 99,” pp. 99–105, 2018.
[12]  Y. PRABOWO, G. PURWANTO, and A. H. NUDIN, “Prototype of  Feeding  Control  System,  Automatic  Harvest  Using  Blynk Application  Based  on  Arduino  Uno  R3  Microcontroller  and Nodemcu,” Iccd ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  452–456,  2021,  doi:
10.33068/iccd.vol3.iss1.399.
[13]  S.  Olis, “Penerapan logika  fuzzy  mamdani  pada  sistem penyiram tanaman stroberi otomatis berbasis mikrokontroler,” vol. 3, no. 3, pp. 33–41, 2022.
[14]  S.  Amalia,  R.  Andari,  and  R.  Syukriansyah,  “Studi  Pemodelan Sistem  Pengontrolan  Suhu  Ruangan  Berbasis  Logika  Fuzzy Sugeno,” J. Sains dan Teknol. J. Keilmuan dan Apl. Teknol. Ind. , vol. 20, no. 2, p. 175, 2020, doi: 10.36275/stsp.v20i2.287.
[15]  R.  Rizky,  T.  Hidayat,  A.  Hardianto,  and  Z.  Hakim,  “Penerapa Metode  Fuzzy  Sugeno  Untuk pengukuran Keakuratan  Jarak  Pada Pintu  Otomatis  di CV  Bejo  Perkasa,” J.  Tek.  Inform.  UNIKA  St. Thomas ,  vol.  05,  pp.  33–42,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.ust.ac.id/index.php/JTIUST/article/view/679 [16]  M.  F.  Sidik  and  I.  F.  Rahmad,  “MONITORING  KONDISI UDARA DI KOTA MEDAN DENGAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC  BERBASIS  INTERNET  OF  THINGS  (IoT),” It (Informatic  Tech.  J. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  73,  2021,  doi: 10.22303/it.8.1.2020.73-80.
[17]  J. Audrey, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Implementasi Logika Fuzzy Metode  Sugeno  Untuk  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru  Pada Stmik Dumai,” I N F O R M a T I K a , vol. 14, no. 1, p. 56, 2022, doi: 10.36723/juri.v14i1.263.
[18]  V. H. Pranatawijaya, W. Widiatry, R. Priskila, and P. B. A. A. Putra, “Penerapan  Skala  Likert  dan  Skala  Dikotomi  Pada  Kuesioner Online,” J. Sains dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 128–137, 2019, doi: 10.34128/jsi.v5i2.185.