## Implementasi Fuzzy Tsukamoto pada Sistem Internet of Things Budidaya Tanaman Bayam
Andrianto Suherman 1* Destriana Widyaningrum 2
1,2 Teknik Informatika, Universitas Bunda Mulia, Jl. Lodan Raya No.2, Ancol, Jakarta Utara, 14430, Indonesia
1 s32200021@student.ubm.ac.id, 2 l0894@lecturer.ubm.ac.id
*Penulis Korespondensi: Andrianto Suherman S32200021@student.ubm.ac.id

## Abstrak
Pertanian  merupakan  sektor  utama  mata  pencaharian  bagi  masyarakat  di  Indonesia,  namun  sering  kali menghadapi tantangan seperti perubahan iklim, pengolahan sumber daya, maupun hasil panen yang kurang baik. Salah satunya pada budidaya bayam sering terkendala oleh kondisi lingkungan seperti suhu panas tinggi dan curah hujan berlebihan, hal ini dapat menyebabkan penurunan kualitas bayam hingga mengalami gagal panen yang dapat merugikan pihak petani dan mempengaruhi harga jual bayam. Teknologi Internet of Things (IoT)  merupakan  solusi  untuk  meningkatkan  efisiensi  pertanian  dengan  memonitor  kondisi  lingkungan seperti  kelembaban  tanah,  suhu  dan  kebutuhan  air  secara  real-time.  Penelitian  ini  bertujuan mengimplementasikan fuzzy logic yang digunakan untuk mengatasi kompleksitas data yang diperoleh dari sensor-sensor  IoT.  Sistem  kontrol  otomatis  menggerakan  terpal  menggunakan  motor  servo  berdasarkan sensor kelembaban tanah, suhu udara, dan hujan. Sistem ini menerapkan metode logika fuzzy Tsukamoto pada alat  Arduino  Uno  R3  yang  terdiri  dari  tahapan  fuzzifikasi,  pembentukan  aturan,  proses  inferensi,  dan deffuzifikasi. Pemantauan budidaya bayam menggunakan sistem IoT dilakukan selama 7 hari dalam kondisi terkontrol  di  dalam  pot.  Hasil  penelitian  menunjukkan  pergerakan  terpal  berdasarkan  input  fuzzy  sesuai dengan kondisi lingkungan pertumbuhan bayam, ditunjukkan pada pengamatan hari ke-5, kondisi tidak hujan, suhu panas 33 0 celcius dan kelembaban tanah 69%, servo bergerak 79,2 0 menutupi area pot, sesuai dengan nilai  defuzifikasi.  Dengan  hasil  ini  metode  fuzzy  Tsukamoto  dapat  diterapkan  pada  sistem  IoT  di  bidang pertanian,  khususnya  untuk  mengendalikan  pergerakan  motor  servo  untuk  terpal  melindungi  tanaman bayam sesuai dengan kondisi lingkungan yang dipengaruhi oleh iklim.
Kata Kunci: arduino; Internet of Things; Fuzzy Tsukamoto ; bayam

## Abstract
Agriculture is a major sector of livelihood for Indonesians, but often faces challenges such as climate change, resource  management,  and  poor  harvesting.  One  is  that  spinach  cultivation  is  often  controlled  by environmental conditions such as high heat temperatures and excessive rainfall, which can lead to a decrease in spinach quality to failure to harvest which can be detrimental to farmers and affect the sale price of spinach. The  Internet  of  Things  (IoT)  technology  is  a  solution  to  improve  agricultural  efficiency  by  monitoring environmental  conditions  such  as  soil  humidity,  temperature  and  water  requirements  in  real  time.  The research aims to implement the fuzzy logic used to address the complexity of data obtained from IoT sensors. An automatic control system uses a servo motor based on sensors of soil humidity, air temperature, and rain. The system applies Tsukamoto's fuzzy logic method to the Arduino Uno R3 device that consists of phases of fuzzification, rule formation, inference process, and deffuzification. The monitoring of spinach cultivation using the IoT system was conducted for 7 days under controlled conditions inside the pot. The results of the study showed fuzzy motion based  on the input according to the conditions of the spinach  growing environment, shown on observation day 5, no rain conditions, heat temperature 330 Celsius and soil humidity 69%, moving servo 79.20 covering the area of the pot, according to defuzification values. With this result, Tsukamoto's fuzzy method can be applied to IoT systems in agriculture, in particular to control the movement of servo motors to protect spinach crops according to climate-affected environmental conditions.
Keywords: arduino; Internet of Things; Fuzzy Tsukamoto ; spinach

## 1. Pendahuluan
Indonesia adalah salah satu negara yang menyediakan lapangan pekerjaan di sektor pertanian dan mengandalkan sektor ini sebagai salah satu pilar utama dalam perekonomiannya. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), sekitar 40,64 juta orang bekerja di sektor pertanian, kehutanan, dan perikanan  pada  bulan  Februari  2022  [1].  Bayam  hijau  merupakan  salah  satu  tanaman  yang banyak  dibudidayakan  karena  pertumbuhannya  yang  relatif  cepat  dan  banyak  diminati  oleh konsumen.  Namun,  banyak  permasalahan  terkait  dengan  produksi  bayam,  seperti  perubahan karakteristik  tanah,  iklim,  dan  kelembaban  tanah,  hal  ini  menjadi  tantangan  utama  dalam perkembangan tanaman bayam [2]. Suhu panas yang ekstrem dapat mengakibatkan stress panas pada tanaman, sehingga dapat menyebabkan dehidrasi yang menghambat proses pertumbuhan tanaman dan berkurangnya produksi fotosintesis. Selain suhu panas yang tinggi, curah hujan yang berlebihan juga dapat menyebabkan kerusakan seperti mengurangi pasokan oksigen dan karbon dioksida,  mengganggu  proses  fotosintesis,  dan  berpotensi  menyebabkan  tanaman  mengalami pembusukan.
Saat ini, harga bayam dibeberapa pasar mengalami kenaikan harga yang signifikan akibat dampak dari perubahan cuaca yang tidak terkendali. Salah satunya  pasar Pujabahari di Batam, dimana harga bayam mengalami peningkatan tajam dari harga Rp. 10.000 hingga menjadi Rp. 30.000  per kilogramnya [3]. Kenaikan harga ini  dipicu oleh faktor cuaca hujan yang buruk dan pasokan yang terbatas akibat tanaman bayam yang mengalami gagal panen. Untuk menghadapi kondisi yang tidak  menentu,  salah  satu  solusi  yang  dapat  dilakukan  adalah  menerapkan  sistem Internet  of Things ( IoT ) untuk pemantauan lingkungan secara real-time dari jarak jauh [4]. Teknologi IoT ini menawarkan  solusi  untuk  meningkatkan  efisiensi  pertanian  dengan  memonitoring  kondisi lingkungan secara berkala.
Logika fuzzy merupakan salah satu metode yang dapat diterapkan karena kemampuannya dalam mengatasi  ketidakpastian  dan  kompleksitas  dalam  pengambilan  keputusan  [5].  Hal  ini  sangat diperlukan karena kondisi lingkungan pertanian dipengaruhi oleh berbagai faktor suhu udara, kelembaban tanah, dan cuaca hujan. Dengan menggunakan logika fuzzy, sistem IoT yang dibangun dapat  lebih  adaptif  dan  responsif  terhadap  variasi  kondisi  lingkungan  tersebut.  Dengan  ini memungkinkan  sistem IoT dapat  mengambil  keputusan  yang  lebih  tepat  dalam  pengelolaan tanaman sehingga hasil pertanian dapat ditingkatkan dan kerugian dapat diminimalkan.
Logika  Fuzzy  sering  digunakan  dalam  perhitungan  dalam  menentukan  sesuatu,  salah  satunya penelitian yang dilakukan oleh Calvin dkk [6] mengimplementasikan metode fuzzy Tsukamoto untuk menentukan pasokan BBM pada pertashop. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini mencapai tingkat akurasi 87%, mengindikasikan keberhasilannya dalam menghitung pasokan BBM untuk stok persediaan pertashop. Selain itu, metode logika fuzzy Mamdani digunakan untuk menentukan volume produksi yang sesuai dengan permintaan konsumen di perusahaan Salman Collection. Penerapan metode ini mempermudah pengambilan keputusan dalam proses produksi dan  meningkatkan  optimalitas  dibandingkan  dengan  aplikasi  sebelumnya  [7].  Penelitian  lain mengenai  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  kelayakan  keluarga  miskin  untuk mendapatkan bantuan pemerintah juga menggunakan logika fuzzy Tsukamoto  [8]. Selanjutnya logika fuzzy digunakan untuk menjaga stabilitas suhu air, tingkat kekeruhan air, dan penyediaan cahaya  yang  cukup  bagi  tanaman  air.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  logika  fuzzy  mampu mengontrol tingkat kekeruhan air dengan tingkat keberhasilan mencapai 96.66% [9].
Berdasarkan  studi  sebelumnya,  penelitian  ini  juga  mengimplementasikan  logika  fuzzy  dengan metode Tsukamoto untuk mengatur pergerakan terpal berdasarkan kondisi lingkungan.  Fuzzy Tsukamoto  dipilih  karena  kemampuannya  dalam mengelola  data  yang  tidak  akurat atau  tidak pasti,  serta  kemampuan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  tidak  memerlukan  tingkat kompleksitas yang tinggi.

## Kelembaban Tanah
Tanah  adalah  bagian  terluar  dari  permukaan  bumi  yang  terbentuk  melalui  proses  alami pelapukan batuan, dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti iklim, kehidupan organisme, jenis bahan dasar, kondisi topografi, dan jangka waktu yang panjang [10]. Sebagai media pertumbuhan, tanah menyediakan nutrisi, air, dan tempat bagi akar untuk berkembang. Kondisi kelembaban tanah yang  baik  adalah  indikator  kesuburan  dan  kesehatan  tanah  yang  mendukung  pertumbuhan tanaman menjadi lebih kuat dan produktif. Kelembaban tanah terbagi menjadi tiga kondisi, yaitu tanah kering memiliki kelembaban antara 0-40%, kondisi ideal terjadi pada rentang 40-60%, dan tanah basah memiliki kelembaban antara 60-100% [11].

## Suhu Udara
Suhu udara adalah ukuran dari pergerakan molekul udara, yang sering mencerminkan seberapa panas atau dinginnya suatu tempat pada waktu tertentu. Suhu udara menjadi parameter penting dalam proses pertumbuhan dan perkembangan tanaman, baik dalam  periode singkat maupun panjang.  Fluktuasi  suhu  udara  berdampak  signifikan  pada  proses  kunci  bagi  tanaman  seperti fotosintesis,  respirasi,  transpirasi,  pertumbuhan,  proses  reproduksi  seperti  penyerbukan  dan pembuahan, serta kualitas hasil panen. Untuk mencapai efisiensi dan suhu optimal dalam proses fotosintesis, umumnya diperlukan rentang suhu sekitar suhu 10-30°C [12].

## Hujan
Hujan adalah kejadian alam di mana air di mana air jatuh dari atmosfer ke permukaan bumi dalam bentuk tetesan air [13]. Proses ini diawali dengan penguapan air dari tanah, yang kemudian naik ke atmosfer sebagai uap air. Uap air di atmosfer mengalami pendinginan dan berubah menjadi embun  yang  membentuk  awan.  Ketika  tetesan  air  di  dalam  awan  mencapai  ukuran  yang mencukupi,  mereka  turun  ke  permukaan  bumi  sebagai  hujan.  Curah  hujan  yang  tinggi  sangat berpengaruh terhadap kondisi tanah pada tanaman, hal ini menyebabkan terjadinya banjir yang berujung dapat mengalami kegagalan panen pada tanaman.
IoT ( Internet of Things ) IoT singkatan dari " Internet of Things " mengacu pada jaringan perangkat fisik yang terkoneksi melalui internet. Perangkat-perangkat ini dapat saling berkomunikasi dan bertukar data tanpa memerlukan keterlibatan langsung dari manusia ke manusia atau manusia ke komputer. [14]. IoT terdiri dari tiga komponen utama yaitu sensor, gateway , dan cloud . Sensor mengumpulkan data dari objek fisik yang terhubung ke internet. Gateway mentransmisikan data ke cloud dan dapat mengontrol  perangkat. Cloud menyediakan  layanan  untuk  mengelola IoT dan  memungkinkan pengguna memberikan perintah kepada perangkat. Pertukaran data yang terjadi antar perangkat IoT secara real-time memungkinkan  pengguna  untuk  memantau,  mengontrol,  dan  mengelola perangkat mereka dengan lebih efisien dan responsif [15].
2. Metode Penelitian Implementasi fuzzy Tsukamoto pada pergerakan motor servo ini menggunakan metode Research and  Development ( R&D ).  Metode R&D adalah  proses  yang  terdiri  dari  berbagai  langkah  untuk menciptakan  produk  baru,  meningkatkan  produk  yang  ada,  menyempurnakan  produk,  atau mengembangkan  teknologi  dan  proses  baru  [16].  Berikut  ini  adalah  tahapan-tahapan  dalam metode R&D yang digunakan dalam penelitian ini:
Pengumpulan  data  diawali  dengan  studi  pustaka  untuk  menguatkan  landasan  teori  dalam penerapan metode yang tepat. Ini mencakup artikel jurnal terkait metode fuzzy dan literatur buku tentang algoritma yang diterapkan pada sistem IoT . Metode yang dipilih untuk diimplementasikan pada sistem IoT budidaya tanaman bayam adalah fuzzy Tsukamoto. Metode Tsukamoto dikenal sebagai pendekatan dalam logika fuzzy yang menggunakan aturan "sebab-akibat" atau " if-then " untuk pengambilan keputusan. Kelebihan dari metode Tsukamoto adalah kemampuannya dalam menangani  aturan-aturan  fuzzy  yang  kompleks  dengan  tingkat  keanggotaan  yang  bergradasi. Metode  Tsukamoto  tidak  memerlukan  definisi  eksplisit  dari  fungsi  keanggotaan,  yang mempermudah  penerapannya  dalam  kasus-kasus  di  mana  fungsi  keanggotaan  tidak  dapat ditentukan  dengan  jelas.  Pendekatan  ini  memusatkan  perhatian  pada  penggunaan  aturan IF- THEN dengan himpunan fuzzy yang memiliki fungsi keanggotaan yang monoton. Hasil dari proses inferensi  untuk  setiap  aturan  dinyatakan  secara  jelas  ( crips )  berdasarkan  α -predikat  ( fire strength ), yang selanjutnya digunakan untuk menghasilkan output akhir menggunakan metode rata-rata terbobot [17] .
Tahapan  metode  ini  dimulai  dari  proses  fuzzifikasi,  di  mana  variabel  fuzzy  diidentifikasi  dan dikonversi  menjadi  nilai  keanggotaan  dalam  himpunan  fuzzy  yang  sesuai.  Selanjutnya, pembentukan  aturan  dilakukan  dalam  bentuk  pernyataan  “ IF-THEN ”  untuk  menghubungkan kondisi-kondisi input dengan output yang  diinginkan,  Proses  inferensi  dilakukan  ntuk menghitung α -predikat untuk setiap aturan fuzzy menggunakan fungsi implikasi MIN , di mana nilai α -predikat adalah nilai keanggotaan minimum antara himpunan fuzzy input dan himpunan fuzzy output . Setelah itu, dilakukan perhitungan inferensi secara spesifik ( crisp ) dari setiap aturan fuzzy  berdasarkan  nilai  α -predikat  yang  telah  dihitung  sebelumnya.  Langkah  terakhir  adalah deffuzifikasi, di mana hasil inferensi fuzzy diubah menjadi nilai konkret menggunakan metode rata-rata terbobot atau weighted average [18].

## 3. Hasil
Data  yang  diolah  berasal  dari  nilai input yang  diperoleh  melalui  deteksi  sensor,  kemudian dilakukan proses fuzzifikasi untuk mendapatkan nilai derajat keanggotaan. Pada penelitian ini terdapat tiga fungsi keanggotaan untuk input sensor, yaitu kelembaban tanah, suhu udara, dan curah hujan, serta satu fungsi keanggotaan untuk output motor servo. Setiap nilai dari himpunan fuzzy dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Himpunan Fuzzy Fungsi Variabel Himpunan Fuzzy Domain Input Kelembaban Tanah Kering 0-50 Lembab 50-70 Basah 70-100 Suhu Udara Dingin 0-10 Normal 10-30 Panas 30-40 Curah Hujan TidakTerdeteksi 0-1 Terdeteksi 1-5 Output Motor Servo Setengah 0-30 Full 30-90
Pada fungsi keanggotaan kelembaban udara terdapat 3 himpunan, yaitu kategori kering berada diantara  40-60%,  kategori  lembab  berada  diantara  40-60%,  sedangkan  untuk  kategori  basah berada di antara 60-100%. Bentuk grafik fungsi keanggotaannya, sebagai berikut :
Gambar 2. Derajat Keangotaan Variabel Kelembaban Tanah
Dalam grafik variabel suhu udara, fungsi keanggotaan nya adalah kategori dingin berada diantara 0-10 ℃ ,  kategori  normal  berada  diantara  10-30 ℃ ,  sedangkan  untuk  kategori  panas  berada  di antara 30-40 ℃ . Bentuk grafik fungsi keanggotaan suhu udara, sebagai berikut :
Gambar 3. Derajat Keangotaan Variabel Suhu Udara
Dalam grafik variabel hujan, fungsi keanggotaan nya adalah kategori tidak hujan berada diantara 0-1 mm sedangkan untuk kategori hujan terdeteksi berada di antara 1-5 mm. Bentuk grafik fungsi keanggotaan hujan, sebagai berikut :

## Gambar 4. Derajat Keangotaan Variabel Hujan
Pada grafik fungsi keanggotaan himpunan pergerakan motor servo, terdapat dua himpunan, yaitu kategori setengah berada di 0-30 derajat sedangkan untuk kategori full berada di 30-90 derajat. Berikut ini, grafik fungsi keanggotaannya :
Gambar 5. Derajat Keangotaan Variabel Motor Servo
Setelah  proses  fuzzifikasi,  selanjutnya  dilakukan  langkah  pembentukan  aturan.  Fuzzy  rules dibentuk  untuk  menyatakan  hubungan  antara input dan output .  Dua input dihubungkan menggunakan operator AND , dan untuk korespondensi antara input dan output dibuat dengan format IF-THEN . Berikut adalah tabel yang menunjukkan rules permutasi dari variabel suhu udara, kelembaban tanah, dan curah hujan pada domain masing-masing variabel:
Tabel 2 . Aturan Fuzzy Tsukamoto
Untuk pengujian, metode fuzzy Tsukamoto diimplementasikan pada sistem IoT kontrol otomatis. Perangkat  ini  terdiri  dari  sensor input kelembaban  tanah,  suhu  udara,  dan  curah  hujan. Implementasi perangkat IoT pada tanaman bayam, dapat dilihat pada gambar 6, 7, dan 8 dalam kondisi lingkungan yang berbeda, suhu udara dan kelembaban tanah memiliki masukan nilai yang berbeda-beda di tiap kondisinya, sehingga akan mempengaruhi output pergerakan terpal yang dijalankan motor servo.
Rules Input Output Kelembaban tanah Suhu udara Hujan Motor servo R1 Kering Panas Tidakhujan Berputar R2 Kering Panas Hujanterdeteksi Berputar R3 Kering Normal Tidakhujan Diam R4 Kering Normal Hujanterdeteksi Berputar R5 Lembab Normal Tidak hujan Diam R6 Lembab Normal Hujanterdeteksi Berputar R7 Lembab Panas Tidak hujan Berputar R8 Lembab Panas Hujanterdeteksi Berputar R9 Basah Normal Tidak hujan Diam R10 Basah Normal Hujanterdeteksi Berputar R11 Basah Panas Tidakhujan Berputar R12 Basah Panas Hujanterdeteksi Berputar
Gambar 6. Kondisi Perangkat IoT pada Siang Hari
Gambar 7. Kondisi Perangkat IoT pada Saat Hujan
Gambar 8. Kondisi Perangkat IoT pada Malam Hari

## 4. Pembahasan
Tanaman  bayam  ( Amaranthus spp. )  umumnya  dapat  dipanen  dalam  waktu  3-4  minggu  atau sekitar 25-30 hari setelah penanaman, tergantung pada kondisi lingkungan dan perawatan yang diberikan  [19].  Namun  dalam  penelitian  ini,  pengamatan  dilakukan  selama  7  hari  untuk memastikan  bahwa  implementasi  metode  fuzzy  Tsukamoto  dapat  berfungsi  pada  sistem IoT sesuai dengan aturan-aturan yang tercantum pada Tabel 2. Berikut ini adalah hasil pengamatan kondisi tanaman bayam yang dipantau menggunakan sensor selama 7 hari, yang disajikan dalam Tabel 3.

## Tabel 3 . Hasil Penerapan Sistem IoT Selama 7 Hari
Sesuai dengan aturan yang telah ditetapkan, dilakukan perhitungan proses inferensi fuzzy dengan menentukan  a-predikat  terlebih  dahulu.  Setelah  a-predikat  ditentukan,  langkah  berikutnya adalah menghitung nilai Z, yang merupakan hasil akhir dari proses inferensi fuzzy pada tabel 4.
Tabel 4 . Perhitungan Nilai a-predikat dan Nilai z pada Setiap Aturan Fuzzy
Setelah mendapatkan nilai Z dan nilai a-predikat untuk setiap aturan hingga hari ke-7, langkah berikutnya adalah melakukan defuzzifikasi. Defuzzifikasi dilakukan dengan menghitung rata-rata dari nilai Z menggunakan rumus berikut:
Z = (𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 ∗ 𝑍 1 ) + (α−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 2 ∗ 𝑍 2 + ... ... + (𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑛 ∗ 𝑍 𝑛 ) 𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 + 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 2 ... ... +  (𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑛 ) (1)
Hari Ke- Suhu Udara Kelembaban Tanah Curah Hujan 1 32.5 68 1 2 33 65 1 3 32 67 1 4 24 70 7 5 33 69 1 6 34 63 1 7 32 64 1 Hari Ke-1 R1  R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9  R10  R11 R12 a-predikat 0 0 0 0 0 0 0.2 0 0 0 0.8 0 z hasil 30 30 90 30 90 30 42 30 90 30 78 30 Hari Ke-2 a-predikat 0 0 0 0 0 0 0.5 0 0 0 0.5 0 z hasil 30 30 90 30 90 30 60 30 90 30 60 30 Hari Ke-3 a-predikat 0 0 0 0 0 0 0.3 0 0 0 0.7 0 z hasil 30 30 90 30 90 30 48 30 90 30 72 30 Hari Ke-4 a-predikat 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.6 0 0.4 z hasil 30 30 90 30 90 30 30 30 90 66 30 54 Hari Ke-5 a-predikat 0 0 0 0 0 0 0.1 0 0 0 0.9 0 z hasil 30 30 90 30 90 30 36 30 90 30 84 30 Hari Ke-6 a-predikat 0 0 0 0 0 0 0.7 0 0 0 0.3 0 z hasil 30 30 90 30 90 30 72 30 90 30 48 30 Hari Ke-7 a-predikat 0 0 0 0 0 0 0.6 0 0 0 0.4 0 z hasil 30 30 90 30 90 30 66 30 90 30 54 30

## Tabel 4 . Hasil Nilai Deffuzifikasi dari Hari ke-1 Hingga Hari ke-7
Berdasarkan  pengujian,  hasil  deffuzifikasi  merupakan  nilai output yang  menentukan  derajat lengkung pergerakan motor servo, dipengaruhi oleh suhu udara, kelembaban tanah dan adanya curah  hujan.  Jika  suhu  tinggi,  kelembaban  tinggi  dan  tidak  ada  hujan  maupun  dalam  keadaan hujan,  maka  servo  akan  bergerak  mendekati  posisi  90 0 .  Pada  beberapa  kondisi  selama  7  hari pengamatan,  arah  derajat  pergerakan  motor  servo  mendekat  posisi  lurus  di  hari  ke-5  dalam kondisi  tidak  hujan,  suhu  panas  33 0 celcius dan  kelembaban  tanah  69%,  servo  bergerak  79,2 0 menutupi area pot. Sedangkan pada hari ke-4 motor servo bergerak 60,3 0 berbeda dengan hasil penghitungan  pada  tabel  yaitu 61,2 0 . Dengan  demikian,  logika  fuzzy  dan IoT dapat diimplementasikan  untuk  meningkatkan  akurasi  dalam  pergerakan  terpal  serta  efisiensi konsumsi daya dalam sistem pertanian.

## 5. Penutup
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan pada  sistem  IoT  pada  alat  kontrol  otomatis pergerakan terpal pada budidaya tanaman bayam menggunkan arduino uno R3 adalah sebagai berikut.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  nilai  defuzzifikasi  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi  suhu udara, kelembaban tanah, dan tingginya curah hujan. Dari pengamatan yang dilakukan dari hari ke-1 hingga hari ke-7, terlihat bahwa hanya pada hari ke-4 hasil output motor servo tidak sesuai dengan  perhitungan  aturan  fuzzy  yang  telah  ditetapkan  Setiap  komponen  telah  menunjukkan bahwa  sistem  alat  budidaya  tanaman  bayam  dapat  berfungsi  sesuai  dengan  program  yang mengimplementasikan  logika  fuzzy  Tsukamoto.  Sistem  ini  dilengkapi  dengan  sensor  DHT  11 untuk mendeteksi suhu udara, sensor kelembaban tanah untuk mendeteksi kelembaban tanah, modul sensor hujan untuk mendeteksi air hujan, dan Blynk untuk menampilkan informasi data sensor.  Sistem IoT dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  memantau  suhu  udara,  kelembaban tanah, curah hujan, kondisi water pump, dan memberikan kontrol otomatis pada putaran motor servo.
Hasil  implementasi  metode fuzzy  logic Tsukamoto  dalam  penelitian  ini  berkontribusi  pada pengembangan model matematis dan pengambilan keputusan dalam sistem pertanian, seperti manajemen  tanaman  berbasis  sensor  atau  prediksi  hasil  panen.  Penelitian  selanjutnya  dapat menerapkan metode fuzzy logic yang sesuai dengan kebutuhan khusus dalam konteks IoT pada bidang-bidang lain yang juga memerlukan pengambilan keputusan berbasis data yang tidak pasti.

## 6. Referensi
[1] V. B. Kusnandar, “Sekitar 40 Juta Penduduk Indonesia Bekerja di Sektor Pertanian pada Februari 2022.” Accessed: Feb. 14, 2024. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/11/09/sekitar-40-juta-penduduk- indonesia-bekerja-di-sektor-pertanian-pada-februari-2022
[2] M.  Dhanaraju,  P.  Chenniappan,  K.  Ramalingam,  S.  Pazhanivelan,  and  R.  Kaliaperumal, “Smart Farming: Internet of Things (IoT) - Based Sustainable Agriculture,” Agriculture , vol. 12, no. 10, p. 1745, Oct. 2022, doi: 10.3390/agriculture12101745.
Hari Ke Nilai Defuzzifikasi 1 70.8 2 60 3 64.8 4 61.2 5 79.2 6 64.8 7 61.2
[3] R. Junianto, “Mahal, Harga Bayam di Batam Dibanderol Rp 30 Ribu Per Kilogram.” Accessed: Feb.  18,  2024.  [Online].  Available:  https://www.batamnews.co.id/berita-96518-mahal- harga-bayam-di-batam-dibanderol-rp-30-ribu-per-kilogram.html
[4] N.  Niswah,  S.  Suroso,  and  S.  Soim,  “Rancang  Bangun  Sistem  Peringatan  Dini  Bencana Hidrometeorologi Berbasis Internet of Thing (IoT) Di BMKG,” SMATIKA JURNAL , vol. 11, no. 02, pp. 153 – 159, Dec. 2021, doi: 10.32664/smatika.v11i02.593.
[5] I. Dwi Antoni and Y. Findawati, “Implementasi Logika Fuzzy Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Tsukamoto,” SMATIKA JURNAL , vol. 14, no. 01, pp. 61 – 70, Jun. 2024, doi: 10.32664/smatika.v14i01.1168.
[6] C.  C.  Citra,  T.  M.  S.  Mulyana,  H.  Agung,  D.  Bhisetya,  Rarasati,  and  E.  M.  Sipayung, “Implementasi  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Menentukan  Supply  BBM  pada Pertashop,” SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 157 – 166, 2022.
[7] V. M. Nasution and G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 1, p. 129, Jan. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.
[8] A.  Mardiana,  D.  Zalilludin,  and  D.  Fitriani,  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Keluarga Miskin Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto ,” infotech , vol. 6, no. 2, pp. 24 – 29, 2020.
[9] M.  D. Udin, I. Istiadi, and F. Rofii, “ Aquascape Dengan Kontrol  Fotosintesis Buatan Pada Tanaman Air Menggunakan Metode Kendali Logika Fuzzy ,” Transmisi , vol. 23,  no. 3,  pp. 103 – 111, Jul. 2021, doi: 10.14710/transmisi.23.3.103-111.
[10] G.  Hartono  and  R.  Hadun,  “Kajian  Karasteristik  Tanah  Berdasarkan  Toposekuen  yang Berbeda  di  Kelurahan  Foramadiahi  Kecamatan  Pulau  Ternate,” PROSIDING  SEMINAR NASIONAL PERTANIAN , vol. 1, no. 1, pp. 103 – 107, 2021.
[11] L. A. Y. Merbawani, M. Rivai, and H. Pirngadi, “Sistem Monitoring Profil Kedalaman Tingkat Kelembapan Tanah Berbasis IoT dan LoRa,” Jurnal Teknik ITS , vol. 10, no. 2, pp. 285 – 291, 2021.
[12] N.  Herlina  and  A.  Prasetyorini,  “Pengaruh  Perubahan  Iklim  pada  Musim  Tanam  dan Produktivitas Jagung (Zea mays L.) di Kabupaten Malang,” Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia , vol. 25, no. 1, pp. 118 – 128, 2020.
[13] Rahmawati  and  G.  Pranata,  “Intensitas  Curah  Hujan  Harian  Berdasarkan  Data  Stasiun Meteorologi  Sultan  Mahmud  Badaruddin  II,” Jurnal  Penelitian  Fisika  dan  Terapannya (Jupiter) , vol. 4, no. 1, pp. 1 – 5, 2022.
[14] Abdullah,  Cholish,  and  Moh.  Z.  Haq,  “Pemanfaatan  IoT  (Internet  of  Things)  Dalam Monitoring Kadar Kepekatan Asap dan Kendali Camera Tracking,” Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro , vol. 5, no. 1, pp. 86 – 92, Feb. 2021.
[15]  A. D. Boursianis et al. , “Internet of Things (IoT) and Agricultural Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in smart farming: A comprehensive review,” Internet of Things , vol. 18, p. 100187, May 2022, doi: 10.1016/j.iot.2020.100187.
[16] Okpatrioka,  “Research  And  Development  (R&D)  Penelitian  Yang  Inovatif Dalam Pendidikan,” Jurnal Pendidikan, Bahasa dan Budaya , vol. 1, no. 1, pp. 86 – 100, 2023.
[17] S.  Auliana  and  U.  Mansyuri,  “Penggunaan  Metoda  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Menentukan Produksi  Barang  Elektronik,” Jurnal  Ilmiah  Sistem  Informasi ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  123 – 129, 2022.
[18] D.  Giawa  and  M.  Marbun,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Tsukomoto  Dalam  Menentukan Harga Coating Mobil di Prime Coating Medan,” Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 1 – 10, 2022.
[19] Ibrahim, Rubiah, N. Akmal, and Nuriizzatun, “Pengaruh Penggunaan EM4 dan Sayur Segar Sebagai  Bahan  Kompos  Cair  Terhadap  Pertumbuhan  Vegetatif  Tanaman  Bayam (Amaranthu sp).,” Jurnal Biology Education , vol. 9, no. 2, pp. 151 – 166, 2021.