Level Kualitas Air Nutrisi pada Hidroponik Berdasarkan Sistem Klasifikasi Fuzzy
Nutrient Water Quality Levels in Hydroponics Based on The Fuzzy Classification System
Utari Sanaba 1 , Rika Rokhana 2 , Setiawardhana 3 1,2 Departemen Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
3 Departemen Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya E-mail: 1 utari.sanaba99@gmail.com, 2 rika@pens.ac.id, 3 setia@pens.ac.id

## Abstrak
Tingginya jumlah penduduk telah menyebabkan perubahan lahan pertanian menjadi lahan non- pertanian. Solusi inovatif untuk mengatasi keterbatasan lahan yaitu urban agriculture , khususnya hidroponik. Namun, kondisi nutrisi pada air hidroponik sering kali dalam kondisi buruk sehingga perlu dimonitoring dan dideteksi tingkat kualitasnya untuk menjaga kondisi air nutrisi dalam bak hidroponik  dalam  keadaan  baik.  Kondisi  air  nutrisi  yang  baik  akan  mengoptimalkan  proses penyerapan akar dan pertumbuhan tanaman. Parameter kualitas air nutrisi dapat dideteksi melalui suhu air nutrisi, kadar TDS ( Total Dissolved Solids ) di dalam nutrisi, dan tingkat keasamaan atau pH  dari  air  nutrisi  di  dalam  bak  hidroponik.  Metode fuzzy  logic  classification memungkinkan dalam mengolah kondisi aktual nutrisi dari ketiga parameter tersebut menjadi sebuah keputusan level  kualitas  air  nutrisi  tanaman  dalam  kondisi  baik,  sedang,  buruk,  ataupun  sangat  buruk. Penelitian  ini  menggunakan  sensor  suhu  air,  TDS,  dan  pH  dalam  pengukuran  masing-masing parameter  yang  kemudian  ditampilkan  pada website .  Hasil  pengukuran  parameter  nutrisi mencapai error rendah yaitu ±5%. Hasil klasifikasi kualitas dari kondisi air nutrisi tanaman yang diputuskan  dengan fuzzy  logic sudah  sesuai  dengan  yang  diinginkan  oleh  petani  dan  berhasil 100% ditampilkan pada website pengguna. Sistem ini memudahkan pengguna dalam memantau, mengevaluasi, dan meningkatkan kondisi dan kualitas nutrisi tanaman dari jarak jauh.
Kata kunci: Hidroponik, suhu, TDS, pH, Fuzzy Logic

## Abstract
The  high  population  density  has  led  to the  conversion  of agricultural  land  into  non-agricultural  land. Innovative solutions to address land limitations such as urban agriculture, particularly hydroponics, have emerged. However, the nutritional condition of hydroponic water is often poor, necessitating monitoring and detection of its quality levels to maintain optimal conditions in the nutrient solution. Good nutrient water conditions will optimize root absorption processes and plant growth. Parameters for water nutrient quality can be detected through water temperature, Total Dissolved Solids (TDS) content in the nutrient solution, and pH level of the nutrient solution in the hydroponic reservoir. The fuzzy logic classification method enables the processing of actual nutrient conditions from these three parameters into a decision on the quality level of plant nutrient water, whether it's good, fair, poor, or very poor. This research utilizes water  temperature,  TDS,  and  pH  sensors  to  measure  each  parameter,  which are  then  displayed on  a website.  The  measurement  results  of  nutrient  parameters  achieve  low  errors  of  around  ±5%,  and  the classification results of the quality of plant nutrient water decided by fuzzy logic align with the farmers' desires and are successfully displayed on the user's website 100% of the time. This system facilitates users in monitoring, evaluating, and improving the condition and quality of plant nutrients remotely.

## Keywords: Hydroponic, temperature, TDS, pH, Fuzzy Logic

## 1. PENDAHULUAN
Tanah merupakan media utama dan terpenting di bidang pertanian. Pertanian memainkan peran  penting  dalam  perekonomian  dan  pemenuhan  kebutuhan  pokok  masyarakat  di  negara agraris  seperti  Indonesia  dengan  pertumbuhan  populasi  yang  terus  meningkat  sehingga
mengakibatkan peningkatan kebutuhan akan pangan [1]. Berdasarkan data sensus penduduk BPS yang dilaksanakan pada September 2020, jumlah penduduk Indonesia mencapai 270,20 juta jiwa, dengan  kepadatan  penduduk  Indonesia  mencapai  141  jiwa  per Km ! [2].  Tingginya  populasi penduduk  Indonesia  ini  menyebabkan  lahan  pertanian  terus  berkonversi  menjadi  lahan  non- pertanian  [3].  Selain  itu,  data  dari  Bappenas  menyebutkan  bahwa  pada  tahun  2050  penduduk dunia  dengan  jumlah  populasi  6,5  miliar  orang  atau  2/3  dari  total  penduduk  akan  tinggal  di wilayah perkotaan yang akan menyebabkan lahan pertanian di perkotaan akan semakin berkurang [4].
Pertanian berperan penting dalam pengembangan dan perbaikan perekonomian bangsa. Hal  ini  juga  memberikan  dampak  positif  yaitu  peluang  usaha  yang  terus  meningkat  bagi masyarakat umum. Tragisnya, banyak petani yang terus menerus menggunakan metode budidaya konvensional yang sangat bergantung pada luas lahan pertanian yang menyebabkan hasil panen yang  rendah  dan  kurang  optimal  [5].  Seiring  berjalannya  waktu,  media  tanam  tanah  akan mengalami  degradasi  yang  ditandai  dengan  penurunan  kualitas  tanah  akibat  erosi,  penipisan sumber  karbon  organik  tanah,  dan  ketidakseimbangan  unsur  hara  di  dalam  tanah  yang  dapat menyebabkan penurunan hasil produksi pertanian [6]. Oleh karena itu, diperlukan solusi inovatif seperti  penggunaan  metode  tanam  tanpa  tanah  seperti urban  agriculture .  Metode urban agriculture yang dapat diimplementasikan yaitu vertical farming , hydroponics, aeroponics, dan digeponics [7].  Dari  ketiga  teknik  penanaman  tersebut,  hidroponik  atau hydroculture adalah metode pertanian urban yang paling diminati di Indonesia karena mudah digunakan oleh pemula untuk menanam sayuran seperti bayam, selada, sawi, pakcoy, dan lainnya.
Dalam hidroponik, pupuk diberikan sebagai ion dalam larutan nutrisi untuk mendukung pertumbuhan  tanaman.  Formulasi  unsur  hara  mikro  dan  makro  telah  dikembangkan  untuk meningkatkan  pertumbuhan  dan  penyerapan  nutrisi  tanaman.  Sementara  konsentrasi  larutan nutrisi  yang  tinggi  menyebabkan  stres  osmotik  dan  toksisitas  ion  sedangkan  konsentrasi  yang rendah  dapat  menghambat  pertumbuhan  tanaman  sehingga  tanaman  yang  dihasilkan  menjadi kurang  optimal  [8].  Kualitas  kondisi  nutrisi  hidroponik  dapat  dilihat  dari  beberapa  parameter seperti  pH, Total  Dissolved  Solids (TDS),  dan  suhu  air  nutrisi  [5].  Faktor-faktor  lingkungan seperti  pH,  TDS,  dan  suhu  nutrisi  memainkan  peran  sentral  dalam  menentukan  ketersediaan nutrisi  bagi  tanaman,  penyerapan  unsur-unsur  oleh  akar,  dan  aktivitas  mikroorganisme  dalam larutan  nutrisi.  Konsentrasi  pH  yang  terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah  dapat  menyebabkan biomassa  tanaman  yang  dihasilkan  dengan  media  tanam  hidroponik  menjadi  lebih  ringan  dan dapat  menyebabkan  akar  membusuk  sehingga  memunculkan  patogen  di  dalam  nutrisi  yang menghambat pertumbuhan tanaman [9] [10]. Nilai TDS mengacu pada mineral, logam, garam, dan ion atau total kadar unsur hara yang terkandung di dalam air yang perlu diperhatikan untuk menghasilkan tanaman yang berkecukupan nutrisi [11]. Suhu air nutrisi juga mempengaruhi berat dan lebar daun pada tanaman yang dihasilkan dan suhu yang terlalu rendah menyebabkan daun tanaman berukuran kecil yang mengakibatkan perubahan morfologi daun yang signifikan [12] [13]. Oleh  karena  itu,  pengklasifikasian  kondisi  nutrisi  yang  ideal  berdasarkan  tiga  parameter utama yaitu suhu nutrisi, TDS, dan pH tanaman diperlukan untuk menghasilkan tanaman yang sehat dan optimal. Sehingga penting bagi petani untuk mengetahui kondisi dan kualitas air nutrisi hidroponik.
Monitoring  kualitas  air  nutrisi  hidroponik  telah  dibahas  pada  penelitian  sebelumnya seperti [14] yang menggunakan algoritma K-NN untuk mengklasifikasikan kondisi air budidaya akuaponik dalam baik atau buruk dengan parameter suhu, EC, dan pH kemudian data dari sensor direcord untuk evaluasi kondisi nutrisi. Pada penelitian [15] [16] [17] berfokus pada monitoring kondisi air nutrisi salah satunya dengan metode PPDIOO berdasarkan suhu dan EC saja untuk menggolongkan  kondisi  nutrisi  berdasarkan  batas  minimal  dan  maksimal  masing-masing parameter dan dilakukan penambahan larutan asam atau basa apabila kondisi parameter pH dalam kondisi buruk. Metode fuzzy sugeno sudah pernah diimplementasikan pada penelitian [18] yang dikhususkan untuk kondisi nutrisi tanaman cabe dengan media hidroponik dengan kualifikasi 2 kondisi  yaitu  baik  atau  buruk.  Penelitian  lain  yang  telah  dilakukan  oleh  [19]  dan  [20] mengidentifikasi  kondisi  nutrisi  berdasarkan  pH,  TDS,  suhu,  dan  kekeruhan  secara mobile .
Identifikasi  kondisi  dilakukan  secara  manual  dengan  memantau  hasil  pengukuran  sensor kemudian  pengguna  yang  akan  memutuskan  kondisi  nutrisi  dalam  keadaan  baik  atau  buruk sehingga penyesuaian nilai pH dan TDS akan diatur oleh pengguna.
Penelitian-penelitian  sebelumnya  menentukan  kondisi  nutrisi  baik  atau  buruk berdasarkan  penurunan  nilai salah  satu  parameter  sehingga  kondisi  nutrisi  kurang  jelas  secara keseluruhan dan hanya berlaku untuk satu jenis tanaman saja. Sehingga penelitian ini mengajukan sebuah  sistem  untuk  mengklasifikasikan  level  kualitas  dari  air  nutrisi  pada  hidroponik berdasarkan nilai suhu air nutrisi, nilai Total Dissolved Solids (TDS) pada air nutrisi, dan pH nutrisi menggunakan metode fuzzy logic classification dalam bentuk level persentase untuk semua jenis tanaman. Level kualitas air nutrisi sistem ini dibedakan menjadi empat yaitu kondisi nutrisi baik, medium/sedang, kurang baik, dan sangat buruk dalam bentuk persentase dengan skala 0- 100%. Sistem ini juga menampilkan data sensor pada website sehingga memudahkan pengguna untuk memantau kondisi nutrisi tanaman dari jarak jauh dan record data sensor sebagai evaluasi sistem dan kondisi aktual nutrisi. Diharapkan sistem ini dapat membantu dan memudahkan pelaku hidroponik atau petani untuk mengidentifikasi kondisi nutrisi tanaman sehingga dapat dilakukan penanganan  yang  tepat  apabila  kondisi  nutrisi  dalam  keadaan  sangat  buruk  atau  dibawah persentase level yang diharapkan.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Sistem Desain
Sistem desain pada penelitian ini dibagi menjadi empat bagian yaitu pembacaan sensor, pengolahan  data  parameter  air  nutrisi, fuzzy  logic  classification ,  dan  penampilan  hasil  output seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1 Blok diagram sistem
Sistem ini memakai mikrokontroler ESP32 dengan input sensor suhu air nutrisi, sensor ultrasonik  atau  level  air,  sensor  TDS  analog,  dan  sensor  pH  seperti  tampak  pada  kotak  hijau Gambar 1. Sensor suhu yang digunakan yaitu DS18B20 Waterproof by Adafruit digunakan untuk mengukur suhu air nutrisi di dalam bak. Water level sensor yang dipakai yaitu sensor ultrasonik HC-SR04  untuk  mengukur  ketinggian  air  di  dalam  bak  nutrisi.  Sensor Total  Dissolved  Solids (TDS) yang digunakan dari DFRobot untuk mengukur kadar larutan nutrisi di dalam bak nutrisi yang ditunjukkan dengan satuan part-per-million (ppm). Sensor pH modul yang digunakan dari DFRobot untuk mengukur kadar keasaman atau pH di dalam air nutrisi. Semua data sensor akan
diolah sebagai input fuzzy logic kemudian akan didapatkan hasil output berupa kondisi nutrisi tanaman dengan keputusan baik, sedang, buruk, atau sangat buruk. Data sensor dan hasil deteksi kondisi  air  nutrisi  hidroponik  akan  ditampilkan  pada  LCD  dan  juga  pada website untuk memudahkan pengguna dalam mengamati perubahan data sensor yang terbaca.
Sensor,  mikrokontroler,  dan  LCD  yang  digunakan  akan  disatukan  dalam  box  untuk memudahkan pengguna dalam pengambilan data seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2 Hardware

## 2.2 Metode Klasifikasi
Metode  klasifikasi  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  yaitu  logika fuzzy  classification Tsukamoto  yang  diolah  dalam  mikrokontroler  dengan  input  tiga  parameter  yaitu  suhu  nutrisi, TDS, dan pH nutrisi di dalam bak. Semua input akan diolah dengan tahapan fuzzifikasi, inferensi dengan rule  base yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  dan  defuzzifikasi  untuk  menghasilkan keputusan sesuai dengan parameter input yang didapatkan seperti tampak pada Gambar 3.
Gambar 3 Diagram fuzzy logic
Tahap terpenting sebelum merancang logika fuzzy yaitu melakukan komunikasi intensif dengan petani untuk menyesuaikan dan menentukan parameter dalam logika fuzzy seperti fungsi keanggotaan  yang  sesuai  dengan  kondisi  aktual  di  lapangan.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengoptimalkan  klasifikasi  kondisi  nutrisi  sehingga  dapat  memudahkan  petani  dalam menganalisa pertumbuhan tanaman. Dalam penelitian ini, penulis memanfaatkan hasil peneliti lain dan sumber buku ilmiah [5] [21] [22] sebagai salah satu sumber penentuan standar kondisi nutrisi yang ideal untuk menciptakan fungsi keanggotaan seperti yang ditunjukkan melalui Tabel 1.
Tabel 1 Kebutuhan Dasar dari Tanaman Hidroponik pH 5,8-6,5 Suhu 20-30 ℃ TDS 480-1920 ppm Cahaya 14-16 jam per hari Kelembapan 60-90 %
Sistem inferensi metode fuzzy Tsukamoto yang digunakan yaitu logika aturan “ if-then ”. Tahapan  pertama  dalam  metode  fuzzy  Tsukamoto  adalah  penentuan  fungsi  keanggotaan  dari masing-masing  parameter  yang  didapatkan  dari  tiga  sensor.  Setelah  mengetahui  derajat keanggotaan  dari  masing-masing  parameter  dengan  aturan  fuzzy,  nilai  predikat  alpha  dapat dihitung dengan operasi himpunan fuzzy. Selanjutnya, hasil dari inferensi ini diproses dengan defuzzifikasi untuk mengetahui kualitas air nutrisi tanaman hidroponik berupa keputusan level kualitas nutrisi dalam keadaan baik, sedang, buruk, ataupun sangat buruk [23].
Berikut  fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  dalam  sistem,  inferensi, rule  base ,  dan fuzzifikasi untuk menentukan keputusan dari input yang didapatkan.
1) Fungsi Keanggotaan: Dalam proses fuzzifikasi ini menggunakan input berupa hasil pengukuran tiga parameter dari sensor yaitu suhu dengan satuan derajat celcius (℃), input TDS dari sensor TDS dengan satuan ppm ( part per million ), dan input nilai pH dari  sensor  pH.    Semua  batasan  dari  tiga  parameter  ini  dimasukkan  pada  masing- masing fungsi keanggotaan atau disebut sebagai membership function (MF). Fungsi keanggotaan  dalam  penelitian  ini  yaitu  MF  suhu,  MF  TDS,  dan  MF  pH  dimana bentuk fungsi ini adalah trapesium dan segitiga. Masing-masing fungsi keanggotaan atau MF dari ketiga input parameter yaitu tiga label berbeda yang mewakili masing- masing  parameter  yang  didapatkan  dari  hasil  wawancara,  sumber  penelitian,  dan buku ilmiah [5] [21] [22]. Gambar 4, 5, dan 6 masing-masing menunjukkan fungsi keanggotaan dari tiga parameter tersebut.
Gambar 4 Membership function input suhu
Gambar 5 Membership function input TDS
Gambar 6 Membership function pH
Hasil  pengukuran  dari  sensor  akan  dihitung  nilai  masing-masing  derajat keanggotaannya  berdasarkan  fungsi  keanggotaan.  Rumus  (1)  menunjukkan perhitungan apabila nilai yang didapatkan dari sensor berada dalam kurva segitiga dan Rumus (2) menunjukkan perhitungan dalam kurva trapesium.
𝜇 (𝑥; 𝑎, 𝑏, 𝑐) = . 1    ; 𝑥 < 𝑏 𝑐 − 𝑥 𝑐 − 𝑏 ; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
0    ; 𝑥 > 𝑐 (1)
𝜇 (𝑥; 𝑎, 𝑏, 𝑐, 𝑑) =
⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ 0    ; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1 1     ; 𝑏  ≤ 𝑥  ≤ 𝑐 𝑑 − 𝑥 𝑑 − 𝑐 ; 𝑐 ≤ 𝑥 ≤ 𝑑 0    ; 𝑥 ≤ 𝑑 (2)
2) Inferensi: Nilai derajat keanggotaan masing-masing parameter yang didapatkan pada proses fuzzifikasi sebelumnya akan dimasukkan pada proses penentuan aturan atau disebut  juga  sebagai  aturan  “ if  then  rule  base  fuzzy” yang  akan  menciptakan rule strength dengan  memakai  operasi  AND. Masing-masing rule memiliki klasifikasi yang berbeda yaitu baik, medium, kurang baik, dan sangat buruk untuk memudahkan pengguna  dalam  mengetahui  kondisi  nutrisi.  Nilai  derajat  keanggotaan  yang didapatkan akan dicari nilai alfa-nya dari masing-masing derajat keanggotaan yang telah dikelompokkan pada aturan atau rule yang telah ditentukan. Sebelum memasuki proses  defuzzifikasi,  masing-masing  nilai  alfa  dari  setiap rule dicari  dengan menggunakan fungsi MIN atau nilai terkecil. Hasil fungsi implikasi setiap aturan ini akan diproses ke tahap defuzzifikasi dalam menentukan nilai z untuk mendapatkan hasil  klasifikasi.  Aturan rule  base dari  parameter  suhu,  TDS,  dan  pH  ditunjukkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2 Rule Base Fuzzy Logic Classification Membership Function Suhu Membership Function TDS Membership Function pH Klasifikasi Dingin Kurang Buruk Sangat Buruk Dingin Kurang Sedang Kurang Baik Dingin Kurang Optimal Medium Dingin Ideal Buruk Medium Dingin Ideal Sedang Baik Dingin Ideal Optimal Baik Dingin Tinggi Buruk Sangat Buruk Dingin Tinggi Sedang Kurang Baik Dingin Tinggi Optimal Medium Normal Kurang Buruk Kurang Baik Normal Kurang Sedang Medium Normal Kurang Optimal Baik Normal Ideal Buruk Medium Normal Ideal Sedang Baik Normal Ideal Optimal Baik Normal Tinggi Buruk Kurang Baik Normal Tinggi Sedang Medium Normal Tinggi Optimal Baik Panas Kurang Buruk Sangat Buruk Panas Kurang Sedang Kurang Baik Panas Kurang Optimal Kurang Baik Panas Ideal Buruk Kurang Baik Panas Ideal Sedang Medium Panas Ideal Optimal Baik Panas Tinggi Buruk Sangat Buruk Panas Tinggi Sedang Kurang Baik Panas Tinggi Optimal Kurang Baik 3) Defuzzifikasi: Setelah mendapatkan output yang sesuai dengan rule base pada proses sebelumnya , data  akan  diproses  ke  tahap  selanjutnya  yaitu  defuzzifikasi.  Proses defuzzifikasi yaitu proses pengubahan data-data fuzzy menjadi data numerik yang dapat  diimplementasikan  ke plant [24].  Setelah  mendapatkan  nilai  alfa,  langkah selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai  z  dari  masing-masing rule berdasarkan klasifikasi  yang  diperoleh.  Berikut  perhitungan  nilai  z  dari  masing-masing klasifikasi.
• Perhitungan nilai z untuk klasifikasi “Sangat Buruk”
𝑧 " = 40 − 40𝛼 " (3)
• Perhitungan nilai z untuk klasifikasi “Kurang Baik”
𝑧 " = 15𝛼 " + 30 𝑑𝑎𝑛 𝑧 " = 60 − 15𝛼 " (4) • Perhitungan nilai z untuk klasifikasi “Medium” 𝑧 " = 12,5𝛼 " + 55 𝑑𝑎𝑛 𝑧 " = 80 − 24,5𝛼 " (5) • Perhitungan nilai z untuk klasifikasi “Baik”
𝑧 " = 30𝛼 " + 70 (6)
Nilai z yang telah didapatkan dari masing-masing rule base akan masuk ke tahap defuzzifikasi.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  defuzzifikasi  seperti  pada  Rumus (7). Nilai Z yang didapatkan akan menunjukkan hasil persentase dari kondisi nutrisi di dalam bak yang dikategorikan menjadi empat klasifikasi kondisi yang berbeda.
𝑍 = (" ! ∗$ ! )&(" " ∗$ " )&(" # ∗$ # )&⋯&(" $ ∗$ $ ) " ! &" " &" # &⋯&" $ (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian alat dilakukan secara bertahap yaitu mulai dari pengujian pada sensor suhu air nutrisi, pengujian sensor Total Dissolved Solids (TDS), pengujian sensor pH, pengujian tampilan data website , dan pengujian fuzzy logic classification untuk penentuan kondisi nutrisi. Pengujian pada  masing-masing  sensor  akan  dibandingkan  dengan  alat  pengukur  komersial  kemudian dihitung selisih keduanya untuk mendapatkan nilai error yang akan menjadi acuan kelayakan dan kesensitifan sensor menggunakan Rumus (8).
𝑃𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = N $%&' ()(*+,-.,/* $%&' ()(* N 𝑥 100 % (8)

## 3.1 Pengujian Sensor Suhu
Sensor suhu yang digunakan pada penelitian ini yaitu sensor DS18B20 waterproof yang merupakan  sensor  untuk  mengukur  suhu  cairan  karena  dilengkapi  lapisan  tahan  air  pada probenya.  Sensor  ini  sangat  populer  karena  harganya  yang  relatif  rendah  dengan  dukungan protokol 1- wire serta memiliki kepresisian yang baik pada rentang suhu yang luas (mulai dari −55 °C  hingga  125  °C)  [25].  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kesensitifan  dari  sensor DS18B20 waterproof yang akan digunakan dalam mengukur suhu air nutrisi di dalam bak serta mengetahui kelayakan sensor DS18B20 waterproof yang bekerja pada sistem.

## Tabel 3 Hasil Pengujian Sensor DS18B20
Suhu Termometer (℃) Suhu DS18B20 (℃) Error (%) 6,7 6,56 2,09 13,8 13,19 4,42 22,7 22,25 1,98 25 24,56 1,76 26,9 26,37 1,97 30 29,62 1,26 32,2 31,91 0,9 35,4 35,6 0,5
Pembacaan  sensor  dibandingkan  dengan  pembacaan  termometer  berstandar  SNI  yang dijual secara komersial sebagai pembanding. Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 3 terjadi selisih antara pengukuran suhu menggunakan sensor dan termometer yang dihitung dengan rumus (8) sehingga diperoleh selisih pembacaan sensor atau error rata-rata yang relatif sangat kecil yakni
±5%. Dengan pertimbangan error yang sangat kecil tersebut dapat disimpulkan bahwa sensor ini cukup stabil dalam pengambilan nilai suhu air dan layak digunakan pada sistem ini.

## 3.2 Pengujian Sensor Total Dissolved Solids (TDS)
Sensor TDS dipakai sebagai pendeteksi jumlah partikel padatan terlarut dalam air, baik organik maupun anorganik atau biasa disebut Total Dissolved Solids . Sensor TDS menggunakan metode  konduktivitas  listrik,  dimana  dua  probe  direndam  dalam  suatu  cairan  atau  larutan kemudian  rangkaian  pemrosesan  sinyal  akan  menghasilkan  keluaran  yang  menunjukkan konduktivitas larutan [26]. Pengujian sensor TDS ini bertujuan untuk mengetahui kesensitifan dari sensor TDS yang akan diimplementasikan dalam mengukur TDS nutrisi di dalam bak serta mengetahui kelayakan sensor TDS yang bekerja pada sistem. Pada pengujian ini probe sensor dicelupkan pada larutan yang berisi campuran nutrisi A dan larutan nutrisi B yang biasa dipakai oleh petani hidroponik sebagai nutrisi tanaman dengan kadar ppm yang berbeda-beda.

## Tabel 4 Hasil Pengujian Sensor TDS Gravity
TDS Meter (ppm) Sensor TDS Gravity (ppm) Error (%) 323 332 2,8 500 512 2,4 573 597 4,2 592 606 2,3 780 810 3,8 817 832 2,8 861 870 2,2 913 974 6,6 1001 1021 2,9 1168 1188 2,7
Hasil pengujian sensor TDS pada Tabel 4 dibandingkan dengan alat ukur TDS meter SNI dengan  tujuan  untuk  mengetahui  kelayakan  sensor  tersebut  dalam  pengukuran  TDS  di  dalam larutan nutrisi. Hasil pengujian yang telah dilakukan, selisih pembacaan sensor atau error rata- rata mencapai ±3,5% yang mana cukup stabil untuk digunakan dalam pengukuran kadar nutrisi di dalam bak hidroponik.

## 3.3 Pengujian Sensor pH
Potential  of  hydrogen  (pH)  adalah  parameter  yang  menunjukkan  seberapa  asam  atau alkali suatu larutan. Indikator pH dari larutan nutrisi sangat penting karena mempengaruhi proses fotosintesis  tanaman.  Oleh  karena  itu,  pengkondisian  nilai  pH  larutan  perlu  dilakukan  untuk mencegah kerusakan pada tanaman [27]. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan larutan buffer untuk mengetahui sensitivitas sensor pH yang akan diimplementasikan untuk mengukur kadar keasaman nutrisi di dalam bak hidroponik.

## Tabel 5 Hasil Pengujian Sensor pH
Buffer Solution pH Error (%) 4,01 3,86 3,74 6,86 6,48 5,54 9,18 8,92 2,83
Pembacaan sensor terhadap larutan buffer menunjukkan error rata-rata yang didapatkan yaitu  ±4,04%  yang  mana  cukup  kecil  dan  stabil  apabila  digunakan  pada  sistem  ini  untuk mengukur kadar pH larutan nutrisi di dalam bak hidroponik.

## 3.4 Pengujian Fuzzy Logic Classification dan Pengiriman Data ke Website
Logika  fuzzy  diterapkan  pada  sistem  ini  bertujuan  untuk  menentukan  kondisi  dari  air nutrisi di dalam bak hidroponik dalam kondisi baik, sedang/medium, cukup baik, kurang baik, ataupun dalam kondisi buruk dalam persentase 0-100 %. Pada pengujian ini sampel hidroponik yang  diujikan  yaitu  sebanyak  20  sampel  dengan  6  sampel  diantaranya  diambil  dari  3  kebun hidroponik berbeda di Surabaya yaitu Kebun Hidroponik Jemursari, Kebun Hidroponik Keputih, dan  Dinas  Pertanian  Surabaya.  Berikut  tabel  hasil  pengujian  logika  fuzzy  pada  20  sampel  air nutrisi yang berbeda beserta persentase dan hasil klasifikasi yang telah diproses menggunakan metode logika fuzzy.

## Tabel 6 Hasil klasifikasi logika fuzzy terhadap kondisi air nutrisi
Suhu (℃) TDS (ppm) pH Persentase Klasifikasi 32,4 610 9,33 5,98 % Sangat Buruk 32,9 769 8,52 51,55 % Kurang Baik 22,5 1620 5,14 54,20 % Kurang Baik 29,7 1125 5,81 61,19 % Medium 28,3 1033 7,27 73,63 % Medium 28,5 924 5,94 77,21 % Medium 29,3 988 6,47 83,84 % Baik 26,7 893 6,35 91,50 % Baik 20,7 633 4,12 32,97 % Kurang Baik 24,6 780 5,31 85,45 % Baik 25,9 912 7,40 80 % Baik 27,3 539 5,91 69,32 % Medium 28,1 982 6,30 79,65 % Baik 31,3 744 8,73 52,8 % Medium 33,4 1019 7,34 64,38 % Medium 30,7 1120 7,37 63,95 % Medium 26,5 866 4,96 66,12 % Medium 32,2 753 8,34 52,35 % Medium 30,1 911 9,76 51,9 % Medium 29,6 1105 6,50 62,6 % Medium
Dari hasil percobaan terlihat bahwa hasil klasifikasi sudah berhasil menunjukkan level kualitas nutrisi sesuai dengan rule base yang telah ditentukan sebelumnya. Dari hasil klasifikasi tersebut  dapat  membantu  petani  dalam  menentukan  penanganan  selanjutnya  terhadap  kondisi nutrisi  untuk  tanaman.  Kondisi  nutrisi  yang  buruk  dapat  menyebabkan  pertumbuhan  tanaman menjadi kurang optimal.
Keputusan hasil klasifikasi yang diolah dengan logika fuzzy dan hasil pembacaan sensor ditampilkan pada LCD seperti pada Gambar 7. Selain itu data sensor akan dikirimkan ke website guna  memudahkan  pengguna  dalam  mengetahui  nilai  parameter  nutrisi  tersebut.  Gambar  8 menunjukkan tampilan pada website yang menunjukkan data yang didapat dari pembacaan sensor pada sampel air nutrisi. Integrasi antara sensor, database , dan website memberikan solusi yang efisien  untuk  monitoring  parameter  nutrisi,  menyediakan  informasi  yang  akurat  dan  terkini kepada pengguna. Proses ini menciptakan sistem yang transparan dan mudah diakses, mendukung keputusan  yang  lebih  baik  dalam  pengelolaan  dan  pemantauan  kondisi  nutrisi  oleh  petani hidroponik.
Gambar 7 Tampilan LCD hasil pembacaan sensor
Gambar 8 Tampilan dashboard website

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  percobaan  terlihat  bahwa  pembacaan  parameter  oleh  masing-masing  sensor telah  berjalan  sesuai  yang  diinginkan  dan  memiliki  tingkat  error  yang  mendekati  5%  atau keakuratan  sensor  mencapai  95%.  Implementasi  klasifikasi  menggunakan  logika  fuzzy  telah memenuhi  harapan  yang  ditetapkan  dengan  menunjukkan  persentase  level  kualitas  masing- masing sampel nutrisi yang telah diuji cobakan dengan klasifikasi baik, medium, kurang baik, atau sangat buruk. Hasil klasifikasi tersebut memberikan kemudahan bagi para petani atau pelaku hidroponik  dalam  menentukan  langkah  selanjutnya  ketika  kondisi  nutrisi  pada  bak  buruk. Pemantauan yang dilakukan sangat fleksibel, dapat diakses langsung melalui alat dan juga dapat dimonitor dari jauh melalui situs website oleh pengguna, memungkinkan pengguna untuk melihat catatan  kondisi  atau record kondisi  tanaman  sebelumnya.  Penelitian  ini  juga  bermanfaat  bagi petani dalam mencapai kondisi air nutrisi yang optimal mendekati 100% berdasarkan indikator klasifikasi  level  persentase  yang  dibuat  dengan  sistem  ini.  Untuk  pengembangan  selanjutnya, diperlukan implementasi kontrol secara otomatis guna menangani kondisi buruk pada nutrisi. Hal ini bertujuan agar nutrisi tanaman dapat terjaga dalam kondisi optimal, sehingga tanaman yang dihasilkan dapat mencapai pertumbuhan maksimalnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Q. Ayun, S. Kurniawan and W. A. Saputro, "Perkembangan Konversi Lahan Pertanian di Bagian Negara Agraris," Jurnal Ilmu Pertanian Tropika dan Subtropika, vol. V, no. 2, pp. 38-44, 2020.
[2]   B. P. Statistik, "Hasil Sensus Penduduk (SP2020) pada September 2020 mencatat jumlah penduduk  sebesar  270,20  Juta  Jiwa,"  2021  Januari  2021.  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/id/pressrelease/2021/01/21/1854/hasil-sensus-penduduk--sp2020-- pada-september-2020-mencatat-jumlah-penduduk-sebesar-270-20-juta-jiwa-.html. [Accessed 10 Maret 2024].
[3]   M. Rondhi, P. A. Pratiwi, V. T. Handini, A. F. Sunartomo and S. A. Budiman, "Agricultural Land Conversion, Land Economic Value, and Sustainable Agriculture: A Case Study in East Java, Indonesia," MDPI, vol. VII, no. 148, pp. 1-19, 2018.
[4]   "Badan  Pusat  Statistik,"  BPS  -  Statistic  Indonesia,  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/. [Accessed 1 Maret 2024].
[5]   R. Nalwade and T. Mote, "Hydroponics Farming," in International Conference on Trends in Electronics and Informatics , Tirunelveli, 2017.
[6]   R. Lal, "Resorting Soil Quality to Mitigate Soil Degradation," MDPI : Sustainability, vol. VII, no. 5, pp. 5875-5895, 2015.
[7]   G. N. Yuan, G. P. B. Marquez, H. Deng, A. Iu, M. Fabella, R. B. Salonga, F. Ashardiono and J. A. Cartagena, "A Review on Urban Agriculture: Technology, Socio-economy, and Policy," Heliyon, pp. 1-16, 2022.
[8]   M. Sakamoto and T. Suzuki, "Eﬀect of Nutrient Solution Concentration on theGrowth of Hydroponic Sweetpotato," MDPI: Agronomy, vol. X, no. 1708, pp. 1-14, 2020.
[9]   Y. E. Fimbres-Acedo, S. Traversari, S. Cacini, G. Costamagna, M. Ginepro and D. Massa, "Testing the Effect of High pH and Low Nutrient Concentration on Four Leafy Vegetables in Hydroponics," MDPI : Agronomy, vol. XIII, no. 41, pp. 1-14, 2022.
[10]  D. P. Gillespie and C. Kubota, "Effects of Low pH of Hydroponic Nutrient Solution on Plant  Growth,  Nutrient  Uptake,  and  Root  Rot  Disease  Incidence  of  Basil  (Ocimum basilicum L.)," Hortscience, vol. LV, no. 8, pp. 1251-1258, 2020.
[11]  R. D. Puriyanto, S. and A. Yudhana, "LSTM Based Prediction of Total Dissolved Solids in Hydroponic System," in Ahmad Dahlan International Conference Series on Engineering and Science , Yogyakarta, 2019.
[12]  D.  Takulla,  B.  Dunn,  B.  Hu,  C.  Goad  and  N.  Maness,  "Nutrient  Solution  Temperature Affects Growth and °Brix Parameters of Seventeen Lettuce Cultivars Grown in an NFT Hydroponic System," Horticulturae, vol. VII, no. 321, pp. 1-10, 2021.
[13]  A. A. Rachman, K. and W. Sutari, "Effect of Nutrient Solution Temperature and Varieties on Growth and Yield of Lettuce (Lactuca sativa L.) with Nutrient Film Technique System," Eksakta, vol. XXIV, no. 4, pp. 476-486, 2023.
[14]  E. A. Priatno and N. Muniroh, "Penerapan Algoritma K-NN pada Machine Learning untuk Klasifikasi Kualitas Air Budidaya Akuaponik Berbasis IoT," Jurnal Teknologi dan Bisnis, vol. IV, no. 2, pp. 73-86, 2022.
[15]  A. S. Ratna and W. , "Monitoring Kualitas Air dan Kadar Nutrisi Tanaman Hidroponik Berbasis Internet of Things," Technologia, vol. XIV, no. 4, pp. 449-456, 2023.
[16]  N. Heriyani and S. Ernawati, "Pemanfaatan Teknologi IoT Berbasis Mobile dalam Upaya Monitoring Kualitas Air pada Tanaman Hidroponik," JATI, vol. VIII, no. 3, pp. 2807-2913, 2024.
[17]  R. Alfian, A. Steafanie and Y. Saragih, "Analisa Kinerja Sensor untuk Pengukuran Kualitas Air pada Hidroponik Sistem Nutrient FIlm Technique," Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering (AJIIE), vol. VI, no. 1, pp. 11-26, 2024.
[18]  M. A. Ardiansyah, I. G. Wiryawan and K. Agustianto, "Hydroponic Nutrition Water Quality Identification  System  on  Cayenne  Pepper  Using  Fuzzy  Method  Based  on  IoT,"  in International  Conference  on  Applied  Science  and  Technology  on  Engineering  Science , Bandung, 2022.
[19]  A. Rahayuningtyas, D. Sagita and N. D. Susanti, "Sistem Deteksi dan Pemantauan Kualitas Air pada Akuaponik Berbasis Android," Jurnal Riset Teknologi Industri, vol. XV, no. 1, pp. 75-89, 2021.
[20]  R.  G.  Calibra,  I.  Ardiansah  and  N.  Bafdal,  "Pengendalian  Kualitas  Air  untuk  Tanaman Hidroponik Menggunakan Rasberry Pi dan Arduino Uno," Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. VII, no. 1, pp. 240-250, 2021.
[21]  J. B. J. Jr, Complete Guide for Growing Plants Hydroponically, South Carolina: CRC Press, 2014.
[22]  H. Fakhrurroja, S. A. Mardhotillah and O. Mahendra, "Automatic pH and Humidity Control System for Hydroponics Using Fuzzy Logic," in International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications , Bandung, 2019.
[23]  F. I. Amaliah, A. I. Gunawan, Taufiqurrahman, B. S. B. Dewantara and F. A. Putra, "Water Quality Level for Shrimp Pond at Probolinggo Area Based on Fuzzy Classification System," Jurnal Rekayasa Elektrika, vol. XIX, no. 1, pp. 38-45, 2023.
[24]  S. Kuswadi, Kendali Cerdas (Intelligent Control), Surabaya: EEPIS Press, 2000.
[25]  K. Koritsoglou , V. Christou, G. Ntritsos, G. Tsoumanis, M. G. Tsipouras, N. Giannakeas and A. T. Tzallas, "Improving the Accuracy of Low-Cost Sensor Measurements for Freezer Automation," MDPI: Sensors, vol. XX, no. 6389, pp. 1-16, 2020.
[26]  Y.  Irawan,  A.  Febriani,  R.  Wahyuni  and  Y.  Devis,  "Water  Quality  Measurement  and Filtering  Tools  Using  Arduino  Uno,  PH  Sensor  and  TDS  Meter  Sensor," Journal  of Robotics and Control, vol. II, no. 5, pp. 357-362, 2021.
[27]  R.  L.  Alam  and  A.  Nasuha,  "Sistem  Pengendali  pH  Air  dan  Pemantauan  Lingkungan Tanaman  Hidroponik  menggunakan  Fuzzy  Logic  Controller  berbasis  IoT," ELINVO (Electronics, Informatics, and Vocational Educational), vol. V, no. 1, pp. 11-20, 2020.