Vol. 13. No. 03, September 2022: 171-182 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis Logika Fuzzy

## Fikri Dio Zakaria*, Gigih Priyandoko, Mohamad Mukhsim
Teknik Elektro, Universitas Widyagama, Malang
* fikridiozakadiningrat@gmail.com
Abstrak—  Hidroponik  menjadi  salah  satu  alternatif  bagi masyarakat yang ingin berkebun tetapi tidak memiliki lahan yang luas. Hidroponik dengan metode pengairan  Deep Flow Technique (DFT)  adalah  jenis  bercocok    tanam  dimana  tanaman  ditanam pada  air  yang  dangkal,  dan  larutan  nutrisi  terus  mengalir  di sekitar akar tanaman. Kadar nutrisi yang diperlukan pada setiap jenis  tanaman  tentunya  berbeda  beda.  Perlunya  pemantauan tingkat  kepekatan  larutan  nutrisi  secara  rutin  akan  menjadikan masalah  bagi  masyarakat  yang  hanya  memiliki  sedikit  waktu luang  maka  dibuatlah  sistem  kontrol  dengan  menggunakan kontrol  fuzzy,  sistem  kontrol  yang  dirancang pada penelitian ini memiliki  kemampuan  mengatur  nilai  atau  kadar  kepekatan larutan nutrisi teknik hidroponik sistem DFT secara berkelanjutan  berdasarkan  tingkat  penyerapan  nutrisi  pada tanaman  tersebut.  Berdasarkan  hasil  pengujian    tingkat keberhasilan  96,875  %  untuk  nutrisi  dan  96.375%  untuk  air dalam  mencapai  set  point.  Pada  ketercapaian  durasi  output memiliki nilai keberhasilan 98,4% untuk output nutrisi dan 98,5% untuk durasi output air dari perbandingan pemodelan di MatLab. Hasil  pengujian  pada  tanaman  packcoy,  yang  menggunakan sistem  kontrol  pertumbuhanya  sedikit  lebih  baik  dari  pada packcoy  tanpa  sistem  kontrol,  dengan    tanaman  tertinggi  16  cm dengan  menggunakan  sistem  kontrol  sedangkan  packcoy  tanpa sistem kontrol tertinggi 15 cm.
Kata Kunci— Fuzzy, Hidroponik, Irigasi, Nutrisi, Teknik Deep Flow.
DOI: 10.22441/jte.2022.v13.i3.008

## I. P ENDAHULUAN
Hidroponik menjadi salah satu alternative bagi masyarakat yang ingin berkebun tetapi tidak memiliki lahan yang luas [1]. Hidroponik  merupakan  metode  bercocok  tanam  yang  dapat diimplementasikan pada semua jenis tanaman tanpa menggunakan tanah sebagai media tanam, tetapi menggunakan air, oksigen, dan nutrisi sebagai pengganti media tanamnya [2]. Ada  6  jenis  teknik  dalam  hidroponik  itu  sendiri,  yaitu Wick System,  Deep  Flow  Tehcnique,  Nutrient  Flim  Technique, Aeroponic System, Drip System, Water Culture System . Hidroponik dengan metode pengairan Deep Flow Technique (DFT)  adalah  jenis  bercocok  tanam  dimana  tanaman  ditanam pada  air  yang  dangkal,  dan  larutan  nutrisi  terus  mengalir  di sekitar  akar  tanaman.  Teknik  ini  cocok  diterapkan  pada masyarakat  yang  ingin  berkebun  karena  memiliki  banyak keunggulan  [3].  Dari  pembuatanya  dapat  menggunakan  pipa PVC  atau  menggunakan  botol  air  mineral  bekas  yang  dapat ditemukan  dimanapun.  Selain  itu  teknik  ini  memungkinkan
adanya sisa genangan air saat pompa air tidak beroperasi. Kadar nutrisi  yang  diperlukan  pada  setiap  jenis  tanaman  tentunya berbeda  beda,  semisal  pada  tanaman  jenis  sawi-sawian membutuhkan nilai kepekatan nutrisi antara 1050 ppm sampai 1400 ppm  [3]. Umur tanaman juga sangat berpengaruh dalam penyerapan nurtrisi yang dibutuhkan, umur ketika tanaman saat masih  dalam  pembibitan  tingkat  kepekatan  nutrisinya  tentu berbeda  dengan  tanaman  pada  umur  dewasa.  Perlunya pemantauan tingkat kepekatan larutan nutrisi secara rutin akan menjadikan  masalah  bagi  masyarakat  yang  hanya  memiliki sedikit waktu luang, larutan nutrisi harus disesuaikan kadarnya terhadap  air  dan  kadar  nutrisi  akan  berkurang  karena penyerapan  oleh  tanaman  atau  juga  karena  adanya  perubahan suhu disekitar. Umumnya pemantauan dan penambahan kadar nutrisi masih dilakukan secara manual dengan mengukur pada bak  penampungan  menggunakan  alat  TDS  meter  ( Total Dissolved  Solid )  pada  waktu  tertentu  [4].  Kekurangan pemantauan  secara  manual  ini  adalah  tidak  diketahui  waktu perubahan kadar nutrisi secara pasti.
Pengembangan sistem kontrol pencampur nutrisi menggunakan logika fuzzy kontrol.  Dalam penerapanya sistem kontrol logika fuzzy memanfaatkan pengalaman seorang pakar yang oleh perancang  di ekstrak  kedalam bentuk jika-maka  (if- then) [5][6]. Adapun kelebihan dari sistem kendali fuzzy adalah kemampuannya  untuk  melakukan  proses  pengendalian  dengan mengikuti  pendekatan  secara  linguistik  dan  dalam  aksi kontrolnya  tidak  tergantung  pada  variabel–variabel  proses kendali [7]. Berdasarkan penelitian sistem kendali hybrid PID- logika fuzzy pada pengaturan kecepatan motor DC, menunjukan sistem  kontrol  PID  unggul  pada  peredaman  overshoot, sedangkan sistem kontrol fuzzy unggul pada kecepatan rise time, kecepatan setting time , kecepatan recovery time , dan peredaman Steady State Erro r [8]

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Derajat  kemutakhiran  bahan  yang  diacu  dengan  melihat proporsi 10 tahun terakhir dan mengacu pustaka primer (jurnal nasional,  internasional  atau  konferensi  internasional)  [2,  3]. Permasalahan  dan  tujuan,  serta  kegunaan  penelitian  ditulis secara  naratif  dalam  paragraf-paragraf,  tidak  perlu  diberi subjudul  khusus.  Demikian  pula  definisi  operasional,  apabila dirasa perlu, juga ditulis naratif [4].

## A. Hidroponik
Hidroponik  merupakan  budidaya  menanam  dengan  media air  tanpa  menggunakan  tanah  dengan  menekan  pada pemenuhan  kebutuhan  nutrisi  pada  tanaman.  Pada  saat  ini,
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…
hidroponik  tidak  terlepas dari  penggunaan media  tumbuh  lain yang bukan tanah sebagai penopang pertumbuhan tanaman [1].
Deep Flow Technique (DFT)
Ciri  khusus  teknik  hidroponik  sistem  DFT  adalah  adanya genangan air di dalam pipa penanaman setinggi 4-6 cm. Teknik hidroponik  sistem  DFT  atau  sistem Deep  Flow  Technique memerlukan pasokan listrik, yang digunakan untuk mensirkulasikan  air  nutrisi  ke  dalam  pipa-pipa  penanaman tersebut,  sehingga  tanaman  tidak  akan  kekurangan  nutrisi. Kemudian air akan dialirkan kembali menuju bak penampunagan.  Kelebihan  pada  system  ini  jika  saat  listrik padam,  pada  pipa  penanaman  masih  terdapat  genengan  air nutrisi, sehingga nutrisi unrtuk tanaman tetap tersedia [3].

## Nutrisi Tanaman Pakcoy Hidroponik
Pemberian  nutrisi  pada  pakcoy  berbeda  beda  tingkat kepekatan tergantung umur pakcoy. Pakcoy dapat tumbuh pada sistem hidroponik dengan air baku yang memiliki ppm dibawah 100  ppm  dengan  kadar  Ph  air  antara  6,8  -  7  atau  air    dalam keadaan netral. Angka toleransi pemberian nutrisi pada pakcoy sebesar  ±  50  ppm,  tanaman  pakcoy hidroponik  dapat  dipanen pada saat pakcoy berusia 40 – 60 hari setelah tanam (HST) [9]. Pemeberian  nutrisi  pada  pakcoy  berdasarkan  umur  adalah sebagai berikut :
• Pemberian nutrisi pada minggu I sebesar 500 ppm
• Pemberian nutrisi pada minggu II sebesar 700 ppm
• Pemberian nutrisi pada minggu III sebesar 900 ppm
• Pemberian nutrisi pada minggu ke IV-V sebesar 1200 ppm
• Pemberian nutrisi pada minggu ke VI – panen 1400 ppm

## B. Fuzzy Logic Controller
Istilah  fuzzy  dapat  diartikan  sebagai blurred (kabur  atau remang-remang), confused (membingungkan), vague (tidak jelas). Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan diantara nilai rentang  0  (nol)  hingga  1(satu),  berbeda  dengan  logika  digital yang hanya memiliki dua nilai yaitu 1(satu) atau 0 (nol) [5][6].

## Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  ( Membership  Function )  adalah  suatu kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input  data  ke dalam nilai keanggotaannya (biasa disebut derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui nilai pendekatan fungsi.

## Fuzzifikasi
Fuzzifikasi     adalah     proses     yang     dibutuhkan     untuk mengubah  masukan  tegas  atau  nyata  ( Crisp  Inputs )  yang bersifat  bukan  fuzzy  menjadi  nilai  fuzzy  dari  beberapa  nilai variabel  linguistic  masukan  yang  telah  didefinisikan.  Hasil pengubahan    data    inilah    yang    dinamakan    masukan    fuzzy ( Fuzzy  Inputs ) [10].

## Sistem Inferensi Fuzzy
1. Metode Mamdani
Metode  Mamdani  yang  diperkenalkan  oleh  Ebrahim Mamdani dikenal juga dengan nama metode Max-Min. Fuzzy mamdani  memiliki  kelebihan  yakni  lebih  intuitif  yaitu  suatu analisa  pemikiran  manusia    sehingga  input  bisa  dari  manusia langsung (bukan mesin) [11].
2. Defuzzifikasi
Input  dari  proses defuzzification adalah  suatu  himpunan fuzzy  yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan  fuzzy, sedangkan  output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output.

## C. Mikrokontroler
Mikrokontroler  adalah  suatu  chip  berupa  IC  ( Integrated Circuit )  yang  dapat  menerima  sinyal  input,  mengolahnya  dan memberikan sinyal output sesuai dengan program yang diisikan ke  dalamnya.  Sinyal  input  mikrokontroler  berasal  dari  sensor yang  merupakan  informasi  dari  lingkungan  sedangkan  sinyal output ditujukan kepada actuator yang dapat memberikan efek ke  lingkungan[12].  Mikrokontroler  terdiri  dari  CPU  (Central Processing  Unit),  memori,  I/O  tertentu  dan  unit  pendukung seperti Analog-to-Digital  Converter (ADC)  yang  sudah terintegrasi di dalamnya [13].

## NodeMCU ESP826
NodeMCU  adalah  sebuah  perangkat  elektronik  yang berbasis  chip  ESP8266  yang  dapat    menjalankan  fungsi mikrokontroler  dan  juga  dapat  terkoneksi  dengan  jaringan internet (WiFi) [14].

## Gambar 1. NodeMCU ESP826

## Arduino IDE
Arduino IDE ( Integrated Development Environment ) adalah software  yang  digunakan  untuk  memprogram  di  Arduino, dengan  kata  lain  Arduino  IDE  sebagai  media  untuk memprogram  board  Arduino.  Arduino  IDE  berfungsi  sebagai text  editor  untuk  membuat,  mengedit,  mevalidasi  kode program, serta mengupload ke board Arduino [4].
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…

## Gambar 2. Tampilan Arduino IDE

## D. Sensor TDS (Total Dissolved Solid)
TDS  meter  V1.0  merupakan  sensor  kompatibel  Arduino yang  digunkan  untuk  mengukur  kadar  TDS  ( Total  Dissolve Solid ) pada air. TDS sendiri merupakan kadar konsentrasi objek solid  yang  terlarut  dalam  air.  Sensor  ini  mendukung  input tegangan  antara  3.3  -  5V,  serta  output  tegangan  analog  yang dihasilkan berkisar pada 0 - 2.3V[15] .
Gambar 3. Sensor TDS V.10

## E. Sensor Ultrasonic HC-SR04
HC-SR04  adalah  sebuah  modul  sensor  ultrasonik  yang biasanya digunakan untuk alat pengukur jarak. Pada HC-SR04 terdapat  sepasang  transducer  ultrasonik  yang  satu  berfungsi sebagai  transmitter  yang  bertugas  untuk  mengubah  sinyal elektrik  menjadi  sinyal  pulsa  gelombang  suara  ultrasonik dengan  frekuensi  40KHz,  dan  satunya  berfungsi  sebagai receiver yang bertugas untuk menerima sinyal gelombang suara ultrasonik.
Gambar 4. Sensor Ultrasonic HC-SR04

## F. DC Water Pump 12 Volt
Pada  penelitian  ini,  aktuator  yang  digunakan  adalah  DC Water  Pump  12V.  DC  Water  Pump  12V  tersebut  memiliki tegangan kerja  dari  3-12  volt dan  dapat  memompa  air hingga sejauh 3 meter. DC Water Pump tersebut akan dipasang sebagai pemompa nutrisi dan air pada tanki nutrisi dan tanki air [9].

## Gambar 5. DC Water Pump 12V

## G. Modul Relay
Relay  adalah  komponen  yang  dapat  digunakan  sebagai saklar  elektronik.  Secara  singkat,  cara  kerja  relay  adalah memanfaatkan  magnet  buatan  untuk  memicu  kontaktor  dari keadaan off menjadi on, atau sebaliknya.
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Tahap Pencarian Referensi
Pencarian  referensi  dilakukan  dengan  cara  mencari  data melalui internet, studi pustaka serta menjalani bimbingan dari pembimbing.

## B. Tahap Pembuatan Sistem
Sistem  ini  menggunakan  mikrokontroler  NODEMCU sebagai  unit  pengendali  dengan Fuzzy  Logic Mamdani.  Pada Fuzzy  Logic nilai  inputan  dari  membandingkan    antara  nilai kepekatan  nutrisi  yang  telah  dibaca  sensor  dengan  set  point yang  sesuai  dengan  kebutuhan  tanaman,  sementara  untuk outputnya berupa durasi Motor DC pada pupuk A dan B serta penambah  air  dengan  debit  2  liter    per  menit  dan  Motor  DC sirkulasi hidroponik dengan debit 4 liter per menit.
Kepekatan  nutrisi  pada  bak  pencampur  akan  dibaca menggunakan sensor TDS V.10, sedangkan untuk pembacaan level  air  diukur  mengggunakan  sensor  ultrasonic  HC-SR04, sehingga  kendali fuzzy  logic dapat  menghitung  durasi  kerja motor  pompa nutrisi  dan  air yang  diperlukan  untuk  mencapai set point kadar nutrisi dan level air pada larutan nutrisi di dalam bak penampungan.
Gambar 7. Diagram Blok Sistem Keseluruhan
C. Perancangan Mekanik
Media yang dipakai pada perancangan mekanik menggunakan pipa PVC. Untuk panjang pipa PVC sepanjang 1 meter  dengan  4  lubang  untuk  tanaman,  jarak  antara  lubang sebesar 15 cm, dengan debit air pada masing lubang sebanyak 2 liter air.
Gambar 8. Rancangan Mekanik Hidoponik DFT

## D. Perancangan Elektronika
Pada  modul  NODEMCU  sudah  terdapat  modul  ESP-01 yang  terpasang  IC  ESP8266  sehingga  modul  NODEMCU sebagai  perangkat  mikrokontroler  bisa  terhubung  langsung dengan  wifi  pada  Access  Point.  Access  Point  tersebut digunakan  agar  sistem  dapat  terkoneksi  ke  internet  dan terhubung  dengan  Blynk  server  sehingga  dapat  mengirim  dan menerima  data  ke  perangkat  yang  digunakan  sebagai  antar muka melalui aplikasi Blynk pada Android.
Gambar 9. Perancangan Elektronika

## E. Perencanaan Perangkat Lunak
Jika  penyesuaian  nilai  level  air  dan  nutrisi  sudah  selesai, maka  sensor  akan  membaca  kembali  nilai    kepekatan  nutrisi untuk  dibandingkan  dengan  set  point.  Jika  hasilnya  belum sesuai  dengan  set  point  yang  ditentukan,  maka  kendali  fuzzy dilakukan kembali. Tetapi jika sudah sesuai set point maka akan dilakukan  pengaliran  nutrisi  dan  data  nilai  kepekatan  yang terbaca  oleh  sensor  akan  dikirimkan  ke  HP  android  sebagai perangkat interface untuk  monitoring  dalam  bentuk  tampilan data real time. Jika tidak ada perubahan dalam pengaturan nilai kepekatan,  sistem kendali fuzzy akan berulang secara otomatis setiap 6 jam.

## F. Perancangan Sistem Kendali Logika Fuzzy
Sistem  kendali  yang  di  rancang  menggunakan fuzzy  logic control pada  matlab  dengan    metode  mamdani,  untuk  sistem perancangan  pengendalian  kepekatan  nutrisi  dengan  inputan berupaa set  point dari  kadar  kepekatan  nutrisi  yang dibandingkan  dengan  umpan  balik  nilai  yang    terbaca  oleh sensor  TDS  untuk  mendapat  nilai offset/  error yang  nantinya dijadikan sebagiai salah satu input fuzzy.
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…
Gambar 10. Diagaram Alir Sistem Kendali Logika Fuzzy

## Gambar 11. Diagram Alir FLC
Sistem Fuzzy  Logic  Control (FLC)  dibuat  dengan menggunakan  perangkat  lunak  MATLAB.  Adapun  langkah langkah pembuatannya :
1. Mengidentifikasi  nilai  input  dan  output    pada  sensor TDS dan pompa dc.
2. Menghitung transfer function dari hasil identifikasi nilai input dan output.
3. Membuat Simulasi sistem Fuzzy Logic Control dengan Simulink pada matlab.
4. Membuat  script  m-file  dari Fuzzy  Logic  Control
Mamdani  yang  dibangun  pada  Simulink  menggunakan Toolbox Library S-Function
5. Setelah  dirunning  maka  akan  memperoleh  nilai  E (error), DE (beda error) dan U (keluaraan pengendali).
Pengambilan  keputusaan  dilakukaan  berdasarkan  harga- harga masukan error dan beda error untuk menghasilkan suatu keputusan  berupa  perintah  atau  tindakan  pada  pompa  dc  agar melaksanakaan mengendaliaan yang diinginkaan
Berisi  jenis  penelitian,  waktu  dan  tempat  penelitian, target/sasaran,  subjek  penelitian,  prosedur,  instrumen  dan teknik analisis data serta hal-hal lain yang berkait dengan cara penelitiannya. target/sasaran, subjek penelitian, prosedur, data dan  instrumen,  dan  teknik  pengumpulan  data,  serta  teknik analisis  data  serta  hal-hal  lain  yang  berkait  dengan  cara penelitiannya  dapat  ditulis  dalam  sub-subbab,  dengan  sub- subheading  [9,  10].  Subjudul  perlu  diberi  notasi,  A,  B  dan seterusnya.  Sub-sub  judul  tidak  perlu  diberi  notasi,  namun ditulis dengan huruf kecil berawalkan huruf non-kapital, TNR- 10 unbold, rata kiri [11].

## IV. H ASIL DAN A NALISA

## A. Pengujian Sistem Setiap Blok
Untuk  memastikan  dan  mengetahui  kinerja  sistem diperlukan  pengujian  sistem  dan  analisa  agar  sesuai  dengan perencanaan  yang  sudah  dibuat  dan  untuk  memperkecil kesalahan  dalam  perancangan  sistem.  Pengujian  sistem  terdiri dari pengujian pada hardware (perangkat keras) dan pengujian pada software (perangkat  lunak).  Pengujian  dilakukan  secara terpisah dan secara keseluruhan. Sistem yang sudah terintegerasi kemudian diuji dan dianalisa sehingga ketercapaian sistem dapat dibandingkan dengan apa yang sudah direncanakan pada sistem. Aplikasi  yang  dibuat  pada  Android  Blynk  sebagai  perangkat interface  yaitu  sebagai  monitoring  serta  menampilkan pembacaan dari sensor nutrisi dan sensor ketinggian (level air).

## B. Pengujian Sensor TDS
Pengujian pada sensor TDS dilakukan dengan membandingkan  hasil  pembacaan  sensor  TDS  dengan  TDS meter,  larutan  yang  dipakai  dalam  pengujian  adalah  larutan pupuk  AB    mix  yang  terlarut  dalam  2  liter  air  dengan  jumlah larutan pupuk yang berbeda beda agar mendapatkan nilai yang berbeda beda pula.
Tabel 1. Pengujian Akurasi TDS sensor No Larutan TDS Meter Sensor TDS Error (%) Akurasi (%) 1 2 liter air 216 191 13.0% 87.0 % 2 2 liter  air  + 5 ml  pupuk  AB mix 525 530 0.94 99.06 3 2 liter air + 10 ml  pupuk  AB mix 789 762 3.54 96.46 4 2 liter air + 15 ml  pupuk  AB mix 1040 1046 0.57 99.43
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…
5 2 liter air + 20 ml  pupuk  AB mix 1264 1298 2.61 97.39 6 2 liter air + 25 ml  pupuk  AB mix 1463 1539 4.93 95.07 Rata-rata 4.26 95.73
Untuk  mencari  nilai  error  dihitung  dengan  persamaan berikut.
Erorr = 𝑻𝑫𝑺 𝑴𝒆𝒕𝒆𝒓−𝑺𝒆𝒏𝒔𝒐𝒓 𝑻𝑫𝑺 𝑻𝑫𝑺 𝑴𝒆𝒕𝒆𝒓 𝑿 𝟏𝟎𝟎% (1)
Pada  pegujian  sensor  TDS  didapatkan  nilai  rata-rata  error pada sensor sebesar 4.26 % dan tingkat akurasi sensor sebesar 95.73 %.

## C. Pengujian Sensor Level Air HC-SR04
Untuk  pembacaan  level  air  yang  dipakai  kedalam  sistem menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04 .
Gambar 12. Pengujian Sensor Ultrasonik HC-SR04
Pengujian  sensor  dilakukan  dengan  mebaca  ketinggian  air pada  bak  penampungan  dengan  ketinggian  yang  bervariatif sehingga sehingga dapat dihasilkan hasil yang berbeda beda.
Tabel 2. Pengujian Akurasi Sensor Ultrasonic HC-SR04
No Tinggi Air Aktual (Cm) Sensor Hc-Sr04 (Cm) Selesih Error (%) Akurasi (%) 1 5 5.08 0.08 1.6 98.4 2 8 7.99 0.01 0.12 99.88 3 12 11.68 0.32 2.6 97.4 4 18 17.97 0.03 0.16 99.84 5 20 19.93 0.07 0.35 99.65 Rata-rata 0.96 99.04

## D. Pengujian Fuzzy Logic
Pengujian dilakukan dengan kadar nutris dan level air yang berbeda-beda  meliputi  semua  yang  terdapat  dari membership function pada fuzzy maping rule sehingga dapat dibandingkan dengan  output  pada  simulasi fuzzy di  MATLAB.    Adapun tahapan tahapan antara lain :

## 1) Fuzzyfikasi
Untuk  menggunakan  metode  mamdani  yang  pertama  di lakukan adalah membentuk himpunan kenaggotaan , ada empat variable fuzzy yang terdiri dari
• Variabel  Nutrisi  ada  4  himpunan  terdiri  dari  sangat kurang, kurang, normal, dan tinggi
• Variabel  level  air  ada  3  himpunan  terdiri  dari  rendah, normal, dan tinggi
• Variabel  output  nutrisi  ada  6  himpunan  terdiri  dari  off, sangat sedikit, sedikit,  medium, banyak, sangat banyak
• Variabel  output  air  ada  4  himpunan  terdiri  dari  off, sedikit, medium, banyak.

## Gambar 13. Fungsi Keanggotaan Kadar Nutrisi
Tabel 3. Membership Function Input Nutrisi Membership Function Input Nutrisi No Keterangan Range/ppm 1 Sangat Kurang <500 2 Kurang 450-1050 3 Normal 750-1400 4 Tinggi 1200-1600 Gambar 14. Fungsi Keanggotaan Level Air
Tabel 4. Membership Function Input Level Air
Membership Function Input Nutrisi No. Keterangan Range/cm 1 Rendah 0-15 2 Normal 10-25 3 Tinggi 20-30
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…
Untuk pembentukan fungsi keanggotaan pada output nutrisi dan ouput air di sesuaikan dengan debit air pompa nutrisi sebagai aktuator  pada  sistem,  pompa  yang  digunakan  memiliki spesifikasi debit air sebesar 40 ml per 1 detik.
Gambar 15. Fungsi Keanggotaan Durasi Output Nutrisi
Tabel 5. Membership Function Output Nutrisi

## Membership Output Nutrisi
No Keterangan Range /Detik a b c 1 Mati -1 0 1 2 Cepat 1 2 3 3 Sedang 3 4 5 4 Lama 5 6 7
Gambar 16. Fungsi Keanggotaan Durasi Output Air
Tabel 6. Membership Function Output Air

## Membership Output Air
No Keterangan Range /Menit a b c 1 Off -1 0 1 2 Cepat 1 2 3 3 Sedang 3 4 5 4 Lama 5 6 7
2) Rule Base
Setelah  tahap  fuzzyfikasi  selanjutnya  menentukan  aturan- aturan fuzzy atau rule base. Aturan-aturan ini digunakan untuk output  yang  akan  digunakan  sebagai  parameter  untuk mengendalikan  berapa  lama  pompa  nutrisi  dan  air  akan  aktif. Aturan-aturan yang akan pada sistem pemberian nutrisi otomatis menggunakan kendali fuzzy berjumlah 12 aturan

## 3) Inferensi
Setelah  menentukan  aturan  fuzzy,  langkah  selanjutnya adalah  proses  inferensi  dari  12  aturan  fuzzy  yang  sudah ditentukan, kemudian menentukan nilai a dan z untuk masing- masing  aturan  dengan  mengambil  nilai  minimal  pada  setiap aturan yang digunakan. . Perhitungan dilakukan ketika nilai air sebesar  900  dan  ketinggian  air  sebesar  13  cm,  pada  nilai  900 berada di curva kurang dan sangat kurang, sedangkan ketinggian 13 cm berada di curva rendah dan normal.
Tabel 7a. Rule Base Output Nutrisi Rule Base Nutrisi Output Nutrisi Sangat Kurang Kurang  Normal  Tinggi Air Rendah L L S S Normal L S Off Off Tinggi C S Off Off Tabel 7b. Rule Base Output Air Rule Base Nutrisi Output Nutrisi Sangat Kurang Kurang  Normal  Tinggi Air Rendah L L S L Normal Off Off Off Off Tinggi Off Off Off Off
Gambar 17. Menentukan Luas dan Moment
4) Defuzyfikasi
Tahap ini adalah langkah terakhir dalam logika fuzzy yang bertujuan  untuk  mengkonversi  setiap hasil dari inference yang diekspresikan dalam bentuk fuzzy set ke suatu bilangan real.
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…
Gambar 18. Hasil Defuzzyfikasi Pada Matlab
Pengujian kendali fuzzy logic dilakukan dengan input kadar nutrisi dan level air yang bervariatif yang meliputi seluruh block dari  membership  function  pada  fuzzy  mapping  dan dibandingkan  dengan  output  pada  pemodelan  fuzzy  logic MatLab.
Defuzzyfikasi nutrisi = ∑ 𝑀 ∑ 𝑙𝑢𝑎𝑠 = 0.275 +1.876+2.336 0.4405+0.4405+0.4405 = 4.387 1.325 = 3.32
Tabel 8. Pengujian Logika Fuzzy Pada Output Nutrisi
N o Input Ouput Nutrisi Set Point (Ppm) Offset (Ppm) Level Air (cm) Ouput Matlab (S) Output Sistem (S) Error (%) Akura si (%) 1 1200 -157 5 4.04 4.2 3.2 96.8 2 -343 5.48 5.40 1.4 98.6 3 -527 12 3.96 3.90 1.5 98.5 4 -246 0.52 0.50 3.84 36.16 5 + 56 18 0 0 0 100 6 -674 4.44 4.23 4.7 95.3 7 + 58 20 0 0 0 100 8 +108 0 0 0 100 9 + 23 21 0 0 0 100 1 0 -565 2.36 2.40 1.6 98.4 Rata-Rata 1.6 98.4
Tabel 9. Pengujian Logika Fuzzy Pada Output Air No. Input Air Output Air Setpoint (cm) Offset level air (cm) Ouput matlab (m) Output system (m) Error (%) Akurasi (%) 1 20 cm -15 5.96 5.87 1.5 98.5 2 -14 5.96 5.88 1.3 98.7 3 -13 5.96 5.92 0.6 99.4 4 -12 5.96 5.89 1.17 98.83 5 -10 5,48 5.23 4.56 95.44 6 +5 0.04 0.04 0 100 Rata-rata 1.5 98.5

## E. Pengujian Keseluruhan
Pengujian  sistem  pencampur  nutrisi  secara  keseluruhan dengan  menggabungkan  semua  perangkat  baik  hardwere, perangkat softwere, maupun perangkat mikrokontrolernya. Pada perangkat  keras  terdapat  motor  sebagi  aktuator  dan  bak  bak penampungan  air,  nutrisi,serta  maket  hidroponik  yang  terbuat dari susunan pipa, untuk pernagakat softwere membuat program yang  akan  di  isikan  ke  bagian  mikrokontroler,  bagian mikrokontroler  perangkat  yang  digunakan  adalah  NODEMCU sebagai  otak  sistem,  yang  terhubung  dengan  sensor  TDS  dan sensor  ultrasonic  sebagai  pembaca  dan  mengirim  data  ke mikrokontroler, yang nantinya mikrokontroler akan memerintahkan  ke motor sebagi aktuator.
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…
Gambar 20. Pemasangan Komponen
Setelah  itu  sebelum  semua script di  upload  yang  harus dlakukan  adalah  mengatur  pada  aplikasi  BLYNK  android sebagai monitoring hasil pembacaan nutris dan ketinggian level air.
Setelah itu melakukan  pengujian hasil pencampuran nutrisi berdasarkan kendali fuzzy logic dengan melakukan perbandingan antara kadar nutrisi dan level air terhadap set point yang diatur.
Set  point  nutrisi  diatur  sebesar  1200  PPM  sedangkan  pada level air diatur dengan ketinggian 20 cm.
Gambar 21. Setting Komponen Pada Aplikasi Blynk
Gambar 22. Tampilan Hasil Pembacaan Pada Aplikasi BLYNK
Dari sepuluh percobaan pada tabel 10 dengan data sebagai input  fuzzy  yang  tersebar  di  area  fuzzy  mapping  rules,  untuk menghasilkan  output  durasi  nyala    pompa  nutrisi  dan/atau pompa air untuk mencapai set point nutrisi dan level air pada bak  pencampur.  data  pembacaan  kadar  nutrisi  setelah  proses penambahan  nutrisi  dan/atau  air  dan  pengadukan  melalui sirkulasi  pompa  sirkulasi  selama  5  menit.  Daritabel  diatas tingkat  keberhasilan  untuk  mencapai  set  point  pada  sistem sebesar 96,875 % untuk nutrisi dan 96,375% untuk level air.
Gambar 23 Grafik Respon Terhadap Set Point Nutrisi dan Ketinggian Air
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…
Tabel 10. Pengujian Terhadap Set Point No Input Set Point Nutrisi Output Error Akurasi Nutrisi % Level Air % Nutrisi % Level Air % Nutrisi % Level Air % Nutrisi % Level Air % Nutrisi % Level Air % 1 321 5 1200 20
1215 19,8 1,25 1 98,75 99 2 -362 8 1278 19,5 6,50 2,5 93,50 97,5 3 -88 9 1295 19,6 7,92 2 92,08 98 4 -110 11 1232 18,75 2,67 6,25 97,33 93,75 5 -230 12 1240 19,55 3,33 2,25 96,67 97,75 6 256 13 1237 20,5 3,08 2,5 96,92 97,5 7 -456 15 1217 19,75 1,42 1,25 98,58 98,75 8 -352 18 1229 20,7 2,42 3,5 97,58 96,5 9 100 21 1219 21 1,58 5 98,42 95 10 225 22 1213 22 1,08 10 98,92 90 Rata Rata 3,13 3,625 96,875 96,375

## F. Pengujian Pertumbuhan Tanaman
Setelah  sistem  berjalan  sesuai  rencana  selanjutnya dilakukan  pengujian  pertumbuhan  tanaman  dengan  cara membandingkan  pertumbuhan  24  tanaman  pakcoy  yang ditanam bersama, dan diberikan nutrisi awal dengan PPM yang sama,  tanaman  dibagi  menjadi  dua,  12  tanaman  diberikan sistem kendali nutrisi dengan fuzzy logic dan  12 tanaman lagi tidak dilakukan kendali nutrisi logika fuzzy.
a). Tanpa fuzzy logic
b). Menggunakan fuzzy logic
Gambar 24. Hasil Pertumbuhan Tanaman Packcoy
Dapat  dilihat  ada  sedikit  perbedaan  dari  segi  visual  dan pertumbuhan  tanaman,  dari  hasil  pengamatan  selama  15  hari pada sistem kendali dengan logika fuzzy.
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…
Tabel 11. Pertumbuhan Tanaman dengan Logika Fuzzy
Tabel 12. Pertumbuhan Tanaman Tanpa Logika Fuzzy

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Sistem  kontrol  pencampur  nutrisi  hidroponik dirancang  menggunakan  fuzzy  logic  control  pada perangkat Arduino yang disimulasikan pada softwere Matlab.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian    tingkat  keberhasilan 96,875 % untuk nutrisi dan 96.375% untuk air dalam mencapai set poin
3. Pada  ketercapaian  durasi  output    memiliki  nilai keberhasilan  98,4%  untuk  output  nutrisi  dan  98,5% untuk durasi output air dari perbandingan pemodelan di MatLab.
4. Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tanaman  packcoy, packcoy yang menggunakan sistem kontrol pertumbuhanya  sedikit  lebih  baik  dari  pada packcoy tanpa sistem kontrol, dengan  tanaman tertinggi 16 cm
dengan  menggunakan  sistem  kontrol  sedangkan packcoy tanpa sistem kontrol tertinggi 15 cm.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T.  M.  P.  Dyka,  “ Pengendalian  pH  dan  Ec  pada  Larutan  Nutrisi Hidroponik Tomat Ceri ,” Fakultas Teknologi Dan Informatika Institut Bisnis Dan Informatika Stikom Surabaya, 2018.
[2] A. Suryanto, B. Irawan, and C. Setianingsih, “Pengembangan Sistem Otomatisasi Pengendalian Nutrisi pada Hidroponik Berbasis Android,” e-Proceeding Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 2213–2219, 2017.
[3] E. A. Suprayitno MT, R. D. M.Kom, and M. A. ST, “Otomasi Sistem Hidroponik  DFT  (Deep  Flow  Technique)  Berbasis  Arduino  Android dengan Memanfaatkan Panel Surya sebagai Energi Alternatif,” Elinvo (Electronics, Informatics, Vocat. Educ. , vol. 3, no. 2, pp. 30–37, 2019, doi: 10.21831/elinvo.v3i2.21161.
[4] R. Zamora, H. Harmadi, and W. Wildian, “Perancangan Alat Ukur Tds (Total Dissolved Solid) Air Dengan Sensor Konduktivitas Secara Real Time,” Sainstek  J. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 1, p. 11, 2016, doi: 10.31958/js.v7i1.120.
[5] D. Pancawati and A. Yulianto, “Implementasi Fuzzy Logic Controller untuk  Mengatur  Ph  Nutrisi  pada  Sistem  Hidroponik  Nutrient  Film
F. D. Zakaria et al., Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis…
Technique (NFT),” J. Nas. Tek. Elektro , vol. 5, no. 2, p. 278, 2016, doi: 10.25077/jnte.v5n2.284.2016.
[6] F.  Hunaini,  I.  Robandi,  and  N.  Sutranta,  “Sistem  Kontrol  Optimal Fuzzy-Particle Swarm Optimization,” J. INTAKE J. Penelit. Ilmu Tek. Dan Ter. , vol. 9, pp. 1–4, 2018.
[7] F.  Hunaini,  I.  Robandi,  and  N.  Sutranta,  “Lateral  and  Yaw  Motion Control of The Vehicle Using Fuzzy Logic and PID being Optimized by Firefly Algorithm,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 87, no. 1, pp. 16–24, 2016.
[8] S.  M.  Bachri,  “Sistem  Kendali  Hybrid  PID-  Logika  Fuzzy  Pada pengaturan Keceppatan Motor DC,” Makara Teknol. , vol. 8, no. 1, pp. 25–34, 2004.
[9] B.  Tripama  and  R.  Yahya,  “Respon  Kosentrasi  Nutrisi  Hidroponik Terhadap Tiga Jenis Tanaman Sawi (Brassica juncea L.),” J.  Online UM Jember , vol. 16, no. 2, pp. 237–249, 2018.
[10] S.  A.  El  Safura,  M.  R.  Kirom,  and  A.  Suhendi,  “Rancang  Bangun Sistem  Kontrol  Logika  Fuzzy  Pada  Pengaturan  Nutrient  Film Technique,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 959–966, 2018.
[11] S.  Batubara,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Dan
Fuzzy Sugeno Untuk Penentuan Kualitas Cor Beton Instan,” It J. Res.
Dev. , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2017,
doi:
10.25299/itjrd.2017.vol2(1).644.
[12] M.  N.  Prio  Handoko,  Hendi  Hermawan,  “Sistem  Kendali  Alat Elektronika  Menggunakan  Mikrokontroler  Arduino  Uno  R3  Dan Athernet  Shield  Dengan  Antarmuka  Berbasis  Android,” Din. REKAYASA ,  vol.  14,  no.  September  2015,  pp.  1–7,  2016,  doi: 10.13140/RG.2.1.4140.6165.
[13] M. S. Son, “Pengembangan Mikrokontroler Sebagai Remote Control Berbasis Android,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 67–74, 2018, doi: 10.15408/jti.v11i1.6293.
[14] N. S. Salahuddin and A. Kowanda, “Sistem Kontrol dan Monitoring Hidroponik  berbasis  Android,” STMIK  Atma  Luhur  Pangkalpinang , pp. 8–9, 2018.
[15] H. Cahyani, H. Harmadi, and W. Wildian, “Pengembangan Alat Ukur Total  Dissolved  Solid  (TDS)  Berbasis  Mikrokontroler  Dengan Beberapa Variasi Bentuk Sensor Konduktivitas,” J. Fis. Unand , vol. 5, no. 4, pp. 371–377, 2016, doi: 10.25077/jfu.5.4.371-377.2016