Wijaya, Hanifah, dan Manullang — Purwarupa Penyiraman Otomatis Dengan Arsitektur Mqtt Dan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Meningkatkan Keefektifan Manajemen Penyiraman Tanaman (Studi Kasus : Itera)

## PURWARUPA PENYIRAMAN OTOMATIS DENGAN ARSITEKTUR MQTT DAN LOGIKA FUZZY SUGENO UNTUK MENINGKATKAN KEEFEKTIFAN MANAJEMEN PENYIRAMAN TANAMAN (STUDI KASUS : ITERA)
Muhamad Arwin Wijaya 1) , Raidah Hanifah 2) , dan Martin Clinton Tosima Manullang 3) 1, 2,3) Teknik Informatika Institut Teknologi Sumatera Jl. Terusan Ryacudu, Way Huwi, Kec. Jati Agung, Kabupaten Lampung Selatan, Lampung e-mail: muhamad.14116050@student.itera.ac.id 1) , raidah.hanifah@if.itera.ac.id 2) , martin.manullang@if.itera.ac.id 3)

## ABSTRAK
ITERA  merupakan  kampus  dengan  slogan  smart,  friendly  and  forest  campus.  Kampus  hijau  (forest  campus)  dapat diwujudkan dengan melakukan penyiraman secara rutin pada tanaman. Ketika penyiraman tanaman tersebut tidak mencukupi maka tanaman akan layu dan mati, namun air yang berlebihan juga menyebabkan tanaman tidak dapat tumbuh karena terjadi pembusukan  pada  akar  tanaman.  Sistem  penyiraman  otomatis  yang  dapat  memantau  kondisi  lingkungan  tanaman  dengan menggunakan  protokol  MQTT  dapat  dirancang  sebagai  sistem  yang  dapat  memantau  kondisi  lingkungan  tanaman  secara jarak jauh  dan waktu  nyata. Sistem ini dibuat menggunakan sensor DHT11 yang berfungsi  untuk membaca suhu dan juga sensor YL-69 yang berfungsi untuk membaca kelembaban tanah. DHT11 membaca suhu dengan nilai antara 0 – 50 C dengan rata-rata  nilai error  2.22 %. Semakin  tinggi nilai output sensor suhu maka suhu akan semakin  panas, apabila nilai output sensor  suhu  semakin  rendah  maka  suhu  akan  semakin  dingin.  Untuk  sensor  YL-69  dapat  membaca  nilai  dari  kelembaban tanah yang memiliki rentang antara 0 – 1023 dengan rata-rata nilai error 11.09%. Semakin tinggi nilai output sensor kelem- bapan tanah maka kondisi tanah akan semakin kering, apabila nilai output sensor kelembaban tanah semakin rendah maka kondisi  tanah  semakin  lembap.  Sensor  tersebut  dikirim  menuju  server  oleh  mikrokontroler  ESP32s.  Pengiriman  data menggunakan modul Wi-Fi ke server Node-RED. Data dari hasil pembacaan sensor diolah dengan metode fuzzy logic Sugeno untuk mendapatkan keluaran jenis penyiraman memiliki nilai rata-rata error 0.573728 %, semua data pada server ditampilkan pada web server dashboard Node-RED dalam bentuk teks, grafik dan juga kondisi waktu nyata.
Kata Kunci: Firebase, Fuzzy Logic, MQTT, Node-RED, Penyiraman Otomatis

## ABSTRACT
ITERA is a campus with the slogan smart, friendly and forest campus. A green campus (forest campus) can be realized by regularly watering the plants. When watering these plants is not sufficient, the plants will wither and die, but excessive water also causes the plants to not grow due to rot of the plant roots. An automatic watering system that can monitor plant environ- mental conditions using  the MQTT protocol can be designed as a system that can monitor plant environmental conditions remotely and in real time. This system is made using the DHT11 sensor which functions to read temperature and also the YL- 69 sensor which functions to read soil moisture. DHT11 reads the temperature with a value between 0 - 50 C with an average error value of 2.22%. The higher the temperature sensor output value, the hotter the temperature will be, if the temperature sensor output value gets lower, the temperature will get colder. The YL-69 sensor can read the value of soil moisture which has a range between 0-1023 with an average error value of 11.09%. The higher the soil moisture sensor output value, the drier the soil conditions will be, if the soil moisture sensor output value is lower, the soil conditions will be more humid. The sensor is sent to the server by the ESP32s microcontroller. Sending data using the Wi-Fi module to the Node-RED server. The data from the sensor readings are processed using  the Sugeno fuzzy logic method  to  get the watering  type output which has an average error value of 0.573728%, all data on the server is displayed on the Node-RED dashboard web server in the form of text, graphics and also real time conditions.
Keywords: Automatic Watering, Firebase, Fuzzy Logic. MQTT, Node-RED

## I. P ENDAHULUAN
ir  merupakan  salah  satu  unsur  yang  dibutuhkan  tanaman  untuk  dapat  berfotosintesis  agar  bisa  bertahan hidup [1]. Kebutuhan air yang cukup menjadikan tanah yang subur, sehingga tanaman dapat berkembang dengan baik,  namun  air  yang  berlebihan  juga  menyebabkan  tanaman  tidak  dapat  tumbuh karena  terjadi pembusukan pada akar tanaman. Kebutuhan volume air pada tanaman yaitu sekitar 1 – 2 liter air [2]. Adapun tingkat kesuburan dapat dipengaruhi dari kelembaban tanah (intensitas air) yang dikandungnya. Salah satu cara agar tanah memiliki  tingkat  kesuburan  yang  baik  dengan  melakukan  penyiraman.  Namun,  saat  ini  masih  ada  kekurangan dalam penyiraman yaitu penyiraman yang dilakukan secara manual [3]. Penyiraman secara manual membutuhkan tenaga, dan waktu yang lama.
A
Penyiraman  merupakan  salah  satu  faktor  terpenting  pada  tanaman  untuk  keberlangsungan  hidup  tanaman tersebut. Penyiraman dapat dilakukan secara alami atau buatan. Hujan merupakan penyiraman alami, dimana hujan adalah proses kondensasi uap air di atmosfer menjadi butir air yang cukup berat untuk jatuh.
Menurut sumber dari staf Administrasi Umum Unit Pelaksana Teknis Kawasan dan K3 – Divisi Lahan di Institut Teknologi Sumatera (2019), diketahui penyiraman tanaman di taman sekitar gedung C dan gedung D dilakukan setiap hari dengan satu kali penyiraman dalam sehari yang dilakukan pada pagi hari atau sore hari. Penyiraman yang dilakukan tidak memiliki volume air yang tetap tetapi harus dengan kapasitas lapang. Kapasitas lapang adalah kadar  air  yang  dapat  disimpan  oleh  suatu  tanah  dalam  keadaan  masih  dipengaruhi  gravitasi  bumi  [4].  Proses penyiraman dengan volume air yang tidak menentu dapat mengakibatkan tanaman akan kekurangan air dan tidak dapat  melakukan  fotosintesis  serta  kemungkinan  terbesar  akan  mati.  Penyiraman  pada  taman  tersebut  yang dilakukan  oleh  manusia  akan  membutuhkan  biaya,  waktu  dan  tenaga.  Oleh  karena  itu,  belum  diterapkannya penyiraman yang dilakukan secara otomatis dan dapat dikendalikan jarak jauh.
Upaya  yang  dilakukan  untuk  melakukan  penyiraman  secara  efisien  terus  ditingkatkan  [1],  salah  satunya mengembangkan sistem untuk penyiraman secara otomatis. Kemajuan teknologi saat ini memungkinkan pengawas untuk segera mengetahui kondisi tanaman secara jarak jauh jika keadaannya kering dan perlu disiram. Salah satu teknologi  yang  dapat  digunakan  adalah Internet  of  Things (IoT).  IoT  merupakan  sebuah konsep  yang  bertujuan untuk memperluas pemanfaatan internet yang terhubung dengan perangkat yang dapat melakukan pertukaran data dan melakukan kendali jarak jauh terhadap perangkat melalui jaringan Internet [5]. Adapun semua perangkat fisik maupun virtual dapat dipantau dan dikendalikan dari jarak jauh menggunakan Internet. Salah satu kegunaan IoT adalah untuk mengakses dan mengambil data dari suatu tempat dengan menggunakan sensor.

## II. T INJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Penyiraman Otomatis
Sistem  penyiraman  otomatis  merupakan  sistem  yang  dapat  memantau  kondisi  lingkungan  tanaman  dengan menggunakan protokol MQTT dapat dirancang sebagai sistem yang dapat memantau kondisi lingkungan tanaman secara jarak jauh dan waktu nyata. Sistem ini dibuat menggunakan sensor suhu dan sensor kelembaban tanah.
Sistem tersebut akan menyiram secara otomatis pada waktu yang telah ditentukan dengan menggunakan logika fuzzy Sugeno yang menghasilkan keluaran lamanya penyiraman sesuai dengan kondisi tanaman.

## B. Mikrokontroler dan Sensor
Mikrokontroler adalah sebuah alat dalam satu chip (Single Chip) IC [6]. Mikrokontroler dapat mengerjakan satu atau be- berapa tugas yang sangat spesifik. Elemen yang terdapat pada mikrokontroler yaitu pemroses (processor), memori, masukan dan keluaran. Mikrokontroler NodeMCU ESP32s memiliki modul WiFi dan modul Bluetooth dikhususkan untuk “ Connected to Internet ” pada IoT [7]. Pada penelitian ini menggunakan dua jenis sensor sebagai berikut:
1) Sensor Suhu
Sensor  suhu  DHT11  adalah  sensor  yang  berfungsi  untuk  mengetahui  temperatur  suatu  lingkungan  dengan mengubah  besaran  panas  menjadi  besaran  listrik  yang  dapat  dengan  mudah  dianalisis  besarnya,  memiliki komponen elektronika yang berfungsi untuk mengubah perubahan temperatur yang diterima dalam perubahan besaran  elektrik  [8].  DHT11  dapat  mendeteksi  suhu  dengan  rentang  temperatur  antara  0  -  50  °  C  dengan kesalahan ± 2 ° C.
2) Sensor Kelembaban Tanah
Sensor kelembaban tanah YL-69 adalah sensor yang mampu mendeteksi intensitas air di dalam tanah ( moisture ) [9].  Sensor  ini  terdiri  dua  probe  untuk  melewatkan  arus  melalui  tanah,  dan  membaca  resistansinya  untuk mendapatkan  nilai  tingkat  kelembaban.  Sensor  YL-69  membaca  nilai  kelembaban  tanah  yang  berbanding terbalik.  Semakin  sedikit  air  membuat  tanah  lebih  sulit  menghantarkan  listrik  (resistansi  besar),  sedangkan tanah yang basah sangat mudah menghantarkan listrik (resistansi kecil).
C. Server
Server  merupakan  komputer  yang  berperan  sebagai  menerima  permintaan  ( request )  layanan  dari  client  [10]. Client  yang  meminta  layanan  pada  server  akan  dilayani  oleh  komputer  server.  Server  juga  dapat  mengirimkan permintaan layanan ke client atau layanan online . Server menerima permintaan layanan melalui broker, sedangkan server  mengirimkan  permintaan  layanan  melalui  broker  atau  API.  Pada  server  terdapat  Node-RED  yang dikembangkan oleh IBM Emerging Technology dan komunitas open source sebagai tool berbasis browser dengan pemrograman visual menggunakan flow [11]. Dalam flow Node-RED ter- dapat node pemrograman yang saling terhubung  dengan  node  lain.  Jenis-jenis  node  pada  Node-RED  diantaranya  node  input,  node output serta node proses yang membuat flow untuk memproses data, mengontrol dan mengirimkan peringatan. Dibutuh- kan NodeJS untuk menjalankan Node-RED. Salah satu fitur Node-RED yaitu modul Node-RED Dashboard yang dapat mem-
Wijaya, Hanifah, dan Manullang — Purwarupa Penyiraman Otomatis Dengan Arsitektur Mqtt Dan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Meningkatkan Keefektifan Manajemen Penyiraman Tanaman (Studi Kasus : Itera)
buat dashboard data secara langsung.
D. Fuzzy Logic
Logika  fuzzy  adalah  suatu  proses  pengambilan  keputusan  berbasis  aturan  yang  bertujuan untuk  memecahkan masalah  mengenai  ketidakpastian,  dimana  sistem  tersebut  dirancang  untuk  mengontrol  keluaran  tunggal  yang berasal  dari  beberapa  masukan  yang  tidak  saling  berhubungan.  Dalam  teori  sistem  fuzzy  dikenal  suatu  konsep sistem  fuzzy  yang  digunakan  dalam  proses  prediksi  pada  umumnya  terdiri  atas  empat  tahap,  yaitu  tahap fuzzification, tahap pembentukan rule basis fuzzy, tahap interferensi dan tahap defuzzification. Tahap fuzzification yaitu suatu proses untuk mengubah suatu masukan dari bentuk tegas  ( crisp )  menjadi  fuzzy  (variabel  linguistik). Tahap  pembentukan  rule  basis  fuzzy  yaitu  tahapan  membuat  aturan  yang  akan  digunakan  pada  fuzzy.  Tahap inferensi yaitu suatu kaidah  atau  aturan fuzzy untuk menghasilkan output dari tiap aturan. Tahap  defuzzification yaitu suatu proses perhitungan dari keluaran bentuk tegas (crisp output).
Terdapat beberapa metode memprediksi pada sistem fuzzy yang salah satu metodenya adalah metode Sugeno, metode yang diusulkan oleh Michio Sugeno hampir sama dengan metode Mamdani hanya saja output (konsekuen) bukan merupakan him- punan fuzzy tetapi berupa konstanta atau persamaan linier. Penggunaan singleton sebagai fungsi  keanggotaan  dari  konsekuen.  Singleton  merupakan  sebuah  himpunan  fuzzy  yang  memiliki  fungsi keanggotaan tertentu yang mempunyai sebuah nilai dalam rentang antara 0 sampai 1 [12]. Fungsi keanggotaan pada fuzzy logic adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik- titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (derajat  keanggotaan)  yang  memiliki  interval  nilai  antara  0  sampai  1  [13].  Terdapat  2  fungsi  keanggotaan  yang dapat digunakan yaitu fungsi keanggotaan segitiga dan fungsi keanggotaan trapesium. Fungsi keanggotaan segitiga terdapat 3 parameter (a,b,c) yang akan menentukan koordinat x dari 3 sudut. Kurva segitiga merupakan gabungan antara dua garis (linier) yang memiliki nilai keanggotaan 1 pada titik sudut bagian atas segitiga. Fungsi keanggotaan trapesium terdapat 4 parameter (a,b,c,d) yang akan menentukan koordinat x dari 4 sudut. Kurva trapesium hampir sama dengan kurva segitiga, hanya terdapat titik yang memiliki nilai keanggotaan 1.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Gambar 1. Diagram Skematik
Pada Gambar 1 sistem penyiraman otomatis menggunakan sensor suhu dan sensor kelembaban tanah yang dapat mendeteksi suhu, kelembaban udara dan kelembaban tanah. Sensor tersebut terhubung dengan mikrokontroler yang bertugas mengirimkan data menuju server dengan metode MQTT. Pada server data hasil deteksi sensor akan diolah dengan  menggunakan fuzzy  logic dengan  parameter  nilai  dari  hasil  deteksi  suhu  dan  kelembaban  tanah  untuk mendapatkan output penyiraman tanaman terbaik. Data yang sudah diolah dengan menggunakan fuzzy logic dan data hasil deteksi sensor akan dikirimkan ke Firebase.
Terdapat 4 (empat) tahapan pada fuzzy logic Sugeno untuk penyiraman otomatis [12] tahapan tersebut diantaranya:

## A. Tahap Fuzzyfication
Pada tahap fuzzification mengubah data masukan suhu dan kelembaban tanah dari bentuk tegas ( crisp ) menjadi bentuk fuzzy (variabel linguistik). Terdapat data suhu [14] dan data kelembaban tanah [15] yang akan diubah
menjadi bentuk fuzzy. Tahap pengubahan tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tahap Fuzzyfication

## B. Tahap Pembentukan Rule Basis Fuzzy
Tahap  pembentukan  rule  basis  fuzzy  yaitu  pembentukan  rule  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  fuzzy, terdapat 2 data masukan yaitu suhu dan kelembaban yang masing-masing memiliki 3 buah variabel. Maka terdapat 9 rule basis fuzzy logic diantaranya:
1. Suhu Dingin dan Kelembaban Tanah Basah.
2. Suhu Dingin dan Kelembaban Tanah Lembap.
3. Suhu Dingin dan Kelembaban Tanah Kering.
4. Suhu Normal dan Kelembaban Tanah Basah.
5. Suhu Normal dan Kelembaban Tanah Lembap.
6. Suhu Normal dan Kelembaban Tanah Kering.
7. Suhu Panas dan Kelembaban Tanah Basah.
8. Suhu Panas dan Kelembaban Tanah Lembap.
9. Suhu Panas dan Kelembaban Tanah Kering.
C. Tahap Inferensi
Tahap  inferensi  suatu  kaidah/aturan/rule  fuzzy  untuk  menghasilkan  output  dari  tiap  rule.  Terdapat  4  hasil keluaran  fuzzy  logic dengan rentang nilai 0 sampai 1 [16]. Hasil keluaran pada penyiraman otomatis yaitu Tidak Siram, Siram Sebentar, Siram Normal, dan Siram Lama yang memiliki nilai yaitu:
1. Suhu Dingin dan Kelembaban Tanah Basah.
2. Suhu Dingin dan Kelembaban Tanah Lembap.
3. Suhu Dingin dan Kelembaban Tanah Kering.
4. Suhu Normal dan Kelembaban Tanah Basah.
5. Suhu Normal dan Kelembaban Tanah Lembap.
6. Suhu Normal dan Kelembaban Tanah Kering.
7. Suhu Panas dan Kelembaban Tanah Basah.
8. Suhu Panas dan Kelembaban Tanah Lembap.
9. Suhu Panas dan Kelembaban Tanah Kering.
D. Tahap Defuzzyfication
Tahap defuzzification suatu  proses perhitungan  dari keluaran bentuk  tegas ( crisp  output ). Pada metode Sugeno menggunakan perhitungan Weight Average (WA) dapat dilihat pada Persamaan 1:
𝑊𝐴 = ∑ =1𝛼𝑛𝑧𝑛 9 𝑛 ∑ =1 9 𝑛 𝛼𝑛𝑧𝑛 (1)
Keterangan: WA = nilai rata-rata terbobot a n = a - predikat ke-i z n = Konsekuen ke-i

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  terhadap  keakuratan  sensor  suhu  DHT11  dibandingkan  dengan  termometer  ruangan  raksa  (Wall Termometer). Berikut hasil dari perbandingan sensor DHT11 dan termometer ruangan raksa pada Tabel 2.
Definisi Dan Nilai Parameter Variabel fuzzy Masukan Suhu pada lingkungan Suhu (S) 10 - 25 o C Dingin (D) 25 - 35 o C Normal (N) 35 - 50 o C Panas (P) Kelembaban tanah pada lingkungan Kelembaban Tanah (KT) 150 – 339 Basah (B) 340 – 475 Lembap (L) 476 – 1023 Kering (K)
Wijaya, Hanifah, dan Manullang — Purwarupa Penyiraman Otomatis Dengan Arsitektur Mqtt Dan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Meningkatkan Keefektifan Manajemen Penyiraman Tanaman (Studi Kasus : Itera)
Tabel 2. Hasil Pengujian Keakuratan Sensor Suhu
Pengujian terhadap keakuratan sensor kelembaban tanah YL-69 dibandingkan dengan Soil Analyzer. Berikut hasil dari perbandingan sensor YL-69 dan Soil Analyzer pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Keakuratan Sensor Kelembaban Tanah
Berdasarkan  pengujian  keakuratan  sensor  pada  Tabel  2  dan  Tabel  3,  sensor  suhu  DHT11  dibandingkan  dengan termometer  ruangan  raksa  memiliki  nilai  error  keakuratan  sensor  sebesar  0.6667  °C  atau  2.22  %  dan  sensor kelembaban  tanah  YL-69  dibandingkan  dengan  termometer  ruangan  raksa  memiliki  nilai  error  keakuratan  sensor sebesar 68.56 atau 11.09 %.
Pada pengujian ini menguji nilai dari kondisi data suhu dan data kelembaban tanah yang diolah dengan fuzzy logic Sugeno dibandingkan dengan MATLAB.
Kondisi variabel suhu terdapat 5 rentang kategori yaitu : 1) Dingin
: 18 (10 – 25)
2) Dingin – Normal : 28 (25 – 30) 3) Normal : 33 (30 – 35) 4) Normal Panas : 38 (35 – 40) 5) Panas : 45 (40 – 50) Kondisi variabel kelembaban tanah terdapat 5 rentang kategori yaitu 1) Basah : 245 (150 – 340) 2) Basah – Lembap        : 390 (340 – 440) 3) Lembap : 458 (440 – 475) 4) Lembap – Kering         : 525 (475 – 575) 5) Kering : 799 (575 – 1023)
No Waktu Sensor DHT11 Termometer Ruangan Raksa Error 1. Minggu, 16 Agustus 2020 12:04:00 31.00 °C 30 °C 1 °C 3.33 % 2. Minggu, 16 Agustus 2020 12:04:30 31.00 °C 30 °C 1 °C 3.33 % 3. Minggu, 16 Agustus 2020 12:05:00 31.00 °C 30 °C 1 °C 3.33 % 4. Minggu, 16 Agustus 2020 12:05:30 31.00 °C 30 °C 1 °C 3.33 % 5. Minggu, 16 Agustus 2020 12:06:00 31.00 °C 30 °C 1 °C 3.33 % 6. Minggu, 30 Agustus 2020 17:10:00 29.00 °C 29 °C 0 °C 0 % 7. Minggu, 30 Agustus 2020 18:10:00 29.00 °C 29 °C 0 °C 0 % 8. Minggu, 30 Agustus 2020 19:10:00 29.00 °C 29 °C 0 °C 0 % 9. Minggu, 30 Agustus 2020 20:10:00 29.00 °C 28 °C 1 °C 3.33 % 10.  Minggu, 30 Agustus 2020 21:10:00 29.00 °C 28 °C 1 °C 3.33 % 11.  Senin, 31 Agustus 2020 09:15:00 28.00 °C 28 °C 0 °C 0 % 12.  Senin, 31 Agustus 2020 10:15:00 29.00 °C 29 °C 0 °C 0 % 13.  Senin, 31 Agustus 2020 11:15:00 31.00 °C 30 °C 1 °C 3.33 % 14.  Senin, 31 Agustus 2020 12:15:00 32.00 °C 31 °C 1 °C 3.33 % 15.  Senin, 31 Agustus 2020 13:15:00 32.00 °C 31 °C 1 °C 3.33 % Rata-rata 0.6667 °C 2.22 % No Waktu Sensor YL-69 Soil Analyzer Error 1. Minggu, 16 Agustus 2020 12:04:00 803.25 900 96.75 10.75 % 2. Minggu, 16 Agustus 2020 12:04:30 805.75 900 94.25 10.47222 % 3. Minggu, 16 Agustus 2020 12:05:00 800.5 900 99.5 11.05556 % 4. Minggu, 16 Agustus 2020 12:05:30 807.25 900 92.75 10.30556 % 5. Minggu, 16 Agustus 2020 12:06:00 806.25 900 93.75 10.41667 % 6. Minggu, 30 Agustus 2020 17:10:00 467.75 500 32.25 6.45 % 7. Minggu, 30 Agustus 2020 18:10:00 475.25 500 24.75 4.95 % 8. Minggu, 30 Agustus 2020 19:10:00 460.00 500 40 8 % 9. Minggu, 30 Agustus 2020 20:10:00 447.75 500 52.25 10.45 % 10. Minggu, 30 Agustus 2020 21:10:00 368.25 400 31.75 7.9375 % 11. Senin, 31 Agustus 2020 09:15:00 368.25 400 31.75 7.9375 % 12. Senin, 31 Agustus 2020 10:15:00 423.75 500 76.25 15.25 % 13. Senin, 31 Agustus 2020 11:15:00 418.25 500 81.75 16.35 % 14. Senin, 31 Agustus 2020 12:15:00 412 500 88 17.6 % 15. Senin, 31 Agustus 2020 13:15:00 407.25 500 92.75 18.55 % Rata-rata 68.56 11.09 %
Hasil perbandingan antara nilai fuzzy logic antara MATLAB dengan sistem dapat dilihat Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Pengujian Keakuratan Fuzzy Logic
Berdasarkan tabel pada Tabel 4 diatas, pengujian keakurasian fuzzy logic sistem dengan fuzzy logic MATLAB yang dilakukan pada semua kondisi suhu dan kelembaban tanah. Pada pengujian tersebut didapat nilai rata-rata kesalahan 0.002545 atau 0.573728 %. Implementasi fuzzy logic pada kondisi nyata dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Implementasi Fuzzy Logic Pada Sistem
No Suhu Kelembaban Tanah
Fuzzy Logic Sistem Fuzzy Logic MATLAB Error 1. 18 245 0 0 0 0 % 2. 18 390 0.16665 0.165 0.00165 1 % 3. 18 458 0.3333 0.33 0.0033 1 % 4. 18 525 0.5 0.5 0 0 % 5. 18 799 0.6667 0.67 0.0033 0.492537 % 6. 28 245 0 0 0 0 % 7. 28 390 0.2592611111111111 0.267 0.007739 2.898502 % 8. 28 458 0.5333399999999999 0.534 0.00066 0.123596 % 9. 28 525 0.6851944444444444 0.701 0.015806 2.254779 % 10. 28 799 0.8666799999999999 0.868 0.00132 0.152074 % 11. 33 245 0 0 0 0 % 12. 33 390 0.33335 0.335 0.00165 0.492537 % 13. 33 458 0.6667 0.67 0.0033 0.492537 % 14. 33 525 0.83335 0.835 0.00165 0.197605 % 15. 33 799 1 1 0 0 % 16. 38 245 0.19998 0.198 0.00198 1 % 17. 38 390 0.42593333333333333 0.434 0.008067 1.858756 % 18 38 458 0.6667 0.67 0.0033 0.492537 % 19. 38 525 0.8333499999999999 0.835 0.00165 0.197605 % 20. 38 799 1 1 0 0 % 21. 45 245 0.3333 0.33 0.0033 1 % 22. 45 390 0.5 0.5 0 0 % 23. 45 458 0.6667 0.67 0.0033 0.492537 % 24. 45 525 0.83335 0.835 0.00165 0.197605 % 25. 45 799 1 1 0 0 % Rata-rata 0.002545 0.573728 % No Waktu Suhu Kelembaban Tanah Jenis Siram Kondisi Pompa Keterangan 1. Rabu, 22 Juli 2020 17:00:04 28.00 °C 674.75 Banyak Mati Tidak Menyiram 2. Rabu, 22 Juli 2020 17:00:09 28.00 °C 676.75 Banyak Mati Tidak Menyiram 3. Rabu, 22 Juli 2020 17:00:14 28.00 °C 698 Banyak Mati Tidak Menyiram 4. Rabu, 22 Juli 2020 17:00:19 28.00 °C 667 Banyak Mati Tidak Menyiram 5. Rabu, 22 Juli 2020 17:00:24 28.00 °C 683.25 Banyak Mati Tidak Menyiram 6. Minggu, 30 Agustus 2020 17:10:00 29.00 °C 467.75 Normal Mati Tidak Menyiram 7. Minggu, 30 Agustus 2020 18:10:00 29.00 °C 475.25 Normal Mati Tidak Menyiram 8. Minggu, 30 Agustus 2020 19:10:00 29.00 °C 460.00 Normal Mati Tidak Menyiram 9. Minggu, 30 Agustus 2020 20:10:00 29.00 °C 447.75 Normal Mati Tidak Menyiram 10.  Minggu, 30 Agustus 2020 21:10:00 29.00 °C 368.25 Tidak Siram Mati Tidak Menyiram 11.  Senin, 31 Agustus 2020 09:15:00 28.00 °C 368.25 Tidak Siram Mati Tidak Menyiram 12.  Senin, 31 Agustus 2020 10:15:00 29.00 °C 423.75 Normal Mati Tidak Menyiram 13.  Senin, 31 Agustus 2020 11:15:00 31.00 °C 418.25 Normal Mati Tidak Menyiram 14.  Senin, 31 Agustus 2020 12:15:00 32.00 °C 412 Normal Mati Tidak Menyiram 15.  Senin, 31 Agustus 2020 13:15:00 32.00 °C 407.25 Normal Mati Tidak Menyiram
Wijaya, Hanifah, dan Manullang — Purwarupa Penyiraman Otomatis Dengan Arsitektur Mqtt Dan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Meningkatkan Keefektifan Manajemen Penyiraman Tanaman (Studi Kasus : Itera)
Berdasarkan Tabel 5, metode fuzzy logic akan memproses setiap data yang masuk pada sistem. Penyiraman otomatis dilakukan  setiap  hari  pada  pukul  06.00 dan 17.00. Tampilan  antarmuka  sistem  penyiraman  otomatis  pada  server Node-RED  memiliki  dua  tab  yaitu Home  Monitoring dan Home  Controlling dapat  dilihat  pada  Gambar  2  dan Gambar 3.
Gambar 2. Tampilan Antarmuka Tab Home Monitoring
Gambar 3. Tampilan Antarmuka Tab Home Controlling
Pada  Gambar  2  merupakan  tab  untuk  konfigurasi  antarmuka  Monitoring  yang  memiliki  fungsi  yaitu menampilkan hasil  pemantauan suhu dan kelembaban tanah dari alat pemantauan yang dikirimkan menggunakan MQTT, menampilkan data fuzzy  logic  hasil  pemantauan  yang  di  proses  menggunakan  fuzzy  logic  Sugeno  dan menampilkan  jam  dan  waktu  penyiraman  tanaman. Tab Monitoring terdapat visualisasi hasil deteksi dari sensor suhu  dan  kelembaban  tanah  serta  visualisasi  hasil  fuzzy  logic  secara  waktu  nyata.  Visualisasi  sensor  suhu menggunakan Node Line Chart dan visualisasi sensor kelembaban menggunakan Node Line Chart serta terdapat Node  Text yang  menjelaskan  nilai  dari hasil  deteksi sensor  pada  masing-masing  sensor. Visualisasi  fuzzy  logic menggunakan  Node  Text  yang  menampilkan  nilai  dari  fuzzy  score  dan  terdapat  visualisasi  jam  serta  waktu penyiraman tanaman menggunakan Node Text.
Pada  Gambar  3  merupakan  tab  untuk  konfigurasi  antarmuka  Controlling  yang  memiliki  fungsi  yaitu menampilkan  status  fuzzy  logic,  menampilkan  status  power  pompa  dan  menampilkan  switch  manual  yang menghidupkan  switch  power  pompa.  Tab  Controlling  terdapat  visualisasi  status  fuzzy,  status  pompa  dan  mode penyiraman  manual.  Visualisasi  pada  status  fuzzy  menggunakan  Node  Gauge  type  Level  yang  menunjukkan kondisi pompa dan Node Text yang menjelaskan kondisi pompa. Terdapat 2 nilai pada Node Gauge type Level yaitu nilai 0 (Tidak Aktif) dan nilai 100 (Aktif). Visualisasi pada status pompa menggunakan Node Gauge type Level yang menunjukkan kondisi pompa dan Node Text yang menjelaskan kondisi pompa. Terdapat 2 nilai pada Node  Gauge  type  Level  yaitu  nilai  0  (Mati)  dan  nilai  100  (Hidup).  Visualisasi  pada  penyiraman  menggunakan switch, jika switch Manual dihidupkan akan mengaktifkan switch Pompa dan jika switch Manual dimatikan akan menonaktifkan switch Pompa. Switch Pompa jika dalam kondisi dihidupkan akan menyalakan pompa dan kondisi dimatikan akan mematikan pompa.

## I. K ESIMPULAN
Dari hasil pengujian didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
A. Perangkat penyiraman otomatis dengan suhu dan kelembaban tanah pada lahan ITERA Menggunakan Protokol MQTT dapat dirancang menggunakan sensor DHT11 yang berfungsi untuk membaca nilai dari suhu memiliki rata-  rata nilai  error 2.22 % dan  soil moisture YL-69 sensor untuk mendeteksi kelembaban tanah lingkungan memiliki rata-  rata nilai error 11.09 %. ESP32s berfungsi untuk mengirim data yang dibaca oleh sensor untuk ditampilkan pada web server Node-RED dalam bentuk grafik, dan juga mengatur penyiraman otomatis dengan metode  fuzzy  logic  Sugeno.  pengiriman data yang dilakukan oleh modul wifi ESP32s menggunakan protokol MQTT berada pada koneksi jaringan yang sama.
B. Sistem penyiraman otomatis menggunakan web server Node-RED yang dapat mengontrol penyiraman secara jarak jauh dan otomatis menggunakan metode fuzzy logic Sugeno yang memiliki 2 nilai masukkan yaitu nilai suhu  dan  kelembaban tanah,  memiliki 12  rules dan nilai  keluaran yaitu lama  penyiraman  yang dibandingkan dengan MATLAB rata-rata error keluaran yaitu 0.002545 atau 0.573728 %.
C. Penggunaan  metode  fuzzy  logic  Sugeno  memungkinkan  penggunaan  air  dalam  penyiraman  tanaman. Penggunaan air yang efisien didapat dari cara penyiraman yang memiliki 4 jenis penyiraman yaitu tidak siram (0 liter air), siram sedikit (± 1 liter air), siram normal (± 1.5 liter air), dan siram banyak (± 2 liter air) dimana penyiraman tersebut menggunakan nilai kondisi suhu dan kelembaban tanah lingkungan. Hasil pengujian setelah penyiraman  memiliki  rata-rata  kelembaban  tanah  menjadi  turun  34.65148  %  (lebih  lembap).  Nilai  tersebut didapat dari sensor kelembaban tanah YL-69.

## V. D AFTAR P USTAKA
[1] P. Setiawan, E. Y. Anggraen, P. Studi,  S. Informasi, and S. Kelembaban, “Prorotype Sistem Penyiraman Tanaman  Otomatis  Terjadwal  dan Berbasis Sensor Kelembaban Tanah,” IBI DARMAJAYA , pp. 277–283, 2019.
[2] A. T. Maryani, “Pengaruh Volume Pemberian Air Terhadap Pertumbuhan Bibit Kelapa Sawit Di Pembibitan Utama,” Fak. Pertan. Univ.
Jambi , vol. 1, no. 2, pp. 64–74, 2012.
[3] D.  J.  M.  Erricson  Zet  Kafiar,  Elia  Kendek  Allo,  “Rancang  Bangun  Penyiram  Tanaman  Berbasis  Arduino  Uno  Menggunakan  Sensor Kelembaban YL-39 Dan YL-69,” J. Tek. Elektro dan Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 267–276, 2018.
[4] I. M. G. Widnyana and I. W. Tika, “Kajian pola titik layu tanaman paprika ( Capsicum Annuum L .) dan kapasitas lapang pada beberapa media tanam ( Studi Kasus di Br . Pemuteran Baturiti , Desa Candi Kuning , Kecamatan Baturiti , Kabupaten Tabanan ). The study of wilting point pattern and fi,” J. BETA (BIOSISTEM DAN Tek. PERTANIAN) , vol. 5, pp. 146–151, 2017.
[5] O.  K.  Sulaiman  and  A.  Widarma,  “Sistem  Internet  Of  Things  (  IoT  )  Berbasis  Cloud  Computing  dalam  Campus Area  Network,” Univ.  Islam
Sumatera utara , no. April, pp. 9–12, 2017.
[6] A.  N.  N.  Chamim,  “PENGGUNAAN  MICROCONTROLLER  SEBAGAI  PENDETEKSI  POSISI  DENGAN  MENGGUNAKAN SINYAL GSM,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 430–439, 2010.
[7] J. Doshi, T. Patel, and S. K. Bharti, “Smart Fanning using IoT, a solution  for optimally  monitoring fanning  conditions,” Procedia Comput. Sci. , vol. 160, pp. 746–751, 2019.
[8] P. V. Ginting and K. Amdani, “RANCANG BANGUN DETEKTOR SUHU RUANGAN MENGGUNAKAN SENSOR LM35 DENGAN DFRDUINO UNO V3.0 BERBASIS LIQUID CRISTAL DISPLAY (LCD),” J. Einstein , vol. 60, no. 10, pp. 2239–2248, 2004.
[9] Lutfiyana, N. Hudallah, and A. Suryanto, “Rancang Bangun Alat Ukur Suhu Tanah, Kelembaban Tanah, dan Resistansi,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 2, pp. 80–86, 2017.
[10] K. I. Santoso and M. A. Muin, “Implementasi Network Attached Storage ( NAS ) Menggunakan NAS4Free untuk Media Backup File,” Sci. J. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 123–128, 2015.
[11] S. Mulyono, M. Qomaruddin, and M. Syaiful Anwar, “Penggunaan Node-RED pada Sistem Monitoring dan Kontrol Green House berbasis Protokol MQTT,” J. Transistor Elektro dan Inform. (TRANSISTOR EI , vol. 3, no. 1, pp. 31– 44, 2018.
[12] Lodewyik Rahakbauw Dorteus, “Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah  Permintaan  (  Studi  Kasus : Pabrik Roti Sarinda Ambon ) Application of Fuzzy Logic Method Sugeno To Determine the Total Production of Bread ,” J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 9, pp. 121–134, 2015.
[13] H. Harys, I. Suprayogi, and Rinaldi, “APLIKASI LOGIKA FUZZY UNTUK PREDIKSI KEJADIAN HUJAN (Studi Kasus: Sub DAS Siak Hulu),” pp. 9–43, 2013.
[14] I. L. H. D et al. , “Penerapan Fuzzy Logic Pada Sistem Pengaturan Jumlah Air Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban,” Semin. Nas. Inform. (semnasIF 2011) , vol. 3, no. April, pp. 358–365, 2015.
[15] H. Husdi, “Monitoring Kelembaban Tanah Pertanian Menggunakan Soil Moisture Sensor Fc-28 Dan Arduino Uno,”
Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, p. 237, 2018.
[16] A. Farmadi, D.  T. Nugrahadi, F.  Indriani, and  O.  Soesanto, “Sistem  Fuzzy  Logic Tertanam Pada  Mikrokontroler  Untuk  Penyiraman Tanaman Pada Rumah Kaca,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 2, p. 223, 2017