Abstrak—Perkembangan teknologi dan pertumbuhan populasi mendorong  inovasi  di  bidang  agrikultur  penting  untuk pemenuhan kebutuhan pangan manusia. Layu fusarium adalah penyakit  utama  pada  tanaman  bawang  merah  akibat  jamur Fusarium oxysporum. Beberapa sentra produksi bawang merah di  Indonesia  mengalami  kerugian  hingga  50%  akibat  layu fusarium.  Infeksi  ditandai  dengan  pertumbuhan  jamur  pada akar  tanaman,  menyebabkan  layu  dan  kematian.  Faktor lingkungan seperti pH tanah rendah (4,5-5,5), suhu lingkungan (26,8-28,3°C),  dan  kelembapan  udara  (70-80%)  serta kelembapan  tanah  (70-80%)  mempengaruhi  pertumbuhan jamur  fusarium.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  dilakukan pengawasan dan pengaturan pH tanah agar tidak mendukung pertumbuhan  jamur  fusarium.  Metode  fuzzy  Takagi-Sugeno digunakan  untuk  memberikan  peringatan  kepada  pengguna mengenai  kondisi  lingkungan.  Kondisi  lingkungan  diukur menggunakan pH meter, soil humidity sensor, dan air humidity sensor.  Data  dari  perangkat-perangkat  dikirimkan  ke  ESP32 master  melalui  protokol  ESP-now,  lalu  ke  Raspberry  Pi menggunakan  MQTT  untuk  diolah  dan  ditampilkan  pada dashboard. Data yang diterima digunakan untuk menghasilkan keputusan  dan  memberikan  peringatan  kepada  pengguna. Sistem  ini  juga  dapat  mengirimkan  perintah  ke  ESP-Slave- Output  untuk  mengeluarkan  cairan.  Alat  ini  dilengkapi  fitur pendukung,  termasuk  sistem  otomatisasi  peringatan  dan penyeimbang  pH.  Sensor-sensor  yang  digunakan  memiliki akurasi tinggi, yaitu 98,36% untuk sensor temperatur BME280, 98,17%  untuk  sensor  kelembapan  udara  BME280,  96,85% untuk sensor kelembapan tanah, 97,37% untuk sensor pH tanah 1, dan 97,27% untuk sensor pH tanah 2, dengan akurasi rata- rata  97,56%.  Alat  ini  berpotensi  mengurangi  penyakit  layu fusarium pada tanaman bawang merah dan dapat dikembangkan  untuk  tanaman  lainnya.  Penggunaan  alat  ini juga  lebih  efisien  dan  ekonomis  dibandingkan  pemantauan harian oleh tenaga manusia.
Kata Kunci— Fuzzy Logic, IoT, Layu Fusarium.

## I. PENDAHULUAN
ENGAN  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat dalam  dunia  mikrokomputer  dan  otomatisasi  industri mendorong  manusia  untuk  menciptakan  metode  baru  untuk menunjang pekerjaan di berbagai  bidang. Salah satu  bidang terpenting yaitu agrikultur. Indonesia merupakan negara ke-4 terbesar  dalam  produksi  rempah-rempah  dengan  nilai ekonomi mencatat $774.461.043 atau sekitar 8,44% dari nilai ekspor dunia[1]. Bawang merah atau Allium ascalonicum L. menjadi  salah  satu  rempah  yang  banyak  digunakan  dalam masakan  Indonesia  karena  kandungannya  yaitu  asam glutamat yang dapat membuat masakan menjadi lebih gurih.
Salah  satu  penyakit  utama  pada  tanaman  Allium ascalonicum  L.  adalah  layu  Fusarium.  Penyakit  ini  di beberapa  sentra  produksi  bawang  merah  di  Indonesia  dapat
menimbulkan  kehilangan  hasil  panen  sampai  50%  [2]. Penyakit  layu  fusarium  disebabkan  oleh  tumbuhnya  jamur fusarium. Tanaman yang terjangkit, daunnya mati dari ujung dengan cepat  dan terlihat  bahwa akar-akar membusuk yang kelamaan  akan  menyebabkan  tanaman  bawang  merah  layu dan mati [3]. Penggunaan teknologi Internet of Things (IoT) dan  Fuzzy  logic  dapat  membantu  mengatur  pengontrolan sumber  daya  yang  lebih  efisien  dan  konstan  serta memberikan kemampuan untuk memantau faktor lingkungan yang  mempengaruhi  pertumbuhan  tanaman  dari  jauh  dan memberikan  keputusan  berdasarkan  kondisi  lapangan  yang diterima.
Penelitian  ini  membangun  sistem  pencegahan  penyakit layu Fusarium pada tanaman Allium ascalonicum L. berbasis IoT  menggunakan  Fuzzy  logic  untuk  membantu  petani bawang merah. Sistem ini akan terdiri dari sensor lingkungan dan  kontroler  untuk  mengendalikan  pH  tanah.  Selain  itu, sistem  ini  juga  akan  menampilkan  data  lingkungan  yang diambil  dan  akan  melakukan  aksi  berdasarkan  parameter yang telah ditetapkan.
II. DASAR TEORI
Dasar teori yang digunakan dalam pelaksanaan penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Sistem Monitoring Pencegahan Layu Fusarium pada Tanaman Allium Ascalonicum L. Berbasis IoT Menggunakan Fuzzy Logic
Henning Titi Ciptaningtyas, Ridho Rahman Hariadi, dan Kevin Nathaniel Departemen Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : henning@if.its.ac.id
D
Gambar 1. Arsitektur Sistem.
Gambar 2. Regresi Linear pH Tanah 1.
y = -0.0338x + 13.258 R² = 0.9804 3 4 5 6 7 8 9 140 190 240 290
Regresi Linier  pH Tanah 1

## A. Bawang merah dan penyakit layu Fusarium
Bawang  merah  ( Allium  ascalonicum  L.) adalah  sebuah tanaman  umbi-umbian  semusim  berbentuk  seperti  rumput, memiliki batang yang pendek, berakar serabut dan memiliki daun yang panjang. Bawang merah adalah salah satu rempah- rempah  yang  banyak  digunakan  sebagai  bumbu  penyedap masakan. Bawang merah mengandung kandungan flavonoid, polifenol  dan senyawa organo sulfur yang mempunyai  sifat antioksidan  yang  kuat  dalam  mencegah  radikal  bebas  dan sebagai  bahan  anti-inflamasi  yang  dapat  membantu mencegah penyakit diabetes, diare dan anti alergi [4].
Penyakit  layu  fusarium  disebabkan  oleh  jamur  patogen Fusarium  oxysporum  f.sp.cepae .  Tanaman  yang  terjangkit daunnya mati dari ujung dengan cepat. Jika pangkal tanaman diperiksa,  terlihat  bahwa  akar  membusuk    yang  lama- kelamaan  akan  menyebabkan  tanaman  bawang  merah  layu dan mati.  Serangan Fusarium mengganas saat  musim hujan dan kondisi  yang lembap.  Penyakit ini biasanya menyerang pada saat tanaman berumur 35-45 hari setelah ditanam. Jika bibit  yang  digunakan  sudah  terinfeksi,  maka  gejala  akan terlihat  dalam waktu 5-10 hari.  Hal yang perlu diperhatikan adalah pH tanah yang sebaiknya tidak rendah, karena jamur ini akan sangat  optimal tumbuh di  tanah  yang memiliki  pH rendah sekitar 4,5 hingga 6,0. Studi mengatakan bahwa jamur Fusarium tumbuh  paling  optimal  pada  lingkungan  dengan kelembapan  tanah  tinggi  berkisar  70-80%  dan  pada  suhu sekitar 25-30 °C [5].

## B. ESP-NOW
ESP-NOW  adalah  protocol  komunikasi  baik  searah  atau dua arah antar board ESP32. Batasan sistem ini adalah hanya bisa  mengirimkan  pesan  singkat  dengan  ukuran  maksimal 250  bytes.  Sistem  ini  akan  berbentuk  mirip  seperti  master- slave  dimana  ada  1  ESP  master  yang  akan  berfungsi mengumpulkan data dari ESP slave lainnya. Protokol ini bisa
berkomunikasi  tanpa  menggunakan  paket  data,  WiFi  atau Bluetooth, sehingga sistem ini akan sangat berguna di ladang [6].

## C. MQTT
MQTT  ( Message  Queuing  Telemetry  Transport )  adalah protokol komunikasi berbasis publish-subscribe. Protokol ini dirancang untuk digunakan dalam lingkungan dengan sumber daya  terbatas,  seperti  jaringan  terdistribusi  dan  perangkat Internet of Things (IoT). Pada protokol MQTT terdapat dua komponen  utama  yaitu  MQTT client dan  MQTT server . MQTT client bertindak sebagai publisher dan MQTT server bertindak  sebagai  subscriber  dari  sebuah  topik.  Pada penelitian  ini  yang  bertindak  sebagai  MQTT client adalah mikrokontoller  ESP32 Master ,  sedangkan  yang  bertindak sebagai  MQTT server adalah  Raspberry  Pi  menggunakan mosquitto [7].

## D. Takagi-Sugeno Fuzzy Inference System (TS-FIS)
Sistem ini merupakan salah satu penerapan kontrol logika fuzzy yang berbasis dari  konsep fuzzy Mamdani. Kontroler Takagi-Sugeno  merupakan  kontroler  yang  dimodifikasi outputnya  dimana  output  didefinisikan  sebagai  fungsi  dari input dibandingkan dengan set fuzzy yang sudah ditetapkan. Metode  ini  menggunakan  singleton  sebagai  fungsi keanggotaan  dari  konsekuen.  Singleton  adalah  sebuah himpunan fuzzy dengan fungsi  keanggotaan yang pada titik tertentu  memiliki  sebuah  nilai  (0-1)  dan  0  di  luar  titik  itu. Peraturan mendasar dalam TS-FIS dijabarkan dalam (1).
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑥1 = 𝐴, 𝑥2 = 𝐵 𝑚𝑎𝑘𝑎 𝑧1 = 𝑎𝑥1 + 𝑏𝑥2 + 𝑐 (1) Input  dari  TS-FIS  menggunakan  crisp  values  yaitu  nilai yang  tetap  dan  bukan  merupakan  suatu  ambigu  seperti  1/0 dan  dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  output  model TS-FIS  orde  1  yang  memiliki  bentuk  model  seperti  pada
Gambar 3 . Regresi Linear pH Tanah 2.
Gambar 4 . Himpunan Fuzzy. y = -0.0171x + 18.12 R² = 0.9698 3 4 5 6 7 8 9 550 600 650 700 750 800 Regresi Linier pH Tanah 2 Tabel 1.
Alat yang dibutuhkan Nama alat Jumlah Fungsi Raspberry Pi 3b 1 Pengolahan  dan  penyimpanan data, pemrosesan logika sistem ESP32 4 1  Master  +  2  Slave  +  Slave output Soil pH Sensor 2 Mengukur pH tanah BME280 2 Mengukur temperatur dan kelembapan udara Resistive Soil Moisture Sensor 2 Mengumpulkan data pembacaan  kelembapan  tanah dengan range sekitar 3m Waterflow Sensor 1 Mengukur  jumlah  cairan  yang keluar dari tangki penampungan  dan  menutup solenoid  water  valve  jika cairan  yang  melewati  sensor ini  melebihi  jumlah  air  sesuai dengan perintah yang dikirimkan Solenoid Watervalve 1 Aktuator yang berfungsi sebagai  valve  yang  dapat menghentikan dan menjalankan aliran larutan Relay 1 ESP32-Slave output akan terkoneksi  dengan  sensor  ini untuk  memberikan  perintah kapan  sensor  membuka  dan menutup Power Supply 12V 1 memberikan  daya  ke  solenoid
water valve
persamaan di atas. Metode ini memiliki  sistem orde 0 seperti pada persamaan pada (2).
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑥1 = 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝑥2 = 𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝑥𝑛 = 𝑛 𝑚𝑎𝑘𝑎 𝑧1 = 𝑐 (2) Dengan x1 dan x2 merupakan data yang diinput, A dan B merupakan  nilai  parameter  batasannya,  z1  adalah  hasil perhitungan fuzzy dan c merupakan konstanta dari fuzzynya, skema kinerja TS-FIS dapat dilihat pada Gambar 2.  dimana nilai  x1  dan  x2  sebagai  input,  z1,z2  dan  z3  sebagai  output fuzzy  dan  sum  untuk  menambahkan  bobot  dari  hasil  z1,z2 dan z3 [8].

## E. Perangkat lunak yang digunakan
Bahasa pemrograman node red adalah bahasa pemrograman  berbasis  javascript  yang  digunakan  untuk menghubungkan perangkat-perangkat  IoT, API dan layanan online  dengan  menggunakan  editor  berbasis  browser  yang mempermudah  penggunanya  untuk  membuat  aplikasi sebagai sebuah flow [9].
SQLite  adalah  suatu  library  yang  menggunakan  mesin database  self-contained,  serverless,  zero-configuration  dan transactional. SQLite memiliki ukuran dan bobot yang sangat ringan  jika  dibandingkan  menggunakan  SQL  server  yang membutuhkan instalasi yang lebih besar [10].
CallMeBot API adalah salah satu API untuk mengirimkan pesan ke Whatsapp yang dapat digunakan untuk penggunaan pribadi  secara  gratis  dengan  fitur  yang  terbatas.  Ketika menggunakan  layanan  berbayar  user  dapat  mengirimkan panggilan telfon suara ke penerima [11].

## III. METODOLOGI
Alur  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah sebagai berikut:

## A. Arsitektur Sistem
Sistem ini memiliki 4 tahap seperti pada Gambar 1, yaitu tahap  pengambilan  data,  tahap  pengiriman  data,  tahap pengolahan  data,  dan  tahap  pengiriman  data  untuk mengirimkan data perintah ke ESP-Slave Output.
Tahap  pengambilan  data  adalah  mengambil  data lingkungan  berupa  nilai  pH  tanah,  temperatur  udara, kelembapan  udara  dan  kelembapan  tanah.  Tahap  ini dilakukan setiap 5 detik dan hasil pembacaan dari sensor pH tanah akan dirata-rata sebanyak 20 data untuk membuat hasil pembacaan  lebih  stabil.Tahap  pengiriman  data  dilakukan  2 kali, yaitu:
1. Data  dari  sensor  dikirim  dari  ESP  slave  ke  ESP Master menggunakan  protokol  komunikasi  ESP-Now  dalam bentuk JSON agar mempermudah proses pengolahan data di  Raspberry  Pi.  Data-data  dari  ESP-slave  dikirim langsung dari ESP Master ke Raspberry Pi menggunakan MQTT  dan  dalam  komunikasi  ini  dibutuhkan  jaringan internet untuk bisa terkoneksi dengan MQTT broker yang terletak di Raspberry Pi.
2. Pengiriman data terjadi lagi ketika hasil olahan dari node red  menghasilkan  aksi  jumlah  cairan  yang  harus dimasukkan,  perintah  berupa  data  jumlah  air  akan dikirimkan  dari  Raspberry  Pi  kembali  ke  ESP  Master menggunakan MQTT dan ESP Master akan mengirimkan datanya  ke  ESP  slave  output  untuk  menjalankan perintahnya menggunakan ESP Now.
Tahap  pengolahan  data  dilakukan  di  Raspberry  Pi menggunakan  Node-red.  Metode  fuzzy  logic  digunakan dalam tahap ini untuk menentukan kondisi lingkungan yang terjadi berdasarkan data-data dari sensor yang diberikan. Data yang diterima akan ditampilkan dalam diagram rata-rata yang akan  diperbarui  setiap  30  detik.  Data  disimpan  di  database agar  bisa  dilihat  sejarahnya  dan  bisa  digunakan  untuk pengembangan sistem. Database yang dipilih menggunakan SQLite karena ringan dan cukup untuk memenuhi kebutuhan penggunaan yang tidak terlalu berat.
Tahap  hasil  keluaran  dalam  sistem  ini  terdiri  dari  2  hal, yaitu notifikasi warning (dapat dilihat di dashboard aplikasi dan di whatsapp pengguna) serta perintah untuk memasukkan larutan ke ESP slave output. Perintah berbentuk JSON yang berisikan jumlah air yang harus diinjeksi ke sistem. Perintah ini  bisa  dihasilkan  dari  sistem  automasi  penyeimbang  pH maupun dimasukkan manual.

## B. Cara Kerja Alat
Sistem ini memiliki beberapa fitur utama, yaitu :

## 1) Sistem Pemantauan
Sistem ini memiliki input berupa nilai  pembacaan sensor dan akan dibandingkan dengan parameter yang dimasukkan oleh pengguna. Output berupa pesan warning pada dashboard aplikasi dan pengiriman pesan warning ke aplikasi whatsapp. Sistem ini dapat memantau kondisi pH tanah, temperatur dan humiditas udara serta kelembapan tanah.

## 2) Sistem Automasi Penyeimbang pH
Sistem ini memiliki input dari nilai pembacaan sensor pH tanah dengan menggunakan parameter yang ditentukan oleh user.  Parameter  yang  digunakan  yaitu  batas  atas  dan  batas bawah  kondisi  pH  tanah  serta  jumlah  air  yang  dimasukkan
Tabel 2. Kondisi Fuzzy Kondisi Temperatur Kelembapan Udara Kelembapan Tanah pH Tanah Minimum Fusarium Rendah Medium Medium Medium Maksimum Fusarium Optimum Bawang Medium Tinggi Tinggi Optimum Fusarium Medium Medium Medium Medium Optimum Bawang Optimum Bawang Optimum Bawang Optimum Bawang Optimum Bawang
Gambar 5. (a) ESP-Master; (b) ESP-Slave output; (c) ESP-Slave.
jika  melebihi  batas  atas  maupun  kurang  dari  batas  bawah, sistem ini bisa diaktifkan dan dimatikan.

## 3) Sistem Pemantauan Layu Fusarium pada Bawang Merah menggunakan Fuzzy Logic
Sistem ini memiliki input dari tiga sensor yang mengukur temperatur,  humiditas  udara,  kelembapan  tanah  dan  pH tanah. Nilai-nilai tersebut akan diproses berdasarkan kondisi fuzzy yang sudah ditetapkan dan akan menghasilkan warning kepada user dalam bentuk notifikasi pada dashboard ataupun notifikasi  ke  whatsapp.  Sistem  ini  dapat  dinyalakan  dan dimatikan, dan parameternya disesuaikan dengan kebutuhan pertumbuhan tanaman bawang merah.

## IV. UJI COBA DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian dan Kalibrasi
Ujicoba  menggunakan  alat  yang  akan  digunakan  untuk mengukur kondisi lingkungan dengan spesifikasi seperti pada Tabel 1.
Sensor ini akan memberikan input berupa nilai ADC dan setiap  sensor  memiliki  nilai  ADC  yang  berbeda  sehingga setiap sensor harus dikalibrasi terlebih dahulu. Berikut adalah langkah untuk kalibrasi sensor pH :
1. Lakukan proses kalibrasi menggunakan sensor pembanding  yang  memiliki  display  mulai  dari  sampel tanah  dengan  pH  minimum  hingga  maksimum,  hitung rumus persamaan nilai adc yang terbaca.
2. Masukkan  data-data  proses  kalibrasi  yang  dilakukan  ke software excel, lalu cari rumus persamaan antara nilai adc terhadap  nilai  pH  tersebut  menggunakan  fungsi  regresi linier yang ada pada software excel.
3. Masukkan  rumus  persamaan  dari  hasil  fungsi  regresi linier  ke  Arduino  IDE  Fungsi  regresi  linier  yang digunakan dapat dilihat pada (4).
=LINEST(C7:C13;D7:D13;TRUE;FALSE
(4)
Setelah kedua sensor diuji coba, data akan dimasukkan ke dalam excel untuk dilakukan perhitungan fungsi pH dengan menggunakan  regresi  linier  dan  hasil  pembacaan  ADC  dari sensor  pH  tanah  1  dan  2  yang  kemudian  dihitung  dengan menggunakan  fitur  regresi  linier  dari  excel  yang menghasilkan variable pada (5) dan (6). Sehingga rumus yang dihasilkan dari persamaan tersebut untuk sensor pH 1 adalah (5). dan sensor pH tanah 2 dengan (6).
𝑝𝐻 = 13,258 − 𝑥(0,033) (5)
𝑝𝐻 = 18,1202 − 𝑥(0,0171) (6)
Hasil  grafik  menunjukkan  regresi  linier  yang  dilakukan dengan  koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 ) sebesar 0,9804 untuk sensor pH 1 (pada Gambar 2) dan 0,96977 untuk sensor pH 2 (pada Gambar 3). Hasil regresi linier yang dilakukan cukup searah dan merepresentasikan nilai-nilai yang diberikan dan tidak ada titik yang sangat berjauhan dari garis regresinya.

## B. Integrasi Sistem
Integrasi  sistem  merupakan  langkah  untuk  menyatukan dan  menghubungkan  seluruh  sistem  yang  sudah  dibuat, dimulai  dari  pengiriman  data,  pengolahan  data  dan memberikan  hasil  output  untuk  membentuk  sistem  secara keseluruhan.

## 1) ESP-NOW
Setelah uji coba seluruh sensor dilakukan maka sistem siap untuk disambungkan dan mengirim data menggunakan ESP- NOW.  Sistem  ESP-NOW  memerlukan  Mac  address  board receiver  untuk  dapat  mengirimkan  pesan.  Dalam  kasus  ini akan digunakan 2 ESP-Slave untuk mensimulasikan kondisi lapangan yang membutuhkan banyak set sensor. ESP-NOW ini  bisa  terkoneksi  dengan  maksimal  10  alat.  Salah  satu ketentuan  dalam  sistem  ESP-NOW  yaitu  memiliki  channel wifi  yang  sama  karena  ESP-Receiver  akan  menjadi  wifi access  point  station  untuk  diakses  oleh  ESP-Sender.  Untuk menangani  masalah  ini  diberikan  fitur  Auto  Pair  dengan mencari  channel  yang  digunakan  oleh  ESP-Receiver  dan terkoneksi dengan channel yang sama agar bisa mengirimkan data. Cara ini dilakukan dengan mengirimkan pesan berupa “PAIRING” ke ESP-Receiver di setiap channel dan mencari channel mana yang memberikan pesan “PAIRING” Kembali. Adapun channel yang digunakan berkisar antara 1-10 untuk mayoritas  negara  dan  1-11  untuk  beberapa  negara.  Setelah saling terkoneksi ESP dapat mengirimkan data melalui ESP- NOW dengan pesan “DATA”.

## 2) MQTT
Mulai  dari  Ubuntu  versi  18.04,  mosquitto  sudah menjadi repositori dasar dalam sistem Ubuntu sehingga pemasangannya  cukup  mudah  dengan  perintah  “sudo  apt update -y && sudo apt install mosquitto mosquitto-clients - y”. Setelah mengeksekusi perintah tersebut maka mosquitto siap  dijalankan  pengguna  dengan  perintah  “sudo  systemctl start mosquito” dan “sudo systemctl status mosquitto”.

## C. Pengolahan Data
Pengolahan  data  dimulai  dari  penerimaan  data  melalui MQTT  dari ESP-Master  ke  Raspberry  Pi  dimana data  akan diolah  untuk  menghasilkan  output  yang  diinginkan  seperti dashboard,  warning  logic,  fuzzy  logic  warning,  sistem automasi  pH,  chart  hourly,  daily  dan  weekly,  penyimpanan ke  database,  penampilan  diagram  dan  sistem  manual  untuk aktuator mengeluarkan cairan pH.

## 1) Fungsi Database
Database  digunakan  untuk  menyimpan  data  hasil pembacaan sensor-sensor sehingga data yang akan disimpan adalah  data  nilai  rata-rata  bersamaan  dengan  timestamp penyimpanan data. Database yang digunakan adalah SQLite karena bobotnya yang ringan agar tidak memperberat kinerja Raspberry Pi. Terdapat 7 atribut yaitu ID berupa integer dan auto  increment,  ValueTemp  berupa  float,  ValueHumid berupa  float,  ValueSoil  berupa  float,  ValuepH  berupa  float dan Timestamp berupa integer yang semuanya termasuk ke dalam tabel sensordata.

## 2) Fitur Warning Automation System
Fitur ini memiliki parameter yang bisa diatur oleh user dan jika  pembacaan  sensor  kurang  dari  atau  melebihi  dari parameter  yang  ditetapkan  oleh  user,  notifikasi  akan dikirimkan  ke  warning  log  pada  dashboard  dan  akan mengirimkan  juga  ke  whatsapp  pengguna  menggunakan CallMeBot API.

## 3) Fitur pH Balancer System
Dalam fungsi ini terdapat 2 flow utama yaitu flow untuk
user  melakukan  pengaturan  parameter  dan  flow  kedua berfungsi untuk menjalankan logika. Flow kedua membandingkan  data  yang  diterima  dari  sensor  dengan parameter  yang  ditetapkan,  kemudian  memberikan  output berupa  perintah  untuk  membuka  solenoid  valve  dengan jumlah  larutan  yang  dikeluarkan.  Data  yang  dikirimkan dalam bentuk  JSON dengan 1 atribut yaitu jumlah air yang dikirimkan  ke  ESP-Slave  Output  untuk  membuka  solenoid valve sejumlah perintah.

## 4) Fitur Operasi Manual
Fungsi ini berfungsi agar user bisa mengatur secara manual untuk  mengeluarkan  cairan  ke  sistem.  Jumlah  cairan dimasukkan ke dalam sistem dengan menentukan berapa ml cairan  yang  masuk.  Nilai  yang  di-input  oleh  user  akan ditampilkan dalam dashboard dan akan dikirimkan ke ESP- Master menggunakan MQTT untuk diteruskan ke ESP-Slave.

## 5) Fungsi Fuzzy Logic Warning
Sistem  ini  menggunakan  fuzzy  logic  untuk  memberikan keputusan. Fuzzy logic yang dihasilkan  berupa angka bobot 0-1  dan  sistem  akan  memilih  keputusan  untuk  mengambil keputusan  yang  memiliki  bobot  fuzzy  yang  lebih  besar. Adapun  sistem  fuzzy  yang  digunakan  memiliki  fungsi keanggotaan seperti pada Gambar 4.
Terdapat  beberapa  parameter  pengukuran  yaitu  rendah, medium,  tinggi  dan  kondisi  optimum  untuk  tumbuhnya bawang.  Setiap  kondisi  memiliki  3  nilai  yaitu  nilai  bawah, nilai tengah dan nilai atas yang menandakan bagian awal pada grafik,  bagian  akhir  pada  grafik  dan  bagian  tengah  pada grafik. Adapun nilai yang tertulis pada merupakan referensi dari  beberapa  jurnal.  Dari  hasil  pembagian  fuzzy  tersebut dilakukan pengelompokan dan pembentukan fuzzy set untuk bisa  menentukan  kondisi  minimum  tumbuhnya  fusarium, kondisi  maksimum  tumbuhnya  fusarium,  kondisi  optimum tumbuhnya fusarium dan kondisi optimum tumbuhnya bawah merah. Kondisi-kondisi tersebut akan dijelaskan pembagiannya lebih rinci pada Tabel 2.

## D. Akurasi Pembacaan
Dalam uji coba penghitungan nilai akurasi akan digunakan penghitungan  ralat  sistematis  ( Systematic  Error )  yaitu  ralat pengukuran  yang  bersifat  memberikan  efek  tetap  terhadap hasil ukur. Jenis perhitungan ini memiliki fungsi seperti (7) untuk  mendapatkan  nilai  selisih  dari  pembacaan  sensor pembanding  dan  dihitung  dengan  (8)  untuk  mendapatkan nilai  eror  dalam  persentase  yang  kemudian  di  rata-rata  dan dikurangi 100 untuk mendapatkan nilai akurasi seperti pada (9) dengan X sebagai nilai sensor dan Xi sebagai nilai sensor pembanding.
𝐸𝑟𝑜𝑟 = |𝑋 − 𝑋𝑖| (7)
𝐸𝑟𝑜𝑟% = 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑋 × 100 (8)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100 − 𝐸𝑟𝑜𝑟% (9)
1) Sensor BME280
Uji  coba  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  keakuratan sensor  suhu  dan  kelembapan  udara  dengan  melakukan perbandingan  dengan  sensor  Mestek  IR01C  untuk temperature  udara dan HTC-2 untuk humiditas udara.  Hasil uji coba yang didapatkan terbagi  menjadi 2 parameter yaitu
uji coba akurasi temperatur udara dan humiditas udara yang menghasilkan akurasi sebesar 98,36% dan 98,18%.

## 2) Sensor Soil Moisture
Uji  coba  akurasi  sensor  kelembapan  tanah  dilakukan dengan  membandingkan  data  pembacaan  dengan  sensor analog  yang  memiliki  skala  0-8.  Dalam  pengujiannya  skala 0-8  akan  dikalikan  12,5,  untuk  menyesuaikan  dengan  nilai pembacaan  sensor  kelembapan  tanah  yang  berada  pada rentang  0-100.  Dari  hasil  uji  coba  akurasi  yang  dilakukan didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  97,38%  untuk  sensor kelembapan  tanah  jika  dibandingkan  dengan  sensor kelembapan tanah analog.

## 3) Sensor pH Tanah
Uji coba akurasi pH tanah dilakukan dengan menggunakan data  ADC  pH  dan  menggunakan  (5)  dan  (6)  untuk mendapatkan  nilai  pembacaan  data  dan  membandingkan dengan nilai pH seharusnya   Dari  hasil  uji  coba  akurasi yang  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  yang didapat  dari  fungsi  regresi  linear  didapatkan  nilai  akurasi untuk sensor pH 1 sebesar 96,615 % dan nilai akurasi untuk sensor pH 2 sebesar 97,28%.

## E. Rangkaian Alat
Alat  ini  terdiri  dari  3  set  utama  yang  ketiganya membutuhkan sumber daya untuk penggunaannya. Ketiga set tersebut terdiri dari 1 ESP-Slave, 1 ESP Master dan 1 ESP- Slave  Output,  gambar  dari  rangkaian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 5, dimana terdapat 3 set alat (a) adalah ESP-Master, (b) adalah ESP-Slave Output dan (c) adalah ESP-Slave.

## F. Pembahasan
Dari  hasil penelitian dan uji coba yang dilakukan, fungsi dan  fitur  dari  sistem  ini  dapat  bekerja  dengan  benar  sesuai dengan maksud dan tujuan sistem dibuat. Penggunaan fuzzy logic dilakukan menggunakan nilai dari nilai rata-rata sensor. Peringatan ( warning ) hasil pengolahan fuzzy logic dikirimkan ke dashboard dan ke whatsapp pengguna. Adapun sensor pH yang  digunakan  harus  dilakukan  kalibrasi  menggunakan fungsi regresi linier pada excel. Sistem ini memiliki rata-rata akurasi sebesar 97,56% dengan akurasi pada sensor BME280 sebesar  98,36%  untuk  pengukuran  temperatur  udara,  nilai akurasi  98,18%  untuk  pengukuran  humiditas  udara,  nilai akurasi sebesar 97,38% untuk sensor kelembapan tanah, nilai akurasi 96,85% untuk sensor pH 1 sebesar 96,62% dan sensor pH 2 sebesar 97,27%. Sistem ini terdiri dari 3 set alat yaitu 1 set untuk ESP-Slave, 1 set untuk seperangkat ESP-Master dan Raspberry Pi dan 1 set untuk ESP-Slave Output.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba,  kesimpulan  yang  didapatkan dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:(1)Pengembangan sistem  berhasil  dilakukan  dengan  pengambilan  4  data lingkungan berupa data temperatur udara, kelembapan udara, kelembapan tanah dan pH tanah. Hasilnya akan dimasukkan ke logika fuzzy untuk mendapatkan hasil, dimana user dapat menambahkan  cairan  untuk  bisa  menangkal  atau mencegah terjadinya  layu  fusarium;(2)Fitur  dalam  sistem  ini  dapat melakukan  monitoring  pada  kondisi  lahan  dan  memberikan peringatan ke pada user jika ada indikasi layu fusarium
menggunakan  fuzzy  logic  agar  user  bisa  melakukan pencegahan/penanganan;(3)Fitur  Sistem  ini  memiliki  nilai rata-rata nilai akurasi sebesar 97,56% yang merupakan nilai yang  cukup  tinggi  untuk  memastikan  kebenaran  data  dan keputusan yang dihasilkan.
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  pengembangan  bisa dilakukan antara lain:(1)Sensor pH tanah lokal yang sifatnya kurang  stabil  dan  kalibrasinya  yang  cukup  sulit  sehingga disarankan  untuk  menggunakan  pH  yang  lebih  akurat  dan stabil  untuk  meningkatkan  keakuratan  sistem;(2)Output aktuator  dari  penelitian  ini  yang  kurang  maksimal  karena hanya  mengandalkan  gaya  gravitasi  untuk  keluarnya  cairan yang  menyebabkan  kecilnya  aliran  air  sehingga  jika  terlalu dekat jarak cairan dan sensor waterflow maka jumlah volume air  yang  keluar  tidak  terdeteksi.  Untuk  menyelesaikan masalah  ini  bisa  ditambahkan  pompa  untuk  meningkatkan tekanan  air  yang  keluar;(3)Penelitian  dapat  dikembangkan dengan menggunakan sensor lain untuk mendeteksi penyakit layu fusarium dengan lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
H.  Anggrasari  and  W.  A.  Saputro,  “Comparative  advantage  of Indonesia  with  competitive  countries  for  exporting  of  world spices,” Journal  of  ASEAN  Dynamics  and  Beyond ,  vol.  2,  no.  1, pp. 1–48, 2022.
[2] S. Wiyatiningsih, “Kajian asosiasi Phytophthora sp. dan Fusarium oxysporum  f.  sp.  cepae  penyebab  penyakit  moler  pada  bawang merah,” Mapeta , vol. 2, pp. 1–6, 2003.
[3] Haryono Semangun, Penyakit Penyakit Tanaman Hortikultura di Indonesia ,  2nd  ed.  Yogyakarta:  Gadjaah  Mada  University  Press, 2007.ISBN: 979-420-137-5.
[4] R.  D.  Pramesti,  “Pemanfaatan  Flavonoid  Kulit  Bawang  Merah (Allium  Ascalonicum  L.)  dan  Bunga  Kana  Merah  (Canna Coccinea  Mill)  Sebagai  Pewarna  Alami  Kaya  Antioksidan Terhadap Karakteristik Mie Basah,”.Departemen Ilmu Komunikasi. Universitas Muhammadiyah Malang, Malang, 2021.
[5] I.  R.  Sastrahidayat,  “Penyakit  Layu  pada  Tanaman  Tomat,"  in Fitopatologi: Ilmu Penyakit Tumbuhan,” in International Standard ISO/IEC  27001/2,"  ISO/IEC,  Switzerland,  2013. ,  Switzerland, 2013.
[6] M.  I.  Labib,  M.  ElGazzar,  A.  Ghalwash,  and  S.  N. AbdulKader, “An  efficient  networking  solution  for  extending  and  controlling wireless  sensor  networks  using  low-energy  technologies,” PeerJ Comput Sci , vol. 7, p. 780, 2021, doi: 10.7717/peerj-cs.780.
[7] B.  M.  Susanto,  E.  Setiyawan,  J.  Atmadji,  and  W.  L.  Brenkman, “Implementasi Mqtt protocol pada smart home security berbasis web,” Jurnal Informatika Polinema , vol. 4, no. 3, pp. 1–201, 2018, doi: https://doi.org/10.33795/jip.v4i3.207.
[8] J.  Kopjak  and  G.  Sebestyen,  “Event-Driven  Fuzzy  Inference System  Implementation  in  Node-Red,”  in in  2019  IEEE  17th International  Symposium  on  Intelligent  Systems  and  Informatics (SISY), 2020. doi: doi.org/10.1109/sisy47553.2019.9111512.
[9] K.  erencz  and  J.  Domokos,  “Using  Node-Red  platform  in  an industrial environment,” in in Jubileumi Kandó Konferencia , 2020, pp. 1–35. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/339596157 [10]
A.  Setiyad  and  T.  Harihayati,  “Penerapan  sqlite  pada  aplikasi pengaturan waktu ujian dan presentasi,” Majalah Ilmiah , vol. 13, no. 2, 2015, doi: doi.org/10.34010/miu.v13i2.128.
[11] P. Titirloloby, “Development of whatsapp for english learning at saumlaki  state  high school  tanimbar  islands,” Internet  of  Things and  Artificial  Intelligence  Journal ,  vol.  3,  no.  1,  2023,  doi: doi.org/https://doi.org/10.31763/iota.v3i1.578.