This work is licensed under a Creative Commons Attribution − NonCommercial 4 . 0 International License (CC BY − SA 4 . 0 )
This work is licensed under a Creative Commons Attribution − NonCommercial 4 . 0 International License (CC BY − SA 4 . 0 )

## Sistem Pemantauan dan Kontrol Kualitas Air pada Budidaya Bandeng Menggunakan Metode Fuzzy Logic
Imaniya Rosyidah, Ali Rizal Chaidir ∗ , Sumardi Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik − Universitas Jember
Jember, Indonesia
∗ ali.rizal@unej.ac.id
Abstract − Aquaculture is widespread in various region of Indonesia, one of wich in East Java. The most important factor that an aquaculture farmer, must take care of water quality. Water quality include temperature, turbidity, and salinity. Many fish farmer still experience difficulties when measuring water quality. Many of them still use the tradisional method, which is to observe the colour and smell of the pool water and the weather in the area. Tool was designed that used to measure water quality. This tool used to measure water temperature, salinity, and turbidity, and to maintain stable water quality using a DC pump controlled by fuzzy logic. The result of this tool are able to product fish with more optimal size an averange of 10,4 grams, compared to ponds that don’t use tool, the averange weight of fish only 7,4 grams.
Abstrak − Perikanan budidaya tersebar luas di berbagai daerah Indonesia, salah satunya daerah Jawa Timur. Faktor terpenting yang harus dijaga oleh peternak ikan adalah kualitas air. Kualitas air meliputi suhu, kekeruhan, salinitas. Peternak ikan masih banyak yang mengalami kesusahan saat akan mengukur kualitas air. Banyak dari mereka masih menggunakan cara tradisional, yaitu dengan mengamati warna dan bau air kolam, serta cuaca di daerahnya. Sehingga dirancang sebuah alat yang digunakan untuk mengukur kualitas air. Alat ini digunakan untuk mengukur suhu, salinitas, dan kekeruhan air, serta untuk menjaga stabilnya kualitas air menggunakan pompa DC yang dikendalikan oleh logika fuzzy. Hasil dari alat ini mampu menghasilkan ikan dengan ukuran yang lebih optimal dengan rata-rata beratnya sebesar 10,4 gram dibandingkan dari kolam yang tidak menggunakan alat, rata-rata beratnya hanya 7,8 gram.

## Kata Kunci
− Kualitas air; suhu; salinitas; kekeruhan; fuzzy logic.

## I. P ENDAHULUAN
N EGARA Indonesia merupakan salah satu negara dengan luas wilayah perairan yang sangat luas. Luas wilayah perairan di Indonesia berkisar 6,32 ju- ta km 2 , sehingga perikanan menjadi salah satu sektor yang diandalkan untuk pembangunan nasional Peri- kanan budidaya merupakan salah satu sektor produksi pangan yang pesat perkembangannya di dunia dengan perkiraan, bahwa produksi akan semakin meningkat selama 15 − 20 tahun mendatang [1, 2].
Perikanan budidaya merupakan salah satu pengha- sil ikan di sektor perikanan. Hasil perikanan budidaya di Indonesia salah satunya adalah ikan bandeng, yang di hasilkan di daerah Jawa Timur. Budidaya ikan ban- deng, memiliki faktor penting untuk mendukung laju pertumbuhannya agar optimal, salah satunya yaitu kua- litas air. Kualitas air pada perikanan budidaya memiliki nilai karakter fisika dan kimia. Karakter fisik, seper- ti warna, bau, dan suhu. Parameter kimia, meliputi
Naskah diterima 24 Januari 2023, revisi 12 Maret 2023, terbit online 23 Maret 2023. Emitor merupakan Jurnal Teknik Elektro − Universitas Muhammadiyah Surakarta yang terakreditasi dengan Sinta 3 beralamat di https://journals2.ums.ac.id/index.php/emitor/index .
salinitas [3–5]. Perikanan budidaya di Jawa Timur ma- sih banyak yang menggunakan cara tradisional untuk mengetahui nilai kualitas air di dalam kolam. Cara tra- disional yang digunakan, yaitu dengan mengamati dan melihat kondisi air secara langsung di kolam, namun ada pula dengan cara lain, yaitu mengambil sampel air kolam yang kemudian akan dibawa ke Balai Perikanan Budidaya. Petani tambak banyak yang menggunakan cara tradisional karena ketika meminjam alat pengukur kualitas air di Balai Perikanan Budidaya harus menung- gu 1 minggu hingga 5 minggu untuk alatnya boleh dibawa ke area budidaya.
Kualitas air pada budidaya ikan bandeng memili- ki syarat-syarat khusus untuk menunjang laju pertum- buhan ikan. Berdasarkan standar SNI, ikan bandeng memiliki syarat kualitas air budidaya [6–8]: Berdasark- an permasalahan tersebut terdapat beberapa penelitian yang telah dilakukan, yaitu penelitian dengan mengu- kur kualitas air khususnya pH, kekeruhan, dan suhu. Penelitian ini fokus untuk menstabilkan pH air di dalam kolam, dengan pemantauan kualitas airnya menggunak- an LCD [9]. Penelitian lainnya, yaitu mengukur kuali- tas air, khususnya mengukur kekeruhan, pH, dan suhu. Penelitian ini hanya fokus pada sistem pemantauan se-
doi: 10.23917/emitor.v1i1.21551
cara real-time [10]. Penelitian lainnya yaitu, mengukur kualitas air. Pengukuran kualitas air pada penelitian ini fokus hanya pada sistem pemantauan dengan meng- gunakan logika fuzzy untuk menentukan nilai tingkat kualitas airnya, namun untuk kualitas air yang diukur bervariasi, yaitu pH, suhu, kekeruhan, salinitas [11–14].
Tabel 1: Standar kualitas air budidaya ikan bandeng berda- sarkan standar Pustaka SNI: 6148.3:2013
No. Kriteria Standar 1. Suhu ( o C) 28 − 32 2. Kecerahan (cm) 20 − 30
3. Salinitas (mg/L) 5 − 35 4. Ph 6 − 8 5. DO (mg/L) > 5
Berdasarkan beberapa penelitian yang telah dila- kukan, penelitian yang akan dilakukan yaitu mengukur tingkat kualitas air khususnya mengukur suhu, salinitas, dan kekeruhan. Pengukuran suhu menggunakan sensor suhu, salinitas menggunakan sensor TDS, kekeruhan menggunakan sensor turbidity . Pemantauan kualitas airnya menggunakan LCD, dengan penyetabil kualitas air menggunakan 2 buah pompa DC menyala dan mati otomatis yang dikontrol menggunakan logika fuzzy .
Gambar 1: Tampilan alat Arduino Nano
Penelitian ini terdapat 2 buah kolam, yaitu kolam otomatis dan kolam konvensional. kolam otomatis, ya- itu kolam yang dipasang alat untuk kontrol kualitas airnya. Kolam konvensional, yaitu kolam yang tidak menggunakan alat kontrol kualitas air. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara mengendalikan ku- alitas air budidaya ikan bandeng dengan logika fuzzy dan mengetahui perbedaan hasil bandeng dengan sis- tem budidaya kolam otomatis dan kolam konvensional. Adapun komponen yang digunakan: Arduino Nano, Sensor DS18B20, Sensor TDS, dan Sensor Turbidity .
Arduino nano merupakan sebuah perkembangan board mikrokontroler yang berbasis chip Atmega328P dengan bentuk yang kecil dan minimalis. Arduino nano seperti terlihat dalam Gambar 1 menggunakan konektor
mini-B USB. Arduino nano tidak dilengkapi dengan soket catu daya, sehingga untuk sumber daya dapat langsung menggunakan catu daya mini USB ports [15]. Sensor suhu DS18B20 Gambar 2 adalah sensor dengan operasi output dalam bentuk digital, mampu beroperasi hanya dengan menggunakan satu kabel yang menggunakan protokol one wire [16].

## Gambar 2: Sensor suhu DS18B20
Sensor TDS digunakan untuk mengetahui jumlah zat yang terlarut dalam air, sehingga dapat digunakan untuk mengetahui tingkat kualitas air. Sensor TDS Gambar 3 mendeteksi banyak padatan yang terkandung di dalam air dengan satuan mg/L. Semakin tinggi nilai TDS maka semakin banyak zat yang terlarut di dalam air [17].

## Gambar 3: Sensor TDS
Sensor turbidity Gambar 4 merupakan alat untuk mendeteksi kadar kekeruhan air dengan membaca kece- rahan air akibat dari dispersi sinar matahari atau lampu sebagai perbandingan cahaya yang dipantulkan terha- dap cahaya yang tiba. Suatu intensitas cahaya yang dipantulkan oleh benda merupakan fungsi konsentrasi jika terjadi kondisi lainnya yang konsisten [18].
Gambar 4: Sensor turbidity

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur suhu, salinitas, dan kekeruhan di dalam kolam budidaya ikan bandeng.
Pemantauan hasil pengukuran di tampilkan di LCD dan dilakukan kontrol kualitas air menggunakan 2 buah pompa yang dikendalikan oleh logika fuzzy dengan urutan langkah seperti tertera Gambar 5.
Pengendalian tingkat kualitas air dengan menggan- ti air yang memiliki tingkat kualitas air buruk di dalam kolam, diganti dengan air yang baru dari tambak. Baik atau buruknya tingkat kualitas air dipengaruhi oleh 3 parameter, yaitu suhu, salinitas, dan kekeruhan.

## Gambar 5: Blok diagram keseluruhan sistem alat
Berikut ini fungsi dari komponen yang terdapat di alat sistem pemantauan dan kontrol kualitas air budida- ya bandeng dalam Gambar 6. Mikrokontroler Arduino Nano digunakan untuk mengelola nilai yang telah dida- patkan dari hasil masukan alat berupa sensor. Terdapat 3 buah sensor yang digunakan untuk mengukur suhu, salinitas, dan kekeruhan. Sensor suhu yang digunak- an, yaitu sensor DS18B20. Sensor yang digunakan untuk mengukur salinitas, yaitu sensor TDS. Sensor yang digunakan untuk mengukur kekeruhan di dalam air, yaitu sensor turbidity. Relai digunakan sebagai swi- tching pompa DC. Pompa digunakan untuk mengontrol kualitas air.
Gambar 6: Rangkaian elektronika alat pemantauan dan kontrol kualitas air
i. Perancangan Sistem
Berdasarkan Gambar 7, saat sistem aktif, dilakukan inisialisasi sensor, yang terdiri dari sensor turbidity , sensor TDS, dan sensor suhu. Sensor secara otomatis akan membaca kualitas air kolam. Batas nilai sensor
pada kualitas air kolam yaitu, suhu sebesar 27 0 C, Ke- keruhan sebesar 10 NTU, dan salinitas sebanyak 22 mg/L. Hasil dari pembacaan nilai sensor akan diterusk- an dan diolah menggunakan proses fuzzy . Proses fuzzy digunakan untuk menentukan tingkat kualitas air. Jika kualitas air yang terdeteksi adalah buruk, maka sistem akan menyalakan kedua pompa sampai terindikasi bah- wa kualitas air telah kembali baik. Setiap data yang terukur oleh sensor akan ditampilkan ke LCD.
Gambar 7: Flowchart sistem alat
ii. Logika Fuzzy Mamdani
Metode logika fuzzy pada penelitian ini berfungsi untuk penentuan kualitas air kolam dengan membuat parame- ter nilai-nilai penyebab kualitas air berdasarkan hasil nilai input. Logika fuzzy yang digunakan untuk menen- tukan kualitas air adalah Fuzzy Mamdani. Pada logika fuzzy terdapat beberapa tahapan untuk mencapai hasil akhir, yaitu:
1. Pembuatan himpunan fuzzy Pembentukan himpunan fuzzy merupakan ta- hap awal saat akan melaksanakan proses lo- gika fuzzy , tahap ini dapat disebut dengan fu- zzyfikasi [19–22]. dengan F = Fungsi, M = Masukan, HF = Himpunan Fuzzy , dan SP = Semesta Pembacaan.
2. Implikasi Tahap aplikasi fungsi implikasi dibentuk bebe- rapa aturan sesuai dengan klasifikasi variabel berdasarkan karakteristiknya. Aturan yang di- gunakan berasal dari keanggotaan pada tiap
doi: 10.23917/emitor.v1i1.21551

## Tabel 2:
Himpunan logika fuzzy F M HF SP input Suhu Dingin [25 – 28] Hangat [26 – 3 ] Panas [29 – 32] Salinitas Kurang [5 – 20] Cukup [15 – 25] Lebih [20 – 35] Kekeruhan Jernih [5 – 12] Keruh [8 – 20] Sangat keruh [16 – 22] ouput Kualitas air Baik [0 – 4] Kurang baik [3 – 7] Buruk [6 – 10]
variabel yang telah ditentukan melalui proses fuzzyfikasi . Terdapat 27 aturan pada pene- litian ini.
3. Inferensi Tahapan melakukan penalaran nilai–nilai fuzzy input sehingga dapat menghasilkan ouput fuzzy
dengan sistem perhitungan matematis.
4. Defuzzyfikasi Defuzzyfikasi ( z ) merupakan proses akhir me- tode fuzzy . Proses defuzzyfikasi yaitu suatu proses yang menentukan penegasan output de- ngan menggunakan metode centroid atau men- cari titik tengah. Adapun rumus metode cen- troid yang digunakan yaitu:
z x = M 1 + M 2 + M 3 A 1 + A 2 + A 3 (1)
dengan M = Momentum dan A = Luas.

## III. H ASIL P ENELITIAN DAN D ISKUSI
Penelitian ini dilakukan dengan cara membandingk- an budidaya ikan bandeng pada kolam otomatis dan kolam konvensional. Bibit bandeng yang digunakan yaitu, bibit usia gelondong dengan panjang bandeng rata-rata 3 – 5 cm. Penelitian dilakukan selama 28 hari atau 4 minggu. Pada setiap kolam berisi 15 ekor bibit bandeng. Pengujian ini dilakukan hingga bibit ikan bandeng menjadi ke usia semai, dan siap ditebar ke kolam pembesaran.
Penelitian dilakukan setiap hari dengan pengam- bilan data pada siang hari jam 14.00 WIB. Pengambilan data dilakukan siang hari karena pada siang hari ter- dapat perubahan suhu dan kekeruhan dari air kolam karena faktor teriknya matahari dan plankton maupun lumut seperti terlihat dalam Tabel 3. Pada kolam kon- vensional pergantian air dilakukan selama 1 minggu
Gambar 8: Keseluruhan alat penelitian
sekali, sedangkan kolam otomatis pergantian air kolam dilakukan ketika nilai kualitas airnya sedang buruk de-
Tabel 3: Hasil pengujian keadaan kolam air konvensional
Su Sa K F P 1 − P 2 26,69 10 10 4,11 OFF 29,56 18 17 4,13 OFF 29,12 17 20 5,91 OFF 31,31 34 20 8 ON 31,44 30 9 3,89 OFF 31,44 29 17 5,59 OFF 28,06 29 18 6,21 OFF
ngan notasi: Su : Suhu ( 0 C ), Sa : Salinitas (ppm), K : Kekeruhan (NTU), F : Fuzzy, dan P 1 − P 2: Pompa 1 dan pompa 2.
Perbandingan hasil ikan kolam otomatis dan ko- lam konvensional luarannya terbagi menjadi dua bagian yaitu: Perbandingan Berat Ikan Bandeng dan panjang bandeng. Untuk Perbandingan Berat Ikan Bandeng luaran penelitian dapat dilihat dalam Tabel 4 berikut.
Dari Tabel 4, dapat dilihat bahwa pada kolam kon- vensional dan kolam otomatis berat ikan memiliki per- bedaan. Kolam otomatis memiliki berat ikan yang lebih berat dibandingkan dengan berat ikan pada kolam kon- vensional. Rata-rata berat ikan pada penelitian selama satu bulan atau 28 hari, pada kolam otomatis sebesar 10,4 gram, sedangkan rata-rata berat ikan kolam kon- vensional sebesar 7,8 gram. Hal ini dikarenakan pada kolam otomatis terjadi pengurasan air saat kualitas air- nya buruk secara otomatis. Adapun luaran penilitian dengan penguji perbandingan panjang ikan bandeng dalam terlihat dalam Tabel 5 berikut.
Tabel 4: Hasil perbandingan berat ikan kolam otomatis dan konvensional Minggu Berat (g) Otomatis Konvensional Selisih 0 2 2 0 1 5 4 1 2 9 7 2 3 14 11 3 4 22 15 7 Rata-rata 10,4 7,8 - Tabel 5: Hasil perbandingan panjang ikan kolam otomatis dan konvensional Minggu Panjang (g) Otomatis Konvensional Selisih 0 4,5 4,5 0 1 6,5 5 1,5 2 9 9,5 0,5 3 11,5 10 1,5 4 13 11,5 2,5 Rata-rata 8,9 8,1 -
Dari Tabel 5, dapat dilihat bahwa pada kolam kon- vensional dan kolam otomatis panjang ikan memiliki perbedaan. Pada kolam otomatis memiliki panjang yang lebih panjang dengan rata-rata panjangnya seb- sear 8,9 cm, sedangkan rata-rata panjang ikan kolam konvensional sebesar 8 , 1 cm. Adapun untuk grafik sis- tem kontrol fuzzy dapat dilihat dalam Gambar 9 berikut.

## Gambar 9: Grafik kontrol fuzzy
Dapat dilihat pada Gambar 9 bahwa, pada saat melakukan kontrol kualitas air, sistem fuzzy akan me- nurunkan nilai kualitas airnya hingga ke nilai terkecil. Nilai set point yang menjadi batasan, yaitu pada nilai 3. Nilai set point 3 digunakan untuk menjadi acuan atau batas nilai tingkat kualitas air karena menyesuaikan de-
ngan keadaan air tambak. Nilai kualitas air pada grafik yang terbaca pertama dimulai pada saat nilai 8 yang menandakan bahwa kualitas airnya buruk, kemudian se- makin turun hingga mencapai ke nilai yang mendekati nilai set point dan nilai yang terbaca pada sistem fuzzy menjadi stabil. Kualitas air pada sistem fuzzy ditentuk- an oleh 3 parameter, yaitu suhu air, salinitas air, dan kekeruhan air. Grafik fuzzy diperoleh saat melakukan proses kontrol kualitas air. Grafik ini digunakan un- tuk mengetahui nilai yang dihasilkan setelah dilakukan kontrol kualitas air. Nilai fuzzy akan semakin mengecil ketika proses kontrol kualitas air berlangsung.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil yang telah diperoleh dalam penelitian ya- ngtelah dilakukan, dapat ditarik beberapa kesimpulan, sebagai berikut: Mengendalikan kualitas air bubidaya bandeng dengan metode fuzzy menggunakan pompa yang akan menyala dan mati secara otomatis, berdasark- an dari hasil keluaran fuzzy yang terbaca. Kerluaran fuzzy dipengaruhi oleh suhu, salinitas, dan kekeruhan. Dari penelitian yang telah dilakukan sistem kontrol fu- zzy berjalan dengan baik, karena nilai awal bernilai 8 yang menandakan bahwa kualitas air buruk, kemudi- an setelah dikontrol hasilnya semkain menurun hingga ke nilai 3, yang menandakan kualitas air baik. Pada kolam otomatis dan kolam konvensional berpengaruh terhadap berat dan panjang bandeng. Pada kolam oto- matis dengan sistem kontrol kualitas air yang terjadi secara terus-menerus tergantung dari hasil nilai fuzzy, ikan bandeng memiliki berat dan ukuran lebih panjang daripada ikan yang berada di kolam konvensional. Rata- rata berat ikan pada kolam otomatis sebesar 10,4 gram, sedangkan pada kolam konvensional sebesar 7,8 gram. Rata-rata panjang ikan pada kolam otomatis sebesar 8,9 cm, sedangkan pada kolam konvensional 8,1 cm.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Phillips, P. J. G. Henriksson, N. Tran, C. Y. Chan, C. V. Mohan, U.-P. Rodriguez, S. Suri, S. Hall, dan S. Koeshendra- jana, “Menjelajahi masa depan perikanan budidaya indonesia (exploring indonesian aquaculture futures),” ” 2016.
[2] A. A. D. Oktopura, A. Fauzi, K. Sugama, dan H. Mulyati, “Pembangunan perikanan budi daya nasional: Kinerja dan perspektif peningkatan efisiensi dan produktivitas berbasis ekosistem,” Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan , vol. 6, no. 1, pp. 11–24, 2020.
[3] I. Febrianty, “Daya dukung kualitas air terhadap usaha budi- daya ikan patin dalam kolam di kabupaten banjar kalimantan selatan,” EnviroScienteae , vol. 16, no. 1, pp. 72–76, 2020.
[4] K. Khotimah, E. D. Harmilia et al. , “Pemberian probpem- berian probiotik pada media pemeliharaan benih ikan patin (pangasius hypophthalmus) dalam akuariumiotik pada media pemeliharaan benih ikan patin (pangasius hypophthalmus)
doi: 10.23917/emitor.v1i1.21551
dalam akuarium,” Jurnal Akuakultur Rawa Indonesia , vol. 4, no. 2, pp. 152–158, 2016.
[5] S. Sumantriyadi, E. Wildayana, dan M. Syaifudin, “Analisis pembesaran ikan patin siam (pangasius hypophthalmus) ter- hadap kualitas air sungai komering di kecamatan sirah pulau padang,” Jurnal Ilmu-ilmu Perikanan dan Budidaya Perairan , vol. 12, no. 2, 2017.
[6] H. Ramadhani, S. Rahardjo, dan S. Soebjakto, “Performansi kinerja produksi nener bandeng di pt esaputlii prakarsa uta- ma, kabupaten barru, sulawesi selatan,” Buletin Jalanidhitah Sarva Jivitam , vol. 1, no. 1, pp. 15–24, 2019.
[7] U. R. Muawanah, N. Nuhman, dan I. Yuniar, “Fermentasi tepung limbah rumput fermentasi tepung limbah rumput laut (gracillaria sp) dengan konsorsium bakteri dari saluran pen- cernaan ikan bandeng (chanos-chanos) sebagai bahan pakan ikan bandeng (chanos-chanos),” MANFISH JOURNAL , vol. 1, no. 02, pp. 63–70, 2020.
[8] M. C. P. Larasati dan W. Budijastuti, “Morfometri dan meris- tik ikan bandeng di pertambakan sekitar mangrove wonorejo surabaya,” LenteraBio: Berkala Ilmiah Biologi , vol. 11, no. 3, pp. 473–492, 2022.
[9] A. G. Ty dan P. Utomo, “Pengembangan prototype sistem kendali kualitas air tambak udang,” Elinvo (Electronics, Infor- matics, and Vocational Education) , vol. 4, no. 1, pp. 75–82, 2019.
[10] K. Indartono, B. A. Kusuma, dan A. P. Putra, “Perancangan sistem pemantau kualitas air pada budidaya ikan air tawar,” Journal of Information System Management (JOISM) , vol. 1, no. 2, pp. 11–17, 2020.
[11] H. F. Nurwirasaputra, S. Sumaryo, dan P. Pangaribuan, “Per- ancangan sistem monitoring kualitas air secara real-time un- tuk budidaya perikanan menggunakan metode fuzzy logic,” eProceedings of Engineering , vol. 7, no. 2, 2020.
[12] M. R. D. Molato, “Aquastat: An arduino-based water quality monitoring device for fish kill prevention in tilapia aquacultu- re using fuzzy logic,” Int. J. of Advanced Computer Science and Applications , vol. 13, no. 2, pp. 557–562, 2022.
[13] S. K. Nagothu, “Intelligent control of aerator and water pump in aquaculture using fuzzy logic,” in Microelectronic Devi- ces, Circuits and Systems: Second International Conference,
ICMDCS 2021, Vellore, India, February 11-13, 2021, Revised Selected Papers 2 . Springer, 2021, pp. 160–171.
[14] M. G. A. C. Bautista, M. G. B. Palconit, M. A. Rosales, R. S. Concepcion II, A. A. Bandala, E. P. Dadios, dan B. Duarte, “Fuzzy logic-based adaptive aquaculture water monitoring system based on instantaneous limnological parameters,” Jo- urnal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics , vol. 26, no. 6, pp. 937–943, 2022.
[15] I. Iksal, S. Suherman, dan S. Sumiati, “Perancangan sistem kendali otomatisasi on-off lampu berbasis arduino dan bor- land delphi,” in Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Tekno- logi Informasi— SNARTISI , vol. 1, 2018.
[16] A. Qalit, F. Fardian, dan A. Rahman, “Rancang bangun proto- tipe pemantauan kadar ph dan kontrol suhu serta pemberian pakan otomatis pada budidaya ikan lele sangkuriang berba- sis iot,” Jurnal Komputer, Informasi Teknologi, Dan Elektro , vol. 2, no. 3, 2017.
[17] N. D. Susanti, D. Sagita, I. F. Apriyanto, C. E. W. Anggara, D. A. Darmajana, dan A. Rahayuningtyas, “Design and imple- mentation of water quality monitoring system (temperature, ph, tds) in aquaculture using iot at low cost,” in 6th Internatio- nal Conference of Food, Agriculture, and Natural Resource (IC-FANRES 2021) . Atlantis Press, 2022, pp. 7–11.
[18] R. A. Wadu, Y. S. B. Ada, dan I. U. Panggalo, “Rancang bangun sistem sirkulasi air pada akuarium/bak ikan air tawar berdasarkan kekeruhan air secara otomatis,” Jurnal Ilmiah Flash , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[19] D. Saputra, “Implementasi fuzzy logic sistem pendukung keputusan pemilihan sepeda berbasis web,” Ph.D. dissertation, Prodi Teknik Informatika, 2022.
[20] J. B. Jane dan E. Ganesh, “A review on big data with machine learning and fuzzy logic for better decision making,” Inter- national Journal of Scientific & Technology Research , vol. 8, no. 10, pp. 1121–1125, 2019.
[21] N. Korenevskiy, “Application of fuzzy logic for decision- making in medical expert systems,” Biomedical engineering , vol. 49, no. 1, pp. 46–49, 2015.
[22] B. Wu, T. Cheng, T. L. Yip, dan Y. Wang, “Fuzzy logic based dynamic decision-making system for intelligent navigation strategy within inland traffic separation schemes,” Ocean Engineering , vol. 197, p. 106909, 2020.