## Rancang Bangun Penetas Telur Otomatis Dengan Metode Kontrol Berbasis Logika Fuzzy
1 Maulana Abdillah, 2 Budi Darmawan, 3 Syafaruddin
1,2,3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Mataram
1 maulanaabdillah313@gmail.com, 2 budidarmawan@unram.ac.id, 3 syafaruddin71@yahoo.com
Abstract - This research introduces an automated egg incubation system utilizing Fuzzy logic-based control to improve hatching in the  livestock  industry.  It  integrates  temperature  and  humidity sensors within the incubator, employing Fuzzy logic to regulate the heating  element  for  maintaining  optimal  conditions.  This approach  enables  adaptive  decisions,  ensuring  a  stable environment  for  egg  incubation.  Testing  with  chicken  eggs revealed  significantly  enhanced  hatching  efficiency  compared  to conventional  methods,  demonstrating  a  higher  success  rate. Moreover,  the  system  displays  superior  adaptability  to environmental  temperature  and  humidity  fluctuations.  The research method applied is qualitative, based on the results of the conducted  experiment.  Implementing  this  Fuzzy  logic-based heating  control  in  egg  incubators  holds  promise  for  boosting productivity and minimizing losses during hatching. This study's implications  are  vital  for  modern  livestock  practices,  offering valuable  contributions  to  automated  egg  incubation  technology. Ultimately,  it  aims  to  elevate  efficiency  and  productivity  in livestock farming, emphasizing a more effective approach to egg incubation  for  improved  outcomes  and  sustainability  in  the industry.
Keywords  —  Egg  Incubator,  Fuzzy  Logic,  Control  Method,  Heat Element
Abstrak— Penetas telur adalah komponen kunci dalam industri peternakan yang memerlukan pengawasan suhu dan kelembaban yang  ketat  untuk  mencapai  efisiensi  dan  hasil  yang  optimal. Penelitian ini bertujuan  untuk  merancang dan  mengembangkan sistem penetas telur otomatis yang memanfaatkan metode kontrol berbasis logika fuzzy untuk meningkatkan proses penetasan telur. Sistem  ini  terdiri  dari  sensor  suhu  dan  kelembaban  yang mengawasi  kondisi  lingkungan  dalam  inkubator.  Logika  fuzzy digunakan untuk mengontrol elemen pemanas sehingga suhu dan kelembaban dapat dijaga pada tingkat yang optimal. Pendekatan logika fuzzy memungkinkan sistem untuk mengambil keputusan secara  adaptif  berdasarkan  variabel  masukan,  menciptakan lingkungan  yang  stabil  dan  kondusif  bagi  penetasan  telur. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan sejumlah telur ayam sebagai sampel. Medote penelitian yang diterapkan adalah metode  kualitatif  dari  hasil  eksperimen  yang  sudah  dilakukan. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  kontrol  berbasis logika  fuzzy  secara  signifikan  meningkatkan  efisiensi  penetasan telur,  dengan  tingkat  keberhasilan  penetasan  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  metode  konvensional.  Penelitian  ini memiliki  implikasi  penting  dalam  konteks  industri  peternakan modern.  Penerapan  metode  kontrol  pemanas  berbasis  logika fuzzy pada mesin penetas telur dapat meningkatkan produktivitas dan  mengurangi  risiko  kerugian  dalam  proses  penetasan  telur. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi berharga
dalam pengembangan teknologi penetas telur otomatis yang dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas peternakan.
Kata Kunci— Penetas Telur, Logika Fuzzy, Metode Kontrol, Elemen Panas

## I. Pendahuluan
Industri  peternakan  memainkan  peran  vital  dalam menyediakan pasokan daging dan produk hewani yang sangat dibutuhkan oleh masyarakat. Dalam konteks ini, penetasan telur adalah  salah  satu  aspek  kunci  yang  memungkinkan pengembangbiakan hewan dan produksi telur. Untuk mencapai hasil yang optimal dalam penetasan telur, pengawasan suhu dan kelembaban yang ketat adalah hal yang sangat penting [1][2].
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi telah  memainkan  peran  signifikan  dalam  meningkatkan efisiensi dan produktivitas di berbagai sektor industri, termasuk peternakan.  Salah  satu  inovasi  penting  adalah  penggunaan metode  kontrol  berbasis  logika  fuzzy  [3].  Metode  ini memungkinkan  sistem  untuk  membuat  keputusan  adaptif berdasarkan  variabel  masukan  yang  kompleks,  menciptakan lingkungan yang lebih stabil dan kondusif untuk penetasan telur [4].
Mengambil  refrensi  dari  salah  satu  penelitian  yang merancang dan mengembangkan mesin penetas telur otomatis menggunakan  mikrokontroler  Arduino  uno  dengan  kontrol suhu dan kelembaban yang diatur oleh sensor DHT11 dan RTC DS3231.  Metode  perancangan  dan  eksperimen  digunakan dalam pembangunan mesin[5]. Dan dalam salah satu penelitian lain  dengan  memanfaatkan  logika  fuzzy  dan  sensor  DHT11 untuk  mengukur  suhu  dan  kelembaban  dalam  kandang  ayam, serta penggunaan lampu pijar yang diatur oleh dimmer melalui motor servo, penelitian tersebut berupa sebuah prototipe sistem pengontrolan cahaya yang adaptif [6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghadirkan  solusi inovatif  dengan  merancang  dan  mengembangkan  sistem penetas  telur  otomatis  yang  menggunakan  metode  kontrol berbasis  logika  fuzzy.  Sistem  ini  terdiri  dari  sensor  suhu  dan kelembaban  DHT  22  yang  secara  terus-menerus  memantau kondisi  dalam  inkubator.  Dengan  pendekatan  logika  fuzzy, sistem  ini  mampu  mengendalikan  elemen  pemanas  berupa lampu  bohlam  yang  dikontrol  dengan  dimmer  untuk  menjaga suhu dan kelembaban pada tingkat yang optimal [7] [9].
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan  alat ukur  temperatur  sebagai  representasi  dari  proses  penetasan [10][11]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode kontrol
berbasis logika fuzzy meningkatkan efisiensi dan keberhasilan penetasan telur dibandingkan dengan metode konvensional.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membahas  peran  metode  kontrol  berbasis  logika  fuzzy  dalam meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas  dalam  penetasan telur,  serta  implikasinya  dalam  konteks  pengembangan teknologi penetas telur otomatis.

## II. Metode Penelitian

## A. Perancangan Perangkat Keras
Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah eksperimen  yang  melibatkan  penyusunan  sensor  dengan berbagai komponen yang saling terkait [12-15].
Penelitian  ini  bertempat  di  Dusun  Aremanis,  Desa Sandik,  Kecamatan  Batulayar,  Kabupaten  Lombok  Barat, Nusa  Tenggara  Barat.  Penelitian  ini  dimulai  dari  bulan September – November 2023. Tahapan penelitan ini dimulai dari  mencari  refrensi  dari  penelitian  terdahulu  kemudian menentukan  konsep  dan  memodifikasi  model  sistem  agar sesuai dengan yang direncanakan.
Metode pengambilan data dilakukan secara observasi dengan  memperhatikan  temperatur  dan  kelembaban  ruang inkubasi dari prototipe yang sudah dibuat.
Gambar 1. Perancangan sensor dan komponen
Gambar  1  di  atas  merupakan  skema  perancangan komponen  dari  penetas telur  yang  terdiri  dari  dimmer  dan lcd sebagai output yang berperan untuk mengatur intensitas cahaya dalam ruang pemanas dan pemberi informasi kepada pengguna tentang keadaan temperatur dalam ruang penetas. Input  pada  rangkaian  ini  adalah  dht  22  yang  berperan sebagai pemberi informasi temperatur untuk mikrokontroller.  Kemudian  adanya  relay  dan  RTC  pada rangakain diatas berperan sebagai komponen pemutar telur yang bekerja melalui sebuah motor sinkron yang diberi daya dari  sumber  AC  dan  dikontrol  menggunakan  relay  sesuai dengan waktu yang sudah ditentukan input RTC.

## B. Perancangan Perangkat Lunak
Dalam perancangan perangkat lunak ini, Arduino IDE digunakan sebagai perangkat lunak khusus untuk mengatur mikrokontroler  Arduino.  Perangkat  lunak  ini  memiliki
peran  penting  dalam  menulis  program,  mengkompilasi program  ke  dalam  kode  biner,  dan  mengunggahnya  ke dalam  memori  mikrokontroler. Bahasa pemrograman  yang digunakan adalah C++ dan  menggunakan  beberapa library tambahan.  Perancangan  alur  program  diilustrasikan  sesuai dengan flowchart berikut.
Gambar 2. Flowchart perangkat lunak

## C. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  adalah  metode  yang  mengkonversi  input dengan nilai  yang pasti  menjadi  fuzzy (variabel  linguistik) melalui fungsi keanggotaan. Variabel input yang diterapkan adalah  suhu  dan  kelembaban  udara,  sementara  variabel outputnya  adalah  intensitas  cahaya  lampu,  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 3-5.
Gambar 3. Fuzzifikasi input suhu
Gambar 4. Fuzzifikasi input kelembaban
Gambar 5. Fuzzifikasi output intensitas cahaya

## D. Penalaran Fuzzy
Mekanisme  penalaran  fuzzy  melibatkan  pencocokan hasil  fuzzifikasi  (input)  dengan  aturan-aturan  yang  ada dalam  basis  pengetahuan  dan  melakukan  operasi  fuzzy untuk  menarik  kesimpulan.  Berikut  adalah  tabel  aturan fuzzy  yang  dapat  digunakan  untuk  memetakan  parameter kelembaban,  suhu,  dan  intensitas  cahaya  ke  dalam  nilai linguistik Basah, Lembab,  Kering, Dingin, Sedang, Panas, Sangat Terang, Terang, Redup, dan Sangat Redup:

## Gambar 6. Basis aturan fuzzy
Gambar  di  atas  menunjukkan  nilai  linguistik  yang dapat digunakan untuk memetakan parameter kelembaban, suhu, dan intensitas cahaya ke dalam nilai linguistik. Nilai- nilai  linguistik  tersebut  adalah  Basah,  Lembab,  Kering, Dingin, Sedang, Panas, Sangat Terang, Terang, Redup, dan Sangat  Redup.  Setiap  baris  pada  tabel  menunjukkan kombinasi dari nilai kelembaban, suhu dan intensitas cahaya yang mungkin terjadi.

## E. Defuzzyfikasi
Defuzzyfikasi ini menggunakan keluaran yang berupa variabel  inisiasi  dari  nilai  yang  didapatkan  dari  dua masukan.  Variabelnya  antaralain:  Sangat  Terang,  Terang, Redup dan Sangat Redup.
Perancangan  defuzzyfikasi  ini  menggunakan  sistem penalaran dengan  metode Takagi-Sugeno-Kang (Weigh of Avarage).  Pada  metode  ini  nilai  crisp  keluaran  diperoleh dengan mencari nilai rata – rata berdasarkan persamaan:
𝑍 = ∑ 𝑊𝑖𝑍𝑖 𝑁 𝑖=1 ∑ 𝑊𝑖 𝑁 𝑖=1 (1)
Dimana,
Z = Nilai rata – rata keluaran W = Nilai α-predikat pada aturan ke-i, nilai ini  didapat  dari  hasil  operasi  dua masukan  fuzzy  yang  dikombinasi dengan  operator  fuzzy  pada  tiap aturan W = Nilai konsekuen pada aturan ke-i, nilai ini  didapat  dari  konstanta  keluaran yang diinginkan pada tiap aturan

## III. Hasil dan Pembahasan
Dalam penelitian ini, pengimplementasian pada prototipe merupakan  hasil  dari  penyelesaian  atau  perwujudan  dari rencana  desain  mekanik  maupun  pada  rangkaian  elektronika yang  sudah  dicanangkan  sebelumnya.  Hasil  akhir  pada perancangan prototipe dapat dilihat pada gambar 7 dan 8.
Gambar 7. Prototipe penetas telur
Gambar 8. Prototipe penetas telur
A. Pengujian Sensor DHT 22 Tabel 1. Data Pengujian DHT 22 HTC-1 DHT 22 % Error Suhu (°C) Kelembab an (%) Suhu (°C) Kelemb aban (%) Suhu Kelemba ban 34,5 59 34,6 70,2 0,29 15,95 36,2 52 37,1 60,5 2,42 14,05 36,3 51 36,5 60,6 0,55 15,84 36,7 52 36,5 64,6 0,55 19,51 37,2 51 37,1 63,5 0,27 19,69 37,6 51 37,5 63,6 0,27 19,81 38 51 37,8 63 0,53 19,05 38,3 50 38 62,6 0,79 20,13
Dari  data  di  atas  kita  bisa  melihat  bahwa  persentase error  suhu  antara  HTC-1  dengan  DHT22  berkisar antara 0.27% hingga 2.42%. Dan dari data di atas juga kita bisa  melihat  bahwa  persentase  error  kelembaban  antara HTC-1  dengan  DHT22  berkisar  antara  14.05%  hingga 20.13%. Dari data kelembaban didapatkan persentase error yang  cukup  besar  hal  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor lain  yang  mungkin  mempengaruhi  kinerja  dari  HTC-1 termasuk  lingkungan  operasional  (misalnya,  apakah digunakan di dalam atau di luar ruangan, kondisi cuaca, dll.) dan umur baterai.

## B. Analisis Fuzzy
Analisis  fuzzy,  suhu  dan  kelembaban  diukur  dan dikategorikan ke dalam himpunan fuzzy. Suhu dikategorikan  sebagai  “Dingin”,  “Sedang”  dan  “Panas”, sementara  kelembaban  dikategorikan  sebagai  “Kering”, “Lembab”  dan  “Basah”.  Dalam  percobaan  ini,  suhu “Sedang” didefinisikan sebagai suhu di kisaran 37-38°C dan kelembaban “Lembab” didefinisikan sebagai kelembaban di kisaran 60-75%.
Berdasarkan data di atas yang diukur selama 15 menit dimulai ketika alat dinyalakan, suhu berkisar antara 34,6°C hingga 38°C dan kelembaban berkisar antara 60,5% hingga 70,2%. Dengan demikian, sebagian besar pengukuran suhu dalam  rantang  15  menit  berada  dalam  kategori  “Sedang” dan  sebagian  besar  pengukuran  kelembaban  berada  dalam kategori “Lembab”. Namun, ada beberapa pengukuran yang mungkin jatuh ke dalam kategori “Dingin” untuk suhu dan “Lembab” untuk kelembaban.
Setelah  fuzzifikasi,  aturan  fuzzy  diterapkan  untuk menentukan output yang sesuai. Jika suhu adalah “Sedang” dan kelembaban adalah “Lembab”, maka intensitas cahaya ditetapkan menjadi “Terang”. Jika suhu adalah “Panas” dan kelembaban  adalah  “Basah”,  maka  intensitas  cahaya ditetapkan menjadi “Sangat Terang”.
Akhirnya,  defuzzifikasi  dilakukan  untuk  mengubah output  fuzzy  menjadi  nilai tegas  yang bisa digunakan oleh sistem kontrol. Metode defuzzifikasi yang umum digunakan adalah  metode  pusat  gravitasi  atau  metode  rata-rata tertimbang.  Dengan  demikian,  berdasarkan  analisis  fuzzy,
kita  bisa  menentukan  intensitas  cahaya  yang  sesuai berdasarkan pengukuran suhu dan kelembaban.

## C. Pengujian Prototipe
Tabel 2. Data Pengujian Prototipe Waktu DHT 22 Tanggal Pukul (WITA) Suhu (°C) Kelembaban (%) 24-11-2023 06.04 29,2 81,9 24-11-2023 06.15 33,3 70,4 24-11-2023 06.26 35 67,9 24-11-2023 06.38 36,3 65,6 24-11-2023 06.49 37 66,4 24-11-2023 07.00 37,8 65,6 24-11-2023 07.10 37,9 66,3 24-11-2023 07.22 37,9 69,9 24-11-2023 07.33 38 67,3 24-11-2023 07.44 37,9 67,9 24-11-2023 08.00 37,9 68,1 24-11-2023 09.01 38 68,5 24-11-2023 10.02 37,9 69,7 24-11-2023 11.01 38 70,4 24-11-2023 12.02 37,9 71,3 24-11-2023 13.04 37,9 74,1 24-11-2023 14.03 38 74,5 24-11-2023 15.03 38 74,5 24-11-2023 18.03 38 69,4 24-11-2023 20.04 37,9 66 24-11-2023 22.07 38 62,5
Gambar 9. Grafik pengujian suhu prototipe
Setelah  melihat  data  di  atas,  terlihat  kestabilan  suhu yang  berada  dalam  rentang  sekitar  36-38  °C.  Ketika  suhu ruang  sekitar  penetasan  28  °C  diwaktu  pagi,  waktu  yang dibutuhkan  untuk  mencapai  temperatur  ideal  adalah  40 menit.  Rentang suhu  ini tampaknya  merupakan  level  yang ideal untuk proses penetasan telur. Mesin penetas telur  ini terlihat  handal  dalam  menjaga  suhu  tetap  stabil  di temperatur yang tepat bagi perkembangan embrio. Stabilitas suhu  yang  seperti  ini  merupakan  tanda  positif,  yang  dapat berkontribusi pada peningkatan tingkat keberhasilan dalam proses  penetasan  telur.  Meskipun  variasi  suhu  terlihat terbatas, namun hal ini menunjukkan bahwa mesin penetas telur memiliki kemampuan yang baik dalam mengatur suhu, sebuah faktor yang krusial dalam proses penetasan telur.
Gambar 10. Grafik pengujian kelembaban prototipe
Setelah memeriksa data di atas, terlihat bahwa tingkat kelembaban  pada  rentang  sekitar  62,5%  hingga  81,9% menunjukkan  variasi  yang  cukup  signifikan.  Meskipun demikian, mesin penetas telur tetap mampu mempertahankan  tingkat  kelembaban  dalam  kisaran tersebut.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  alat  memiliki kemampuan  untuk  menyesuaikan  dan  menjaga  tingkat kelembaban  yang diperlukan untuk proses penetasan telur. Meskipun  terdapat  variasi  yang  cukup,  alat  tetap  berhasil dalam  menjaga  kondisi  yang  relatif  cocok  untuk perkembangan  embrio  dalam  telur.  Konsistensi  alat  dalam menjaga  tingkat  kelembaban  ini  merupakan  aspek  positif yang  dapat  mendukung  kesuksesan  proses  penetasan  telur dengan baik. Meski variasi kelembaban terlihat cukup besar, kemampuan mesin dalam menjaga kondisi lingkungan yang tepat untuk embrio menunjukkan performa yang baik dalam mengatur kelembaban pada tingkat yang dibutuhkan.

## IV. Kesimpulan
Penelitian ini menghasilkan sistem penetas telur otomatis dengan  pengendalian  berbasis  logika  fuzzy,  yang  terdiri  dari sensor suhu dan kelembaban DHT22 untuk memantau kondisi dalam  ruang  penetasan.  Dengan  pendekatan  logika  fuzzy, sistem ini efektif mengendalikan pemanas untuk menjaga suhu dan kelembaban pada tingkat optimal,  meningkatkan efisiensi dan keberhasilan penetasan telur dibandingkan dengan metode konvensional.

## V. Daftar Pustaka
[1] M.  Wirapartha  and  G.  A.  M.  K.  Dewi, Bahan  Ajar Manajemen Penetasan . 2017.
[2] M.  Dr.  Ruhyat  Kartasudjana,  Ir., PENETASAN TELUR . 2001.
[3] E.  I.  S.  Agus  Rakhmadi  Mido,  “Rancang  Bangun Mesin Otomatis Penetas Telur Berbasis Nodemcu dan Android,” Jurnal Tekno Sains Seri Teknik Komputer , vol. 01, no. 1, pp. 1–12, 2018.
[4] F. Ariani, R. Y. Endra, E. Erlangga, Y. Aprilinda, and A.  R.  Bahan,  “Sistem  Monitoring  Suhu  dan Pencahayaan  Berbasis  Internet  of  Thing  (IoT)  untuk Penetasan Telur Ayam,” EXPERT: Jurnal Manajemen
Sistem Informasi dan Teknologi , vol. 10, no. 2, p. 36,
2020, doi: 10.36448/jmsit.v10i2.1602.
[5] M.  R.  Wirajaya,  S.  Abdussamad,  and  I.  Z.  Nasibu, “Rancang  Bangun  Mesin  Penetas  Telur  Otomatis Menggunakan  Mikrokontroler  Arduino  Uno,” Jambura  Journal  of  Electrical  and  Electronics Engineering ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  24–29,  2020,  doi:
10.37905/jjeee.v2i1.4579.
[6] E.  Bale,  H.  Djahi,  and  D.  E.  D.  G.  Pollo,  “Rancang Bangun Sistem Pengontrolan Intensitas Cahaya Pada Ayam  Broiler  Dalam  Masa  Brooding  Menggunakan Logika  Fuzzy,” Jurnal  Media  Elektro ,  pp.  123–129, Oct. 2022, doi: 10.35508/jme.v0i0.8048.
[7] Hendry, “Perancangan Prototype Penetas Telur Ayam Otomatis Berbasis Teknologi IoT,” vol. 8, no. 5, pp. 25–27, 2020.
[8] D.  Jufril  and  B.  Rahmadya,  “Implementasi  Mesin Penetas Telur Ayam Otomatis Menggunakan Metoda Fuzzy Logic Control.”
[9] D.  Novianto,  I.  Setiyowati,  and  W.  T.  Nugraha,
“Rancang Bangun Inkubator Telur Ayam Menggunakan  DHT  11  Sebagai  Sensor  Suhu  dan Kelembaban,” Pengelolaan  Sumber  Daya  Alam Berkesinambungan Di Kawasan Gunung Berapi , pp. 3–6, 2019.
[10] I. Nurhadi, E. Puspita, M. Jurusan, T. Elektronika, P. Elektronika,  and  N.  Surabaya,  “Otomatis  Berbasis Mikrokontroler  Atmega8  Menggunakan  Sensor  Sht 11”.
[11] F. Nurpandi and A. P. Sanjaya, “Inkubator Penetasan Telur  Ayam  Berbasis  Arduino,” Media  Jurnal Informatika , vol. 9, no. 2, pp. 66–77, 2017, [Online]. Available: https://jurnal.unsur.ac.id/mjinformatika/article/view/4 49
[12] K.  Y.  Triastuti,  M.  P.  Indrayati,  A.  Said,  and  B.  S. Permana,  “Aplikasi  Pemantau  Suhu  Mesin  Penetas Telur,” Teknik  Elektro ,  vol.  03,  no.  2,  pp.  686–692, 2018.
[13] V. A. Ruslina,  “Perancangan Dan Pembuatan Mesin Penetas  Telur  Yang  Dilengkapi  Dengan  Sistem Deteksi  Penetasan  Berbasis  Arduino  Mega  2560,”
2017, [Online]. Available: http://eprints.itn.ac.id/4198/
[14] Rafiuddin Syam, Seri Buku Ajar Dasar Dasar Teknik Sensor . 2013.
[15] O.  Elisabeth,  P.  Dadan,  and  R.  H.  Kuswanto, Penggunaan Arduino Uno dan Common-Coding pada Percobaan Fisika Materi Kelistrikan . 2021. [Online]. Available: www.ciptapublishing.com
[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15]