## Sistem Pemantau Suhu dan Kelembapan Kandang Puyuh Menggunakan
Metode Logika Fuzzy Sugeno Berbasis Internet of Things
Muhammad Mukhairi Rizal 1 , Muhammad Ikhsan 2 , Muhammad Siddik Hasibuan 3 123 Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
1 rizalm718@gmail.com, 2 mhd.ikhsan@uinsu.ac.id , 3 muhammadsiddik@uinsu.ac.id

## Abstract
In quail farming, one of the factors that affect quail growth is temperature and humidity. For quail chicks, stable temperature and humidity are necessary to maintain good growth. The temperature required by quail chicks is around 34℃-38℃ with humidity between 40%-70%RH. The obstacle that occurs in raising quail is the difficulty in maintaining stable temperature and humidity in the cage. Unstable temperature and humidity conditions will cause livestock to be susceptible to diseases that can cause death. Another obstacle is the manual monitoring of cage temperature and humidity, which causes farmers to always check the condition of the cage so that the temperature and humidity in the cage remain controlled. This research aims to overcome these problems by applying Sugeno fuzzy logic as an automatic temperature and humidity control and by applying the internet of things for monitoring cage conditions. This system uses 2 sensors, namely DHT11 and LM35 to measure the temperature  and  humidity  of  the  cage.  Sugeno  fuzzy  method  is  used  to  control  the  lamp  voltage  and  fan  speed  with measurements taken from both sensors. In the tests that have been carried out, the system is able to stabilize the temperature in the cage with an average of 34.8 ℃ and humidity with an average of 63%.
Keywords: Fuzzy Sugeno, Internet of Things, Quail Cage

## Abstrak
Dalam  beternak  burung  puyuh,  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  burung  puyuh  adalah  faktor  suhu  dan kelembapan. Bagi anakan burung puyuh suhu dan kelembapan yang stabil diperlukan untuk menjaga pertumbuhannya tetap baik. Suhu yang dibutuhkan anakan burung puyuh sekitar 34℃-38℃ dengan kelembapan antara 40% -70%RH. Kendala yang terjadi dalam beternak burung puyuh adalah sulitnya menjaga agar suhu dan kelembapan pada kandang tetap stabil. Kondisi suhu  dan  kelembapan  yang  tidak  stabil  akan  menyebabkan  ternak  mudah  terserang  penyakit  yang  dapat  menyebabkan kematian. Kendala lain yaitu pemantauan suhu dan kelembapan kandang yang masih manual menyebabkan peternak harus selalu  mengecek  kondisi  kandang  agar  suhu  dan  kelembapan  pada  kandang  tetap  terkontrol.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan logika fuzzy Sugeno sebagai kontrol suhu dan kelembapan secara otomatis dan dengan menerapkan internet of things untuk pemantauan kondisi kandang. Pada sistem ini menggunakan 2 sensor yaitu DHT11 dan LM35 untuk mengukur suhu dan kelembapan kandang. Metode fuzzy Sugeno digunakan untuk mengontrol voltase lampu dan kecepatan kipas dengan ukuran yang diambil dari kedua sensor. Pada pengujian yang telah dilakukan, sistem mampu menstabilkan suhu pada kandang dengan rata-rata 34,8 ℃ dan kelembapan dengan rata-rata 63%.
Kata kunci: Fuzzy Sugeno, Internet of Things, Kandang Puyuh
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License
1. Pendahuluan
Bisnis peternakan mengalami peningkatan di masyarakat karena peluang keuntungan yang dihasilkan  besar.  Salah  satunya  bisnis  peternakan burung  puyuh  untuk  menghasilkan  telur  yang  bisa dijual  [1].  Berdasarkan  statistik  peternakan  dan kesehatan  hewan  tahun  2022,  populasi  burung  puyuh pada tahun 2022 mengalami peningkatan sebesar 16,48 juta  ekor  atau  sebesar  2,91%  dari  tahun  sebelumnya yaitu  sebesar  16,01  juta  ekor  [2].  Burung  puyuh ( Cotunix-Cotinix Japonica ) merupakan unggas dengan tubuh  yang  relatif  kecil serta  berkaki  pendek. Burung puyuh mempunyai bulu bercorak coklat dengan bercak abu-abu  dan  gelap  dibadannya  [3].  Burung  puyuh bertelur pada umur 40-44 hari dan dapat memproduksi bertelur  sebanyak  250-300  butir  telur  tiap  tahun  [4]. Selain telur, daging puyuh dapat dimanfaatkan sebagai alternatif  untuk  mendukung  ketersediaan  protein
hewani [5]. Hal ini yang membuat ternak burung puyuh dapat  dijadikan  sebagai  peluang  usaha  baik  usaha sampingan maupun usaha komersil [6].
Dalam berternak burung puyuh salah satu  faktor yang mempengaruhinya adalah faktor lingkungan yaitu suhu dan  kelembapan  [7].  Bagi  anakan  burung  puyuh pengaturan suhu dan kelembapan yang ideal diperlukan agar  tetap  hangat  dan  nyaman  seperti  dalam  dekapan induknya.  Hal  ini  sangat  penting  untuk  menjaga pertumbuhannya  tetap  baik  [8].  Berdasarkan  jurnal rujukan, suhu ideal bagi anakan burung puyuh berkisar diantara 34◦C-38◦C dan kelembapan diantara 40%RH- 70%RH  [9].  Ketika  dibandingkan  dengan  hasil wawancara kepada peternak puyuh, suhu ideal anakan burung  puyuh  berada  diantara  rentang  33℃-35℃ dengan kelembapan 60%-65%. Suhu yang terlalu panas atau  kurang  panas  membuat  anakan  burung  puyuh
berdesak-desakan yang dapat mengakibatkan kematian [9].
Permasalahan  yang  terjadi  dalam  pembudidayaan puyuh  yaitu  sulitnya  menjaga  agar  suhu  dan kelembapan  kandang  dalam  kondisi  stabil  dan  hangat [10].  Dari  hasil  wawancara  pada  salah  satu  peternak puyuh  di  kabupaten  Langkat,  salah  satu  penyebab kematian  dari  anakan  burung  puyuh  diakibatkan  oleh penyakit  serta  suhu  yang  tidak  sesuai  dengan  kondisi burung puyuh. Hal tersebut membuat sejumlah anakan burung  puyuh  mati  di  tiap  pekannya.    Permasalahan lain  yang  dirasakan  oleh  peternak  adalah  proses pemantauan suhu dan kelembapan kandang yang masih manual  menyebabkan  peternak  harus  mengeceknya secara  berkala  [11].  Alternatif  yang  bisa  dilakukan guna  mengatasi  masalah  tersebut  yakni  merancang suatu  sistem  yang  mampu  secara  otomatis  memantau serta  mengontrol  suhu  dan  kelembapan  kandang dengan memanfaatkan Internet of Things [12].
Sebelumya, telah dilakukan penelitian yang menggunakan fuzzy Mamdani untuk kontrol suhu dan kelembapan kandang ayam broiler dengan menggunakan  3  variabel  yaitu  suhu,  kelembapan  dan kipas. Hasil dari penelitian ini menunjukkan suhu rata- rata  yang  dihasilkan  dari  perhitungan  fuzzy  Mamdani yaitu 29,64 ℃ dan kelembapan 70,66% [13]. Selain itu, telah  dilakukan  penelitian  yang  menggunakan  logika fuzzy  Sugeno  untuk  kontrol  suhu  dan  kelembapan otomatis  pada  kandang  ayam  dengan  suhu  dan kelembapan sebagai variabel-variabel yang digunakan. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  melalui perhitungan  fuzzy  metode  Sugeno,  suhu  yang dipertahankan berkisar 35℃-37℃ dengan kelembapan sekitar  60%-64%  [14].  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini menggunakan logika fuzzy Sugeno karena lebih akurat dibandingkan  logika  fuzzy  Mamdani  dan  metode defuzzifikasi  Sugeno  lebih  efektif  dibandingkan metode Mamdani [15]. Selain itu output fuzzy Sugeno dalam  bentuk  linier  membuatnya  cocok  untuk pemodelan  sistem  yang  memiliki  karakteristik matematis yang jelas [16].
Dalam penelitian ini, perangkat lunak Blynk digunakan sebagai  alat  bantu  untuk  memantau  kondisi  suhu  dan kelembapan  pada  kandang  secara real  time serta melihat jumlah voltase lampu dan kecepatan pada kipas dari hasil perhitungan fuzzy. Blynk merupakan aplikasi yang dikembangkan untuk proyek berbasis Internet of Things [17]

## 2. Metode Penelitian
2.1 Perangkat Keras ( Hardware )
Perangkat keras yang digunakan untuk membuat sistem pemantau suhu dan kelembaban kandang puyuh dengan penggunaan  logika  fuzzy  sugeno  berbasis internet  of things ialah sebagai berikut.

## Tabel 1. Perangkat Keras
No Nama Bahan dan Alat Jumlah 1. ESP32 1 Buah 2. Sensor DHT11 1 Buah 3. Sensor LM35 1 Buah
4. AC Light Dimmer 1 Buah
5. Modul L298N 1 Buah 6. Kipas DC 12V 1 Buah 7. Baterai 9V 1 Buah 8. Laptop 1 Buah 9. Lampu Pemanas 1 Buah 10. Kabel Jumper 20 Buah 11. Box kandang  ukuran  50
cm x 30 cm x 27 cm
1 Buah

## 2.2 Perangkat Lunak ( Software )
Berikut penggunaan perangkat lunak dalam penelitian ini:
Tabel 2. Perangkat Lunak No Nama Perangkat Lunak 1. Arduino IDE
2. Blynk 2.0 3. Fritzing 4. Matlab

## 2.3 Cara Kerja
Dalam  membuat  sistem  pemantau  suhu  dan kelembapan kandang puyuh menggunakan logika fuzzy sugeno  berbasis internet  of  things ,  berikut  cara kerjanya:
2.3.1 Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan,  dilakukan  penggambaran diagram bloknya terlebih dahulu sebelum merangkainya.  Pada  tahap  inilah  akan  dilakukan penyesuaian  dengan  diagram  blog  sistem  pemantau suhu  dan  kelembapan  kandang  burung  puyuh  yang ditunjukkan pada Gambar 1
2.3.2 Teknik Pengumpulan Data
Data diperoleh melalui tiga tahapan, yakni wawancara yang  dilakukan  dengan  salah  satu  peternak  burung puyuh Kab. Langkat untuk mengumpulkan data terkait penyebab  kematian  anakan  burung  puyuh,  kemudian studi literatur dilakukan melalui artikel ilmiah dan buku terkait  dengan  permasalahan  dalam  beternak  burung puyuh,  selain  itu  observasi  untuk  memperoleh wawasan  tentang  managemen  dalam  beternak  burung puyuh.
2.3.3 Analisa Kebutuhan
1. Analisis kebutuhan masukan ( input )
Dalam  analisis  kebutuhan,  tahapan  masukan  ( input ) melibatkan  kegiatan  menguraikan  informasi  menjadi komponen  untuk  perancangan  sebuah  sistem  sesuai rencana  yang  akan  dibangun.  Adapun  kebutuhan masukan  ( input )  yang  dimasukkan  berupa  informasi data  suhu  kandang  yang  diperoleh  dari  sensor  LM35 serta  data  kelembapan  kandang  yang  diperoleh  dari sensor DHT11.
2. Analisis kebutuhan keluaran ( output )
Pada  tahap  ini,  analisis  kebutuhan  keluaran  ( output ) yang  akan  dilakukan  memberikan  keputusan  untuk membuat  lampu  pemanas  menjadi  terang  atau  redup serta membuat kipas menjadi pelan atau kencang sesuai dengan data masukan suhu dan kelembapan yang ada.
2.3.4 Perancangan
Pada tahapan ini komponen yang dirakit adalah ESP32, sensor  suhu  LM35,  sensor  kelembapan  DHT11,  AC Light  Dimmer  sebagai  pengatur  luminansi  lampu  dan modul L928N sebagai pengatur kecepatan pada kipas. Komponen yang telah dirakit selanjutnya akan disusun pada  kandang.  Adapun  desain  rangkaian  alat  dan kandang  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 2 berikut :
Gambar 2. Desain Rangkaian Alat
Pada  penelitian  ini  sistem fuzzy menggunakan  dua masukan. Adapun himpunan fuzzy untuk masukan pada penelitian ini sebagaimana ditampilkan Tabel 3.
Tabel 3. Parameter Masukan Fuzzy Fungsi Variabel Himpunan Masukan Suhu Dingin
Normal Panas Kelembapan Kering Normal Basah
Proses fuzzifikasi akan menghasilkan Output fuzzifikasi yang selanjutnya akan di proses pada tahap pembentukan  aturan fuzzy. Untuk  membentuk  aturan fuzzy pada  penelitian  ini,  variabel output dan  nilai linguistik  yang  digunakan  sebagaimana  ditampilkan pada Tabel 4
Tabel 4. Parameter Keluaran Fuzzy Fungsi Variabel Himpunan Keluaran Voltase Lampu Redup Normal Terang Kecepatan Kipas Pelan Normal Cepat
Dari  tahapan  pembentukan  aturan fuzzy, hasil  dari tahapan tersebut akan di proses pada tahapan inferensi guna  mendapatka  nilai  α-predikat.  Setelah  melalui tahapan inferensi, nilai α-predikat akan diproses pada tahapan  defuzzifikasi  yang  hasilnya  akan  digunakan untuk  mengontrol  akuator  berupa  nilai  intensitas cahaya dan kecepatan pada kipas.

## 2.3.5 Pengujian
Pada  tahap  pengujian,  dilakukan  evaluasi  untuk mendapatkan  sebuah  kesimpulan  terkait  status  sistem sudah  berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Pengujian meliputi  beberapa  aspek,  seperti  pengujian  perangkat keras,  pengujian  perangkat  lunak,  pengujian  metode, dan pengujian sistem secara keseluruhan.
2.3.6 Penerapan
Dengan metode logika fuzzy Sugeno diharapkan dapat membuat sistem dengan tingkat akurasi yang baik.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Representasi Data
3.1.1 Fuzzifikasi
Dalam  proses  fuzzifikasi  pada  sistem  pemantau  suhu dan kelembapan kandang puyuh ini menggunakan dua masukan  dari  sensor  suhu  (LM35)  dan  sensor kelembapan  (DHT11).  Untuk  menghasilkan  nilai derajat  keanggotaannya,  masing-masing  nilai  sensor tersebut  nantinya  akan  di  proses  dalam  tahapan fuzzifikasi.  Adapun  himpunan  fuzzy  yang  digunakan
dalam  tahap  fuzzifikasi  dapat  dilihat  pada  table dibawah ini.
Tabel 5. Fuzzifikasi Suhu dan Kelembapan Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Suhu Dingin [20-55℃] 20℃- 36℃ Normal 32℃- 40℃ Panas 36℃- 55℃ Kelembapan Kering [30-100%] 30%-55% Normal 45%-65% Basah 55%-80%
Pada  fungsi  keanggotaan input sensor  menggunakan bentuk kurva trapesium dan segitiga. Gambar dibawah ini  merupakan  fungsi  keanggotaan  dari  input  sensor suhu.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Masukan Sensor Suhu
Pada  fungsi  keanggotaan  sensor  suhu  pada  Gambar  3 menggunakan tiga fungsi keanggotaan sebagai berikut.
𝜇𝐷𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 = { 1;    𝑥 < 32 36 − 𝑥 36 − 32 ;   32 ≤ 𝑥 ≤ 36 0;    𝑥 > 36 (1) 𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 =
{ 0;
𝑥 − 32 36 − 32 ;
40 − 𝑥 40 − 36 ; 𝑥 < 32 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 > 40 32 ≤ 𝑥 ≤ 36 36 > 𝑥 ≤ 40 (2) 𝜇𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 = { 0;     𝑥 < 36 𝑥 − 36 40 − 36 ;   36 ≤ 𝑥 ≤ 40                     (3) 1;     𝑥 > 40
Untuk  mengetahui  fungsi  keanggotaan  input  pada sensor  kelembapan  maka  diperlukan  penggunaan fungsi  keanggotaan  representasi  kurva  trapesium  dan segitiga sebagi berikut.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Masukan Sensor Kelembapan
𝜇𝐾𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 = { 1; 𝑥 < 45
55 − 𝑥 55 − 45 ;   45 ≤ 𝑥 ≤ 55 0;    𝑥 > 55 (4) 𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 =
{ 0;
𝑥 − 45 55 − 45 ;
65 − 𝑥 65 − 55 ; 𝑥 > 45 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 > 65 45 ≤ 𝑥 ≤ 55 55 > 𝑥 ≤ 65 (5) 𝜇𝐵𝑎𝑠𝑎ℎ = { 0;     𝑥 < 55 𝑥−55 65−55 ;   55 ≤ 𝑥 ≤ 65 1;     𝑥 > 65 (6)

## 3.1.2 Pembetukan Aturan Fuzzy
Pada  sistem  pemantau  suhu  dan  kelembapan  kandang ini  diperoleh  basis  aturan  fuzzy  dimana  terdapat sembilan aturan yang akan menentukan luminansi pada lampu serta kecepatan pada kipas sesuai kondisi suhu dan  kelembapan  pada  kandang.    Aturan  fuzzy  akan ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Basis Aturan Fuzzy[18] Rule Suhu Kelembapan Lampu Kipas R1 Dingin Kering Terang Pelan R2 Normal Normal Normal Normal R3 Panas Basah Redup Cepat R4 Dingin Normal Terang Normal R5 Normal Kering Normal Pelan R6 Panas Kering Redup Pelan R7 Dingin Basah Terang Cepat R8 Normal Basah Normal Cepat R9 Panas Normal Redup Normal
Dalam  metode  fuzzy  Sugeno,  nilai  keluaran berbentuk nilai konstan. Hal ini membuat nilai kondisi dari  keluaran  pada  dasarnya  sudah  ditentukan. Penentuan tersebut dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Output Lampu dan Kipas Variabel Kondisi Keluaran Nilai Keluaran Lampu Redup 170 V Normal 185 V Terang 210 V Kipas Pelan 140 RPM
Normal 170 RPM Cepat 200 RPM

## 3.1.3 Defuzifikasi
Pada dasarnya, proses defuzzifikasi fuzzy Sugeno yang digunakan  dengan  menghitung  rata-rata  berat  atau Weight Average (WA)sebagai berikut :
𝑊𝐴 = 𝑎 1 ∗ 𝑧 1 + 𝑎 2 ∗ 𝑧 2 + 𝑎 3 ∗ 𝑧 3 + ⋯ + 𝑎 𝑖 ∗ 𝑧 𝑖 𝑎 1 + 𝑎 2 + 𝑎 3 + ⋯ + 𝑎 𝑖
(7) 3.2 Perancangan
3.2.1 Diagram Alir ( Flowchart )
Berikut  merupakan  diagram  alir  dari  program  sistem pemantau  suhu  dan  kelembapan  kandang  puyuh menggunakan logika fuzzy sugeno berbasis internet of things.
Gambar 5. Flowchart Sistem Pemantau Suhu dan Kelembapan Kadang
3.2.2

## Penerapan Sistem
Setelah  dilakukan  tahapan  pengumpulan  bahan  dan alat,  selanjutnya  melakukan  penerapan sistem  dengan menerapkan Internet  of  Things didalamnya.  Pada sistem  ini  terdiri  dari  mikrokontroller  ESP32,  sensor kelembapan  DHT11,  sensor  suhu  LM35,  modul L298N, ac Light Dimmer lampu pijar 25 watt, kipas 12 volt,  kabel  jumper.  Penerapan  sistem  ditunjukkan sebagaima ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Rangkaian Mikrokontroler Alat Tampak Atas

## 3.2.3 Penerapan Kandang
Prototipe  kandang  dibuat  dengan  bentuk  kubus menggunakan  bahan  dasar  kayu,  triplek  dan  jaring kawat  berukuran  50  cm  x  30  cm  x  27  cm.  Lampu pemanas diletakkan pada tengah kandang, penempatan kipas  berada  di  dinding  belakang  kandang,  dan penempatan  kedua sensor  berada  di  dinding  belakang kandang dibawah kipas ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Rangkaian alat tampak depan
3.2.4 Perancangan Aplikasi Setelah dilakukan tahapan perancangan alat selanjutnya adalah perancangan aplikasi. Aplikasi yang dirancang mampu menjalankan dan mengontrol sesuai opsi pilihan user.
1. Mode Otomatis Fuzzy
Pada tampilan aplikasi terdapat pilihan mode otomatis yang mana sistem akan bekerja secara otomatis sesuai dengan  pembacaan  logika  fuzzy.  Pada  mode  ini pegaturan  luminansi  terhadap  lampu  dan  kecepatan kipas  akan  ditentukan  dari  hasil  perhitungan  fuzzy melalui input pada  kedua  sensor.  Pada  aplikasi  mode otomatis akan bekerja jika pengguna mengubah tombol mode  menjadi On .  Tampilan  mode  otomatis  dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan Mode otomatis
2. Mode Manual
Pada  mode  manual,  eksekusi  yang  dilakukan  berupa luminansi  cahaya  lampu  dan  kecepatan  kipas  sesuai perintah  yang  dilakukan  oleh  pengguna.  Pada  mode manual pengguna dapat menyesuaikan seberapa cerah cahaya  yang  dihasilkan  lampu  dan  seberapa  cepat kecepatan  pada  kipas  dengan  menggeser widget Control  Fan dan Control  Lamp .  Mode  manual  hanya bisa dijalankan jika mode otomatis diubah menjadi Off . Tampilan  mode  manual  dapat  dilihat  pada  Gambar  9 berikut.

## Gambar 9. Tampilan Mode Manual

## 3.3  Hasil
Pada tahap pengujian yang akan di lakukan pengujian yaitu  pengujian  terhadap  sensor  suhu,  sensor kelembapan dan pengujian fuzzy.
3.3.1 Pengujian sensor suhu dan kelembapan
Untuk  mendapatkan  hasil  perbandingan  pengujian dilakukan  dengan  memasukkan  data  nilai  suhu  dan kelembapan kandang, pengambilan data menggunakan sensor  suhu  LM35  dan  sensor  kelembapan  DHT11. Pada tahap ini pengujian data dilakukan sebanyak 4 kali dengan waktu yang berbeda yaitu pagi, siang, sore dan malam.  Hasil  perbandingan  dapat  dilihat  pada  tabel  8 berikut ini.
Tabel 8. Pengujian Sensor Suhu No Waktu Pengujian Sensor Suhu LM35 Hasil Termometer Selisih Kesalahan (%) 1 10.00 31 31.2 0.2 0,65 2 14.00 32 32.3 0.3 0.94 3 18.00 31 31.1 0.1 0.32 4 20.00 30 30.1 0.1 0.33 Rata - rata 0,56%

## Rumus yang digunakan :

## 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛
= 𝑠𝑢ℎ𝑢 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 − 𝑠𝑢ℎ𝑢 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑠𝑢ℎ𝑢 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑥 100%              (8) 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100% (9)
Pada tabel 8 diatas merupakan hasil dari membandingkan antara sensor suhu LM35 dengan alat pengukur  suhu  ruang.  Hal  ini  dilakukan  guna menemukan  nilai  eror  dari  sensor  yang  telah  dibuat. Berdasarkan tabel 8 dapat dilihat bahwa terdapat selisih antara sensor dengan alat pendeteksi suhu dengan nilai rata-rata  sebesar  0,56%  serta  tingkat  ketepatan  pada rangkaian  sensor  suhu  dapat  dihitung  melalui persamaan:
𝑘𝑒𝑡𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖
= 100% − 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑎
− 𝑟𝑎𝑡𝑎
= 100% - 0,56%           (10)
= 99,4%
Tabel 9. Pengujian Sensor Kelembapan No Waktu Pengujian Sensor Kelembapan DHT11 (%) Hasil Hygrometer (%) Seli sih Kesalahan (%) 1 10.00 65 68 3 4% 2 14.00 64 67 3 4,4% 3 18.00 67 70 3 4,2% 4 20.00 66 69 3 4,4% Rata - rata 4,2%

## 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛
= 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑝𝑛 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 − 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑥 100%
(11)
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100%
(12)
Pada  table  9  diatas  merupakan  hasil  perbandingan antara  sensor  kelembapan  DHT11  dengan  alat pengukur  kelembapan  ruang  dapat  dilihat  bahwa terdapat  selisih  antara  sensor  dengan  alat  pendeteksi dengan  nilai  rata-rata  sebesar  8%  serta  tingkat ketepatan pada rangkaian sensor dapat dihitung melalui persamaan:
𝑘𝑒𝑡𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  100%  −  4,2%

## =  95,8%
3.3.2     Pengujian Fuzzy
Pengujian  fuzzy  dilakukan  dengan  memasukkan  data suhu dan kelembapan kandang pada sensor LM35 dan sensor  kelembapan  DHT11  serta  keluar.  Pengujian dilakukan selama 6 kali dengan mengambil data suhu dan kelembapan sebelum dan sesudah pengujian serta hasil dari fuzzy output yang dihasilkan dari perhitungan fuzzy Sugeno. Hasil pengujian yang diperoleh terdapat pada tabel 10 berikut ini.
Tabel 10. Hasil Pengujian Fuzzy Uji Kondisi Awal Kondisi Akhir Fuzzy Lampu (Volt) Fuzzy Kipas (RPM) Suhu ( ℃ ) Kel (%) Suhu ( ℃ ) Kel (%) 1 31 67 35 64
187 195 2 28 88 35 64 187
195 3 29 93 35 63 187 191 4 27 95 34 62 191 188 5 30 91 35 64 185
195 6 27 93 35 64 186
195
Pada  pengujian fuzzy menampilan  kondisi  pengujian, hasil  pengujian  dan output yang  dihasilkan  dengan grafik sebagai berikut.

## Gambar 10. Grafik Hasil Suhu dan Kelembapan
Dari grafik pada Gambar 10 dapat disimpulkan bahwa rata-rata  suhu  yang  dihasilkan  dengan  fuzzy  sugeno adalah  34,8  ℃  dengan  kelembapan  rata-rata  yang dihasilkan 63%.

## 4. Kesimpulan
Dari keseluruhan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  metode  fuzzy Sugeno  berhasil  diterapkan  pada  kandang  burung puyuh  dengan  suhu  rata-rata  yang  dihasilkan  adalah 34,8  ℃  dan  rata-rata  kelembapan  yang  dihasilkan adalah 63%. Ketepatan akurasi pada sensor suhu dalam membaca  suhu  kandang  sebesar  99,4%  dan  sensor kelembapan  sebesar  98,8%. Pemanatauan  dan pengendalian dapat dilakukan secara online menggunakan platform aplikasi Blynk.

## Daftar Rujukan
[1] M. Firdaus and M. F. Maula, “Implementasi Sistem Kontrol Pakan Burung Puyuh Berbasis Mikrokontroler  Dan  Internet  Of  Things (Iot),” JE- Unisla , vol. 6, no. 1, pp. 443–447, 2021.
[2] J.  Abdullah,  A.  Nurzamin,  and  R.  Ade, Statistik Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  2022 ,  vol.  1 tahun. Direktorat Jenderal Peternakan dan
Kesehatan Hewan, 2022.
[3] A.  T.  Alamsyah,  I.  Sutanto,  D.  Senan,  and  N. Latianingsih,  “Budidaya  Burung  Puyuh  (Coturnix Ypsilophora)  Saat  Pandemi  Covid-19  Salah  Satu Pemberdayaan  Ekonomi  Masyarakat,” Jurnal Ilmiah Madiya (Masyarakat Mandiri Berkarya) , vol. 1, no. 2, pp. 28–36, 2020.
[4] T. Dauhi, S. Zainudin, and S. I. Gubali, “Penampilan Burung  Puyuh  (Coturnix-coturnix  japonica)  yang diberi  Tepung  Jeroan  Ikan  Cakalang  sebagai Pengganti  Tepung  Ikan,” Jambura  Journal  of Animal Science , vol. 3, no. 2, pp. 105–112, 2021.
[5] W. Wisyastuti, S. M. Mardiati, and T. R. Saraswati, “Pertumbuhan  puyuh  (Coturnix  coturnix  japonica) setelah pemberian tepung kunyit (Curcuma longa L.) pada pakan,” ANATOMI FISIOLOGI , vol. 22, no. 2, pp. 12–20, 2014.
[6] A. E. Harahap,  “Peforma Burung Puyuh (Coturnix coturnix  japonica)  Periode  Grower  yang  Diberi Pakan  Berbahan  Tepung  Daun  Ubi  Kayu,” Jurnal Peternakan Sriwijaya , vol. 9, no. 1, pp. 16–25, 2020. [7] E.  A.  Susilo  and  D.  S.  Panjalu,  “EFEKTIVITAS MANAJEMEN KANDANG UNTUK MENDUKUNG OPTIMALISAI PRODUKSI TELUR  PADA  USAHA  TERNAK  PUYUH PETELUR PANJALU,” Translitera: Jurnal Kajian
Komunikasi dan Studi Media , vol. 11, no. 2, pp. 46– 53, 2022.
[8] Wheindrata, Panduan  Lengkap  Beternak  Burung Puyuh Petelur . Yogyakarta: Andi Publisher, 2014.
[9] M. Yahya and D. Erwanto, “Design of Temperature and  Humidity  Control  Systems  in  Quail  Puppies Cages  Using  Fuzzy  Logic  Method,” JEEE-U (Journal  of  Electrical  and  Electronic  Engineering- UMSIDA) , vol. 4, no. 1, pp. 42–56, 2020.
[10] A.  Z.  Z.  Abidin  and  N.  A.  A.  Saragih,  “Sistem Monitoring  Kandang  Burung  Puyuh  Berbasis Internet  Of  Things  pada  Platform  Node-red Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  ISSN ,  vol. 2252, p. 4517, 2020.
[11] G. Turesna, A. Andriana, S. A. Rahman, and M. R. N.  Syarip,  “Perancangan  dan  pembuatan  sistem monitoring  suhu  ayam,  suhu  dan  kelembaban kandang  untuk  meningkatkan  produktifitas  ayam broiler,” Jurnal  Tiarsie ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  33–40, 2020.
[12] B. Widiharto, Y. Cahyana, and A. F. N. Masruriyah, “PENGEMBANGAN  SISTEM  MONITORING PETERNAKAN  AYAM  BROILER  BERBASIS INTERNET  OF  THINGS,”  in Conference  on Innovation  and  Application  of  Science  and Technology (CIASTECH) , 2021, pp. 399–408.
[13] A.  F.  Trinaldi,  “Sistem  Kontrol  dan  Monitoring Suhu Kelembaban Kandang pada Peternakan Ayam Broiler  dengan  Metode  Logika  Fuzzy  Mamdani Berbasis Internet of Things,” in Prosiding Seminar Sains Nasional dan Teknologi , 2022, pp. 349–354.
[14] A.  A.  Pratama,  A.  Rusdinar,  and  B.  Setiadi, “Perancangan  dan  Realisasi  Prototype  Sistem
Kontrol  Otomatis  Untuk  Kandang  Anak  Ayam Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy  (Pemberi Pakan,  Conveyor  Berjalan,  Kendali  Suhu  dan Kelembaban),” Skripsi.  Bandung:  Program  Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom , 2014.
[15] M.  A.  Hafiz,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Sugeno Untuk Optimasi Stok Biji Kopi Pada Kafe Rooster,” Jurnal Fasilkom , vol. 13, no. 02, pp. 165–172, 2023.
[16] A.  Suprasetyo,  A.  D.  Kalifa,  and  S.  Diwandari, “Penyiraman Otomatis dan System Monitoring Bibit Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  Fuzzy Sugeno,” JURNAL  FASILKOM ,  vol.  13,  no.  3,  pp. 431–437, 2023.
[17] A.  Sandira,  P.  S.  Maria,  and  A.  Ullah,  “Alat Monitoring dan Notifikasi Penggunaan Daya Listrik Rumah  Tangga  Berbasis  Internet  Of  Things Menggunakan  Blynk  2.0,” Jurnal  Komputer Terapan , vol. 8, no. 2, pp. 408–420, 2022.
[18] A.  Prasetyo,  H.  Ratsanjani,  and  S.  P.  Sabana,
“PENERAPAN  ARSITEKTUR  IOT  PADA INKUBATOR TELUR PUYUH MENGGUNAKAN  ALGORITMA  FUZZY,”  vol. 8, May 2022.