Vol. 14. No. 01, Januari 2023: 28-33 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Prototype Pretreatment Proses Pengecatan Part Motor Menggunakan Metode Logika Fuzzy Berbasis Internet Of Thing (IoT)
Akhmad Wahyu Dani * , Fina Supegina, Fadli Sirait, Yuliza, Abim Ridha Gautama, Said Attamimi
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Indonesia * wahyu.dani@mercubuana.ac.id
Abstrak—  Proses  pengecatan  part  motor  memiliki  beberapa tahapan. Salah satu proses dalam pengecatan adalah pretreatment.  Proses  ini  adalah  proses  pembersihan  part  motor menggunakan air yang di campur dengan bahan kimia, berfungsi untuk  membersihkan  part  yang  akan  dicat  dari  kotoran  yang menempel  pada  part  Pada  saat  penyemprotan  part  proses penyemprotannya  dilakukan  terus  menerus  tanpa  adanya penghematan  penggunaan  air  dan  tidak  ada  indikator  level  air. Sehingga  dapat  menggangu  proses  didalam  pretreatment pembilasan part.  Permasalahannya  adalah  pengecekan  level air, suhu  dan  penyemprotan  air  ke  part  tidak  terkontrol.  Dan  juga akan berdampak pada proses kualitas dalam produksi. Dalam hal ini  system  pengontrolan  sangat  diperlukan  guna  mengontrol seluruh  parameter  yang  ada  pada  pretreatment  sehingga  dapat memaksimalkan proses produksi. Sehingga penelitian membahas implementasi  logika  fuzzy  pada  pengontrol  motor  pompa, temperatur  dan  ketinggian  air.  untuk  proses  penyemprotan bagian  di  area  preatreatment,  guna  membantu  proses pengontrolan  kecepatan  pompa  air  dan  pengontrolan  kecepatan pompa  air.  suhu  dan  ketinggian  air  pada  proses  pretreatment pembilasan bagian. Konsep IoT diterapkan dalam penelitian ini. Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pengujian  yang  dilakukan  pada penelitian ini, pada pengukuran suhu sensor DS18b20 mempunyai error  sebesar  0.73%,  pengukuran  level  menggunakan  sensor ultrasonic  mempunyai  error  sebesar  2.07%.  Pada  pengukuran kecepatan  motor  mempunyai  error  sebesar  1.6  %.  Kecepatan transfer  data  IoT  sebesar  14  second  menggunakan  ThinkSpeak. Dan untuk pengukuran nilai keluaran fuzzy logic mempunyai nilai yang  hampir  sama  dengan  peracangan  menggunakan  matlab. Dengan  sample  pengujian menggunakan  suhu  44  C dan  level 10 cm menghasilkan nilai pwm 127.
Kata  Kunci—Level,  logika  fuzzy,  Pengecatan,  Pretreatment, Suhu
DOI: 10.22441/jte.2023.v14i1.006

## I. P ENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan teknologi saat ini telah memungkinkan  manusia  untuk  menciptakan  suatu  hal  yang dapat  membantu  pekerjaan  manusia  dengan  mudah  dan  cepat terutama  dalam  bidang  industri,  hal  ini  bertujuan  untuk mengefisienkan  waktu  dan  mengurangi  tingkat  kesalahan manusia  pada  saat  bekerja.  Dengan  meningkatnya  rutinitas kegiatan  manusia  selama  bekerja  sehari-hari  maka  akan cenderung  mencari  cara  yang  paling  sederhana  untuk menyelesaikan  pekerjaan  &  masalah  yang  timbul.  Adapun
caranya  dengan  menerapkan  teknologi  tepat  guna  yang diharapkan  sistem  semula  yang  biasanya  dikerjakan  secara manual dapat diganti dengan suatu peralatan yang dapat diatur dan  dikendalikan  secara  otomatis  [1].  Logika  fuzzy menggunakan  proses  penalaran,  yang  meniru  cara  manusia berpikir  dan  memahami  sesuatu.  Manajemen  logika  fuzzy membuka  jalan  bagi  otomatisasi  proses  penalaran  untuk memodelkan keahlian ahli pengguna dalam program komputer [2].
Didalam industry pengecatan terdapat teknologi yang telah diterapkan  sehingga  memudahkan  para  pekerja  dalam melakukan  proses  pengecatan.  Salah  satu  proses  pengecatan adalah  pretreatment.  Proses  pretreatment  adalah  proses pembersihan  barang  yang  berfungsi  untuk  membersihkan barang yang akan dicat dari debu dan kotoran yang menempel pada  barang.  Pada  pretreatment  sendiri  ada  beberapa  proses yang  dilalui  yaitu  proses  sirkulasi  air  yang  dipanaskan menggunakan steam. Dalam proses ini tentunya menghasilkan penguapan  yang lama kelamaan mengakibatkan air  dalam bax menjadi  berkurang  dan  tingkat  kestabilan  suhu  air  menjadi terganggu.  Sehingga  dapat  menggangu  proses  didalam pretreatment pembilasan part.
Oleh karena itu penelitian membahas mengenai implementasi  fuzzy  logic  pada  pengendali  suhu  dan  level  air untuk proses penyemprotan part pada area preatreatment, guna membantu dalam proses pengontrolan kecepatan pompa air serta mengontrol  suhu  dan  level  air  dalam  proses  pretreatment pembilasan part. Konsep IoT diterapkan pada penelitian ini.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
K. Kaleeswari1 , T. Johnson1 and C. Vijayalakshmi (2018) membuat  penelitian  dengan  judul  “Analysis  Of  Fuzzy  Logic Based  Control  Model  For  Water  Treatment  Plant  In  Indian Scenario”.  Sistem  ini  dirancang  menggunakan  applikasi matlab.  Sistem  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisa penggunaan fuzzy logic pada water treatment plant. Hasil dari penelitian  ini  adalah  data  identifikasi  kualitas  air  pada  water treatment.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan analisa kualitas air pada water treatment menggunakan metode fuzzy logic mamdani. [3]
Dina Stefani Purba, Porman Pangaribuan, Agung Surya W (2018)  dalam  penelitiannya  membuat  “Water  Temperature Control  Using  Fuzzy  Logic  And  PI  Controller”  .  Penelitian sistem  ini  dirancang  menggunakan  metode  gabungan  fuzzy
A.W. Dani et al., Prototype Pretreatment Proses Pengecatan Part Motor Menggunakan Metode Logika Fuzzy Berbasis…
logic  controller  dan  PI  controller  ,  DS18B20  sebagai  input untuk  mendeteksi  suhu  air.  kesimpulan  dari  penelitian  ini adalah  penelitian  ini  mengacu  pada  pengontrolan  suhu  air dengan menggunakan gabungan metode fuzzy logic controller dan PI controller yang dikendalikan dengan perangkat Arduino pada tangka air yang ditampilkan pada LCD. [4]
Rao  Farhat  Masood  (2017)  dalam  penelitiannya  membuat “Application  Of  Fuzzy  Logic  In  Design  Of  Smart  Washing Machine”  sistem  ini  dirancang  menggunakan  metode  fuzzy logic  yang  digunakan  pada  pengoperasian  mesin  cuci  dengan dengan  parameter  input  Dirtiness,  Types  of  cloths,  Types  of dirtiness,  Fabric  Amount,  Quality  of  Washing  Powder.  Dan parameter  output  Whasing  time,  Water  Intake,  Water Temperature yang disimulasikan dengan software matlab. [5]
K.  Raja,  S.  Ramathilagam  (2021)  dalam  penelitiannya membuat  “Fuzzy  logic  control  system  of  washing  machine using  Python”  system  ini  dirancang  dengan  menggunakan metode  fuzzy  menggunakan  Bahasa  pemrograman  python. Penggunaan Bahasa  pemrograman python ini bertujuan untuk menyederhanakan  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  di aplikasi lainnya. [6]
Jacquline  M  S  (2018)  “  Automatic  Watering  System  For Plants  with  IoT  Monitoring  and  Notification”    Sistem  ini dirancang  menggunakan  mikrokontroller  WEmos  D1.dengan memanfaatkan  IoT  notifikasi  dapat  muncul  di  Hp  android. mengggunakan sensor hujan maka tanaman akan otomatis tidak disiram, hasil dari penelitian dengan menggunakan mikrokontroler  kita  bisa  menghasilkan  sistem  tanam  siram otomatis  dan  sistem  dapat  memantau  kelembaban  tanah maupun  udara  dengan  notifikasi  yang  dikirimkan  ke  aplikasi.
[7]

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Perancangan Sistem
Pada bagian ini akan dibahas mengenai perancangan alat berupa blok  diagram  dan  proses  perancangan  yang  terbagi  menjadi perancangan  perangkat  keras  ( hardware )  dan  perancangan perangkat lunak ( software) .
Gambar 1. Blok Diagram
Berikut  penjelasan  dari  diagram  blok  rancang  bangun pengaturan  suhu  dan  level  air  serta  pengaturan  pwm  sehingga penggunaanya bisa  terkontrol menggunakan  logika  fuzzy  :  [8- 13]
1.  Sensor  Ultrasonic  digunakan  untuk  mengukur  level  air pada  bak  pretreatmen  berfungsi  sebagai  pertimbangan logika  fuzzy  di  waktu  level  air  tidak  sesuai  yang diinginkan juga digunakan untuk pembanding suhu pada bak dengan actuator heater.
2.  Sensor  suhu  ds18b20  digunakan  untuk  mengukur  suhu pada air bak pretreatment. berfungsi untuk pertimbangan logika  fuzzy  dalam  menentukan  suhu  yang  diinginkan dengan pembanding level air pada bak dengan actuator heater.
3.  Arduino  digunakan  sebagai  mikrokontroler  untuk mengolah seluruh data masukan dari sensor untuk diolah menjadi keluaran yang diinginkan.
4.  Pompa  air  digunakan  untuk  mengalirkan  air  yang digunakan  untuk  media  pengisian  air  pada  bak pretreatment  juga  digunakan  untuk  penyemprotan  pada part.
5.  Heater  digunakan  untuk  media  pemanas  air  pada  bak pretreatment.
6.  Esp8266 dan LCD digunakan untuk media display secara realtime dan online.
7.  Relay  digunakan  sebagai  pengaktifan  system  pengisian pompa
8.  IC  L298N  digunakan  sebagai  driver  pengaturan kecepatan pompa penymprotan
9.  Dimmer  220  V  PWM  digunakan  untuk  mengontrol heater
A.W. Dani et al., Prototype Pretreatment Proses Pengecatan Part Motor Menggunakan Metode Logika Fuzzy Berbasis…
Berdasarkan  gambar  2,  proses  yang  dilakukan  pertama adalah menginisialisi berbagai komponen input yang digunakan mulai dari ESP8266 ds18b20, HC SR04, pompa, heater, relay, dimmer,  driver_motor.  Kemudian  Program  akan  melakukan pembacaan  suhu  dan  level  dan  akan  ditampilkan  pada  lcd. Proses selanjutnya adalah tahap logika fuzzy memiliki 3 tahap yaitu fuzzifikasi sistem inferensi fuzzy dan defuzzifikasi. Pada tahap  fuzzifikasi,  data-data  yang  telah  dibaca  oleh  dua  sensor tersebut  diolah  apakah  telah  sesuai  dengan set  point yang tentukan atau tidak. Pada tahap inferensi fuzzy, aturan yang telah ditentukan  akan  diterapkan  sesuai  dengan  data-data  yang diperoleh dari hasil pembacaan sensor. Setelah tahap fuzzifikasi dan  inferensi  fuzzy  dilalui,  maka  tahap  defuzzifikasi  akan menghasilkan nilai berupa durasi waktu yang dibutuhkan untuk mengaktifkan  pompa-pompa.  Hasil  dari  defuzzifikasi  akan ditampilkan  pada  LCD.  Setelah  itu,  sistem  akan  mengirimkan data ke platform ThingSpeak. Setelah data dikirim dan seluruh alur kerja pada sistem telah berakhir, sistem akan kembali aktif.
Pada  penelitian  ini  menerapkan  logika  fuzzy  untuk mengontrol  kecepatan  motor  pompa  penyemprotan  dengan menggunakan  2  input,  input  pertama  menggunakan  sensor ds18b20 sebagai pendeteksi suhu pada air bak penymprotan dan input  kedua  menggunakan  sensor  ultrasonik.  Peranan  logika fuzzy  diharapkan  dapat  menjadi  sebuah  kontrol  sistem  cerdas yang  dapat  mengkalkulasi  secara  otomatis  dengan  parameter- parameter  yang  telah  ditentukan  diawal.  Berikut  untuk  skema diagram fuzzy logic yang digunakan :
Gambar 3. Tampilan FIS Editor Variable Input Output Fuzzy
Gambar 3 menggunakan 2 input suhu dan level yang diolah fuzzy  logic  sehingga  menghasilkan  output  berupa  nilai  PWM digunakan  untuk  mengatur  kecepatan  motor  pompa  DC.  Dari input level air untuk di buat fungsi keanggotaanya yaitu sedikit air,  sedang  dan  penuh.  Yang  mempunyai  rang  jarak  sebesar 20cm dengan menggunakan type member function trimf. Pada keanggotaan  sedikit  air mempunyai parameter [-6 0 6]  sedang mempunyai parameter [2 8 14] dan penuh [10 15 20] yang hasil gambarnya dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Membership Function LevelAir
Dari  gambar  3  dipilih  input  suhu  air  untuk  di  buat  fungsi keanggotaanya  yaitu  agak  panas,  panas  dan  panas  sekali  yang mempunyai range antara 40-50 derajat. Pada fungsi keanggotaan agak panas tipe variabelnya adalah trapmf dengan pemetaan [ 36 40  44  ],  fungsi  keanggotaan  panas  tipe  variabelnya  adalah trapmf dengan pemetaan [ 42  45  48  ] dan  fungsi keanggotaan panas sekali tipe variabelnya adalah trapmf dengan pemetaan [ 46 50 54 ] yang hasil gambarnya dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan membership function editor SuhuAir
Ouput kecepatan motor untuk di buat fungsi keanggotaanya yaitu agak deras, deras dan deras sekali yang mempunyai range antara  0-255.  Pada  fungsi  keanggotaan  agak  deras  tipe variabelnya  adalah  trapmf  dengan  pemetaan  [-102  0  102], sedangkan  fungsi  keanggotaan  deras  tipe  variabelnya  adalah trimf  dengan  pemetaan  [25  127  229]  dan  fungsi  keanggotaan sangat  deras  tipe  variabelnya  adalah  trapmf  dengan  pemetaan [150 255 360 ]yang hasil gambarnya dapat dilihat pada Gambar 6.
A.W. Dani et al., Prototype Pretreatment Proses Pengecatan Part Motor Menggunakan Metode Logika Fuzzy Berbasis…
Gambar 6 Tampilan membership function kecepatan pompa
Setelah selesai memasukkan variabel input level air dan suhu air  serta  output  kecepatan  pompa,  tahap  selanjutnya  adalah membuat aturan – aturan berdasarkan basis pengetahuan. Tekan edit  –  rules  kemudian  pilih  rule  berdasarkan  input  dan  output yang dibuat. Maka diperoleh tampilan pada gambar 7
Gambar 7. Tampilan Rule Editor
Setelah aturan dibuat kemudian tekan pada view-rules, maka muncul tampilan pada Gambar 8

## Gambar 8. Tampilan rule viewer
Dari Gambar 8 fungsi keanggotaan level air di misalkan nilai keanggotaannya 10 cm, fungsi keanggotaan suhu air di misalkan nilai  keanggotaannya  45  C.  Dengan  melakukan  proses Defuzzifikasi  pada  aplikasi  logika  fuzzy  didapatkan  hasil dengan nilai kecepatan pompa 127 (PWM).
Perancangan  mekanik  ini  digunakan  untuk  memudahkan dalam  proses  pembuatan  alat  berikut  gambar  desain  mekanik dalam proses pembuatan alat ini :

## Gambar 9. Desain Mekanik
Desain  Mekanik  ini  menggunakan  3  tempat  air  dimana  2 digunakan untuk penyemprotan part dan 1 lagi digunakan untuk sumber pengisian air. Kemudian menggunakan 1 heater sebagai alat  pemanas  air  agar  air  dapat  mencapai  suhu  40-50  derajat Celsius.  Kemudian  menggunakan  1  sensor  suhu  dan  2  sensor ultrasonic  yang  berfungsi  untuk  membaca  suhu  dan  level  air pada kedua tempat air tersebut. Terdapat 4 buah pompa. Pompa 1 2 digunakan untuk pengisian suplay air ke tempat air lainnya. Pompa 3 4 digunakan untuk penyemprotan air ke part.
A.W. Dani et al., Prototype Pretreatment Proses Pengecatan Part Motor Menggunakan Metode Logika Fuzzy Berbasis…

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Rangkaian  modul  kontrol  merupakan  komponen  yang penting  untuk  menunjang  operasional  pada  sistem  otomatis. Modul  kontrol  ini  digunakan  untuk  mengatur  segala  suatu  hal yang  telah  diprogram  agar  dapat  beroperasi  sesuai  dengan perintah.  Pada  modul  kontrol  ini  terdapat  berbagai  macam komponen elektronika yang telah disusun pada board PCB yang dikombinasikan dengan Arduino sebagai mikrokontroller
Gambar 10. Modul Kontrol
Hasil  penelitian  tahap  ini  dilakukan  pengujian  sensor ultrasonic  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  sensor  level pada tempat air.  Dari hasil pengujian didapatkan hasil berikut :
Tabel 1. Pengujian sensor ultrasonik
Dari  hasil  pengujian  Tabel  1  sensor  ultrasonic  memiliki tingkat  ke  akuratan  yang  mendekati  nilai  tetap  alat  ukur.  Dari percobaan  tersebut  nilai  toleransi  tertinggi  adalah  0.3.  Untuk rata-rata secara keseluruhan mempunyai error sekitar 2.07 %.
Tabel 2. Pengujian sensor ds18b20 Termometer Air (Celcius) DS18b20 (Celcius) Error Error(%) 30 30.41 0.41 1.36 32 32.66 0.66 2.06 34 34.30 0.30 0.88 36 36.31 0.31 0.86 38 38.30 0.30 0.78 40 40.22 0.22 0.55 42 42.12 0.12 0.28 44 44.18 0.18 0.40 46 46.13 0.13 0.28 48 48.10 0.10 0.2 50 50.20 0.20 0.40 Average 0.73 %
Dari  hasil  pengujian  Tabel  2  sensor  ds18b20  memiliki tingkat ke akuratan yang mendekati nilai tetap alat ukur. Untuk alat  ukur  yang  digunakan  adalah  thermometer  kaca.  dari percobaan  tersebut  nilai  toleransi  tertinggi  adalah  0.66.  Untuk rata-rata secara keseluruhan mempunyai error sekitar 0.73 %.
Tabel 3. Pengujian PWM Motor
Nilai PWM Dengan Beban (V) Tanpa Beban (V) Teori (V) Error (V) Error (%) 0 0 0 0 0 0 25 0.4 1.2 1.17 0.03 2.5 50 0.75 2.4 2.35 0.05 2.1 75 1.2 3.6 3.5 0.1 2.8 100 4.2 4.8 4.7 0.1 2.1 125 6 5.7 5.88 0.18 3 150 7.2 6.9 7 0.1 1.4 175 8.2 8.1 8.2 0.1 1.2 200 8.8 9.3 9.4 0.1 1 225 9.2 10.5 10.58 0.08 0.75 250 10.1 11.6 11.7 0.1 0.85 255 10.6 11.8 12 0.2 1.6 Average 1.60%
Dari  hasil  pengujian  Tabel  3  dapat  disimpulkan  bahwa keluaran  PWM  tanpa  beban  mempunyai  nilai  rata-rata  secara keseluruhan error sekitar 1.60 %.
Tabel 4. Data keluaran DC kecepatan motor
No Fuzzy Logic Serial Monitor Arduino Error Error Keakuratan Suhu Jarak PWM Suhu Jarak PWM (%) (%) 1 40 0 0 40 0 0 0 0 100 2 42 5 153 42 3 153 0 0 100 3 45 10 127 45 5 127 0 0 100 4 47 15 215 47 7 214.5 0.5 0.2 99.8 5 50 20 221 50 10 221 0 0 100
Alat Ukur (cm) Sensor (cm) Error Error(%) 2 2.2 0.2 10 4 4.1 0.1 2.5 6 6.3 0.3 5 8 8.0 0 0 10 10.0 0 0 12 12.1 0.1 0.8 14 14.1 0.1 0.7 16 16.2 0.2 1.2 18 18.0 0 0 20 20.1 0.1 0.5 Average 2.07%
Vol. 14. No. 01, Januari 2023: 28-33 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534
Dari  hasil  pemograman  fuzzy  logic  dilakukan  verifikasi terhadap pembacaan program arduino yang nantinya digunakan untuk  mengontrol  driver  motor  DC  yaitu  dengan  cara mengambil  5  sampel  pembacaan  fuzzy  logic  secara  acak kemudian  dilakukan  verifikasi  pada  program  arduino  dengan melihat serial monitor. Hasil terdapat pada table 4.
Gambar 10 Hasil Pengiriman data IoT
Gambar  10  merupakan  hasil  pengiriman  data  suhu  ke  Iot melalui  perantara  ESP8266  yang  kemudian  mengirimkan  data tersebut ke ThinkSpeak.

## V. K ESIMPULAN
Presentase  kesalahan  pada  penggunaan  sensor  ultrasonic adalah  2.07%  yang  di  bandingkan  dengan  pengukuran menggunakan  alat  ukur  mistar.  Presentase  kesalahan  pada penggunaan sensor DS18b20 adalah 0.73% yang di bandingkan dengan pengukuran menggunakan alat ukur thermometer kaca. Presentase  kesalahan  pada  pengujian  kecepatan  motor  pompa menggunakan  pwm  tanpa  beban  adalah  1.60%  yang  di bandingkan dengan teori.
Nilai  output  pada  Arduino  memiliki  keakuratan  sebesar 99,96% terhadap nilai output yang disimulasikan menggunakan MatlabPengambilan  data  berbasis  IoT  dapat  dilakukan sehingga  mempermudah  untuk  melakukan  monitoring  secara online.  Selain  itu  penggunaan  IoT  ini  dimaksudkan  untuk mengambil  data  dan  menyimpannya  di  penyimpanan  awan sebagai bentuk grafik dan excel dengan waktu pengiriman rata- rata 14 detik.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Pada  kesempatan  ini  juga  penulis  menyampaikan  ucapan terima kasih yang sebesar – besarnya kepada
D AFTAR P USTAKA
[1] W.  Budiharto,  Widodo.  “Elektronik  Digital  dan  Mikroprosesor,” Yogyakarta: Andi, 2010.
[2] T. Ahmed and A. Ahmad, “Fuzzy logic controller for washing machine with five input &three output”, International Journal of Latest Trends in Engineering and Technology , Vol. 7, No. 2, pp. 136–143, 2016.
[3] K.  Kaleeswari,  T.  Johnson  and  C.  Vijayalakshmi,  “Analysis  of  Fuzzy Logic  Based  Control  Model  For  Water  Treatment  Plant  In  Indian Scenario,” ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences , Vol. 13, No. 5, 2018.
[4] Dina  Stefani  Purba,  Porman  Pangaribuan,  and  Agung  Surya  Wibowo, “Pengendalian Suhu Air Berdasarkan Durasi Pemanasan Menggunakan Fuzzy Logic Dan Pi Kontroler,” eProceedings of Engineering , vol. 5, no. 3, 2018, doi: 10.34818/eoe.v5i3.8132.
[5] R. F. Masood, “Application of Fuzzy Logic in Design of Smart Washing Machine,” arXiv.org, 2017, doi: 10.48550/arXiv.1701.01654.
[6] K. Raja and S. Ramathilagam, “Fuzzy logic control system of washing machine  using  Python,” Malaya  Journal  of  Matematik ,  Vol.  S,  No.  1, 476-479, 2021.
[7] J. M. S. Waworundeng, N. C. Suseno, and R. R. Y. Manaha, “Automatic Watering  System  for  Plants  with  IoT  Monitoring  and  Notification,” CogITo  Smart  Journal,  vol.  4,  no.  2,  pp.  316–326,  Jan.  2019,  doi: 10.31154/cogito.v4i2.138.316-326.
[8] Z. A. Abduljabar, “Simulation and Design of Fuzzy Temperature Control for  Heating  and  Cooling  Water  System”, International  Journal  of Advancements in Computing Technology , Vol. 3, No. 4, pp. 41-48, 2011.
[9] J.  E.  Istiyanto,  “Pengantar  Elektronika  &  Instrumentasi,”  Yogyakarta: Andi, 2014.
[10] Chia-Feng Juang and Jung-Shing Chen, "Water bath temperature control by a recurrent fuzzy controller and its FPGA implementation," in IEEE Transactions on Industrial Electronics , vol. 53, no. 3, pp. 941-949, June 2006, doi: 10.1109/TIE.2006.874260.
[11] R. Nikiuluw, Renggi, “Kendali Suhu Menggunakan Fuzzy Logic Untuk Sistem Pasteurisasi Susu,” Skripsi. Surabaya : STIKOM, 2018
[12] R.  Rohmadoni,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Pada  Rancang  Bangun  Alat Otomatisasi  Mesin  Pemeriksa  Torsi  DOTE100N3-G  -  UMB Repository,” Mercubuana.ac.id, Jan. 2021, doi: http://repository.mercubuana.ac.id/53516/1/01.%20Cover.pdf.
[13] S. N. Sivanandam, S. N.Deepa and S. Sumathi, “Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB”. Springer. Verlag. Berlin. Heidelberg, 2007.