## IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY PADA SISTEM MONITORING ONLINE SUHU SAPI POTONG BERBASIS IOT
Abi Tresna Utama, Agung Panji Sasmito, Ahmad Faisol Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia abi.tresna230699@gmail.com

## ABSTRAK
Sapi  merupakan  salah  satu  komoditas  unggulan  di  beberapa  daerah  di  Indonesia,  salah  satunya  adalah provinsi Lampung. Dari data sensus populasi peternak sapi menghasilkan peningkatan disetiap tahunnya. Dengan pemahaman petani ternak dalam membudidayakan sapi potong masih secara manual, dan tidak memperhatikan kondisi suhu pada sapi dan disekitar sapi sehingga berdampak pada penurunan bobot pada sapi. Untuk itu dibuat sistem  untuk  memantau  suhu  sapi  dan  suhu  lingkungan  agar  dapat  memudahkan  pengelola  ternak  dalam menangani masalah terkait suhu sapi. Dalam penelitian ini mengimplementasikan Inter of Things berbasis website dengan menggunakan metode logika fuzzy mamdani yang digunakan untuk menentukan lama tidaknya mini water pump menyala, Dengan adanya sistem ini pengelola ternak diharapkan dapat memantau suhu lingkungan dan suhu sapi,  serta  dapat  menjaga  suhu  sapi  tetap  stabil.  Perangkat  keras  yang  digunakan  berupa  Arduino  Uno  yang berperan  sebagai  alat  pengontrol.  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan  sensor  MLX90614  untuk mendeteksi suhu tubuh sapi, sensor DHT11 untuk mendeteksi suhu dan kelembaban lingkunagn, sensor HC-SR04 untuk mengukur ketinggian air. Hasil yang didapat dari pengujian sensor MLX90614 pada jarak 3 cm memiliki ratarata error 4,2% dan rata-rata selisih 1,6°C, pada jarak 5cm memiliki rata-rata error sebesar 4,3% dan rata-rata selisih  1,7°C,  pada  jarak  10  cm  memiliki  rata-rata  error  5,2%  dan  rata-rata  selisih  2,0°C,  pada  jarak  20  cm menghasilkan rata-rata error 9,6% dan rata-rata selisih 3,6°C. pengujian sensor DHT11 menghasilkan rata-rata error 2,4% dan rata-rata selisih 0,7°C. pengujian sensor HC-SR04 menghasilkan rata-rata error 5,53% dan rata- rata selisih 0,3.
Kata Kunci : monitoring, internet of things, fuzzy logic, sapi

## 1. PENDAHULUAN
Sapi  merupakan  salah  satu  komoditas  unggulan di beberapa daerah di Indonesia, salah satunya adalah provinsi Lampung. Dari data sensus ternak sapi yang diperoleh tahun 2016, tercatat populasi sapi di daerah Lampung  ini  hingga  tahun  2016  mencapai  665.244 ekor  sapi.  Total  populasi  ini  mengalami  peningkatan dari tahun ke tahun seperti 2017 tercatat naik menjadi 674.928, dan tahun 2018 menjadi 827.217 (Lampung, n.d.).  Kemudian  berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  penyediaan  sapi  potong  dan  daging sapi dalam negeri selama ini 98% berbasis peternakan rakyat (K P D J P D K H, Upaya Kementrian Pertanian Mewujutkan Ketahanan Pangan Asal Ternak., 2017).
Budidaya  sapi  potong  sudah  cukup  lama  secara turun temurun dilakukan petani ternak sapi potong di pedesaan. Umumnya pemahaman petani ternak dalam membudidayakan sapi potong masih sekedar tabungan dengan cara pemeliharaan tradisional (K P D J P D K H, Management Agribisnis Sapi Potong, 2016) Cukup dengan  memberi  makan  seadanya  dan  tidak memperhatikan kondisi lingkungan kandang dan sapi, sehingga berdampak pada penurunan bobot pada sapi.
Ada  beberapa  faktor  iklim yang  dapat mempengaruhi penurunan bobot pada sapi diantaranya suhu,  kelembaban,  kecepatan  angin,  dan  radiasi matahari (medion, 2018). Jika salah satu dari 4 faktor tersebut tidak diperhatikan dapat membuat sapi stress, yang  berdampak  penurunan  bobot  pada  sapi.  Contoh
pada  suhu  (suhu  lingkungan)  dapat  mempengaruhi kondisi  suhu  tubuh  sapi,  yang  mengakibatkan peningkatan  frekuensi  nafas  sapi,  suhu  normal  pada sapi  mulai  dari  38°C  sampai  40°C,  dan  suhu  kritis mulai  dari  41°C  (Sokku,  2019).  Untuk  mengatasi masalah  suhu  tubuh  sapi,  peternak  lokal  akan menyiram  tubuh  sapi  sampai  frekuensi  nafas  sapi stabil.
Tindakan  peternak  sapi  lokal  untuk  mengatasi masalah peningkatan suhu sapi kurang efektif, karena pengelola ternak harus berada di lokasi sapi, dan tidak setiap saat pengelola dapat memeriksa suhu pada sapi. Dari  permasalahan  diatas,  penelitian  ini  bertujuan merancang sistem monitoring suhu pada sapi berbasis IoT (Internet of Things), sehingga suhu pada sapi bisa di cek kapan saja dan di mana saja, dan dapat menyiran badan  sapi  secara  otomatis,  untuk  menurunkan  suhu pada sapi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  Erlina  (2017)  yang  meneliti  terkait penerapan  IOT  di  bidang  peternakan.  Penelitian tersebut berjudul “sistem monitoring suhu, kelembaban,  dan  gas  ammonia  pada  kandang  sapi perah  berbasis  teknologi  internet  of  things  (IOT)”, pada  penelitian  ini  menghasilkan  alat  yang  bertujuan memonitoring  kondisi  kandang  sapi  perah,  seperti temperature  (suhu  lingkungan),  kelembaban,  dan  gas
ammonia.  Kemudian  data  yang  terbaca  akan  di tampilkan  di  website,  adapun  alat  yang  digunakan seperti sensor DHT 22, MQ-135 dan modul ESP266. Adapun persamaan dari penelitian ini yaitu melakukan monitoring  pada  kandang  sapi,  yang  menjadi perbedaan antara sistem yang dibuat oleh Tiffani, dkk adalah,  sistem  yang  dibuat  pada  penelitian  ini  tidak hanya  memonitoring  kondisi  kandang  melainkan memonitoring  kondisi  sapi  (suhu  pada  sapi),  dan melakukannya pada sapi potong bukan sapi perah.
Penelitian  Alawiah  (2017)  yang  meneliti  terkait sistem kendali dan monitoring pada penampungan air. Penelitian  ini  berjudul  “Sistem  Kendali  dan Pemantauan  Ketinggian  Air  pada  Tangki  Berbasis Sensor Ultrasonik”, pada penelitian ini menggunakan sensor ultrasonic untuk mendeteksi ketinggian air pada tangka  air,  dan  menghasilkan  alat  yang  dapat memonitorin  ketinggian  air  pada  tangka.  Adapun persamaan  dari  penelitian  ini,  tentu  saja  sama-sama menggunakan  sensor  ultrasonic  untuk  mengukur ketinggian air. Yang menjadi perbedaan dengan sistem yang dibuat Alawiah, dkk adalah sistem yang di buat pada  penelitian  ini  hanya  mengelola  data  ketinggian air  untuk  memeriksa  stok  air  pada  penyimpanan  air yang  digunakan  untuk  menyiram  sapi,  bukan  untuk meningkatkan  kuantitas  dan  kualitas  dari  produksi suatu industry.
Penelitian  Sokku  (2019)  yang  meneliti  terkait penerapan  mikrokontroller  di  bidang  peternakan, kususnya peternakan sapi. Penelitian tersebut berjudul “Deteksi Sapi Sehat Brdasarkan Suhu Tubuh Berbasis Sensor  MLX90614  dan  Mikrokontroller”,  pada penelitian ini menggunakan sensor MLX90614 untuk mendeteksi  suhu  pada  sapi,  dan  menghasilkan  alat yang berfungsi untuk mendeteksi kesehatan pada sapi bedasarkan  suhu  pada  sapi  tersebut.  Adapun persamaan dari penelitian ini yaitu dalam menggunakan sensor untuk membaca suhu pada sapi, yaitu  sensor  MLX90614,  yang  menjadi  perbedaan antara sistem yan dibuat oleh Saharuddin, dkk adalah sistem  yang  di  buat  pada  penelitian  ini  tidah  hanya membaca suhu pada sapi, melainkan suhu lingkungan sebagai  inputan  untuk  membantu  proses  monitoring suhu sapi dari jarak jauh, dan sistem untuk membantu menurunkan suhu pada sapi.
Penelitian Ontowirjo (2018) yang meneliti terkait penerapan  IOT  pada  sistem  monitoring.  Penelitian tersebut  berjudul  “Implementasi  Internet  of  Things Pada Sistem Monitoring Suhu Dan Kelembaban Udara Pada Ruang Pengering Berbasis Web”, pada penelitian ini  menghasilkan  alat  yang  dapat  memonitoring ruangan buatan, dimana ruangan ini digunakan untuk meningkatkan  kualitas  umbi  yang  baik  dengam memonitoring  suhu  dan  kelembaban  pada  ruangang buatan tersebut, alat yang di gunakan dalam penelitian ini  seperti  Sensor  DHT-22  dan  webcam.  Adapun persamaan penelitian ini yaitu melakukan monitoring dan  menampilkan  data  yang  terbaca  oleh  alat menggunakan website. Yang menjadi perbedaan atara sistem yang dibuat oleh Ontowirjo, dkk adalah sistem
yang  dibuat  pada  penelitian  ini  tidak  melakukan monitoring kondisi kandang sapi.
Penelitian  Utomo  (2019)  yang  meneliti  terkait penerapan IOT pada monitoring suhu dan kelembapa di  ruang  server.  Penelitian  tersebut  berjudul  “Server Room Temperature & Humidity Monitoring Based on Internet  of  Thing  (IoT)”,  pada  penelitian  ini menghasilkan alat yang dapat memonitoring suhu dan kelembaban  pada  ruangan  server.  Dan  data  hasil monitoring  tersebut  disimpan  pada  database  (secara online) sehingga dapat memudahkan pengguna dalam melihat  kondisi  ruangang  server  kapanpun  dan dimanapun.  Adapun  persamaan  dari  penelitian  ini yaitu  melakukan  monitoring  dan  menyimpan  data hasih  perekaman  alat  dalam  database  (secara  online) dengan tujuan dapat di lihat kapanpun dan dimanapun. Yang  menjadi  perbedaan  antara  sistem  yang  dibuat oleh  Utomo,  dkk  adalah,  sistem  yang  dibuat  pada penelitian  ini  tidak  melakukan  monitoring  kondisi ruangan,  melainkan  kandang  sapi  (tempat  terbuka), sapi  (suhu  pada  sapi),  dan  ketinggian  ait  pada penampungan air.

## 2.2 Arduino Uno
Uno Arduino adalah board berbasis mikrokontroler pada ATmega328. Board ini memiliki 14  digital  input  /  output  pin  (dimana  6  pin  dapat digunakan  sebagai  output  PWM),  6  input  analog. Kebutuhan  daya  yang  yang  digunakan  pada  Arduino disarankan untuk board Uno adalah 7 sampai dengan 12  volt,  jika  diberi  daya  kurang  dari  7  volt kemungkinan pin 5v Uno dapat beroperasi tetapi tidak stabil  kemudian  jika  diberi  daya  lebih  dari  12V, regulator  tegangan  bisa  panas  dan  dapat  merusak board Uno  (iMe, n.d.).

## 2.3 NodeMCU
NodeMCU  adalah  sebuah  platform  IoT  yang bersifat  opensource.  Terdiri  dari  perangkat  keras berupa  System  On  Chip  ESP8266  dari  ESP8266 buatan  Esperessif  System.  NodeMCU  telah  me- package ESP8266 ke dalam sebuah board yang sudah terintergrasi  dengan  berbagai  feature  selayaknya microkontroler  dan  kapalitas  ases  terhadap  wifi  dan juga  chip  komunikasi  yang  berupa  USB  to  serial. Sehingga  dala  pemograman  hanya  dibutuhkan  kabel data  USB.  Karena  Sumber  utama  dari  NodeMCU adalah ESP8266 khusunya seri ESP-12 yang termasuk ESP-12E.  Maka  fitur  –  fitur  yang  dimiliki  oleh NodeMCU akan lebih kurang serupa dengan ESP-12. Beberapa Fitur yang tersedia antara lain 10 Port GPIO dari D0 – D10, Fungsionalitas PWM, Antarmuka I2C dan SPI, Antaruka 1 Wire 5 (Saputro, 2017).

## 2.4 Sensor MLX90614
Sensor  MLX90614  merupakan  sensor  yang digunakan untuk mengukur suhu dengan memanfaatkan radiasi gelombang inframerah. Sensor MLX90614 didesain khusus untuk mendeteksi energi radiasi inframerah dan secara otomotis telah didesain
sehingga  dapat  mengkalibrasikan  energi  radiasi inframerah  menjadi  skala  temperatur.  MLX90614 terdiri dari detektor thermopile inframerah MLX81101 dan  signal  conditioning  ASSP  MLX90302  yang digunakan  untuk  memproses  keluaran  dari  sensor inframerah.  Pada  thermopile  terdiri  dari  layer-layer atau  membran  yang  terbuat  dari  silikon  dan mengandung  banyak  sekali  termokopel  sehingga radiasi  inframerah  yang  berasal  dari  objek  akan ditangkap oleh membran tersebut (Putu, 2015) .

## 2.5 Sensor HC-RS04
Sensor  ultrasonik  adalah  sebuah  sensor  yang mengubah  besaran  fisik  (bunyi)  menjadi  besaran listrik.  Pada  sensor  ini  gelombang  ultrasonik dibangkitkan  melalui  sebuah  benda  yang  disebut piezoelektrik.  Piezoelektrik  ini  akan  menghasilkan gelombang ultrasonik dengan frekuensi 40 kHz ketika sebuah osilator diterapkan pada benda tersebut. Sensor ultrasonik  secara  umum  digunakan  untuk  suatu pengungkapan  tak  sentuh  yang  beragam  seperti aplikasi  pengukuran  jarak.  Alat  ini  secara  umum memancarkan  gelombang  suara  ultrasonik  menuju suatu  target  yang  memantulkan  balik  gelombang kearah  sensor.  Kemudian  sistem  mengukur  waktu yang diperlukan untuk pemancaran gelombang sampai kembali kesensor dan menghitung jarak target dengan menggunakan  kecepatan  suara  dalam  medium. Rangkaian penyusun sensor ultrasonik ini terdiri dari transmitter,  reiceiver,  dan  komparator.  Selain  itu, gelombang ultrasonik dibangkitkan oleh sebuah kristal tipis bersifat piezoelektrik (Arief, 2011).

## 2.6 Mini Water Pump
Kuat  aliran  air  pada  sistem  ini  menggunakan sebuah  pompa  air  kecil  yang  yang  memiliki  daya  12 Watt/220  Volt  AC/50  Hz  yang  dikendalikan  oleh sebuah Relay Modul DC 5Volt melalui kutub Normaly Open (NO) yang bekerja dengan mendapatkan signal dan  perintah  dari  Mikro  Kontroler  Arduino  Uno Atmega 328. Spesifikasi pancaran (Head) pompa mini (-water pump) menggunakan ukuran 0,7 meter/ 600l/h. Fungsi  daripada  pompa  air  ini  sebenarnya  sebagai pengganti  Solenoid  Valve  karena  tidak  didukungnya menggunakan gravitasi air seperti halnya pada sistem yang umum dipakai.

## 2.7 DHT11
DHT11  adalah  salah  satu  sensor  yang  dapat mengukur dua parameter lingkungan sekaligus, yakni suhu dan kelembaban udara (humidity). Dalam sensor ini  terdapat  sebuah  thermistor  tipe  NTC (Negative Themprature  coefficient) untuk  mengukur  suhu, sebuah  sensor  kelembaban  tipe  resistif  dan  sebuah mikrokontroller  8-bit  yang  mengolah  kedua  sensor tersebutdan  mengirim  hasilnya  ke  pin output degan format  single-wire  bi-directional  (kabel  tunggal  dua arah0.  Jadi  walaupun  kelihatannya  kecil,  DHT11  ini ternyata  melakukan  fungsi  yang  cukup  kompleks. (ajie, 2016)

## 2.8 Realy
Relay  adalah  komponen  elektronika  berupa saklar  elektronik  yang  digerakkan  oleh  arus  listrik. Secara  prinsip,  relay  merupakan  tuas  saklar  dengan lilitan kawat pada batang besi (solenoid) di dekatnya. Ketika  solenoid  dialiri  arus  listrik,  tuas  akan  tertarik karena adanya gaya magnet yang terjadi pada solenoid sehingga kontak saklar akan menutup. Pada saat arus dihentikan,  gaya  magnet  akan  hilang,  tuas  akan kembali  ke  posisi  semula  dan  kontak  saklar  kembali terbuka terbuka (Pranata, 2015)..
Relay  dikontrol  dengan  tegangan  dari  pin Arduino sehingga dapat melakukan switch. Terdapat 3 koneksi utama yaitu COM untuk input dari perangkat lain.  NC(Normaly  Close)  pada  keadaan  biasa  com akan terhubung ke pin NC. NO(Normaly Open) pada keadaan  biasa  tidak  terhubung,  namun  saat  relay mendapat  tegangan  dari  Arduino  maka  COM  akan berpindah dari NC dan terhubung dengan NO.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam Penelitian ini mengimplementasi fuzzy logic untuk  menentukan  lama-nya  waktu  penyiraman.  Pada fuzzy logic ini terdapat 2 input  untuk  menentukan durasi penyiraman, seperti input suhu lingkungan (dingin, normal, panas), dan input suhu sapi (dingin, normal, kritis).

## 3.1 Fuzzy Logic
Adapun  penerapan  fuzzy  logic  pada  mini waterpump yang diletakkan pada source code arduino, yang akan mengeluarkan output sesuai dengan aturan atau rule yang sudah di tentukan.
a. Aturan Fuzzy Logic
[R1] IF  suhu  (sapi)  KRITIS  AND  suhu (lingkungan) PANAS THEN pompa air NYALA LAMA.
[R2] IF suhu (sapi) KRITIS AND suhu (lingkungan) NORMAL THEN pompa air NYALA LAMA.
[R3] IF suhu (sapi) KRITIS AND suhu (lingkungan) DINGIN THEN pompa air NYALA SEDANG.
[R4] IF suhu (sapi) NORMAL AND suhu (lingkungan) PANAS THEN pompa airNYALA SEDANG.
[R5] IF  suhu  (sapi)  NORMAL  AND  suhu (lingkungan) NORMAL THEN pompa air MATI.
[R6] IF suhu (sapi) NORMAL AND suhu (lingkungan) DINGIN THEN pompa air MATI.
[R7] IF suhu (sapi) DINGIN AND suhu (lingkungan) PANAS THEN pompa air NYALA SEBENTAR
[R8] IF suhu (sapi) DINGIN AND suhu (lingkungan) NORMAL THEN pompa air MATI.
[R9] IF suhu (sapi) DINGIN AND suhu
(lingkungan) DINGIN THEN pompa air MATI.
b. Grafik Keanggotaan Suhu Sapi
c. Grafik Kenaggotaan Suhu Lingkungan
d. Grafik Keanggotaan Kondidi mini water pump
e. Fungsi Keanggotaan Suhu Sapi
f. Fungsi Keanggotaan Suhu Lingkungan
g. Fungsi Keanggotaan miniwaterpump
3.2 Flowchart
a. Flowchart Fuzzy
Flowchart  Fuzzy  ini  menjelaskan  proses berjalananya pengambilan durasi untuk mini waterpump seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Fuzzy
Pada gambar 1 merupakan alur kerja dari logika fuzzy. Dimulai dari penginisialisasian pin waterpump, DHT11,  dan  MLX90614  kemudian  pendeteksi  suhu oleh sensor, dilanjutkan proses fuzzifikasi, rule based, dan defuzzifikasi. Ada 4 kondisi yang akan didapatkan dari  proses  fuzzy,  seperti,  waterpump  menyala  lama, sedang,  sebentar,  dan  mati.  Kondisi  tersebut  di pengaruhi oleh suhu lingkungan dan suhu sapi.
b. Flowchart Arduino
Flowchart pada Arduino ini  menjelaskan proses berjalananya  program  dari  pengambilan  data  sampai upload  data  ke  database  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowcahrt Arduino
Pada  gambar  3.2  proses  pertama  dimulai  dari sensor  MLX90614  akan  mendeteksi  suhu  sapi, kemudian dilanjutkan pembacaan suhu dan kelembaban  udara  oleh  sendor  DHT11,  kemudaian pembacaan ketinggian air oleh sensor        HC-RS04. Setelah  data  suhu  sapi  dan  suhu  lingkungan  didapat lanjut  ke  fuzzy  logic  untuk  menentukan  kondisi miniwater pump. Jika hasil dari fuzzy logic lebih dari 0 dan tinggi air > 4cm maka mini water pump menyala.
Jika hasil dari fuzzy logic mati, maka mini water pump  mati,  maka  lanjut  ke  proses  selanjutnya,  yaitu pengiriman  data  ke  database  yang  di  lakukan  oleh nodemcu.

## 3.3 Blok Diagram system
Sensor  MLX90614  terletak  di  atas  bilik  sapi, dimana sensor ini akan membaca suhu pada sapi yang ada  pada  bilik  tersebut.  Kemudian  sensor  DHT  11 yang  terletak  di  kandang  sapi  berfungsi  untuk mendetekdi  suhu  dan  kelembaban  di  lingkunan kandang  sapi.  Dan  sensor  HC-RS04  dan mini  water pump yang diletakkan di penampungan air, berfungsi untuk  mendeteksi  stok  air.  Seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 3. blok diagram sistem
Pada  gambar  3  menunjukkan  bahwa  sensor DHT11 dan sensor MLX90614 di letakkan di kandang dan  bilik  sapi  untuk  mengukur  suhu  lingkunan, kelembaban lingkunan, dan suhu pada sapi. Sedangkan sensor HC-RS04 dan water pump di letakkan di tempat penampungan  air,  yang  mana  digunakan  untuk mengecek  ketinggian  air,  dan  untuk  mengaliri  air untuk  menyiram  sapi.  Dalam  hal  ini  dapat memudahkan  pengelola  ternak  dalam  mendeteksi masalah  sapi  yang  kepanasan  dan  menanganinya dengan  cepat,  serta  dapat  memantau  stok  air  yang digunakan  untuk  menangani  peningkatan  suhu  pada sapi.

## 3.4 DFD
a. DFD Level 0 Pada DFD level 0 ini memiliki 1 proses (proses 0), dalam proses ini memiliki 4 sumber data yaitu data suhu sapi yang didapat dari sensor MLX90614, data Krtinggian air  yang  didapat  dari  sensor  HC-SR04,  data  suhu lingkungan dan kelembapan lingkungan yang didapat dari sensor DHT11, dan data user yang di tapan dari ADMIN.
Hasil  dari  proses  0  akan  ditampilkan  di  website, diantaranya  data  rata-rata  suhu  sapi  (ditampilkan  dalam bentuk grafik), data rata-rata suhu lingkungan (ditampilkan dalam bentuk grafik), data rata-rata kelembapan lingkungan (ditampilkan dalam bentuk grafik), data ketinggian air, data tanggal,  bulan,  tahun,  jam,  dan  data  user  (hanya  pada admin). Seoerti pada Gambar 4
b. DFD Level 1 Pada  DFD  level  1  ini  memiliki  4  proses,  proses  1 memiliki  3  sumber  data  diantaranya  dari  sensor MLX90614,  sensor  HC-SR04,  dan  sensor  DHT11.  Pada proses 1 data yang didapat dari sensor akan disimpan ke tb_ monitoring,  data  yang  disimpan  di  dalam  tb_  monitoring akan  masuk  ke  proses  3  dan  4  sebagai  data  input.  Pada proses 2 memiliki 1 sumber data yaitu dari admin, proses ini merupakan proses input data user, data yang di input akan disimpan di tb_user.
Pada proses 3 proses data diambil dari tb_ monitoring diantaranya  suhu  sapi,  suhu  lingkungan,  kelembapan lingkungan  akan  dicari  nilai  rata-rata  per-jam  untuk ditampilkan  dalambentuk  grafik.  Dan  untuk  data ketinggian  air  akan  ditampilkan  data  yang  terbaru,  selain dari  tb_  monitoring  pada  proses  3  mengambil  data  dari tb_user  untuk  di  tampilkan  pada  website.  Pada  proses  4 sama  seperti  proses  3  yang  membedakan  pada  proses  4 hanya  mengambil  data  dari  tb_monitoring.  Seperti  pada Gambar 5

## Gambar 5 DFD Level 1

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Hasil  dan  Pembahasan  akan  diuraikan proses  perancangan  dan  hasil  pengujian  sistem  yang telah dibuat.

## 4.1 Pembahasan Website
Pada  pembahasan  website  ini,  ditampilkan halaman  utama  monitoring  dan  pesan  pemberitahuan kondisi penampungan air.
Gambar 6. tampilan data monitoring
Pada  gambar  6  merupakan  halaman  untuk  melihat data suhu sapi, suhu lingkungan, kelembabab udatra, dan status penampungan air secara realtime.
Gambar 7. pesan pemberitahuan status penampungan air
Pada  gambar 7 merupakan  tampilan  pesan pemberitahuan yang dikirimkan oleh sistem ke pengguna melalui WhatApp.

## 4.2 Pengujian Sensor MLX90614
Pengujian ini  menggunakan  sensor MLX90614, sensor  diujikan  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat error  pada  sensor  MLX90614.  Perubahan  nilai  pada sensor  MLX90614  dilakukan  dengan  memberi  jarak yang  berbeda  pada  setiap  pengukuran.  Seperti  pada tabel 1.

## Table 1 pengujian sensor MLX90614
Pada table 1 pengujian sensor MLX90614 yang di uji  dengan  mengukur  suhu  sapi  di  bagian  punggung, dengan  jarak  pengukuran  yang  berbeda  (3cm,  5cm, 10cm,  20cm),  dan  waktu  pengambilan  data  yang berbeda  (pagi,  siang,  sore).  Dari  pengujian  ini  pada jarak 3 cm memiliki rata-rata error 4,2 % dan rata-rata selisih 1,6 °C, pada jarak 5 cm memiliki rata-rata error 4,3  %  dan  rata-rata  selisih  1,7  °C,  pada  jarak  10  cm memiliki rata-rata error 5,2 % dan rata-rata selisih 2,0 °C, dan pada jarak 20 cm memiliki rata-rata error 9,6 % dan rata-rata selisih 3,6 °C.
4.3 Pengujian Sensor HC-RS04
Pengujian  ini  menggunakan  sensor  HC-RS04, sensor  diujikan  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat error  pada  sensor  HC-RS04.  Perubahan  nilai  pada
sensor  HC-RS04 dilakukan  dengan  pengambilan  data jarakj antara sensor HC-RS04 dengan air yang berbeda. Seperti pada tabel 2
Table 2 Pengujian Sensor HC-RS04
Pada table 2 pengujian  sensor  HC-RS04  yang  di uji  sebanyak  3  kali  dengan  jarak  antara  air  dengan sensor HC-RS04 yang berbeda-beda. Dari data yang di ambil,  memiliki  rata-rata error sebanyak  5,53%. dengan masing-masing error 0 %, 0%, 16%, dan rata- rata  selisih  sebanyak  0,3  cm.  Dengan  begitu  sensor HC-RS04 akan bekerja dengan baik pada jarak > 4 cm.

## 4.4 Pengujian Sensor DHT11
Pengujian  ini  menggunakan  sensor  DHT11, sensor  diujikan  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat error pada sensor DHT11. Perubahan nilai pada sensor DHT11  dilakukan  dengan  pengambilan  data  suhu  di waktu yang berbeda. Seperti pada tabel 3
Table 3 Pengujian Sensor DHT11
Pada table 3 pengujian sensor DHT11 yang di uji diwaktu yang berbeda. Nilai dari sensor DHT11 akan di  bandingkan  dengan  hasil  pengukuran  dari  alat Temperature  Meter.  Pengukuran  ini  memiliki memiliki rata-rata error sebanyak 2,4 % dan rata-rata selisih sebanyak 0,7 °C.

## 4.5 Pengujian rule fuzzy
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat error  yang  dihasilkan  dari  proses  fuzzy  pada  Arduino, dengan  membandingkan  nilai  output  fuzzy  dari  matlab. Seperti pada tabel 4
Tabel 4 pengujian rule fuzzy
Pada Tabel 4 terdapat pengujian rule fuzzy yang di lakukan dengan membandingkan nilai output fuzzy dari  Arduino  dengan  nilai  output  fuzzy  dari  matlab. Pada pengujian ini untuk nilai input 1 dan nilai input 2 diinputkan secara manual, baik di Arduino maupun di matlab. Dan nilai fuzzy yang didapat dari Arduino dan matlab  akan  dibandingkan.  Dari  pengujian  tersebut menghasilkan  rata-rata error 0%  dan  selisih  0. Sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai output fuzzy dari  Arduino  sama  dengan  nilai  oputput  fuzzy  dari matlab.

## 4.6 Pengujian Website
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui respon terhadap  beberapa  web  browser.  Hasil  uji  dari  web browser dapat dilihat pada Tabel 5
Table 5 Pengujian Website
Pada table 5 Pengujian Website mendapatkan hasil bahwa  semua  halaman  dan button pada  sistem  yang dibuat  telah  berhasil  dan  berjalan  dengan  baik  pada browser  Mozilla  Firefox  83.0,  Google  Chrome 87.0.4280.88,  dan  Microsoft  Edge  87.0.664.75  dan untuk  notifikasi  atau  pemberitahuan  VIA  WhatApp dapat  berjalan  dengan  baik  pada  browser  Google Chrome 87.0.4280.88. dan tidak bekerja pada browser Mozilla Firefox 83.0, dan Microsoft Edge 87.0.664.75 dikarenakan  API  (Waping)  yang  digunakan  untuk mengirim  notifikasi  atau  pesan  hanya  mendukung  di browser Google Chrome.

## 4.7 Pengujian Pengguna
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui respon pengguna  terhadap  web  yang  dibuat.  Hasil  uji  dari pengguna dapat dilihat pada Tabel 6
Table 6 Pengujian Pengguna
Keterangan :
SS = Sangat Setuju
S = Setuju KS = Kurang Setuju
TS = Tidak Setuju Dari pengujian pengguna didapatkan hasil presentase responden 50% Sangat Setuju, 47% Setuju dan 3% Kurang Setuju,  jadi  mayoritas  responden  menilai  Sangat  Setuju terhadap penggunaan aplikasi.

## 4.8 Pengujian Alat Secara Teknis
Pengujian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  melihat apakah alat datar bekerja baik. Seperti pada tabel 7
Table 7 Pengujian Secara Teknis
Pada table 7 pengujian produk secara teknis berjalan dengan  baik  untuk  setiap  komponen  sensor  dan  metode yang digunakan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil perancangan dan pengujian sistem secara keseluruhan, maka kesimpulan dari alat yang dibuat diuraikan sebagaimana berikut:
1. Bedasarkan  langkah-langkah  yang  dilaksanakan diketahuai  sistem  monitoring  suhu  sapi  potong berbsais Internet of Things dengan mengimplementasi  logika  fuzzy  mamdani  dapat dikembangkan.
2. Data  dari  sensor  dapat  dimonitoring  melalui website.
3. Data  dari  sensor  dapat  terus  di update ,  dan ditampilkan secara realtime dalam bentuk grafik.
4. Sistem  pinyiraman  air  dapat  bekerja  secara otomatis sesuai output dari fuzzy.
5. Berdasarkan hasil pengujian Rule Fuzzy yang telah dilakukan,  perhitungan  menggunakan  matlab dengan  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  arduino menghasilkan rata-rata error sebesar 0% dan rata- rata selisih sebesar 0.
6. Berdasarkan  hasil  pengujian  sensor  MLX90614 yang  telah  dilakukan,  dengan  membandingkan hasil pengukuran menggunakan Infrared termometer,
dengan hasil pengukuran
menggunakan  sensor  MLX90614  menghasilkan rata-rata  error  sebesar  4,2%  dan  rata-rata  selisih sebesar  1,6°C  untuk  jarak  3cm,  rata-rata  error sebesar  4,3%  dan  rata-rata  selisih  sebesar  1,7°C untuk jarak 5cm, rata-rata error sebesar 5,2% dan rata-rata  selisih  sebesar  2,0°C  untuk  jarak  10cm, dan  rata-rata  error  sebesar  9,6%  dan  rata-rata selisih sebesar 3,6°C untuk jarak 20cm.
7. Berdasarkan  hasil  pengujian  sensor  DHT11  yang telah  dilakukan,  dengan  membandingkan  hasil pengukuran  menggunakan  Suhu  (Temperature meter (°C)), dengan hasil pengukuran menggunakan  sensor  DHT11  menghasilkan  rata- rata error sebesar 2,4% dan rata-rata selisih sebesar 0,7°C.
8. Berdasarkan hasil pengujian sensor HC-RS04 yang telah  dilakukan,  dengan  membandingkan  hasil pengukuran  manual  menggunakan  penggaris, dengan hasil pengukuran menggunakan sensor HC- RS04  menghasilkan  rata-rata  error  sebesar  5,53% dan rata-rata selisih sebesar 0,3cm.
9. Bedasarkan hasil pengujian fungsional sistem yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa  website dapat  bekerja  dengan  baik  paka  browser  Google Chrome  87.0.4280.88,  untuk  browser  Microsoft Edge  87.0.664.75.  dan  Mozilla  Firefox  83.0 pengiriman  pesan  via  WhatApp  tidak  dapat bekerja.
10. Hasil  pengujian  pengguna  dari  15  responden menunjukkan  bahwa  0%  pengguna  menyatakan tidak  setuju,  3%  pengguna  menyatakan  kurang setuju,  47%  menyatakan  bahwa  pengguna  setuju, dan  50%  menyatakan  bahwa  pengguna  sangat setuju.

## 5.2 Saran
Dalam  melakukan  penyusunan  skripsi  mulai pembuatan laporan hingga alat dapat beroperasi, penyusun mendapatkan  hasil  yang  baik  dan  memuaskan,  namun walau  demikian,  penyusun  menyadari  bahwa  dalam penyusunan skripsi dan pembuatan alat ini masih terdapat banyak  kelemahan  yang  perlu  dilakukan  perbaikan  agar kinerja system dapat lebih optimal, diantara:
1. Pembacaan  data  suhu,  dan  penyiraman  otomatis dapat  bekerja  dengan  baik  pada  maket  berskala 1:25. Diharapkan pengembang selanjutnya dapat mengaplikasikan  program  ini  pada  kandang  sapi yang sebenarnya.
2. Hasil perhitungan fuzzy mamdani dan perhitungan  dengan  metlab  menghasilkan  error 0%.  Diharapkan  untuk  pengembang  berikutnya bisa  menggunakan  metode  yang  lain  seperti metode fuzzy tsukamoto, fuzzy sugeno, dll. Agar dapat  membandingkan  tingkat  error  dengan metode yang sudah digunakan.
3. Model  sensor  MLX90614  yang  digunakan  dapat mendeteksi  suhu  pada  object  dengan  baik  pada jarak  <  =  4  cm.  akan  lebih  baik  jika  pengemba selanjutnya  dapat  menggunakan  model  sensor MLX90614ESF-BCC atau model sensor MLX90614ESF-DCI  dengen  jarak  pembacaan yang lebih jauh.
4. Sensor ultrasonic dapat mendeteksi jarak dengan baik,  tetapi  tidak  cocok  untuk  ditempatkan  pada tempat  terbuka.  karena  sensor  dapat  rusak  jika terkena air (cuaca hujan). Diharapkan pengambang  selanjutnya  dapat  mendesain  ulang untuk  penempatan  ultrasonic  agar  tidak  terkena air dari luar (air hujan), dan air dari dalam (air dari penampungan), atau dapat giganti dengan sensor yang  kusus  untuk  mengukur  ketinggian  air  dan dapat ditempatkan di tempat terbuka.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lampung,  B.  P.  (n.d.). Tabel  Dinamis  Subjek Peternakan . Retrieved September 29, 2020, from Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Lampung: https://lampung.bps.go.id/subject/24/peternakan. html#subjekViewTab5.
[2] K  P  D  J  P  D  K  H.  (2017,  Juni  14). Upaya Kementrian  Pertanian  Mewujutkan  Ketahanan Pangan  Asal  Ternak. Retrieved  September  29, 2020,  from  KEMENTRIAN  PERTANIAN DIREKTORAT  JENDRAL  PETERNAKAN DAN KESEHATAN
HEWAN: https://ditjenpkh.pertanian.go.id/upaya- kementerian-pertanian-mewujudkan-ketahanan- pangan-asal-ternak
[3] K P D J P D K H. (2016, Juni 13). Management Agribisnis Sapi Potong . Retrieved September 29, 2020,  from  KEMENTRIAN  PERTANIAN DIREKTORAT  JENDRAL  PETERNAKAN DAN
KESEHATAN HEWAN:
https://ditjenpkh.pertanian.go.id/manajemen- agribisnis-sapi-potong
[4] medion. (2018, April 28). Menanggulangi Stress pada  Sapi  Potong .  Retrieved  sEPTEMBER  29, 2020, from medion Bandung-Indonesia:
https://www.medion.co.id/id/menanggulangi- stress-pada-sapi-potong/
[5] Sokku, S. R., & Harun, S. F. (2019, December). Deteksi  Sapi  Sehat  Berdasarkan  Suhu  Tubuh Berbasis Sensor MLX90614 dan Mikrokontroller.  In  Seminar  Nasional  LP2M
UNM.
[6] Erlina,  T.  (2017).  Sistem  Monitoring  Suhu, Kelembaban  Dan  Gas  Amonia  Pada  Kandang Sapi Perah Berbasis Teknologi Internet of Things (Iot). JITCE (Journal of Information Technology and Computer Engineering), 1(01), 1-7.
[7] Alawiah, A., & Al Tahtawi, A. R. (2017). Sistem kendali  dan  pemantauan  ketinggian  air  pada tangki  berbasis  sensor  ultrasonik.  KOPERTIP: Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Informatika  dan Komputer, 1(1), 25-30.
[8] Ontowirjo,  F.  Y.,  Poekoel,  V.  C.,  Manembu,  P. D., & Robot, R. F. (2018). Implementasi Internet of  Things  Pada  Sistem  Monitoring  Suhu  dan Kelembaban  Pada  Ruangan  Pengering  Berbasis Web. Jurnal Teknik Elektro Dan Komputer, 7(3), 331-338.
[9] Utomo, M. A. P., Aziz, A., & Harjito, B. (2019, August).  Server  room  temperature  &  humidity monitoring based on Internet of Thing (IoT). In Journal  of  Physics:  Conference  Series  (Vol. 1306, No. 1, p. 012030). IOP Publishing.
[10] iMe. (n.d.). Pengertian Arduino UNO . Retrieved September  29,  2020,  from  iMe  (iLearning Media): https://ilearning.me/sample-page- 162/arduino/pengertian-arduino-uno/
[11] Saputro,  T.  T.  (2017,  April  17). Mengenal NodeMCU:  Pertemuan  Pertama .  Retrieved sEPTEMBER 29, 2020, from embeddednesia.com:
https://embeddednesia.com/v1/tutorial- nodemcu-pertemuan-pertama/
[12] Putu,  Y.  N.  N.,  &  Pebralia,  J.  (2015).  Studi Penerapan Sensor MLX90614 Sebagai Pengukur Suhu  Tinggi  secara  Non-kontak  Berbasis Arduino  dan  Labview.  Prosiding  Simposium Nasional Inovasi dan Pembelajaran Sains.
[13] Arief, U. M. (2011). Pengujian sensor ultrasonik ping  untuk  pengukuran  level  ketinggian  dan volume  air.  Jurnal  Ilmiah  Elektrikal  Enjiniring UNHAS, 9(2), 72-77.
[14] Pranata, T., & Beni Irawan, I. (2015). Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Penyiraman Tanaman Otomatis  Berbasis  Mikrokontroler.  Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi, 3(2).