## IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC SUGENO UNTUK SISTEM PEMBERI PAKAN LELE OTOMATIS MENGGUNAKAN ARDUINO UNO
Muhammad Rizaldhy Fatahillah (1318028) Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang riezjal@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  proses  budidaya  lele  ada  beberapa  faktor  yang  berpengaruh  dalam  perkembangan  lele  yaitu pemberian  pakan  dan  status  air  kolam  agar  menghasilkan  kualitas  lele  yang  bagus.  Penelitain  ini  dilakukan  di tambak lele milik pak meru jln. sumber waras, kalirejo. Saat ini pemberian pakan lele di tambak tersebut masih dilakukan  secara  manual  dan  pemberian  takaran  pakannya  hanya  sesuai  perkiraan.  Sehingga  memunculkan sebuah ide untuk membuat aplikasi monitoring status air dan alat pemberian pakan secara otomatis.
Aplikasi  pemberi  pakan  lele  ini  dibangun  berbasis  desktop  menggunakan  Delphi  xe5  yang  terintegrasi dengan  Arduino  Uno,  penulis  menggunakan  delphi  xe5  untuk  menampilkan  hasil  monitoring  tambak  lele  dan untuk sistem pemberian pakan otomatis menggunakan arduino uno dengan pengguna motor servo sebagai buka tutup pakan dan  sensor turbidity  untuk  melakukan  kalibrasi status  kondisi air. Penerapan  metode Fuzzy  Logic Sugeno terdapat pada Arduino Uno, Fuzzy Logic Sugeno merupakan metode inferensi fuzzy untuk aturan yang direpresentasikan dalam bentuk  IF  –  THEN, dimana output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear.
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dalam penerapan metode fuzzy logic sugeno pada arduino uno berhasil  dilakukan,  dapat  menampilkan  hasil  monitoring  kondisi  air  tambak  lele  pada  aplikasi  desktop  dan sistem  pemberian  pakan  lele  otomatis  dapat  berjalan  sesuai  dengan  waktu  yang  telah  ditentukan  pada  alat tersebut.
Kata kunci : Lele, Fuzzy Logic Sugeno, Desktop, Delphi XE5, Arduino Uno
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Budidaya  lele  pada  tambak  lele  merupakan suatu  kegiatan  proses  membesarkan  lele  dalam  suatu kolam tambak. Agar memperoleh  hasil yang optimal maka  perlu    disiapkan  suatu  kondisi  lingkungan tertentu  yang  sesuai  dengan  kehidupan  budidaya. Faktor  utama  yang  sangat  menentukan  produktivitas budidaya lele adalah kualitas air dalam kolam tambak dan  pemberian  pakan  lele  tepat  pada  waktunya, karena  merupakan  syarat  tumbuh  bagi  lele  yang sedang dipelihara.
Berdasarkan  wawancara  kepada  Pak  Meru selaku  pemilik  tambak  lele  di  Jln.  Sumber  Waras, Kalirejo  untuk  mengetahui  kondisi  kolam  lele  yang bersangkutan harus menuju kolam tersebut. Kesulitan Pak  Meru  adalah  ketika  yang  bersangkutan  tidak berada ditempat sehingga kolam tambak terbengkalai. Kelemahan  ini  membuka  mata  penulis  untuk  terjun dan  memberi  gagasan  dan  implementasi  dalam menemukan solusi satu demi satu dalam permasalahan  itu.  Menurut  penulis  permasalahan  itu timbul  tidak  lain  dari  kurangnya  cara  dan  kurangnya ide untuk menangani alat penunjang proses budidaya lele yang menurut penulis kurang lengkap.
Oleh karena itu, penulis tertarik untuk membuat sebuah alat yang dapat membantu perkembangan dan
budidaya  lele  pada  kolam  tambak.  Alat  ini  nantinya dapat memberikan pakan lele otomatis sesuai dengan waktu  yang  ditentukan  dan  dapat  melakukan monitoring  kondisi  tambak  lele  melalui  aplikasi desktop.  Tampilan  dalam  desktop  nantinya  akan berisi  tentang  tingkat  kekeruhan  air  dan  ketinggian stok  yang  diolah  menggunakan  metode  Fuzzy  Logic Sugeno  karena  metode  ini  memudahkan  dalam penentuan  kriteria  pada  setiap  sensor  dengan pemberian  bobot  untuk  mendapatkan  nilai  maksimal pada  kondisi  tambak  dan  penggunaaan  arduino  uno dapat  mengontrol  beberapa  sensor  yang  digunakan dalam otomatisasi alat yang hendak penulis buat.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  dapat diambil  beberapa  rumusan  masalah  dalam  penelitian ini, yaitu sebagai berikut :
1. Bagaimana  proses  implementasi  arduino  uno dan sensor yang digunakan ke dalam tambak ?
2. Bagaimana  implementasi  metode  Fuzzy  Logic Sugeno pada arduino uno ?
3. Bagaimana  implementasi  untuk  menampilkan data hasil monitoring ke dalam aplikasi desktop ?
1.3. Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan  beberapa  batasan  masalah.  Batasan- sebagai berikut :
1. Sistem  ini  dibangun  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  C  pada  alat,  bahasa pemrograman pascal pada desktop dan manajemen
database -nya
menggunakan MySQL.
2. Aplikasi  Monitoring  ini  menggunakan  metode Fuzzy Logic Sugeno .
3. Sistem  ini  mengambil  data  dari  tambak  lele kemudian di upload ke database .
4. Sistem ini mengambil data pada jam yang sudah ditentukan.
5. Aplikasi Monitoring ini dibuat berdasarkan studi kasus pada tambak lele.
6. Pada  sensor turbidity tingkat  cahaya  sangat berpengaruh dalam kalibrasi sensor.
7. Jumlah  maksimal  lele  pada  penelitian  ini  265 ekor,  jenis  pakan  yang  digunakan  yaitu  pelet dengan ukuruan tempat pakan 5x10cm dan berat pakan 400 gram.

## 1.4. Tujuan
Tujuan  yang  dapat  dicapai  dalam  pembuatan aplikasi monitoring berbasis desktop adalah  sebagai berikut:
1. Penggunaan arduino uno sebagai kontrol sensor SRF untuk  mengetahui stok pakan,  motor servo digunakan  sebagai  buka  tutup  pemberi  pakan lele,  sensor turbidity untuk  menunjukkan kondisi  kekurahan  air,  data  hasil  monitoring pada  tambak  lele  di upload menggunakan SIM 800l sesuai waktu yang ditentukan menggunakan RTC .
2. Mengimplementasikan  metode Fuzzy  Logic Sugeno  menggunakan arduino  uno dengan penggunaan  sensor turbidity dan  sensor srf sebagai input data.
3. Mengimplementasikan aplikasi monitoring tambak  lele  menggunakan Delphi  XE5 dan notifikasi berupa sms .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Menurut  penelitian  dari  Hani,  S.(2010)  dengan judul  Sensor  Ultrasonik  Srf  05  Sebagai  Pemantau Kecepatan  Kendaraan  Bermotor  mengatakan  ada  3 kesimpulan  dari  hasil  penelitiannya  dengan  sensor SRF  atau  ultrasonic  yaitu  kesimpulan  yang  pertama, bahwa pengukuran dengan sensor SRF atau ultrasonic dapat  dilakukan  jika  terdapat  objek  pantul  sebagai bidang  pantul  dalam  hal  ini  bidang  pantul  adalah body kendaraan. Pengukuran dilakukan di udara serta tegak  lurus  terhadap  bidang  objek  ukur  agar  sinyal
yang dipantulkan dapat diterima kembali. Kesimpulan  yang  kedua  dari  penelitian  Hani, S.(2010) menyatakan bahwa, perlu adanya penampang pemantul yang datar agar sensor ini dapat bekerja  dengan  maksimal.  Nilai  hasil  pengukuran sering kurang presisi disebabkan adanya tunda waktu pada  sensor  ultrasonic,  sehingga  hasil  tidak  bisa akurat.  Sehingga  sensor  ultrasonic  ini  kurang  bagus untuk  aplikasi  pengukuran  kecepatan.  Kesimpulan yang  terakhir  atau  yang  ketiga  dari  penelitian  Hani, S.(2010)    menyatakan  bahwa  kecepatan  angin  juga sangat  mempengaruhi  kinerja  dari  sensor  ultrasonic. Hal  ini  karena  sensor  ini  merupakan  sensor  yang bekerja dengan sistem pemantulan sinyal suara.
Menurut penelitian dari Maemunnur dkk.(2016) dengan  judul  Rancang  Bangun  Sistem  Alat  Ukur Turbidity  Untuk  Analisis  Kualitas  Air  Berbasis Arduino  Uno  yaitu,  sistem  alat  ukur  turbidimeter yang  dibuat  adalah    online  dengan  menggunakan metode    nephelometrik  yaitu    memanfaatkan intensitas  cahaya  yang  dihamburkan  oleh  partikel  di dalam  air.  Komponen  yang  digunakan  dalam  sistem sensor yang dibuat adalah dioda laser 650 nm sebagai sumber  cahaya  yang  ditembakkan  ke  dalam  air.  Dan fotodioda  TSL250  sebagai  detector  atau  penangkap intensitas cahaya yang dihamburkan. Kedua komponen  ini  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga posisi  antara  detector  dan  sumber  cahaya  90  derajat. Selanjutnya  data  yang  dihasilkan  dari  sistem  sensor turbidty    ini  diolah  oleh  arduino  UNO    sehingga menjadi  nilai  kekeruhan  air  dan  ditampilkan  dalam display  LCD  2x16.  Kesimpulan  yang  diperoleh  dari penelitian  Maemunnur  dkk.(2016)    ini  adalah diperoleh  rata-rata  tingkat  akurasi  pengukuran  yang dapat  dilakukan  alat  ini  adalah  98,70%  dan mempunyai  rata-rata  kesalahan  atau  error  sebesar 1,3%.  Selain  itu  juga  alat  ini  mempunyai    tingkat presisi  yang  cukup  baik,  tetapi  alat  ukur  yang  dibuat ini  hanya  dapat  mengukur  dari  0  –    150  NTU  dan sebagai  tambahan    setelah  melakukan  pengujian didapatkan  nilai resolusi alat  yaitu 0,17 NTU artinya perubahan nilai kekeruhan terkecil yang dapat dibaca oleh alat ukur ini yaitu 0,17 NTU.
Menurut penelitian dari Rachmansyah, F.(2013) dengan judul Perancangan Dan Penerapan  Alat Ukur Kekeruhan  Air  Menggunakan  Metode  Nefelom  etrik Pada  Instalasi  Pengolahan  Air  Dengan  Multi  Media Card  (Mmc)  Sebagai  Media  Penyimpanan  (Studi Kasus  Di  Pdam  Jember)  mendapatkan  2  kesimpulan yaitu  kesimpulan  yang  pertama  menyatakan  bahwa pada perancangan dan penerapan alat ukur kekeruhan air yang dilakukan menggunakan metode nefelometrik      pada  instalasi  pengolahan  air  PDAM Jember  menggunakan  Multi  Media  Card  (MMC) mengalami  nilai      error      rata-rata    sebesar  7,56  % untuk  mendeteksi  kekeruhan  air.  Pada  kesimpulan kedua,  menyatakan  bahwa  ketika  nilai  kekeruhan  air
terdeteksi  2  NTU  maka  tegangan  output  pada  sensor bernilai  1,48  V.  Sedangkan  pada  saat  kekeruhan  air terdeteksi  18  NTU  maka  tegangan  output  sensor bernilai 2,34 V. Hal ini membuktikan bahwa semakin tinggi  tingkat  kekeruhan  air  maka  tegangan  output pada sensor juga mengalami kenaikan.

## 2.2. Fuzzy Logic
Menurut  Asus  Naba,  logika  fuzzy  adalah: “Sebuah  metodologi berhitung dengan  variabel  kata- kata (linguistic variable) sebagai pengganti berhitung dengan  bilangan.  Kata-kata  digunakan  dalam  fuzzy logic  memang  tidak  sepresisi  bilangan,  namun  kata- kata jauh lebih dekat dengan intuisi manusia” (Naba, Agus.,  2009).  Mengenai  logika  fuzzy  pada  dasarnya tidak  semua  keputusan  dijelaskan  dengan  0  atau  1, namun  ada  kondisi  diantara  keduanya,  daerah diantara  keduanya  inilah  yang  disebut  dengan  fuzzy atau  tersamar.  Secara  umum  ada  beberapa  konsep sistem  logika  fuzzy  yaitu  Himpunan  tegas  yang merupakan nilai keanggotaan suatu item dalam suatu himpunan  tertentu,  himpunan  fuzzy  yang  merupakan suatu  himpunana  yang  digunakan  untuk  mengatasi kekakuan  dari  himpunan  tegas,  fungsi  keanggotaan yang memiliki interval 0 sampai 1, variabel linguistic yang  merupakan  suatu  variabel  yang  memiliki  nilai berupa  kata-kata  yang  dinyatakan  dalam  bahasa alamiah  dan  bukan  angka,  operasi  dasar  himpunan fuzzy  merupakan  operasi  untuk  menggabungkan  dan atau  memodifikasi  himpunan  fuzzy,  aturan  (rule)  if- then  fuzzy  merupakan  suatu  pernyataan  if-then, dimana beberapa kata-kata dalam pernyataan tersebut ditentukan oleh fungsi keanggotaan.

## 2.3. Fuzzy Logic Sugeno
Fuzzy metode  sugeno  merupakan  metode inferensi fuzzy untuk  aturan  yang  direpresentasikan dalam bentuk IF – THEN , dimana output (konsekuen) sistem  tidak  berupa  himpunan fuzzy ,  melainkan berupa  konstanta  atau  persamaan  linear  (Sri,  K., 2002). Metode ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985. Model Sugeno menggunakan fungsi keanggotaan Singleton yaitu fungsi keanggotaan  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  1 pada  suatu  nilai crisp tunggal  dan  0  pada  nilai crisp yang  lain.  Untuk Orde 0  dengan  rumus  seperti  pada persamaan 2.1.
IF (x1 is a1) ° (x2 is A2) °…°(xn is An) THEN z= k Persamaan 2.1 Orde 0 dengan Ai adalah  himpunan fuzzy ke i (index) sebagai  antaseden  (alasan),  °  adalah  operator  fuzzy (AND  atau  OR)  dan k merupakan  konstanta  tegas sebagai konsekuen (kesimpulan). Sedangkan rumus Orde 1 seperti pada persamaan 2.2. IF (x1 is a1) ° (x2 is A2) °…°(xn is An) THEN z = p1*x1+…+pn*xn+q Persamaan 2.2 Orde 1
dengan Ai adalah  himpunan fuzzy ke i (index) sebagai antaseden , ° adalah operator fuzzy ( AND atau OR ),  index pl adalah  konstanta  ke i (index) dan q juga merupakan konstanta dalam konsekuen .
3. METODE PENELITIAN
3.1. Deskripsi Sistem
Sistem  saat  ini,  untuk  pemberian  pakan dilakukan 3 kali sehari dan diberikan secara langsung, yaitu  pagi,  sore  dan  malam  hari.  Pada    pagi  hari diberikan  takaran  pakan  60  gram,  sore    hari    140 gram dan malam hari 200 gram.  Takaran ini berlaku untuk  lele  umur  40  hari  dengan  luas  kolam  1x4m 2 kedalam  kolam  1m 2 .  Karena  lele  sangkuriang termasuk  hewan  nocturnal  (aktif  pada  malam  hari). Pakan  yang  diberikan  berupa  butiran  pelet  (yang dapat  tenggelam  dalam  air).  Pada  pengecekan kekeruhan  air  pemilik  juga  harus  melihat  secara langsung  kondisi  tambak  lele  dengan  alat  seadanya. Dengan adanya beberapa permasalahan yang diperoleh,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  otomatis pemberi  pakan  lele  dan  monitoring  kondisi  tambak lele.

## 3.2. Desain Sistem
Desain  sistem  berikut  adalah  bagaimana  suatu sistem dibangun, dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Desain Sistem
3.3. Fuzzy Set Input 1. Fuzzy Set Status Air Kotor
Gambar 2 Fuzzy Set Status Air Kotor

## Tabel 1 Koordinat Sumbu X dan Y
Koordinat Sumbu X dan Y Nilai X1,Y1 0,1 X2,Y2 40,1 X3,Y3 50,0 X4,Y4 100,0
2. Fuzzy Set Status Air Sedang
Gambar 3 Fuzzy Set Status Air Sedang

## Tabel 2 Koordinat Sumbu X dan Y
Koordinat Sumbu X dan Y Nilai X1,Y1 0,0 X2,Y2 40,0 X3,Y3 50,1 X4,Y4 75,0 X5,Y5 100,0
3. Fuzzy Set Status Air Bersih
Gambar 4 Fuzzy Set Status Air Bersih

## Tabel 3 Koordinat Sumbu X dan Y
Koordinat Sumbu X dan Y Nilai X1,Y1 0,0 X2,Y2 50,0 X3,Y3 75,1 X4,Y4 100,1
4. Fuzzy Set Status Pakan Penuh
Gambar 5 Fuzzy Set Status Pakan Penuh
Tabel 4 Koordinat Sumbu X dan Y Koordinat Sumbu X dan Y Nilai X1,Y1 0,1 X2,Y2 2,1 X3,Y3 6,0 X4,Y4 10,0 5. Fuzzy Set Status Pakan Sedang
Gambar 6 Fuzzy Set Status Pakan Sedang
Tabel 5 Koordinat Sumbu X dan Y Koordinat Sumbu X dan Y Nilai X1,Y1 0,0 X2,Y2 2,0 X3,Y3 6,1 X4,Y4 8,0 X5,Y5 10,0

## 6. Fuzzy Set Status Pakan Sedikit
Gambar 7 Fuzzy Set Status Pakan Sedikit

## Tabel 6 Koordinat Sumbu X dan Y
Koordinat Sumbu X dan Y Nilai X1,Y1 0,0 X2,Y2 6,0 X3,Y3 8,1 X4,Y4 10,1
3.4. Fuzzy Set Output
1. Fuzzy Set Status Air Kolam Awas

## Gambar 8 Fuzzy Set Status Air Kolam Awas

## Tabel 7 Koordinat Sumbu X dan Y
Koordinat Sumbu X dan Y Nilai X1,Y1 0,1 X2,Y2 0.332,1 X3,Y3 0.498,0 X4,Y4 0.996,0 2. Fuzzy Set Status Air Kolam Waspada Gambar 9 Fuzzy Set Status Air Kolam Waspada

## Tabel 8 Koordinat Sumbu X dan Y
Koordinat Sumbu X dan Y Nilai X1,Y1 0,0 X2,Y2 0.332,0 X3,Y3 0.498,1 X4,Y4 0.664,0 X5,Y5 0.996,0
3. Fuzzy Set Status Air Kolam Aman
Gambar 10 Fuzzy Set Status Air Kolam Aman

## Tabel 9 Koordinat Sumbu X dan Y
Koordinat Sumbu X dan Y Nilai X1,Y1 0,0 X2,Y2 0.498,0 X3,Y3 0.664,1 X4,Y4 0.996,1

## 3.5. Rule
Tabel 10 Tabel Rule Fuzzy

## 3.6. Struktur Menu
Struktur  menu  pada aplikasi ini  didalamnya terdapat  4  menu  yaitu  Menu  File,  Monitoring,  Data Fuzzy  dan  Fuzzy.  Diagram  struktur  menu  dapat dilihat pada Gambar 11.
Bobot dan Rule Login File Fuzzy Sugeno Monitoring Grafik Keanggotaan Status Pakan Grafik Keanggotaan Status Air Data Fuzzy Logout Exit Grafik Keanggotaan Kondisi Kolam
Gambar 11 Struktur Menu

## 3.7. Flowchart Metode
Flowchart atau  alur  pada metode  fuzzy  logic sugeno ditunjukkan pada Gambar 12.
Input Fuzzyfikasi Output Penalaran Defuzzyfikasi Basis Pengetahuan Start End Gambar 12 Flowchart Metode Fuzzy Logic Sugeno
Berikut  ini  keterangan  langkah-langkah  dari Gambar 12 :
1. Input  adalah  nilai  masukan  yang  digunakan yaitu nilai sensor turbidity dan SRF. Fuzzifikasi adalah  proses  perubahan  variabel  numerik menjadi  variabel  linguistik.  Fungsi  fuzzifikasi digunakan  untuk  mengubah  nilai  tegas,  misal a ∈ B,  ke  suatu  himpunan  fuzzy  C  dengan  nilai keanggotaan  a.  Fuzzifikasi  diharapkan  dapat membantu  menyederhanakan  komputasi  yang harus  dilakukan  oleh  sistem  tersebut  dalam proses inferensinya.
2. Penalaran  logika  fuzzy  adalah  suatu  cara penarikan  kesimpulan  berdasarkan  seperangkat implikasi fuzzy dan suatu fakta yang diketahui.
3. Basis pengetahuan memuat fungsi-fungsi keanggotaan  dari  himpunan-himpunan  fuzzy yang  terkait  dengan  nilai  dari  variabel-variabel linguistik yang dipakai dan aturan-aturan berupa implikasi fuzzy.
4. Defuzzifikasi digunakan menerjemahkan himpunan  nilai  keluaran  kedalam  nilai  yang tegas.
5. Output adalah    hasil  yang  diperoleh  dari  proses fuzzyfikasi,  penalaran,  basis  pengetahuan, deffuzyfikasi.

## 3.8. Flowchart Alat
Flowchart atau alur pada alat ditunjukkan pada Gambar 13.
Start Apakah kondisi tambak lele aman ? Data dari sensor SRF Apakah stok pakan sedikit? T Y Pengambilan data dari sensor turbidity dan sensor srf pada pukul 00:00, 06:00, 12:00, 24:00 Pengolahan data dari sensor turbidity dan sensor srf menggunakan metode fuzzy logic sugeno Hasil dari rule Mengirimkan informasi kondisi tambak lele kepada user melalui sms Y Y Informasi kepada user melalui sms bahwa pakan sedikit T Mengirimkan data ke dalam database Memberi pakan sesuai jam dengan RTC sebagai pengingat waktu dan motor servo sebagai buka / tutup pakan End

## 3.9. Flowchart Aplikasi
Flowchart atau  alur  pada  aplikasi ditunjukkan pada Gambar 14.
Start
Username dan Password Validasi Monitoring Fuzzy Sugeno Logout Pilih Range tanggal Grafik sesuai range tanggal Cetak Grafik Database monitoring Cari sesuai range tanggal Y Y Y T T T T Y Y Data Fuzzy Bobot dan Rule T T Status Air Bobot dan Rule Fuzzy Y Pilih tanggal Cari sesuai tanggal Database monitoring Hasil Proses Perhitungan Metode Report Grafik T Y Status Pakan End Y Y Grafik Keanggotaan Y T Print Report Perhitungan T Y

## Gambar 14 Flowchart Aplikasi

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  memuat  hasil  dan  pembahasan tentang penelitian yang dilakukan.
4.1. Rangkaian Alat Rangkaian  alat  yang  dibuat  menggabungkan arduino uno sebagai microcomputer , sensor turbidity sebagai  pendeteksi  kekeruhan  air,  sensor SRF untuk mendeteksi  ketinggian  stok  pakan, RTC sebagai waktu, SIM  800L sebagai  pengirim  data  ke  dalam database dan  sms,  dan  motor servo sebagai  aktuator stok  pakan.  Gambar  15  hasil  rangkaian  alat  yang telah dibuat.

## Gambar 15 Rangkaian Alat

## 4.2. Tampilan Form Login
Pada  bagian  ini  merupakan form  login  admin apabila  nama  pengguna  dan password benar  maka akan  menuju  ke form  monitoring apabila  salah memasukkan  nama  pengguna  dan password ketika login maka  akan  ada  peringatan  nama  pengguna  dan password harus  benar.  Berikut  tanpilan form  login dapat dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 16 Form Login
4.3. Tampilan Form Monitoring
Pada  bagian  ini  merupakan  tampilan form monitoring grafik  tambak  lele.  Pemilihan range tanggal  bertujuan  untuk  menampilkan  data  yang hendak  akan  ditampilkan  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 17.

## Gambar 17 Form Monitoring

## 4.4. Tampilan Form Data Fuzzy
Pada  bagian  ini  merupakan  tampilan form yang digunakan  sebagai  acuan  utama  untuk  perhitungan metode fuzzy  logic  sugeno .  Di  dalam form data rule terdapat fuzzy set status air , fungsi keanggotaan status air , fuzzy set status pakan, fungsi keanggotaan status pakan,  bobot  tiap  element,  dan fuzzy  rule .  Berikut beberapa form data fuzzy yang  ditunjukkan  pada gambar 18-21.
Gambar 18 Form Fuzzy Set Status Air
Gambar 19 Form Fuzzy Set Status Pakan
Gambar 20 Form Fuzzy Set Kondisi Air Kolam

## Gambar 21 Form Bobot dan Rule
4.5. Tampilan Form Fuzzy Sugeno
Pada  bagian  ini  merupakan form yang menampilkan  hasil  perhitungan  dari  metode fuzzy logic sugeno berdasarkan  pemilihan  tanggal  yang benar.  Tampilan  pada  perhitungan dapat  dilihat  pada Gambar 22.

## Gambar 22 Form Fuzzy Sugeno
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penerapan  sistem  terhadap  permasalahan  yang  ada dalam  perancangan  pemberian  pakan  lele  otomatis adalah sebagai berikut :
1.  Pengujian  fungsional  pada  aplikasi desktop Implementasi Fuzzy Logic Sugeno Untuk Sistem Pemberi  Pakan  Lele  Otomatis  Menggunakan Arduino Uno dapat berjalan 100%.
2.  Pengujian  perhitungan  metode  manual  dan perhitungan  metode  pada desktop hasilnya sama.
3. Error pengujian  pada  sensor turbidity sebesar 7,33% dan pada sensor SRF sebesar 4%.
4. Pengujian  kompabilitas  pada PC  Windows 7 Ultimate dapat berjalan 100%, PC Windows 8.0
Pro dapat berjalan 100% dan pada PC Windows 8.1 Pro dapat berjalan 100%.

## 5.2. Saran
Aplikasi  pemberian  pakan  lele  otomatis  ini  pun masih  memiliki  beberapa  keterbatasan,  sehingga penulis  menyarankan  untuk  pengembangan  aplikasi pemberian pakan lele otomatis selanjutnya agar :
1. Tidak  hanya  menampilkan  kondisi  kekeruhan air diharapkan ada penambahan sensor PH air.
2. Aplikasi desktop yang  telah  dibuat  untuk kedepannya  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk web karena  memudahkan  pengambilan  data yang telah di upload pada database hosting.
3. Untuk  kedepannya  penggunaan  mikrokontroler dapat  dikembangkan  menggunakan arduino mega karena  memilik  spesifikasi  yang  lebih tinggi  daripada  yang  penulis  gunakan  yaitu arduino uno .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hani,  S.,  2010.  SENSOR  ULTRASONIK  SRF 05  SEBAGAI  PEMANTAU  KECEPATAN KENDARAAN BERMOTOR. Jurnal Teknologi, 3(2), pp. 120-128.
[2] Kusumadewi,    Sri.,  2002.    Analisis  Desain Sistem  Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box  Matlab. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[3] Maemunnur, A.F., Wiranto, G. and Waslaluddin, W., 2016. RANCANG BANGUN SISTEM  ALAT  UKUR  TURBIDITY  UNTUK ANALISIS KUALITAS AIR BERBASIS ARDUINO  UNO. Fibusi  (Jurnal  Online Fisika) , 4 (1), pp.1-8.
[4] Naba, Agus., 2009.  Belajar Cepat Fuzzy  Logic Menggunakan  MATLAB,  Yogyakarta,  Andi Offset.
[5] Rachmansyah, F., Utomo, S.B. and Sumardi, S., 2014.PERANCANGAN  DAN  PENERAPAN ALAT UKUR KEKERUHAN AIR MENGGUNAKAN METODE NEFELOMETRIK PADA INSTALASI PENGOLAHAN AIR DENGAN MULTI MEDIA  CARD  (MMC)  SEBAGAI  MEDIA PENYIMPANAN  (STUDI  KASUS  DI  PDAM JEMBER). BERKALA  SAINSTEK , 2 (1),  pp.17- 21.