## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 888 − 895 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2227

## Sistem Pintar Penyiram Tanaman Menggunakan Teknologi IoT dan Fuzzy Inference System dalam Rangka Mewujudkan Green Campus di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Nenny Anggraini 1,* , Kahfi Del Vieri 1 , Luh Kesuma Wardhani 1 , Ariq Cahya Wardhana 2 , Deny Saputra 1
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas, Indonesia Email: 1,* nenny.anggraini@uinjkt.ac.id, 2 kahfi.delvieri18@mhs.uinjkt.ac.id, 3 luhkesuma@uinjkt.ac.id, 4 ariq@ittelkom-pwt.ac.id,
5 deny.saputra@uinjkt.ac.id Email Penulis Korespondensi: nenny.anggraini@uinjkt.ac.id Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 24/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Beberapa tahun terakhir, terjadi perubahan iklim yang berakibat cukup buruk dan berefek ke berbagai sektor kehidupan. Adanya perubahan iklim secara ekstrem ini banyak menjadi isu yang dibahas, termasuk di tingkat universitas. Civitas academica sebagai agent of change hendaknya menjadi contoh tentang pembangunan berkelanjutan (sustainable development) di lingkungan kampus. Salah satu usaha mewujudkan konsep pembangunan berkelanjutan adalah dengan menerapkan konsep  Green Campus. Beberapa indikator dalam mewujudkan green campus adalah kebijakan pengelolaan kampus yang beroerientasi pada pengelolaan lingkungan, termasuk di dalamnya adalah kegiatan untuk penghematan air, kertas, energi listrik, pengadaan Ruang Terbuka Hijau (RTH), dan pengelolaan sampah dengan menerapkan prinsip 3R (reduce, reuse, recycle). UIN Jakarta saat ini fokus kepada green environment, yaitu fokus pada kegiatan-kegiatan yang berkaitan dengan konservasi dan pemeliharaan kualitas lingkungan dalam semua aktivitas konsumsi energi dan sumber daya alam. Namun, cuaca yang sering berubah, pergeseran musim, dan luasnya lahan yang harus dipelihara menyebabkan penyiraman terhadap tanaman tidak bisa bergantung tenaga manusia saja. Apalagi kondisi pandemi di Indonesia menyebabkan hampir semua pegawai bekerja dari rumah, sehingga pemeliharaan tanaman akan terkendala untuk kegiatan penyiraman tanaman. Berkaitan dengan hal tersebut, pada penelitian ini diusulkan pembuatan sistem penyiraman tanaman yang terotomasi menggunakan Fuzzy Inference System. Percobaan dilakukan menggunakan inputan dari ketiga skenario diantaranya sensor kelembapan tanah, sensor suhu, dan sensor hujan terhadap output valve. Dari percobaan yang dilakukan, output valve yang diharapkan telah sesuai dengan yang dihasilkan oleh raspberry pi. Seperti ketika tanah kering, cuaca tidak hujan,  dan suhu sedang, valve tetap menyala sesuai dengan aturan fuzzy yang telah dibuat. Hasil penelitian mencatat bahwa alat ini sudah sesuai dengan yang dibutuhkan dan dapat beroperasi dengan baik.
Kata Kunci: Klasifikasi; Penyiram Tanaman; Internet Of Things; Fuzzy Inference System; Green Campus; Green Environment
Abstract −In recent years, there has been a change in climate which has had quite a negative impact on various sectors of life. The existence  of  extreme  climate  change  has  become  a  widely  discussed  issue,  including  at  the  university  level.  The  academic community as agents of change should be an example of sustainable development in the campus environment. One of the efforts to realize the concept of sustainable development is to apply the Green Campus concept. Several indicators in realizing a green campus are campus management policies that are oriented towards environmental management, including activities to save water, paper, and electricity, procurement of Green Open Space (RTH), and waste management by applying the 3R principles (reduce, reuse, recycle). UIN Jakarta currently focuses on the green environment, which focuses on activities related to the conservat ion and maintenance of environmental quality in all energy and natural resource consumption activities. However, the frequent changes in weather, shifts in the seasons, and the size of the land that must be maintained have made watering plants unable to rely  on human labor alone. Moreover, the pandemic conditions in Indonesia have caused almost all employees to work from home, so plant maintenance will be hampered for plant watering activities. In this regard, this research proposes the creation of an automated plant watering system using a Fuzzy Inference System. The experiment was carried out using input from three scenarios including soil moisture sensors, temperature sensors, and rain sensors on the output valve. From the experiments carried out, the expected valve output is in accordance with that produced by the raspberry pi. Such as when the ground is dry, the  weather is not raining, and the temperature is moderate, the valve remains on according to the fuzzy rules that have been made. The results of the study noted that this tool was in accordance with what was needed and could operate properly.
Keywords : Classification; Watering Plant; Internet Of Things; Fuzzy Inference System; Green Campus; Green Environment

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan iklim disebabkan karena meningkatknya konsentrasi gas karbon dioksida dan gas – gas lainnya di atmosfer atau yang biasa disebut dengan efek gas rumah. Indonesia merupakan salah satu penghasil gas rumah kaca terbesar di dunia, dan dapat menjadi negara yang berpotensi menghancurkan iklim dunia [1]. Pada tahun 2018, World Resource Institute  mengatakan  bahwa  Indonesia  menempati  posisi  ke  7  dari  10  negara  penyumbang  emisi  gas  rumah  kaca terbesar di dunia. Indonesia menghasilkan 965,3 MtCO2e atau setara 2% emisi dunia [2]. Meningkatnya konsentrasi gas rumah kaca menyebabkan atmosfer semakin tebal  sehingga jumlah panas bumi yang terperangkap di  atmosfer bumi semakin banyak dan mengakibatkan peningkatan suhu bumi atau biasa disebut dengan pemanasan global.
Perubahan  iklim  yang  terjadi  saat  ini  berakibat  cukup  buruk  dan  berefek  ke  berbagai  sektor  kehidupan.  Di beberapa  tempat  di  Indonesia,  perubahan  iklim  menyebabkan  petani  kopi  di  Kepahiang  Bengkulu  dan  Manggarai Nusa Tenggara Timur gagal panen dan hanya dapat memanen 20% dari tanaman kopinya. Musim kemarau panjang di Indonesia juga mengakibatkan berubahnya pola tanam, yang mengaibatkan gagal panen. Contoh lain dari perubahan iklim adalah pemanasan suhu bumi, yang menyebabkan mencairnya es di bumi, kenaikan batas air laut, dan banjir [3].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 888 − 895 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2227
Adanya perubahan iklim secara ekstrem ini banyak menjadi isu yang dibahas, termasuk di tingkat universitas. Universitas hendaknya tidak menjadi menara gading, tetapi menjadi lembaga yang dapat memberikan solusi kepada banyak  pihak.  Civitas  academica  sebagai agent  of  change hendaknya  dapat  memberi  manfaat  kepada  lingkungan sekitarnya  dan  memberikan  contoh  tentang  pembangunan  berkelanjutan  ( sustainable  development )  di  lingkungan kampus. Salah satu usaha mewujudkan konsep pembangunan berkelanjutan adalah dengan menerapkan konsep Green Campus . Green  campus dapat  didefinisikan  sebagai  program  yang  mengintegrasikan  pembangunan  lingkungan  dan pembangunan kampus dalam pengelolaannya. Beberapa indicator dalam mewujudkan green campus adalah kebijakan pengelolaan kampus yang beroerientasi pada pengelolaan lingkungan, termasuk di dalamnya adalah kegiatan untuk penghematan  air,  kertas,  energi  listrik,  pengadaan  Ruang  Terbuka  Hijau  (RTH),  dan  pengelolaan  sampah  dengan menerapkan prinsip 3R ( reduce, reuse, recycle ) [4].
Penghijauan,  yang  merupakan  salah  satu  kegiatan  pada  green  campus,  telah  mulai  dilakukan  di  lingkungan UIN Jakarta. Kegiatan penanaman pohon dan bunga tidak hanya untuk memperindah lingkungan, tetapi juga untuk meningkatkan keberadaan Ruang Terbuka Hijau (RTH) di lingkungan kampus dan memperbaiki kualitas udara. Agar gerakan  penghijauan  ini  berhasil,  diperlukan  pemeliharaan,  seperti  penyiraman  dan  pemupukan  secara  teratur. Tanaman-tanaman  mempunyai  karakter  yang  berbeda,  sehingga  perlakuan  terhadap  masing-masing  tanaman  juga berbeda.  Cuaca  yang  sering  berubah,  pergeseran  musim,  dan  luasnya  lahan  yang  harus  dipelihara  menyebabkan pengairan  terhadap  tanaman  tidak  bisa  bergantung  tenaga  manusia  saja.  Apalagi  kondisi  pandemi  di  Indonesia menyebabkan hampir semua pegawai bekerja dari rumah, yang mengakibatkan pemeliharaan tanaman akan terkendala untuk kegiatan penyiraman tanaman. Jika kegiatan pemeliharaan ini tidak dilakukan sebagaimana mestinya, gerakan penghijauan akan terputus pada kegiatan menanam saja, sehingga tujuan untuk menerapkan green campus dan green environtment tidak akan tercapai.
Perkembangan  teknologi  saat  ini  sudah  sangat  canggih  dan  dapat  diimplementasikan  ke  berbagai  aspek kehidupan  manusia.  Adanya  kecerdasan  buatan,  teknologi  sensor,  teknologi  sistem  benam  dan  robotik,  mengubah pekerjaan  konvensional  manusia  menjadi  kegiatan  yang  terotomasi.  Berkaitan  dengan  green  campus  dan  green environment,  teknologi  sistem  benam,  sensor  network  dan  internet  of  things  dapat  digunakan  untuk  membantu kegiatan penyiraman tanaman secara terotomasi. Manusia, dalam hal ini pengawas tanaman, akan bertindak sebagai pengawas dari kegiatan penyiraman yang dilakukan oleh peralatan yang dirangkai khusus.
Sistem  penyiram  tanaman  secara  otomatis  telah  banyak  diteliti  karena  manfaatnya  yang  sangat  besar  bagi manusia.  Salah  satunya  adalah  tentang  sistem  penyiraman  otomatis  dan  monitoring  tanaman  cabai  menggunakan water sprinkle [5]. Pada penelitian ini dirancang peralatan yang  terhubung dengan IoT untuk menggantikan sistem penyiram  tanaman  cabai  yang  konvensional.  Hasil  pemrosesan  akan  dikirim  ke  web  dan  sistem  dapat  dimonitor melalui smartphone. Penelitian [6] menggunakan drip irrigation dalam penyiraman tanaman pada tomato greenhouse di  Beijing.  Drip  irrigation  yang  digunakan  dilengkapi  dengan  teknologi  IoT  yang  akan  mengalirkan  air  sesuai kebutuhan  tanaman  tomat.  Model  sistem  penyiraman  lainnya  adalah  menggunakan  IoT,  kemudian  data  diolah menggunakan  metode  Fuzzy  untuk  menghasilkan  waktu  penyiraman  yang  akurat  [7].  Fuzzy  merupakan  metode kecerdasan buatan yang banyak digunakan pada berbagai penelitian. Logika Fuzzy sangat fleksibel dan mempunyai kemampuan  generalisasi  data  yang  tidak  tepat.  Hal  ini  membuat  logika  fuzzy  sangat  banyak  digunakan  dalam pertanian, pengambilan keputusan, teori pengendalian, pengenalan pola, kesehatan dan lain-lain [8].
Selain  penelitian  tersebut,  sistem  penyiram  tanaman  sebelumnya  sudah  pernah  diimplementasikan menggunakan Raspberry  Pi dalam  beberapa  penelitian.  Salah  satunya  adalah  penelitian  alat  penyiram  tanaman otomatis  berbasis  IoT  dengan Raspberry  Pi [9].  Penelitian  tersebut  menggunakan  sensor  cahaya,  inframerah,  dan humiditas dan hasilnya tersebut dapat dipantau melalui website. Namun penelitian ini belum mengimplementasikan algoritma  fuzzy  dalam  menentukan  keputusannya.  Dan  berikutnya  terdapat  penelitian  dimana  penelitian  ini  sudah menggunakan Raspberry  Pi dan  algoritma  fuzzy  [10].  Namun  penelitian  tersebut  hanya  menggunakan  sensor kelembapan  tanah  dan  sensor  suhu  dalam  pengambilan  keputusannya.  Dan  dari  kedua  penelitian tersebut,  mereka hanya dapat diimplementasikan kepada satu jenis tanaman saja.
Berkaitan dengan green campus dan green environment dengan tujuan untuk penghijauan dan agar tanaman di lingkungan  kampus  UIN  Jakarta  selalu  terawat,  maka  pada  riset  ini  dirancang  sebuah  sistem  otomasi  penyiram tanaman menggunakan teknologi IoT dan fuzzy inference system. Berbeda dengan penelitian yang sebelumnya pernah dilakukan, pada penelitian ini menggunakan tiga buah sensor yaitu sensor kelembapan tanah, suhu, dan hujan. Alat ini juga dapat menyiram dua buah tanaman yang berbeda jenis secara paralel. Sistem yang dibangun dapat dimonitor menggunakan smartphone sehingga  pegawai  yang  bertanggung  jawab  untuk  mengawasi  taman  mendapatkan informasi  detail  tentang  penyiraman  tanaman  tersebut.  Sensor  diletakkan  di  beberapa  titik  pada  lahan  untuk menangkap kondisi lingkungan yang menjadi komponen syarat tumbuh, seperti suhu lingkungan, kelembaban tanah, dan cahaya. Kondisi lingkungan tersebut kemudian akan dihitung sedemikian rupa oleh mikrokontroller menggunakan metode Fuzzy, sehingga sistem dapat memberikan keputusan berapa lama waktu penyiraman yang diperlukan untuk tanaman.
Penelitian ini berkontribusi dalam mengembangkan sebuah perangkat penyiram tanaman yang lebih kompleks karena  menggunakan  IoT  dan  system  inferensi  yang  bisa  dimonitor  di  smartphone.  Selain  itu  berbeda  dengan penelitian  yang  sebelumnya  telah  dilakukan,  penelitian  ini  dapat  menyiram  dua  jenis  tanaman  yang  berbeda  jenis

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 888 − 895 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2227
secara paralel. Sensor yang digunakan dalam penelitian ini juga menggunakan 2 buah sensor kelembapan tanah yang diletakkan pada dua buah tanaman yang berbeda jenis, sebuah sensor suhu, dan sensor hujan.
Dengan  adanya  sistem  ini,  diharapkan  tanaman  di  lingkungan  UIN  syarif  Hidayatullah  Jakarta  terpelihara  dengan baik, sehingga tujuan penghijauan dan green campus dapat terwujud.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dimaksudkan untuk mencari dan mengumpulkan data yang terkait dengan penelitian seperti: a. Studi  Pustaka  dan  Literatur  sejenis  yaitu  dengan  cara  mempelajari  tiap  konsep  yang  berkaitan  dengan  topik bahasan penelitian dengan cara membaca buku-buku referensi, e-book, artikel, jurnal dan website.
b. Observasi dengan melihat proses penyiraman yang berjalan saat ini di Fakultas Sains dan Teknologi

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Untuk pengembangan system, digunakan metode Structured Analysis Real Time (SART). SART merupakan metode yang sering digunakan dalam aplikasi berorientasi teknis dan real-time yang diadopsi oleh berbagai Case-Tools seperti Context Diagram, Data Flow Diagram, Control Flows Diagram dan State Transition Diagram.
Gambar 1. Blok diagram
2.3 Perancangan Alat Penyiraman Tanaman Otomatis

## Gambar 2. Blok diagram
Untuk perancangan komponen yang dibutuhkan, dibuat sebuah blok diagram yang menjelaskan hubungan antar komponen didalam sistem. Semua sensor yaitu sensor kelembapan tanah, suhu, dan hujan akan langsung terhubung ke raspberry pi 3 dan dilakukan komputasi dimesin tersebut. Hasil komputasi digunakan untuk menentukan kondisi menyala  atau  mati  dari  valve  solenoid.  Arus  pada  valve  solenoid  tidak  bisa  menggunakan  arus  yang  berasal  dari raspberry pi sehingga dibutuhkan sumber arus lain dan untuk kontrol hidup dan mati arus tersebut digunakan relay.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 888 − 895 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2227
Gambar 3. Rangkaian alat penyiram tanaman otomatis
Rangkaian  ini  menggunakan  dua  buah  sensor  kelembapan  tanah  yang  mana  kedua  sensor  ini  terhubung  ke MCP3008  untuk  dirubah  dari  sinyal  analog  ke  digital.  Sensor  kelembapan  disebelah  kiri  merupakan  sensor kelembapan  tanah  satu  yang  akan  dipasang  dijalur  satu  dan  sensor  kelembapan  tanah  disebelah  kanan  merupakan sensor kelembapan tanah dua yang dipasang dijalur dua. Rangkaian sensor hujan juga terhubung dengan MCP3008 karena output dari sensor hujan yang dipakai adalah sinyal analog sehingga harus diubah ke digital oleh MCP3008. Rangkaian sensor suhu akan langsung terhubung  ke raspberry karena output dari  sensor suhu sudah dalam bentuk digital. Pin VCC dan pin output juga harus disambungkan dengan resistor 10k ohm sebagai pengaman arus listrik. Relay  yang  terhubung  ke raspberry  pi  dengan  kabel  warna  kuning  merupakan  relay  satu  yang  terhubung  ke  valve solenoid satu. Output dari relay ini berhubungan dengan sensor kelembapan tanah satu. Sedangkan untuk relay yang terhubung ke raspberry pi dengan kabel berwarna orange merupakan relay dua yang terhubung ke valve solenoid dua. Output  dari  relay  ini  berhubungan  dengan  sensor  kelembapan  tanah  dua.  Output  dari  system  penyiram  tanaman otomatis dapat dimonitor dengan aplikasi mobile menggaunakan aplikasi blynk.

## Gambar 4. Skematik sistem penyiraman dengan interface Blynk

## 2.4 Implementasi Fuzzy Logic dengan Metode Sugeno
Berikut merupakan tahapan-tahapan kode untuk mengimplementasikan dua buah Fuzzy logic menggunakan metode sugeno. Yang terdiri dari 4 tahapan yaitu:
a. Pembentukan himpunan fuzzy.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 888 − 895 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2227
Terdapat empat variabel masukkan pada penelitian ini, yaitu sensor kelembapan tanah satu, sensor kelembapan tanah dua, sensor suhu, dan sensor hujan. Dari variabel-variabel tersebut, maka dibuatlah fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan merupakan pemetaan titik input data dalam himpunan fuzzy ke dalam nilai atau derajat keanggotaannya yang memiliki interval dari 0 hingga 1. Pada penelitian ini fugsi keanggotaan didapatkan melalui pendekatan fungsi. Fungsi yang digunakan yaitu melalui representasi bentuk trapesium.
Gambar 5. Fungsi keanggotaan sensor kelembapan tanah
Gambar 6. Fungsi keanggotaan sensor hujan
Gambar 7. Fungsi keanggotaan sensor suhu
b. Aplikasi fungsi implikasi
Aplikasi fungsi implikasi menggunakan fungsi MIN. Pada kodingan terdapat pada fungsi tahap inferensi.
c. Komposisi aturan
Pada tahap ini akan dibuat aturan fuzzy. Pembuatan aturan fuzzy dalam menentukan output berdasarkan variabel tanah satu  atau dua, suhu, dan hujan menggunakan metode Sugeno. Aturan ini dibuat untuk  menyatakan relasi antara input dan output, sehingga dapat dibentuk menjadi  12 kombinasi  aturan. Pembentukan aturan dihasilkan dari kombinasi tiap kondisi tersebut yang dikenal dengan aturan keputusan. Dengan memperhatikan fungsi MIN, yaitu mengambil  nilai minimal dari  kedua inputan. Setiap aturan terdiri  dari  3 anteseden dengan operator yang digunakan  untuk  menghubungkan  adalah  operator  DAN  sedangkan  yang  memetakan  antara  input  dan  output adalah JIKA MAKA.
Tabel 1. Komposisi aturan fuzzy No. Suhu Tanah Hujan Output R1 Dingin Kering Tidak hujan Tutup R2 Dingin Kering Hujan Tutup

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 888 − 895 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2227
R3 Dingin Basah Tidak hujan Tutup R4 Dingin Basah Hujan Tutup R5 Sedang Kering Tidak hujan Buka R6 Sedang Kering Hujan Tutup R7 Sedang Basah Tidak hujan Tutup R8 Sedang Basah Hujan Tutup R9 Panas Kering Tidak hujan Buka R10 Panas Kering Hujan Tutup R11 Panas Basah Tidak hujan Tutup R12 Panas Basah Hujan Tutup
d. Defuzzyfikasi
Metode yang digunakan untuk defuzzyfikasi  yaitu weighted average, yang menghitung rata-rata dari  semua inputan dengan rumus berikut.
𝑊𝐴 = ∑ 𝑎 𝑖 𝑧 𝑖 𝑁 𝑖=1 ∑ 𝑎 𝑖 𝑁 𝑖=1 (1)
WA merupakan nilai rata-rata terbobot  sedangkan 𝑎 𝑖 dan 𝑧 𝑖 masing-masing  merupakan 𝑎 -predikat ke- 𝑖 dan konsekuen ke- 𝑖 .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Setelah melalui proses pembuatan fuzzy logic tersebut. Didapat hasil dari grafik inference fuzzy pada sensor tanah, hujan, suhu terhadap output fuzzy tersebut. Grafik ini dibuat menggunakan matlab dengan tools GUI yang terdapat pada matlab. Grafik akan dibagi menjadi 3 buah grafik dikarenakan untuk memodelkan menjadi grafik tiga dimensi diharuskan hanya terdapat dua parameter input dan satu parameter output, sedangkan pada pengujian ini terdapat tiga buah parameter input. Maka untuk  dapat  memvisualisasikan  fuzzy menjadi  grafik  tiga dimensi, tiga input tersebut kemudian dipecah menjadi tiga buah skenario  dengan masing-masing  memiliki dua buah parameter input dan satu buah parameter output. Ketiga skenario tersebut adalah sensor kelembapan tanah dan sensor hujan terhadap output valve, sensor kelembapan tanah dan sensor suhu terhadap output valve, dan terakhir sensor suhu dan sensor hujan terhadap output valve.

## Gambar 8. Grafik hasil fuzzy sensor hujan dan sensor kelembapan tanah
Grafik diatas adalah grafik hubungan antara sensor hujan dan sensor kelembapan tanah dengan asumsi suhu berada pada suhu ruangan 25 derajat celcius. Dapat dilihat bahwa semakin rendah sensor tanah dan sensor hujan maka semakin tinggi nilai fuzzy yang dikeluarkan.
Gambar 9. Grafik hasil fuzzy sensor suhu dan sensor kelembapan tanah
Grafik diatas adalah grafik hubungan antara sensor suhu dan sensor kelembapan tanah dengan asumsi sensor hujan berada pada nilai 50%. Dapat  dilihat bahwa semakin rendah sensor tanah dan sensor suhu berada pada suhu ruangan dan suhu tinggi maka output fuzzy semakin tinggi. Nilai output bernilai maksimal  0.5 dikarenakan sensor hujan berada pada kondisi 50%. Jika sensor hujan dibuat bernilai rendah yaitu antara 0% sampai 33% maka bentuk grafik akan sama namun nilai maksimalnya adalah 1 dan bukan 0.5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 888 − 895 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2227
Gambar 10. Grafik hasil fuzzy sensor hujan dan sensor suhu
Grafik diatas adalah grafik hubungan antara sensor suhu dan sensor hujan dengan asumsi sensor kelembapan tanah berada pada nilai 50%. Output dari grafik tersebut sama pada grafik diatas. Jika nilai dari sensor kelembapan tanah diasumsikan berada pada 0% sampai 33% maka grafik tersebut memiliki bentuk yang sama namun dengan nilai maksimum bernilai 1 dan bukan 0.5.
Langkah berikutnya adalah melihat apakah input dari  semua sensor dapat  menghasilkan output penyiraman yang sesuai. Input tanah akan dibagi kedalam dua kategori yaitu kering dan basah. Input hujan dibagi kedalam dua kategori yaitu tidak hujan dan hujan. Input suhu dibagi menjadi tiga yaitu dingin, sedang, panas. Batasan-batasan pada kategori input ini dapat dilihat pada tabel 4.3 pada pembahasan implementasi logika fuzzy. Input ini akan dicocokkan kedalam tabel aturan fuzzy untuk menentukan nilai dari output yang diharapkan. Output hasil uji didapatkan saat uji coba alat dijalankan.
Tabel 2. Testing output value pada jalur 1 No. Data uji Output valve 1 yang diharapkan Output hasil uji valve 1 Tanah 1 Suhu Hujan 1 4.3%(Kering) 28.3℃(Sedang) 2.6% (Tidak Hujan) Menyala Menyala 2 24.7%(Kering) 29.1℃(Sedang) 49.6% (Tidak Hujan) Menyala Menyala 3 24.0%(Kering) 28.3℃(Sedang) 52.9% (Hujan) Mati Mati 4 54.9% (Basah) 29.7℃(Sedang) 2.3% (Tidak Hujan) Mati Mati 5 41.7%(Kering) 28.4℃(Sedang) 7.4% (Tidak Hujan) Menyala Menyala Tabel 3. Testing output value pada jalur 2 No. Data uji Output valve 2 yang diharapkan Output hasil uji valve 2 Tanah 2 Suhu Hujan 1 2.6%(Kering) 28.3℃(Sedang) 2.6% (Tidak Hujan) Menyala Menyala 2 54.4%(Basah) 29.1℃(Sedang) 49.6% (Tidak Hujan) Mati Mati 3 52.6%(Basah) 28.3℃(Sedang) 52.9% (Hujan) Mati Mati 4 3.4%(Kering) 29.7℃(Sedang) 2.3% (Tidak Hujan) Menyala Menyala 5 54.8%(Basah) 28.4℃(Sedang) 7.4% (Tida Hujan) Mati Mati
Berdasarkan hasil testing pada kedua jalur  tersebut, output valve yang diharapkan telah sesuai  dengan yang dihasilkan oleh raspberry pi. Seperti ketika tanah kering, cuaca tidak hujan, dan suhu sedang, valve menyala sesuai dengan  aturan  fuzzy  yang  telah  dibuat.  Dari  kelima  testing  yang  dilakukan  pada  kedua  jalur  tersebut.  Semuanya menghasilkan hasil yang sesuai dengan yang diharapkan. Ini menunjukkan bahwa alat ini sudah sesuai dengan yang dibutuhkan dan dapat beroperasi dengan baik.

## 3.2 Pembahasan
Fuzzy Logic dapat digunakan untuk menyampaikan informasi dari data yang bersifat ambiguous. Terdapat beberapa metode dalam logika fuzzy yaitu;  metode Tsukamoto, metode Mamdani dan metode Sugeno  [11]. Metode Sugeno merupakan  suatu  metode  pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif berdasarkan  kriteria  tertentu.  Kriteria  biasanya  berupa  ukuran-ukuran,  aturan-aturan  atau  standar  yang  digunakan dalam pengambilan keputusan [12].
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh suardika [11], menyatakan bahwasannya dari ketiga metode yang  dimiliki  oleh  fuzzy  logic,  metode  Sugeno  memiliki  nilai  error  terkecil  dibandingkan  dengan  metode  lain, sehingga  berdasarkan  hasil  yang  didapat  metode  Sugeno  yang  paling  baik  untuk  digunakan  dalam  menentukan keputusan.
Fuzzy pada alat ini bergantung kepada batasan-batasan yang telah ditetapkan. Dari batasan ini hasilnya pasti akan selalu sesuai dengan nilai batasan dan aturan yang telah didefinisikan. Ini dikarenakan fuzzy bukanlah sebuah machine learning yang belajar dari data yang diberikan, melainkan fuzzy akan melakukan perhitungan berdasarkan batasan  dan  aturan  yang  telah  ditentukan  diawal  pembuatan.  Hal  ini  mengakibatkan  algoritma  fuzzy  akan  selalu menghasilkan hasil yang sesuai dengan aturan yang ditetapkan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 888 − 895 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2227
Hal  yang  sangat  penting  dalam  pembuatan  algoritma  fuzzy  adalah  pemilihan  aturan  fuzzy,  nilai  batasan keanggotaan fuzzy, dan bentuk fungsi keanggotaan fuzzy. Karena dari ketiga hal tersebut akan sangat berpengaruh dalam  pengambilan  keputusan  fuzzy.  Jika  nilai  batasan  atau  aturan  fuzzy  yang  diberikan  tidak  akurat,  maka  hasil fuzzy tersebut juga tidak akan sesuai yang diinginkan. Sensor yang akurat juga sangat berpengaruh pada hasil fuzzy yang dihasilkan. Karena fuzzy ini bergantung pada nilai dari sensor-sensor tersebut, jika terdapat sebuah sensor yang tidak berfungsi maka nilai fuzzy tersebut juga tidak akan sesuai. Hal ini dikarenakan pada alat ini fuzzy bergantung dengan tiga buah variabel yaitu kelembapan tanah, suhu, dan hujan. Jika sensor hujan rusak dan cuaca diluar sedang terjadi hujan, maka alat tersebut bisa saja menyiram tanaman tersebut dalam kondisi hujan yang mana hal tersebut tidak ingin terjadi.
Untuk  sistem  kendali,  yang  paling  sering  digunakan  dipenelitian  robotika  adalah  Raspberry  Pi  untuk  mini komputer atau Arduino untuk mikrokontroller. Berdasarkan website resmi Raspberry Pi [13], Raspberry Pi 3 Model B+ merupakan model revisi dari Raspberry Pi 3 Model B. Model ini memiliki kecepatan komputasi yang lebih cepat dibanding model pendahulunya dan memiliki beberapa fitur tambahan. Raspberry Pi sendiri merupakan sebuah mini komputer yang mana memiliki kemampuan komputasi yang lebih kuat dibanding mikrokontroller seperti Arduino.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan pada bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa sistem penyiram tanaman  otomatis  berhasil  dibuat  dengan  mengimplementasikan  fuzzy  inference  system  dengan  metode  Sugeno, dengan menggunakan dua buah sensor kelembapan tanah, sensor suhu, dan sensor hujan untuk  mengatasi  masalah penyiraman  yang  dapat  dilakukan  secara  otomatis  dengan  menyalakan  dan  mematikan  keran  air  ketika  beberapa kondisi terpenuhi. Inputan dari sensor tersebut dicocokkan ke dalam tabel aturan fuzzy untuk menentukan nilai dari output  yang  diharapkan.  Salah  satu  percobaan  adalah  ketika  diberikan  inputan  sensor  berupa  tanah  kering,  suhu sedang, dan tidak hujan maka output valve yang diharapkan adalah menyala sedangkan pada pengujian terbukti bahwa output yang dihasilkan oleh raspberry pi telah sesuai dengan yang diharapkan yaitu valve menyala. Hasil percobaan dapat  dilihat  lebih  rinci  pada  tabel  2  dan  tabel  3.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  alat  ini  sudah  sesuai  dengan  yang dibutuhkan dan dapat beroperasi dengan baik.

## REFERENCES
[1] “The Other Country Crucial to Global Climate Goals: Indonesia”, [Online]. Available: https://thediplomat.com/2018/03/the- other-country-crucial-to-global-climate-goals-indonesia/
[2] Y. Pusparisa and D. J. Bayu, “10 Negara Penyumbang Emisi Gas Rumah Kaca Terbesar,” 2020.
[3] S. Ainurrohmah and S. Sudarti, “Analisis Perubahan Iklim dan Global Warming yang Terjadi sebagai Fase Kritis,” J. Phi J. Pendidik.  Fis.  …,  vol.  3,  no.  3,  pp.  1–10,  2022,  [Online].  Available:  https://www.jurnal.ar- raniry.ac.id/index.php/jurnalphi/article/view/13359
[4] I. Gandasari, O. Hotimah, and M. Miyarsah, “Green Campus As a Concept in Creating Sustainable Campuses,” KnE Soc. Sci., vol. 2020, pp. 1–9, 2020, doi: 10.18502/kss.v4i14.7853.
[5] J. H. Gultom, M. Harsono, T. D. Khameswara, and H. Santoso, “Smart IoT Water Sprinkle and Monitoring System for chili plant,” ICECOS 2017 - Proceeding 2017 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Sustain. Cult. Herit. Towar. Smart Environ. Better Futur., pp. 212–216, 2017, doi: 10.1109/ICECOS.2017.8167136.
[6] R. Liao, S. Zhang, X. Zhang, M. Wang, H. Wu, and L. Zhangzhong, “Development of smart irrigation systems based on real- time soil moisture data in a greenhouse: Proof of concept,” Agric. Water Manag., vol. 245, no. September, p. 106632, 2021, doi: 10.1016/j.agwat.2020.106632.
[7] S. Jaiswal and M. S. Ballal, “Fuzzy inference based irrigation controller for agricultural demand side management,” Comput. Electron. Agric., vol. 175, no. April, p. 105537, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105537.
[8] I.  K.  Putri,  “Aplikasi  Metode  Fuzzy  Min-Max  (Mamdani)  Dalam  Menentukan  Jumlah  Produksi  Perusahaan,”  J.  Ilm. d’Computare, vol. 9, pp. 30–38, 2019.
[9] A. k and U. B. Mahadevaswamy, “Automatic IoT Based Plant Monitoring and Watering System using Raspberry Pi,” Int. J. Eng. Manuf., vol. 8, no. 6, pp. 55–67, 2018, doi: 10.5815/ijem.2018.06.05.
[10]  E. Rohadi, A. Amalia, A. Nidianingsih, S. N. Arief, R. Ariyanto, and D. W. Wibowo, “The design and evaluation of an automatic  watering  system  by  using  Fuzzy  Mamdani,”  J.  Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1402,  no.  2,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1402/2/022088.
[11]  K. W. SUARDIKA, G. K. GANDHIADI, and L. P. I. HARINI, “PERBANDINGAN METODE TSUKAMOTO, METODE MAMDANI DAN METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN PRODUKSI DUPA (Studi Kasus : CV. Dewi Bulan),” E-Jurnal Mat., vol. 7, no. 2, p. 180, 2018, doi: 10.24843/mtk.2018.v07.i02.p201.
[12]  A. D. Putri and Effendi, “Fuzzy Logic Untuk Menentukan Lokasi Kios Terbaik Di Kepri Mall Dengan Menggunakan Metode Sugeno Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ),” J. Edik Inform. Penelit. Bid. Komput. Sains dan Pendidik. Inform., vol. 3, no. 2541–3716, p. (49-59), 2017.
[13]  Raspberry Pi, “Raspberry Pi 3 Model B+,” 2018.