## 
Abstract —Pengendalian  dan  pemantauan  kelembapan,  suhu dan  intensitas  cahaya  saat  ini  masih  menggunakan  cara  yang manual yaitu dengan penyiraman atau penggunaan rumah kaca. Namun,  karena  kesibukan  ditempat  kerja  dan  terbatasnya waktu menyebabkan pengendalian kondisi tanaman tomat sering tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  tanaman  dan  mengakibatkan tanaman mati. Penelitian ini menggunakan kontrol otomatis dari logika  Fuzzy  dan Internet  of  Things (IoT)  sebagai  dasar pemantauan kondisi tanaman tomat dengan tugas menggantikan perawatan  manual.  Sensor  DHT22,  FC-28  dan Light  Dependent Resistor (LDR) digunakan sebagai pendeteksi kelembapan tanah, suhu, intensitas cahaya, dan kelembapan udara, serta parameter input sebagai  kontrol  Fuzzy  yang  otomatis,  serta  aktuator penyiraman pompa air DC 12V dan motor power window sebagai pengendali kelembapan udara. Hasil pada penelitian ini memiliki tingkat keberhasilan 98.38% dalam proses kerjanya.
Kata  kunci:  Logika  Fuzzy,  tanaman  tomat,  monitoring,  IoT, kelembapan, suhu, intensitas cahaya

## I. P ENDAHULUAN
TANAMAN tomat ( Lycopersion esculentum Miil ) merupakan adalah  salah  satu  tanaman  yang  pertumbuhannya  perlu dikendalikan.  Menurut  Balai  Besar  Pelatihan  Pertanian (BBPP)  Lembang,  kondisi  yang  sesuai  untuk  tanaman  tomat adalah  24 o -28 o C  untuk  temperature  dan  80%  untuk kelembapan.  Sedangkan  intensitas  cahaya  berfungsi  sebagai media  fotosintesis  yang  dibutuhkan  oleh  setiap  tanaman. Namun,  untuk  mengurangi  dan  mempermudah  pekerjaan manusia  dalam  memantau  dan  mengatur  kondisi  lingkungan, maka diperlukan sebuah kontrol otomatis dan pengawasan dari jarak jauh.
Dengan  latar  belakang  permasalahan  tersebut,  penulis membuat  sebuah  sistem  yang  dapat  mengatur  kondisi lingkungan  yang  sesuai  dengan  tanaman  serta  dapat  diawasi dari  jarak  jauh.  Pengaturan  kelembapan,  suhu,  dan  intensitas cahaya  diatur  dengan  metode  logika  Fuzzy,  sedangkan pengawasan jarak jauh menggunakan Internet of Things (IoT), yang  diharapkan  mampu  menyelesaikan,  mengurangi  dan mempermudah pekerjaan bagi para petani tomat.

## II. T EORI

## A. Tanaman Tomat
Tomat  merupakan  sayuran  buah  yang  tergolong  tanaman semusim  berbentuk  perdu  dan  termasuk  ke  dalam  famili Solanacea [1].  Temperatur  ideal  dan  berpengaruh  baik terhadap  warna  buah  tomat  adalah  antara  24°C  -  28°C  yang umumnya merah merata. Keadaan temperatur dan kelembapan yang  tinggi  berpengaruh  kurang  baik  terhadap  pertumbuhan, produksi  dan  kualitas  buah  tomat.  Kelembapan  yang  relatif diperlukan untuk tanaman tomat adalah 80%  [2].

## B. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy merupakan sebuah sistem yang dikembangkan  dari  sistem  Boolean  klasik  dimana  input  dan output yang  dihasilkan  memiliki  pilihan  keanggotaan  yang semakin  banyak  mulai  dari  0  dan  1  [3].  Sistem  Fuzzy  mirip dengan konsep berfikir manusia yang dirubah ke dalam bentuk matematis, sehingga pengaturan dan pengendaliannya dipengaruhi oleh informasi dari pengalaman yang ada di dunia nyata.  Perbedaan  logika  Boolean  dengan  logika  Fuzzy  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1.  Logika Boolean dan logika Fuzzy
Hal-hal  yang  perlu  diketahui  dalam  memahami  sistem kontrol Fuzzy adalah sebagai berikut:
1) Fuzifikasi
Fuzifikasi merupakan sebuah proses mengubah nilai input berbentuk  tegas  ( crisp )  menjadi input berbentuk  Fuzzy (variabel  linguistik)  [4].  Nilai input Fuzzy  ditampilkan dalam bentuk himpunan Fuzzy dengan fungsi

## Pemantauan dan Pengendalian Kelembapan, Suhu, dan Intensitas Cahaya Tanaman Tomat dengan Logika Fuzzy Berbasis IoT

## Sumantri K Risandriya*, Rifqi Amalya Fatekha, dan Sandy Aji Fitriansyah
Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: sumantri@polibatam.ac.id
keanggotaannya  masing-masing  sesuai  dengan  intuisi manusia [5].
2) Evaluasi Aturan
Evaluasi  aturan merupakan sebuah  proses  untuk mengambil  keputusan  berupa  variabel  Fuzzy output (penyelesaian),  yaitu  himpunan-himpunan output Fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  ditetapkan  berdasarkan metode yang digunakan. Kondisi-kondisi yang dibandingkan  berdasarkan  basis  aturan  yang  telah  dibuat serta penalaran dari penciptanya.

## 3) Defuzifikasi
Defuzifikasi  merupakan  sebuah  proses  yang  berlawanan dengan  proses  Fuzifikasi.  Dimana  proses  ini  mengubah himpunan  Fuzzy  (variabel  linguistik)  menjadi  himpunan dengan  bentuk  tegas  ( crisp ).  Metode  defuzifikasi  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode Center  of Area (COA).  Metode  ini  menggunakan  titik  pusat(z*) daerah  Fuzzy  untuk  memperoleh  solusi crisp .  Secara umum  dirumuskan  pada  persamaan  (1)  [5],  di  mana adalah  titik  pusat  daerah output Fuzzy, adalah  nilai perbandingan min keanggotaan  Fuzzy, dan adalah nilai keanggotaan output Fuzzy.
∑ ∑ (1)

## C. Himpunan Fuzzy
Himpunan  Fuzzy  merupakan  pengelompokkan  suatu  nilai berdasarkan  variabel  bahasa  yang  dinyatakan  dalam  fungsi keanggotaan. Contoh dari himpunan variabel bahasa misalnya himpunan Fuzzy suhu yang terdiri atas 5 bagian keanggotaan, yaitu dingin, sejuk, normal, hangat, dan panas.

## D. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  (membership  function)  merupakan sebuah  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input data  ke  dalam  nilai  keanggotaannya  yang  memiliki  rentang nilai  0  hingga  1.  Cara  untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan adalah  memanfaatkan  pendekatan  fungsi.  Macam-macam fungsi yang dapat digunakan adalah sebagai berikut [6]:
 Representasi linear
 Representasi kurva segitiga
 Representasi kurva trapesium
 Representasi kurva bentuk bahu

## E. Internet of Things(IoT)
IoT  adalah  teknologi  yang  memungkinkan  sebuah perangkat terhubung ke jaringan internet untuk dimonitor atau dikendalikan  dari  jarak  jauh  oleh  pengguna.  Teknologi  ini berfungsi untuk memonitor atau mengontrol suatu kondisi atau sesuatu  yang  dianggap  penting  dengan  menggunakan  sensor, seperti suhu udara, kelembapan, kebocoran air, atau kebakaran yang terjadi dalam ruangan atau rumah [7].
Salah satu contoh media yang digunakan untuk monitoring adalah website . Website adalah keseluruhan halaman-halaman web yang  terdapat  dalam  sebuah  domain  yang  mengandung
informasi [8]. Berikut adalah elemen-elemen yang membangun sebuah website [9]:
1) Hypertext Markup Language (HTML)
HTML  merupakan  suatu  script  yang  bisa  menampilkan informasi dan daya kreasi kita melalui internet.
2) PHP Hypertext Processor (PHP)
PHP  digunakan  sebagai  bahasa script  server-side dalam pengembangan web yang  disisipkan  pada  dokumen HTML.

## 3) MySQL
MySQL  adalah  sebuah  program  penghasil database yang dapat  berjalan  dengan  sebuah  aplikasi  pengguna ( interface ).  Aplikasi  tersebut  berfungsi  untuk  mengakses database yang  dihasilkan  oleh  MySQL.  MySQL  juga menggunakan SQL sebagai bahasa dasar untuk mengakses database -nya sehingga mudah digunakan.

## III. P ERANCANGAN S YSTEM

## A. Perancangan Perangkat Keras
Perancangan  perangkat  keras  yang  digunakan  dalam membangun  sistem  ini  terdiri  atas  rancangan  elektrikal  dan rancangan mekanikal. Untuk perancangan elektrikal, mikrokontroler  berfungsi  melakukan  pengolahan  data  dari keseluruhan  sistem  yaitu  berupa  sensor  dengan  aktuator berupa  motor  DC  12  V  dan  Pompa  Air  12  V.  Sedangkan komponen  pendukung  untuk  melakukan  monitor  adalah  SD card berfungsi sebagai media penyimpan ketika  data terputus dan ethernet shiled sebagai media komunikasi dengan internet. Perhatikan Gambar 2.
Gambar 2.  Diagram Blok Rangkaian elektrikal

## B. Perancangan Mekanik
Alat yang dibuat berbentuk kubus dengan 3 buah atap yang dihubungkan dengan rantai pada salah satu sisi yang bertujuan melakukan pergerakan secara serenta, serta sprinkler tanaman yang  terletak  ditengah  agar  penyemprotan  dapat  berjalan maksimal (Gambar 3).
Gambar 3.  Desain mekanik
Gambar 4.  Diagram blok pemrograman

## C. Perancangan Perangkat Lunak
Alur  pemograman  yang  dibuat  dijelaskan  pada  Gambar  4. Inisialisasi  awal  pada  masing-masing  sensor  kemudian difungsikan  sebagai  pengambil  data input dan  diteruskan  ke proses  Fuzzy  dan  menuju  pemeriksaan  koneksi server . Kemudian,  masing-masing  Fuzzy  akan  memberikan  nilai timer dan nilai Pulse Width Modulation (PWM) untuk pompa air dan motor pembuka. Selain itu, dalam pemeriksaan kondisi server akan terdapat pilihan apabila koneksi gagal dan koneksi berhasil.  Jika  gagal,  maka  akan  tersimpan  pada  SD  card  dan disimpan  ke  database.  Jika  koneksi  berhasil,  maka  akan diteruskan ke website .

## D. Perancangan Sistem Fuzzy
Pembuatan  logika  Fuzzy  melalui  beberapa  proses  yaitu: Fuzifikasi  dengan  masing-masing  parameter  (Gambar  5-10) dan  evaluasi  aturan  (Tabel  I  dan  II).  Nilai  keanggotaan kelembapan  tanah,  intensitas  cahaya,    kelembapan  udara, durasi penyiraman, dan luas pembukaan atap didasarkan pada intuisi  penulis  sesuai  dengan  kondisi  lingkungan.  Nilai keanggotaan  kelembapan  suhu  udara  didasarkan  pada referensi ahli tanaman tomat [2].
Gambar 5.  Keanggotaan kelembapan tanah
Gambar 6.  Keanggotaan suhu udara
Gambar 7.  Keanggotaan intensitas cahaya
Gambar 8.  Keanggotaan kelembapan udara
Gambar 9.  Keanggotaan durasi penyiraman
Gambar 10.  Keanggotaan luas pembukaan atap
TABEL I A TURAN SUHU UDARA DAN KELEMBAPAN TANAH TABEL II E VALUASI ATURAN KELEMBAPAN UDARA DAN INTENSITAS CAHAYA IV. P ENGUJIAN DAN A NALISIS

## A. Pengujian dan Analisis Fuzzy
Pengujian  dari  Fuzzy  dibagi  menjadi  3,  yaitu:  1)  Fuzzy  1 (dengan  nilai input berupa  kelembapan  tanah  dan  suhu  udara dengan  hasil output durasi  penyiraman),  2)  Fuzzy  2  (dengan nilai input intensitas  cahaya  dan  kelembapan  udara  yang memiliki output luas  pembukaan  atap),  dan  3)  pengujian koneksi  pengiriman  data  menuju website .  Berdasarkan  hasil yang didapat,  nilai output Fuzzy  1  memiliki error yang  tidak begitu besar dengan rata-rata error keseluruhan sebesar 0,2%. Selain  itu,  keberhasilan  pengiriman  data  hanya  terkendala pada  pengiriman  pertama  dimana  koneksi  terputus  akibat
syarat  pengiriman  data  harus  memiliki  durasi  5  menit  setelah arduino aktif (Tabel III dan IV).
TABEL III H ASIL OUTPUT F UZZY 1 TABEL IV H ASIL PERHITUNGAN F UZZY 1
Hasil  Fuzzy  2  antara  kelembapan  udara  dan  intensitas cahaya menghasilkan error yang juga tidak terlalu besar yaitu 0,2%  (sama  dengan  hasil  pada  Fuzzy  1).  Perbedaan  terjadi pada  kelembapan  udara  yang  masih  stabil  pada  kondisi 99,99%.  Hal  ini  terjadi  akibat  kelembapan  udara  yang  sangat sulit  diturunkan  kadarnya  namun  sangat  mudah  ditingkatkan saat  berada  di  ruang  uji  coba.  Koneksi  pengiriman  data  pada
No Kelembaban Tanah (%) Suhu Udara (Celcius) Pompa Air (Detik) Pompa Air (Nilai Fuzzy ) Perhitungan Fuzzy Error Connection 1 85 - - - - - Not connected 2 84 26.7 0 3.25 3.245614 0.00135 Success 3 84 26.6 0 3.21 3.2142857 0.00133 Success 4 83 26.7 0 4.48 4.4764398 0.00079 Success 5 83 26.7 0 4.48 4.4764398 0.00079 Success 6 83 26.7 0 4.48 4.4764398 0.00079 Success 7 83 26.6 0 4.47 4.4680851 0.00043 Success 8 83 26.5 0 4.46 4.4594595 0.00012 Success 9 83 26.3 0 4.44 4.4413408 0.0003 Success 10 82 26.4 2 5.5 5.5025126 0.00046 Success 11 82 26.4 2 5.5 5.5025126 0.00046 Success 12 82 26.5 2 5.49 5.4878049 0.0004 Success 13 82 26.5 2 5.49 5.4878049 0.0004 Success 14 82 26.5 2 5.49 5.4878049 0.0004 Success 15 82 26.4 2 5.5 5.5025126 0.00046 Success 16 82 26.2 2 5.53 5.5347594 0.00086 Success 17 82 26.2 2 5.53 5.5347594 0.00086 Success 18 82 26.1 2 5.55 5.5524862 0.00045 Success 19 82 26.1 2 5.55 5.5524862 0.00045 Success 20 82 26.1 2 5.55 5.5524862 0.00045 Success Rata-rata 82.53 26.43 1.16 4.94 4.95 0 Success No Kelembaban Tanah (%) Suhu Udara (Celcius) Pompa Air (Detik) Pompa Air (Nilai Fuzzy ) Perhitungan Fuzzy Error Connection 1 85 - - - - - Not connected 2 84 26.7 0 3.25 3.245614 0.00135 Success 3 84 26.6 0 3.21 3.2142857 0.00133 Success 4 83 26.7 0 4.48 4.4764398 0.00079 Success 5 83 26.7 0 4.48 4.4764398 0.00079 Success 6 83 26.7 0 4.48 4.4764398 0.00079 Success 7 83 26.6 0 4.47 4.4680851 0.00043 Success 8 83 26.5 0 4.46 4.4594595 0.00012 Success 9 83 26.3 0 4.44 4.4413408 0.0003 Success 10 82 26.4 2 5.5 5.5025126 0.00046 Success 11 82 26.4 2 5.5 5.5025126 0.00046 Success 12 82 26.5 2 5.49 5.4878049 0.0004 Success 13 82 26.5 2 5.49 5.4878049 0.0004 Success 14 82 26.5 2 5.49 5.4878049 0.0004 Success 15 82 26.4 2 5.5 5.5025126 0.00046 Success 16 82 26.2 2 5.53 5.5347594 0.00086 Success 17 82 26.2 2 5.53 5.5347594 0.00086 Success 18 82 26.1 2 5.55 5.5524862 0.00045 Success 19 82 26.1 2 5.55 5.5524862 0.00045 Success 20 82 26.1 2 5.55 5.5524862 0.00045 Success Rata-rata 82.53 26.43 1.16 4.94 4.95 0 Success
Fuzzy 2 sama dengan Fuzzy 1(Tabel V dan VI).
TABEL V
H ASIL OUTPUT F UZZY 2 TABEL VI H ASIL PERHITUNGAN F UZZY 2

## B. Pengujian dan Analisis IoT
Pengujian  IoT  bertumpu  pada  konektivitas  antara  arduino dengan website . Berdasarkan data yang diperoleh (Gambar 11 dan  12),  koneksi  menuju website berjalan  dengan  baik.  Hal ini  terbukti  dengan  terkirimnya  keseluruhan  data  dari pembacaan  sensor  yang  memenuhi  syarat  (durasi  pembacaan arduino).  Koneksi  tersebut  dapat  berjalan  lancar  disebabkan beberapa faktor, seperti kondisi sinyal 3G dari operator GSM, kondisi  kuota  yang  masih  tercukupi  dan  kondisi  listrik  yang menyala.  Meskipun  demikian,  masih  terdapat  keterlambatan dalam  pengiriman  data  dengan  dengan  waktu  minimal
keterlambatan 3 detik dan maksimal 4 detik.
Gambar 11.  Hasil pembacaan Fuzzy 1 pada website
Gambar 12.  Hasil pembacaan Fuzzy 2 pada website

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penilitan  dan  kinerja  keseluruhan sistem maka, dapat disimpulkan bahwa logika Fuzzy berjalan sesuai dengan aturan yang telah dibuat. Website yang  dibuat dapat  berjalan  sesuai  dengan  fungsinya  sebagai  media pemantau.  Kondisi  tanaman  tomat  dengan  perawatan  secara alami  lebih  baik  daripada  secara  otomatis  dengan  rata-rata tinggi tanaman yang melalui perawatan secara manual sebesar 8,62  cm  serta  rata-rata  tinggi  tanaman  melalui  perawatan secara otomatis sebesar  1,92 cm.  Cakupan pembacaan sensor  DHT22  dan  FC-28  terbatas  sehingga  tidak  semua lingkungan dapat terbaca kondisinya. Range Fuzifikasi ( input ) yang terlalu luas mengakibatkan perubahan kondisi
No Kelembaban Udara (%) Intensitas Cahaya (lux) Atap (Sudut) Atap (Nilai Fuzzy) Perhitungan Fuzzy Error Connection 1 - 225.81 - - - - Not connected 2 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 3 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 4 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 5 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 6 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 7 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 8 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 9 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 10 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 11 99.9 221.91 10 14.98 15 0.00133333 Success 12 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 13 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 14 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 15 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 16 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 17 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 18 99.9 219.64 10 14.72 15 0.01866667 Success 19 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 20 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success Rata-rata 99.9 220.83 10 14.97 15 0 Success No Kelembaban Udara (%) Intensitas Cahaya (lux) Atap (Sudut) Atap (Nilai Fuzzy) Perhitungan Fuzzy Error Connection 1 - 225.81 - - - - Not connected 2 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 3 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 4 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 5 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 6 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 7 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 8 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 9 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 10 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 11 99.9 221.91 10 14.98 15 0.00133333 Success 12 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 13 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 14 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 15 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 16 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 17 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success 18 99.9 219.64 10 14.72 15 0.01866667 Success 19 99.9 221.15 10 14.98 15 0.00133333 Success 20 99.9 220.39 10 14.99 15 0.00066667 Success Rata-rata 99.9 220.83 10 14.97 15 0
Success
lingkungan  yang  sedikit  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap output .  Tingkat  keberhasilan  dari  alat  mencapai  98,38% meliputi uji coba Fuzzy, website dan sensor.

## R EFERENSI
[1]  Catur  Wasonowati,  "Meningkatkan  Pertumbuhan  Tanaman  Tomat
(Lycopersicon  Esulentum)  dengan  Sistem  Budidaya  Hidroponik," Jurnal Agroekoteknologi , vol. 4, no. 1, pp. 21-27, 2011.
[2]  (2012,  June)  Balai  Besar  Pelatihan  Pertanian  Lembang.  [Online]. www.bbpp-lembang.info
[3]  Akhmad Akbar Yudha Trisna, "Instrumen Ukur Kadar Kebutuhan Pupuk Urea  pada  Tanaman  Jagung  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic,"
Universitas Jember, Jember, Skripsi 2013.
[4]  Sumantri Kurniawan Risandriya. (2016, October) Rule Evaluation. Modul Pembelajaran.
[5]  Muhammad  Aulia  Rahman,  "Studi  Komparasi  Beberapa  Kaidah  Kontrol Logika  Fuzzy  untuk  Parkir  Mobil  Seri  Otomatis  secara  Simulasi Menggunakan LabView," Unikom, Bandung, Tugas Akhir 2013.
[6]  Leo  Agusman,  Shuandy  Wijaya,  and  Yakobus  Ingo,  "Aplikasi  Logika Fuzzy untuk Analisis Tes Kepribadian," Binus University, Jakarta, Skripsi 2009.
[7]  Dias  Prihatmoko,  Widyawan,  Selo,  and  Sigit  Basuki  Wibowo,
"Pengembangan  Perangkat  Lunak  Gateway  untuk  Home  Automation Berbasis IQRF TR53B Menggunakan Konsep CGI," in Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia , Bali, 2013, pp. 605-611.
[8]  Mooduto  Yuhefizar  and  Rahmat  Hidayat, Cara  Mudah  Membangun Website  Interaktif  Menggunakan  Content  Management  System .  Jakarta, Indonesia: Elex Media Komputindo, 2009.
[9]  Susy  Kusuma  Wardani,  "Sistem  Informasi  Pengolahan  Data  Nilai  Siswa Berbasis Web pada Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) PGRI 1 Pacitan," Indonesian Journal of Network & Security , vol. 2, no. 4, pp. 12-19, 2013.