Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v4i1.4274

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 4, No 1, Juli 2023, pp 1−7
Sistem Kendali Dan Monitoring Penyiram Tanaman Cabai

## Menggunakan Metode Fuzzy Dengan Aplikasi Telegram
Priestaryansyah Ihwal Wiralaksana, Wahyu Setyo Pambudi * ,  Ilmiatul Masfufiah Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Jurusan Teknik Elektro, ITATS, Surabaya, Indonesia Email: 1 ryan.ixion@gmail.com, 2,* wahyusp@itats.ac.id, 3 i.masfufiah@itats.ac.id.
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel: Submited : Jul 13, 2023 Acepted : Jul 28, 2023 Published  : Jul 31, 2023 Kebutuhan  untuk  bahan  pokok  makanan  cabai  cukup  tinggi,  sedangkan  lahan pertanian  di  kota  –  kota  besar  beralih  fungsi  sebagai  pemukiman  penduduk. Sementara itu tanaman cabai dapat tumbuh dan berkembang di lingkungan terbatas dengan  pengendalian  kelembaban,  suhu,  intesitas  cahaya.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisa  sistem  kontrol  monitoring  rumah  kaca  untuk  tanaman  cabai berdasarkan input sensor suhu DHT 22 dan sensor kelembaban YL-69. Metode yang digunakan  ialah  fuzzy  mamdani  untuk  kontrol  kelembaban  yang  disesuaikan  apa yang di butuhkan tanaman. Hasil pengujian sistem dapat menjaga kelembaban tanah tanaman cabai 60 % - 80 %. Pengujian sensor DHT 22 bekerja dengan cukup baik dengan  error pembacaan sensor suhu 0,00 %  - 1,12 %. Secara  keseluruhan sistem kontrol suhu dan kelembaban pada rumah kaca bisa menjaga kestabilan kelembaban tanaman cabai dengan set point yang diinginkan.
Kata Kunci: Fuzzy Logic; ESP32; DHT22; YL 69; Rumah kaca
K ORESPONDENSI Email: wahyusp@itats.ac.id

## A B S T R A C T
The need for the staple food chili is quite high, while agricultural land in big cities is  being  converted  into  residential  areas.  Meanwhile,  chili  plants  can  grow  and develop  in  a  limited  environment  by  controlling  humidity,  temperature  and  light intensity. This research aims to analyze a greenhouse monitoring control system for chili plants based on DHT 22 temperature sensor input and YL-69 humidity sensor. The method used is fuzzy mamdani to control humidity according to what the plants need. The system test results can maintain the soil moisture of chili plants at 60% - 80%. The DHT 22 sensor test worked quite well with a error temperature sensor of 0.00%  -  1.12%.  Overall,  the  temperature  and  humidity  control  system  in  the greenhouse can maintain stable humidity for chili plants at the desired set point.
Keywords: Fuzzy Logic; ESP32; DHT22; YL 69; Greenhouse

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  sangat  diperlukan  dalam  sektor  pertanian.  Teknologi  rumah  kaca  adalah  suatu  struktur bangunan dimana tanaman dapat tumbuh dan berkembang dalam lingkungan dan kondisi yang terkendali  mengenai suhu,  kelembaban,  intensitas  cahaya,  dll.  Menanam  tanaman  di  dalam  ruangan  Kaca  dapat  melindungi  dari  cuaca panas dan dingin, angin dan hujan, hama. Rumah kaca juga memungkinkan penanaman tanaman di luar musim serta tanaman tidak biasa yang  tidak dapat bertahan hidup di iklim setempat. Saat ini rumah kaca banyak digunakan dalam dunia  pertanian  karena  menawarkan  banyak  manfaat  seperti  meningkatkan  produktivitas  tanaman,  menghemat kebutuhan air, menghilangkan serangan hama dan penyakit tanaman serta memerlukan lahan yang relatif kecil untuk memanen tanaman [1].
Adanya penelitian tentang penerapan kendali fuzzy untuk memantau suhu dan kelembaban tanaman cabai di rumah  kaca  akan  membantu  memantau  suhu  dan  kelembaban  udara  tanaman  cabai  untuk  mempertahankan pertumbuhan  ideal  [2][3][4].  Tingkat  kesuburan  tanah  dapat  dipengaruhi  dengan  air  yang  dikandungnya.  Jika penyiraman tanaman dilakukan berlebihan, kelembaban tanah mungkin tidak sesuai dengan kebutuhan tanaman, tetapi kekurangan air juga akan menyebabkan tanaman layu atau mati. Hingga saat ini manusia masih kesulitan dalam hal penyiraman, karena dilakukan secara konvensional[1][5][6]. Dibutuhkannya alat yang dapat meringankan pekerjaan manusia dalam hal menyiram dan memonitoring tanaman. Internet of things (IOT) merupakan tanda berkembangnya zaman, segala sesuatu yang berhubungan dengan IOT pasti dapat meringankan pekerjaan manusia dalam bidang apa pun. Aplikasi yang dapat mengkomunikasikan menggunakan jaringan internet salah satunya adalah Instant Messaging (IM)  Telegram.  IM  Telegram  sudah  banyak  di  gunakan  oleh  masyarakat  dunia,  ia  juga  memiliki  landasan  untuk menggunakan  Application  Programming  Interface  (API)  untuk  masyarakat  luas.  Salah  satu  API  yang  disediakan adalah fitur BOT, BOT Telegram tidak terbatas oleh bahasa pemrograman. Hampir semua bahasa pemrograman bisa di gunakan untuk merancang suatu bot[7][8][9].

## Menggunakan Metode Fuzzy Dengan Aplikasi Telegram
Meningkatnya  kepadatan  penduduk  di  daerah  perkotaan  yang  besar  menyebabkan  ketersediaan  lahan  yang terbatas. Akhirnya terjadi alih fungsi lahan pertanian menjadi permukiman. Jadi menyiram tanaman tidak perlu lagi dilakukan secara manual, bisa di lakukan diri jarak jauh dengan memadukan IOT dan IM. Bisa juga di gunakan untuk memonitoring kelembaban pada tanah dan udara. Harapannya adalah dengan adanya penelitian tentang sistem kendali dan monitoring penyiram tanaman cabai menggunakan metode fuzzy dengan aplikasi telegram ini diharapkan mampu membantu  sebagian  orang  yang  memiliki  kesibukan  tanpa  bisa  memonitoring  tanamannya  setiap  waktu  dari  jarak jauh.
Beberapa penelitian tentang penyiraman tanaman otomatis telah banyak dilakukan dan pada dasarnya bertujuan untuk menyiram tanaman tanpa melakukan prosedur manual lagi sehingga tanaman tidak lagi kekurangan air untuk kelangsungan hidupnya. Penelitian yang dilakukan oleh Tulus Pranata yang berjudul ”Penerapan Logika Fuzzy Pada Sistem  Penyiram  Tanaman    Otomatis  Berbasis  Mikrokontroler”  merupakan  salah  satu  sistem  penyiram  tanaman otomatis yang menggunakan RTC. Ic tersebut digunakan untuk menentukan jam berapa dalam satu harinya digunakan untuk menyiram tanaman dengan membandingkan suhu dan kelembabannya.[10]
Penelitian lainnya tentang penyiram tanaman otomatis pernah dilakukan pada tahun 2020 yang dilakukan oleh Akmal Ekaprasetyo dkk, dimana penelitian tersebut  menggunakan robot  yang dapat berpindah dari satu pot  ke pot yang  lain  dengan  mempertimbangkan  pot  mana  yang  perlu  dilakukan  penyiraman  [11].  Penelitian  selanjutnya dilakukan oleh Ahmadi Jaelani dengan judul ”Kontrol Kestabilan Suhu dan Kelembaban Menggunakan Fuzzy Pada Area Tanaman Tomat dan Cabai Dengan Sistem Tanam Tumpang Sari” penelitian tersebut untuk menstabilkan suhu yang dibutuhkan pada tanaman tomat dan cabai. Penelitian tersebut membutuhkan pendingin thermoelectric bila suhu yang digunakan kurang memadai [12].
Adapun penelitian lainnya yang memanfaatkan IOT yang dilakukan oleh Astriana Rahma Putri, Suroso dan Nasron dengan judul ”Perancangan Alat Penyiraman Tanaman Otomatis pada Miniatur Greenhouse Berbasis IOT” penelitian ini sama seperti penelitian yang lain akan tetapi output yang keluar akan dimonitoring melalui web server yang bisa di monitoring kapanpun dan dimanapun [1]. Berdasarkan beberapa penelitian ini, pada penelitian ini telah dilakukan  integrasi  beberapa  metode  yang  telah  ada,  agar  permasalah  pada  penelitian  ini  dapat  terselesaikan. Penelitian  yang  dibuat  dengan  memanfaatkan  monitoring  penyiram  tanaman  otomatis  dengan  menggunakan  fuzzy serta  memanfaatkan  koneksi  internet  untuk  sistem  pemantauan  jarak  jauh.  Pemantauan  dapat  dilakukan    melalui smartphone (android) dan juga dapat melalui bot telegram untuk monitoring yang lebih efisien [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Perancangan Sistem
2.1.1 Perancangan Mekanik
Tahapan pertama pada proses penelitian ini dijelaskan bagaimana melakukan perancangan sistem mekanik miniatur rumah kaca dengan ukuran seperti pada gambar 1. Untuk perancangan mekanik tinggi box 28cm dengan panjang dan lebar 54cm dan 36cm.
Gambar 1. Perancangan rumah kaca
Spesifikasi Rangka :
1. Tinggi 28cm (box plastik)
2. Lebar dan panjang 54cm dan 36cm (box plastik)

## 2.1.2 Perancangan Hardware
Pada proses perancangan hardware kita membuat prototype sistem kendali dan monitoring penyiram tanaman cabai menggunakan  metode  fuzzy  dengan  aplikasi  telegram,  desain  integrasi  perancangan  hardware  seperti  yang ditunjukkan  pada  gambar  2.  Prototype  monitoring  penyiram  tanaman  ini  di  desain  agar  mengetahui  tingkat kelembaban pada suatu tanaman cabai dan dapat di monitoring melalui aplikasi telegram.

## 2.1.3 Perancangan Software
Pada proses perancangan software ini memakai aplikasi Telegram dengan tampilan konfigurasi sebagai seperti pada gambar 3 sedangkan alur program pada sistem ini seperti dijelaskan pada gambar 4.
Gambar 3. Perancangan software .
Gambar 4. Flowchart sistem.
Flowchart  diatas  adalah  sistem  monitoring  penyiram  tanaman  yang  dimana  ketika  suhu  udara  dan  suhu kelembaban  terbaca  maka  data  tersebut  apakah  data  yang  dibutuhkan  atau  tidak,  jika  iya  modul  ESP  32  akan mengirimkan data tersebut pada bot telegram. Bot telegram akan meneruskan data tersebut kepada user telegram.
Perancangan sistem  fuzzy pada penelitian  ini  menggunakan 2 input berupa suhu dan dan kelembaban tanah yang  masing  masing  dideteksi  oleh  sensor  DHT22  dan  sensor  YL  69.  Output  dari  sensor  untuk  mengendalikan terhadapat penyiraman tanaman dan mengirimkan monitoring atas tanaman cabai.
Fuzzyfication merupakan proses mengubah input yang bersifat tegas (crisp) menjadi fuzzy. Dalam penelitian ini  input  fuzzy  terdiri  dari  dua  variabel  yaitu  suhu  dan  kelembaban.  Tahap  pertama  untuk  fuzzyfication  yaitu menentukan keanggotaan (membership) dari masing – masing input yang bersumber dari hasil pembacaan sensor suhu dan kelembaban. Variabel sensor suhu dibagi menjadi 4 himpunan keanggotaan yaitu: dingin, sedang, hangat, panas seperti yang ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5 . Membership suhu
Nilai keanggotaan Suhu : Suhu : {10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20,…., 40} Keterangan : 1. Dingin = 10 C – 22 C
2. Sedang = 16 C – 28 C
3. Hangat = 22 C – 34 C
4. Panas = 28 C – 40 C

## Menggunakan Metode Fuzzy Dengan Aplikasi Telegram
Variabel input kelembaban tanah dibagi menjadi 3 himpunan keanggotaan yaitu: kering, lembab dan basah, seperti yang ditunjukkan pada gambar 6. Hubungan dari kedua membership ini untuk menentukan level keluaran seperti pada tabel 1.
Gambar 6 . Membership kelembaban tanah
Nilai keanggotaan Kelembaban : Kelembaban : {2000, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500, 2600, 2700,…, 5000} Keterangan : 1. Kering = 2000 ADC – 3500 ADC
2. Lembab = 2600 ADC – 4400 ADC
3. Basah = 3500 ADC – 5000 ADC
Tabel 1 . Inferensi aturan yang digunakan Delay Suhu Dingin Sedang Hangat Panas
Ke lem ba ba n Kering Lama Lama Lama Lama Lembab Cepat Cepat Normal Normal Basah Cepat Cepat Cepat Cepat

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sensor DHT22 dalam penelitian ini digunakan untuk mengukur suhu dan kelembaban dari sistem yang dibuat. Sensor ini digunakan sebanyak 1 buah yang di letakkan di dalam green house, yang dimana berfungsi untuk mengukur suhu yang berada didalam rumah kaca. Pengujian untuk sensor suhu dan kelembaban dilakukan sebanyak dua kali guna mendapatkan hasil yang akurat sesuai dengan standart alat ukur. Pengujian dilakukan dengan membaca kenaikan dan penurunan  suhu  dan  kelembaban.  Hasil  dari  pembacaan  sensor  DHT22  kemudian  dibandingkan  dengan  hasil pembacaan alat ukur thermometer dan hygrometer digital.
Untuk mencari nilai error dengan membandingkan pembacaan sensor DHT22 dengan thermometer dan hygrometer. Dengan persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai error.

## Gambar 7. Pengujian pertama sensor suhu
Grafik pada gambar  7  di atas  menunjukkan pembacaan sensor DHT 22 dan thermometer digital, pengujian dilakukan di dalam sebuah ruangan selama 10 menit dan melihat perubahan suhu yang terjadi pada sensor DHT22 dan thermometer digital. Lalu dengan mendapatkan kedua nilai tersebut kita masukkan nilai tersebut kedalam rumus perhitungan mencari nilai error. Perhitungan dari nilai error kedua alat ukur tersebut mendapat presentase error antara 0,00%-0,74%. DHT22 mendapatkan pembacaan error kurang dari 1% itu berarti sensor masih bekerja dengan baik.
2000 2500
3000 3500 4000 4500 5000
Gambar 8. Pengujian pertama sensor kelembaban
Grafik  pada  gambar  8  diatas  menunjukkan  pembacaan  sensor  kelembaban  DHT22  dan  hygrometer  digital, pengujian dilakukan di dalam sebuah ruangan selama 10 menit dan melihat perubahan kelembaban yang terjadi pada sensor DHT22 dan hygrometer digital. Lalu dengan mendapatkan kedua nilai tersebut kita masukkan nilai tersebut kedalam rumus perhitungan mencari nilai error. Perhitungan error dari kedua alat ukur mendapatkan 1,23 % - 5,95 %. DHT22 mendapatkan presentase error pembacaan sensor kelembaban lebih besar dari pembacaan sensor suhunya itu menandakan bahwa masih cukup baik, dikarenakan respon pembacaan yang terlalu cepat sehingga selisihnya semakin besar dari hygrometer digital. Selanjutnya dilakukan percobaan kedua untuk mendapatkan yang lebih akurat.

## Gambar 9. Pengujian kedua sensor suhu
Grafik pada gambar  9  di atas  menunjukkan pembacaan sensor DHT 22 dan thermometer digital, pengujian dilakukan di dalam sebuah ruangan selama 10 menit dan melihat perubahan suhu yang terjadi pada sensor DHT22 dan thermometer digital. Lalu dengan mendapatkan kedua nilai tersebut kita masukkan nilai tersebut kedalam rumus perhitungan mencari nilai error. Perhitungan dari nilai error kedua alat ukur tersebut mendapat presentase error antara 0,00  %  -  1.12  %.  Pada  pengujian  kedua  sensor  DHT22  masih  bekerja  cukup  baik  akan  tapi  nilai  error  tertinggi pembacaan sensor suhunya lebih besar dari pengujian pertama, mungkin dikarenakan kalibrasi pada sensor DHT22 yang belum akurat.

## Gambar 10. Pengujian kedua sensor kelembaban
Grafik pada gambar 10 diatas menunjukkan pembacaan sensor kelembaban DHT22 dan hygrometer digital, pengujian dilakukan  di  dalam  sebuah  ruangan  selama  10  menit  dan  melihat  perubahan  kelembaban  yang  terjadi  pada  sensor DHT22 dan thermometer digital. Lalu dengan mendapatkan kedua nilai tersebut kita masukkan nilai tersebut kedalam rumus perhitungan mencari nilai error. Perhitungan error dari kedua alat ukur mendapatkan 0,00 % - 3,45 %. DHT22 mendapatkan  presentase  error  pembacaan  sensor  kelembaban  lebih  besar  dari  pembacaan  sensor  suhunya  itu menandakan bahwa masih cukup baik, dikarenakan respon pembacaan yang terlalu cepat sehingga selisihnya semakin besar dari hygrometer digital. Berdasarkan hasil pengujian sensor yang dilakukan di dapat nilai pembacaan suhu dan kelembaban tanah yang ditampilkan oleh telegram.
Gambar 11. Pembacaan kelembaban tanah dengan nilai 40%
Pada gambar 11 diatas bisa kita simpulkan bahwa ketika pembacaan sensor suhu dan sensor kelembaba tanah kurang dari nilai set point yang ditentukan maka arduino akan mengirimkan sinyal kepada relay untuk menghidupkan relay  agar  pompa  dapat  menyiram  tanamannya  sampai  batas  sensor  kelembaban  tanah  mencapai  set  point  yang diinginkan. Untuk pengujian diatas membutuh kan kelembaban tanah 70 % agar arduino mengirimkan sinyal ke relay untuk mati dengan begitu pompa juga agak mati.
Gambar 12. Pembacaan kelembaban tanah dengan nilai 86%
Pada gambar 12 diatas menampilkan kelembaban tanah dengan nilai 86 % maka nilai tersebut sudah melebihi nilai set point yang ditentukan jadi arduino akan mengirimkan sinyal pada relay untuk mati sekaligus untuk mematikan pompa yang menyirami tanaman. Jadi saat kita meminta status relay makan akan muncul tulisan off dikarenakan nilai set point sudah melebihi yang dibutuhkan.

## Tabel 2 . Pengukuran kelembaban tanah
No  Waktu (Menit)  Kelembaban (%)  Penyiraman 1 0 59% ON 2 1 61% ON 3 2 64% ON 4 3 66% ON 5 4 69% ON 6 5 70% OFF 7 6 73% OFF 8 7 73% OFF 9 8 70% OFF 10 9 70% OFF
Tabel 2 diatas menunjukkan bahwa sistem untuk pengukuran kelembaban tanah bekerja dengan baik dan sesuai yang diharapkan, terbukti dengan penyiraman tanaman terjadi apabila nilai kelembaban berada diatas 70 % dan ketika di bawah set point yang ditentukan maka penyiraman akan dihentikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan tentang sistem kendali dan monitoring penyiram tanaman cabai menggunakan metode fuzzy dengan aplikasi telegram, dapat disimpulkan dalam 2 bagian. Pertama bawah rumah kaca untuk menanam cabai berhasil direalisasikan dengan ukuran 52 x 35 x 28 cm. Hasil pertumbuhan pada tanaman cabai tumbuh cukup baik tetapi tidak bertahan lama dikarenakan pengujian dilakukan dalam ruangan dan pencahayaan yang kurang cukup untuk tanaman menyerap unsur hara dengan maksimal. Kesimpulan berikutnya adalah bahwa sistem kontrol  yang  telah  dirancang  pada  green  house  secara  keseluruhan  bekerja  dengan  cukup  baik,  akan  tetapi  masih terdapat pembacaan yang error pada suhu yaitu antara 0,00% - 1,12% dan sensor kelembaban antara 0,00% - 3,45%. Respon sensor kelembaban yang responsif, serta sistem penyiraman yang bekerja sesuai program yang diinginkan.

## REFERENCES
[1] A. R. Putri, Suroso, and Nasron, “Perancangan Alat Penyiram Tanaman Otomatis pada Miniatur Greenhouse Berbasis IOT,” Semin. Nas. Inov. dan Apl. Teknol. di Ind. 2019 , vol. Volume 5 n, pp. 155–159, 2019.
[2] R.  Muhida,  M.  J.  E.  Salami,  W.  Astuti,  N.  A.  Bt  Ahmad  Kasim,  and  N.  Rahayu,  “Solar-Based  Fuzzy  Intelligent  Water Sprinkle System,” J. Mechatronics, Electr. Power, Veh. Technol. , vol. 2, no. 2, p. 65, 2012, doi: 10.14203/j.mev.2011.v2.65- 72.
[3] T. Thazin, Z. L. Aung, and T. T. Win, “IoT based Hydroponic Temperature and Humidity Control System using Fuzzy IoT based Hydroponic Temperature and Humidity Control System using Fuzzy Logic,” no. March, pp. 1–5, 2019.
[4] A. C. Bacalla and A. A. Vinluan, “Hydroponics Farm Monitoring Using Data Fusion and Fuzzy Logic Algorithm,” vol. 6, no. 2, pp. 101–107, 2019, doi: 10.18178/joaat.6.2.101-107.
[5] P. A. Sanca, “Perancangan Mesin Penyiraman Taman Menggunakan Fuzzy Logic,” Inajet , vol. 01, no. 01, pp. 28–34, 2018.
[6] A. S. Pambudi, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Rancang Bangun Penyiraman Tanaman Pintar Menggunakan Smartphone dan Mikrokontroler Arduino Berbasis  Internet  of Thing,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p.  250,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.1913.
[7] A. Cokrojoyo, J. Andjarwirawan, and A. Noertjahyana, “Pembuatan Bot Telegram Untuk Mengambil Informasi dan Jadwal Film Menggunakan PHP,” J. Infra , vol. 5, no. 1, pp. 224–227, Program Studi Teknik Informatika Fakultas, 2017.
[8] S. B. Mursalin, H. Sunardi,  and Z. Zulkifli, “Sistem Penyiraman Tanaman Otomatis Berbasis Sensor  Kelembaban Tanah Menggunakan Logika Fuzzy,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 11, no. 1, pp. 47–54, 2020, doi: 10.36982/jig.v11i1.1072.
[9] S. K. Risandriya, “Pemantauan dan Pengendalian Kelembapan, Suhu, dan Intensitas Cahaya Tanaman Tomat dengan Logika Fuzzy Berbasis IoT,” J. Appl. Electr. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 9–14, 2019, doi: 10.30871/jaee.v3i1.1394.
[10]  I.  Tulus  Pranata,  Beni  Irawan,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Pada  Sistem  Penyiraman  Tanaman  Otomatis  Berbasis Mikrokontroler,” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 03, no. 2, pp. 11–22, 2015.
[11]  A.  Ekaprasetyo  and  W.  S.  Pambudi,  “Prototype  Rancang  Bangun  Robot  Penyiram  Tanaman  Otomatis  Dengan  Kendali Fuzzy,” J. Ilm. MATRIK , vol. 22, no. 1, pp. 102–109, 2020.
[12]  A. Jaelani, “Kontrol Kestabilan Suhu dan Kelembaban Menggunakan Fuzzy Pada Area Tanaman Tomat Dan Cabai Dengan Sistem Tanam Tumpang Sari,” J. Renew. Energy Electron. Control , vol. 1, no. 1, pp. 36–42, 2021.
[13]  F. A. Chalifatullah,  W. S. Pambudi, and  I. Masfufiah,  “Implementasi Moving Average dan  Kalman Filter pada Wireless Odometer  untuk  Informasi Service  Kendaraan Bermotor,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  156,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i1.4899.