## Otomatisasi Pengontrolan Kualitas Air Pada Akuarium Ikan Arwana Berbasis IOT Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto
Ade Muhamad Nurhadi * , Dwi Marisa Midyanti, Suhardi
Fakultas MIPA, Prodi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* ademnurhadi@student.untan.ac.id, 2 dwi.marisa@siskom.untan.ac.id, 3 suhardi@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespondensi: ademnurhadi@student.untan.ac.id Submitted: 31/10/2023; Accepted: 31/12/2023; Published: 31/12/2023
Abstrak – Ikan Arwana adalah ikan hias yang memiliki bentuk tubuh dan warna indah yang menjadikannya memiliki harga yang tinggi, dan memerlukan perawatan yang sangat baik. Kualitas air di akuarium harus dijaga agar ikan Arwana tidak stres, sakit, atau mati. Namun, banyak pemilik Arwana yang kurang memantau kondisi air dengan cermat. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang dapat memantau keadaan lingkungan akuarium, termasuk pergantian air otomatis dan manual dari website. Pada penelitian  ini  menggunakan  Arduino  uno  sebagai  mikrokontroler  yang  dihubungkan  ke  sensor  pH  dan  turbidity,  kemudian NodeMCU ESP32 digunakan untuk melakukan pengiriman data ke internet dan untuk melakukan proses perhitungan Logika fuzzy Tsukamoto. Hasil pengujian didapatkan rata-rata akurasi pada sensor pH sebesar 96,62%, pada sensor turbidity rata-rata akurasi sebesar 92,84%, pada sensor ultrasonik rata-rata akurasi sebesar 99,62%. Pada sistem juga dilakukan pengujian logika fuzzy Tsukamoto dimana hasilnya yaitu fuzzy memiliki akurasi 83%. Pengujian sistem secara keseluruhan dilakukan selama 4 hari. Dari pengujian yang dilakukan, mendapatkan hasil rata-rata pH air perhari 7,1 dan kekeruhan 18 NTU dan semua kondisi kualitas air bisa terpenuhi sesuai dengan output yang diinginkan menggunakan 9 rule base.
Kata Kunci: Arwana; IoT;  Fuzzy Tsukamoto; Sensor; Website
Abstract – Arowana fish is an ornamental fish that has a beautiful body shape and color that makes it have a high price, and requires excellent care. The quality of the water in the aquarium must be maintained so that the Arowana fish are not stressed, sick, or die. However, many Arowana owners do not monitor water conditions closely. Therefore, a system is needed that can monitor the state of the aquarium environment, including automatic and manual water changes from the website. In this study using Arduino uno as a microcontroller connected to a pH and turbidity sensor, then NodeMCU ESP32 was used to send data to the internet and to perform the calculation process of Tsukamoto's fuzzy logic. The test results obtained an average accuracy on pH sensors of 96.62%, on turbidity sensors an average accuracy of 92.84%, on ultrasonic sensors an average accuracy of 99.62%. The system also tested Tsukamoto's fuzzy logic where the results were fuzzy with an accuracy of 83%. Testing of the system as a  whole  was  carried out for 4  days. From the tests carried  out, the average  water pH per day results are 7.1 and turbidity of 18 NTU and all water quality conditions can be met according to the desired output using 9 rule bases.
Keywords : Arowana; IoT; Fuzzy Tsukamoto; Sensor; Website

## 1. PENDAHULUAN
Ikan  hias  di  Indonesia  mengalami  perkembangan  yang  terus  meningkat,  terutama  ikan  hias  air  tawar.  Hal  ini menjadi  peluang  yang  sangat  baik  bagi  para  pembudidaya  ikan  hias,  termasuk  para  peminat  ikan  hias,  untuk meningkatkan produksinya  [1]. Salah satu ikan hias air tawar yang populer adalah Arwana. Ikan arwana sudah dikenal  masyarakat  Indonesia  sebagai  hiasan  akuarium  dan  di  percaya  sebagian  orang  sebagai  pembawa keberuntungan.
Arwana  yang  memiliki  nama  latin  Scleropages  formosus  juga  dikenal  ikan  naga,  naga  perak,  dan  naga perak hitam. Ikan arwana juga termasuk terancam punah, akan tetapi karena keindahannya menjadikan populer dan mencuat ke seluruh dunia [2]. Ikan Arwana adalah spesies endemik Kabupaten Kapuas Hulu Kalimantan Barat yang saat ini sangat populer di semua kalangan pecinta ikan hias. Ikan ini memiliki nilai ekonomis yang tinggi serta warna yang indah, bahkan ada juga yang beranggapan ikan ini sebagai pembawa keberuntungan. Memiliki bentuk tubuh yang memanjang, ramping yang membuatnya menjadi anggun pada saat berenang [3].
Memelihara  arwana  di  akuarium  tidak  jauh  berbeda  dengan  memelihara  ikan  hias  pada  umumnya. Pemeliharaan  juga  harus  tetap  dilakukan  dengan  teliti  dan  rajin  dalam  menjaga  kualitas  air  dalam  akuarium. Meskipun  ikan  arwana  termasuk  ikan  yang  kuat  berbagai  kondisi  lingkungan,  beberapa  hal  yang  harus diperhatikan  dalam  memelihara  arwana  adalah  pH  air,  dan  tingkat  kekeruhan  air  [4].  Jika  kualitas  air  pada akuarium  yang  tidak  terjaga  maka  akan  mendatangkan  penyakit  pada  ikan  arwana,  seperti  jamur,  insang  yang tergulung akibat suhu yang tinggi bahkan dapat berakibat stres yang berujung kematian. Penelitian ini dilakukan untuk  membuat  sebuah  sistem  yang  mampu  memonitoring  dan  mengontrol  kualitas  air  pada  akuarium  arwana dengan mengimplementasika logika fuzzy Tsukamoto.
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  pemeliharaan  ikan  Arwana  ketika  pemilik  tidak  teliti  untuk melihat keadaan air dan mengganti air yang ada di dalam akuarium, maka akan dibuat penelitian  dibuat  sistem mampu  memberikan  informasi  tingkat  kekeruhan  air,  pH  air  dan  kualitas  air,  serta  mampu  melakukan  kontrol secara  otomatis  dan  manual  pada  pompa  air  dengan  judul  “Sistem  Otomatisasi  Pengontrol  Kualitas  Air  Pada Akuarium  Arwana  Berbasis  IoT  Menggunakan  Logika  Fuzzy”.  Pada  penelitian  ini  dibuat    sistem  mampu memberikan  informasi  tingkat  kekeruhan  air,  pH  air  dan  kualitas  air,  serta  mampu  melakukan  kontrol  secara otomatis dan manual pada pompa air.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6947
Adapun  beberapa  penelitian  yang  berkaitan  dengan  kekeruhan  air  pada  akuarium  arwana  diantaranya adalah, penelitian    [5]  yang  menghasilkan sistem  yang  mampu  mendeteksi kekeruhan air dengan  mengirimkan informasi  melalui  telegram.  Penelitian  selanjutnya  dari  [6]  yang  menghasilkan  sistem  yang  mampu  mengukur ketinggian  air  dan  mendeteksi  suhu  yang  menghasilkan  output  kipas  angin  dan  heater.  Penelitian  lainnya  yang berkaitan  dengan  logika  fuzzy  antara  lain,  penelitian  [7]  yang  menghasilkan  sistem  filter  air  dengan  pompa otomatis  berdasarkan  output  dari  perhitungan  fuzzy  yang  ada  pada  sistem.  Penelitian  selanjutnya  [8]  pada penelitian  ini  menghasilkan  sistem  yang  bisa  memonitoring  kualitas  air  pada  akuarium  ikan  hias  dengan menggunakan perhitungan logika fuzzy pada sistem. Penelitian [9] menghasilkan sistem pergantian air otomatis berdasarkan kekeruhan air yang menggunakan perhitungan fuzzy pada kolam ikan lele.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan objek akuarium ikan arwana. Aplikasi yang dibuat untuk monitoring dan kontrol berbasis website. Fokus penelitian ini guna monitoring kualitas air pada akuarium ikan arwana dari pembacaan sensor. Penelitian ini diharuskan pada lokasi yang memiliki akses jaringan. Dalam pembuatan “Sistem Otomatisasi Pengontrol Kualitas Air Pada Akuarium Arwana Berbasis IoT Menggunakan Logika Fuzzy” diperlukan beberapa perangkat  lunak  dan  perangkat  keras,  berikut  dibawah  ini  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  ada  dan digunakan  dalam  proses  pembuatan  sistem.  Adapun  metode  yang  dilakukan  dalam  proses  membuat  sistem  ini untuk menjadi sesuai seperti yang diharapkan dapat dilihat pada Gambar 1

## Gambar 1 Diagram Alir Metode Penelitian
Pada  Gambar  1  menggambarkan  langkah  dalam  metode  penelitian  secara  berurutan,  diawali  dengan melakukan  studi  literatur, pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem,  implementasi, kemudian akan dilakukan pengujian pada sistem jika berhasil maka akan dilanjutkan dengan kesimpulan dan saran. Akan tetapi jika tidak berhasil maka dilakukan implementasi ulang pada sistem.

## 2.1.1 Studi Literatur
Pada tahap ini yaitu dilakukan proses pengumpulan sumber pustaka dan dokumentasi untuk memperoleh informasi yang  menunjang  dalam  penelitian.  Literatur  dapat  berupa  jurnal  ilmiah  penelitian  yang  sebelumnya  sudah dilakukan ataupun buku-buku yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan.

## 2.1.2 Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  dilakukan  observasi  langsung  ke  lapangan,  yaitu  ke  pecinta  arwana  yang memelihara arwana di Kabupaten Kapuas Hulu. Data diperoleh melalui hasil observasi langsung dilapangan untuk memperoleh permasalahan dan solusi yang akan dijadikan penelitian ini. Hasil tahap ini digunakan sebagai dasar pengetahuan untuk melakukan penelitian ini.

## 2.1.3 Analisis Kebutuhan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6947
Pada tahap  ini dilakukan analisis untuk mendukung sistem  yang akan dibuat. Dimana  hal  ini  berkaitan dengan kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak, adapun untuk kebutuhan adalah sebagai berikut:

## 2.1.4 Perangkat Keras
Perangkat Keras, dimana berfungsi sebagai eksekutor yang berinteraksi langsung dengan objek yang akan diteliti. Pada perangkat keras, yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. Sensor pH
Sensor pH air adalah sensor yang mampu mengukur tingkat keasaaman yang dimiliki oleh carian. Sensor ini terbuat dari material kaca dan pada bagian ujung probe terdapat larutan HCL dan mampu mengukur ion H30+ dalam  larutan, pada penelitian  ini  sensor pH berfungsi  mengukur tingkat keasaman air pada akuarium  [10]. Bentuk fisik dari sensor pH dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Sensor pH Air
b. Sensor Turbidity
Sensor Turbidity adalah sensor yang dibuat dengan metode nephelometer  yaitu metode yang memanfaatkan intensitas cahaya yang kemudian diubah menjadi sinyal listrik. Sensor ini berguna untuk mengetahui tingkat kekeruhan air, pada penelitian in sensor turbidity digunakan mengukur partikel kekeruhan air yang ada pada akuarium arwana [11]. Bentuk fisik dari sensor Turbidity dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Sensor Turbidity
c. Sensor Ultrasonik
Sensor ultrasonik adalah sebuah sensor yang mampu mengukur atau membaca jarak mulai dari 2 cm sampai 4 m dan memiliki akurasi mencapai nilai 3 mm. Cara kerja dari sensor ultrasonik adalah mengubah bunyi menjadi listrik  atau  sebaliknya.  Terdiri  dari  speaker  ultrasonik  berfungsi  mengubah  sinyal  40  KHz  menjadi  besaran suara  dan  mikropon  ultrasonik  berfungsi  mendeteksi  pantulan  suaranya  [12].  Pada  penelitian  ini,  sensor ultrasonik digunakan untuk  mengukur ketinggian  air.  Bentuk fisik dari sensor Ultrasonik dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Sensor Ultrasonik
d. Node MCU ESP32
Mikrokontroler ESP32 adalah perangkat keras yang menjadi mikrokontroler atau otak dari suatu sistem. ESP32 adalah update dari ESP 8266, dengan daya yang rendah menjadikannya lebih sering digunakan pada saat ini. Tidak hanya itu ESP32 juga memiliki modul WiFi, pin GPIO dan juga Bluetooth yang lebih banyak digunakan untuk koneksi IoT [13]. Pada penelitian ini, Node MCU ESP32 digunakan untuk mengirim data dari sensor ke website dan mengambil data kontrol pompa dari web untuk menghidup atau mematikan pompa. Adapun bentuk fisik dari Node MCU ESP32 dapat dilihat pada Gambar 5.
e. Arduino Uno
Arduino Uno merupakan  salah satu  mikrokontroler bersifat open source dengan  basis  Atmega328. Arduino Uno memiliki pin input sebanyak 14 pin dan pin output sebanyak 6 pin output analog. Untuk koneksi Arduino memiliki 1 pin untuk USB dan 1 pin jack listrik selain itu juga memiliki konektor ICSP dan sebuah tombol reset [14]. Pada penelitian ini, Arduino uno dihubungkan dengan sensor yang digunakan untuk mendapatkan hasail dari pembacaan sensor pada keadaan air. Adapun bentuk fisik Arduino uno dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Arduino Uno
f. Relay
Modul  relay  adalah  salah  satu  piranti  yang  beroperasi  berdasarkan  prinsip  elektromagnetik  untuk memindahkan  posisi  On  ke  Off  atau  sebaliknya  dengan  memanfaatkan  energi  listrik.  Proses  tertutup  dan terbukanya kontraktor ini terjadi akibat adanya efek induksi magnet yang timbul dari kumparan induksi listrik. Perbedaan yang paling mendasar antara relay dan saklar adalah pada saat pemindahan dari posisi On ke Off. Relay melakukan pemindahannya secara otomatis dengan arus listrik, sedangkan saklar dilakukan dengan cara manual [15]. Pada penelitian ini modul relay yang digunakan adalah relay 4 channel untuk mengontol pompa pada akuarium. Berikut ini adalah bentuk dari Relay 4 channel pada Gambar 7.

## Gambar 7. Relay 4 channel

## 2.1.5 Perangkat Lunak
Perangkat lunak, pada penelitian ini digunakan untuk membuat kode dan perintah pada perangkat keras.  Berikut ini adalah perangkat keras yang digunakan sebagai berikut: a. Arduino IDE, berfungsi untuk pembuatan kode pada perangkat keras.
b. Visual Studio Code, digunakan untuk pembuatan kode pada website.
c. MySql, digunakan sebagai tempat penyimpanan data.
2.1.6 Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem  dengan  membuat  perancangan  perangkat  keras  dan  perancangan perangkat  lunak.  Pada  perancangan  perangkat  keras,  dimasukkan  perintah  serta  logika  pada  perangkat mikrokontroler  yang  menjadi  komponen  utama  pada  sistem  dengan  semua  perangkat  keras  pendukung  seperti sensor dan perangkat lainnya. Sedangkan perancangan perangkat lunak dilakukan pada IDE Arduino. Sedangkan pada perancangan perangkat lunak, akan dilakukan beberapa pembuatan sistem untuk memberikan perintah pada mikrokontroler  maupun  untuk  membuat  interface  yang  akan  digunakan  untuk  menampilkan  data  hasil  dari pengukuran  sensor  maupun  pengontrolan  pada  relay.  Adapun  pada  perancangan  perangkat  lunak  yang  akan dilakukan pada penelitian ini yaitu, perancangan pengukuran dan pengontrolan pada Arduino, perancangan logika fuzzy perancangan Basis data, perancangan antarmuka website

## 2.1.7 Implementasi Sistem
Tahap ini merupakan tahap implementasi sistem sesuai dengan perancangan yang telah dibuat sebelumnya menjadi kode-kode program. Perangkat keras adalah perangkat pertama yang akan dibuat karena melalui perangkat keras, pembacaan data dari sensor dapat dilakukan. Perangkat lunak akan bisa digunakan setelah perangkat keras telah selesai  dibangun  dan  siap  digunakan  dengan  menanamkan  program  terlebih  dahulu  ke  perangkat  keras  agar perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  dapat  terintegrasi  untuk  dapat  melakukan  monitoring  dan  mengecek  air, kekeruhan air, pH air dan menghidupkan pompa sehingga sistem dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Adapun  implementasi  pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi  implementasi  perangkat  keras  dan  implementasi perangkat lunak.

## 2.1.8 Pengujian Sistem
Setelah sistem selesai dibangun, selanjutnya dilakukan pengujian untuk memastikan apakah sistem yang dibangun berfungsi  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Tahap  pengujian  meliputi  pengujian  kinerja  sistem
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6947
yang dirancang sebagai antara lain, pengujian pengukuran pH air, pengujian pengukuran kekeruhan air, pengujian pengukuran  jarak,  pengujian  pengiriman  data  dari  mikrokontroler  ke  server,  pengujian  pengontrolan  relay, pengujian metode logika Fuzzy Tsukamoto, pengujian keseluruhan sistem.

## 2.1.9 Hasil Dan Pembahasan
Tahap  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  menarik  kesimpulan  yang  akan  menjawab  pertanyaan  yang  ada  pada perumusan  masalah  berdasarkan  hasil  pengujian  sistem.  Dan  memberikan  saran  untuk  pengembangan  dari penelitian yang sudah dilakukan.

## 2.2 Internet Of Things (IoT)
Internet of Things (IoT) merupakan konsep di mana berbagai perangkat elektronik dapat saling berkomunikasi dan berinteraksi, baik melalui internet maupun tanpa internet. Interaksi ini dapat terjadi antara manusia dan perangkat, atau  antara  perangkat  dengan  perangkat  lainnya,  dengan  memanfaatkan  jaringan  internet  [16].  Cara  kerja  IoT beroperasi  dengan  memanfaatkan  logika  pemrograman  di  mana  setiap  perintah  menghasilkan  perintah  antara mesin yang terhubung secara otomatis, tanpa perlu campur tangan manusia dan tanpa batasan jarak. Internet yang akan menjadi penghubung antara perintah manusia ke mesin, dimana manusia hanya akan bertugas mengatur dan mengawasi kerja dari alat tersebut [17].

## 2.3 Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  adalah  cabang  dari  sistem  kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelegent)  yang  mampu  menjabarkan kemampuan manusia dalam berfikir ke bentuk algoritma dalam sebuah aplikasi untuk pemrosessan data maupun program  yang  dijalankan  oleh  mesin.  Algoritma  ini  digunakan  untuk  pemrosesan  data  yang  tidak  dapat direpresentasikan  dalam  bentuk  biner.  Dan  logika  fuzzy  juga  menginterpresikan  statmen  yang  samar  menjadi pendapat yang lebih logis [18].
Logika fuzzy yang mampu mempresentasikan pemikiran manusia yang berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki nilai 1 atau 0. Dimana fuzzy memiliki nilai antara 0 hingga 1. Logika fuzzy digunakan untuk mengambil keputusan menggunakan bahasa (linguistic) seperti sangat bagus, sedang, bagus, buruk, sangat buruk [19]. Oleh karena itu, logika fuzzy menjadi salah satu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Tahapan dari proses fuzzy adalah sebagai berikut: a. Fuzzyfikasi, pengubahan inputan menjadi linguistik dengan fungsi keanggotaan.
b. Rule Base, proses penarikan kesimpulan dari IF-THEN rule.
c. Inferensi, adalah proses penggunaan nilai dari fungsi minimal untuk mencari nilai α-predikat.
d. Defuzzyfikasi, mengubah fungsi himpunan variabel(linguistik) menjadi bentuk nilai tegas.

## 2.4 Logika Fuzzy Tsukamoto
Pada  metode  Tsukamoto  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  “jika-maka”  harus  direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton.  Sistem inferensi fuzzy adalah sebuah kerangka komputasi dengan didasari teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy. Berikut adalah contoh gambar proses dari inferensi fuzzy pada Gambar 9.
Gambar 9. Struktur Dasar Pengendali Fuzzy
Sistem inferensi fuzzy menerima inputan berupa crisp. Pada input akan dikirim ke basis pengetahuan yang berisi aturan fuzzy dengan bentuk IF-THEN. Fire strength (nilai α-predikat atau anteseden) akan dicari pada setiap aturan. Apabila jumlah dalam aturan lebih dari satu, maka akan dilakukan agresi pada semua aturan. Selanjutnya, pada hasil agresi akan dilakukan defuzzy untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output dari sistem.
Salah  satu  metode  pada  logika  fuzzy  yaitu  metode tsukamoto,  memiliki  infersi  yang  fleksibel  dan  lebih cocok digunakan untuk masukan manusia. Metode defuzzifikasi yang digunakan dalam metode Tsukamoto adalah metode defuzzifikasi rata-rata terpusat (Center Average Defuzzyfier) dirumuskan pada Persamaan (1) [20].
Z = α 1 z 1 + α 2 z 2 + α n z n α 1 + α 2 + α n (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  adalah  tahap  pembuatan  dan  penerapan  dari  sistem  yang  sudah  dirancang,  dilakukan penggabungan semua komponen perangkat lunak dan perangkan keras. Implementasi perangkat lunak dilakukan proses pembuatan kode. Implementasi perangkat keras adalah penggabungan dari alat - alat yang dipakai dalam sistem contohnya Arduino Uno, Esp32, sensor Ultrasonik, Sensor pH, sensor Turbidity dan modul Relay. Berikut ini adalah gambar arsitektur sistem pada Gambar 10
Gambar 10. Arsitektur Sistem

## 3.2 Implementasi Logika Fuzzy
Pada sistem ini logika fuzzy digunakan untuk membuat sebuah keputusan mengenai keadaan kualitas air dalam akuarium. Hasil dari perhitungan dan keputusan logika fuzzy akan di kirim ke database website. Setelah hasil dari fuzzy  masuk  ke  dalam  database,  maka  akan  menentukan  aksi  dari  pompa  air  seperti  pada  basis  aturan  yang diinginkan.

## 3.2.1 Variabel Input pH
Pada himpunan input pH terdiri dari 3 variabel yaitu 0 - 7 keanggotaannya Asam, 6,5 – 7,5 keanggotaannya Normal dan 7,5 – 14 keanggotaannya Basa. dapat dilihat pada Tabel 1 dan grafik pada Gambar 11.
Tabel 1. Keanggotaan pH
No   Himpunan   Derajat Keanggotaan 1 Asam 0 – 7 2 Netral 6,5 – 7,5 3 Basa 7,5 - 14
Gambar 11. Grafik keanggotaan pH air
Fungsi keanggotaan dari pH yang terdiri dari Asam, Normal dan Basa dapat dilihat pada Persamaan (2), (3), dan (4).
Asam μ[x] = { 1; 7−x 7 −6,5 ; 0; x ≤ 6,5 6,5 <  x < x ≥ 7. 7 (2)
Normal μ[x] = {
0 ;    x  ≤ 6,5
x−6,5 7 −6,5 ;  6,5 < x < 7 7,5 − x 7,5 − 7 ; 7 < x < 7,5
0 ;     x  ≥ 7,5.
(3)
Basa μ[x] = { 0; x−7 7,5−7 ;
1; x ≤ 7 7 <  x < x ≥ 7,6. 7,5 (4)

## 3.2.2 Variabel Input Kekeruhan
Pada variabel input kekeruhan, berdasarkan landasan teori dibuatlah 3 himpunan kekeruhan antara lain 0 - 20NTU keanggotaanya  Jernih,  15  –  25  NTU  keanggotaannya  Cukup  Keruh  dan  lebih  dari  sama  dengan  25NTU keanggotaanya Keruh . Pada variabel input kekeruhan dapat dilihat pada Tabel 2. dan gambar grafik pada Gambar 12
Tabel 2. Tabel Keanggotaan Kekeruhan No Himpunan Derajat Keanggotaan 1 Jernih 0 - 20 2 Cukup Keruh 15 – 25 3 Keruh ≥ 25
Gambar 12. Grafik Keanggotaan Kekeruhan Air
Fungsi keanggotaan dari pH yang terdiri dari Jernih, Cukup Keruh dan Keruh dapat dilihat pada Persamaan (4), (5), dan (6).
Jernih μ[x] = { 1; 20 − x 20 − 15 ; 0; x ≤ 15 15 <  x < x ≥ 20. 20 (4) Cukup Keruh μ[x] = { 0 ;    x  ≤ 15
x−15 20−15 , 15 < x < 20
25−x 25−20 ;    50 < x < 51
0 ;     x  ≥ 25 (5) Keruh μ[x] = { 0; x−20 25−20 ; 1; x ≤ 20 20  <  x < x ≥ 25 25 (6)

## 3.2.3 Variabel Output Kualitas Air
Pada variabel kualitas air, dibuat yaitu kualitas air dibagi menjadi 4 himpunan yang terdiri dari Sangat baik dengan Keanggotaan 0 – 26, Baik dengan keanggotaan 25 – 51, Buruk dengan keanggotaan 50 – 71, dan Sangat Buruk dengan keanggotaan lebih dari 70.  Pada output kualitas air dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 13.
Tabel 3. Tabel Keanggotaan Kualitas Air
No Himpunan Derajat Keanggotaan 1 Sangat Baik 0 – 26 2 Baik 25 - 51 3 Buruk 50 – 71 4 Sangat Buruk 70

## 3.2.4 Rule Base
Setelah  dibuat  variabel  dari  tiap  himpunan  maka  akan  dibuat  basis  aturan  yang  akan  digunakan  dalam  fuzzy. Adapun basis aturan yang dibuat dapat dilihat pada Tabel.
Tabel 4. Rule Base Fuzzy Rule  pH Kekeruhan Kualitas Keadaan Pompa R1 Asam Jernih Buruk Filter menyala R2 Asam Cukup Keruh Buruk Filter menyala R3 Asam Keruh Sangat Buruk Ganti air R4 Normal Jernih Sangat Baik Filter mati R5 Normal  Cukup Keruh Baik Filter menyala sebentar R6 Normal Keruh Buruk Filter menyala R7 Basa Jernih Buruk Ganti air R8 Basa Cukup Keruh Buruk Filter menyala sebentar R9 Basa Keruh Sangat Buruk Ganti air

## 3.3 Implementasi Pengukuran pH Air
Alat yang digunakan untuk melakukan pengukuran pH air adalah sensor ph dengan modul ph-4205c dan Arduino Uno. Nilai yang di dapatkan dari sensor berupa voltase dari air yang kemudian di kalibrasi dan di konversi menjadi nilai pH air. Pada rangkaian sistem, pin yang terhubung adalah Gnd pada Arduino ke Gnd pada modul sensor, pin Vcc pada Arduino juga dihubungkan pada pin V+ pada modul sensor, dan pin  A0 dihubungkan dengan pin p+ pada modul sensor pH. Gambar dari implementasi sistem dapat dilihat pada Gambar
Gambar 14. Implementasi Pengukuran pH

## 3.4 Implementasi Pengukuran Kekeruhan Air
Alat yang digunakan untuk melakukan pengukuran kekeruhan air adalah sensor turbidity DFRobot SEN189 dan Arduino  Uno.  Pada  penelitian  ini  satuan  yang  digunakan  dalam  mengukur  kekeruhan  air  adalah  satuan  NTU. Sensor  ini  menggunakan  voltase  yang  di  dapatkan  dari  analog  output  dan  kemudian  dilakukan  kalibrasi  untuk menghitung partikel cahaya pada air. Pada sistem ini adapun rangkaiannya yaitu Gnd pada Arduino dihubungkan dengan kabel  hitam pada modul sensor, Vcc pada Arduino dihubungkan ke kabel merah, dan A1 pada Arduino dihubungkan dengan kabel biru pada modul sensor. Berikut ini adalah gambar implementasi sistem pengukuran kekeruhan air pada Gambar
Gambar 16. Implementasi Pengukuran Kekeruhan

## 3.5 Implementasi Website
Pada implementasi website digunakan framework Laravel untuk pengembangan kebutuhan dari apa saja yang akan ditampilkan pada halaman web serta melakukan koneksi dengan mikrokontroler dan database MySql digunakan untuk menyimpan data yang akan ditampilkan pada website.

## 3.5.1 Halaman Login
Pada halaman ini akan diminta untuk mengisi form email dan password dari user. Pada saat form di isi dengan email dan password yang benar maka akan masuk ke halaman selanjutnya, akan tetapi jika password dan email yang dimasukan salah maka halaman login akan memberitahukan kesalahan email dan password sehingga tidak akan bisa membuka halaman lain pada website.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6947
Gambar 17. Halaman Login

## 3.5.2 Halaman Dashboard
Halaman Dashboard adalah halaman utama setelah login yang memberikan informasi singkat tentang keadaan air melalui kartu dan tabel. Kartu tersebut menampilkan kualitas air, pH air, dan kekeruhan air dalam bentuk angka dan  linguistik  dari  data  sensor terbaru. Tabel  menampilkan  data  pH  air,  kekeruhan  air,  dan  waktu  pengukuran sesuai data sensor. Halaman ini juga memiliki grafik pH air dan kekeruhan air. Pada Gambar adalah tampilan dari halaman dashboard.

## Gambar 18. Halaman Dashboard

## 3.5.3 Halaman Data
Halaman Data menampilkan  informasi dari  sensor dalam  bentuk tabel, termasuk data kekeruhan air dan pH air dalam  bentuk  angka  dan  linguistik.  Fitur-fitur tambahan  meliputi  kemampuan  mencetak  data  serta  mengunduh data dalam format Excel, Word, dan PDF. Tabel hanya menampilkan 10 baris sekaligus dengan opsi untuk melihat baris berikutnya melalui tombol di bawahnya. Terdapat juga fitur pencarian data yang memungkinkan pencarian berdasarkan waktu atau hasil pengukuran sensor menggunakan kata kunci sesuai keinginan. Pada Gambar adalah tampilan halaman data pada website.

## Gambar 19. Halaman Data

## 3.5.4 Halaman Mode
Halaman Mode adalah halaman yang digunakan untuk melakukan pengaturan pada pompa, dimana terdapat dua mode yaitu mode otomatis dan mode manual. Pada mode otomatis, pompa akan melakukan sesuai dengan sistem yang  sudah  dirancang  pada  basis  aturan  fuzzy.  Sedangkan  pada  mode  manual,  pompa  dikontrol  melalui  menu kontrol. Berikut Gambar 5.10 adalah tampilan dari halaman mode.

## Gambar 20. Halaman Mode

## 3.5.5 Halaman Kontrol
Halaman  kontrol  adalah  halaman  yang  berfungsi  untuk  melakukan  pengontrolan  pada  pompa.  Pada  halaman memiliki  beberapa data yang ditampilkan  yaitu data air yang terakhir dikirim dari  hasil pengukuran sensor dan perhitungan fuzzy. Tidak hanya itu, halaman ini juga menampilkan tabel kondisi pompa dan terdapat tombol untuk menghidupkan atau mematikan pompa secara manual. Tampilan Halaman Kontrol dapat dilihat pada Gambar
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6947
Gambar 21. Halaman Kontrol

## 3.6 Pengujian Sistem

## 3.6.1 Pengujian Sensor pH
Pada sistem yang di buat sensor pH yang dipakai adalah sensor pH dengan modul pH-4502C. Proses pengujian sensor pH air dibandingkan dengan pH meter digital Hasil dari pengujian sensor pH dapat dilihat pada Tabel 5, Gambar 22 dan Gambar 23.
Tabel 5. Tabel Pengujian pH No Sensor pH pH Meter Digital Selisih Error % 1 6,92 7,33 0,41 5,59% 2 7 7,33 0,33 4,50% 3 7,03 7,32 0,31 3,96% 4 6,88 7,32 0,44 6,01% 5 6,91 7,32 0,41 5,60% 6 6,91 7,31 0,4 5,47% 7 6,87 7,31 0,44 6,01% 8 6,88 7,31 0,43 5,88% 9 6,92 7,31 0,39 5,33% 10 6,93 7,31 0,38 5,19% Rata- rata 0,394 5,35%
Gambar 22. Pengukuran dengan sensor Gambar 23. Pengukuran dengan pH Meter
Pengujian  dilakukan  sebanyak  10  kali  percobaan  untuk  melakukan  proses  pengujian  sensor  pH  air dibandingkan dengan pH meter digital. Pengujian yang dilakukan menggunakan air PDAM. Hasil dari pengujian yang dilakukan diperoleh selisih rata-rata sebesar 0,394cm dan error rata-rata 5,35%.

## 3.6.2 Pengujian Sensor Turbidity
Sensor yang digunakan untuk mengetahui tingkat kekeruhan air adalah sensor turbidity, dimana pada sensor ini menggunakan menggunakan cahaya untuk memprediksi partikel yang ada pada air. Pada penelitian ini kekeruhan air diukur dengan satuan nilai NTU (Nephelometric Turbidity Unit). Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi pada sensor turbidity yang digunakan pada sistem. Perbandingan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Pengujian Sensor Turbidity Air sampel Pengujian Dalam NTU Selisih Error % Sensor kekeruhan Turbidity meter PDAM 7 5,94 1,06 15,14 Air Sumur Bor 42 40,5 1,5 3,57 Rata-rata 2,56 9,35
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  3  buah  sampel  air  yang  berbeda,  yaitu  air  PDAM  dan  Air Sumur. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil pengukuran sensor dan pengukuran dengan Turbidity menetrHasil dari pengujian sensor Turbidity diperoleh rata-rata error sensor sebesar 9,35%.

## 3.6.3 Pengujian Sensor Ultrasonik
Sensor yang digunakan untuk mengukur jarak air ketika melakukan pergantian air adalah sensor Ultrasonik HC- SR04.  Sensor  ini  bekerja  menggunakan  gelombang  ultrasonik  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  atau memperkirakan jarak dan keberadaan suatu benda. Berikut ini adalah tabel perbandingan dan gambar percobaan yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 7 dan Gambar 24.
Tabel 7. Tabel Pengujian Sensor Ultrasonik
No Pengukuran Jarak Selisih  Error % Sensor Ultrasonik  Penggaris 1 4,98 5 0,02 0,4% 2 9,91 10 0,09 0,9% 3 14,89 15 0,11 0,73% 4 19,96 20 0,04 0,2% 5 24,98 25 0,02 0,08% 6 29,9 30 0,1 0,33% 7 34,88 35 0,12 0,34% 8 39,85 40 0,15 0,37% 9 44,82 45 0,18 0,4% 10 49,98 50 0,02 0,04% Rata- rata 0,09 0,38%

## Gambar 24. Pengujian Sensor Ultrasonik
Pada pengujian sensor ultrasonik yang dilakukan sebanyak 10 kali dengan jarak 5cm, 10cm, 15cm, 20cm, 25cm,  30cm,  35cm,  40cm,  45cm,  dan  50cm  didapatkan  hasil  dari  rata-rata  selisih  sebesar  0,09cm.  Sensor ultrasonik dibandingkan dengan pengukuran menggunakan penggaris dan didapatkan hasil error dari perbandingan adalah 0,38%.

## 3.6.4 Pengujian Logika Fuzzy Tsukamoto
Pengujian  metode  fuzzy  Tsukamoto  pada  sistem  adalah  bertujuan  untuk  mengetahui  akurasi  dari  sistem  yang dibuat.  Pada  pengujian  ini  dilakukan  percobaan  sebanyak  30  kali  dengan  melakukan  percobaan  data.  Untuk menguji di buat keadaan air yang berbeda sebanyak 30 sampel air. Pada pengujian untuk mendapatkan data input yang berbeda diberikan beberapa keadaan air dengan secara acak. Tabel pengujian dari logika fuzzy  Tsukamoto Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Pengujian Fuzzy Tsukamoto No Nilai Pengukuran sensor Output Fuzzy Pompa Pengujian berhasil / tidak pH  Kekeruhan Nilai Linguistik Filter  Buang Isi 1 7,4 22 71.94 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 2 7,3 40 75,8 Sangat Buruk  Hidup Mati Mati Berhasil 3 7,3 8 55,48 Buruk Hidup Mati Mati Tidak Berhasil 4 7,4 18 58,86 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 5 7 40 71 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 6 7 8 70 Sangat Baik Mati Mati Mati Berhasil 7 7 18 40,48 Baik Hidup Mati Mati Berhasil 8 8,9 18 75,48  Sangat Buruk Mati Hidup Hidup Tidak Berhasil 9 8,7 41 76 Sangat Buruk Mati Hidup Hidup Berhasil 10 6,9 41 75,2 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 11 8,8 21 75,2 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 12 8,8 40 76 Sangat Buruk Mati Hidup   Hidup Berhasil 13 3,9 10 75 Buruk Hidup Mati Mati Tidak Berhasil 14 3,9 20 75 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 15 3,9 41 76 Sangat Buruk Mati Hidup   Hidup Berhasil 16 6,8 21 64,77 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 17 6,8 9 45,48 Baik Hidup Mati Mati Tidak Berhasil 18 6,9 40 75,2 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 19 6,8 73 75,4 Buruk Hidup Mati Mati Tidak Berhasil
No Nilai Pengukuran sensor Output Fuzzy Pompa Pengujian berhasil / tidak pH  Kekeruhan Nilai Linguistik Filter  Buang Isi 20 4 73 76 Sangat Buruk Mati Hidup   Hidup Berhasil 21 4 20 75 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 22 4 8 75 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 23 7,1 8 35,2 Baik Hidup Mati Mati Berhasil 24 7,1 21 61 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 25 7,1 42 75,2 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 26 8,9 42 76 Sangat Buruk Mati Hidup   Hidup Berhasil 27 3,9 42 76 Sangat Buruk Mati Hidup   Hidup Berhasil 28 7,2 20 60,48 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 29 7,2 72 75,4 Buruk Hidup Mati Mati Berhasil 30 7,2 9 45,48 Baik Hidup Mati Mati Berhasil
Pada pengujian logika fuzzy Tsukamoto didapatkan hasil dari pengujian 30 kali pengujian yang dilakukan, 25  pengujian  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan  5  pengujian  tidak  sesuai  dengan  dengan  yang  diharapkan. Adapun perhitungan untuk mendapatkan nilai akurasi dijabarkan dibawah ini.
Error(%) sistem = | 30−25 30 |  x 100 =  16,66%
Akurasi (%) sistem = 100 – 16,66 = 83,33%

## 3.6.5 Pengujian Keseluruhan Sistem
Pengujian dilakukan selama 4 hari, hal yang diamati yaitu tingkat kualitas air yang ditentukan dari logika fuzzy Tsukamoto. Gambar dari pengujian keseluruhan sistem dapat dilihat pada Gambar 25 dan hasil dari pengamatan keadaan air dan pompa dalam 4 hari dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Tabel Pengujian Keseluruhan Sistem No  Hari Ke pH Kekeruhan Kualitas Air Pompa Aktif 1 Ke-1 7,04  (Normal)  15,5 (Jernih) 25 (Sangat Baik) Pompa Filter Mati 2 Ke-2 7,1 (Basa) 16,83 (Jernih) 35 (Baik) Filter setiap 5 menit 3 Ke-3 7,2 (Basa) 18,84 (Jernih) 65,48 (Buruk) Filter Selalu hidup 4 Ke-4 7,3 (Basa) 21,5 (Cukup Keruh)  75,8 (Sangat Buruk)  Buang dan Isi
Pada pengujian selama 4 hari, pada Tabel 5.5 adalah ringkasan dalam rata-rata perhari dimana pada hari ke-1 kondisi air sangat baik. Pada ke-2 keadaan kualitas air kondisi Baik dimana pompa yang hidup adalah pompa filter setiap 5 menit, hari ke-3 keadaan kualitas air kondisinya buruk dimana pada kondisi ini pompa yang hidup adalah  pompa  filter,  dan  pada  hari  ke-4  keadaan  kualitas  air  kondisinya  Buruk  dimana  ketika  pada  kondisi  ini maka akan dilakukan ganti air secara otomatis.

## 4. KESIMPULAN
Pada  sistem  ini,  digunakan  mikrokontroler  Arduino  uno  yang  dihubungkan  dengan  sensor  pH  untuk  membaca keadaan  pH  dan  sensor turbidity  untuk  kekeruhan  air.  Mikrokontroler  NodeMCU  ESP32  untuk  mengirim  data hasil pembacaan sensor ke website dan digunakan untuk melakukan perhitungan logika fuzzy. NodeMCU ESP32 juga  digunakan  untuk  mengontrol  relay  pompa  dan  dihubungkan  dengan  sensor  ultrasonik  untuk  mengukur ketinggian air. Pada sensor pH diperoleh akurasi sebesar 96,62%, sedangkan pada sensor turbidity akurasi sebesar 90,65%,  dan  pada  sensor  ultrasonik  akurasi  sensor  sebesar  99,62%.  Penerapan  logika  fuzzy  Tsukamoto  pada sistem berfungsi sebagai pendukung keputusan kualitas air,  dari kualitas air bisa dilakukan pengontrolan otomatis pada pompa. Sistem ini, dibuat dengan 9 rule base dengan logika fuzzy Tsukamoto untuk menentukan kualitas air sebagai hasil dari perhitungan. Pengujian fuzzy Tsukamoto pada sistem dilakukan dengan 30 kali percobaan untuk mengetahui akurasi fuzzy, pada pengujian di peroleh hasil akurasi 83,66%. Pengujian sistem secara keseluruhan, dilakukan selama 4 hari. Dari pengujian tersebut, didapatkan keadaan akuarium yaitu pH air memiliki rata-rata 7,1 dan Kekeruhan air memiliki rata-rata 18,1 NTU. Pada hari ke-1 keadaan kualitas air sangat baik, hari ke-2 kualitas air dalam keadaan baik dan pompa yang menyala adalah pompa filter yang hidup setiap 5 menit sekali. Pada hari ke-3  air  berada  dalam  keadaan  buruk,  dan  pompa  filter  menyala  setiap  saat.  Pada  hari  ke-4  kualitas  air  dalam keadaan sangat buruk, dan pada keadaan kualitas air buruk maka akan dilakukan ganti air otomatis pada pompa buang dan pompa isi. Setelah dilakukan pergantian air otomatis, air kembali ke kualitas Baik. Adapun saran untuk penelitian  yang  dilakukan  kedepan  antara  lain  dengan  membuat  aplikasi  berbentuk  mobile  yang  mampu mengirimkan notifikasi dan menambahkan fitur kontrol manual pada alat penunjang kebutuhan akuarium seperti lampu dan aerator.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6947

## REFERENCES
[1]   S.  G.  R.  D.  P.  A.  T.  &.  P.  A.  T.  Samsugi,  “Penerapan  Penjadwalan  Pakan  Ikan  Hias  Molly  Menggunakan  Sensor Mikrokontroler Arduino Uno Dan Sensor RTC DS3231,” Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam, 2022.
[2]   L. Setiawan, “ Ikan Arwana sebagai Sumber Inspirasi Penciptaan Karya Kriya Logam,” Doctoral dissertation, Institut Seni Indonesia Yogyakarta, 2018.
[3]   Aditya rizky Wildani, Jannus Marpaung, Leonardus Sandy Ade Putra, Fitri Imansyah dan R. R. Y. , “Sistem Monitoring Kecerahan Ikan Arwana,” Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura, 2021.
[4]   P. A. &. P. P. Pamungkas, “Teknik Pemijahan Alami Ikan Arwana Super Red (Scleropages formosus) Di PT.Arwana, Depok, Jawa Barat,” Journal of Aquaculture and Fish Health, pp. 98-101, 2018.
[5]   R.  N.  Hidayat  dan  Supatman,  “Perancangan  Sistem  Deteksi  Kekeruhan  Air  Pada  Akuarium  Ikan  Arwana,” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, 1(2), 391-401, 2021.
[6]   T. W. Piter Wijaya, “Perancangan dan Implementasi Sistem Pemantauan Suhu dan Ketinggian Air pada Akuarium Ikan Hias berbasis IoT,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, 2022.
[7]   D.  Arefianto,  A.  P.  Sasmito  dan  A.  Wahid,  “Pemanfaatan  Metode  Fuzzy  Untuk  Budidaya  Ikan  Tombro  Bebrasis  Iot (Internet Of Thing,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), pp. 138-145, 2021.
[8]   S.  F.  Kadir,  “Mobile  Iot  (  Internet  of  Things  )  Untuk  Pemantauan  Kualitas  Air  Habitat  Ikan  Hias  Pada  Akuarium Menggunakan Metode Logika,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 2019.
[9]   M. Cholilulloh, D. Syauqy dan Tibyani, “Implementasi MetodeFuzzyPada Kualitas Air Kolam Bibit Lele Berdasarkan Suhu dan Kekeruhan,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, pp. 1813-1822, 2018.
[10]   I.  P.  Y.  P.  Pratamaa,  K.  S.  Wibawaa  dan  I.  M.  A.  D.  Suarjaya,  “Perancangan  PH  Meter  Dengan  Sensor  PH  Air BerbasisArduino,” JITTER Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer, vol. 3, 2022.
[11]   G. Wiranto, T. Rahajoeningroem dan A. F. Fernanda, “Sistem Monitoring Kualitas Air Menggunakan Sensor Turbidity Metode  Nephelometri  Berbasis  Raspberry  PI  3,”  Jurnal  Ilmiah  Telekomunikasi,  Kendali  dan  Elektronika  Terapan (Telekontran), vol. 8, 2020.
[12]   M.  Amin,  “Sistem  Cerdas  Kontrol  Kran  Air  Menggunakan  Mikrokontroler  Arduino  dan  Sensor  Ultrasonic,”  Jurnal Nasional Teknologi dan Jaringan, 2020.
[13]   S. Rahmad, D. Triyanto dan U. Ristian, “Sistem Kontrol Dan Monitoring Pembibitan Ikan Arwana Berbasis Internet Of Things,” Jurnal Komputer dan Aplikasi, 2021.
[14]   Z. Lubis, L. A. Saputra dan Haikal Nando Winata, “Kontrol Mesin Air Otomatis Berbasis Arduino Dengan Smartphone,” Buletin Utama Teknik, pp. 155-159., 2019.
[15]   F. R. Darmawan, Y. Ariyanto dan S. N. Arief, “Pengukuran Ketinggian Air dalam Tangki Berbasis IOT menggunakan Protokol Message Queuing Telemetry Transport (MQTT),” Seminar Informatika Aplikatif Polinema (SIAP), 2021.
[16]   K. S. Bu’u, Nachrowie dan E. Sonalitha, “Monitoring Kualitas Air pada Aquarium Berbasis Internet of Things (IoT),” Blend Sains Jurnal Teknik, vol. 2, pp. 184-190, 2023.
[17]   S.  Bella,  “Implementasi  Smart  Akuarium  Berbasis  Internet  Of  Things  (Iot)  Pada  Salma  Akuarium  Ikan  Hias,”  JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama), pp. 322-330, 2023.
[18]   S. Kusumadewi dan H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk pendukung keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[19]   D. A. Ula, “ Rancang bangun sistem monitoring kualitas air layak konsumsi berbasis internet of things dengan metode Fuzzy Tsukamoto sebagai sistem pendukung keputusan,” Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2020.
[20]   N. I. S. Bromastuty, B. D. Setiawan dan Indriati, “Optimasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Inference System Tsukamoto dengan Particle Swarm Optimization pada Penentuan Jumlah Produksi Gula (Studi  Kasus : Pabrik Gula  Kebonagung Malang),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 2902-2908 , 2018.