## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731

## Hidroponik Pintar Menggunakan Fuzzy Logic Berbasis Internet of Things Pada Tanaman Selada
Aris Martin Kobar * , Jamaludin Indra, Yana Cahyana
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if19.ariskobar@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 jamaludinindra@ubpkarawang.ac.id, 3 yana.cahyana@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if19.ariskobar@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Perubahan  alih  fungsi  lahan  menjadi  salah  satu  pendorong  inovasi  pada  pertanian  modern  sehingga  dilakukan penelitian dan pengembangan pada sistem hidroponik. sistem hidroponik sangat diperlukan perlakuan khusus pada beberapa parameter untuk hasil yang optimal dan kualitas yang baik. Verifikasi manual dinilai kurang efektif karena agen harus lebih sering melakukannya, sehingga sering terjadi keterlambatan dalam pemantauan dan penambahan larutan nutrisi pada air. Para peneliti terdahulu  sudah  melakukan pengendalian sistem  hidroponik  dengan  menggunakan berbagai  macam  metode.  Untuk mengatur  nutrisi  sistem  hidroponik  pada  sistem  pengelolaan  hidroponik  dengan  menggunakan  Fuzzy  Logic  Control berdasarkan Electrical Conductivity (EC) yang digunakan dalam input fuzzy adalah EC error dan menentukan lama penyalaan valve  nutrisi  yang  menunjukkan  hasil  bahwa  kontrol  logika  fuzzy  dapat  mempertahankan  rentang  nilai  EC  sesuai  dengan kebutuhan  tanaman  dengan  kedalaman  air.  Pada  penelitian  ini  dirancang  monitoring  serta  mengelola  nutrisi,  suhu,  dan ketinggian  air  pada  sistem  hidroponik  menggunakan  Fuzzy  Logic  berbasis  Internet  of  Things  sehingga  pemantauan  dan pengaturan Part Per Million (PPM) secara otomatis sehingga secara jarak jauh dapat dilakukan pemantauan pada tanam selada sesuai dengan umurnya yang dapat dilihat melalui aplikasi web. Hasil pengujian pada penelitian ini memperoleh akurasi dari sensor TDS dalam  mendeteksi nilai TDS air sebesar 97,78%, dan akurasi  dari sensor DS18B20 dalam  mendeteksi keadaan suhu pada air sebesar 98,37%. Adapun pengujian fuzzy memperoleh nilai eror sebesar 10%.
Kata Kunci: Hidroponik; Fuzzy Logic; Internet of Things; Selada;
Abstract− Changes  in  land  use  have  become  one  of  the  drivers  of  innovation  in  modern  agriculture,  so  research  and development has been carried out on hydroponic systems. Hydroponic systems require special treatment on several parameters for optimal results and good quality. Manual verification is considered less effective because agents have to do it more often, so  there  are  often  delays  in  monitoring  and  adding  nutrient  solutions  to  the  water.  Previous  researchers  have  controlled hydroponic systems using various methods. To regulate the nutrition of the hydroponic system in the hydroponic management system using Fuzzy Logic Control based on Electrical Conductivity (EC) used in the fuzzy input is the EC error and determining the duration of turning on the nutrient valve which shows the results that the fuzzy logic control can maintain the EC value range according to plant needs with water depth. In this research, monitoring and managing nutrition, temperature and water level in a hydroponic system is designed using Fuzzy Logic based on the Internet of Things so that monitoring and setting Parts Per Million (PPM) can be done automatically so that you can monitor lettuce plants remotely according to their age. can be viewed via the web application. The test results in this research obtained that the accuracy of the TDS sensor in detecting water TDS values was 97.78%, and the accuracy of the DS18B20 sensor in detecting water temperature conditions was 98.37%. The fuzzy test obtained an error value of 10%.
Keywords : Hydroponics; Fuzzy Logic; Internet of Things; Lettuce;

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan alih fungsi lahan pertanian semakin meningkat, seperti peningkatan lahan perumahan, pemukiman dan lahan pertanian yang digunakan untuk lahan industri [1]. Hal tersebut mendorong inovasi pada pertanian modern sehingga penelitian dan pengembangan dilakukan, salah satunya pada sistem hidroponik  [2]. Sistem hidroponik sangat diperlukan perlakuan khusus pada beberapa parameter agar memperoleh hasil yang optimal dan kualitas yang  baik  [3].  Sehingga  dalam  sistem  hidroponik  memiliki  permasalahan  yaitu  pengecekan  dilakukan  secara manual  hanya dengan  menggunakan TDS meter dan PH meter, sering terjadi keterlambatan dalam  pemantauan dan penambahan larutan nutrisi pada air[4]. juga setiap tanaman memiliki dosis nutrisi yang berbeda-beda untuk pertumbuhan tanaman tersebut[5].
Berdasarkan permasalahan diatas pengelolaan sistem hidroponik sudah dilakukan oleh peneliti terdahulu menggunakan  berbagai  metode.  Sistem  pengelolaan  hidroponik  menggunakan  metode  Proportional  Integral Derivative  (PID)  diterapkan  pada  pengendalian  temperature  dikombinasikan  dengan  metode  on/off  pada pengelolaan  kelembaban,  Potential  of  Hydrogen  (pH),  dan  Electrical  Conductivity  (EC)  [6].  Metode  yang  lain dalam  menggunakan pengelolaan  sistem  hidroponik adalah  fuzzy  logic control sebagai salah satu  algoritma[7]. Penelitian menggunakan algoritma Fuzzy Logic Control dalam mengelola nutrisi sistem hidroponik berdasarkan Electrical  Conductivity  (EC)  dengan  menggunakan  EC  error  untuk  input  fuzzy  dan  untuk  menentukan  lama penyalaan valve nutrisi yang menunjukkan hasil bahwa kontrol logika fuzzy dapat mempertahankan rentang nilai EC sesuai dengan kebutuhan tanaman dengan kedalaman air [8]. Pada penelitian terdahulu, pengelolaan suhu pada hidroponik  menggunakan  fuzzy  logic  mencapai  waktu  naik  lebih  cepat  tetapi  melampaui  dari  kelola  PID  [9]. Penelitian  ini  menerapkan  Fuzzy  Logic  Control  untuk  mengelola  sistem  Kelola  pH  otomatis  pada  sistem hidroponik  Deep  Flow  Technique  (DFT)  [10].  Internet  of  Things  (IoT)  diimplementasikan  untuk  melakukan monitoring dan pengontrolan parameter-parameter, termasuk nutrisi dan ketinggian air pada tanaman hidroponik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
dapat  membantu  petani  untuk  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  pengelolaan  dan  pengontrolan  tanaman hidroponik[11][12].
Berdasarkan  permasalahan  penelitian  terdahulu  pada  hidroponik  serta  hasil  kajian  penelitian  terdahulu, maka  pada  penelitian  ini  dirancang  monitoring  nutrisi,  suhu,  dan  ketinggian  air  pada  sistem  hidroponik menggunakan kendali Fuzzy Logic berbasis IoT. Fuzzy Logic metode yang cocok dalam memetakan runag input kedalam ruang outputnya yang memiliki nilai berkelanjutan. IoT digunakan sebagai pemantauan dan pengontrolan secara otomatis yang dapat dilakukan secara jarak jauh pada objek tanaman selada dengan umur dimulai dari awal penanaman sampai panen yang dapat dilihat dan dikendalikan nilai Fuzzy Logic melalui aplikasi web.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini akan merancang  hidroponik pintar yang mampu mengatur kadar nutrisi menggunakan  fuzzy logic dan berbasis Internet of Things (IoT), karena dengan IoT hasil dari pembacaan sensor akan mudah dipantau dimana saja oleh petani[13]. Adapun sensor yang dibaca untuk memperoleh nutrisi yang cukup yaitu menggunakan sensor Total  Dissolve  Solid  (TDS)  dan  DS18B20  untuk  memperoleh  Electrical  Conductivity  (EC)  kemudian  untuk ketinggian air diukur  menggunakan sensor Ultrasonik[14]. Hasil dari  pengukuran sensor tersebut nantinyaakan diolah  mikrokontroler  denagn  menggunakan  fuzzy  logic  untuk  menghasilkan  nutrisi  yang  dibutuhkan  oleh tumbuhan.  Tahapan  pada  penelitian  dan  pengembangan  dalam  pembuatan  Hidroponik  Pintar  ini  dibutuhkan Langkah-langkah yang akan ditunjukkan pada gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1. Diagram Penelitian
Adapun penjelasan dari gambar 1 yaitu bahan-bahan yang digunakan pada penelitian ini akan disebutkan dibawah ini:
a. Analisis kebutuhan, proses ini mengumpulkan semua kebutuhan elektronik untuk penelitian selanjutnya, antara lain Mikrokontroler ESP8266, sensor TDS (Total Dissolve Solid), sensor DS18B20, sensor Ultrasonik, Relay, actuator dan LCD (Liquid Crystal Display).
b. Perancangan, tahapan ini merupakan perakitan alat yang digunakan untuk  membuat Hidroponik pintar yang mampu membaca nutrisi yang terkandung dalam air. Mikroprosesor ESP8266 dihubungkan pada Sensor TDS untuk  membaca  PPM  (parts  per  million)  diikuti  oleh  sensor  ds18b20  untuk  membaca  EC  (Electrical Conductivity)  serta  sensor  Ultrasonik  untuk  membaca  ketinggian  air  kemudian  Relay  digunakan  untuk mengatur  actuator  dalam  memenuhi  nutrisi  maupun  ketinggian  air,  dan  untuk  sebuah  output  dari  hasil pembacaan  sensor  akan  ditampilkan  kesebuah  LCD  (Liquid  Crystal  Display)  dan  aplikasi  Web.  Dalam perancangan perangkat lunak digunakan metode waterfall.
c. Implementasi  Fuzzy  Logic,  proses  ini  melakukan  implementasi  fuzzy  kedalam  sebuah  program  untuk menentukan  status PPM,  pengimplementasian  fuzzy  logic  ini  akan  dijadikan  3  golongan  fuzzy  diantaranya rendah,  normal,  tinggi.  Langkah-langkah  fuzzy  logic  yaitu  pembentukan  himpunan  fuzzy,  aplikasi  fungsi implikasi, komposisi aturan, penegasan (defuzzification). Berikut rumus Fuzzy Logic.
μ(rendah) = { 0; 500−x 500−490 1; ; x ≥ 500 490 ≤ x ≥ 500 x ≤ 490 (1) μ(normal) = { 0; x−490 500−490 510−x
510−500 ; ; x ≤ 490 atau x ≥ 510 490 ≤ x ≥ 500 500 ≤ x ≤ 510 (2) μ(tinggi) = { 0; x−500 510−500 1; ; x ≤ 500 500 ≤ x ≥ 510 x ≥ 510 (3)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
d. Tahapan pengujian dilakukan untuk melihat apakah sistem yang dibuat berjalan dengan baik atau tidak, dan seberapa efisien sistem  hidroponik  yang telah dibuat untuk membantu petani dalam  memonitoring  tanaman hidroponik.
2.2 Rancangan Alat

## Gambar 2. Blok Diagram Rancangan Alat
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  penelitian  yang  dibuat  ini  memakai  beberapa  sensor  yaitu  sensor  TDS, sensor DS18B20, dan sensor ultrasonic. Sensor TDS dan DS18B20 ditempatkan didalam air yang digunakan untuk membaca  PPM  dan  EC  yang  ada  didalam  air  tersebut.  Kemudian  sensor  ultrasonic  akan  dipasang  diatas penampungan air yang digunakan untuk membaca ketinggian air. NodeMCU ESP8266 adalah untuk mengevaluasi input  data  dari  sensor-sensor  tersebut,  lalu  ESP8266  akan  menggunakan  pendekatan  logika  fuzzy  untuk menghitung PPM yang mana hasilnya akan ditampilkan pada aplikasi Web dan LCD serta menghitung perlu atau tidaknya  menyalakan actuator untuk menambah cairan  nutrisi ataupun penambahan air agar  mendapatkan hasil PPM yang diinginkan.
Langkah  selanjutnya  menggabungkan  dari  setiap  rangkaian  pengendali.  Rangkaian  ini  selanjutnya  akan menunjukkan hubungan dari setiap komponen dalam modul yang dibuat dalam penelitian. Adapun hasil dari setiap alat  elektronik  yang  mampu  menunjang  untuk  mendapatkan  nilai  pada  sistem  Hidroponik  Pintar.  Berikut diantaranya berbagai alat elektronik:
a. Sensor TDS (Total Dissloved Solid)
Sensor  TDS  (Total  Dissolved  Solid)  cara  kerja  sensor  TDS  yaitu  dengan  mendeteksi  konduktivitas  suatu larutan,  nilainya  akan  semakin  berubah  jika  semakin  konduktif  larutannya,  sehingga  jika  cairan  tersebut memiliki banyak mineral maka konduktivitas keluarannya akan semakin tinggi. cairannya mengandung lebih sedikit mineral, hasilnya akan lebih rendah . Pada penelitian ini sensor TDS digunakan untuk membaca PPM pada air [15].
b. Sensor DS18B20
Sensor  suhu  DS18B20  sebagai  komponen  elektronik  yang  mampu  merasakan  perubahan  suhu  sekitar  dan kemudian  mengubahnya  menjadi  besaran  listrik.  Sensor  suhu  DS18B20  yaitu  sensor  digital  yang berkomunikasi dengan  mikrokontroler  menggunakan kabel. Sensor ds18b20 digunakan untuk membaca EC dalam air [16].
c. Sensor Ultrasonik
Sensor  ultrasonik  atau  gelombang  suara  ultrasonik  yaitu  dengan  mengubah  energi  listrik  menjadi  energi mekanik  maupun  sebaliknya.  Sensor  ini  terdiri  dari  generator  atau  pemancar  ultrasonik  dan  penerima ultrasonik. Cara kerja gelombang ultrasonik merambat melalui  benda gas, cair maupun padat. Ketika sebuah osilator dipasang pada objek, bahan piezoelektrik ini menghasilkan gelombang ultrasonik pada frekuensi 40 kHz. Sensor yang dimaksud memancarkan gelombang ultrasonik ke arah target. Ketika gelombang menyentuh permukaan  suatu  objek,  itu  dipantulkan  kembali  ke  sensor.  Sensor    menghitung  perbedaan  waktu  antara transmisi dan penerimaa [17].
d. ESP8266
ESP8266 biasa digunakan pada aplikasi Internet of Things (IoT). ESP8266 adalah sebuah modul WIFI. Selain itu, ESP8266 juga dapat membaca sensor dan mengontrol aktuator. IC memori ESP8266 memiliki MQTT atau web  server  terintegrasi  yang  berfungsi  sebagai  sistem  kontrol.  ESP8266  membutuhkan  tegangan  operasi normal 3,3V untuk beroperasi. Berbeda dengan mikrokontroler AVR dan Arduino dengan tegangan 5V. Tidak semua  pin  ESP8266  menerima  input  5V,  jadi  diperlukan  konverter  untuk  menghubungkan  UART  dengan sistem bertenaga 5V. Namun, NodeMCU seperti ESP8266 masih dapat dihubungkan ke 5V melalui konektor MicroUSB atau Vin [18].
e. LCD (Liquid Crystal Display)
LCD  merupakan  jenis  media  tampilan,  tampilan  utamanya  menggunakan  kristal  cair.  LCD  menggunakan library bernama LiquidCrystal dapat menampilkan karakter. Layar kristal cair (LCD) memiliki modul I2C yang berfungsi sebagai protokol komunikasi serial dua arah yang menggunakan dua saluran khusus untuk mengirim dan menerima data. Yang mengangkut data antara I2C dan pengontrol sebagai bagian dari teknologi I2C, yaitu saluran SDA (Serial Data) dan SCL (Serial Clock)[19].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
f. Relay
Relay merupakan saklar yang dijalankan secara elektrik dan komponen elektromekanis (elektromekanis) yang terdiri dari 2 bagian utama, elektromagnet (kumparan) dan mekanik (saklar kontaktor). Prinsip yang digunakan relay yaitu elektomagnetik untuk mengontrol kontak switching sehingga dengan arus kecil (low power) dapat menghantarkan listrik pada tegangan yang lebih tinggi [20].
g. Aktuator
Aktuator adalah alat  mekanik untuk  mengontrol atau  mengendalikan suatu sistem  yang biasanya digunakan sebagai kelanjutan dari keluaran pengolahan data yang dihasilkan oleh sebuah sensor atau pengontrol [21].
Setelah  melakukan  perancangan  alat  selanjutnya  dilakukan  pembuatan  diagram  alir  yang  membantu mengatur  alur  kerja  suatu  proses  dengan  menggunakan  simbol-simbol  flowchart  yang  dalam  setiap  prosesnya dalam suatu program[22]. Diagram alir akan ditunjukan pada gambar 3. berikut:

## Gambar 3. Flowchart Sistem Hidroponik Pintar
Pada gambar 3 adalah program yang dapat diterapkan pada hidroponik pintar  yang mana Sistem dimulai dari  menghubungkan  WiFi  yang  telah  diterapkan  pada  program.  Setelah  itu  sistem  mengerjakan  pemeriksaan status koneksi WiFi. Jika WiFi belum terkoneksi maka sistem akan terus mencoba untuk menghubungkan, jika WiFi telah terkoneksi maka sistem akan menuju Langkah selanjutnya. Sistem akan melakukan pembacaan nilai fuzzy  yang teah diinputkan  melalui aplikasi  web. Kemudian sistem  membaca  inputan  nilai dari  masing-masing sensor yang telah dihubungkan. Lalu sistem melakukan fuzzifikasi pada nilai yang telah dikirimkan oleh sensor. Lantas sistem malakukan tahap menyalakan aktuator untuk penyesuaian PPM yang dibutuhkan oleh tanaman atau actuator  menyala  apabila  air  didalam  penampungan  kurang.  Jika  nilai  PPM  sesuai  maka  selesai  proses  yang dilakukan oleh sistem, jika nilai PPM tidak sesuai maka sistem akan melakukan pembacaan nilai fuzzy Kembali.

## 2.3 Rancangan Aplikasi Web
Perancangan  aplikasi  web  ini  adalah  sebagai  tahap  pembuatan  aplikasi  yang  digunakan  untuk  tempat memonitoring nilai dari sensor-sensor serta dapat mengubah nilai  fuzzy sesuai dengan umur tanaman  yang ada pada hidroponik[23]. Pada perancangan aplikasi ini digunakan metode waterfall yang mana rancangan aplikasi ini menggunakan  data  obsevasi  dan  studi  pustaka.  Adapun  Langkah-langkah  metode  waterfall  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4 . Metode Waterfall
Gambar  4  adalah  tahapan  metode  waterfall  yang  mana  Sebelum  melakukan  pengembangan  perangkat lunak,  seorang  pengembang  harus  mengetahui  dan  memahami  bagaimana  informasi  kebutuhan  penggguna terhadap  sebuah  perangkat  lunak.  Metode  pengumpulan  informasi  ini  dapat  diperoleh  dengan  berbagai  macam cara antara lain, diskusi, observasi, survei, wawancara, dan sebagainya. Informasi yang diperoleh kemudian diolah dan  dianalisis  sehingga  diperoleh  data  atau  informasi  yang  lengkap  mengenai  spesifikasi  kebutuhan  pengguna akan  perangkat  lunak  yang  akan  dikembangkan.  Informasi  mengenai  spesifikasi  kebutuhan  dari  tahap  Analisis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
Kebutuhan  selanjutnya  di  analisa  pada  tahap  perancangan  sistem  dan  perangkat  lunak  untuk  kemudian diimplementasikan pada desain pengembangan. Peranan desain dilakukan dengan tujuan membantu memberikan gambaran lengkap mengenai apa yang harus dikerjakan. Tahap perancangan sistem dan perangkat lunak juga akan membantu  pengembang  untuk  menyiapkan  kebutuhan  perangkat  keras  dalam  pembuatan  arsitektur  sistem perangkat lunak yang akan dibuat secara keseluruhan. Kemudian selanjutnya tahap implementasi dan pengujian unit  merupakan  tahap  pemrograman.  Pembuatan  perangkat  lunak  dibagian  menjadi  modul-modul  kecil  yang nantinya  akan  digabungkan  dalam  tahap  berikutnya.  Selain  itu  pada  tahap  ini  juga  dilakukan  pengujian  dan pemeriksaan terhadap fungsionalitas modul yang sudah dibuat, apakah sudah memenuhi kriteria yang diinginkan atau belum. Setelah seluruh unit atau modul yang dikembangkan dan diuji pada tahap implementasi selanjutnya diintegrasikan  ke  dalam  sistem  secara  keseluruhan.  Setelah  proses  integrasi  selesai,  selanjutnya  dilakukan pemeriksaan dan pengujian sistem secara keseluruhan untuk mengidentifikasi kemungkinan adanya kegagalan dan kesalahan  sistem.  Pada  tahap  terakhir  dalam  Metode  Waterfall,  perangkat  lunak  yang  sudah  jadi  dioperasikan pengguna  dan  dilakukan  pemeliharaan.  Pemeliharaan  memungkinkan  pengembang  untuk  melakukan  perbaikan atas kesalahan  yang tidak terdeteksi pada tahap-tahap sebelumnya. Pemeliharaan  meliputi perbaikan kesalahan, perbaikan sistem unit implementasi, dan peningkatan dan penyesuaian sistem sesuai dengan kebutuhan. Adapun Activity Diagram dari aplikasi ini dapat di lihat pada gambar 5 yang mana menjelaskan proses pada aplikasi.

## Gambar 5. Activity Diagram Aplikasi Web
Pada gambar 5 merupakan activity diagram aplikasi web yang mana dimulai dengan user membuka aplikasi web. Kemudian Sistem akan menampilkan halaman login saat user membuka aplikasi web, sistem memberikan halaman  login  yang  berisikan  username  dan  Password.  Lalu  User  melakukan  login  dengan  mengisi  form  yang diberikan oleh sistem. Setelah user melakukan pengisian sistem akan melakukan validasi pada data yang diinput oleh user. Lantas Sistem menampilkan data dari sensor serta menu pilihan untuk melihat monitoring hidroponik atau pengubahan nilai fuzzy. Ketika User memilih menu perubahan nilai fuzzy, sistem menampilkan nilai fuzzy yang  sebelumnya  dimasukkan  oleh  user.  Pada  saat  user  melakukan  perubahan  pada  nilai  fuzzy  yang  ada  pada tampilan halaman, sistem menyimpan perubahan tersebut kedalam database.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Rancangan Alat
Hasil  rancangan  alat  untuk  menentukan  nutrisi  pada  tanaman  hidroponik  menggunakan  Fuzzy  logic  berbasis Internet of Things (IoT) adalah  hasil dari perancangan setiap modul yang telah dianalisis dan akan ditempatkan sesuai dengan fungsinya. Alat yang dirancang pada penelitian ini adalah ESP8266, sensor TDS, sensor Ultrasonik, sensor DS18B20, relay, dan actuator, yang dirangkai untuk mendapatkan nilai dan kondisi yang dapat menjadikan pertumbuhan tanaman hidroponik lebih baik dan stabil serta mampu mngendalikan tinggi air dan nutrisi yang ada dalam air tesebut. Hasil perancangan dapat dilihat pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
(a) (b)

## Gambar 6. Hasil Rancangan Alat
Seperti  yang  telah  didesain  sebelumnya,  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  semua  modul  telah ditempatkan dengan sesuai serta fungsi kerjanya masing-masing. Sensor TDS dan DS18B20 dimasukkan kedalam air guna untuk mengetahui PPM dan EC yang terkandung pada air,serta sensor ultrasonic ditempatkan diatas untuk mengukur  ketinggian  air  yang  dibutuhkan  lalu  terdapat  LCD  untuk  menampilkan  input  dari  sensor  yang digunakan, Adapun actuator digunakan untuk meningkatkan nutrisi yang terkandung dalam air tersebut.

## 3.2 Hasil Rancangan Aplikasi Web
Hasil rancangan aplikasi web ini digunakan sebagai halaman monitoring kadar PPM, tinggi air, dan suhu dari air didalam penampung, halaman ini mewajibkan user untuk melakukan  login terlebih dahulu. Ketika user berhasil memasukkan username dan password dengan benar maka akan ditampilkan halaman monitoring hidroponik yang berisikan nilai-nilai dari pembacaan sensor. Pada halaman tersebut juga terdapat menu pilihan yang bisa mengubah nilai  dari  fuzzy  yang  telah  digunakan  sebelumnya,  tampilan  dari  halaman  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar sebagai berikut:
Gambar 7. Halaman Monitoring Hidroponik
Gambar 8. Halaman Setting Fuzzy

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
Pada gambar 8 terlihat bahwa adanya nilai-nilai dari sensor yang sudah terpasang pada ESP8266, Adapun penjelasan dari nilai yang ditampilkan pada halam monitoring adalah garis berwarna biru nilai sensor suhu, garis berwarna  hijau  nilai  PPM,  dan  garis  berwarna  merah  nilai  ketinggian  air.  Dengan  begitu  rancangan  website monitoring telah berhasil dilakukan. Dan juga pada gambar 10 terdapat fitur yang digunakan untuk mengubah nilai dari  fuzzy  yang  bisa  disesuaikan  dengan  kebutuhan  dari  tanaman  hidroponik.  Dengan  berhasilnya  rancangan aplikasi  web  monitoring  hidroponik  ini  maka  aplikasi  dengan  ESP8266  dapat  berkomunikasi  dengan menggunakan REST API[24].

## Gambar 9. Halaman History Data
Pada gambar 9 adalah halaman history yang digunakan untuk mengetahui kadar nutrisi ataupun suhu air serta ketinggian air  yang baik untuk pertumbuhan tanaman. Dengan adanya halaman tersebut membantu petani dalam menentukan nilai-nilai kadar yang baik untuk tanaman selada hidroponik yang sedang ditanam.

## 3.3 Penerapan Fuzzy Logic
mengetahui nilai nutrisi yang diperlukan suatu tanaman harus adanya sebuah indicator nilai dari nutrisi tanaman yang diperlukan, tahap selanjutnya yaitu proses pembuatan rule base Fuzzy Logic[25]. Penggaris fuzzy ini optimal untuk  digunakan  pada  tanaman  selada  dari  periode  pertumbuhan  satu  minggu  setelah  disemai  hingga  panen. Didasar aturan fuzzy, terdapat aturan linguistik, untuk menentukan tindakan kontrol pada nilai fuzzy input, yaitu (IF-THEN)[26]. Langkah pertama yang dilakukan adalah penentuan rule base fuzzy logic dan dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 1. Rule Based Fuzzy Logic No PPM Actuator Nutrisi  Actuator Air 1 Rendah On Off 2 Normal Off Off 3 Tinggi Off On
Keputusan  untuk  mundur  sudah  sesuai  dengan  perhitungan.  Sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan metode  logika  fuzzy,  sehingga  langkah  yang  perlu  dilakukan  adalah  mengatur  himpunan  fuzzy  dan menggabungkan langkah-langkah fuzzy[27]. Langkah selanjutnya adalah mengubah input asertif menjadi variabel bahasa.  Logika  asertif  adalah  sistem  logika  yang  hanya  memiliki  dua  nilai  atribut  benar  atau  salah, tanpa  nilai perantara. Nilai PPM yang baik untuk tanaman selada dengan umur 1-7 hari setelah tanam (HST) adalah berkisaran atara 490 PPM - 510 PPM, umur 8-14 HST adalah berkisaran 690 PPM – 710 PPM, umur 15 HST – Panen adalah kisaran 890 PPM – 910 PPM [19]. Hasil pembuatan sistem kontrol untuk masing-masing parameter nilai PPM di tunjukkan pada gambar 5, 6 dan 7.
0 1 470 480 490 500 510 520 530 Nilai PPM Selada Umur 1-7 HST Rendah Normal Tinggi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
Gambar 10 adalah grafik fungsi dari keanggotaan nilai PPM pada tanaman selada dengan keadaan PPM rendah, normal dan tinggi. Pada setiap umur tanaman selada  memiliki titik acuan sebagai  sistem kontrol untuk mengelompokkan  pada  himpunan  fuzzy.  Proses  perhitungan  fuzzy  logic  PPM  diawali  pada  menghitung  nilai keanggotaan. Perhitungan pada proses fuzzy bisa dilihat dibawah ini:
𝜇(𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ)493 = { 0; 500−𝑥 500−490 1; ; 𝑥 ≥ 500 490 ≤ 𝑥 ≥ 500 𝑥 ≤ 490 𝑚𝑎𝑘𝑎: 500−493 10 = 0,7 𝜇(𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙)493 = { 0;
𝑥−490 500−490
510−𝑥
510−500 ; ; 𝑥 ≤ 490 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 510 490 ≤ 𝑥 ≥ 500 500 ≤ 𝑥 ≤ 510 𝑚𝑎𝑘𝑎: 493−490 10 = 0,3 𝜇(𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖)493 = { 0; 𝑥−500 510−500 1; ; 𝑥 ≤ 500
500 ≤ 𝑥 ≥ 510
𝑥 ≥ 510
𝑚𝑎𝑘𝑎: 493 = 0
Perhitungan diatas maka terdapatlah kelompok rule sebagai berikut: If Parts Per Million is Rendah then Aktuator Nutrisi is On and Aktuator Air is Off
Gambar 11. Fuzzifikasi Nilai PPM Selada Umur 8-14 Hari Setelah Tanam
Gambar 11 adalah grafik fungsi dari keanggotaan nilai PPM pada tanaman selada dengan keadaan PPM rendah, normal dan tinggi. Pada setiap umur tanaman selada  memiliki titik acuan sebagai  sistem kontrol untuk mengelompokkan  pada  himpunan  fuzzy.  Proses  perhitungan  fuzzy  logic  PPM  diawali  pada  menghitung  nilai keanggotaan. Perhitungan pada proses fuzzy bisa dilihat dibawah ini:
𝜇(𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ)703 = { 0; 700−𝑥 700−690
1; ; 𝑥 ≥ 700 690 ≤ 𝑥 ≥ 700
𝑥 ≤ 690 𝑚𝑎𝑘𝑎: 703 = 0
𝜇(𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙)703 = { 0;
𝑥−690 700−690
710−𝑥
710−700 ; ; 𝑥 ≤ 690 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 710 690 ≤ 𝑥 ≥ 700
700 ≤ 𝑥 ≤ 710
𝑚𝑎𝑘𝑎: 710−703 10 = 0,7
𝜇(𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖)703 = { 0; 𝑥−700
710−700
1; ; 𝑥 ≤ 700 700 ≤ 𝑥 ≥ 710 𝑥 ≥ 710 𝑚𝑎𝑘𝑎: 703−700 10 = 0,3
Perhitungan diatas maka terdapatlah kelompok rule sebagai berikut: If Parts Per Million is Normal then Aktuator Nutrisi is Off and Aktuator Air is Off
Gambar 12. Fuzzifikasi Nilai PPM Selada Umur 15 Hari Setelah Tanam hingga Panen
Gambar 12 adalah grafik fungsi dari keanggotaan nilai PPM pada tanaman selada dengan keadaan PPM rendah, normal dan tinggi. Pada setiap umur tanaman selada  memiliki titik acuan sebagai  sistem kontrol untuk
0 1 670 680 690 700 710 720 730 Nilai PPM Selada Umur 8-14 HST Rendah Normal Tinggi 0 1 870 880 890 900 910 920 530
Nilai PPM Selada Umur 15-Panen
Rendah Normal Tinggi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
mengelompokkan  pada  himpunan  fuzzy.  Proses  perhitungan  fuzzy  logic  PPM  diawali  pada  menghitung  nilai keanggotaan. Perhitungan pada proses fuzzy bisa dilihat dibawah ini:
𝜇(𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ)907 = { 0;
900−𝑥 900−890
1; ; 𝑥 ≥ 900 890 ≤ 𝑥 ≥ 900
𝑥 ≤ 890 𝑚𝑎𝑘𝑎: 907 = 0
𝜇(𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙)907 = { 0; 𝑥−890 900−890
910−𝑥
910−900 ; ; 𝑥 ≤ 890 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 910 890 ≤ 𝑥 ≥ 900 900 ≤ 𝑥 ≤ 910 𝑚𝑎𝑘𝑎: 910−907 10 = 0,3 𝜇(𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖)907 = { 0; 𝑥−900 910−900
1; ; 𝑥 ≤ 900 900 ≤ 𝑥 ≥ 910 𝑥 ≥ 910 𝑚𝑎𝑘𝑎: 907−900 10 = 0,7
Perhitungan diatas maka terdapatlah kelompok rule sebagai berikut: If Parts Per Million is Rendah then Aktuator Nutrisi is Off and Aktuator Air is On
Gambar-gambar diatas merupakan perubahan nilai rendah hingga nilai tinggi pada PPM dalam fuzzy yang dilakukan diaplikasi web mulai dari umur 1-7 HST hingga umur panen tanaman selada pada hidroponik pintar. Adapun rule fuzzy adalah sebagai berikut:
1. If Parts Per Million is Rendah then Aktuator Nutrisi is On and Aktuator Air is On
2. If Parts Per Million is Normal then Actuator Nutrisi is Off and Aktuator Air is Off
3. If Parts Per Million is Tinggi then Aktuator Nutrisi is Off and Aktuator Air is On
Berdasarkan rule diatas dapat kita lihat beberapa kondisi yang dapat menghasilkan beberapa tindakan untuk mengaktifkan maupun mematikan actuator air atau nutrisi jika semua kondisi telah terpenuhi. Dalam penerapan fuzzy logic dipenelitian ini hanya input dari satu sensor yaitu sensor TDS, yang mana dari sensor TDS ini nilainya akan dihitung dan menjadi ukuran untuk mematikan atau menyalakan actuator dalam menjadikan nilai nutrisi yang dibutuhkan oleh tumbuhan.

## 3.4 Hasil Pengujian
Pengujian  instrumen  lengkap  baik  pengujian  perangkat  lunak  maupun  perangkat  keras,  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  pengukuran  alat  ini  cocok  untuk  pengukuran  manual.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada pemaparan berikut ini:

## 3.1.1 Pengujian Sensor TDS SEN SKU0244
Pada pengujian ini sensor dikalibrasi menggunakan TDS meter lantas diambil nilai secara bersamaan dan dihitung selisih dari sensor TDS dan TDS meter, Adapun hasilnya sebagai berikut:
Tabel 2. Pengujian Sensor TDS No  Sensor TDS (PPM)  TDS Meter (PMM)  Selisih  Akurasi (%) 1 374 384 10 97,4 2 355 362 7 98,1 3 389 394 5 98,7 4 394 400 6 98,5 5 436 458 22 95,2 6 486 493 7 98,6 7 497 507 10 98 8 572 580 8 98,6 9 514 538 24 95,5 10 553 557 4 99,2 Rata-rata 97,78
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada sensor TDS yang digunakan untuk mengukur nilai kadar nutrisi pada air yang berada didalam penampungan memiliki rata-rata eror sebesar 2,22%.

## 3.1.2 Pengujian Sensor Ultrasonik
Pada  pengujian  ini  sensor  dikalibrasi  menggunakan  penggaris  dengan  maksimal  Panjang  30  cm,  pengujian dilakukan dengan cara mengukur jarak benda kesensor ultrasonic. Adapun hasilnya sebagai berikut:
Tabel 3. Pengujian Sensor Ultrasonik No  Penggaris (cm)  Sensor Ultrasonik (cm)  Selisih  Akurasi (%) 1 5 5,7 0,7 87,7 2 7 7,3 0,3 95,9 3 10 10,5 0,5 95,2 4 12 12,4 0,4 96,8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
No  Penggaris (cm)  Sensor Ultrasonik (cm)  Selisih  Akurasi (%) 5 17 17,4 0,4 97,7 6 20 20,5 0,5 97,6 7 23 23,2 0,2 99,1 8 25 25,3 0,3 98,8 9 28 28,6 0,6 97,9 10 30 30,1 0,1 99,7 Rata-rata 96,64
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  sensor  ultrasonic  yang  digunakan  untuk  mengukur ketinggian air yang ada didalam penampungan memiliki rata-rata eror sebesar 3,36%.

## 3.1.3 Pengujian Sensor DS18B20
Pada  pengujian  ini  sensor  ds18b20  dikalibrasi  menggunakan  Thermometer,  pengujian  dilakukan  dengan  cara memsukkan thermometer dan sensor ds18b20 secara bersama kedalam air. Adapun hasilnya sebagai berikut:
Tabel 4. Pengujian Sensor DS18B20
No  Thermometer (⁰C)  Sensor DS18B20 (⁰C)  Selisih  Akurasi (%) 1 30 30,4 0,4 98,7 2 29,8 30 0,2 99,3 3 29,2 29,5 0,3 98,9 4 28,5 29 0,5 99,2 5 27,9 28,5 0,6 97,7 6 27,7 28,3 0,6 97,8 7 27,6 28,1 0,5 98,2 8 27,5 27,8 0,3 98,9 9 26,3 26,9 0,6 97,7 10 25,8 26,5 0,7 97,3 Rata-rata 98,37
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada sensor ds18b20 yang digunakan untuk mengukur suhu dalam air memiliki rata-rata eror 1,63%.

## 3.1.4 Pengujian Fuzzy logic Pada Alat
Pengujian selanjutnya melakukan evaluasi kinerja pada alat agar mendapatkan nilai akurasi dalam metode fuzzy logic  ini.  pada  pengujian  alat  menghasilkan  keakuratan  sebesar  90%  dan  eror  pada  alat  sebesar  10%.  Tabel  5 menunjukkan pengujian yang dilakukan pada alat sebanyak 30 kali.
Tabel 5. Pengujian Nilai PPM dengan Fuzzy Logic No  Nilai PPM  Aktuator Nutrisi On  Aktuator Air On Ket. 1 485 √ − Sesuai 2 492 √ − Sesuai 3 498 √ − Tidak Sesuai 4 504 − − Sesuai 5 508 − − Sesuai . . . . . 15 704 − − Sesuai . . . . . 26 894 − √ Tidak Sesuai 27 896 − − Sesuai 28 903 √ − Tidak Sesuai 29 906 − − Sesuai 30 915 − √ Sesuai
Tabel  5  pengujian  akurasi  pada  metode  Fuzzy  Logic  yang  mana  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa efektif nilai himpunan fuzzy pada sistem hidroponik pintar. Perhitungan pengujian bisa dilihat dibawah ini:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐 (%) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100% = 27 30 × 100% = 90%
𝐸𝑟𝑜𝑟 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑒𝑟𝑜𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100% = 3 30 × 100% = 10%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil menjadikan sebuah sistem hidroponik pintar yang mampu memon  itoring  kadar  nutrisi yang ada pada sebuah tampungan pada hidroponik, serta mampu secara otomatis menjaga kadar nutrisi yang ada pada  tampungan  hidroponik  tersebut  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  logic.  Alat  yang  digunakan  untuk mengontrol kadar nutrisi pada air adalah sensor TDS dan sensor DS18B20 yang mana nilai sensor tersebut dikirim oleh  mikrokontroler ESP8266 keaplikasi web  lalu ditampilkan pada  halaman aplikasi  web.  Akurasi  dari sensor TDS  dalam  mendeteksi  nilai  TDS  air  sebesar  97,78%,  dan  akurasi  dari  sensor  DS18B20  dalam  mendeteksi keadaan suhu pada air sebesar 98,37%. Pada penelitian ini juga nilai fuzzy yang digunakan untuk indikator kadar nutrisi pada tanaman bisa dirubah dan disesuaikan dengan umur tanaman pada hidroponik tersebut, dengan begitu petani  bisa  memantau  dan  mengganti  kadar  nutrisi  yang  sesuai  dimana  saja  dan  kapan  saja.  Adapun  sensor ultrasonic digunakan untuk mengukur tinggi dari air yang ada dalam tampungan, jika air kurang maka aktuator isi air akan menyala untuk mengisi air sampai batas yang telah ditentukan. Saran bagi pengembang penelitian ini bisa lebih memaksimalkan dalam pengujian fuzzy yang diterapkan pada alat karena pada penelitian ini masih terdapat eror sebesar 10% pada pengujian fuzzy yang dikarenakan lambatnya pembacaan nilai fuzzy yang ada didatabase. Pengembang  juga  bisa  menambahkan  sensor  PH meter  yang  digunakan  untuk  mengetahui  kadar  PH  dalam  air yang  dibutuhkan  oleh  tanaman  dalam  hidroponik  tersebut,  serta  pengembangan  hidroponik  yang  mampu mengontrol kadar nutrisi dan PH pada semua tanaman.

## REFERENCES
[1] R. Prabowo,  aziz nur Bambang, and Sudarno, “Pertumbuhan Penduduk Dan Alih Fungsi Lahan Pertanian,” J. Ilmu-Ilmu Pertan., vol. 16, no. 2, pp. 26–36, 2020.
[2] P. W. Ciptadi and R. H. Hardyanto, “Penerapan Teknologi IoT pada Tanaman Hidroponik menggunakan Arduino dan Blynk Android,” J. Din. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 29–40, 2018.
[3] F. Suryatini, S. Pancono, S. B. Bhaskoro, and P. M. S. Muljono, “Sistem Kendali Nutrisi Hidroponik berbasis Fuzzy Logic berdasarkan Objek Tanam,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron., vol. 9, no. 2, p. 263, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.263.
[4] C. Maucieri, C. Nicoletto, R. Junge, Z. Schmautz, P. Sambo, and M. Borin, “Hydroponic systems and water management in aquaponics: A review,” Ital. J. Agron., vol. 13, no. 1, pp. 1–11, 2018, doi: 10.4081/ija.2017.1012.
[5] J. N. D. Tiljuir, M. A. A. Gafur, and F. Rosalina, “Pengaruh Perbedaan Dosis Nutrisi AB Mix Sistem Hidroponik Rakit Apung Terhadap Pertumbuhan Tanaman Selada (Lactuca Sativa L.),” Agriva J. (Journal Agric. Sylva), vol. 1, no. 1, pp. 19–26, 2022.
[6] I. Puspasari, Y. Triwidyastuti, and H. Harianto, “Otomasi Sistem Hidroponik Wick Terintegrasi pada Pembibitan Tomat Ceri,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 1, 2018, doi: 10.22146/jnteti.v7i1.406.
[7] A. E. Pakzad and A.  A. Pakzad, “Fuzzy  Ponics: a Fuzzy Based System to Control Temperature, Relative Humidity, Electrical Conductivity and PH of Hydroponics,” Int. J. Eng. Technol., pp. 308–312, 2018.
[8] G. G. Heliadi, M. R. Kirom, and A. Suhendi, “Monitoring and Control of Nutrition on NFT Hydroponic System Based on Electrical Conductivity,” e-Proceeding Eng., vol. 5, no. 1, pp. 885–893, 2018.
[9] Y.  Triwidyastuti,  I.  Puspasari,  and  H.  Harianto,  “Comparison  between  PID  and  Fuzzy  Controller  to  Hydroponic Temperature,” ICITAS  Int. Conf. Inf. Technol. Appl. Syst., pp. 21–27, 2018.
[10]  A. R. Al Tahtawi and R. Kurniawan, “PH control for deep flow technique hydroponic IoT systems based on fuzzy logic controller,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 8, no. 4, pp. 323–329, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13822.
[11]  Y. Setiawan, H. Tanudjaja, and S. Octaviani, “Penggunaan Internet of Things (IoT) untuk Pemantauan dan Pengendalian Sistem Hidroponik,” TESLA J. Tek. Elektro, vol. 20, no. 2, p. 175, 2019, doi: 10.24912/tesla.v20i2.2994.
[12]  R.  B.  Lukito  and  C.  Lukito,  “Development  of  IoT  at  hydroponic  system  using  raspberry  Pi,”  Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 17, no. 2, pp. 897–906, 2019, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V17I2.9265.
[13]  R. F. Zahra, S. P. Sakti, and D. Anggraeni, “Rancang Bangun Pengontrol Jarak Menggunakan Motor Stepper Nema 17 Berbasis Mega 2560 Pro pada Ultrasonic Atomizer Spray Coating,” J. Fis. Univ. Brawijaya, vol. 6 no. 3, August, 2021.
[14]  V. R. Suryawanshi, H. C. Surani, and H. R. Yadav, “Sensor-based automatic hand sanitizer dispenser,” Med. J. Dr. D.Y. Patil Vidyapeeth, vol. 14, no. 5, pp. 543–546, 2021, doi: 10.4103/mjdrdypu.mjdrdypu_221_20.
[15]  P. Studi, T. Informatika, and S. Adhi, “Irigation Monitoring Control Untuk Tanaman Hidroponik Dengan Metode Nft Menggunakan Arduino Berbasis SMS,” vol. 9, no. 1, pp. 77–85, 2020.
[16]  R.  N.  Fauzi,  Y.  Suprapto,  and  R.  D.  Puspita,  “PROSIDING  RANCANGAN  PROTOTIPE  DE-ICING  DENGAN MENGGUNAKAN,” pp. 1–6, 2019.
[17]  F. Puspasari et al., “Sensor Ultrasonik HCSR04 Berbasis Arduino Due untuk Sistem Monitoring Ketinggian,” pp. 2–5, 2019.
[18]  T. F. Siallagan, “Rancang Bangun Sistem Keamanan Terhadap Kunci Ruangan Berbasis Bot Telegram Menggunakan Mikrokontroler Esp8266,” vol. 02, no. 02, pp. 45–54, 2020.
[19]  D.  R.  Wati  and  W.  Sholihah,  “Pengontrol  pH  dan  Nutrisi  Tanaman  Selada  pada  Hidroponik  Sistem  NFT  Berbasis Arduino,” Multinetics, vol. 7, no. 1, pp. 12–20, 2021, doi: 10.32722/multinetics.v7i1.3504.
[20]  M. D. D. Wiguna, “Pengembangan Media Pembelajaran Trainer Pengendali Elektromagnetik Berbasis Smart  Relay,” vol.
9, no. 3, pp. 203–212, 2020, [Online]. Available:
https://repo.undiksha.ac.id/1169/%0Ahttps://repo.undiksha.ac.id/1169/3/1615061009-BAB I PENDAHULUAN.pdf [21]  S. Hardi, “Rancang bangun sistem pengepresan  kaleng minuman otomatis  menggunakan aktuator pneumatik  berbasis arduino uno 1,2,3,” vol. 3, no. 1, pp. 64–69, 2019.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6731
[22]  Y. R. Pratiwi, Febriansyah, and H. S. Putra, “Pemanfaatan Efek Seebeck Pada Peltier Sebagai Generator Darurat Dengan dan Tanpa Step Up DC to DC,” J. Sci. Nusant., vol. 1, no. 2, p. 31, 2021.
[23]  J. Winanjar and D. Susanti, “Rancangan Bangunan Sistem Informasi Administrasi desa Berbasis web menggunakan PHP dan MySQL,” Pros. Semin. Nas. Apl. Sains Teknol., pp. 97–105, 2021.
[24]  R. F. Hanung Pangestu Rahman, Jamaludin Indra, “Penerapan Convolutional Neural Network pada Timbangan Pintar Menggunakan ESP32-CAM,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online), pp. 1–9, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5469.
[25]  D. Maulana, J. Indra, and ..., “Pengembangan Sistem Kumbung Jamur Dengan Nodemcu Esp8266 Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” … Student J. …, vol. III, pp. 235–245, 2022.
[26]  M. W. Hamdani, A. Stefanie, Y. Saragih, and U. S. Karawang, “Perancangan dan Implementasi Metode Kontrol Fuzzy Logic Mamdani pada Sistem Kontrol TDS dan pH Hidroponik,” J. Teknol. Terpadu, vol. 10, no. 2, pp. 171–183, 2022.
[27]  A.  Apriansyah,  A.  Fauzi,  and  S.  Faisal,  “Penerapan  Fuzzy  Logic  Untuk  Menentukan  Indeks  Massa  Tubuh  (  IMT  ) Berbasis  Internet  of  Things  (  IoT  ),”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  7,  no.  1,  pp.  292–299,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5470.