## Perancangan Logika Fuzzy Untuk Sistem Pengendali Kelembaban Tanah dan Suhu Tanaman
Nasron, Suroso, Astriana Rahma Putri *
Jurusan Teknik Elektro, Program Studi Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri Sriwijaya Email: 1 nasron@polsri.ac.id, 1 osorus11@gmail.com, 1* astriyana97@gmail.com

## Abstrak
Kelembaban tanah dan suhu merupakan parameter yang dibutuhkan tanaman dalam raangka pertumbuhan tanaman. Dalam menentukan  kelembaban  tanah  dan  suhu  yang  sesuai  dengan  tanaman  membutuhkan  suatu  sistem  pengendali.  Sistem pengendali ini menggunakan Raspberry Pi sebagai pemroses data input menjaadi output. Pada sistem pengendali ini dirancang menggunakan logika fuzzy sebagai metode pengambil keputusan untuk mempertahankan kelembaban tanah dan suhu yang baik untuk tanaman. Logika fuzzy merupakan salah satu sistem pendukung keputusan yang cocok untuk diterapkan pada sistem pengendali.  Logika  fuzzy  terdiri  dari  fuzzyfikasi,  pembentukan  aturan  fuzzy  dan  defuzifikasi.  Pada  logika  fuzzy  ini menggunakan dua input dan dua output. Dua input tersebut adalah tingkat kelembaban tanah dan derajat suhu. Output yang diinginkan merupakan waktu yang dibutuhkan dalam mempertahankan kelembaban tanah dan suhu agar tetap sesuai dengan kebutuhan pada tanaman.
Kata Kunci: Logika Fuzzy, Kelembaban Tanah, Suhu, Raspberry Pi

## Abstract
Soil moisture and temperature are parameters needed by plants in terms of plant growth. In determining soil moisture and temperature according to plants, a control system is needed. This control system uses the Raspberry Pi as an input data processor to  output.  This  control  system  is  designed  using  fuzzy  logic  as  a  decision-making  method  to  maintain  soil  moisture  and temperature that is good for plants. Fuzzy logic is one of the decision support systems that is suitable to be applied to the control system. Fuzzy logic consists of fuzzyfication, formation of fuzzy rules and defuzification. This fuzzy logic uses two inputs and two outputs. The two inputs are soil moisture level and temperature degree. The desired output is the time needed to maintain soil moisture and temperature to keep it in accordance with the needs of the plant.
Keywords : Fuzzy Logic, Soil Moisture, Temperature, Raspberry Pi

## 1. PENDAHULUAN
Kelembaban tanah dan suhu merupakan parameter bagi pertumbuhan tanaman. Kedua parameter tersebut bagian dari faktor lingkungan abiotik yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Tanaman dapat tumbuh subur apabila mendapatkan kelembaban tanah dan suhu yang sesuai bagi kebutuhan tanaman. Tingkat kelembaban tanah yang baik pada tanaman setidaknya 80% untuk menjaga agar tamanan tetap mendapatkan nutrisinya.  Kadar air pada tanaman terpenuhi melalui penyerapan air dari tanah dan kemudian hilang melalui proses transpirasi pada tanaman. Sebagai  unsur  hara  tanaman,  air  dapat  meningkatkan  kesuburan  tanaman.  Kadar  air  yang  sedikit  berarti kelembaban tanahnya rendah yang dapat  mengakibatkan tanaman layu, daun-daun berubah warna dengan tidak semestinya,  dan  tanamanpun  bisa  mati.  Selain  kelembaban  tanah,  suhu  pun  juga  mempengaruhi  pertumbuhan tanaman. Pada tanaman-tanaman tertentu, seperti stroberi  akan tumbuh  optimum pada suhu 17-25 0 C. Jika suhu lebih tinggi dari 25 0 C akan menyebabkan pertumbuhan tanaman stroberi melambat. Kandungan asam pada buah stroberi juga dipengaruhi oleh suhu. Ketika menyimpan buah stroberi, suhu yang tinggi menyebabkan penurunan kualitas buah stroberi [1]. Suhu yang tinggi dapat mempercepat respirasi dan pertumbuhan tanaman. Namun juga dapat merugikan tanaman apabila tidak sesuai dengan kebutuhan tanaman yang dapat mengakibatkan pertumbuhan tanaman terganggu, seperti bunga dan daun berguguran.
Berdasarkan  permasalah  diatas,  maka  pada  penelitian  ini  akan  dirancang  logika  fuzzy  untuk  sistem pengendalian kelembaban tanah yang memiliki nilai maksimum 80% dan suhu optimum tanaman 25-32 0 C dalam rangka  mencapai  hasil  optimal  bagi  tanaman.  Penggunaan  logika  fuzzy  dalam  sistem  pengendalian  dapat mengurangi energi yang terpakai selama  pemeliharaan tanaman dan mengurangi pemborosan sumber daya air [2]. Sistem pengendalian ini dirancang dengan menggunakan logika fuzzy sebagai pengambil keputusan yang tepat. Logika Fuzzy  merupakan  tingkat lanjut  dari logika Boolean yang  berhubungan dengan konsep  nilai  kebenaran. Berkaitan dengan itu, logika fuzzy memiliki kondisi ketika berada diantara 0 atau 1, yang berarti tidak terbatas  dengan  logika  0  atau  1.  Disebut  logika  fuzzy atau  logika  samar didapatkan  dari  k ondisi  saat berada  diantara  logika  0  atau  1. Dengan  menggunakan  logika  fuzzy  konsep  matematis  yang  mendasari penalaran fuzzy, membuat logika fuzzy mudah dimengerti, tidak membutuhkan waktu lama dalam mempelajarinya [3] [4]. Logika fuzzy dapat membuktikan sampai mana suatu nilai tersebut salah dan sampai sejauh mana suatu nilai  tersebut  benar.  Dalam  hal  memetakan  suatu  ruang  input  kedalam  suatu  ruang  output,  logika  fuzzy  dapat diandalkan [5].
Metode fuzzy mempunyai tiga metode yang seringkali digunakan, yaitu metode fuzzy Sugeno Tsukamoto, dan Mamdani. Masing-masing ketiga metode fuzzy ini memiliki inferensi sistem dan defuzzfikasi yang berbeda- beda [6]. Pada penelitian ini akan dibuat perancangan logika fuzzy menggunakan metode Sugeno. Logika fuzzy
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 307-312 | DOI: 0.30865/mib.v3i4.1245
metode  sugeno  dikenalkan  oleh  Takagi-Sugeno  Kang  pada  tahun1985.  Pada  metode  Sugeno  ini,  logika  fuzzy menggunakan sistem evaluasi dengan aturan fuzzy If-Then . Suatu perhitungan matematika yang merupakan bagian Then ditambahnkan dalam sistem fuzzy Sugeno untuk memperbaiki kekurangan yang dimiliki oleh sistem fuzzy alami [3].
Adapun penelitian terkait yang pernah dilakukan, seperti penelitian oleh George Kokkonis, et.all (2017), dengan judul “A Smart IoT Fuzzy Irrigation System”. Sistem  yang dibuat mampu bekerja sesuai dengan metode yang  telah  dirancang.  Sistem  tersebut  menggunakan  mikrokontroler  Arduino  sebagai  pemroses  data.  Sistem tersebut hanya mengendalikan penyiraman pada tanaman [7]. Kemudian oleh  Achmad Mahdiyatul Tajrie, et.all (2017)  yang berjudul “Sistem Kendali Penyiraman Dan Pencahayaan Tanaman Otomatis Pada Smart Greenhouse Menggunakan  Logika  Fuzzy”  dengan  menggunakan  logika  fuzzy,  sistem  telah  berjalan  dengan  baik.  Namun, sistem tersebut tidak dirancang untuk mengendalikan suhu sekitar lingkungan pada tanaman [8].
Berdasarkan uraian tersebut, rumusan masalah yang dapat disampaikan adalah merancang logika fuzzy tipe Sugeno  untuk  sistem  pengendalian  kelembaban  tanah  dan  suhu  .  Tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  dapat merancang logika fuzzy tipe Sugeno yang sesuai untuk sistem pengendalian kelembaban tanah dan suhu dalam rangka mencapai pertumbuhan tanaman yang baik dan berkualitas.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada deteksi kelembaban tanah dan suhu lingkungan tanaman, menggunakan sensor YL-69 dan DHT11. Setiap sensor diharapkan dapat berkerja secara normal sehingga memungkinkan dalam pengendalian kelembaban tanah dan suhu yang sesuai dengan harapan. Data akan dikirim ke Raspberry Pi yang berupa tingkat kelembaban tanah dan derajat suhu. Kemudian data akan diolah sesuai dengan perancangan fuzzy menurut aturan fuzzy yang telah dibuat  untuk  mendapatkan  output  berupa  nilai  lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  mempertahankan kelembaban  tanah  dan  suhu.  Output  tersebut  diproses  oleh  alat  pompa  air  dan fan sebagai  bagian  dari  sistem kendali pada tanaman. Sistem yang dimaksud tersebut dibangun berdasarkan tahapan-tahapan berikut.
a. Melakukan perancangan logika fuzzy dengan menentukan himpunan keangotaan untuk setiap input sensor dan menentukan  himpunan  output  pompa  air  dan fan untuk  mengendalikan  kelembaban  tanah  dan  suhu  pada tanaman.
b. Melakukan simulasi logika fuzzy tipe sugeno menggunakan matlab untuk keakuratan data.
c. Melakukan perancangan mikroprosesor Raspberry Pi menggunakan sensor kelembaban tanah dan suhu, yaitu sensor YL-69 dan DHT11
d. Pengujian sensor suhu DHT11 dengan melakukan monitoring pada PC
e. Pengujian sensor kelembaban tanah YL-69 dengan melakukan monitoring pada PC
f. Pengujian sistem pengendalian suhu dan kelembaban dengan melakukan pada monitoring pada PC. Perancangan perangkat untuk sistem pengendali dibuat dalam bentuk blok diagram pada gambar 1.
Raspberry Pi Sensor Suhu Sensor kelembaban tanah Fan Relay Pompa Air Power Supply
Gambar 1. Blok Diagram Perancangan Perangkat Sistem Pengendali
Pada gambar 1, Raspberry Pi merupakan komponen utama yang menjalankan sistem pengendalian sebagai pemroses perintah input sensor kelembaban tanah dan sensor suhu. Raspberry Pi memproses data sesuai dengan perancangan logika fuzzy yang dibuat untuk mengendalikan output berupa pompa air dan fan . Relay digunakan sebagai rangkaian untuk memacu pompa air dan fan mati atau hidup secara otomatis.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 307-312 | DOI: 0.30865/mib.v3i4.1245

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penggunaan logika fuzzy pada penelitian ini sebagai suatu pengambil keputusan untuk menentukan lamanya waktu dalam  mempertahankan  kelembaban  tanah  dan  suhu  yang  diinginkan.  Sensor  kelembaban  tanah  tipe  YL-69 merupakan  sensor  yang  terdiri  dari  dua  probe  untuk  melewatkan  arus  melalui  tanah,  kemudian  membaca resistansinya untuk mendapatkan nilai tingkat kelembaban. Pada Raspberry Pi dihubungkan dengan AD Converter resolusi 16 bit yang memiliki nilai 32.767.  Kegunaan AD Converter ini gar bisa membaca nilai sensor pada port analog. Untuk mempermudah perancangan logika fuzzy, maka dilakukan konversi dari nilai sensor menjadi nilai persen (%). Pada rumus 1. merupakan rumus untuk konversi nilai ADC menjadi persen.  Sensor ini menggunakan plat lapis nikel sehingga dapat memperpanjang usia pakai dan mencegah masalah karat [9]. Sensor yang digunakan untuk  mendeteksi  suhu  lingkungan  yaitu  tipe  DHT11.  Sensor  ini  termasuk  kedalam  jenis smart  sensor karena memiliki AD Converter  dalam sensor tersebut.  Sensor DHT11 merupakan sensor  suhu  yang banyak digunakan karena mempunyai kelebihan yang dapat mengukur nilai suhu dan kelembaban udara sekaligus [10].
Nilai persen (%) = 32767- Nilai sensor 32767 x 100 (1)
Perancangan logika fuzzy pada sistem pengendalian kelelembaban tanah dan suhu ini memiliki tiga tahapan sesuai dengan aturan yang berlaku, yaitu fuzifikasi, pembentukan aturan fuzzy, dan defuzifikasi. Tahapan-tahapan tersebut dijabarkan sebagai berikut.

## 3.1 Fuzzifikasi
Fuzzifikasi merupakan tahap awal yang dilakukan dalam metode logika fuzzy. Tahap ini dilakukan dengan proses mengubah  nilai crisp (numerik)  menjadi  himpunan  fuzzy  menggunakan  fungsi  keanggotaan (membership function). Dalam perancangan sistem ini menggunakan dua input, yaitu  kelembaban tanah (dalam %) dan suhu udara (dalam 0 C). Output yang diinginkan adalah pompa air dan fan (dalam menit).
Tabel 1. Tingkat Kelembaban Tanah Tingkat Kelembaban Tanah (%) Status 0-35 Kering 25-80 Lembab 70-100 Basah
Kering Basah Lembab 1 0,5 0 25 80 50 35 70 0 100 D e ra ja t K e a n g g o ta a n Kelembaban tanah
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Kelembaban Tanah
Tabel 2. Tingkat Derajat Suhu Suhu ( 0 C) Status 0-15 Dingin 12-30 Normal 31-40 Panas
Panas Dingin Normal 1 0,5 0 12 31 40 15 30 0 Suhu 20 D er aj at K ea ng go ta an
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Suhu
Untuk output pada fungsi keanggotaan, dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Cepat 0 10 Parameter 1 Parameter 2 Parameter 3 5 Mati Lama Gambar 4. Output Pompa Air dalam menit
0 10 Parameter 1 Parameter 2 Mati Hidup
Gambar 5. Output Fan dalam menit

## 3.2 Aturan Fuzzy (Fuzzy Rule)
Aturan fuzzy dibuat berdasarkan keadaan yang diinginkan. Aturan fuzzy dibuat dalam bentuk tabel 3. dibawah ini. Untuk input kelembaban tanah ada 3 nilai linguistik yaitu kering, lembab, dan basah. Sedangkan input suhu ada 3 nilai linguistik, yaitu dingin, normal, dan panas. Jadi ada 9 aturan fuzzy yang akan diperoleh. Aturan fuzzy dibuat dengan fungsi IF – THEN . Contohnya: IF Kelembaban tanah Kering AND Suhu Dingin THEN Pompa Air Lama AND Fan Mati.
Tabel 3. Aturan Fuzzy No Input Output Kelembaban Tanah Suhu Pompa Air Fan 1 Kering Dingin Lama Mati 2 Kering Normal Lama Mati 3 Kering Panas Lama Lama 4 Lembab Dingin Mati Mati 5 Lembab Normal Cepat Mati 6 Lembab Panas Cepat Lama 7 Basah Dingin Mati Mati 8 Basah Normal Mati Mati 9 Basah Panas Mati Lama

## 3.3 Defuzifikasi
Defuzifikasi merupakan tahap akhir dalam perancangan logika fuzzy. Tahap ini merupakan tahap penegasan input. Penegasan ini diperoleh dari aturan-aturan fuzzy, sedangkan outputnya adalah bilangan pada domain himpunan fuzzy. Metode yang digunakan dalam defuzifikasi adalah metode COG (Center of Gravity).
COG = µ ( 1 ) *Output ( 1 ) + µ ( 2 ) *Output ( 2 ) + µ ( 3 ) *Output(3) µ ( 1 ) + µ ( 2 ) + µ ( 3 ) (2)

## 4. IMPLEMENTASI
Pada  proses  ini  komponen  diletakkan  sesuai  dengan  fungsinya  masing-masing  sehingga  sistem  dapat  bekerja dengan baik.  Proses perakitan dilakukan sesuai dengan gambar 1. Blok Diagram Perancangan Perangkat. Logika fuzzy akan diproses pada Raspberry Pi setelah menerima input data kelembaban tanah dan suhu pada lingkungan tanaman. Berikut ini dilakukan pengujian logika fuzzy pada sistem pengendalian kelembaban tanah dan suhu.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 307-312 | DOI: 0.30865/mib.v3i4.1245
Tabel 4. Hasil Perbandingan Pengujian Sistem dan Perhitungan Logika Fuzzy
Penguji an ke- Waktu Penguji an Hasil Pengukuran Status Nyala Hasil Perhitungan Logika Fuzzy Kelembaban Tanah Suhu Pompa Air Fan Pompa Air Fan 1 11.00 0 32 0 C 11 menit 11.2 menit 10 menit 10 menit 2 11.30 0 32 0 C 10 menit 11 menit 10 menit 10 menit 3 12.00 0 32 0 C 10 menit 11 menit 10 menit 10 menit 4 12.30 55 % 31 0 C 5 menit 10 menit 5 menit 10 menit 5 14.00 80 % 31 0 C 0 10 menit 0 10 menit 6 14.30 85 % 31 0 C 0 10 menit 0 10 menit 7 15.00 86 % 30 0 C 0 0 0 0 8 15.30 86 % 29 0 C 0 0 0 0 9 16.00 86 % 29 0 C 0 0 0 0 10 16.30 86 % 29 0 C 0 0 0 0
Tingkat keberhasilan antara pengujian dan perhitungan manual logika fuzzy, dapat dilihat pada perhitungan sebagai berikut.
Tingkat keberhasilan (%) = jumlah keberhasilan total pengujian x 100
(3)
a. Tingkat keberhasilan pengendalian kelembaban tanah
Tingkat keberhasilan kelembaban tanah (%) = 9 10 x 100 =   90 %
b. Tingkat keberhasilan pengendalian suhu
Tingkat keberhasilan suhu (%)   = 7 10 x 100   =   70 %
c. Tingkat keberhasilan pengendalian rata-rata
Tingkat keberhasilan rata-rata (%) = 90 % + 70 % 2 =   80 %
Dalam tingkat pengujian keberhasilan sistem pengendalian menggunakan logika fuzzy adalah 80% secara keseluruhan.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, adapun kesimpulan yang didapatkan seperti berikut ini.
1. Penggunaan logika fuzzy pada sistem pengendalian secara keseluruhan memiliki tingkat keberhasilan sebesar 80%, sangat baik untuk sistem pengendalian karena keakuratan yang tinggi.
2. Pada  sistem  pengendalian  suhu,  tingkat  keberhasilan  dapat  terganggu  karena  berbagai  faktor,  seperti terganggunya pengiriman data sensor suhu ke Raspberry Pi dikarenakan sensor lambat dalam mendeteksi suhu untuk  mendapatkan  data.  Maka  dari  itu,  output  yang  dihasilkan  juga  terlambat  dan fan menjadi  lebih  lama hidup.
Sistem  pengendalian  kelembaban  tanah  dan  suhu  ini  dirancang  dengan  sistem  otomatis  menggunakan logika fuzzy metode Sugeno. Metode Sugeno cocok diterapkan untuk sistem pengendalian karena memakai fungsi If-Then dalam mendapatkan hasil output logika fuzzy.

## REFERENCES
[1] Astuti,  Debi  Puzi,  Rahayu,  Arifah  Dan  Hisworo.  (2018) .  Pertumbuhan  Dan  Produksi  Stroberi  Pertumbuhan Dan  Produksi Stroberi (Fragaria Vesca L.) Pada Volume Media Tanam Dan Frekuensi Pemberian Pupuk NPK Berbeda. Jurnal Agronida . Pp. 46-56
[2] Amuddin,  Joko  S.  (2015). Rancang  Bangun  Alat  Penyiraman  Tanaman  Dengan  Pompa  Otomatis  Sistem  Irigasi  Tetes  Pada  Lahan Kering, Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian Dan Biosistem, Pp.95-101.
[3] Meimaharani, Rizkysari & Listyorini, Tri. (2014). Analisis Sistem Inference Fuzzy Sugeno Dalam Menentukan Harga Penjualan Tanah Untuk Pembangunan Minimarket, Jurnal SIMETRIS. Vol 5 No 1 Pp. 89-96
[4] Puspita, Ema Sastri & Yulianti, Liza . (2016). Perancangan Sistem Peramalan Cuaca Berbasis Logika Fuzzy, Jurnal Media Infotama. Vol 12 No 1 Pp. 1-10
[5] Siti, Abidah. (2016). Analisis Komparasi Metode Tsukamoto Dan Sugeno Dalam Prediksi Jumlah Siswa Baru, Journal Speed. Vol 8 No 2
[6] Ayuningtias, Laras Purwati, Irfan, Mohamad & Jumadi. (2017). Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani, Jurnal Teknik Informatika. Pp 9-16
[7] Kokkonis, G., Kontogiannis, S, & Tomtsis, D. (2017). A Smart Iot Fuzzy Irrigation System . IOSR Journal Of Engineering . Pp. 15-21.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 307-312 | DOI: 0.30865/mib.v3i4.1245
[8] Tajrie, Achmad Mahdiyatul, Sumaryo, Sony & Ekaputri, Cahyantari . (2017). Sistem Kendali Penyiraman Dan Pencahayaan Tanaman Otomatis  Pada  Smart  Greenhouse  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Automatic  Lighting  And  Watering  Plants  Control  System  On  Smart Greenhouse Using Fuzzy Logic, E-Proceeding Of Engineering . Vol 4 No 3
[9] Prastyo, M. Ajie (2016) Sistem Pengairan Tanaman Otomatis Berbasis Arduino Mega 2560 Berdasarkan Nilai Kelembaban Tanah. Other Thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.
[10] Sari,  I.A,  Anik  N.H,  Dyah  L.  (2018). Smart  Greenhouse  Sebagai  Media  Pembibitan  Kentang  Granola  Kembang  Berbasis Mikrokontroler. Proc. Seminar Nasional Teknologi Elektro Terapan . Vol 2 No 1 Pp.105-110.