Implementasi IoT Cerdas Berbasis Inference Fuzzy Tsukamoto pada Pemantauan Kadar PH Air dan Suhu pada Tanaman Tomat

arman syaefulloh (1)
(1) Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Indonesia

Abstrak

Permintaan tomat yang cukup tinggi dan perlakuan pertumbuhan tanaman tomat yang memerlukan perhatian khusus serta berkurangnya faktor sawah dan kondisi lingkungan sangat mempengaruhi pertumbuhan tanaman tomat. Sehingga Sebagian besar para petani masih mengandalkan iklim cuaca. Maka dibuatlah suatu alat implementasi IoT cerdas berbasis inference fuzzy tsukamoto pada pemantauan kadar PH air dan suhu pada tanaman tomat. Hasil pengujian sensor DHT11 dan PH dapat dimonitor dengan aplikasi blynk dan ditampilkan ke LCD. Hasil pengujian penyiraman sesuai dengan rule yang telah dibuat menggunakan sistem fuzzy Tsukamoto mendapatkan tingkat akurasi keberhasilan 100%. Hasil implementasi pada tanaman tomat dari mulai benih sampai berbuah mendapatkan tinggi tanaman 122 CM saat berbuah.

Artikel teks lengkap

##article.generated_from_xml##

Referensi

Amuddin, & Sumarsono, J. (2015). Rancang Bangun Alat Penyiram Tanaman Dengan Pompa Otomatis Sistem Irigasi Tetes Pada Lahan Kering. Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian dan Biosistem, 3(1), 95-101.

Dellas, D. N., Purnamasari, I., & Rizki, N. A. (2020). Fuzzy Inference System Menggunakan Metode Tsukamoto Untuk Pengambilan Keputusan Produksi (Studi Kasus: PT Waru Kaltim Platinum). Metik, 4(2), 76-82.

Farmadi, A. N. (2017). Sistem Fuzzy Logic Tertanam Pada Mikrokontroler Untuk Penyiraman Tanaman Pada Rumah Kaca. Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK), 4(2), 223-232.

Gunawan, R. A. (2019). Sistem Monitoring Kelembaban Tanah, Suhu, pH, dan Penyiraman. Telekontran, 7(1), 77-78.

Kementerian Pertanian. (2020). Statistik Lahan Pertanian Tahun 2015-2019. Jakarta: Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian Sekretariat Jenderal - Kementerian Pertanian.

Kusumadewi, D. G. (2005). Fuzzy Multi-Criteria Decision Making. Media Informatika, 3(1), 25-38.

Maryaningsih, S. M. (2013). Metode Logika Fuzzy Tsukamoto Dalam Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa. Jurnal Media Infotama, 9(1), 140-165 .

Nasution, H. (2012). Implementasi Logika Fuzzy Pada Sistem Kecerdasan Buatan. Jurnal Elkha, 4(2), 4-8.

Novitasari, V. A. (2019). Pertumbuhan Vegetatif Tanaman Tomat (Lycopersicum esculentum Mill.) Dari Benih. Jurnal Biologi Indonesia, 14(2), 219-225.

Nugroho, R. P., Setiawan, B. D., & Furqon, M. T. (2019). Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Menentukan Harga Sewa Hotel (Studi Kasus: Gili Amor Boutique Resort, Dusun Gili Trawangan,Nusa Tenggara Barat). Pengembangan Teknologi lnformasi dan llmu Komputer, 3(3), 2581-2588.

Wardani, A. R. (2017). Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Mengoptimalkan Produksi Minyak Kelapa Sawit Di PT. Waru Kaltim Plantation Menggunakan Metode Mamdani. Jurnal Informatika Mulawarman, 12(2), 94-103 .

Yusida, M. K. (2017). Implementasi Fuzzy Tsukamoto Dalam Penentuan Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman Karet Dan Kelapa Sawit. Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK), 4(2), 233-246 .

Penulis

arman syaefulloh
2283170025@untirta.ac.id (Kontak utama)
syaefulloh, arman. (2022). Implementasi IoT Cerdas Berbasis Inference Fuzzy Tsukamoto pada Pemantauan Kadar PH Air dan Suhu pada Tanaman Tomat. CYCLOTRON, 5(2). https://doi.org/10.30651/cl.v5i2.12475

Rincian Artikel