Rancang Bangun Otomatisasi Hidroponik Deep Flow Technique Menggunakan Logika Fuzzy Sugeno Berbasis Internet Of Things - Akhmad Wahyu Dani; Farrah Aisyah Putri; Fadli Sirait; Said Attamimi (Universitas Mercu Buana, 2023)
Penuruan kualitas lingkungan hidup merupakan sebuah permasalahan yang sedang di hadapi oleh masyarakat. Pembangunan kawasan perumahan yang tidak memperhatikan Ruang Terbuka Hijau memberi dampak terhadap penurunan kualitas lingkungan hidup. Untuk itu, pekarangan rumah dimanfaat guna meningkatkan kualitas lingkungan hidup masyarakat. Namun dengan lokasi rumah yang berada di perkotaan belum tentu menyediakan pekarangan yang luas untuk bercocok tanam. Untuk itu diperlukan metode penanaman yang lebih berkelanjutan yang dikenal dengan hidroponik. Hidroponik merupakan metode budidaya tanaman dengan menggunakan sejumlah air yang kaya akan nutrisi sebagai media tanamnya. Hidroponik termasuk smart gardening dimana dapat diintegrasikan pada IoT, sehingga penelitian ini berfokus pada pembuatan otomatisasi hidroponik menggunakan metode logika fuzzy berbasis IoT. Prototipe ini berfungsi untuk dan mengatur jumlah air, nutrisi dan pH pada tangki nutrisi berdasarkan hasil pembacaan sensor. Untuk menghasilkan keluaran yang terkuantisasi, metode Logika Fuzzy Sugeno digunakan pada sistem ini. Berdasarkan hasil dari fuzzifikasi dan inferensi pada metode tersebut, menghasilkan nilai keluaran pada motor pompa air, motor pompa nutrisi, motor pompa pH Up dan motor pompa pH Down berupa waktu dengan satuan detik. Dengan menerapkan logika fuzzy pada pengendalian nutrisi pada tanaman hidroponik, pertumbuhan tanaman menggunakan kendali logika fuzzy lebih optimal dibandingkan tanpa kendali logika fuzzy. Kemudian respon waktu pada pengendalian tinggi air mencapai kestabilan yaitu 41 detik. Respon waktu pada pengendalian TDS mencapai kestabilan yaitu 51,96 detik. Respon waktu pada pengendalian pH mencapai kestabilan yaitu 5,48 detik. Nilai output pada Arduino memiliki keakuratan sebesar 99,77% terhadap nilai output yang disimulasikan menggunakan Matlab. Prototipe ini dapat dipantau secara jarak jauh dengan menggunakan platform ThingSpeak dimana dalam pengiriman data dari Arduino ke ThingSpeak membutuhkan waktu 11,2 detik.