Implementasi Metode Fuzzy Untuk Sistem Identifikasi Kadar Elektrolit Untuk Mengukur Tingkat Kesuburan Tanah Berbasis Mikrokontroler Arduino
DOI:
https://doi.org/10.53513/jsk.v2i1.96Keywords:
Kesuburan Tanah, Fuzzy, Mikrokontroler Arduino, Sensor Soil Moisture FC-28Abstract
Kesuburan tanah menjadi faktor utama dalam pertumbuhan sebuah tanaman berupa buah-buah, bunga hingga pepohonan. Faktor kesuburan tanah salah satunya yaitu kadar elektrolit pada tanah yang merupakan unsur pokok tanah untuk membuat air pada tanah dapat diserap oleh tumbuhan dengan baik. Setiap keadaan tanah memiliki kadar elektrolit yang berbeda sehingga untuk menentukan tanah tersebut subur tidaknya dibutuhkan sebuah mekansime pengujian laboratorium yang pada umumnya menghabiskan waktu 3-5 hari dalam proses pengujian kesuburan tanah. Pembuatan sistem yang dapat menguji kesuburan tanah dengan mengaplikasikan sensor soil moisture FC-28 pada mikrokontroler arduino sebagai unit proses dan ditanamkan sebuah kecerdasan buatan menggunakan metode fuzzy sebagai unit satuan pemrosesan sistem.References
Watoni, A. H., & Buchari. (2000). Studi Aplikasi Metode Potensiometri Pada Penentuan Kandungan Karbon Organik Total Tanah. Jms, 5(1), 23–40.
Sofwan, A. (2005). Penerapan Fuzzy Logic Pada Sistem Pengaturan Jumlah Air Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, (January 2005), 89–93.
Surtono, A. (2015). Sensor Kadar Air Tanah, (September). https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2022.1929
Pranata, A., Prayudha, J., Sandika, T., Studi, P., & Komputer, S. (2017). Rancang bangun alat pendeteksi dehidrasi dengan metode fuzzy logic berbasis arduino. Jurnal SAINTIKOM, 16(3), 26.
Tunnels, V. (2014). REPORT No. 530, (530), 435–444.
Sari, D. V., Surtono, & Warsito. (2016). Sistem Pengukuran Suhu Tanah Menggunakan Sensor DS18B20 dan Perhitungan Resistivitas Tanah Menggunakan Metode Geolistrik Resistivitas Konfigurasi Wenner. Jurnal Teori Dan Aplikasi Fisika, 4(1), 83–90.
Saleh, A. (2015). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015 IMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT KEBISINGAN LALU LINTAS, (i), 6–8.
Sunawar, A. (2013). Analisis pengaruh temperatur dan kadar garam terhadap hambatan jenis tanah. Aris Sunawar, 2(1), 16–21. Retrieved from [email protected]
Syahputra, R., Teknik, J., Fakultas, E., & Yogyakarta, U. M. (2015). Simulasi Pengendalian Temperatur Pada Heat Exchanger Menggunakan Teknik Neuro-Fuzzy Adaptif. Jurnal Teknologi, Teknik Elektro UMY, 8(2), 161–168.
Pranata, A. (2018). Implementasi Fuzzy Logic pada Sistem Pendingin Ruangan Otomatis berbasis Proggrammable Logic Controller ( PLC ), 1(2), 51–59.
Modules, A., Micro, S. P., & Mega, A. (2015). What is Arduino ? Arduino IDE : Initial Setup, 1–7. https://doi.org/10.1007/s10552-009-9387-y; 10.1007/s10552-009-9387-y
Prayudha, J., Pranata, A., & Al Hafiz, A. (2018). IMPLEMENTASI METODE FUZZY LOGIC UNTUK SISTEM PENGUKURAN KUALITAS UDARA DI KOTA MEDAN BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT), IV(2), 141–148.
