MUHAMMAD TAUFIKUR RAHMAN, - (2025) IMPLEMENTASI FUZZY SUGENO BERBASIS IOT UNTUK PERINGATAN KUALITAS AIR AKUARIUM IKAN MAS KOKI. Bulletin of Computer Science Research, 5 (4). pp. 573-583. ISSN ISSN 2774-3659 (Media Online)

Preview	Text (JURNAL ARTIKEL) Lembar Pernyataan Persetujuan Publikasi repo - Taufikur Rahman.pdf - Published Version Download (217kB) | Preview
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI MAHASISWA) MUHAMMAD TAUFIKUR RAHMAN NIM. 11950115134 - Taufikur Rahman.pdf - Published Version Download (6MB) | Preview
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI DOSEN) 8. Form persetujuan Publikasi - MUHAMMAD TAUFIKUR RAHMAN.pdf - Published Version Download (615kB) | Preview

Abstract

Pemantauan kualitas air akuarium secara manual seringkali tidak efektif karena keterbatasan waktu dan potensi keterlambatan dalam mendeteksi perubahan parameter krusial yang dapat mengancam kesehatan ikan. Penelitian ini mengembangkan sistem pemantauan kualitas air akuarium ikan mas koki secara real-time yang berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan metode logika fuzzy Sugeno. Sistem ini memanfaatkan mikrokontroler Arduino Uno R4 WiFi untuk mengolah data dari sensor kekeruhan, Total Dissolved Solids (TDS), dan suhu air. Metode fuzzy Sugeno dipilih karena kemampuannya dalam menghasilkan output numerik yang presisi berdasarkan aturan fuzzy. Untuk menilai kualitas air, data sensor tersebut diproses melalui tahapan fuzzifikasi, evaluasi aturan, aplikasi fungsi implikasi/agregasi, dan defuzzifikasi. Hasil pengukuran kemudian diproses secara real-time dan dikirimkan melalui koneksi WiFi ke aplikasi Blynk, yang berfungsi sebagai media monitoring sekaligus pemberi notifikasi peringatan kepada pengguna ketika kualitas air berada di luar batas aman, sementara informasi juga dapat ditampilkan pada layar OLED pada sistem. Penilaian kualitas air diklasifikasikan berdasarkan nilai output fuzzy ke dalam beberapa kategori kondisi yaitu, 0-20 (Sangat Baik), 21- 40 (Baik), 41-60 (Cukup), 61-80 (Buruk), 81-100 (Sangat Buruk). Berdasarkan hasil pengujian, sistem terbukti mampu mendeteksi serta mengklasifikasikan kondisi kualitas air dengan akurasi tinggi, serta memberikan notifikasi peringatan secara efektif. Sistem ini diharapkan dapat membantu pemilik akuarium dalam menjaga kondisi lingkungan yang optimal bagi kesehatan ikan mas koki secara otomatis, berkelanjutan, dan efisien.

Actions (login required)

View Item