Electronic Theses and Dissertation

Kualitas air kolam sangat mempengaruhi bibit ikan lele untuk tumbuh dan berkembangnya bibit. Pemantauan kualitas air kolam bibit ikan lele pada umumnya dengan cara sangat sederhana dan dilakukan manual oleh manusia. Pada penelitian ini telah dirancang sebuah sistem pengendalian kualitas air kolam bibit ikan lele berbasis IoT menggunakan metode fuzzy. Sistem ini dirancang dengan menggunakan tiga sensor yaitu sensor Suhu, pH dan Keruh dan di implementasikan pada mikrokontroler sehingga mampu memantau dan mengendalikan air kolam dengan data persentsetase error sensor suhu 0,74%, sensor pH 1,23%, dan sensor keruh 14,09% dapat berfungsi dengan baik. Sistem pemantauan suhu air, pemantauan pH air, dan pemantauan kekeruhan air yang dapat dilihat user melalui smartphone pada telegram. Algoritma penelitian yang digunakan menggunakan Metode Fuzzy Logic Mamdani dengan tingkat akurasi fuzzy logic 85,18% untuk menentukan Output pada sistem monitoring ini berupaya untuk membantu para pembudidaya kolam bibit ikan lele dalam memantau dan mengendalikan keadaan air kolam setiap saat dengan data yang akurat dan juga dengan sistem kontrol air kolam menggunakan pompa secara otomatis.

The quality of pond water greatly affects catfish seeds for the growth and development of seedlings. Monitoring the water quality of catfish ponds is generally done in a very simple way and is done manually by humans. In this study a water quality control system based on IoT-based catfish ponds was designed using the fuzzy method. This system is designed using three sensors, namely temperature, pH and turbidity sensors and is implemented on a microcontroller so that it is able to monitor and control pool water with a temperature sensor error percentage of 0,74%, a pH sensor of 1,23%, and a turbidity sensor of 14,09%. works fine. Water temperature monitoring system, water pH monitoring, and water turbidity monitoring system that users can view via smartphone on telegram. The research algorithm used uses the Mamdani Fuzzy Logic Method with a fuzzy logic accuracy rate of 85,18% to determine the Output on this monitoring system seeks to assist catfish seed pond cultivators in monitoring and controlling the condition of pond water at any time with accurate data and also with pond water control system using a pump automatically.