Pengembangan Visualisasi 3D perubahan warna dan aliran nutrisi hidroponik melon pada lingkungan Virtual Greenhouse Berbasis Fuzzy Mamdani

ABSTRAK:

Pertanian modern menghadapi tantangan serius berupa keterbatasan lahan, perubahan iklim, dan pengelolaan manual yang rentan human error, khususnya dalam budidaya melon hidroponik di greenhouse yang memerlukan kontrol parameter nutrisi secara presisi. Penelitian ini mengembangkan sistem digital twin greenhouse hidroponik melon berbasis logika Fuzzy Mamdani dan data historis sensor IoT yang divisualisasikan secara tiga dimensi menggunakan Unity 3D, dengan dua variabel masukan yaitu pH (lima kategori linguistik: Asam Kuat, Asam Lemah, Normal, Basa Lemah, Basa Kuat) dan TDS/PPM (tiga kategori), serta 14 aturan inferensi yang menghasilkan keluaran berupa durasi aktivasi pompa penetral asam, pompa penetral basa, dan aliran nutrisi melalui metode defuzzifikasi centroid. Pengujian pada sepuluh sampel data sensor dan sepuluh skenario visualisasi menunjukkan bahwa sistem menghasilkan respons proporsional dan konsisten untuk seluruh kondisi larutan, termasuk mekanisme penekan otomatis yang menonaktifkan koreksi pH saat keanggotaan kategori Normal melampaui ambang 0,60, dengan tingkat keberhasilan visualisasi digital twin mencapai 100%, indikator warna yang akurat untuk seluruh lima kategori pH.

ABSTRACT:

Modern agriculture faces serious challenges including limited arable land, climate change, and manual management practices prone to human error, particularly in greenhouse melon hydroponics where precise control of nutrient parameters is critical. This research develops a digital twin system for a melon hydroponic greenhouse based on Fuzzy Mamdani logic and historical IoT sensor data, visualized in three dimensions using Unity 3D, incorporating two input variables pH (five linguistic categories: Strong Acid, Weak Acid, Normal, Weak Base, Strong Base) and TDS/PPM (three categories) along with 14 inference rules that produce outputs comprising the activation duration of the acid-neutralizing pump, base-neutralizing pump, and nutrient flow, computed via the centroid defuzzification method. Testing across ten sensor data samples and ten visualization scenarios demonstrated that the system yields proportional and consistent responses across all solution conditions, including an automatic suppression mechanism that deactivates pH correction when the membership degree of the Normal category exceeds the threshold of 0.60, achieving a digital twin visualization success rate of 100%, accurate color indicators across all five pH categories.

مستخلص البحث:

يواجه الزراعة الحديثة تحديات جسيمة تشمل شُح الأراضي الصالحة للزراعة، والتغيرات المناخية، والاعتماد على الإدارة اليدوية المعرضة للخطأ البشري، لا سيما في زراعة البطيخ المائية داخل الدفيئات التي تستلزم تحكماً دقيقاً في معاملات المغذيات. تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نظام توأم رقمي لدفيئة زراعة البطيخ المائية مبني على منطق فازي ماmdاني وبيانات مستشعرات إنترنت الأشياء التاريخية، مع تصور ثلاثي الأبعاد باستخدام منصة Unity 3D، ويتضمن متغيرَي إدخال هما درجة الحموضة (pH) بخمس فئات لغوية: حامض قوي، وحامض ضعيف، وطبيعي، وقاعدة ضعيفة، وقاعدة قوية، ومتغير تركيز المذاب الكلي (TDS/PPM) بثلاث فئات، إضافةً إلى أربع عشرة قاعدة استنتاجية تُنتج مخرجات تمثل مدة تشغيل مضخة معادلة الحمض، ومضخة معادلة القاعدة، وتدفق المغذيات، وذلك عبر طريقة إزالة الضبابية بأسلوب المركز الهندسي (centroid). أثبتت نتائج الاختبار على عشرة عينات من بيانات المستشعرات وعشرة سيناريوهات للتصور البصري أن النظام يُنتج استجابات متناسبة ومتسقة لجميع حالات المحلول، بما فيها آلية الكبت التلقائي التي تُعطّل تصحيح درجة الحموضة عند تجاوز درجة انتماء الفئة الطبيعية عتبة 0.60، محققاً معدل نجاح في تصور التوأم الرقمي بلغ 100%، ومؤشرات لونية دقيقة لجميع فئات درجة الحموضة الخمس.