Sistem kontrol PH dan Nutrisi Hidroponik terhadap Tanaman Melon dengan Metode Fuzzy Sugeno

INDONESIA:

Hidroponik Deep Flow Technique (DFT) memerlukan pengendalian pH dan Electrical Conductivity (EC) yang tepat untuk menjaga ketersediaan nutrisi sesuai kebutuhan tanaman. Pengaturan yang dilakukan secara manual berpotensi menyebabkan ketidakstabilan kondisi larutan nutrisi sehingga diperlukan sistem kendali otomatis yang mampu menjaga parameter tersebut secara terukur. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem kontrol pH dan EC pada hidroponik DFT tanaman melon menggunakan metode Fuzzy Sugeno Orde-0 yang terintegrasi dengan Internet of Things (IoT). Sistem dibangun menggunakan dua node ESP32, sensor pH, sensor EC berbasis RS485 MODBUS-RTU, pompa peristaltik nutrisi AB Mix, pompa pH Up, pompa pH Down, dan solenoid valve yang dikendalikan melalui komunikasi MQTT, sedangkan proses inferensi Fuzzy Sugeno dijalankan pada backend server dan hasilnya dapat dipantau melalui web monitoring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sensor pH memiliki nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,03 dan sensor EC sebesar 0,036. Berdasarkan delapan skenario pengujian, sistem berhasil mengendalikan nilai pH dan EC hingga mencapai rentang target yang ditentukan dengan nilai MAE pengendalian sebesar 0,531 mS/cm untuk EC dan 0,165 untuk pH. Proses pengendalian dilakukan secara bertahap menggunakan mekanisme Fuzzy Sugeno dengan penerapan mixing delay selama 3 menit pada setiap iterasi untuk memastikan homogenisasi larutan sebelum pembacaan ulang sensor dilakukan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu menjaga kondisi nutrisi hidroponik sesuai kebutuhan tanaman melon secara otomatis, adaptif, dan terukur.

ENGLISH:

The Deep Flow Technique (DFT) hydroponic system requires precise control of pH and electrical conductivity (EC) to maintain nutrient availability according to the plants’ needs. Manual adjustments can potentially cause instability in the nutrient solution, making an automated control system capable of maintaining these parameters with precision essential. This study aims to develop a pH and EC control system for DFT hydroponics of melon plants using the Order-0 Sugeno Fuzzy Logic method integrated with the Internet of Things (IoT). The system was built using two ESP32 nodes, a pH sensor, an RS485 MODBUS-RTU-based EC sensor, an AB Mix peristaltic nutrient pump, a pH Up pump, a pH Down pump, and a solenoid valve controlled via MQTT communication, while the Fuzzy Sugeno inference process runs on a backend server and the results can be monitored via a web interface. The research results show that the pH sensor has a Mean Absolute Error (MAE) of 0.03 and the EC sensor has an MAE of 0.036. Based on eight test scenarios, the system successfully controlled the pH and EC values to reach the specified target ranges with control MAE values of 0.531 mS/cm for EC and 0.165 for pH. The control process was carried out in stages using the Sugeno Fuzzy mechanism with a 3-minute mixing delay applied at each iteration to ensure solution homogenization before the sensor was re-read. These results indicate that the developed system is capable of maintaining hydroponic nutrient conditions in accordance with the needs of melon plants in an automated, adaptive, and measurable manner.

ARABIC:

تتطلب تقنية الزراعة المائية بتدفق عميق (DFT) التحكم الدقيق في درجة الحموضة (pH) والتوصيلية الكهربائية (EC) للحفاظ على توفر العناصر الغذائية وفقًا لاحتياجات النباتات. وقد يؤدي الضبط اليدوي إلى عدم استقرار حالة المحلول المغذي، لذا فإن هناك حاجة إلى نظام تحكم آلي قادر على الحفاظ على هذه المعلمات بشكل دقيق. يهدف هذا البحث إلى تطوير نظام للتحكم في درجة الحموضة والتوصيلية الكهربائية في نظام الزراعة المائية DFT لنبات البطيخ باستخدام طريقة Fuzzy Sugeno من الدرجة صفر المدمجة مع إنترنت الأشياء (IoT). تم بناء النظام باستخدام عقدتين من ESP32، ومستشعر درجة الحموضة (pH)، ومستشعر الموصلية الكهربائية (EC) القائم على RS485 MODBUS-RTU، ومضخة التغذية التمعجية AB Mix، ومضخة رفع درجة الحموضة (pH Up)، ومضخة خفض درجة الحموضة (pH Down)، وصمام ملف لولبي يتم التحكم فيه عبر بروتوكول MQTT، بينما يتم تنفيذ عملية الاستدلال باستخدام طريقة Fuzzy Sugeno على الخادم الخلفي ويمكن مراقبة النتائج من خلال نظام المراقبة عبر الويب. أظهرت نتائج البحث أن مستشعر درجة الحموضة (pH) سجل قيمة الخطأ المطلق المتوسط (MAE) تبلغ 0,03، بينما سجل مستشعر التوصيل الكهربائي (EC) قيمة تبلغ 0,036. واستنادًا إلى ثمانية سيناريوهات اختبار، نجح النظام في التحكم في قيم درجة الحموضة والتوصيل الكهربائي حتى الوصول إلى النطاق المستهدف المحدد، مع قيمة MAE للتحكم تبلغ 0,531 mS/cm للتوصيل الكهربائي و0,165 لدرجة الحموضة. تتم عملية التحكم بشكل تدريجي باستخدام آلية Fuzzy Sugeno مع تطبيق تأخير الخلط لمدة 3 دقائق في كل تكرار لضمان تجانس المحلول قبل إعادة قراءة المستشعر. تشير هذه النتائج إلى أن النظام الذي تم تطويره قادر على الحفاظ على الظروف الغذائية للزراعة المائية بما يتناسب مع احتياجات نباتات البطيخ بطريقة آلية وتكيفية وقابلة للقياس.