Sistem kendali suhu dan kelembapan dinamis pada greenhouse menggunakan fuzzy mamdani berdasarkan profil tanaman

INDONESIA:

Kondisi suhu dan kelembapan udara merupakan faktor penting yang memengaruhi pertumbuhan tanaman di dalam greenhouse. Perbedaan kebutuhan lingkungan pada setiap jenis tanaman menyebabkan sistem kendali berbasis setpoint statis kurang fleksibel untuk diterapkan pada berbagai komoditas. Penelitian ini bertujuan merancang sistem kendali suhu dan kelembapan greenhouse menggunakan metode Fuzzy Mamdani yang mampu beradaptasi terhadap berbagai profil tanaman. Sistem dikembangkan berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan dua sensor SHT35 sebagai sumber data suhu dan kelembapan internal yang diagregasi menggunakan nilai rata-rata, serta data kondisi lingkungan luar dari Open-Meteo. Variabel masukan fuzzy terdiri atas error suhu dan kelembapan internal maupun eksternal yang dinormalisasi pada rentang [-2,2], sedangkan keluaran berupa intensitas aktuator heater, exhaust fan, intake fan, dan humidifier pada rentang 0–100. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan keputusan kendali yang berbeda sesuai karakteristik profil tanaman bayam, bawang daun, dan melon tanpa mengubah struktur dasar algoritma fuzzy. Pengujian kalibrasi sensor menunjukkan tingkat akurasi yang baik dengan penyimpangan pengukuran yang rendah, sedangkan pengujian fungsional menunjukkan seluruh fitur sistem berjalan sesuai kebutuhan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan Fuzzy Mamdani berbasis profil tanaman mampu meningkatkan fleksibilitas sistem kendali greenhouse serta mendukung pengelolaan iklim mikro yang lebih adaptif

ENGLISH:

Temperature and air humidity are important factors that affect plant growth in a greenhouse. The differences in environmental requirements for each type of plant make static setpoint-based control systems less flexible for application to various commodities. This study aims to design a greenhouse temperature and humidity control system using the Mamdani Fuzzy method that is able to adapt to various plant profiles. The system was developed based on the Internet of Things (IoT) by utilizing two SHT35 sensors as sources of internal temperature and humidity data, which were aggregated using average values, as well as external environmental condition data from Open-Meteo. The fuzzy input variables consist of internal and external temperature and humidity errors normalized within the range of [-2,2], while the outputs are the intensity of the heater, exhaust fan, intake fan, and humidifier actuators within the range of 0–100. The test results show that the system is able to produce different control decisions according to the characteristics of each plant profile without changing the basic structure of the fuzzy algorithm. Sensor calibration testing showed that the deviation of sensor readings was relatively low, with the highest standard error value of only 1.45. Functional testing also showed that all system features operated according to the requirements, with a mismatch error value between the output generated by the fuzzy system and the actual actuator condition of 0 in each test. In black-box testing, the system successfully reached stable conditions in all plant profiles with different numbers of stabilization cycles. The fastest stable condition was achieved in the melon plant profile with 4 control cycles, while the longest stable condition occurred in the green onion plant profile with 10 control cycles. This study concludes that the implementation of the plant profile-based Mamdani Fuzzy method can improve the flexibility of the greenhouse control system and support more adaptive microclimate management.

ARABIC:

درجة احلرارة ورطوبة اهلواء من العوامل املهمة اليت تؤثر يف منو النبااتت داخل ت ُع َ د التحكم القائم على نقاط ضبط اثبتة أقل مرونة للتطبيق على حماصيل خمتلفة. يهدف هذا البيئية لكل نوع من النبااتت إىل جعل نظام طريقة فازي ممداين القادرة على التكيف مع خمتلف البحث إىل تصميم نظام للتحكم يف درجة احلرارة والرطوبة داخل الدفيئة ابستخدام كمصدر SHT35 ابستخدام مستشعرين من نوع )IoT( النظام ابالعتماد على إنرتنت األشياء ملفات تعريف النبااتت. مت تطوير Open ابإلضافة إىل بياانت البيئة اخلارجية من ها ابستخدام قيمة املتوسط، لبياانت درجة احلرارة والرطوبة الداخلية اليت مت جتمي ع Meteo. ] 2,2- [ النطاق الضبابية من خطأ درجة احلرارة والرطوبة الداخلية واخلارجية اليت مت تطبيعها ضمن تتكون متغريات اإلدخال ،. 100–0 الشفط، ومروحة السحب، واملرطب ضمن النطاق بينما تكون املخرجات على شكل شدة تشغيل املشغل احلراري، ومروحة البنية األساسية قادر على إنتاج قرارات حتكم خمتلفة وفق ًا خلصائص ملفات تعريف النبااتت دون تغيري أظهرت نتائج االختبار أن النظام قراءات املستشعر منخفض نسبي ً ا، حيث بلغت أكرب قيمة للخطأ املعياري خلوارزمية فازي. كما أظهر اختبار معايرة املستشعر أن احنراف بني خمرجات نظام االختبار الوظيفي أن مجيع ميزات النظام تعمل حسب احلاجة، مع قيمة خطأ عدم املطابقة فقط. وأظهر 1.45 الصندوق األسود، جنح النظام يف الوصول إىل احلالة املستقرة يف اختبار. ويف اختبار يف كل 0 فازي واحلالة الفعلية للمشغالت بلغت تعريف نبات الشمام بعد النبااتت بعدد دورات استقرار خمتلف. وقد حتققت احلالة املستقرة أبسرع وقت يف ملف مجيع ملفات تعريف دورات حتكم. وخيلص هذا البحث إىل أن 10 األخضر بعد دورات حتكم، بينما كانت أطول مدة يف ملف تعريف نبات البصل 4 املناخ املصغر ملفات تعريف النبااتت ميكن أن يزيد من مرونة نظام التحكم يف الدفيئة ويدعم إدارة تطبيق فازي ممداين القائم على . ب