<![CDATA[Kemampuan sistem fuzzy dalam menangani hal-hal yang bersifat ambiguitas tinggi, seperti perubahan ekstrem pada pH air sangat diperlukan di era modern saat ini. Sebab, tingginya ambiguitas dapat mengakibatkan alat pengendali pH tidak berfungsi dengan baik, sehingga akan berakibat fatal khususnya pada sektor pertanian. Tipe algoritma fuzzy sangat menentukan keberhasilan dalam penanganan ambiguitas. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis mengusulkan metode IT2FL Sugeno Orde-Nol untuk digunakan sebagai pembelajaran dalam sistem pengendalian pH air yang merupakan inovasi baru yang layak untuk diperdalam lagi kedepannya. Fuzzy logic type-2 mempunyai 4 tahapan dalam penyelesaiannya yaitu meliputi: fuzzifikasi, inferensi, reduksi tipe, dan defuzzifikasi. Fuzzy memiliki beberapa komponen penting didalamnya yang meliputi: variabel, himpunan, domain, fungsi keanggotaan, representasi kurva, dan operator. Adapun tujuan dari penelitian ini ialah untuk memberikan gambaran sederhana dalam menerapkan algoritma IT2FL Sugeno sebagai sarana pengembangan IPTEK dalam ranah teknologi pertanian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa SPK 0 untuk aksi pH up on: 25 detik, SPK 1 untuk aksi pH up on: 10 detik, SPK 2 untuk aksi all pH off: 0 detik, SPK 3 untuk aksi pH down on: 10 detik, dan SPK 4 untuk aksi pH down on: 25 detik. Pengkategorian pH dibagi menjadi 5 macam yaitu: Asam Kuat (0-3), Asam Lemah (4-6), Netral (7), Basa Lemah (8-10), dan Basa Kuat (11-14). Berdasarkan hasil pengujian, sistem memenuhi syarat dan dinyatakan valid dengan standarisasi perhitungan pada sensor : akurasi rata-rata sebesar 91.8%; galat selisih rata-rata sebesar 0.6; dan juga galat sistematis rata-rata sebesar 8.2%.]]>
Copyrights © 2022
