Indonesia, sebagai negara dengan populasi yang terus tumbuh pesat dan kekayaan keanekaragaman hayati yang melimpah, menjadikan sumber daya alam sebagai aset penting untuk memenuhi kebutuhan pangan masyarakat. Salah satu produk yang diminati dari usaha mikro kecil dan menengah (UMKM) adalah kerupuk, yang membutuhkan proses penjemuran untuk menjaga kualitas, kerapuhan, dan masa simpannya. Namun, penjemuran kerupuk sangat bergantung pada kondisi cuaca. Pada musim hujan, seringkali pelaku usaha menghadapi tantangan kualitas akibat proses pengeringan yang tidak optimal. Penelitian ini mengembangkan sistem penjemuran kerupuk otomatis menggunakan metode Fuzzy Logic untuk mengatasi ketergantungan cuaca. Sistem ini menggunakan sensor hujan, cahaya, dan kelembaban sebagai input untuk pengendali cerdas
NodeMCU ESP32 yang menggerakkan motor penjemur sesuai kondisi lingkungan. Sensor hujan mendeteksi air dan menarik jemuran ke dalam ruang
tertutup saat hujan. Sensor cahaya mengukur intensitas sinar matahari, sementara sensor kelembaban mengukur kondisi udara sekitar. Dengan logika fuzzy, sistem mampu menentukan kondisi yang optimal untuk penjemuran tanpa memerlukan intervensi manusia, sehingga waktu penjemuran lebih efisien dan kualitas kerupuk terjaga. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam menjaga kualitas dan efisiensi energi selama proses penjemuran kerupuk.
Indonesia, as a country with a rapidly growing population and abundant biodiversity, considers natural resources as essential assets to meet the food needs of its population. One of the popular products from small and medium enterprises (SMEs) is crackers, which require drying to maintain their quality, crispness, and shelf life. However, the drying process is highly dependent on weather conditions. During the rainy season, business owners often face challenges in maintaining quality due to suboptimal drying processes. This
research develops an automated cracker drying system based on the Internet of Things (IoT) using Fuzzy Logic to address weather dependence. The system utilizes rain, light, and humidity sensors as inputs to the smart controller NodeMCU ESP32, which drives the drying motor based on environmental conditions. The rain sensor detects water and pulls the crackers into a closed space when it rains. The light sensor measures sunlight intensity, while the humidity sensor monitors the surrounding air conditions. Using fuzzy logic, the
system determines the optimal drying conditions without requiring human intervention, thus making the drying time more efficient and ensuring the quality of the crackers. The test results show that the system is effective in maintaining quality and energy efficiency during the cracker drying process.