Salah satu komoditi hortikultura unggulan yang dibudayakan petani adalah tanaman cabai. Namun petani cabai sering kali mengalami masalah dalam memantau tingkat kelembaban tanah dan juga suhu udara lingkungan. Dari kasus tersebut maka dapat mempengaruhi pertumbuhan tanaman cabai yang berdampak pada gagalnya panen. Oleh karena itu untuk dapat mengatasi permasalahan tersebut penelitian ini mengembangkan logika fuzzy Mamdani untuk membangun sistem kecerdasan yang dapat secara otomatis memantau dan menyiram tanaman cabai. Pada penelitian ini, dampak dari penggunaan sensor dan perlakuan dampak sistem pada tanaman cabai akan diuji dan dibandingkan dengan tanaman yang tidak menggunakan sistem. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem pemantauan dan penyiraman pintar dapat berfungsi dengan baik dan memaksimalkan kondisi media tanaman dibandingkan dengan yang tidak menggunakan sistem. Sistem dapat mengendalikan tingkat kelembaban tanah dengan error rata-rata 3,73% dan suhu udara dengan error rata-rata 1,03%. Hasil dari sistem dengan membandingkan tanaman yang tidak menggunakan sistem dikombinasikan dengan greenhouse dapat melindungi tanaman dari cuaca ekstrem seperti panas, hujan, hama, dan kurangnya tumbuh tanaman liar, sehingga tanaman terlihat subur, rimbun, dan tumbuh dengan cepat sehingga meminimalisir petani kegagalan panen. Dan memudahkan petani untuk dapat memantau menggunakan aplikasi Blynk IoT.
