## Implementasi Sistem Monitoring Suhu Pada Produk Makanan di Mesin Sterilisasi Menggunakan Fuzzy Logic Berbasis Internet of Things
Sasmitoh Rahmad Riady, Donny Maulana, Agus Suwarno,

## Agung Nugroho
Teknik Informatika, STT. Pelita Bangsa, Bekasi sasmitoh@mhs.pelitabangsa.ac.id
donny.maulana@pelitabangsa.ac.id agussuwarno@pelitabangsa.ac.id agung@pelitabangsa.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk  mengimplementasikan teknologi internet of things dan metode logika fuzzy terhadap monitoring suhu pada proses sterilisasi agar data suhu update secara real time dan bisa di akses dari manapun  oleh management atau customer dan  memberikan  keputusan yang  akurat  dari  hasil  proses  sterilisasi  menggunakan  metode  logika fuzzy. Pada study kasus  yang  dihadapi  terdapatlah  beberapa  masalah diantaranya  adalah record data  masih  dilakukan  secara  manual  oleh pihak operator machine dan hasil perhitungan dari team quality control untuk  mencari  nilai masih  terdapat  ambiguitas  atau  ketidakjelasan.
Maka  peneliti  mengusulkan  diterapkannya  teknologi internet  of  things sebagai monitoring suhu  pada  proses  sterilisasi  beserta  alat  ukur  suhu menggunakan Raspberry Pi3 serta sensor DS18B20 dan mengolah nilai dan  isi  mesin  sterilisasi  kedalam  himpunan fuzzy .  Sistem  yang  di bangun  dengan  metode prototyping ini  dapat  menampilkan  data  suhu dan hasil dari proses sterilisasi pada produk makanan secara update dan dapat menentukan status sterilisasi dengan kedua variabel tersebut.
Keywords : System Monitoring, internet of things, fuzzy logic
Received Juli 2018 Accepted for Publication September 2018 DOI: 10.22441/incomtech .v8i2.4089

## 1. PENDAHULUAN
Industri  merupakan  salah  satu  media  yang  sangat  membutuhkan  penerapan teknologi Internet  of  Things [1]. Pada  ranah  industri  terdapat  pula  beberapa perusahaan  yang  bergerak  di  sektor  makanan,  elektronik,  otomotif,  dan  garment [2] . Disalah  satu  ranah  industri  terdapat  sektor  makanan  yang  paling  menantang dari  perspektif  manajemen  yang  memerlukan  sistem  kontrol  tingkat  lanjut  yang dapat  menangani  produk  yang  mudah  rusak  [3],  virtualisasi  muncul  seperti komunikasi  nirkabel adalah  penanganan  yang  menjanjikan  untuk  memenuhi
tantangan  saat  ini  [4].  Hal  ini  memungkinkan  simulasi  dan  optimalisasi  proses makanan  menggunakan  sistem  perangkat  lunak  daripada  melakukan  percobaan fisik  [5].  Dengan  virtualisasi  teknologi internet saat  ini  juga  dapat  digunakan secara  dinamis  dalam  manajemen  operasional  [6],  akibatnya  proses  pengelolaan makanan dapat dipantau, dikendalikan, direncanakan dan dioptimalkan dari jarak jauh  secara real-time melalui internet [7].  Pada  perusahaan  sektor  makanan memiliki  beberapa  proses  yang  sangat  penting  untuk  selalu  di monitoring dalam menjaga kualitas hasil produksi diantaranya proses sterilisasi adalah proses panas atau thermal secara komersial di desein untuk menginaktivasi /membunuh mikroba patogen yang ada pada makanan  yang dapat mengancam kesehatan manusia dan mengurangi  jumlah mikroorganisme pembusuk  ke  tingkat  yang  rendah  sehingga peluang terjadinya kebusukan sangat rendah [8].
Dari  proses  sterilisasi  yang  sudah  berjalan  di  perusahaan  tersebut  dimana proses  pengambilan  data  suhu  dari  mesin  sterilisasi  masih  dilakukan  secara manual  yang  di  catat  oleh operator  machine yang  dilakukan  setiap  per  1  menit selama  5  menit  kemudian  dari  hasil record data  suhu  inilah  perhitungan  akan  di inputkan kedalam rumus yang sudah di tetapkan untuk mendapatkan hasil proses sterilisasi. Dari proses sterilisasi yang dilakukan secara manual ini maka perlunya adanya  penerapan  teknologi Internet  of  Things [9], terhadap  proses  sterilisasi untuk  proses record data  suhu  yang  tersimpan  ke  dalam  database  dan  dapat  di monitoring secara real time dan online oleh pihak operator machine, management maupun customer dengan tanpa campur tangan manusia untuk melakukan record data.
Dalam  menentukan  tingkat  sterilisasi  yang  telah  berjalan  oleh  team Quality Control (QC)  pada  saat  ini  masih  terdapatnya  ketidakjelasa  atau  ambigu  dalam menentukan tingkat proses sterililsasi, maka dari itu diperlukanlah metode logika fuzzy agar  tidak  terjadinya  ambigu  terhadap  hasil  proses  sterilisasi.  Dikarnakan logika fuzzy adalah  suatu  proses  pengambilan  keputusan  berbasis  aturan  yang bertujuan  untuk  memecahkan  masalah  dimana  masalah  tersebut  sulit  untuk dimodelkan atau terdapat ambiguitas dan ketidakjelasan yang berlimpah [10].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Analisa Logic Fuzzy
metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitiannya  yaitu  dengan  metode f uzzy  logic. Menurut  Sri  Kusumadewi  (2013)  Dalam  buku  edisi  keduanya menjelaskan  bawha  logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan suatu  ruang  input  kedalam  ruang  output  [11].  Ada  beberapa  hal  yang  perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy yaitu:
a) Variabel Fuzzy merupakan  variabel  yang  hendak  dibahas  dalam  suatu sistem fuzzy contoh: Umur, temeperatur, permintaan dan sebagainya.
b) Himpunan fuzzy merupakan suatu grup  yang mewakili  suatu kondisi  atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
Menurut  Sri  Kusumadewi  (2013)  Representasi  linear  adalah  pemetaan  input ke  drajat  keanggotaan  digambarkan  sebagai  suatu  garis  lurus.  Himpunan fuzzy linear memiliki 3 keadaaan yaitu :
1. Kenaikan  himpunan  dimulai  dari  nilai  domain  yang  memiliki  derajat  0 bergerak  ke  kanan  menuju  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan lebih tinggi yang disebut sebagai representasi linear naik
Gambar 1. Representasi Linear Naik Fungsi keanggotaan.
[ ] { ……(1)
2. Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derjat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat  keanggotaan  derajat  linear  lebih  rendah  yang  disebut  sebagai representasi linear turun.
Gambar 2. Representasi Linear Turun Fungsi keanggotaan.
[ ] { ………(2)
3. Representasi  segitiga  adalah  gabungan  garis  (linear)  yang  membentuk segitiga dimana titik yang memiliki nilai keanggotaan 1 menjadi titik yang menghubungkan 2 garis.
Gambar 3. Representasi Linear Segitiga Fungsi keanggotaan
[ ] { …(3) 1 0 µ[X] X b a b

## 2.2 Analisa Termal
Proses  termal  dalam  pengolahan  pangan  perlu  dihitung  agar  kombinasi  suhu dan  waktu  yang  diberikan  dalam  proses  pemanasan  cukup  untuk  memusnahkan bakteri  termasuk  sporanya,  baik  yang  bersifat patogen maupun  yang  bersifat membusukkan. Kecukupan proses termal untuk membunuh mikroba target hingga pada level yang diinginkan dinyatakan dengan nilai .
Secara  umum  nilai didefinisikan  sebagai  waktu  (biasanya  dalam  menit)
yang dibutuhkan untuk membunuh mikroba target hingga mencapai level tertentu pada  suhu  tertentu.  Apabila  prosesnya  adalah  sterilisasi,  maka  nilai diartikan sebagai  nilai  sterilitas,  sedangkan  apabila  prosesnya  adalah pasteurisasi ,  maka nilai diartikan  sebagai  nilai pasteurisasi .  Nilai biasanya  menyatakan  waktu proses pada suhu  standar. Misalnya, suhu standar dalam proses sterilisasi  adalah 121.1 o C (250 o F), sehingga nilai sterilisasi  menunjukkan waktu  sterilisasi  pada suhu standar 121.1 o C. Secara matematis, nilai merupakan hasil perkalian antara nilai pada suhu = S . ............................................(4) Nilai  F  pada  suhu lain  (misalnya  pada  suhu proses  yang  digunakan) dinyatakan  dengan  nilai .  Secara  matematis,  nilai  dinyatakakan  dengan
persamaan (5), dimana nilai  adalah pada suhu T yang sama.
= S . ...................................(5)
Pada Topik 6 sudah dibahas bahwa:
Nilai  F  akan  berubah  secara  logaritmik  dengan  berubahna  suhu  pemanasan. Untuk menghitung nilai F pada suhu lain, maka digunakan persamaan (6) berikut:
...............(6)
Dengan  menggunakan  tersebut,  maka  dapat  ditentukan  berapa  waktu  yang diperlukan  untuk  memusnahkan  bakteri  atau spora target  pada  suhu  pemanasan yang berbeda.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Sistem Berjalan
Berikut  merupakan  pelaporan  sistem  dan operational proses  sterilisasi  yang berjalan di PT. Foodex Inti Ingredients pada mesin sterilisasi.
a) Operator  Machine akan  memulai  proses  sterilisai  di  mesin  sterilisasi hingga me- record data per 3 menit untuk di laporkan kepada QC
b) QC  ( Quality  Control ) team  QC  mengambil  sebuah  laporan record data temperature dari operator  machine yang  akan  dihitung  menggunakan rumus  yang  telah  ditetetapkan  guna  menemukan  status  sterilisasi  pada prodak yang sudah di sterilisasi.

## Proses perhitungan
Waktu (wib) T1 (°C) Nilai LR Nilai 10 :23 119,0 0,616595 - 10:24 119,8 0,741310 0,678953 10:25 120,9 0,954993 0,848151 10:26 121,1 1,000000 0,977496 10:27 121,1 1,000000 1,000000 Nilai 3,504600
Berikut adalah uraian dari perhitungan dalam tabel proses sterilisasi yang sedang berjalan
Menentukan Nilai LR (Lethal Rate)  Menentukan Nilai L (Letalitasi)
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Total

## 3.2 Usulan Sistem Berjalan
Usulan  sistem  yang  berjalan  merupakan  tahap  lanjutan  dari  analisis  sistem yang  berjalan,  dimana  pada  tahap  ini  digambarkan  rancangan  sistem  yang  akan dibangun  sebelum  melakukan  proses coding dan testing .  Perancangan  suatu sistem tidak lepas dari hasil analisis sistemnya, karena dengan melakukan analisis sistem inilah akan dapat dibuat suatu rancangan sistem [12].

## 1. Pengembangan sistem
Perlunya  adanya  pembaharuan  kearah  sistem  yang  lebih  terkomputerisasi yang  berbasis  teknologi Internet  of  Things .  Dalam  tahap  ini  peneliti  melakukan pengembangan sistem dengan metode prototyping yang akan dilanjutkan kedalam tahap  berikutnya [13].  Berikut  adalah  gambar  sistem  arsitektur  yang  akan  di usulkan dalam pengembangan

## Gambar 4. Sistem arsitektur usulan

## 2. Permasalahan yang dihadapi
Pada  alur  –  alur  tersebut  diatas  terdapat  beberapa  permasalahan  antara  lain sebagaiberikut :
a) Tidak teroganisirnya data temperature pada saat proses sterilisasi
b) Sulit  dalam  melakukan  perhitungan  dikarnankan record data  suhu  masih dilakukan secara manual
c) Masih adanya ketidakjelasan untuk status proses sterilisasi.

## 3. Pemecahan masalah
Setelah menganalisis permasalahan  yang dihadapi dan berdasarkan hasil dari data observasi yang telah diperoleh, maka solusi masalah yang di usulkan adalah menganalisis  variable  suhu  dalam  algoritma  logika fuzzy dan membangun  alat pengukur suhu agar bisa tersimpan didalam database. Berikut adalah uraian dari pemecahan masalah yang dihadapi
1. Pengolahan data proses sterilisasi
Variabel  ini  terdapat  pada  perhitungan  nilai yang  di  dapat  dari perhitungan  proses  sterilisasi  yang  dihitung  setiap  proses  sterilisasi  oleh pihak team quality  control ,  dengan range nilai  variable  jumlah  diantara nilai 1 sampai 3 dengan penjelasan sebagai berikut:
a) Steril :  nilai lebih dari 3
b) Cukup steril :  nilai 2 - 3
c) Tidak steril : nilai 0 – 2
2. Pegolahan isi prodak didalam mesin
Variabel ini terdapat pada perhitungan dengan kapasitas mesin seterilisasi berkapasitas  200kg  dan  terdapat  delapan  rak  untuk  menampung poch produk  makanan  di  dalam  mesin  sterilisasi  dimana  satu  rak  berkapasitas 20kg, maka dengan range nilai variable jumlah 1 rak sampai 8 rak adalah sebagai berikut:
a) Sedikit : memiliki nilai 1 -2
b) Sedang : memiliki nilai 2-4
c) Banyak : memiliki nilai 4-8
3. Alat Pengolahan Data Suhu pengolahan  data  suhu  proses  sterilisasi,  dimana  alat  tersebut  harus memiliki kemampuan untuk mengukur suhu dengan sensor suhu DS18B20 Waterproof  Temperature [14]    dan  menyimpan  data  suhu  kedalam database  dan  terkoneksi  dengan  internet  agar  memudahkan  untuk memonitoring  dan record kedalan  sebuah  sistem  yang  akan  di  bangun. Berikut  adalah  alat  yang  akan  digunakan  untuk  pengolahan  data  suhu proses sterilisasi:
a) Raspberry Pi3
b) DS18B20 Waterproof Temperature Sensor
3.3 Analisa Algoritma Logika Fuzzy

## 3.3.1 Tahap Fuzzyfikasi
Pada  tahap fuzzyfikasi ini  akan  mencoba  menjabarkan  variabel-variabel tersebut diatas dengan menggunakan rumus. Dan akan di olah menjadi himpunan fuzzy Berikut penjelasannya:
a) Variable pengolahan proses sterilisasi Variabel  pengelolahan  proses  sterilisasi  yang  ada  terdiri  dari  3  himpunan
fuzzy yaitu  steril  dengan range (nilai ),  cukup  steril  dengan range (nilai ),  dan  tidak  steril  dengan range (nilai ). Contoh kasus : Misal pengelolahan proses sterilisasi pada produk makanan yang diproses pada  mesin  sterilisasi  dan  hasil  proses  sterilisasinya  adalah  nilai maka  nilai akan  dikonversi  kedalam  nilai fuzzy, dimana  nilai berada  dalam linguistic steril  dan  cukup  steril  kemudian  dihitung dengan menggunakan fungsi segitiga. Fungsi Keanggotaan:
[ ]   {
[ ] { [ ]   {
Derajat keanggotaan dari proses sterilisasi yang bernilai adalah:
[ ]
[ ]
Gambar 5. grafik variable pengelolaan status sterilisasi
Dengan demikian input himpunan fuzzy adalah sebagai berikut: Himpunan fuzzy steril [ ] Himpunan fuzzy cukup steril [ ] Himpunan fuzzy steril [ ] b) Variable pengolahan isi prodak di dalam mesin
Variabel  pengelolahan  isi  produk  di  dalam  mesin  sterilisasi  yang    terdiri dari  3  himpunan fuzzy yaitu  sedikit  dengan range (nilai  1-4),  sedang dengan range ( nilai 2-6), dan banyak dengan range (nilai 4-8).
Contoh kasus: Misal  pengelolahan  isi  produk  didalam  mesin  sterilisasi  terdapat  5  rak, maka  nilai  5  akan  dikonversi  kedalam  nilai fuzzy, dimana  nilai  5  berada dalam linguistic sedikit,  sedang  dan  banyak  kemudian  dihitung  dengan menggunakan fungsi segitiga. Fungsi keanggotaan :
[ ]   {
[ ]   {
[ ]   {
Derajat keanggotaan dari pengelolaan isi produk didalam mesin sterilisasi yang bernilai 5 adalah:
[ ]
[ ]
Gambar 6. Grafik variable pengelolaan isi produk
Dengan demikian input himpunan fuzzy adalah sebagai berikut Himpunan fuzzy sedikit [ ] Himpunan fuzzy sedang [ ] Himpunan fuzzy banyak [ ] Pembentukan rule base IF  Nilai AND Nilai Isi Mesin THEN Hasil IF  Steril AND Banyak THEN Baik IF  Cukup Steril AND Sedang THEN Cukup IF  Tidak Steril AND Kecil THEN Buruk IF  Steril AND Sedang THEN Baik 3.3.2 Tahap Mesin Interfrensi [RI]  IF  Pengelolahan  proses  sterilisasi  steril  AND  isi  dalam  mesin  sterilisasi banyak THEN hasil baik 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘 ∩ min( [ ] [ ])
min(          )
[R2]  IF  Pengelolahan  proses  sterilisasi  cukup  steril  AND  isi  dalam  mesin sterilisasi sedang THEN hasil cukup 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘 ∩ 𝑖 ( [ ] [ ]) 𝑖 (        )
[R2] IF Pengelolahan proses sterilisasi tidak steril AND isi dalam mesin sterilisasi sedikit THEN hasil buruk
𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘 ∩ 𝑖 ( [ ] [ ])

## 𝑖 (    )
[R4] IF Pengelolahan proses sterilisasi  steril AND isi dalam mesin sterilisasi sedang THEN hasil cukup 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘 ∩ 𝑖 ( [ ] [ ]) 𝑖 (         ) ,33

## 3.3.3 Tahap Defuzzyfikasi
Pada tahap ini akan dijabarkan perumusan defuzzyfikasinya.
∑
Z = Nilai defuzzyfikasi ai = Nilai minimal derajat keanggotaan Zi = Nilai domain dari variabel linguistik
Kesimpulan: maka nilai dari hasil 5,2 adalah baik Nilai  yang  di  dapat  dari  proses defuzzyfikasi tersebut  selanjutnya digunakan untuk penentuan keputusan dengan peraturan sebagai berikut: Aturan nilai keputusan

## 4. IMPLEMENTASI
Setelah  dilakukan  analisis  dan  perancangan,  dilaanjutkan  menuangkan  hasil yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  menguji  kesesuaian  aplikasi  dengan  sistem yang telah dirancang pada bab sebelumnya.
a. Alat Monitoring Suhu Hasil Nilai Baik 4-∞ Sedang 2-4 buruk 0-2
Gambar 7 Alat Monitoring Suhu
b. Form monitoring
Gambar 8 Form website Monitoring
c. Laporan proses sterilisasi

## Gambar 9 Laporan hasil ProsesSterilisasi

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  dan  perancangan  yang  dilakukan  penulis  mulai  dari  awal hingga proses pengujian dapat disimpulkan bahwa:
1. Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan black  box testing ,  setiap  komponen  proses input maupun output dari  aplikasi  dan
website  sistem  monitoring  suhu  pada  produk  makan  di  mesin  sterilisasi menggunakan fuzzy logic berbasis internet of things yang dibangun dapat berjalan sesuai hasil yang diharapkan.
2. Diharapkan  dengan  adanya  analisis  dan  sistem  monitoring  suhu  pada produk  makanan  di  mesin  sterilisai  menggunakan fuzzy  logic berbasis internet  of  things ,  manager,  operator machine dan team  quality  control akan lebih mudah dalam menentukan status proses sterilisasi untuk produk makanan yang telah di proses.

## REFERENCES
[1] Junaidi,  A.  (2016).  Internet  of  Things  ,  Sejarah  ,  Teknologi  Dan  Penerapannya :  Review Internet of Things , Sejarah , Teknologi Dan Penerapannya : Review, I (AUGUST 2015), 62– 66.
[2] Aguaded-ramírez, E. (2017). Smart  City and Intercultural  Education. Procedia  - Social and Behavioral Sciences , 237 (June 2016), 326–333. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2017.02.010
[3] Verdouw, C. N., Wolfert, J., Beulens, A. J. M., & Rialland, A. (2016). Virtualization of food supply  chains  with  the  internet  of  things. Journal  of  Food  Engineering , 176 ,  128–136. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2015.11.009
[4] Kshetri, N. (2017). The evolution of the internet of things industry and market in China: An interplay  of  institutions,  demands  and  supply. Telecommunications  Policy , 41 (1),  49–67. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2016.11.002
[5] Marra,  F.  (2016).  Virtualization  of  processes  in  food  engineering. Journal  of  Food Engineering , 176 , 1. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2016.01.021
[6] Saguy, I. S., Singh, R. P., Johnson, T., Fryer, P. J., & Sastry, S. K. (2013). Challenges facing food engineering. Journal of
Food Engineering , 119 (2), 332–342.
https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2013.05.031
[7] Budioko,  T.  (2016).  Sistem  monitoring  suhu  jarak  jauh  berbasis  internet  of  things menggunakan protokol mqtt. Seminar Nasional Riset Teknologi Informasi , 1 (30 July), 353– 358.
[8] Kusuma, Dewi. 2014. Analisa Fuzzy logic . Yogyakarta: ErlanggaKusnandar, R., Hariyadi, P.,
& Wulandari, N. (2011). Parameter Kecukupan Proses Termal, (7), 4.
[9] Risteska  Stojkoska,  B.  L.,  &  Trivodaliev,  K.  V.  (2016).  A  review  of  Internet  of  Things  for smart home: Challenges and solutions. Journal of Cleaner Production .
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.10.006
[10] Sulistyanto,  M.  P.  T.,  Suharsono,  K.,  &  Nugraha,  D.  A.  (2016).  Monitoring  dan  Kendali Peralatan Elektronik Menggunakan Logika Fuzzy Melalui Website Dengan Protokol HTTP. Jurnal SMARTICS , 2 (2), 15–20.
[11] Mandala, S., S, N. A., Mubarok, M. S., Enginering, I., & Batu, T. B. (2017). Energy Efficient IoT Thermometer based on Fuzzy Logic for Fever Monitoring, 0 (c).
[12] Maulana, Y. Y., Wiranto, G., & Kurniawan, D. (2016). Online Monitoring Kualitas Air pada Budidaya  Udang  Berbasis  WSN  dan  IoT  Online  Water  Quality  Monitoring  In  Shrimp
Aquaculture Based On WSN
and IoT. Inkom , 10 (2), 81–86.
https://doi.org/10.14203/j.inkom.456
[13] Dennis, A., Wixom, B. H., & Tegarden, D. (2012). Systems Analysis and Design with UML .
[14] Description,  P.  (n.d.).  DS18B20  Waterproof  Digital  Temperature  Sensor,  0–2.  Retrieved from http://www.robotshop.com/en/ds18b20-waterproof-digital-temperature-sensor.html