Accepted March, 2015

## Plant Integrity Monitoring Menggunakan Ultrasonic Dengan
Metode Fuzzy Decision Support Berbasis Wireless
Sumantri K.R. ST. MT. 1 , Eko Rudiawan ST. 2 , Wahyu Wibowo 3
1,2,3 Mechatronics Engineering study Program Politeknik Negeri Batam Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: 1 sumantri@polibatam.ac.id, 2 ekorudiawan@polibatam.ac.id , 3 Wahyu.wibowo@gmail.com

## Abstrak
Melakukan pengukuran ketebalan pipa dengan ultrasonic thickness gauging biasanya dilakukan dengan cara  manual  dengan  bantuan  operator  produksi  atau  teknisi.  Dalam  hal  ini  jika  terdapat  area  yang  berbahaya misalnya tegangan tinggi, tempat terbatas, kandungan bahan kimia, udara berpolusi, dan bahaya lainnya, maka akan mengalami kesulitan terhadap operator atau  teknisi tersebut untuk melakukan monitoring secara manual. Maka  untuk  itu  diperlukan    sistem  yang  dapat  melakukan  monitoring  terhadap  benda  kerja  yang  diukur  dan dilakukan peletakkan secara tetap atau permanen. Untuk pengambilan data bisa dilakukan dengan cara nirkabel atau wireless dengan  menggunakan  sinyal  wifi  yang  telah  dihubungkan  dengan microcontroller arduino. Sehingga  operator  atau  teknisi  akan    mudah  dalam  pengambilan  dan  analisa  data.  Untuk  analisa  data  dari pembacaan sensor ultrasonik, sensor suhu, dan sensor kelembaban  yang telah diambil datanya melalui jaringan nirkabel, maka diperlukan analisa lebih lanjut. Untuk analisa tersebut maka digunakan metode RBI ( Risk Based Inspection ) sebagai parameter acuan range kriteria. Dan kemudian menggunakan logika fuzzy dengan decision support system atau sistem penunjang keputusan.Dari hasil analisa tersebut maka kita bisa mendapatkan tingkat laju  korosi,  remaining  life  (tingkat  ketahaan  material),  kapan  melakukan  inspeksi  atau  maintenance,  tingkat keringanan atau beratnya bahaya, dan lain lainnya.
Kata kunci: ultrasonic, suhu, kelembaban, arduino, xbee, arduino, RBI, fuzzy, decision support.

## Abstract
To measure the thickness with ultrasonic thickness gauging is usuallydone manually withthe help of the production operatoror technician. In this case if there is adangerous area such high voltage, places are limited, the chemicals, air pollution, andotherhazards, it will have trouble against the operatoror technician to monitor manually. So it is necessary for all systems that can monitor both the work piece is measured and performed regularly orpermanently laying. And for retrieval of datait can bedone byusing awirelessor wireless wifi signal that has been associated with arduino microcontroller. So that the operator or technician will be easy in the collection and analysis of  data. For the analysis of  data from ultrasonic sensor readings, temperature sensor, and  humidity  sensor  that  taken  the  data  over  the  wireless  network,  it  would  requirefurther  analysis.  Forthis analysiswe used the method RBI(Risk Based Inspection) as a reference parameter range of criteria. And then using fuzzy logic with decision support system or decision support systems. From the results of this analysis, we can get the level of corrosion rate, remaining life (resistant level material), when an inspection or maintenance, lightening or severity level of danger,and the others.
Keywords:  ultrasonic,  temperature,  humidity,  arduino,  xbee,  arduino,  RBI,  fuzzy,  decision  support.
ISSN: 2085-3858

## 1. Pendahuluan
Dalam pengambilan data ketebalan material dari suatu fasilitas  minyak  dan  gas  masih  dilakukan  secara konvensional  dengan  menggunakan  tenaga  kerja  dari operator.Dimana  untuk  fasilitas  atau  peralatan  misalnya bejana  tekan,  pipa,  tangki,  pompa,  maka  diperlukan peralatan  dan  persiapan  yang  memadai  sebelum pengambilan ketebalan dari material tersebut.
Data  tersebut  diperlukan  untuk  memastikan  bahwa terjaminnya  kehandalan  ataupun integritas dari  peralatan tersebut  apakah  masih  layak  pakai  ataupun  perlu dilakukan perawatan rutin.Sedangkan lokasi dan lingkungan  sekitar  dari  peralatan  peralatan  tersebut kemungkinan  terdapat  bahaya  yang  kemungkinan  bisa timbul,  misalnya  ketinggian,  kebocoran  gas,  listrik tegangan tinggi, dll.
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu dengan  menempelkan  sensor  ultrasonik,  suhu,  dan kelembaban ke benda ataupun peralatan yang akan diukur ketebalannya.  Untuk  pembacaan  data  menggunakan antarmuka  dari  arduino  dan  modul  nirkabel,  sehingga tidak mempengaruhi pembacaan sensor jika dibandingkan dengan menggunakan kabel.
Untuk  hasil  analisa  data  yang  didapatkan  dari pembacaan data dari sensor ultrasonik yang dikoneksikan dengan  menggunakan  jaringan  nirkabel,  diperlukan pemrosesan  data  lebih  lanjut.  Hasil  pembacaan  ketebalan data  akan  di  analisa  dengan  menggunakan  metode fuzzy decision  support ,  untuk  mengetahui  prediksi  dari  kapan diperlukan  perawatan  dan  mengetahui  tingkat  laju  korosi dari material ataupun peralatan yang akan diukur .

## 2. Dasar Teori
2.1 Plant Integrity
Plant  integrity memperhatikan  masalah  seputar reliability (keandalan), availability (ketersediaan)  dan juga maintenability (keterawatan). Reliability dalam  arti sederhananya  menjamin  bahwa  plant  selalu  dapat diandalkan  (tidak  mudah  rusak). Availability lebih  pada menjamin bahwa plant tersedia pada saat diperlukan (bisa di start-up dengan  mudah  dari  kondisi standby - nya). Maintenability lebih  kepada  kepastian  bahwa  plant bisa  dirawat  (bisa  diganti spare  part -nya  pada  saat diperlukan).
Gambar 2.1 Plant Pengolahan Minyak Dan Gas Bumi Di Onshore Dan Offshore

## 2.2 Ultrasonic Thicknes Gauging
Ultrasonik  test  merupakan  salah  satu  bentuk  NDT ( Non  Destructive  Test )  yang  menggunakan  gelombang suara  sebagai  media  penguji.  Pengujian  ini  digunakan untuk  mendeteksi  kerusakan  atau  kelainan  di  dalam  dan permukaan bahan metal dengan menggunakan gelombang suara frekuensi tinggi.
Gambar 2.2 Skematik Gambar Dari Transducer Probe Ultrasonik Terhadap Benda Kerja

## 2.3 DHT-11 Sensor
DHT11adalah  sensor  digital  yang  dapat  mengukur suhu  dan  kelembaban  udara  di  sekitarnya.Sensor  ini sangat mudah digunakan bersama dengan Arduino.Memiliki tingkat stabilitas yang sangat baik serta fitur  kalibrasi  yang  sangat  akurat.Koefisien  kalibrasi disimpan  dalam program  memory ,  sehingga  ketika internal  sensor  mendeteksi  sesuatu,  maka  module  ini menyertakan  koefisien  tersebut  dalam  kalkulasinya, DHT11  ini  termasuk  sensor  yang  memiliki  kualitas terbaik,  dinilai  dari  respon,  pembacaan  data  yang  cepat, dan kemampuan anti- interference .
Ukurannya  yang  kecil,  dan  dengan  transmisi  sinyal hingga  20  meter,  dengan  sepsifikasi: Supply  Voltage :  +5
V , Temperature range: 0-50 °C error of ± 2 °C, Humidity: 20-90%  RH  ±  5%  RH error, dengan  spesifikasi digital interfacing  system ,  membuat  produk  ini  cocok  digunakan untuk  banyak  aplikasi-aplikasi  pengukuran  suhu  dan kelembaban.
Gambar 2.3 Sensor suhu dan kelembaban udara (DHT11)
2.4 Arduino UNO R3 Mikrokontroller
Arduino adalah platform pembuatan prototipe elektronik  yang  bersifat open-source  hardware yang berdasarkan  pada  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak yang  fleksibel  dan  mudah  digunakan. Arduino ditujukan bagi  para  seniman,  desainer,  dan  siapapun  yang  tertarik dalam menciptakan objek atau lingkungan yang interaktif.
Arduino Uno adalah arduino board yang menggunakan  mikrokontroler  ATmega328.  Arduino  Uno memiliki  14  pin digital (6  pin  dapat  digunakan  sebagai output PWM),  6 input  analog ,  sebuah  16  MHz  osilator kristal,  sebuah  koneksi  USB,  sebuah  konektor  sumber tegangan, sebuah header ICSP, dan sebuah tombol reset .
Gambar 2.4Mikrokontroller Arduino Uno R3
Modul  RF interface XBee/XBee-Pro  berhubungan melalui logic-level  asynchronous  serial  port .  Melalui serial port ini,  modul  dapat  berkomunikasi  dengan logic dan voltage kompatibel Universal Asynchronous Receiver-Transmitter (UART) atau melalui level translator ke semua serial device. UART atau Universal Asynchronous Receiver-Transmitter adalah bagian perangkat  keras  yang  menerjemahkan  bit-bit  pararel  data dan  bit-bit  serial.  UART  biasanya  berupa  sirkuit terintegrasi yang digunakan untuk komunikasi serial pada komputer  atau port serial  perangkat peripheral . Device yang memiliki interface UART dapat terhubung langsung pada pin modul RF. Sistem alur data diagram pada UART dapat dilihat pada Gambar 2.6
Gambar 2.6Sistem Alur Data Pada UART
2.5 RBI (Risk Based Inspection)
Risk-Based Inspection (RBI) adalah tinjauan terhadap resiko  dan  manajemen  proses  yang  difokuskan  kepada pencegahan  kerugian  dari  peralatan  bertekanan  tinggi yang  dikarenakan  oleh  kerusakan  material.  RBI  sebagai pendekatan  berbasiskan  resiko,  memfokuskan  perhatian secara  spesifik  terhadap  peralatan  dan  dan  mekanisme terjadinya  kerusakan  yang  membahayakan  sebuah fasilitas.
Tujuan dari RBI adalah untuk menentukan kemungkinan  terjadinya  sebuah  insiden  yang  merugikan ( probability ) dan bagaimana dampak dari insiden tersebut ( consequence ). Sebagai contoh: jika terjadi sebuah korosi pada pressure  vessel ,  maka  beberapa  dampak  akan ditimbulkan.
Beberapa konsekuensi dari terjadinya insiden tersebut diantaranya,  kerusakan  dari  peralatan,  terbebasnya  zat beracun  kelingkungan  yang  menyebabkan  rusaknya lingkungan, terhentinya proses produksi dan menyebabkan  kerugian  secara  ekonomi.  Kombinasi  dari kemungkinan  terjadinya  satu  atau  lebih  peristiwa  dengan konsekuensinya  masing-masing  akan  menentukan  resiko terhadap suatu operasi.
Pada  Gambar  2.14,  kategori Consequence dan Probability disusun sehingga resiko tertinggi kearah sudut kanan atas. Matriks ini biasanya digabungkan nilai angka dengan  kategori-kategori  untuk  menghasilkan  panduan kepada  karyawan  untuk  melaksanakan  penilaian  (contoh, probabilitas  kategori  C  terdiri  dari  0.001  sampai 0.01).Ukuran yang berbeda pada matriks dapat digunakan (contoh  4  x  4,  5  x  5  dll).Tanpa  melihat  matriks  yang dipilih,  konsekuensi  dan  probabilitas  harus  menghasilkan perbedaan antara bagian yang dinilai.
Gambar 2.7Contoh Matriks Resiko Menggunakan Probability Dan Consequence

## 2.6 Analisa Fuzzy Decision Support
FDSS  ( Fuzzy  Decision  Support  System )  atau  SPKF (Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  logika Fuzzy ) merupakan  sistem  pembuat  keputusan  manusia-komputer untuk mendukung keputusan manajerial, dan intuisi untuk memecahkan  masalah  manajerial  dengan  memberikan informasi  yang  diperlukan,  menghasilkan,  mengevaluasi dan memberikan putusan alternative.
Dalam  logika fuzzy dikenal  berhingga  keadaan dari nilai “0” sampai ke nilai “1”.Logika fuzzy tidak hanya mengenal  dua  keadaan  tetapi  juga  mengenal  sejumlah keadaan yang berkisar dari keadaan salah sampai keadaan benar.  Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam memahami  sistem fuzzy ,  antara  lain  variabel fuzzy , himpunan fuzzy ,  semesta  pembicaraan  dan  domain. Variabel Fuzzy merupakan  variabel  yang  hendak  dibahas dalam suatu sistem Fuzzy . Logika fuzzy terdiri  dari  3  proses  utama,  yaitu fuzzifikasi, inferensifuzzy dan  defuzzifikasi.  Fuzzifikasi adalah  pengubahan  seluruh  variabel input/output ke bentuk  himpunan fuzzy .  Rentang  nilai  variabel input dikelompokkan menjadi beberapa himpunan fuzzy dan tiap himpunan mempunyai derajat keanggotaan tertentu.
Bentuk fuzzifikasi menentukan derajat keanggotaan  suatu  nilai  rentang input/output .  Derajat keanggotaan himpunan fuzzy dihitung dengan menggunakan  rumus  fungsi  keanggotaan  dari  segitiga fuzzifikasi.Setelah  fungsi  keanggotaan  untuk  variabel masukan  dan  keluarannya  ditentukan,  basis  aturan pengendalian dapat dikembangkan untuk menghubungkan aksi keluaran
pengendali
terhadap kondisi masukannya.Tahap  ini  disebut  sebagai  tahap  inferensi, yakni  bagian  penentuan  aturan  dari  system  logika fuzzy .Sejumlah aturan dapat dibuat untuk menentukan aksi pengendali fuzzy . Proses  yang  terakhir  adalah  defuzzifikasi,  yaitu kerja  yang  mengubah  aksi  dari  himpunan fuzzy menjadi suatu  nilai tunggal. Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi aturan-aturan fuzzy ,  sedangkan output yang  dihasilkan merupakan  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut.  Sehingga  jika  diberikan  suatu  himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai tegas ( crisp ) tertentu sebagai output .
Gambar 2.8 Diagram Alur Dari Sistem Logika Fuzzy

## 3. Perancangan Sistem
Gambar 3.1 Diagram Alur Dari Perancangan Sistem
Pada Gambar 3.1 merupakan diagram alur untuk keseluruhan  sistem  yang  dibuat  untuk  penelitian  ini. Dimana  digunakan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak untuk keseluruhan sistem yang telah dirangkai dan diolah.
Gambar 3.2 Diagram Ilustrasi Dari Pipe Test Dan Sistem Perangkat Keras
Pada  Gambar  3.2  menggambarkan  untuk test piece atau pipe test yang akan diukur dengan modul utama ( node station ). Pipa yang digunakan merupakan potongan dari  pipa  dengan  diameter  8  inchi  dan  ketebalan  8.5  mm yang merupakan ketebalan original atau ketebalan standar dari pipa tersebut
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan alat  yang  sudah  jadi  dirancang  baik hardware maupun software -nya.  Aplikasi  penggunaan  sensor  diletakkan pada  sebatang  pipa  dengan  diameter  sebesar  8  inchi dengan ketebalan sebesar 8.5 mm.
Alat  kemudian  diletakkan  berdekatan  dengan sensor  dan  pipa  tersebut.Untuk  tempat  yang  digunakan yaitu pada area lapangan yang jika memungkinkan dengan kondisi panas matahari.
Sedangkanuntuk penerima datanya menggunakan PC  bersistem windows yang  dipakai  dengan  jarak  sejauh 100  meter  dari  sensor  dan  benda  kerjanya.Gambar  3.3 merupakan  ilustrasi  dari  aplikasi  di  lapangan  dan  posisi alat dan benda kerja yang akan diukur .
Gambar 3.3 Gambar Ilustrasi Dari Sistem Yang Dirancang
Analisa  data  yang  dilakukan  yaitu  dengan menganalisa  data  yang  didapat  dari  sensor  ultrasonik untuk  megetahui  ketebalan  dari  dinding  pipa.  Dari  hasil data  ketebalan  pipa  ini  maka  akan  dijadikan  satu  dengan beberapa  data  parameter  dari  suhu,  kelembaban,  media yang dilalui, lama waktu, jenis benda, dan lain-lain.
Kemudian  semua  data  data  tersebut  akan dianalisa  dengan  menggunakan  metode fuzzy  decision support yang disesuikan dengan kriteria dari metode RBI. Maka  akan  didapat  keluaran  yang  dihasilkan  sesuai  hasil kalkulasi.
Untuk  melakukan  analisa  mengggunakan  logika fuzzy
maka digunakan programming dengan menggunakan  program Visual  Basic berbasis windows . Sehingga aplikasi yang jadi nanti akan bisa dibuka melalui komputer yang berbasis windows .
Gambar 3.4 Fungsi Keanggotaan Dari Nilai Suhu Dan Kelembaban
Pada Gambar 3.4, merupakan fungsi keanggotaan untuk  data  nilai  suhu  dan  kelembaban.  Pada  nilai  suhu fungsi keanggotaan dibagi menjadi 5 bagian yaitu:
1. sangat  dingin  (range  antara  0  sampai  15  derajat celcius)
2. dingin (range antara 10 sampai 25 derajat celcius)
3. sedang (range antara 20 sampai 35 derajat celcius)
4. panas (range antara 30 sampai 45 derajat celcius)
5. sangat panas (range diatas 40 derajat celcius)
Range  diatas  mempunyai  nila  range  suhu  yang telah  disesuaikan  dengan  range  sensor  DHT-11  yaitu  0 sampai 50 derajat celcius.
Sedangkan  untuk  nilai  pada  kelembaban  dibagi menjadi 5 bagian yaitu:
1. sangat kering (range antara 0 sampai 30 %RH)
2. kering (range antara 20 sampai 50 %RH)
3. sedang (range antara 40 sampai 70 %RH)
4. lembab (range antara 60 sampai 90 %RH)
5. sangat lembab (range diatas 80 %RH)
Range diatas mempunyai nilai range kelembaban yang telah disesuaikan dengan range sensor DHT-11 yaitu 0 sampai 90 % RH ( relative humidity ).

## Gambar 3.5 Grafik Penuruan Nilai Ketebalan Dan Fungsi
Keanggotaan Dari Remaining Life
Pengukuran  ketebalan  material  secara  periodik akan mendapatkan penurunan data dikarenaka proses dari fasilitas.  Hal  ini  dikalkulasikan  dengan  menetukan corrosion  rates atau  laju  korosi.  Yang  selanjutnya  hasil laju  korosi  digunakan  untuk  menentukan  nilai  dari remaining  life ,  yang  merupakan  tingkat maximum suatu peralatan untuk sisa hidup atau pemakaian. Contoh grafik laju  korosi  dan remaining  life dapat  dilihat  pada  Gambar 3.5
Pada range untuk remaining life diatas mempunyai  nila  range  yang  dibagi  menjadi  5  bagian yaitu:
1. sangat cepat (range antara 0 sampai 4 tahun)
2. cepat (range antara 2 sampai 8 tahun)
3. sedang (range antara 6 sampai 12 tahun)
4. lambat (range antara 10 sampai 16 tahun)
5. sangat lambat (range diatas 14 tahun)
Hasil  dari  fungsi  keanggotaan  dari  suhu, kelembaban,  remaining  life  inilah  yang  akan  diolah dengan analisa fuzzy untuk menghasilkan nilai risk rating atau tingkat resiko.

## 4. Analisa dan Hasil
Pengetesan dilakukan dengan melakukan pengukuran  ketebalan  pipa  dengan  jarak  yang  berbeda beda  diluar  ruangan.  Dari  hasil  pengukuran  tersebut didapat  bahwa  nilai  ultrasonik  tetap  dan  tidak  berubah dengan jarak yang berbeda-beda.Sedangkan nilai suhu dan kelembaban  berbeda-beda  karena  perbedaan  kondisi lingkungan sekitarnya.
Tabel  4.2  merupakan  hasil  percobaan  yang dilakukan  berdasarkan  jarak wireless xbee  yang digunakan.
Tabel 4.1 Data Diambil Berdasarkan Jarak Dari Modul Secara Wireless
Tabel 4.2 Pengambilan data ketebalan berdasarkan
interval periodik waktu
Pengukuran test  piece atau  pipa  dilakukan dengan  menggunakan  modul  yang  telah  ter- integrasi dengan melalui lima tahapan.
Dimana  untuk  modul  akan  dinyalakan  selama  1 bulan atau 5 minggu dan mengambil data dari  ketebalan, suhu,  dan  kelembaban.  Data  dari  pipa  telah  mempunyai lima  ketebalan  yang  berbeda  beda.Tabel  4.2  merupakan data  untuk  ketebalan  dan interval secara  periodik  1 minggu sebanyak 5 kali.
Pada Tabel 4.2 Pengambilan data secara interval dengan  waktu  yang  aktual  secara  periodik  membuktikan bahwa  sistem  dapat  bekerja  secara online dengan  waktu yang dapat kita atur atau sesuaikan dengan kebutuhan dari pengambil data atau operator. Sehingga akan mempermudah  operasional  untuk  sistem  dan  modul tersebut.
Gambar 4.1 Proses Pengambilan Data Pada Pipa Dengan Menggunakan Modul
Gambar 4.2 Module Xbee Transmitter Yang Terhubung Ke Komputer
Untuk  rangkaian  yang  telah  dirangkai  menjadi satu  modul node  station yang  sedang  melakukan pengukuran  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.1  untuk  hasil aktualnya.  Sedangkan  untuk  modul base  station terdiri dari  modul  Xbee  dan  USB adapter dapat  dilihat  pada Gambar 4.2
Gambar 4.3 Proses Pengambilan Data Pada ONLINE
MENU
Gambar 4.4Grafik Dari Perbandingan Data Ketebalan Aktual Dan Test
Gambar 4.5Grafik Dari Perbandingan Data Suhu Aktual Dan Test
Gambar 4.6Grafik Dari Perbandingan Data Kelembaban Aktual Dan Test
Dari penjabaran lewat grafik.dapat dilihat bahwa pada  grafik  Gambar  4.4, thickness  measurement atau pengukuran ketebalan material maka dapat dilihat dengan perbandingan data aktual nomor 1 sampai nomor 10 akan mengalami  penurunan  sesuai  dengan  periode  waktu. Begitu  juga  dengan  data  test  nomor  1  yang  waktu  nya disamakan  dengan  waktu  periode  aktual  data.  Sehingga
data  test  bisa  merepresentasi  atau  mewakili  untuk  data secara  aktual.  Sehingga  bisa  diimplementasikan  untuk aktual di lapangan untuk pengambilan data.
Selanjutnya  untuk  Gambar  4.5 .temperature measurement atau  pengukuran  suhu  dan  Gambar  4.6, humidity  measurement atau  pengukuran  kelembaban mempunyai data yang terlihat secara acak bisa mengalami penuruan dan penaikan nilai sesuai periode waktu. Hal ini dikarenakan  perubahan  suhu  dan  kelembaban  dari  suatu lokasi tidak bisa diprediksi dan disesuaikan dengan kodisi cuaca atau lingkungan sekitar waktu pengambilan data.
Dimana  pada  menu “ONLINE” pada  Gambar 4.3ini,  analisa fuzzy dilakukan  untuk  rules  rating  pada consequence yang  didapat  dari rules suhu  dan kelembaban.
Gambar 4.7 Proses Pengisian Data Pada OFFLINE MENU
Gambar 4.8 Proses Pengisian Data Pada CALCULATION MENU
Gambar 4.9 Grafik Perbandingan Antara Corrosion Rates Dan Remaining Life
Pada  gambar  4.8,  di  menu ”CALCULATION”, merupakan  data  hasil  penggabungan  antara  data  menu “ONLINE” dan menu “OFFLINE” pada Gambar 4.7 , atau data  aktual  lapangan  dan  data  kalkulasi  dari  engineering. Sehigga  dihasilkan  data  data  hasil  kalkulasi  seperti , corrosion  rates (laju  korosi), remaining  life (sisa  hidup), inspection interval (periode pemeriksaan). Dimana  pada  menu “CALCULATION ”  ini, analisa fuzzy dilakukan untuk rules rating pada probability yang didapat dari rules remaining life .
Dan dilihat pada grafik Gambar 4.9, bahwa untuk corrosion  rates dan remaining  life akan  berbanding terbalik nilainya. Dimana jika corrosion rates lebih besar maka remaining  life akan  lebih  kecil  atau  cepat,  dan sebaliknya.
Berikut hasil penjabaran masing masing kalkulasinya.
Remaining Thickness = (Thickness Measurement – Thickness Minimum) (4.1)
Corrosion Rates =TMax  –   TMin
(4.2)
DateMax   –   Date Min TMax =Thickness Measurement pada Interval Maximum TMin=Thickness Measurement pada Interval Minimum
DateMax = Date pada Interval Maximum Date Min = Date pada Interval Minimum Remaining Life =Remaining Thickness (4.3) Corrosion Rates Interval =      Remaining Life (4.4) 2
Sumber: Piping  Inspection  Code:  In-Service  Inspection, Rating, Repair, and Alteration of Piping Systems, API 570 Third Edition, November 2009
Gambar 4.10 Proses Pengisian Data Pada RISK MENU
Gambar 4.11Grafik Hasil Risk Rating Dari Setiap Peralatan
Pada  gambar  4.10,  pada  menu  “RISK”, merupakan hasil akhir dari kalkulasi dari semua data yang diperlukan  dan  telah  diolah  pada  masing  masing  menu sebelumnya.  Dan  dapat  dilihat  pada  setiap equipment  ID akan  mempunyai risk  level atau risk  rating sesuai  hasil perhitungan  dari  analisa fuzzy .  Dan  pada  grafik  Gambar 4.11  dapat  dilihat  setiap Equipment  ID mempunyai  hasil risklevel sesuai dengan analisa data yang telah diproses.
Dimana  pada  menu “RISK” ini,  analisa fuzzy dilakukan untuk
rules rating
pada probability dan consequence seusai  dari risk  matrix standard yang dipakai. Risk  level atau Risk  Rating ini  merupakan  hasil akhir  dari  analisa fuzzy yang  digunakan  untuk  pedoman suatu peralatan apakah masih tingkat aman atau bahaya.
Tabel 4.3 Perbandingan Data Aktual Dan Test Untuk Data RISK
Gambar 4.12 Tingkat Rating Defuzzyfikasi Pada Konsekuensi
Gambar 4.13 Tingkat Rating Pada Probabilitas
Dengan  memutuskan  bahwa  semakin  panas  dan kering  maka  lingkungan  sekitar  akan  mempunyai  tingkat dampak  yang  akan  besar  jika  mengalami  kebocoran  dan peledakan  serta  dampak  kebakaran  dari  perlatan  yang diukur. Dan sebaliknya semakin dingin dan lembab maka lingkunan  sekitar  mempunyai  dampak  yang  kecil.Untuk rating dari defuzzyfikasi dapat dilihat pada Gambar 4.12.
Setelah  mendapatkan  rating  konsekuensi  maka selanjutnya  menentukan  rating  probabilitas  seperti  pada Gambar  4.13.Dan  probabilitas  disini  merupakan  tingkat remaining life berdasarkan ketebalan material.
Sumber: Risk-Based Inspection Technology, API
Recommended  Practice  581,  Second  Edition,  September 2008
Gambar 4.14 Matrix Risk Rating
Gambar 4.15 Gambar Tingkat Rating Defuzzyfikasi Pada Risk Rating
Dari  hasil  rating  konsekuensi  dan  probabilitas maka  dilakukan  perhitungan fuzzy lagi  yang  kedua kalinya. Dimana risk matrix yang digunakan pada Gambar 4.14
Untuk  nilai  dari  tingkat  rating  defuzzyfikasi dapat  dilihat  pada  Gambar  4.15.Dari  hasil risk  rating tersebut maka dihasilkan data untuk setiap peralatan yang diukur dan disimpan melalui database .
Untuk  data  yang  diinput  secara  manual  atau berdasarkan  data  sebelumnya  dan  actual  data  dari lapangan kerja maka akan dapat dihasilkan database yang mempemudah  kita  dalam  analisa  data  untuk  tingkat  atau rating  resiko  dari  setiap  peralatan  yang  telah  diukur  dan dimonitor.

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  diatas  maka  dapat  diambil kesimpulan:
1 Bahwa  pengambilan  data  dengan  sensor  ultrasonik, sensor  temperature,  dan  sensor  kelembaban  dapat dilakukan  secara wireless dengan  menggunakan modul  yang  ter- integras i  antara  rangkaian  arduino, xbee, dan sensor sesuai dengan kebutuhan.
2 Perbandingan antara data aktual lapangan dengan data test  mempunyai  hasil  yang  sama  sehingga  dapat dijadikan acuan sebagai implementasi untuk penerapan  di  lapangan.  Penerapan  di  lapangan  akan mempermudah  sistem monitoring dibandingkan menggunakan sistem manual .
3 Untuk  sistem  pengambilan  atau  pengukuran  data setelah  pemasangan  modul,  maka operator bisa melakukan  pengukuran  kapan  pun  sesuai  dengan keingingan  dan  kebutuhan  tanpa  perlu  turun kelapangan atau menuju ke benda kerja.
4 Hasil  analisa fuzzy  decision  support dapat  dijadikan acuan  untuk  peralatan  dan  benda  kerja  yang  diukur sehingga  dapat  membantu  pengambilan  keputusan mana saja dari peralatan atau benda yang diukur yang mempunyai  resiko  besar  dan  kecil.  Sehingga memudahkan  perawatan dan  perbaikan  untuk peralatan.
5 Dengan  analisa fuzzy yang  menggunakan  sistem database web atau internet, akan mempermudah akses untuk melihat data secara online atau lewat internet .

## 5.2 Saran
Untuk  penerapan  di  lapangan  ataupun  aktual maka  diperlukan  beberapa  saran  untuk  pengembangan selanjutnya yaitu:
1. Untuk  mempermudah  implementasi  di  lapangan maka  diperlukan  tempat  atau casing dari  module yang  dirangkai  agar  tahan  terhadap  perubahan  suhu dan  kondisi  disekitar  peralatan  sehingga  diperlukan penelitian terhadap ketahan dari casing tersebut. 2. Sumber  energi  dari battery  rechargeable perlu diperhatikan  untuk  penggunaan  jangka  waktu  yang lama sehingga dibutuhkan kualitas yang bagus.
3. Cara  peletakan  sensor  terhadap  dinding  pipa  atau benda  kerja  harus  dilakukan  secara  presisi  dan  tepat untuk  menghindari  kesalahan  data  dan  diperlukan kalibrasi  secara  berkala  untuk  memastikan  sensor masih berjalan.
4. Rangkaian node  station diperkecil  lagi  dengan  ter- i ntegrasi dengan  sensor  didalamnya  tanpa  adanya kabel lagi untuk mempermudah peletakan dan akses.
5. Untuk metode  penentuan consequence dapat dilakukan  juga  dengan  mengintegrasi  antara  sensor pressure dan sensor suhu pada peralatan yang sedang beroperasi.

## Daftar Pustaka
[1]  American Petroleum Institute, “ Risk-Based Inspection Downstream  Segment  API  Recommended  Practice 580 Second Edition, November 2009 ”.
[2]  American  Petroleum  Institute, “Piping  Inspection Code      : In-Service Inspection, Rating, Repair, And Alteration Of Piping Systems, API 570 Third Edition, November 2009”.
[3] American Petroleum Institute, “ Risk-Based Inspection Technology API Recommended Practice 581 Second Edition, September 2008 ”.
[4]  Sri  Kusumadewi,  Hari  Purnomo,  “ Aplikasi  Logika Fuzzy  Untuk  Pendukung    Keputusan ”,  Edisi  Kedua,
Graha Ilmu, 2013, Yogyakarta.
[5]  Robert Faludi, “ Building Wireless Sensor Networks ”, First Edition, 2010, O’reilly Media, USA.
[6]   Taryana  Suryana, “ Visual  Basic ”, Cetakan Pertama, 2009, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[7]  Muhammad Sadeli, “ Pemrograman Database Dengan Visual  Basic  2010 ”,  Cetakan  Pertama,  2013,
Palembang.
[8] Abdul Kadir, “ Panduan Praktis Mempelajari Aplikasi
Mikrokontroler Dan Pemrogramannya Menggunakan Arduino ”,  Andi  Offset,  2013, Yogyakarta.
[9]    Digi  International  Inc.,  “ Product  Manual  V1.Xex  - 802.15.4  Protocol  Xbee®/Xbee-Pro®  Rf  Modules ”,
2009, Digi International, Inc.
[10]  Tegassutondo, “ Dasar Teori Ultrasonik Test ”, 2014.
[11]  Landtek  Instrument  Ltd.,  “ TM-8812  Digital Ultrasonik  Thickness  Meter ”,  Operation  Manual Book, 2014.
[12]Cordex
Instruments
Ltd, “ Intrinsically Safe Ultrasonik  Testers:  How  Important  Are  They?”, Manual Book, 2014.
[13]  The  Hashemite  Ndt  Center,  “ Introduction  To  Non- Destructive  Testing  Techniques  Ultrasonik  Testing ”, 2014.
[14]  A.  Anastasopoulos  &  J.  Redmon,  “ Integrating  Risk
Based  Inspection  Into  Plant  Condition  Monitoring Software ”,  Envirocoustics  S.A.,  El.  Venizelou  7, 14452 Athens, Greece.
[15]  Vimal  Upadhyay,  Krishna  Kant  Agrawal,  Mukesh
Chand  and  Devesh  Mishra,  “ Ultrasonic  Sensors Supervision  of  Petrochemical  and  Nuclear  Plant ”, HCTL Open IJTIR, Volume 1, January 2013 [16]  Takashi  Kuroishi,  Nobuhiko  Nishimura,  Hirotoshi Matsumoto,  Akira  Shiibashi,  Fumitoshi  Sakata, Kiyotaka  Aoki,  “ Guided  Wave  Pipe  Inspection  and Monitoring  System ”,  Mitsubishi  Heavy  Industries, Ltd,Technical Review Vol. 42 No. 3 (Oct. 2005)