Abstrak—Proses  pencampuran  pra  pemakaian  water  coolant memiliki  standar  yang  berbeda  pada  setiap  fungsi  dan kegunaan. Pencampuran secara konvensional dilakukan secara manual  oleh  tangan  manusia  dan  diukur  menggunakan  alat ukur  analog  untuk  mengetahui  kadar  konsentrasi  kompisisi coolant.  Penelitian  ini  membuat  implementasi  tentang pembuatan sistem pencampuran water coolant otomatis dengan komposisi  air  dan  bijih  coolant  secara  otomatis  dengan menggunakan  piranti  mikrokontroller.  Konsentrasi  water coolant yang dimaksud adalah sebesar 5% kadar bijih coolant tercampur. Dalam menentukan sudut buka valve/ kran sebagai jembatan  aliran  bijih  coolant  menuju  proses  pencampuran digunakan  metode  Fuzzy  Logic  yang  diaktualisasikan  pada motor  servo  DC  dengan  input  data  diambil  dari  hasil pembacaan  sensor  salinitas.  Dari  percobaan  yang  telah dilakukan  menyatakan  bahwa  metode  fuzzy  dapat  digunakan untuk  mengontol  derajat  buka  valve  dengan  baik.  Namun secara  keseluruhan  hasil  yang  didapatkan  dari  percobaan masih  belum  mendapatkan  hasil  yang  maksimal.  Dari percobaan  yang  telah  dilakukan,  error  terkecil  yang  berhasil dicapai  masih  bernilai  20%.  Walau  sudah  memenuhi  standar minimal,  namun  masih  perlu  adanya  peningkatan  kinerja sistem. Maka dari itu perlu adanya pengembangan dan evaluasi terhadap  sistem  lebih  lanjut  agar  sistem  dapat  berjalan  lebih baik.
Kata Kunci—Fuzzy Logic, Mikrokontroller, Otomatis, Pencampuran, Water Coolant.

## I. PENDAHULUAN
AB  ini  berisi  menjelaskan  tentang  latar  belakang  dan juga  tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Di  dalam latar  belakang  mengandung  beberapa  referensi  yang digunakan sebagai referensi dilakukannya penelitian.

## A. Latar Belakang
Pencampuran  dan  penggunaan water  coolant yang  tidak sesuai standar akan dapat menimbulkan kerusakan yang dapat mengakibatkan  kerugian  baik  pada  mesin  operasi  ataupun pada  material  alumunium  yang  sedang  diproses  oleh  mesin tersebut.  Kondisi water  coolant yang  tidak  sesuai diindikasikan  dari  beberapa  aspek  pengukuran  yakni  pH, konsentrasi,  serta  kebersihannya.  Akibat  dari  penggunaan water coolant yang tidak sesuai standar salah satunya adalah menimbulkan adanya percepatan  korosi pada  mesin operasi yang digunakan [1].
Studi  kasus  yang  diambil  adalah  pengoperasian water coolant dengan  menggunakan  mesin  CNC  pada  sebuah perusahaan  pesawat  terbang  di  Indonesia. Water  coolant dipakai  pada  proses  produksi  sebagai  bahan  lubrikan  atau pelumas  serta  pendingin  antara  cutter  CNC  dengan  part alumunium agar menghasilkan produk yang baik.
Water  coolant memiliki  kriteria  atau  spesifikasi  khusus untuk  setiap  mesin  produksi  atau  kebutuhan  khusus  lain. Spesifikasi  yang  dimaksud  adalah  kadar  konsentrasi  bijih coolant tercampur.  Perlu  diketahui  bahwa  pencampuran water  coolant ini  biasanya  menggunakan  dua  komposisi berupa bijih coolant dengan air (H2O). Namun tidak menutup kemungkinan terdapat pencampuran dengan komposisi lain.
Proses  pencampuran  pra-pemakaian water  coolant pada tempat  studi  kasus  ini  dilakukan  masih  menggunakan  cara konvensional  yakni  menggunakan  tenaga  manusia,  dan mungkin  banyak  perusahaan  lain  juga  yang  menggunakan cara  serupa.  Penelitian  ini  memaparkan  tentang  pembuatan sistem  pencampuran water  coolant otomatis  dengan memanfaatkan  metode  fuzzy  logic  dengan  menggunakan piranti mikrokontroller.
Adapun  pada  penelitian  ini  penulis  mengambil  berbagai sumber  mengenai  guna  dijadikan  referensi  penelitian. Beberapa sumber batu pijakan dalam mengambil pengetahuan yang mana dijelaskan sebagai berikut:
1. Dalam  SICE-ICASE  International  Joint  Conference 2006  dengan  judul  “ DC  Motor  Speed  Control  using Fuzzy Logic based on LabVIEW ” dimana penelitian yang dilakukan  adalah  melihat  respon  penggunaan  metode Fuzzy Logic pada kontrol motor DC yang diaplikasikan secara  simulasi  berbasis  LabView.  Disebutkan  bahwa penggunaan  Fuzzy  Logic  dalam  proses  kontrol  motor DC menunjukkan pencapaian performa yang optimal [2].
2. Pada  sumber  lain  yang  berjudul  “ Fuzzy  Logic Microcontroller ”  dari  IEEE  menyebutkan  bahwa penerapan  Fuzzy  Logic  pada  mikrokontroller  sangat menjanjikan  karena  kelebihan  yang  dimiliki  yakni fleksibilitas,  lebih  murah  serta  dapat  digunakan  baik untuk  Fuzzy  maupun  metode  klasik.  Performa  yang bagus  serta  harga  yang  terjangkau  diharapkan  dapat menunjang  kebutuhan  khususnya  peralatan-peralatan kecil [3].
3. Sumber lain yang berjudul “ Speed Control of DC Motor Using  Fuzzy  Logic  Controller ” dari Karary University,
Sudan, mengatakan dalam penelitiannya yang membandingkan performa terhadap motor DC menggunakan  Fuzzy  Logic  dan  PID Controller bahwa kontroller Fuzzy memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan PID konvensional. Performa yang lebih  baik  ini  mencakup  transient  dan  steady  state response,  juga  memiliki  kurva  respons  dinamis  yang lebih  baik,  waktu  respons  lebih  pendek,  kesalahan kondisi  stabil  kecil  (SSE)  dan  presisi  tinggi dibandingkan PID konvensional [4].
4. Dalam  makalah  seminar  tugas  akhir  yang  berjudul

## Implementasi Kontrol Sudut Buka Valve Menggunakan Metode Fuzzy Logic pada Proses Pencampuran Water Coolant
Waluyo Bayu Abdillah, Imam Wahyu Farid, dan Ciptian Weried Priananda Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: wahyu@ee.its.ac.id
B
“Perancangan Proses  Otomatis  Pada  Sistem  Kontrol Servo Valve Untuk Pencampuran Fluida Warna Berbasis Mikrokontroler” oleh Satria M. Nuswantara, Universitas Diponegoro,  dijelaskan  dalam  penelitiannya  mengenai proses pencampuran warna otomatis dengan mengontrol motor servo. Dalam hasil penelitiannya didapatkan nilai error yang masih cukup tinggi dan memerlukan adanya penyempurnaan  metode  maupun  aplikasi  teknologi terbarukan [5].
5. Sumber lain pada jurnal berjudul “Aplikasi Fuzzy Logic untuk  Pengendali  Motor  DC  Berbasis  Mikrokontroler ATMega8535 dengan Sensor  Photodioda”  dari Universitas  Negeri  Semarang  dijelaskan  dengan menggunakan kendali logika Fuzzy Logic hasil performa motor DC menunjukkan hasil yang baik. Penelitian yang dilakukan  berfokus  pada  kendali  motor  DC  berdasar pembacaan  sensor  photodioda  dengan  menggunakan kendali logika  Fuzzy Logic [6].

## B. Tujuan
Implementasi  sistem  kendali valve untuk  proses penampuran water coolant ini ditujukan sebagai saran yang dapat  dimanfaatkan  pada  proses  produksi  baik  industri pesawat terbang maupun lainnya terutama yang memerlukan kadar konsentrasi coolant 5%.
Penelitian  sebagaimana  mestinya  terdapat  kelebihan  dan kekurangan  di  dalamnya.  Untuk  kelebihan  yang  dihasilkan dapat  diabil  manfaatnya,  dan  untuk  kekurangan  yang  ada dapat digunakan sebagai pembelajaran untuk dapat diperbaiki pada penelitian selanjutnya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  bab  ini  diberikan  mengenai  tinjuan  teori  yang berguna dan mendukung proses penelitian. Tinjuan teori ini berupa  penjelasan  serta  sebagai  pengantar  penjelasan terhadap bahan, komponen dan berbagai penjelasan lain yang digunakan dalam penelitian.

## A. Fuzzy Logic
Berdasarkan  penjelasan  dari  kamus  Webster,  Logika adalah    ilmu/  pengetahuan  normatif  yang  berprinsip  formal dari sebuah pemikiran. Dalam hal ini Fuzzy Logic adalah hal yang  secara  dalam  mengupas  tentang  pemikiran  tentang perkiraan.  Dalam  istilah  yang  lebih  spesifik  tentang  logika
Gambar 5. Desain perancangan sistem.
Gambar 6. Flowchart alur kerja sistem.
Gambar 7. Flowchart sistem logika fuzzy.
Gambar 1. Diagram blok proses pengisian air.
Gambar 2. Diagram blok kendali konsentrasi coolant.
Gambar 3. Diagram kerja fuzzy logic.
Gambar 4. Desain interkoneksi sistem.
fuzzy    berbeda  dengan    logika  klasik,  logika  ini  memiliki peranan  yang  penting  dalam  kehidupan  manusia  dimana bertujuan untuk memecahkan atau membuat keputusan yang rasional  dalam  lingkungan  atau  lingkup  yang  penuh  akan ketidaktepatan dan ketidakpastian [7].
Aristoteles  berpendapat  dimana  dituliskan  dalam  buku ” Fuzzy  Logic  with Engineering  Application” karangan Timothy  J.  Ress  dimana  hanya  perkiraan  dari  sebuah kebenaran adalah mungkin. Dikutip juga pendapat dari Lothfi Zadeh  yang  mengatakan  bahwa  harus  ada  eksploitasi toleransi  terhadap  ketidakpastian.  Hal  ini  menunjukkan adanya  opsi  atau  pilihan  yang  lebih  variatif  sehingga  nilai kebenaran  tidak  hanya  bernilai  kaku  pada  satu  dan  lain  hal [8].
Logika  fuzzy  adalah  metodologi  pemecahan  yang  dapat diimplementasikan di berbagai sistem mulai dari sistem yang sederhana, sistem embedded, jaringan PC, multichannel atau workstation berbasis akuisisi data, dan sistem kontrol.
Logika klasik menyatakan sesuatu dengan sifat biner atau bernilai 0 dan 1, iya atau tidak. Yang mana dari hal ini logika klasik  memiliki  nilai  keanggotaan  0  dan  1.  Logika  fuzzy memungkinkan  adanya  nilai  keanggotaan  diantara  0  dan  1 sehingga lebih memiliki banyak pilihan dalam pengambilan keputusan. Sebagai contoh dalam sebuah keadaan bernilai iya dan tidak namun dalam saat bersamaan ia juga bernilai baik atau  buruk  dengan  nilai  keanggotaan  yang  berbeda.  Inilah yang menjadikan logika fuzzy memiliki kelebihan dalam hal penalaran secara bahasa, karena mudah untuk difahami dan dekat  dengan  kasus  nyata  kehidupan  yang  menuntuk memiliki banyak nilai/ opsi dan bervariatif.
Himpunan fuzzy memiliki duat atribut yaki linguistik dan numerik. Atribut linguistik digunakan untuk mewakili suatu keadaan tertentu seperti skala kecepatan motor yang bernilai LAMBAT,  SEDANG,  CEPAT  dan  lainnya.  Sedangkan
atribut numerik berisi himpunan yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel contohnya, 0, 15, 30, 45 dan sebagainya.
Metode  mamdani  adalah  salah  satu  dari  metode  yang terdapat pada metode Fuzzy, metode ini menjadi etode yang paling  sering  digunakan  karena  struktur  yang  sederhana. Struktur penggunannya yaitu menggunakan MIN-MAX atau MAX-PRODUCT.  Untuk  mendapatkan  output  fuzzy diperlukan  4  tahapan  yang  yakni  Fuzzifikasi,  Pembentukan Rule (Inference system, biasanya dalam IF.. THEN), Aplikasi Implikasi  menggunakan  fungsi  MIN,  komposisi  antara  rule yang  menghasilkan  ouput  dengan  fungsi  MAX  sehingga menghasilkan  himpunan  fuzzy  yang  baru.  Dan  tahapan terakhir  adalah  Defuzifikasi  yang  dipakai  menggunakan metode centroid [9].

## B. Water Coolant
Water Coolant adalah cairan yang memiliki fungsi utama sebagai pendingin.  Cairan  ini biasa digunakan  pada  operasi permesinan berbahan besi atau baja. Fungsi lain dari cairan ini  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pelumasan  terhadap proses khusus.
Jenis water  coolant yang  digunakan  oleh  Departemen Produksi  PT.  Dirgantara  Indonesia  dan  khususnya  mesin Deckel  Maho-DMC  210U  adalah  Blaser  Blasocut-2000 Universal.  Komposisi  yang  dipakai  sesuai  standar  industri yang ditetapkan adalah perbandingan 1/20 atau berkonsentrasi 5% untuk kadar coolant yang digunakan. Pada  proses  produksi  PT.  Dirgantara  Indonesia water coolant digunakan sebagai bahan pelumasan serta pendingin yang  disemprotkan  pada  proses milling ataupun cutting alumunium.  Hal  ini  digunakan  untuk  mengurangi  adanya panas yang dihasilkan dari gesekan cutter dengan alumunium yang  berlebihan  serta  menjaga  material  alumunium  yang sedang  menjalani  proses  produksi  agar  tidak  rusak  dan menghasilkan hasil terbaik.
Gambar 10. Desain alur kerja website monitoring.
Gambar 11. Grafik nilai keanggotaan input 1.
Gambar 8. Grafik nilai keanggotaan input 2.
Gambar 9. Ssmulasi grafik nilai keanggotaan output.
Dalam  studi  kasus  di  lapangan,  pembacaan  konsentrasi coolant ini masih dilakukan menggunakan sensor refractometer analog. Keterangan dari industri serta informasi yang  ada  memang  belum  ditemukan  sebuah  sensor  yang kompatibel dan dapat diaplikasikan untuk mendeteksi kadar konsentrasi coolant untuk diaplikasikan pada sistem kontrol otomasi. Dan pada proyek akhir ini deteksi konsentrasi water coolant yang  dimasudkan  seperti  penjelasan  sebelumnya diganti menggunakan deteksi kadar garam terlarut dalam air atau sering disebut dengan kadar salinitas. Sehingga sampel air coolant yang  digunakan  diganti  menjadi  air  garam  atau NaCL.

## C. Refraktometer
Refraktometer merupakan salah satu jenis alat ukur yang digunakan untuk mengukur kadar/ konsentrasi bahan terlarut. Konsentrasi terlarut  dapat berupa gula, garam, protein, dsb. Sesuai  dengan  namanya  prinsip  kerja  dari  refraktometer adalah  memanfaatkan  refraksi  cahaya.  Refraktometer  Abbe adalah  refraktometer  untuk  mengukur  indeks  bias  cairan, padatan  dalam  cairan  atau  serbuk  dengan  indeks  bias  dari 1,300  sampai  1,700  dan  persentase  padatan  0  sampai  95%. Alat  untuk  menentukan  indeks  bias  minyak,  lemak,  gelas optis,  larutan  gula,  dan  sebagainnya,  indeks  bias  yang digunakan adalah pada rentang antara 1,300 dan 1,700 dapat dibaca  langsung  dengan  ketelitian  sampai  0,001  dan  dapat diperkirakan sampai 0,0002 dari gelas skala di dalam.
Pada  penelitian  proyek  akhir  ini,  refraktrometer  yang diunakan  adalah  berjenis  analog  dengan  obyek  pembacaan adalah  salinitas  atau  kadar  garam.  Rekfarktometer  ini kemudian digunakan sebagai kalibrator terhadap pembacaan sensor salinitas yang digunakan pada sistem..

## III. PERANCANGAN
Perancangan  sistem  mencakup  berbagai  bidang  desain yang  dibutuhkan  sebagai  perencanaan  pra-realisasi  sistem. Pembahasan pada bab ini mencakup desain alur kerja sistem, desain  interkoneksi  sistem  desain  arsitektur monitoring dan lain sebagainya yang mana mencakup perancangan realisasi sistem.

## A. Desain Perencanaan Sistem
Perancangan  desain  sistem  bertujuan  agar  memberikan gambaran  proses  yang  diperlukan  dalam  suatu  sistem. Pembuatan rancangan ini mencakup gambar visualisasi awal alat,  desain  interkoneksi  sistem  serta flowchart alur  kerja sistem. Desain perencanaan sistem dapat dilihat pada gambar 1.
Perancangan sistem dapat dilakukan salah satunya dengan menggunakan flowchart . Alur kerja sistem yang akan dibuat dalam  proyek  akhir  ini  adalah  seperti  yang  ditunjukkan flowchart pada gambar 2.
Gambar  2  menunjukkan  alur  kerja  sistem  secara keseluruhan, dari gambar dapat dilihat bahwa terdapat proses tersendiri  dalam  mengolah  sistem  untuk  memenuhi  kinerja ketercapaian  konsentrasi  yakni  sistem  logika  fuzzy.  Sistem
Tabel 4.
Rentang variabel linguistik kepekatan 1/ konsentrasi (input 1)
No Nilai Kepekatan Interval (ADC read) 1 Tidak ≤ 160 2 Lumayan 220 - 420 3 Sangat 380 - 570 4 Parah ≥ 620
Tabel 5. Nilai keanggotaan kepekatan 2 (input 2) Keanggotaan Tidak : Keanggotaan Sangat : 1 = x ≤ 160 0 = x ≤ 380 260 − 𝑥 40 = 220 ≤ x ≤ 260 475 − 𝑥 95 = 380 ≤ x ≤ 475
0 = x ≥ 260 570−𝑥 95 = 475 ≤ x ≤ 570
0 = x ≥ 570
Keanggotaan Lumayan : Keanggotaan Parah : 0 = x ≤ 220 1 = ≥ 620 330−𝑥 110 = 220 ≤ x ≤ 330 620−𝑥 100 = 520 ≤ x ≤ 620 420−𝑥 90 = 330 ≤ x ≤ 420 0 = ≤ 520 0 = ≥ 420 Tabel 6.
Rentang variabel linguistik kepekatan 2/ konsentrasi (input 2) No Nilai Kepekatan Interval (ADC read) 1 Tidak ≤ 170 2 Lumayan 220 - 440 3 Sangat 400 - 600 4 Parah ≥ 650 Tabel 1. Nilai keanggotaan kepekatan 2 (input 2) Keanggotaan Tidak : Keanggotaan Sangat : 1 = x ≤ 170 0 = x ≤ 400 280 − 𝑥 110 = 170 ≤ x ≤ 280 500−𝑥 100 = 400 ≤ x ≤ 500 0 = x ≥ 180 600−𝑥 100 = 500 ≤ x ≤ 600 0 = x ≥ 600 Keanggotaan Lumayan : Keanggotaan Parah : 0 = x ≤ 220 1 = ≥ 650 330 − 𝑥 110 = 220 ≤ x ≤ 330 650 − 𝑥 90 = 560 ≤ x ≤ 650 440−𝑥 110 = 330 ≤ x ≤ 440 0 = ≤ 560 0 = ≥ 440
Tabel 2. Nilai variabel linguistik bukaan kran (output) No Nilai Bukaan Dalam derajat (‘) 1 Kecil ≥ 92 2 Sedang 65- 85 3 Besar 49– 69 4 Full
≤ 45
Tabel 3.
Nilai keanggotaan bukaan valve Keanggotaan Full : Keanggotaan Besar : 1 = x ≤ 45 0 = x ≤ 49 54 − 𝑥 9 = 45 ≤ x 59−𝑥 10 = 49 ≤ x ≤ 59
0 = x ≥ 54 69−𝑥 10 = 59< x ≤ 69 0 = x ≥ 69 Keanggotaan Sedang : Keanggotaan Kecil : 0 = x ≤ 65 1 = x ≥ 92 75−𝑥 10 = 65 ≤ x 95 − 𝑥 3 = 95 ≤ x ≤ 92
85−𝑥
10 = 75 ≤ x ≤ 85 0 = x ≤ 81 0 = x ≥ 85
logika  fuzzy  digambarkan  secara  terpisah  dalam flowchart sebagaimana gambar 3.
Diagram sistem kendali yang menjelaskan proses kendali pada  suatu plant di  dalam  satu  sistem  yang  utuh.  Diagram blok ini berupa closed loop yang berari proses pengontrolan terhadap  pemenuhan  plant  tertentu.  Adapaun  diagram  blok yang merepresentasikan beberapa plant dari proses treatment pra-pemakaian water coolant dapat dilihat pada gambar 4.
Desain pada gambar 4 menunjukkan proses pengisian air yang  ada  pada  sistem.  Pengisian  air  ini  dikendalikan menggunakan selenoid  valve yang  bekerja  dengan  logika Boolean atau 0 & 1. Selenoid valve akan mati jika volume air telah terpenuhi. Dalam sistem ini volume air yang dimaksud adalah sebesar 4600ml.
Desain  pada  gambar  5  merupakan  gambaran  dari  kinerja motor servo yang dikopel dengan kran/ katup sehingga dapat mengatur  derajat  buka  kran/  katup  yang  dimaksud  dengan masukan yang didapat dari sensor salinitas. Proses pengisian bijih coolant ini menjadi bagian yang paling penting karena metode Fuzzy  Logic yang  digunakan  bekerja  dalam  sistem ini.
Sensor  salinitas  yang  digunakan  sebagai  masukan  sistem memiliki  beda  ketinggian  yang  akan  membaca  kadar  NaCl dengan  nilai  yang  berbeda.  Dari  perbedaan  nilai  inilah ditentukan  nilai  derajat  buka  katup/  kran  yang  dikopel
menggunakan  motor  servo.  Desain  diagram  Fuzzy  yang dibuat dapat dilihat pada gambar 6.
Dari perancangan yang telah dibuat kemudian dibentuklah desain  yang  menghubungkan  kinerja  bagian-bagian  dari sistem tersebut dengan adanya keterangan garis bantu. Garis bantu  ini  menunjukan  koneksi  antar  komponen  yang digunakan  dalam  sistem,  baik  berupa wiring  supply daya ataupun komunikasi.
Perancangan wiring sistem  bertujuan  agar  memberikan gambaran  kebutuhan supply tegangan  serta  alur  kerja kelistrikan  yang  diperlukan  dalam  suatu  sistem.  Pembuatan rancangan ini mencakup tahapan yang diperlukan dari awal hingga  sistem  berakhir  baik  komponen  yang  membutuhkan tegangan besar maupun kecil, semua terhubung dan terlihat dalam desain rancangan.   Adapun desain interkoneksi sistem yang dibuat disajikan pada gambar 7.
Bagian  selanjutnya  adalah  perancangan  desain  sistem monitoring yang  terdapat  pada  gambar  8.  Bagian  ini berfungsi  untuk  melakukan  fungsi monitoring secara  jarak jauh  yang  pada  implementasinya  dilakukan  menggunakan media website .  Pada  proses  ini  perangkat  yang  digunakan adalah  NodeMCU  ESP8266  sebagai  pengirim  data  yang dibaca oleh sensor menuju website .

## B. Inferensi Sistem
Inferensi  sistem  dibentuk  menggunakan  aturan  yang  ada pada  logika  fuzzy.  Inferensi  sistem  terbentuk  menjadi  3 bagian yakni fuzzifikasi, aturan fuzzy serta defuzifikasi yang menghasilkan  nilai  output  fuzzy.  Proses  fuzzifikasi menyatakan  nilai  himpunan  yang  digunakan  dalam  sistem perhitungan fuzzy  logic .  Nilai  yang  dibentuk  adalah  berupa himpunan yang dibedakan menjadi bagian input serta output yang masing-masing memiliki variabel linguistik berbeda.
Nilai  input  akan  diproses  dalam  inferensi  sistem  dan menghasilkan nilai output sistem. Nilai input pada penelitian ini adalah berupa data pembacaan 2 sensor salinitas dengan hasil ADC 0-1024. Sedangkan output yang dihasilkan adalah berupa  nilai  yang  digunakan  untuk  mengatur  derajat  buka valve / kran. Tabel dan keterangan dari nilai input dan output akan dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel  rentang  variabel  linguistik  memuat  nilai  yang menjadi acuan pengelompokan nilai pembacaan sensor pada proses  fuzzifikasi.  Rentang  nilai  ini  diambil  atas  dasar data yang diambil dalam proses analisa karakteristik kerja sensor yang  dipertimbangkan  berdasar  informasi  kebutuhan  dari industri.  Kemudian  nilai  keanggotaan  input  1  seperti ditunjukkan pada tabel 2.
Input 1 inferensi sistem diambil dari sensor salinitas 1 yang kemudian  diklasifikasikan  berdasar  himpunan  yang  telah dibuat  kemudian  diproses  menuju  aturan  fuzzy.  Grafik  dari nilai variabel linguistik ini terlihat seperti yang ditunjukkan pada gambar 9.
Input  kedua  dari  sistem  inferensi  yang  digunakan  pada metode  Fuzzy  Logic  ini  sama  halnya  dengan  variabel  yang digunakan  pada  input  1.  Nilai  variabel  yang  ada  dibedakan menjadi  Tidak,  Lumayan,  Sangat  dan  Parah.  Rentang  nilai pembacaan sensor yang terbaca memiliki rentang yang sama yakni mencakup 0-1024 (8 byte). Namun dalam pembagian nilai  variabel  linguistik,  input  kepekatan  2  ini  memiliki rentang yang berbeda seperti yang terlihat pada tabel 3.
Tabel 7.
Aturan logika fuzzy
No Input Output (Bukaan Kran) Kepekatan 1 Kepekatan 2 1 Tidak Tidak Full Lumayan Besar Sangat Sedang Parah Sedang 2 Lumayan Tidak Besar Lumayan Besar Sangat Sedang Parah Sedang 3 Sangat Tidak Besar Lumayan Sedang Sangat Sedang Parah Kecil 4 Parah Tidak Sedang Lumayan Sedang Sangat Kecil Parah Kecil Tabel 8. Hasil kalibrasi sensor jarak No Hasil Pembacaan Sensor Penggaris 1 13.9 14 2 11.9
12 3 9.11 10.5 4 8.7 8.4 5 6.65 6.9 6 4.6 5.2 Tabel 9.
Hasil scalling pembacaan sensor salinitas No Data ADC sensor Konversi Scaling ke Salinitas 1 0-160` 0% 2 160-250 1% 3 250-340 2% 4 340-430 3% 5 430-520 4% 6 520-600 5% 7 >600 Over standar
Pada  sensor  salinitas  1  yang  digunakan  sebagai  input  1 kepekatan,  nilai  maksimal  pembacaan  sensor  berada  pada nilai  620ADC,  namun  pada  input  2  ini  berada  pada  nilai 650ADC. Hal ini terjadi karena perbedaan karakterstik sensor yang  dihasilkan  antara  sensor  salinitas  1  dan  2.  Kemudian untuk  nilai  keanggotaan  input  2  diperoleh  dari  tabel  nilai kenaggotaan yang tersaji pada tabel 4.
Input  2  kemudian  menjadi  pasangan  yang  dikalkulasikan di  dalam  aturan  logika  fuzzy  sehingga  menghasilkan  nilai output  yang  diinginkan.  Gambar  grafik  dari  nilai  variabel keanggotaan input 2 ini seperti ditampilkan pada gambar 10.
Fuzzifikasi  selanjutnya  adalah  dilakukan  pada  output logika fuzzy. Hasil pengategorian dan klasifikasi output dari logika  fuzzy  yang  akhrnya  digunakan  pada  proses defuzifikasi adalah seperti tertera pada tabel 5.
Nilai keanggotaan pada output logika fuzzy dibagi menjadi 4 bagian yakni Full, Besar, Sedang dan Kecil. Tabel dari nilai keanggotaan output logika fuzzy ini tertera pada tabel 6.
Bukaan valve yang diaplikasikan ke dalam sistem adalah berada  pada  rentang  nilai  0-90’.  Pada  nilai  0’  kran/  valve terbuka  maksimal  sedangkan  pada  posisi  90’  kran/  valve tertutup.  Gambar  grafik  dari  nilai  variabel  keanggotaan output ini seperti ditampilkan pada gambar11.

## C. Aturan Fuzzy (Rule)
Dari  variabel  linguistik  yang  telah  dijabarkan,  aturan Fuzzy  yang  terbentuk  adalah  berjumlah  16  aturan  yang kemudian menjadi nilai output dari aturan yang dibentuk. Hal ini didapat dari perkalian antara banyaknya variabel linguistik input  1  dengan  banyaknya  variabel  linguistik  yang  terdapat pada input 2 yang masing-masing berjumlah 4 buah variabel. Tabel  dan  keterangan  gambar  mengenai  aturan  Fuzzy  ini dapat dilihat pada tabel 7.
Aturan  logika  fuzzy  pada  akhirnya  menghasilkan  nilai tertentu yang digunakansebgaai hasil atau output dari aturan fuzzy.  Proses  mencapai  nilai  output  ini  kemudian  disebut defuzifikasi  dimana  memiliki  fungsi  kebalikan  dari fuzifikasi.  Pada  proses  ini  nilai  output  hasil  aturan  logika fuzzy diproses agar dapat diaplikasikan ke dalam sistem dan memenuhi  nilai  keanggotaan  output  dari  aturan  fuzzy  yang tertera pada tabel 6.

## IV. HASIL PENGUJIAN DAN DISKUSI
Bab  ini  menyajikan  data  serta  analisis  dari  pengujian sistem yang dilakukan. Pengujian sistem meliputi pengujian sensor, serta ujicoba sistem keseluruhan.

## A. Data Hasil Pengujian Sensor
Terdapat dua jenis sensor yang digunakan pada pembuatan sistem pencampuran water coolant ini. Kedua sensor tersebut yakni  sensor  salinitas  dan  sensor  jarak  ultrasonik.  Sensor
salinitas  terbagi  menjadi  dua  yang  mana  nilai  hasil pembacaan  sensor  digunakan  sebagai  input  pada  metode fuzzy. Sedangkan sensor jarak ultrasonik digunakan sebagai input untuk trigger relay sebagai penghubung sekuensial dari pengisian air menuju proses kontrol valve pada pencampuran water  coolant .  Namun  pada  aplikasinya,  fungsi  ini menyebabkan  akurasi  pencampuran  menjadi  kurang  baik, sehingga  pada  percobaan  selanjutnya  sensor  jara  hanya digunakan sebagai fungsi monitoring ketinggian air.
Proses  kalibrasi  pada  sensor  ultrasonik  dilakukan  secara bertahap  dan  beberapa  kali  proses  pengukuran.    Sedangkan metode yang digunakan untuk kalibrasi adalah menggunakan rumus  persamaan  regresi  linear  sederhana  yang  dituliskan sebagai berikut:

## 𝑦  =  𝑏𝑥  +  𝑎
Dimana: y = variabel dependen a = konstanta x = variabel independen b = koefisien variabel x
Adapun hasil dari kalibrasi dari kedua sensor ditampilkan dalam  tabel  8.  Kalibrasi  pada  sensor  salinitas  dilakukan menggunakan proses scalling . Proses scalling diperoleh dari data yang didapat secara bertahap dan dengan menganalisis karakteristik  pembacaan  sensor.  Adapun  hasil  dari  proses scalling ini ditunjukkan pada tabel 9.

## B. Data Hasil Percobaan
Hasil  percobaan  disajikan  dalam  bentuk  perbandingan hasil pencampuran oleh alat dengan standar yang digunakan pada proses pencampuran water coolant yakni 5%.
Adapun  nilai  pembacaan  refraktometer  terhadap  hasil proses kerja alat ditampilkan dalam tabel 10.  Hasil percobaan yang telah ditampilakn pada tabel 10 menunjukkan bahwa  sistem  yang  dibuat  belum  bekerja  secara  maksimal. Error yang  dihasilkan  antara  perbandingan water  coolant hasil pencampuran sistem dengan standar masih menunjukkan angka yang besar. Pada kedua percobaan yang dilakukan error menunjukkan angka 70% dan 50%. Adanya error yang  besar  ditimbulkan  karena  adanya  kendala  pada sistem pengaktifan servo yang digunakan sebagai pengontrol aliran bijih coolant menuju proses pencampuran. Error yang dihasilkan dari hasil ketiga ini adalah sebesar 20%, membaik dari 2 hasil percobaan sebelumnya. Nilai ini mengecil dimana menunjukkan  adanya  perbaikan  sistem  dari  50%  menjadi 20%  atau  sebesar  30%.  Dari  hasil  ini  juga  menunjukkan bahwa  sistem  yang  dibuat  sudah  memenuhi  standar  yang diinginkan.
Hasil  dari  proses  pencampuran  dengan error yang  telah disebutkan menunjukkan kondisi kelebihan dan kekurangan
Tabel 10. Data hasil percobaan alat No Percobaan Hasil Pencampuran Komparator Nilai Error
Keterangan 1 30 Juni 2021 8,5% 5% 70% 1. Pembacaan level terganggu mixer
2. Relay menuju servo diatur dari trigger sensor level 2 2 Juli 2021 7,5% 5% 50% 1. Error mengecil setelah adanya perombakan pada program
2. Motor mixer dinyalakan secara manual agar tidak mengganggu pembacaan sensor level 3 11 Juli 2021 4% 5% 20% Dilakukan perombakan pada coding sistem untuk trigger relay yang mengaktifkan servo
komposisi  bijih coolant .  Pada  hal  ini  penggunaan  bijih coolant distandarisasi  menggunakan  komposisi  5%.  Jika coolant tidak  mencapai  standar  yang  ditetapkan,  akan berdampak pada kinerja mesin yang kurang baik. Begitu pula jika  komposisi coolant yang  digunakan  melebihi,  akan menimbulkan  bertambahnya  biaya  untuk  proses  pemakaian coolant .

## V. KESIMPULAN
Dari  data  dan  analisis  yang  disajikan  sebelumnya  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  proses  kontrol  servo  pada pencampuran water  coolant terlah  berhasil  dilakukan. Namun hasil yang didapatkan dari hasil uji coba sistem belum menunjukkan  hasil  yang  baik.  Kinerja  metode  fuzzy  dalam proses kontrol derajat buka valve telah bekerja sebagaimana mestinya.  Namun  secara  kesluruhan  terdapat  kendala  pada proses  pengaktifan  servo  pengontrol  aliran  bijih coolant sehingga  hasil  dari  pencampuran water  coolant belum menghasilkan coolant yang  sempurna.  Kedua  input  dari sensor salinitas yang dipasang pada ketinggian yang berbeda pada  tanki  pencampuran  menyatakan  adanya  perbedaan pembacaan  nilai  sensor.  Dari  perbedaan  pembacaan  sensor ini kemudian diteruskan menuju inferensi sistem Fuzzy yang kemudian  menentukan  derajat  buka  kran  sebagai  output sistem.  Hasil  dari  3  kali  proses  pencampuran  menunjukkan data  pembacaan  refraktometer  pada  angka  8,5%,  7,5%  dan 4%.  Kedua  hasil  pertama  menunjukkan  adanya  kelebihan pada  konsentrasi coolant pada  proses  pencampuran. Error yang dihasilkan diukur dari standar penggunaan coolant 5% maka  kedua  hasil  memiliki  tingkat  kelebihan  error  dengan nilai  70%  dan  50%.  Sedangkan  pada  percobaan  ketiga terdapat error dengan  nilai  20%  dimana  kondisinya  adalah aman yakni 4% salinitas namun masih belum sempurna 5%
seperti  yang  diinginkan.  Dari  hasil  kinerja  sistem  yang  ada dapat  disimpulkan  juga  bahwa  diperlukan  adanya  evaluasi dan  pengembangan  lebih  lanjut  agar  kinerja  dari  alat  dapat berkerja secara lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada PT. Dirgantara Indonesia dimana menjadi tempat bagi penulis melaksanakan kegiatan magang serta mengambil pembahasan topik ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Astuti, E. Poerwanto, dan Y. Rahman P, “Analisa Total Productive Maintenance Mesin Cincinnati di Pt. Dirgantara Indonesia,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Kedirgantaraan (SENATIK) , vol. 2, 2016.
[2]  P. Thepsatoml, A. Numsomran, V Tipsuwanpo, dan T. Teanthong, “DC Motor Speed Control using Fuzzy Logic based on LabVIEW,” SICE- ICASE International Joint Conference 2006, pp. 3617-3620, 2006.
[3]  A.  Costa,  A.  De  Gloria,  F.  Giudici,  dan  M.  Olivieri,  “Fuzzy  logic microcontroller,” IEEE  Micro ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  66–74,  1997.  doi: 10.1109/40.566209.
[4]  Y.  A.  Almatheel  dan  A.  Abdelrahman,  “Speed  control  of  DC  motor using Fuzzy Logic Controller,” dalam 2017 International Conference on Communication, Control, Computing and Electronics Engineering (ICCCCEE) , pp. 1–8, 2017. doi: 10.1109/ICCCCEE.2017.7867673.
[5]  S. M. Nuswantara, I. Setiawan, dan J. Sudharto, “Perancangan Proses Otomatis pada Sistem Kontrol Servo Valve untuk Pencampuran Fluida Warna Berbasis Mikrokontroler,” Universitas Diponegoro, 2011.
[6]  M. Nadhif dan Suryono, “Aplikasi fuzzy logic untuk pengendali motor DC berbasis mikrokontroler ATMega8535 dengan sensor Photodioda,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 7, no. 2, p. 5, 2015.
[7]  L. A. Zadeh, “Fuzzy Logic,” California ,University of California , 1988.
[8]  T.  J.  Ross, Fuzzy  logic  with  Engineering  Applications ,  3rd  ed.
Chichester, U.K: John Wiley, 2010.
[9]  J.  Nasir,  “Analisis  fuzzy  logic  menentukan  pemilihan  motor  honda dengan metode mamdani,” Jurnal Edik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 177–186, 2017.