Abstrak—Kondisi  pandemi  Coronavirus  disease  (COVID-19) terus  meningkat  oleh  sebab      itu  dibutuhkan  perancangan peralatan yang dapat mencegah COVID-19 tersebut yaitu alat sterilisasi  peralatan  kesehatan.  Sistem  sterilisator  yang  ada  di pasaran  saat  ini  belum  memiliki  kontrol  aliran  dan  tekanan oksigen  sehingga  produksi  ozon  tidak  terkendali  dikarenakan aliran dan tekanan oksigen yang akan masuk pada reaktor ozon tidak terkontrol yang menyebabkan ozon akan masuk berlebih dan tidak sesuai dengan standarisasi kadar ozon pada peralatan kesehatan. Untuk memenuhi kebutuhan alat sterilisasi tersebut PT.  Parametrik  Solusi  Integrasi  membuat  alat  sterilisasi peralatan  kesehatan  menggunakan  gas  ozon  (O3)  dengan metode pembangkit Dielectric Barrier Discharge (DBD) dengan penambahan kontrol aliran dan tekanan oksigen menggunakan metode  logika  fuzzy.  Kontrol  aliran  dan  tekanan  yang dilakukan  pada  sterilisator  ini  ditujukan  agar  aliran  dan tekanan  yang  dihasilkan  akan  lebih  terkontrol.  Penggunaan fuzzy  sebagai  metode  yang  digunakan  bertujuan  untuk mendapatkan nilai laju aliran dan tekanna yang sesuai dengan set point. Sistem sterilisasi menggunakan logika fuzzy membuat respon  sesuai  dengan  standar  yang  ditentukan  dan  mendekati set  point  yang  diberikan  dengan  nilai  laju  aliran  5  Lpm  dan tekanan 120 kPa dengan rata- rata eror aliran oksigen sebesar 4.3% dan rata- rata eror tekanan oksigen 3,9%.

## Kata  Kunci—Dielectric  Barrier  Discharge,  Generator  Ozon,
Kontroler  Logika  Fuzzy,  Laju  Aliran  Oksigen,  Tekanan Oksigen.

## I. PENDAHULUAN
ASUS  infeksi  Coronavirus  disease  (COVID-19)  di Indonesia  terus  bertambah  dan  belum  menunjukkan tanda- tanda akan melambat dalam waktu dekat. Berdasarkan fakta tersebut, perlu adanya perancangan dan pengembangan sebuah alat untuk mencegah terjadinya penyebaran COVID- 19. Kebutuhan alat sterilisasi yang semakin meningkat inilah sehingga PT. Parametrik Solusi Integrasi membuat sterilisasi peralatan  kesehatan.  Alat  sterilisasi  peralatan  medis merupakan salah satu kebutuhan yang paling penting, karena alat ini bisa diterapkan di berbagai rumah sakit sehingga para petugas  medis  merasa  aman  karena  peralatan  medis  yang digunakan sudah tersterilisasi.
Sterilisasi  merupakan  sebuah  upaya  untuk  membunuh mikroorganisme  termasuk  dalam  bentuk  spora.  Desinfeksi merupakan  proses  untuk  merusak  organisme  yang  bersifat patogen,  namun  tidak  dapat  mengeliminasi  dalam  bentuk spora  (Tille,  2017).  Metode  sterilisasi  dan  desinfeksi  yang dipilih untuk melakukan sterilsasi yaitu menggunakan Ozon (O3) dan sinar Ultraviolet (UV). Ozon (O3) merupakan gas tidak  stabil  yang  terdiri  dari  tiga  atom  oksigen.  Dikatakan tidak stabil karena ozon akan mudah terdegradasi kembali ke keadaan stabilnya hal ini menjadikannya sebagai disinfektan
dan  pengoksidasi  yang  aman  dan  ramah  lingkungan  serta sangat kuat untuk sterilisasi, karena atom atau radikal oksigen bebas  sangat  reaktif  dan  akan  mengoksidasi  hampir  semua hal (termasuk virus, bakteri, senyawa organik dan anorganik). Sedangkan  sterilisasi  sinar  Ultraviolet  (UV)  untuk menghancurkan dan mengubah DNA (asam deoksiribonukleat) yang merupakan struktur mikroorganisme dengan  iradiasi  sinar  ultraviolet,  sehingga  bakteri  dapat langsung dibunuh dan dicegah perkembangbiakannya.
Dielectric Barrier Discharge (DBD) merupakan salah satu teknologi  yang  efektif  untuk  menghasilkan  ozon.  Plasma sebagai gas yang terionisasi dalam lucutan listrik, jadi plasma dapat  juga  didefinisikan  sebagai  percampuran  kuasi-netral dari  elektron,  radikal,  ion  positif  dan  negatif.  Percampuran antara  ion-ion  yang  bermuatan  positif  dengan  elektron- elektron  yang  bermuatan  negatif  memiliki  sifat-sifat  yang sangat berbeda dengan gas pada umumnya dan materi pada fase ini disebut fase plasma.
Generator ozone yang dibuat saat ini masih menggunakan pengoperasian  manual  sehingga  kurang  efektif,  dan dibutuhkan kendali otomatis dalam pengaplikasiannya. Saat ini  terdapat  banyak  kontrol  otomatisasi  yaitu  dengan Mikrokontroller.  Kontrol  aliran  dan  tekanan  pada  oksigen dapat dilakukan untuk membuat keluaran ozon lebih efisien. Perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  otomatisasi  generator ozon menggunakan mikrokontroller Robotdyn Mega 2560.
Berangkat  dari  latar  belakang  maka  penulis  menyajikan sebuah  sistem  untuk  proyek  akhir  yang  berjudul “Implementasi Sistem Kontrol Aliran dan Tekanan Oksigen Menggunakan  Logika  Fuzzy  pada  Reaktro  Ozon”.  Pada penelitian ini dilakukan penerapan metode kontrol aliran dan tekanan  oksigen  pada  reaktor  ozon  menggunakan  logika fuzzy.  Kontroler  fuzzy  ini  yang  secara  luas  digunakan  di industri  proses  dikarenakan  memiliki  struktur  sederhana, mudah diaplikasikan, dan mudah digunakan.
Dengan  mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  alat sterilisasi  ini  mampu  memudahkan  dunia  kesehatan  dan menjadi  faktor  penting  dalam  penanganan  serta  penurunan resiko angka penyebaran COVID-19. Metode penyemprotan dengan ozon yang dihasilkan oleh generator merupakan salah satu  cara  untuk  melakukan  sterilisasi  terhadap  peralatan medis.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Generator Ozon
Generator  ozon  adalah  alat  pembangkit  plasma  dan penghasil  ozon.  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi berbasis  tegangan  tinggi  (high  voltage),  ozone  dapat

## Implementasi Sistem Kontrol Aliran dan Tekanan Oksigen Menggunakan Logika Fuzzy pada Reaktor Ozon
Siti Athiul Millah, Dwiky Fajri Syahbana, Fauzi Imaduddin Adhim, dan Ahmad Hafizh Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: dwiky.syahbana@gmail.com
K
diproduksi  pada  tekanan  udara  atmosfer  melalui  proses lucutan  elektron  (electron  discharge)    menggunakan instrumentasi  generator  ozon.  Ozon  dengan  gas  masukan yang  berasal  dari  udara  atau  oksigen  dapat  dihasilkan  oleh voltage  electrical  discharge  dengan  frekuensi  arus  bolak- balik yang rendah atau tinggi serta dengan energi radiasi yang tinggi [1].

## B. Kontroler Logika Fuzzy
Kata  Fuzzy  secara  leksikal  mengandung  arti  tidak jelas, samar  atau  kabur.  Konsep  himpunan  fuzzy sebenarnya dilatarbelakangi  oleh  cara  berpikir manusia  dalam mempresentasikan  dan  menganalisa fenomena-fenomena  di alam  nyata  yang  serba  tidak tepat  (samar).  Logika  manusia memandang suatu fenomena tidak hanya terdiri dari dua nilai, satu  atau  nol,  maupun  benar  atau  salah,  tetapi  merupakan suatu logika  multi  nilai  yang  berangsur-angsur  dari  nol hingga  satu  (gradual).  Kata  fuzzy  dalam  teori  sistem pengaturan selalu dihubungkan dengan kata logika, sehingga diperoleh  kata  logika  fuzzy  yang  berarti  suatu logika  yang samar.  Dengan  kata  lain,  dalam menentukan  fenomena- fenomena  di  alam  yang mengandung  sifat  tidak  tepat  atau samar  kita  tentukan aturan  yang  samar  juga.  Konsep  teori himpunan  fuzzy didasarkan  pada  pengelompokan  elemen- elemen ke dalam kelas-kelas yang mempunyai atas yang tidak jelas.  Kelompok-kelompok  itulah  yang  disebut himpunan fuzzy [2].
Logika Fuzzy merupakan hasil pengembangan dari logika Boolean , dimana pada logika Boolean ini hanya terdapat dua nilai logika yaitu benar atau salah (0 dan 1). Dua nilai logika ini  sebenarnya  sudah  sangat  efektif  untuk  mengatasi permasalahan yang karakteristiknya memiliki gambaran yang jelas  dan  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk  kuantitatif. Namun,  tidak  semua  permasalahan  bersifat  demikian,  ada juga  permasalahan  yang  jenisnya  lebih  kompleks  dan kebanyakan ditangani oleh manusia daripada mesin otomatis. Konsep  logika  benar  dan  salah  belum  cukup  untuk menangani permasalahan ini, sehingga diperlukan perluasan seperti hampir benar atau sedikit benar [3].
Perbedaan  mendasar  antara  logika fuzzy dengan  logika bolean terletak pada harga kebenaran. Pada logika fuzzy harga kebenaran  diberikan  dalam  terminologi  linguistik  dengan menyertakan predikat kekaburan ( fuzzyness ). Harga kebenaran dan derajat kekaburan pada terminologi linguistik dapat dinyatakan dengan tolok ukur, misalnya agak, cukup, sangat dan sebagainya [4].

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Keseluruhan Sistem Sterilisasi
Pada  proses  perancangan  dan  pembuatan  keseluruhan sistem  sterilisator  akan  dijelaskan  mengenai  cara  kerja  dari
O 2 Inlet Tabung Oksigen Reaktor Ozon Box Sterilisator PV O3 Outlet PT1 FT1 PC1 FC1 OC OT HVDC PT2 FT2 PC2 FC2 VC VI VT UT UC UV Keterangan : - PC : Pressure Controller - PT : Pressure Transmitter
- FC : Flow Controller
- FT : Flow Transmitter - HVDC : High Voltage DC - VC : Voltage Controller
- VT : Voltage Transmitter - VI : Voltage Indicator - OT : Ozone  Transmitter - OC : Ozone Controller
- UT : UV Transmitter - UC : UV Controller
Gambar 1. Gambar P&ID keseluruhan sistem sterilisator.
Fuzzy Logic Controller PWM Motor Servo Reaktor Ozon Z -1 + - + - e (t) de Set point Aliran Oksigen e (t-1) PV Aliran Oksigen Aliran Oksigen Tekanan Oksigen
Gambar 2. Diagram blok sistem kontrol aliran dan tekanan oksigen.
keseluruhan sistem sterilisator yang akan dibuat dapat dilihat pada Gambar 1.
Diagram  alir  pada  gambar  1  menjelaskan  Piping  and Instrumentation  Diagram  (P&ID)  sistem  sterilisator  secara keseluruhan yaitu dengan menggunakan generator Ozon dan sinar  Ultraviolet  (UV).  Gas  ozon  merupakan  gas  dengan oksidasi  yang  sangat  kuat  untuk  proses  membunuh  bakteri dalam  sterilisasi  karena  atom  atau  radikal  oksigen  bebas sangat  reaktif  dan  akan  mengoksidasi  hampir  semua  hal (termasuk  virus,  bakteri,  senyawa  organik  dan  anorganik). Sedangkan sterilisasi Ultraviolet (UV) dapat menghancurkan dan  mengubah  DNA  (asam  deoksiribonukleat)  yang merupakan  struktur  mikroorganisme  dengan  iradiasi  sinar ultraviolet,  sehingga  bakteri  dapat  langsung  dibunuh  dan dicegah  perkembangbiakannya.  Pembangkitan  Ozon  pada proyek  akhir  ini  yaitu  menggunakan  listrik  tegangan  tinggi atau  High  Voltage  DC  dengan  metode  Dielectric  Barrier Discharge (DBD) yang bertujuan  untuk mengubah Oksigen menjadi Ozon didalam reaktor [5]. Selanjutnya keluaran dari ozon  yang  sudah  mencapai  3  ppm  akan  diatur  tekanannya untuk masuk ke dalam box sterilisasi yang akan mensterilkan beberapa    macam  alat  kesehatan  maupun  yang  lainnya  [6]. Kemudian  setelah  proses  sterilisasi  selesai  maka  akan mengakifkan ultraviolet (UV) supaya Ozon dapat terdegradasi sehingga mencapai kadar ppm yang aman  bagi manusia yaitu 0.01 PPM [7].

## B. Perancangan SubSistem Kontrol Aliran dan Tekanan Oksigen
Diagram blok pada Gambar 2 menjelaskan bahwa sistem kontrol aliran dan tekanan oksigen menggunakan konfigurasi cascade  yang  memiliki  dua  loop  pengaturan  yang  saling berkesinambungan.  Terdiri  atas  inner  loop  dan  outer  loop yang  masing-masing  memiliki  kontroler,  yaitu  kontroler primer  dan  sekunder.  Sinyal  kontrol  yang  dihasilkan  oleh kontroler  primer  pada  outer  loop  menjadi  set  point  untuk inner  loop  yaitu  aliran  dan  tekanan.  Pada  sistem  ini ditambahkan kontroler yang dirancang dengan metode fuzzy dengan input yang diberikan berupa eror aliran, dan tekanan serta turunan dari eror atau delta eror aliran dan tekanan. Pada sistem  ini  aktuator  yang  digunakan  berupa  motor  servo dengan plant berupa reaktor ozon, dan Measurement system yang digunakan berupa sensor aliran dan tekanan.
Piping  and  Intrumentation  Diagram  (P&ID)  merupakan skema  dari  jalur  pipa,  intrumentasi  dan  sistem  kontrol  dari suatu  proses.  Diagram  P&ID  dapat  digunakan  untuk memahami  suatu  proses  dan  bagaimana  instrument  saling
terhubung dan untuk jalur pipa di simbolkan dengan sebuah garis, seperti pada Gambar 3. Reaktor merupakan komponen utama yang digunakan sebagai sumber utama penghasil gas ozon.  Masukan  dari  reaktor  berupa  gas  oksigen  yang kemudian  terjadi  pelucutan  tegangan  tinggi  sehingga menghasilkan  gas  ozon.  Setelah  itu  ozon  yang  keluar  dari reaktor  dialirkan  ke  box  sterilisator.  Jumlah  gas  ozon  yang keluar diatur oleh control valve.
Sensor  MPX5700  berfungsi  mengukur  aliran  Oksigen yang  mengirimkan  ke  kontroler  primer  FC  dengan pembacaan beda tekanan. Keluaran FC menjadi setpoint dari kontroler  sekunder  PC.  PC  juga  menerima  masukan  dari aliran  yang  dikirim  oleh  sensor  tekanan  MPX700  PT. Manipulated value dari PC digunakan untuk mengatur PWM pada motor servo yang sudah dikopel dengan ball valve.
C. Perancangan Kontrol Aliran dan Tekanan Oksigen Menggunakan Logika Fuzzy
1) Perancangan Fungsi Keanggotaan
Pada  kontroler  ini,  digunakan  tiga  buah  fungsi keanggotaan  yang  digunakan  untuk  mendefinisikan  setiap masukan  dan  keluarannya.  Jenis  fungsi  keanggotaan  yang
O 2 Inlet Tabung Oksigen Reaktor Ozon O 3 Outlet PT FT PC FC
Gambar 3. P&ID sistem kontrol aliran dan tekanan pada oksigen.
Gambar 4. Fungsi keanggotaan dari variabel error kadar aliran oksigen.
Gambar 5. Fungsi keanggotaan dari variabel delta error aliran oksigen.
Gambar 6. Fungsi keanggotaan dari variabel error tekanan oksigen.
0 2 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Der ajat Kean gg otaan Range Fungsi Keanggotaan Fuzzy Variabel Error Aliran Oksigen
Negatif Zero Positif 0 2 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Der ajat Kean gg otaan Range Fungsi Keanggotaan fuzzy Variabel Delta Error Aliran Oksigen
NB NS Zero Ps PB 0 0,5 1 1,5 -20 -16 -12 -8 -4 0 4 8 12 16 20 Der ajat Kean gg otaan Range Fungsi Keanggotaan Fuzzy Variabel Error Tekanan Oksigen
Negatif Zero Positif
digunakan  ada  dua  macam  yaitu  jenis  segitiga  dan  jenis trapesium.  Dalam  satu  variabel,  terdapat  dua  buah  fungsi keanggotaan  jenis  trapesium  dan  tiga  buah  jenis  segitiga dalam  satu  variabel.  Fungsi  trapesium  dipilih  untuk mendefinisikan derajat keanggotaan sama dengan satu pada banyak  nilai  variabelnya,  sedangkan  fungsi  segitiga  dipilih karena memiliki nilai yang terbatas dan derajat keanggotaannya bernilai satu pada satu titik tertentu. Ilustrasi dari  fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  pada  kontroler  ini dapat dilihat pada Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6.
Setelah  pembentukan  fungsi  keanggotaan  pada  masing  – masing variabel, input yang berupa nilai crisp akan diubah ke dalam  fuzzy  input  yaitu  menentukan  derajat  keanggotaan nilai  input  pada  sebuah  himpunan  fuzzy,  proses  ini  disebut fuzzifikasi .
2) Perancangan Fungsi Implikasi
. Setelah  pembentukan  himpunan  fuzzy,  maka  dilakukan pembentukan  aturan  fuzzy  (rule  set).  Aturan  –  aturan dibentuk  untuk  menyatakan  relasi  antara  input  dan  output. Tiap  aturan  merupakan  suatu  implikasi.  Operator  yang digunakan  untuk  menghubungkan  antara  dua  input  adalah operator  AND,  dan  yang  memetakan  antara  input–output adalah IF–THEN.
Berdasarkan  hasil  dari  fungsi  keanggotaan,  maka dirancang  sebuah  basis  kaidah  fuzzy  (Rule  Evaluation Fuzzy).  Bentuk  dari  rule  yang  akan  dirancang  adalah  IF (anteseden1)  AND  (anteseden2)  THEN  (konsekuen). Sehingga dapat dibuat enam belas rule atau aturan fuzzy yang nanti akan digunakan dalam proses inferensi sebagai berikut: 1. Aturan  1:  IF  error  Aliran  Negatif  AND  error  Tekanan Negatif THEN Servo Kecil
2. Aturan  2:  IF  error  Aliran  Negatif  AND  error  Tekanan Zero THEN Servo Kecil
3. Aturan  3:  IF  error  Aliran  Negatif  AND  error  Tekanan Positif THEN Servo Kecil.
4. Aturan  4:  IF  error  Aliran  Zero  AND  error  Tekanan Negatif THEN Servo Besar.
5. Aturan 5: IF error Aliran Zero AND error Tekanan Zero THEN Servo Besar.
6. Aturan  6:  IF  error  Aliran  Zero  AND  error  Tekanan Positif THEN Servo Besar.
7. Aturan  7:  IF  error  Aliran  Positif  AND  error  Tekanan Negatif THEN Servo Terbuka.
8. Aturan  8:  IF  error  Aliran  Positif  AND  error  Tekanan Zero THEN Servo Terbuka.
9. Aturan  9:  IF  error  Aliran  Positif  AND  error  Tekanan Positif THEN Servo Terbuka.
10. Aturan 10: IF error Aliran Negatif delta error Aliran NB AND  error  Tekanan  Negatif  delta  error  Tekanan  NB THEN Servo Kecil.
11. Aturan 11: IF error Aliran Zero delta error Aliran Z AND error Tekanan Zero delta error Tekanan Z THEN Servo Besar.
Gambar  7.  Grafik  kalibrasi  dua  sensor  tekanan  MPX5700 absolute pressure.
Gambar 8. Grafik kalibrasi sensor aliran.
Gambar 9. Grafik pengujian open loop pada aliran oksigen.
0 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 TEKANAN (P SI) DATA KE- K A L I B R A S I   S E N S O R T E K A N A N MPX5700 (1) MPX5700 (2) Pressure Gauge 0 5 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 ALIRAN (LP M) DATA KE- K A L I B R A S I   S E N S O R   A L I R A N Regulator Flowmeter Flow Sensor 0 2 4 6 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 Ali ran (Lpm) waktu (s) Aliran Oksigen Gambar 10. Grafik pengujian open loop pada tekanan oksigen. Gambar 11. Kontroler logika fuzzy pada matlab. 90 100 110 120 130 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 Tekana n (k P a) waktu (s) Tekanan Oksigen
12. Aturan 12: IF error Aliran Positif  delta error Aliran PB AND  error  Tekanan  Positif  delta  error  Tekanan  PB THEN Servo Terbuka.
Dari  aturan  yang  telah  didapatkan,  maka  selanjutnya menentukan  predikat  masing–masing  aturan  dengan menggunakan metode Implikasi, yaitu  pengambilan keputusan atau konsekuen berdasarkan nilai minimum (MIN) antara  proposisi  anteseden  dengan  menggunakan  rumus berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑧  =  𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛𝑥 ◠ 𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛𝑦
=  𝑚𝑖𝑛 ( 𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛𝑥, 𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛𝑦) (1)

## 3) Komposisi Aturan
Komposisi aturan menggunakan fungsi MAX. Komposisi aturan  merupakan  kesimpulan  secara  keseluruhan  dengan mengambil  tingkat  keanggotaan  maksimum  dari  tiap konsekuen aplikasi fungsi implikasi dan menggabungkan dari semua kesimpulan masing – masing aturan. Sehingga didapat daerah solusi fuzzy menggunakan rumus sebagai berikut:
𝜇𝑠𝐹(𝑧)   =  𝜇𝑘𝐹1(𝑧) 𝘜 𝜇𝑘𝐹2(𝑧) 𝘜 𝜇𝑘𝐹3(𝑧) …  𝜇𝑘𝐹16(𝑧) (2)
4) Penegasan
Langkah  terakhir  dalam  proses  ini  adalah  defuzzyfikasi atau  disebut  juga  tahap  penegasan,  yaitu  untuk  mengubah himpunan fuzzy menjadi  bilangan real .  Input  dari  proses penegasan  ini  adalah  suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh dari komposisi aturan – aturan fuzzy , sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut.  Defuzzyfikasi  yang  digunakan  dalam menentukan nilai kadar ppm, aliran dan tekanan pada oksigen adalah  dengan  metode centroid .  Berikut  adalah  rumus perhitungan defuzzyfikasi dengan meode centroid:
𝑍 = ∫ 𝜇𝑥(𝑧)𝑧 𝑑𝑧 𝑏 𝑎 ∫ 𝜇𝑥(𝑧) 𝑑𝑧 𝑏 𝑎 (3)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian Rangkaian Sensor MPX 5700 Absolute Pressure
Pada  pengujian  sensor  ini  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa  akurat  nilai  dari  pembacaan  tekanan  dari  sensor MPX  5700  Absolute  Pressure.  Pengujiannya  dilakukan dengan cara membandingkan nilai pembacaan dari dua sensor MPX 5700 Absolute Pressure dengan alat ukur tekanan yaitu pressure  gauge.  Dari  pengujian  tersebut  akan  terlihat seberapa  akurat  pembacaan  tekanan  dari  sensor  MPX  5700 Absolute  Pressure  dengan  cara  melihat  seberapa  besar persentase  errornya.  Hasil  data  pengujian  sensor  tekanan terdapat dalam belum grafik pada Gambar 7.
Dari hasil pengujian diperoleh nilai pembacaan dua sensor tekanan MPX 5700 Absolute Pressure yang mendekati nilai hasil pembacaan pressure gauge tetapi masih terdapat sedikit eror.  Eror  yang  dihasilkan  pada  kalibrasi  dua  sensor  MPX 700  Absolute  Pressure  memiliki  rata-rata  5-7%  yang menandakan  bahwa  nilai  pembacaan  sensor  MPX  5700 Absolute Pressure kurang tepat.

## B. Pengujian Rangkaian Sensor MPX 5700 Absolute Pressure untuk Mencari Nilai Aliran
Pada  pengujian  sensor  ini  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa  akurat  nilai  dari  pembacaan  aliran  dari  perbedaan nilai  tekanan  yang  dibaca  oleh  dua  sensor  MPX  5700 Absolute  Pressure.  Pengujiannya  dilakukan  dengan  cara membandingkan nilai pembacaan dari dua sensor MPX 5700 Absolute  Pressure  dengan  alat  ukur  aliran  yaitu  regulator flowmeter.  Dari  pengujian  tersebut  akan  terlihat  seberapa akurat  pembacaan  tekanan  dari  dua  sensor  MPX  5700 Absolute  Pressure  dengan  cara  melihat  seberapa  besar persentase  errornya.  Hasil  data  pengujian  aliran  dengan memberikan set point tetap berupa aliran 5 Lpm terdapat pada Gambar 8.

## C. Pengujian Open Loop Sistem Sterilisator
Pengujian  secara  open  loop  bertujuan  untuk  mengetahui nilai pembacaan  sensor dan waktu yang paling optimal dan seberapa  stabil  kinerja  reaktor  ozon  dalam  menghasilkan kadar  ozon  serta  untuk  mengetahui  seberapa  pengaruh  laju aliran  dan  tekanan  dalam  menghasilkan  ozon  pada  reaktor ozon.  Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  masukan berupa laju aliran yang konstan sebesar 5 Lpm. Adapun hasil dari pengujian terdapat pada Gambar 9 dan Gambar 10.
Pada  Gambar  9  merupakan  grafik  respon  transient pengujian  open  loop  ketika  diberikan  nilai set  point aliran oksigen  sebesar  5  Lpm.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan respon  sistem  yang  kurang  stabil  dan  terdapat  undershoot yang  signifikan  yaitu  pada  nilai  aliran  4,11  Lpm. Perancangan  sistem  konfigurasi open  loop dilakukan  untuk mengetahui  response  time  dari  nilai  aliran  ozon  dan mengetahui rata-rata eror aliran yang dihasilkan yaitu 6,1%
Pada  Gambar  10  merupakan  grafik  respon  transient pengujian open loop ketika diberikan nilai set point tekanan ozon sebesar 120 kPa. Dari hasil pengujian didapatkan respon sistem  yang  kurang  stabil  dengan  nilai  yang  dihasilkan lumayan  jauh  dari  set  point  yang  diberikan.  Perancangan sistem  konfigurasi  open  loop  dilakukan  untuk  mengetahui response  time dari nilai  tekanan  ozon dan  mengetahui  rata- rata eror tekanan yang dihasilkan yaitu 4,8%.
Gambar  12.  Grafik  pengujian  aliran  oksigen  menggunakan  kontroler fuzzy.
Gambar 13. Grafik pengujian tekanan oksigen menggunakan kontroler fuzzy. 0 2 4 6 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 Ali ran (Lpm) Waktu Ke- Aliran Oksigen 100 150 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 Tekana n (k P a) Waktu Ke- Tekanan Oksigen

## D. Pengujian Performa Logika Fuzzy
Sistem  kontrol  aliran  dan  tekanan  oksigen  pada  reaktor ozon  harus  sesuai  dengan  kondisi  yang  telah  ditetapkan melalui  metode  logika  fuzzy.  Metode  logika  fuzzy  yang berdasarkan nilai input dari ozon untuk menghasilkan output. Hasil tersebut sesuai dengan aturan fuzzy yang telah dibuat.
Pada Gambar 11 merupakan tampilan utama logika fuzzy pada  Matlab.  Tampilan  utama  fuzzy  pada  matlab  ini  diatur sebagaimana  mestinya.  Dengan  4  input  yaitu  error  aliran, delta  error  aliran,  error  tekanan,  delta  error  tekanan  dan  1 output  berupa  servo.  Logika  fuzzy  pada  matlab  ini  sudah diatur dengan tipe metode mamdani.
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui nilai pembacaan sensor  dan  waktu  yang  paling  optimal  dan  seberapa  stabil kinerja  reaktor  ozon  dalam  menghasilkan  kadar  ozon  serta untuk mengetahui seberapa pengaruh laju aliran dan tekanan dalam  menghasilkan  ozon  pada  reaktor  ozon.  Pengujian dilakukan  dengan  memberikan  masukan  berupa  laju  aliran yang konstan sebesar 5 Lpm.
Pada Gambar 12 merupakan grafik respon transient ketika diberikan  nilai set  point aliran  oksigen  dari Regulator Flowmeter pada  tabung  oksigen  sebesar  5  Lpm.  Respon aliran  oksigen  keluaran  yang  dihasilkan  oleh  sterilisator dengan  kontroler  logika  fuzzy  ini  lebih  stabil  untuk mempertahankan  nilainya  sebesar  5  Lpm  dari  awal  sampai akhir  ( steady  state ).  Hasil  pengujian  tidak  mengalami undershoot yang signifikan yaitu hanya pada nilai 4,68 Lpm. Perancangan sistem konfigurasi Close loop dilakukan untuk mengetahui response  time dari  nilai  aliran  oksigen  dan mengetahui rata-rata eror aliran yang dihasilkan yaitu 4,3 %
Pada Gambar 13 merupakan grafik respon transient ketika diberikan  nilai  set  point  tekanan  oksigen  sebesar  120  kPa. Respon  tekanan  oksigen  keluaran  yang  dihasilkan  oleh sterilisator  dengan  kontroler  logika  fuzzy  ini  lebih  stabil untuk  mempertahankan  nilainya  sebesar  120  kPa  dari  awal sampai akhir (steady state).  Perancangan sistem konfigurasi Close  loop  dilakukan  untuk  mengetahui  response  time  dari nilai tekanan oksigen dan mengetahui rata-rata eror tekanan yang dihasilkan yaitu 3,9%.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan analisa data, maka dapat ditarik kesimpulan: (1) Hasil data dari pengujian laju aliran dan tekanan pada oksigen berbanding lurus dengan laju aliran sebesar 5 Lpm dan tekanan 120 kPa untuk menghasilkan kada ppm  ozon  yang  dibutuhkan  3  ppm.  (2)  Nilai  dari  aliran oksigen  yang  diambil  dari  perbedaan  nilai  tekanan menggunakan orifice  plate .  Pada  proses  kalibrasi  kedua sensor MPX  5700 Absolute Pressure  error yang  dihasilkan memiliki  rata-rata  5-7%  yang  menunjukkan  bahwa  nilai pembacaan  sensor  kurang  tepat.  (3)  Implementasi  sistem menggunakan logika fuzzy dapat membuat respon aliran dan tekanan oksigen yang dihasilkan dengan rata-rata eror aliran 4,3% dan eror tekanan 3,9% dibandingkan respon sistem saat tidak  menggunakan  logika  fuzzy  memiliki  rata-rata  eror aliran 6,1% dan tekanan 4,8% yang menunjukkan bahwa eror saat pengujian open loop lebih besar dari pengujian close loop dengan  menggunakan  logika fuzzy dikarenakan  terdapat pengaturan aliran dan tekanan menggunakan aktuator berupa servo valve untuk mengatur derajat bukaan katup agar sesuai dengan set point yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Suksri,  K.  Karnchanalekha,  K.  Tonmitra,  and  P.  Apiratikul,  “A Comparative  Study  on  Suitable  High  Voltage  Sources  for  Ozone Generation,” 2009  6th  Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Comput.  Telecommun. Inf.  Technol. ECTI-CON  2009 ,  vol.  1,  pp.  296–299,  2009,  doi: 10.1109/ECTICON.2009.5137012.
[2]  K. M. Passino And S. Yurkovich, Fuzzy Control . California: Addison Wesley Longman Inc, 1998.
[3]  M.  A.  Hady,  “Desain  dan  Implementasi  Sistem  Pengaturan  Fuzzy Untuk  Waktu  Pengapian  pada  Mesin  Pengapian  Busi,”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2011.
[4]  V.  Kaminskas,  “Adaptive  fuzzy  control  of  pressure  and  level,” Information  Technology  and  Control ,  vol.  38,  no.  3,  pp.  232–236, 2009.
[5]  Y.  Triawanto,  “Influence  Of  Variations  Of  Electrode  And  Dielectric Towards  Ozone  Production  And  Its  Application  For,”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[6]  K.  K.  K  Lam  and  M.  Phil,  “Ozone  Disinfection  of  SARS- Contaiminated Areas,” Hongkong: Enviro Labs Ltd . , 2005.
[7]  M. E. Dubuis et al. , “Ozone efficacy for the control of airborne viruses: Bacteriophage and norovirus models,” PLoS One , vol. 15, no. 4, pp. 1– 19, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0231164.