Abstrak —Dalam  budidaya  akuaponik,  kadar  oksigen terlarut  sangatlah  penting  karena  mempengaruhi  laju pertumbuhan  ikan  dan  tanaman.  Untuk  menjaga  kadar oksigen pada standar baku mutu air (set point), maka laju aerasi harus dimanipulasi dengan mengatur kerja pompa aerator.  Langkah  awal  adalah  dengan  mengetahui karakteristik pompa aerator terhadap peningkatan kadar oksigen  terlarut  pada  akuaponik.  Selanjutnya  algoritma fuzzy  logic  controller dibuat  dan  digunakan  untuk menentukan variabel manipulasi dari pompa aerator pada akuaponik.  Dengan  menggunakan  algoritma Fuzzy  Logic Controller , kontrol kadar oksigen terlarut dapat dikontrol dan didapatkan nilai maximum overshoot 1.27% , rise time 211 detik , settling time 575 detik , ess 0.07 mg/ L. Fuzzy Logic Contoller mampu  mengatasi  gangguan  dan  mengikuti perubahan set point yang diberikan. Dengan kontrol kadar oksigen  terlarut  pada  akuaponik,  terjadi  kenaikan  laju pertumbuhan ikan sebesar 0.21 gr dan peningkatan tinggi tanaman sebesar 1.2 cm selama 10 hari pengamatan.
Kata kunci—Oksigen terlarut (DO ), fuzzy logic controller (FLC), akuaponik, laju pertumbuhan.

## I. PENDAHULUAN
ERMASALAHAN  yang  dihadapi  dunia  saat  ini  adalah meningkatnya  populasi  manusia  yang  berakibat  pada tingginya  kebutuhan  pangan.  Untuk  mencukupi  kebutuhan pangan tersebut, telah dilakukan intensifikasi produksi pangan. Intensifikasi  produksi  berarti  mengekploitasi  tanah  dan  air secara  berlebihan  yang  berakibat  pada  degradasi  tanah  dan kelangkaan  air  [1].  Untuk  menghadapi  permasalahan  ini, dibutuhkan  proses  produksi  pangan  yang  berkelanjutan  dan meminimalisir efek negatif pada lingkungan.
Permasalahn  tersebut  diatasi  dengan  menggunakan recirculating  aquaculure  system (RAS)  yang  mampu mengurangi 90% penggunaan air dan mengurangi limbah yang dibuang  ke  lingkungan  [2].  Akuaponik  konvensional  atau disebut single  recirculating  aquaponic  system (SRAPS) merupakan sistem yang sangat kompleks. Hal ini dikarenakan tiga  organisme  yaitu  ikan,  tanaman,  dan  bakteri  nitrifikasi digabungkan  dalam  satu  sistem.  Sedangkan  masing-masing organisme  membutuhkan  kondisi  kualitas  air  yang  berbeda- beda  supaya  pertumbuhannya/  fungsinya  optimal  seperti kestabillan  pH  air,  kesetimbangan  nutrisi,  kandungan  fosfor, dan pengendalian hama [3]. Kadar oksigen terlarut (DO) juga
menjadi  salah  satu  variabel  yang  menjadi  faktor  yang mempengaruhi  hasil  produksi  ikan  dan  sayuran  serta  kinerja dari bakteri nitrifikasi dalam melakukan penguraian.
Pada  budidaya  ikan,  contohnya  ikan  nila,  perubahan  berat akhir secara signifikan terjadi dengan  menaikkan konsentrasi oksigen terlarut [4]. Pada kondisi hypoxia atau kadar oksigen kurang (3.5 mg/l) kemampuan ikan mencerna nutrisi menurun derastis  [5].  Dalam  budidaya  udang  vaname,  kenaikan  kadar oksigen  terlarut  dalam  kolam  meningkatkan  tingkat kelulushidupan dan keuntungan yang diperoleh [6]. Pada sisi tanaman  hidroponik,  kekurangan  oksigen  pada  akar  tanaman akan  menyebabkan  pertumbuhan  akar  dan  tanaman  menjadi buruk  serta  meningkatnya  resiko  terkena  penyakit  dan sebaliknya [7]. Laju pertumbuhan, berat akar, bentuk akar, luas daun, laju konsumsi air, dan hasil panen menurun dengan kadar oksigen yang rendah pada larutan nutrisi [8].
Sistem kendali kadar oksigen terlarut banyak dipakai pada instalasi pengolahan air limbah industri untuk mengoptimalkan proses  nitrifikasi  oleh  bakteri.  Metode  kontrol  yang  sering digunakan  dalam  sistem  kontrol  kadar  oksigen  terlarut  pada pengolahan  air  limbah  adalah fuzzy .  Karena  karakteristik dinamik  kadar  oksigen  terlarut  tidak  linear  dan  dipengaruhi oleh banyak disturbance seperti temperatur [9].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah-langkah dalam pengerjaan  Studi ini digambarkan dalam diagram alir seperti pada Gambar 1. Adapun metodologi penelitian pada Studi ini, antara lain:

## Rancang Bangun Sistem Pengendali Kadar Oksigen Terlarut dengan Algoritma Fuzzy Logic Controller pada Budidaya Akuaponik
Alberto Riolly Cahyantara dan Hendra Cordova Departemen Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : hcordova@ep.its.ac.id
P
Gambar 1. Diagram alir penelitian

## A. Perancangan Akuaponik
Desain akuaponik terbagi menjadi dua bagian, yaitu kolam untuk  media  pertumbuhan  ikan  di  bagian  bawah  dan  tempat media  tanam  serta  satu  ember  tambahan  sebagai sump  tank yang  berfungsi  supaya  air  pada  kolam  ikan  tidak  naik  turun. Ukuran kolam ikan adalah 63 x 63 x 50 cm dengan atau setara dengan 225 liter air. Dimensi media tanam adalah 105 x 70 x 16 cm atau setara dengan 110 liter, dimana 30% atau 35 liter adalah  air  dan  75  liter  merupakan  media  tanam  berupa  pasir malang (pasir hitam dengan butiran yang besar). Pasir malang dipilih karena  meliliki specific surface area yang besar yaitu 280 m 2 /m 3 yang bagus untuk perkembangan bakteri pengurai. Ukurannya  cukup  besar  sehingga  air  bisa  mengalir  dengan lancar. Sump tank yang digunakan  memiliki  volume 40 liter. Akuaponik akan diisi dengan 32 ikan nila dan 35 sayur sawi.
Gambar 2. Desain Kolam Akuaoponik
Sirkulasi  air  pada  akuaponik  adalah ebb  and  flow atau pasang surut, yaitu air akan dipompa dari sump tank menuju ke media tanam. Setelah media tanam terisi penuh oleh air pada batas  yang  ditentukan, bell  siphon yang  ada  di  tengah  akan
menghisap air pada pada media tanam hingga air pada media tanam  hampir  kosong.  Kemudian  pengisian  akan  terjadi  lagi dan terus berulang pasang surut.

## B. Perancangan Sistem Kontrol DO
Sistem  kontrol  DO  mulai  bekerja  dengan  melakukan pengukuran (measured value) dari variabel proses (PV) yang ingin dikendalikan yaitu oksigen terlarut dengan menggunakan sensor DO galvanik.

## Gambar 3. Diagram Blok Sistem Pengendalian Kadar DO
Nilai pengukuran akan dibandingkan dengan setpoint (SP) yaitu nilai DO yang diinginkan, sehingga akan diketahui nilai error atau kesalahannya. Kesalahan akan masuk ke controller sebagai input dan  kemudian  diproses  untuk  menghasilkan sinyal  perintah  berupa  variabel  manipulasi  (MV)  ke  aktuator yaitu pompa aerator. MV berupa berapa banyak pompa yang harus dinyalakan, dimana keputusan tersebut diambil dengan menggunakan  algoritma fuzzy  logic  controller .  Berapa banyaknya pompa berarti berapa banyak laju aliran (flowrate) oksigen  yang  diinjeksikan  ke  air.  Dengan  demikian  proses variabel,  kadar  oksigen  terlarut  akan  terus  terkoreksi  dan terjaga pada nilai setpoint yang diinginkan.

## C. Pengujian Karakteristik Sistem
Karakteristik  sistem  dilakukan  dengan  eksperimen  atau percobaan. Percobana dilakukan dengan memanipulasi pompa aerator dengan berbagai kondisi. Grafik perubahaan DO pada akuaponik yang dipengaruhi oleh pompa aerator kemuad
Gambar  4.  Respon  Perubahan  DO  dengan  Menyalakan  (a)  1  Pompa,  (b)  2 Pompa, dan (c) 3 Pompa Selama 3 Menit.

## D. Perancangan Algoritma Fuzzy
Penelitian  ini  menggunakan  logika fuzzy dengan  metode Mamdani karena membutuhkan kesimpulan (consequent) dan fungsi keanggotaan keluaran berupa fuzzy sets yang memiliki
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2  (2017),  2337-3520 (2301-928X Print)                                                                A648
range  nilai  pada  tiap  fungsi  keanggotaannya.  Terdapat  3 tahapan  perancangan  logika fuzzy yaitu  fuzzifikasi, fuzzy inference engine , dan defuzzifikasi. Fuzzy  inference  system untuk  sistem  pengendali  kadar oksigen  terlarut  terdiri  dari  dua  masukan  dan  satu  keluaran. Variabel yang menjadi masukan FIS adalah error DO (selisih antara  nilai  DO  terukur  dengan set  point )  dan  %  saturasi (berapa  nilai  kadar  DO  terukur  dibandingkan  nilai  jenuhnya, pada  suhu  tertentu).  Dari  kedua  variabel  tersebut,  FIS  akan menghasilkan  sebuah  keluaran  berupa  jumlah  pompa  aerator yang  dinyalakan  untuk  meningkatkan  kadar  oksigen.  FIS sistem pengedali DO ditunjukkan oleh Gambar 5.
Gambar 5. FIS Sistem Pengendali DO

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Uji Open Loop
Penurunan  kadar  oksigen  dalam  air  diukur  sebagai  fungsi waktu. Dapat diamati bahwa penurunan terjadi mulai dari 5.9 mg/L  menjadi  3.9  mg/L  selama  2060  detik.  Sehingga  dapat diperkirakan bahwa satu ikan nila berumur 3 bulan  memiliki laju konsumsi kadar oksigen sebesar 0.728 x 10 -3 mg/L/menit untuk  beraktifitas.  Supaya  penurunan  kadar  oksigen  terlarut tersebut bisa kembali naik, dibutuhkan adanya sistem kontrol menggunakan aerator untuk mensuplai oksigen dalam air.

## Gambar 6. Perubahaan EC disebabkan oleh ikan
Setelah  terjadi  penurunan  ikan,  maka  diberi  perlakuan berupa dinyalakan 1 pompa sampai mencapai steady steate dan dimatikan  kembali  seperti  terlihat  pada  Gambar  6.  Dengan menggunakan 1 pompa. Kadar oksigen dalam air mampu naik dari 3.9 mg/L menjadi 5.5 mg/L selama 20 menit. Dan ketika pompa  dimatikan  DO  akan  turun  kembali  karena  digunakan oleh ikan.
Gambar 7. Perubahaan DO disebabkan oleh pompa aerator

## B. Uji Closed Loop
Pengujian closed  loop dilakukan  dengan  merubah  setpoint DO  (tracking  setpoint)  dan  dengan  memberikan disturbance pada  air  kolam  berupa  air  dengan  kadar  dissolved  oksigen rendah yaitu air bekas ikan sebesar 10 L, 20 L, dan 30 L.
Gambar 8. Tracking set point DO dari 4.5 mg/L menuju 5,5 mg/L, menuju 6 mg/L
Pengujian  sistem  kontrol  dimulai  dengan  dengan  air akuaponik  yang  steady  pada  kadar  oksigen  2,5  mg/L.  Saat sistem  kontrol  dijalankan  di menit  pertama,  dengan  set  point 4,5  mg/L,  DO  bergerak  naik  mengikuti  setpoint  yang diberikan.  Pada  menit  ke  5,  setpoint  mampu  dicapai  dengan overshoot  sebesar  3,5  %.  Setelah  12  menit,  DO  mencapai steady  state .  Kemudian  set  point  dinaikkan  lagi  menjadi  5,5 mg/L.  DO  kemudian  mampu  mengikuti  perubahan  setpoint yang  diberikan.  Nilai  overshoot  didapatkan  kecil  yaitu  2,8% dengan rise time 174 detik. Ess juga sangat kecil sebesar 0,05 mg/L  yang  dicapai  pada  menit  ke  9,6.  Perubahan  setpoint kembali  dilakukan  menju  6  mg/L.  Pada  set  point  6  mg/L, sistem  kontrol  cukup  kesulitan  mencapai  set  point.  Hal  ini dikarenakan % saturasi dari DO sudah diatas 75% yang artinya cukup  sulit  untuk  menambahkan  oksigen  ke  dalam  air. Didapatkan setting time sebesar 10 menit. Namun ketika sudah mencapai steady state , maka ess cukup kecil yaitu 0.15 mg/L. Secara  keseluruhan  sistem  dalam  mengikuti  perubahan set point yang diberikan dengan performa yang cukup baik.
Gambar 9. Respon DO terhadap disturbance 10 L
Berdasarkan hasil uji dengan gangguan, dapat dilihat bahwa DO yang turun sampai 4.4 mg/L mampu naik pada set point 5 mg/L  kembali  dengan  adanya  osilasi.  Hal  ini  dikarenakan karakteristik oksigen yang memerlukan waktu untuk terdifusi. Di menit ke 8, oksigen sudah cukup stabil. Dengan demikian performa sistem kontrol cukup baik. Performa sistem kontrol sebagai berikut settling time (ts) = 524 detik, error steady state (ess)  =  0.12  mg/L, maksimum  overshoot =  3.8%.  Setelah mencapai steady  state ,  rata-rata error DO  adalah  0.11  mg/L, dimana masih dibawah dalam batas toleransi yaitu 5%.
C. Perbandingan dengan Kontrol On/off
Gambar 10. Perbandingan respon DO dengan fuzzy dan on/off (4 pompa)
Perbandingan  menunjukkan  bahwa  respon  DO  dengan control on/off mengalami osilasi walaupun memiliki rise time yang  lebih  cepat.  On/off  juga  memilki  overshoot  yang  lebih tinggi yaitu 4,54%. Sedangkan kontrol fuzzy memiliki respon yang baik dengan nilai settling time sebesar 574 s, maximum overshoot 1,27%, dan error steady state 1%.
D. Laju Pertumbuhan Akuaponik
Untuk  mengetahui  pengaruh  penggunaan  sistem  kontrol, dilakukan  pengukuran  terhadap  pertumbuhan  ikan  dan tanaman. Pengukuran dilakukan selama selang waktu 10 hari dengan  paramater  pertambahan  berat  ikan  dan  pertambahan tinggi tanaman.
Dari  Tabel  3.1,  untuk  DO  yang  dikendalikan  terjadi peningkatan berat ikan sebesar 2.1 gr atau 2.9% dibandingkan dengan  DO  yang  tidak  dikendalikan  per  10  ekor  selama  10 hari. Dari Tabel 3.2, untuk DO yang dikendalikan, didapatkan pertambahan  tinggi  tanaman  rata-rata  sebesar  1,2  cm dibandingkan  dengan  DO  yang  tidak  dikendalikan  atau  naik 11% .
Tabel 1.

## Perbandingan Laju Pertumbuhan Ikan
Hari ke-1 Hari ke-10 Hari ke-1 Hari ke-10 1 7.3 8.1 6.8 7.1 2 7.2 7.8 7.3 7.7 3 7.1 7.6 7.4 7.9 4 7.2 7.7 7.4 7.9 5 7.2 8.0 7.1 7.6 6 7.1 7.6 6.9 7.4 7 7.3 8.1 7.0 7.4 8 7.3 8.1 7.2 7.6 9 6.8 7.6 6.9 7.3 10 6.9 7.5 6.9 7.3 Total (gr) 71.4 78.1 70.9 75.2 Perubahan (gr) 6.7 4.3 Rata-rata (gr) 0.67 0.43 Sample Ikan Panjang Tubuh (cm) Dikendalikan Tidak Dikendaliakan
Tabel 2.
Perbandingan Laju Pertumbuhan Ikan

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  yang  telah  dilakukan, kesimpulan dari studi ini adalah sebagai berikut:
 Sistem  kontrol  kadar  oksigen  terlarut  menggunakan kontrol  logika  fuzzy,  berhasil  mengendalikan  kadar oksigen terlarut pada perubahan setpoint yang diberikan dan mengatasi gangguan dengan baik dengan performansi  berupa overshoot maksimum  1.27%,  rise time 211 detik, setling time 574 detik, ess 0.07 mg/ L atau 1%.
 Penggunaan  sistem  pengendali  kadar  oksigen  terlarut pada akuaponik berhasil meningkatkan laju pertumbuhan ikan  2.1  gram  per  sepuluh  ekor  dan  peningkatan  tinggi tanaman rata-rata 1.2 cm selama jangka waktu 10 hari.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. and A. O. of the U. Nations, The State of the World’s Land and Water  Resources  for  Food  and  Agriculture .  London:  Earthscan, 2011.
[2] S. T. S. dan B. J. V. M. B. Timmons, J. M. Ebeling, F. W. Wheaton, Recirculating aquaculture . 2007.
[3] U.  M.  dan  K.  V.  R.  S.  Goddek,  B.  Delaide,  “Challenges  of Sustainable and Commercial Aquaponics,” Sustainability , vol. 7, pp. 4199–4224, 2015.
[4] S.  E.  P.  dan  G.  Tziha,  “Blue  tilapia  (Oreochromis  aureus)  growth rate in relation to dissolved oxygen concentration under recirculated water conditions,” Aquac. Eng. , vol. 15, no. 3, pp. 181–192, 1996.
Hari ke-1 Hari ke-10 Perubahan Hari ke-1 Hari ke-10 Perubahan
1 9.90 11.43 1.53 9.99 11.28 1.29 2 10.11 12.15 2.04 10.26 11.19 0.93 3 9.87 12.24 2.37 9.84 11.04 1.20 4 10.20 12.93 2.73 9.87 10.80 0.93 5 10.01 12.675 2.67 10.23 11.28 1.05 Rata-rata 2.3 Rata-rata 1.1 /hari 0.2268 /hari 0.108 Sample Tanaman Tinggi Tanaman (cm) Dikendalikan Tidak Dikendaliakan
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2  (2017),  2337-3520 (2301-928X Print)                                                                A650
[5] J. W. S. dan J. A. V. K. T. Tran-Ngoc, N. T. Dinh, T. H. Nguyen, A. J. Roem, “Interaction between dissolved oxygen concentration and diet composition on growth, digestibility and intestinal health of Nile tilapia  (Oreochromis  niloticus),” Aquaculture ,  vol.  462,  pp.  101– 108, 2016.
[6] D.  B.  R.  dan  C.  E.  B.  W.  McGraw,  D.  R.  Teichert-Coddington, “Higher  minimum  dissolved  oxygen  concentrations  increase penaeid shrimp yields in earthen ponds,” Aquaculture , vol. 199, pp.
311–321, 2001.
[7] Y.  T.  dan  R. R.  B. M. Cherif,  “Effect  of  oxygen  concentration  on plant  growth,  lipidperoxidation,  and  receptivity  of  tomato  roots  to Pythium F under hydroponic conditions,” Eur. J. Plant Pathol. , vol. 103, no. 3, pp. 255–264, 1997.
[8] H. R. G. dan R. J. Kempton, “The oxygen content of flowing nutrient solutions  used  for  cucumber  and  tomato  culture,” cientia  Hortic. , vol. 20, pp. 23–33, 1997.
[9] I. S. dan N. Mozes, “A note on oxygen supply in RAS: The effect of water temperature,” Aquac. Eng. , vol. 50, pp. 45–54, 2012.