## Sistem Kendali Level Ketinggian Air Berbasis Fuzzy Control Menggunakan Simulink
Fani Kurniawan 1 , Yulian Zetta Maulana 2 , Risa Farrid Christianti 3
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 fanikurniawan9@gmail.com, 2 yulian@ittelkom-pwt.ac.id, 3 risa@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Teknologi  zaman  sekarang  menunjukan  perkembangan  yang  sangat  signifikan  pada sistem otomasi. Pengisian air dalam suatu tangki merupakan proses yang yang banyak digunakan di industri minyak. Proses pengisian dan pembuangan air di dalam tangki air dalam keadaan tertutup akan menyulitkan bagi operator untuk mengontrol ketinggian level  air  dalam  tangki.  Karena  itu  penulis  akan  membuat  suatu  sistem  untuk mengendalikan  level  ketinggian  air  menggunakan  pengontrol  fuzzy.  Untuk mendapatkan nilai fuzzifikasi dari perbedaan nilai set point dan defuzzifikasi terhubung ke  pompa  motor.  Sistem  perancangan  fuzzy  didapat  dengan  membuat  metode, fuzzifikasi,  defuzzifikasi,  dan  rule.  Penggunaan  sensor  ultrasonik  pada  saat  percobaan menimbulkan  lonjakan  nilai  yang  diakibatkan  karena  sensor  ultrasonik  belum mendeteksi  air,  tetapi  tidak  berpengaruh  signifikan  pada  respon  level  ketinggian. Pengendali  saat  valve  dibuka  memiliki  efek  pada  respon  yang  dihasilkan,  semakin dibuka valvenya maka bentuk respon yang dihasilkan kurang bagus tetapi untuk sistem tetap  stabil.  Untuk  output  fuzzy  akan  dihubungkan  ke  PLC,  lalu  dari  PLC  akan dihubungkan  ke  Kepserver  dan  tangki  untuk  mengatur  kecepatan  aliran  ke  tangki. Untuk  menghubungkan  Matlab  dengan  perangkat  PLC  menggunakan  Kepserver. Performa terbaik terdapat pada pengujian respon bukaan valve 2x pengurangan dengan jangjkauan  fuzzifikasi  8000-24000  sedangkan  untuk  nilai  performa  rise  time  66,458  s, settling time 110 s, error steady state -2%, dan overshoot 9%.
Kata kunci: fuzzy, sensor level, PLC, software OPC, Simulink, DC servo motor

## Abstract
Today's technology shows very significant developments in automation systems. Filling water in a tank is a process that is widely used in the oil industry. The process of filling and draining water in a closed water tank will raise difficulty for the operator to control the water level in the tank. Therefore, we will create a system to control the water level using a fuzzy controller. To get the value of fuzzification from the difference in the value of the set point and defuzzification connected to the motor pump. Fuzzy design system was  obtained  by  making  methods,  fuzzification,  defuzzification,  and  rules.  The  use  of ultrasonic sensors during the experiment caused a spike in value because the ultrasonic sensor had not detected water but had no significant effect on the response to altitude levels. When the valve is opened, the controller has an effect on the resulting response. The  more  the  valve  is  opened,  the  worse  the  response  will  be  but  the  system  remains stable.  The  fuzzy  output  will  be connected  to  the  PLC  which  will  be  connected  to  the Kepserver and tank to regulate the flow rate to the tank. Matlab is connected with PLC devices using Kepserver. The best performance is found in the 2× reduction valve opening
response test with a fuzzification range of 8000-24000 while the performance value of time rise is 66.458 s, settling time is 110 s, steady state error is -2%, and overshoot is 9%.
Keywords: fuzzy, level sensor, PLC, OPC software, Simulink, DC servo motor

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  di  bidang  teknologi  khususnya  bidang  elektro,  menunjukkan perkembangan  yang  sangat  signifikan  seperti  sistem  otomasi  pada  pengisian  air  dalam suatu  tangki  merupakan  proses  yang  secara  luas  banyak  digunakan  seperti  perubahan level cairan di air, minyak dan cairan kimia lainnya. Proses pengisian atau pembuangan air dalam tangki, sekarang banyak digunakan di sistem industri yang membutuhkan. Proses pengisian  dan  pembuangan  air  atau  cairan  di  dalam  tangki  air  dalam  keadaan  tertutup akan  menyulitkan  bagi  operator  atau  pengguna  untuk  mengetahui  level  ketinggian  air dalam suatu tangki air [1].
Berdasarkan pemaparan diatas, penulis mengambil salah contoh permasalahan pada sebuah  alat  water  level  di  suatu  pabrik  baik  pabrik  kimia,  kilang  minyak,  minuman  dan sejenisnya yang menggunakan tangki. Pada tangki yang dalam keadaan tertutup dan tidak dibekali  dengan  sistem  otomasi  maka  akan  menyulitkan  bagi  operator  dan  pengguna untuk  mengetahui  level  ketinggian  air  atau  cairan  di  dalam  suatu  tangki.  Pada  kasus tersebut  maka  diperlukan  pengembangan  pada  alat  water  level  supaya  memudahkan operator  dan  pengguna  dalam  pemantauan  level  ketinggian  air  pada  tangki,  sehingga berdampak pada kenyamanan dan efisiensi bagi operator dan pengguna.
Pada  penelitian  ini  akan  membahas  tentang  sistem  yang  berfungsi  untuk menyelesaikan masalah tersebut. Sistem level ketinggian air menggunakan teknologi fuzzy control. Logika fuzzy tidak memiliki ketergantungan pada variabel-variabel proses kendali sehingga  pengendali  ini  banyak  digunakan  pada  sistem  yang  memiliki  sifat  tidak  linear dan perilaku  dinamik yang berubah terhadap waktu  [2]. Fuzzy memiliki 2 metode yaitu metode mamdani dan metode sugeno, metode mamdani itu sendiri merupakan metode yang  berguna  untuk  penarikan  kesimpulan  atau  suatu  keputusan  terbaik  dalam permasalahan yang tidak pasti, sedangkan metode sugeno hampir sama dengan metode mamdani  hanya  saja  outputnya  bukan  himpunan  fuzzy  tetapi  berupa  konstanta  atau persamaan linear. Pada penelitian ini penulis menggunkan metode mamdani dikarenakan metode mamdani berupa himpunan fuzzy dan hasilnya berbentuk range.
Pada  penelusuran  yang  dilakukan  oleh  penulis,  terdapat  sebuah  riset  terkait  sistem fuzzy  control  untuk  mengukur  level  ketinggian  air  menggunakan  Simulink.  Hanya  saja beberapa  riset  masih  menggunakan  pengontol  PID  (Proportional  Integral  Derivative)  dan belum  menggabungkan  Simulink  Matlab  dengan  water  levelnya.  Maka  dari  itu  penulis merancang  sebuah  sistem  untuk  mendapatkan  level  ketinggian  air  dengan menggabungkan  water  level  dan  menggunakan  Simulink  yang  digunakan  untuk melakukan semua proses yang dijadikan sebagai proses mendapatkan level ketinggian air yang stabil.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Programmable  Logic  controller  (PLC)  yang  akan dihubungkan  ke  Kepserver.  Kemudian  dari  Kepserver  akan  mengirimkan  data  output tegangan analog dan  output tegangan sensor  level  ke Simulink Matlab  yang selanjutnya akan diproses bersama fuzzy control dan kemudian akan mendapatkan keluaran yang akan dijadikan  sistem  stabilnya  pada  level  ketinggian  air.  Sebelum  melakukan  percobaan, penulis melakukan kalibrasi sensor level dan mencari nilai set point yang bertujuan untuk mengetahui pembuatan pada konfigurasi PLC sebagai stabilnya sistem dan juga sebagai
masukan pada kecepatan DC servo motor. Sedangkan alat water level  untuk mengetahui outputnya apakah level ketinggian air stabil sesuai dengan perancangan atau tidak.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Kendali Logika Fuzzy
Sistem  fuzzy  merupakan  sistem  pengontrol  yang  berdasar  pengetahuan  (Knowledge Based  System)  atau  berdasar  aturan  (Rule  Based  System). Bagian  utama  sistem  fuzzy  yaitu dasar  pengetahuan  yang  terdiri  atas  aturan-aturan  JIKA-MAKA.  Dasar  kendali  logika fuzzy  terdiri  dari  fuzzifikasi  yang  merupakan  pemetaan  ruang  input  dan  ruang  output. Basis pengetahuan, yang berisi aturan-aturan fuzzy yang digunakan untuk pengendalian skalar,  berdasarkan  logika  dan  intuisi  manusia,  mekanisme  fuzzy  reasoning,  decision making logic, inferensi fuzzy yang menggunakan berbagai logika fuzzy seperti logika AND, OR, dan NOT. Defuzzifikasi merupakan proses perubahan nilai fuzzy ke bentuk nilai crisp [3].
Di dalam logika fuzzy terdapat 2 metode yaitu metode mamdani dan metode sugeno. Metode  mamdani  merupakan  salah  satu  bagian  dari  fuzzy  inference  sistem  yang digunakan  untuk  penarikan  kesimpulan  atau  suatu  keputusan  terbaik  dalam permasalahan yang tidak pasti. Sedangkan metode sugeno, metode inferensi fuzzy untuk aturan yang direpresentasikan dalam bentuk IF-THEN di mana output sisten tidak berupa himpunan fuzzy melainkan berupa konstanta atau linier.

## 2.2 Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan kesepakatan yang digunakan untuk dasar himpunan fuzzy pada universal U dari bilangan riil. Fungsi keanggotaan yang sering digunakan yaitu S-function, 𝜋 -function, triangular, trapezoid, exponential, klir dan folger [4]. Representasi Linear Naik ketika  kenaikan  himpunan  dimulai  pada  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotannya  nol  bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotannya lebih tinggi. Representasi Linear Turun garis  lurus dimulai  dari domain dengan  derajat  keanggotannya  tertinggi  pada  sisi  kiri,  dan  bergerak  menurun  ke  nilai domain yang memiliki derajat keanggotannya lebih rendah. Representasi Kurva Segitiga merupakan representasi gabungan antara dua garis linear pada membership function kurva segitiga  berdasarkan  jenis  type  tirmf.  Representasi  Kurva  Trapesium  merupakan  bentuk reprentasi kurva segitiga hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotannya 1  dan  pada  membership  function  yang  digunakan  trapesium  dengan  type  trapmf. Representasi  Kurva  Bentuk  S  adalah  kurva  pertumbuhan  dan  penyusunan  merupakan kurva-S  yang  berhubungan  dengan  kenaikan  dan  penurunan  permukaan  secara  tidak linear.

## 2.3 Simulink
Simulink  adalah  merupakan  software  Matlab  yang  berbasis  notasi  diagram  blok. Menggunakan Simulink untuk membuat model sistem nonlinear yang kompleks, model Simulink  dapat  menyertakan  komponen  kontinyu  dan  diskrit.  Model  Simulink  dapat menghasilkan animasi grafis yang menunjukkan kemajuan simulasi secara visual, secara signifikan  meningkatkan  pemahaman  tentang  perilaku  sistem.  Di  masa  lalu  untuk mengembangkan  model  komputer  sistem  dinamik  dimulai  dari  diagram  blok diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  pemrograman.  Praktek  ini  melibatkan  duplikasi  usaha,
karena sistem dan pengontrol harus dijelaskan dua kali sekali dalam bentuk diagram blok dan dalam bahasa pemrograman [5].

## 2.4 PLC (Progammable Logic Controller)
PLC merupakan suatu rangkaian elektronik yang bisa bekerja berbagai fungsi kontrol pada  suatu  level-level  yang  rumit.  PLC  juga  dapat  diprogram,  dikendalikan,  dan dioperasikan oleh user atau operator. Pada program PLC digambarkan dengan garis pada diagram ladder. Keuntungan dari PLC itu sendiri yaitu pemantauan dilakukan dari jarak jauh, mengurangi terjadi kesalahan yang disebabkan oleh human error, dll [6].

## 2.5 OPC (OLE For Process Control)
OLE  merupakan  kependekan  dari  Object  Linking  and  Embedding.  OLE  sendiri merupakan  teknologi  yang  dapat  menampilkan  suatu  objek  dari  program  aplikasi  lain, OLE  sendiri  dibagi  2  jenis  yaitu  linking  sebagai  hubungan  antara  kedua  aplikasi  dan embedding  untuk  memperbaharui  data  jika  ada  perubahan  data.  OPC  merupakan  suatu konektivitas  yang  digunakan  untuk  memberikan  informasi  secara  bergantian  antara hardware pada suatu plant dengan software yang digunakan untuk memantau [7]. OPC juga dirangkai untuk menjembatani berbagai software yang berbasis Windows dengan perangkat maupun aplikasi dengan tujuan untuk kontrol proses.

## 2.6 Sistem Tangki
Sistem tangki terdiri dari katup air, tangki , sensor level, dan controller [8]. Ketinggian air dalam tangki dideteksi dengan sensor level dan dikonversi ke dalam sinyal yang dapat diterima  oleh  controller.  Untuk  mencari  nilai  error  dan  perubahan  kesalahan  dengan membandingkan sinyal level dengan nilai level yang dikehendaki. Untuk mengendalikan level  cairan  dalam  tangki  bisa  dengan  cara  mengatur  bukaan  valve  yang  dikonfigurasi sesuai dengan aturan fuzzy sugeno.

## 2.7 Arduino Uno
Arduino  Uno  yaitu  sebuah  papan  board  yang  menggunakan  mikrokontroller ATmega328.  Pada  Arduino  Uno  memiliki  14  pin  input  atau  output,  di  mana  6  pin  di antaranya dapat digunakan sebagai keluaran Pulse Widht Modulation (PWM), 6 pin input analog, satu akses koneksi Universal Serial Bus (USB), kabel power, dan tombol reset [9].
Gambar 1. Arduino Uno

## 2.8 PWM to Voltage
PWM  to  Voltage  adalah  sistem  mengubah  input  sinyal  PWM  0-5  V  menjadi  output analog  0-10  V.  Seluruh  sistem  dapat  dialiri  daya  dari  catu  daya  DC  15-24V  (>500mA). Frekuensi modulasi lebar pulsa input yang direcomendasikan adalah 500Hz +/- 2% [10].

## Gambar 2. PWM to Voltage

## 2.9 Sensor Ultrasonik
Sensor  ultrasonik  adalah  jenis  sensor  yang  memanfaatkan  sebuah  pancaran gelombang.  Sensor  ultrasonik  terdiri  dari  berbagai  rangkaian  pemancar  ultrasonik  yang disebut  juga  transmiter  dan  rangkaian  penerima  ultrasonic  atau  yang  sering  disebut receiver  output.  Sensor  ultrasonik  merupakan  jenis  sensor  outputnya  berupa  pulsa  yang mempersentasikan  jarak.  Cara  kerja  sensor  ultrasonik  yaitu  dari  sebuah  pantulan  suatu gelombang  sehingga  dapat  digunakan  untuk  menafsirkan  jarak  suatu  benda  dengan frekuensi tertentu [11].
Gambar 3. Sensor ultrasonik

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Perangkat Keras (Hardware)
Perangkat keras yang digunakan dalam penelitian ini yaitu miniatur plant tangki, PLC Schneider, Arduino Uno, sensor ultrasonik, PWM to Voltage dan juga laptop.

## 3.2 Perangkat Lunak (Software)
Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Software Matlab, Schneider electric SoMachine Basic, Kepserver, dan Arduino IDE yang akan digunakan dalam pada penelitian sebagai berikut:
1. Matlab, Matlab yang akan dijadikan sebagai simulasi, analisis, dan juga dihubungkan ke  miniatur  plant  tangki  dan  tangki  digunakan  untuk  dalam  mengukur  level ketinggian air. Matlab banyak digunakan dalam penelitian di bidang pengembangan sistem,  desain,  dan  lain-lain.  Pada  penelitian  ini  untuk  perancangan  sistem  atau simulasi berbasis Simulink yang terdapat pada matlab. Simulink yang akan digunakan untuk pemodelan sistem level ketinggian air berbentuk blok diagram yang nantinya hasilnya dapat dilihat bentuk gelombang melalui icon scope dan bisa dilihat melalui miniatur plant tangki.
2. Schneider Electric SoMachine Basic yang digunakan sebagai software untuk membuat ladder  program  pada  PLC  dengan  tipe  modicon  M221,  software  ini  juga  digunakan sebagai untuk mengkonfigurasi dan mengkomunikasikan seluruh alat yang terhubung dengan kontrol, logika, HMI dll. Pada penelitian ini untuk memprogram PLC berbasis Schneider  electric  SoMachine  Basic  yang  akan  memprogram  PLC  sesuai  dengan penelitian yang akan dibuat nanti.
3. Kepserver  merupakan  software  yang  digunakan  sebagai  penghubung  bagi  OPC. Kepserver nantinya akan menghubungkan PLC dengan Matlab dengan mengirimkan data sesuai yang terdapat pada PLC.
4. Arduino  IDE,  menggunakan  Arduino  IDE  sebagai  media  untuk  mengkoneksikan sebuah perintah-perintah yang akan dirancang agar mikrokontroller dapat mendeteksi nilai yang dihasilkan dari sensor ultrasonik.

## 3.3 Diagram Blok Sistem

## Gambar 4. Diagram blok sistem
Pada Gambar 4 merupakan diagram blok hubungan antar hardware pada penelitian ini. Hubungan  antar  hardware  dimulai  dari  miniatur  plant  tangki  yang  terhubung  ke  sensor ultrasonic. Pada penelitian ini sensor yang digunakan yaitu sensor ultrasonik yang akan mengukur level ketinggian air pada tangki. Sensor ultrasonik dikoneksikan dan diprogram melalui  software  Arduino  IDE  untuk  mengukur  waktu  delay  pantulan  kemudian  akan dikonversi oleh Arduino Uno menjadi tegangan. Selanjutnya output PWM Arduino Uno akan  dihubungkan  melalui  PWM  to  Voltage  untuk  memberikan  tegangan  yaitu  dari  0 sampai  5  volt  yang  kemudian  akan  dikonversi  oleh  PWM  to  Voltage  dengan  output tegangan 0-10 volt.
Pada  output  PWM  to  Voltage  akan  dihubungkan  pada  PLC  untuk  mengirimkan tegangan 0-10 volt. Kemudian PLC nantinya akan mengirim dan menerima data dari PC yaitu data untuk OPC dan Matlab, kemudian PLC juga mengirimkan sinyal ke motor DC yang digunakan untuk mengatur flow air, motor DC akan terhubung ke water level pada miniatur plant tangki.

## 3.4 Perancangan Pengendali Logika Fuzzy
1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi dilakukkan dengan tujuan untuk memberikan nilai level ketinggian sesuai yang  diinginkan  oleh  penulis.  Input  yang  digunakan  1  masukan,  masukan  akan  diberi nama  tegangan.  Dalam  input  akan  diatur  berapa  fungsi  keanggotaan  mulai  dari  range, parameter, type, dan juga diatur untuk current membership function yang akan digunakan nantinya. Input dari penelitian ini merupakan tegangan analog yang terhubung ke PLC.
2. Rule
Rule  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membuat  semua  sistem  bekerja  dengan  stabil, mulai  dari  input  dan  defuzzifikasi.  Rule  sangat  penting  karena  di  sini  akan  mengetahui berhasilnya atau tidak, walaupun memasukan bebas rule-nya tetapi jika tidak tepat akan berakibat sistem tidak berjalan dengan sesuai keinginan.  Rule di penulisan ini bertujuan
untuk mendapatkan output level ketinggian air yang yang stabil dan akurat sesuai dengan tujuan penulisan ini.
3. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membuat  keadaan  kecepatan  motor dalam keadaan bergerak melambat, sedang, dan mempercepat. Pada defuzzifikasi diatur nilai  fungsi  keanggotannya  dari  range,  parameter  dan  juga  tipe  mana  yang  lebih  cocok digunakan  untuk membuat sistem stabil.  Defuzzifikasi penelitian ini akan terhubung ke DC servo motor yang mengatur kecepatan aliran pada tangki.

## 3.5 Diagram Blok Simulink
Gambar 5. Diagram blok Simulink
Pada Gambar 5 merupakan diagram blok untuk pengujian pada penelitian ini, mulai dari  blok  step  sebagai  masukan  dan  nilai  masukan  didapatkan  dari  nilai  set  point. Sedangkan untuk blok  OPC Read digunakan sebagai masukan nilai sensor yang nantinya akan masuk ke blok subtract,  kemudian blok subtract pada pengujian ini digunakan untuk pengurang dari step dan blok OPC Read Sensor yang nantinya output blok subtract ke scope dan  blok pengontrol fuzzy. Blok pengontrol fuzzy digunakan untuk memproses nilai dari output  subtract  dan  juga  memproses  nilai  yang  sudah  diatur  untuk  mendapatkan kestabilan, dan blok OPC Write digunakan untuk nilai analog pada PLC.

## 3.6 Metode Pengujian
1. Metode Pengujian Sensor
Pengujian sensor dilakukan guna mengetahui tingkat akurasi pada sensor dengan cara melakukan  kalibrasi  pada  saat  kondisi  awal  sensor  stabil  atau  mengalami  nilai  yang berubah-ubah. Pengujian sensor  dilakukan dengan cara  kalibrasi pada saat  kondisi level air  kosong  hingga  penuh,  maka  akan  mendapatkan  tegangan  di  setiap  level  ketinggian yang berbeda-beda. Untuk tegangan dengan cara melihat pada multimeter karena output sensor diukur menggunakan multimeter untuk memudahkan. Hasil percobaan tadi akan dimasukkan sebagai pengujian kalibrasi sensor.
2. Metode Pengujian Analisa Tanggapan Waktu
1. Rise Time, cara pengujiannya dengan mengukur dari respon mulai t = 0 sampai dengan respon memotong sumbu error steady state yang pertama.
2. Settling Time, cara pengujiannya yaitu dengan cara menyatakan ukuran waktu respon telah masuk ± 5% atau ± 2% atau ± 0.5% dari respon error steady state.
3. Overshoot, cara pengujiannya dengan melihat perbandingan nilai maksimum respon  yang  mencapai  nilai  error  steady  state  dibanding  dengan  nilai  error steady state.
4. Error  Steady  state,  cara  pengujiannya  yaitu  dengan  mengukur  nilai  %error posisi pada keadaan steady state atau tunak.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Perancangan Sistem Fuzzy
1. Perancangan Fuzzifikasi Input
Pada  perancangan  input  digunakan  sebagai  nilai  acuan  pada  tegangan  analog. Perancangan  input  pada  logika  fuzzy  ini  didapatkan  dari  nilai  tegangan  analog  yang digunakan pada PLC tegangan analog ini digunakan untuk mengatur kecepatan DC servo motor.  Untuk  perancangan  input  menggunakan  software  Simulink  matlab  seperti  pada Gambar 6.
Gambar 6. Fuzzifikasi input

## 2. Perancangan Defuzzifikasi Output
Pada  perancangan  defuzzifikasi  output  merupakan  defuzzifikasi  yang  digunakan percobaan  pada  penelitian  ini.  Perancangan  defuzzifikasi  menggunakan  3  anggota membership  function  yaitu  melambat,  sedang,  dan  mempercepat.  Pada  Gambar  7 defuzzifikasi  merupakan  output  sensor  karena  digunakan  untuk  mengukur  level ketinggian  air.  Defuzzifikasi  menggunakan  range  yang  digunakan  pada  output  sensor yaitu 2000 sampai dengan 7500  volt sesuai dengan kalibrasi pada sensor level.
Gambar 7. Defuzzifikasi output

## 3. Perancangan Rule Base
Pada  perancangan  pengontrol  logika  fuzzy  tahapan  yang  paling  penting  yaitu perancangan rule base. Rule base sendiri merupakan aturan yang menghubungkan antara input  dan  output  dalam  suatu  himpunan  fuzzy  supaya  mendapatkan  respon  yang  stabil sesuai  dengan  tujuan  penelitian  ini.  Pada  rule  base  ini  bertujuan  untuk  mengatur  level ketinggian air sehingga mendapatkan level yang stabil dan kecepatan respon. Berikut rule
base  pengontrol  fuzzy  yang  menghubungkan  antara  input  dan  output  dalam  bentuk himpunan fuzzy pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Jika  input tinggi maka output akan mempercepat
2. Jika input sedang maka output sedang
3. Jika input rendah maka output akan melambat.

## 4.2 Pengujian Kecepatan Respon Menggunakan Bentuk Fuzzy Berbeda
Gambar 8. Pengujian kecepatan respon bukaan valve 3/4 ke 3
Gambar 8 merupakan hasil pengujian ketiga untuk respon kecepatan dengan bukaan valve 3/4. Pada Gambar 8 bentuk respon mula-mula di keadaan tegangan kecil kemudian akan mengalami naik begitu sampai dengan stabil di posisi 5000, begitu juga dengan level ketinggiannya.  Pada  saat  stabil  maka  posisi  valve  dibuka  pelan-pelan  sampai  mencapai posisi 3/4 bukaan maka air akan stabil,  untuk  level ketinggian pada pengujian  ketiga di 215 mm. Pada percobaan ketiga nilai error steady state 0,08%, sedangkan untuk overshoot 0%, nilai rise time 125 s, dan settling time sebesar 125 s.
Gambar 9. Fuzzifikasi input pengujian kecepatan bukaan valve 3/4 ke 3
Pada  Gambar  9  merupakan  fuzzifikasi  input  yang  digunakan  untuk  pengujian kecepatan  bukaan  valve  3/4  ketiga,  di  mana  range  yang  digunakan  pada  input  10.000 sampai  dengan  20.000.  Range  yang  digunakan  berpengaruh  dalam  respon  pengujian kecepatan  semakin  besar  jarak  maka  respon  stabilnya  di  bawah  set  point.  Dilihat  pada Gambar 8 bentuk responnya cukup bagus di range 10.000 sampai 20.000.
Gambar 10. Pengujian kecepatan respon bukaan valve 3/4 ke 7
Gambar 10 merupakan hasil pengujian ketujuh untuk bentuk respon mula-mula di keadaan tegangan kecil kemudian akan naik begitu sampai dengan stabil di posisi 5000 dengan waktu 200 detik, begitu juga dengan level ketinggiannya. Dilihat bentuk respon pada Gambar 10 bagus dan stabil.  Untuk level ketinggian air pada pengujian ketujuh  di  225  mm.  Pada  percobaan  ketujuh  nilai  error  steady  state  0%,  kemudian untuk overshoot 0%, nilai settling time sebesar 160 s, dan untuk nilai rise time sebesar 47.930 s.
Gambar 11. Fuzzifikasi input pengujian kecepatan bukaan valve 3/4 ke 7
Pada  Gambar  11  merupakan  fuzzifikasi  input  yang  digunakan  untuk  pengujian kecepatan  bukaan  valve  3/4  ketujuh,  di  mana  range  yang  digunakan  pada  input  8000 sampai  dengan  23.000.  Dilihat  pada  Gambar  10  bentuk  responnya  bagus  dengan  stabil karena di set point yaitu 5000.
Gambar 12. Pengujian kecepatan respon bukaan valve 3/4 ke 8
Gambar 12 merupakan hasil pengujian kedelapan untuk bentuk respon mula-mula di keadaan  tegangan  kecil  kemudian  akan  naik  perlahan  ke  posisi    stabil  di  posisi  5000 dengan waktu 200 detik. Dilihat bentuk respon pada Gambar 12 bagus dan stabil.  Untuk level  ketinggian  air  pada  pengujian  ketujuh  di  235  mm.  Pada  percobaan  kedelapan  nilai error  steady  state  0%,  nilai  settling  time  sebesar  135  s,  sedangkan  untuk  nilai    rise  time sebesar 5,678 s, dan nilai overshoot 8,107%.
Gambar 13. Fuzzifikasi input pengujian kecepatan bukaan valve 3/4 ke 8
Pada  Gambar  13  merupakan  fuzzifikasi  input  yang  digunakan  untuk  pengujian kecepatan bukaan  valve 3/4  kedelapan, di  mana  range yang  digunakan pada  input 9000 sampai dengan 24.000. Dilihat pada Gambar 13  bentuk responya bagus dengan stabil  dan naik turunnya bentuk grafik stabil terus di posisi 5000.

## 4.3 Pengujian Kecepatan Respon Menggunakan Bentuk Bukaan Valve Berbeda
Pengujian  kecepatan  respon  dengan  menggunakan  bentuk  bukaan  valve  berbeda bertujuan  untuk  mengetahui  kecepatan  respon  yang  dihasilkan  apakah  berbeda-beda bentuk responya untuk setiap bukaan valve yang diuji coba. Sistem fuzzy yang digunakan pada percobaan ini sama dengan pengujian kecepatan respon fmenggunakan bentuk fuzzy berbeda tetapi hanya dipilih salah satu saja, dan kecepatan menjadi 300 detik.
Gambar 14. Respon bukaan valve 2 × pengurangan
Gambar 14 merupakan hasil pengujian respon bukaan valve 2× pengurangan. Untuk bentuk  respon  mula-mula  di  keadaan  tegangan  kecil  kemudian  akan  naik  perlahan  ke posisi  stabil  di  posisi  5000  dengan  waktu  350  detik.  Untuk  level  ketinggian  air  pada pengujian 2× pengurangan di 245 mm. Pada percobaan kedelapan nilai error steady state -2%, nilai settling time sebesar 110 s, sedangkan untuk nilai  rise time sebesar 66,458s, dan nilai overshoot 9%.
Gambar 15 merupakan hasil pengujian respon bukaan valve 4× pengurangan. Untuk bentuk respon mula-mula di keadaan tegangan kecil kemudian akan naik dengan stabil. Untuk level ketinggian air pada respon bukaan valve 4× pengurangan di 250 mm dengan waktu 300 detik. Pada percobaan kedelapan nilai error steady state  8%, nilai settling time sebesar 100 s, sedangkan untuk nilai rise time sebesar 75,347s, dan nilai overshoot 10%.
Gambar 16. Respon bukaan valve 5× pengurangan
Gambar 16 merupakan hasil pengujian respon bukaan valve 5× pengurangan. Untuk bentuk respon mula-mula di keadaan tegangan kecil kemudian akan naik dengan stabil. Untuk  level  ketinggian  air  pada  pengujian  bukaan  valve  5×  pengurangan  di  235  mm dengan waktu 350 detik. Pada percobaan respon bukaan valve 5× pengurangan nilai error steady  state  6%,  nilai  settling  time  sebesar  120  s,  sedangkan  untuk  nilai  rise  time  sebesar 99,201s, dan nilai overshoot 10%.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  dan  analisis  pengukuran  level  ketinggian  air menggunakan  berbasis  fuzzy  control  menggunakan  Simulink  Matlab,  maka  dapat disimpulkan bahwa performa terbaik terdapat pada pengujiaan respon bukaan  valve 2× pengurangan dengan fuzzifikasi range 8000-24000 sedangkan untuk nilai performa rise time 66,458  s,  settling  time  110  s,  error  steady  state  -2%,  dan  overshoot  9%.  Penggunaan  sensor ultrasonic  pada  saat  percobaan  menimbulkan  lonjakan  nilai  yang  diakibatkan  karena sensor ultrasonik belum mendeteksi air tetapi tidak berpengaruh signifikan pada respon level ketinggian. Sedangkan pengendali saat valve dibuka memiliki efek pada respon yang dihasilkan, semakin dibuka valvenya maka bentuk respon yang dihasilkan kurang bagus tetapi untuk sistem tetap stabil.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Iqbal,  “Simulation  of  Water  Level  Control  in  a  Tank  Using  Fuzzy  Logic  in Matlab.,”  Int.  J.  Eng.  Comput.  Sci.,  vol.  6,  no.  5,  pp.  21303–21306,  2017,  doi: 10.18535/ijecs/v6i5.18.
[2] B.  O.  Omijeh,  “Simulated  Design  of  Water  Level  Control  System,”  Comput.  Eng. Intell. Syst., vol. 6, no. 1, pp. 30–40, 2015.
[3] C.  Wida,  “Implementasi  Fuzzy  Logic  Controller  untuk  Pengendalian  Level  Air,” Elektran, vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[4] B.  Warsito,  A.  Rusgiyono,  and  M.  A.  Amirillah,  “Pemodelan  General  Regression Neural  Network  Untuk  Prediksi  Tingkat  Pencemaran  Udara  Kota  Semarang,” Media Stat., vol. 1, no. 1, 2012, doi: 10.14710/medstat.1.1.43-51.
[5] J.  Dabney  and  T.  L.  Harman,  “Mastering  SIMULINK  2,”  in  MATLAB  curriculum series, 1998, pp. xvii, 345 p.
[6] I. N. Agiska, E. S. Budi, and H. K. Safitri, “Sistem Kendali PI Menggunakan PLC CP1H dan HMI pada Aplikasi Miniplant Pemanas Air,” Elkolind, vol. 8, no. 9, 2021, doi: DOI: http://dx.doi.org/10.33795/elkolind.v8i1.
[7] R.  D.  Raharjo,  “DESAIN  DAN  IMPLEMENTASI  KONTROLER  PID  GAIN SCHEDULING  UNTUK  SISTEM  PENGATURAN  PROSES  LEVEL  PADA PROCESS CONTROL TECHNOLOGY-100,” Elkolind, vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013.
[8] A.  Pudin,  “PENGENDALIAN  LEVEL  CAIRAN  TANGKI  BERBSIS  MATLAB, Jurnal Teknik,” Teknik Energi, vol. 3, no. April, pp. 199–203, 2013.
[9] J. Tarigan and M. Bukit, “Perancangan alat pendeteksi banjir mandiri berbasis sms menggunakan sensor ultrasonik dan arduino uno,” Teknik Mesin, vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2021.
[10] L. Dika and S. Pradana, “Perancanagan Monitoring RPM Motor Induksi Tiga Fasa pada Penggerak Generator,” Pendidikan Teknik Elektro, vol. 06, no. September, pp. 44–52, 2021.
[11] D. Supriadi, “Rancang Bangun Sistem Pengendalian Ketinggian Air Menggunakan Sensor Ultrasonic Berbasis PLC ( Programmable Logic Controller ),” TEDC, vol. 9, no. 3, pp. 192–196, 2015.
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 1 April 2022 Hal 17-30