OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 4, N O . 1, PP .059-070, NOV 2021
ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/ INISTA . V 4 I 1
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Pada pH Air dalam Sistem Otomatisasi Suhu dan pH Air Aquascape Ikan Guppy
Diaz Aztisyah #1 , Trihastuti Yuniati *2 , Yoso Adi Setyoko #3
# Teknik Informatika 1,2,3 , Institut Teknologi Telkom Purwokerto JL. D.I Panjaitan 128 Purwokerto, Jawa Tengah
1 17102173@ittelkom-pwt.ac.id
2 trihastuti@ittelkom-pwt.ac.id
3 yoso@ittelkom-pwt.ac.id
accepted on 29-11-2021

## Abstrak
Saat ini aquascape menjadi tren dan hobi baru bagi penghobi ikan hias, karena aquascape dapat menciptakan landscape bawah  air  yang  indah  dengan  penataan  batu,  karang,  pasir,  dan  tanaman  air.  Ada  beberapa  aspek  yang  perlu dipertimbangkan, misalnya kesesuaian ikan dengan komponen yang ada pada aquascape. Salah satu jenis ikan hias yang dapat  digunakan  adalah  ikan  guppy.  Ikan  ini  merupakan  ikan  hias  air  tawar  yang  tropis  yang  dapat  tumbuh  pada  suhu antara 27°C - 30°C dan pH air berkisar 6,5 – 7,2. Namun dikarenakan kesibukan dan rutinitas aquascaper hal ini menjadi masalah  untuk  pertumbuhan  ekosistem  aquascape,  dimana  hal  tersebut  menyebabkan  kualitas  air  yang  menjadi  penentu utama  pemeliharaan  ikan  guppy  menjadi  tidak  stabil.  Oleh  karena  itu  akan  dibuat  sistem  kontrol  otomatis  yang  dapat menstabilkan  suhu  dan  pH  air  aquascape  dengan  menerapkan  sistem  cerdas  logika fuzzy mamdani  dengan  menerapkan inputan dari kedua sensor yaitu, sensor suhu dan pH yang terkalibrasi untuk mendeteksi nilai suhu dan mendeteksi derajat keasaman  air  pada  aquascape.  Nilai error dan dError dari  pH  menjadi input untuk  penerapan  logika fuzzy mamdani. Sistem pengendalian akan bekerja apabila suhu dan derajat keasaman tidak sesuai setpoint , sistem ini akan mati apabila suhu dan pH air mencapai tittik setpoint . Dari hasil pengujian diperoleh pembacaan suhu pada sensor DS18B20 dengan pembanding  thermometer  raksa  mendapat  persentase error sebesar  1.4136%,  pembacaan  pH  pada  sensor  pH SKU:SEN0161  dengan  pembanding  pH  meter  digital  mendapat persentase error sebesar  0.6813%,  dan  pembacaan nilai fuzzy dengan pembanding matlab mendapat persentase error sebesar 0.7246%.
Kata Kunci: Aquascape, Sensor DS18B20, Sensor pH, Fuzzy Mamdani

## I. PENDAHULUAN
A quascape merupakan  seni  dalam  menata  komponen  batu,  karang,  pasir,  kayu  dan  tanaman  air  dalam aquarium. Aquascape dapat diterapkan dalam pemeliharaan ikan hias air tawar atau ikan hias air laut di dalam aquarium  [1].  Aquascape  merupakan  hobi  baru  bagi  penghobi  ikan  hias,  sebab  bukan  hanya  ikan  saja  yang menjadi  objek  melainkan  tanaman  hias.    Meskipun  tujuan  utama  dari aquascape adalah  menciptakan  suatu landscape yang  indah  di  dalam  aquarium,  namun  banyak  aspek  mengenai  pemeliharaan  ikan  dan  tanaman yang  harus  dipertimbangkan  [2].  Seperti  kesesuaian  jenis  ikan  dengan  jenis  tanaman  hias  yang  ada  pada
aquascape.  Salah  satu  jenis  ikan  hias  aquascape  adalah  ikan  guppy  ( Poecilia  Reticulata ).  Ikan  Guppy merupakan salah satu ikan air tawar tropis yang berasal dari kepulauan Karibia dan Amerika Selatan. Ikan ini terus menyebar baik melalui perdagangan hewan peliharaan  [16] atau digunakan untuk mengendalikan larva nyamuk  disekitaran  aquarium  yang  ditempatinya  [3]. Spesies  ikan  hias  air  tawar  ini  merupakan  anggota suku Poecilidae yang berukuran kecil dan sangat populer. Ikan ini dapat tumbuh dengan suhu tropis berkisar antara 27°C - 30°C dan pH air berkisar 6,5 – 7,2.[4].
Sumber  daya  yang  paling  penting  dan  harus  dijaga  pada  aquascape  adalah  air,  karena  air  dapat mempengaruhi kondisi atau komponen makhluk hidup seperti ikan dan tanaman air  pada aquascape. Penentu utama  dalam  perawatan  ikan  guppy  adalah  kualitas  air.  Dampak  yang  terjadi  akibat  buruknya  kualitas  air adalah  kondisi  ikan  guppy  akan stress ,  mudah  terserang  penyakit,  bahkan  bisa  menyebabkan  kematian  [4]. Oleh sebab itu aquascaper harus memperhatikan parameter  – parameter kualitas air seperti kadar keasaman (pH),  suhu,  karbondioksida,  kadar  oksigen  dan  zat  kimia  lainnya.  Nilai  dari  parameter  -  parameter  tersebut tentu saja harus sesuai dengan ikan guppy yang ada di dalam aquascape.
Dengan parameter - parameter tersebut menjadi tantangan bagi para aquascaper untuk menjaga ekosistem di  dalam aquascape .  Karena  dengan  kesibukan  dan  rutinitas  setiap  hari  terkadang aquascaper tidak  bisa merawat aquascape dengan  baik  secara  rutin,  sehingga  menyebabkan  pertumbuhan  ekosistem  aquascape terganggu [5]. Oleh karena itu, dibutuhkan upaya peningkatan metode dengan kontrol otomatis menggunakan sistem  cerdas  yang  baik  agar  parameter  kualitas  air  untuk  pemeliharaan  ikan  guppy  tetap  stabil  dan  terjaga pada setpoint .  Salah  satu  penerapan  sistem  cerdas  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sistem  logika fuzzy .
Berdasarkan  permasalahan  yang  sudah  diuraikan,  maka  pada  penelitian  ini  akan  dibuat  sistem  yang terpasang pada aquarium yang dapat mengendalikan kualitas air dengan cara menstabilkan suhu air dan pH air secara  otomatis  untuk  pemeliharaan  ikan  guppy.  Adapun  parameter  yang  akan  dikontrol  yaitu  suhu  dan  pH air,  karena  merupakan  parameter  untuk  penentu  kestabilan  air  bagi  ikan  guppy.  Sistem  kendali  dirancang dengan  menggunakan  Arduino  sebagai  mikrokontroler,  sensor  DS18B20,  sensor  pH,  kipas  DC, heater ,  dan pompa  DC.  Untuk  sistem  kendali  pH  air  menggunakan  metode  logika fuzzy ,  dimana  nilai error dan delta error pH sebagai nilai masukannya, dan nilai keluarannya sebagai kendali relay yang akan mengatur pompa DC untuk larutan asam atau basa yang hasil keluarannya telah ditentukan oleh fuzzy rules . Nilai setpoint yang digunakan pada parameter suhu adalah 27°C - 30°C dan pH 6,5 – 7,2.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut beberapa dasar teori yang terkait dalam penelitian ini sebagai referensi ; A. Aquascape
Aquascape merupakan seni mengatur tanaman air, kayu dan batu untuk membentuk suatu landscape yang indah dengan tambahan ikan sebagai pendamping untuk menyeimbangkan ekosistem [6].
B. Arduino UNO
Arduino UNO didefinisikan sebagai sebuah platform elektronik yang open source , berbasis pada software dan hardware yang  fleksibel  dan  mudah  digunakan.  Arduino  UNO  memuat  semua  yang  dibutuhkan  untuk menunjang mikrokontroler, mudah menghubungkannya ke sebuah komputer dengan sebuah kabel USB atau mensuplainya dengan sebuah adaptor AC ke DC atau menggunakan baterai untuk memulainya  [7]. Arduino UNO R3 yang berbasis ATMEGA328, memiliki 14 pin digital I/O (6 diantaranya digunakan sebagai output PWM), 6 input analog, clock speed 16MHz, konektor USB, jack listrik, header ICSP, dan tombol reset . Pin – pin ini berisi semua yang diperlukan untuk mendukung mikrokontroler, hanya terhubung ke komputer dengan
kabel USB atau sumber tegangan menggunakan adapator AC–DC atau baterai. Setiap pin pada board Arduino Uno  R3  beroperasi  pada  tegangan  5  volt.  Pin–pin  digital  tersebut  juga  memungkinkan  untuk  mengeluarkan atau  menerima  arus  maksimal  sebesar  40  mA  dan  memiliki internal  pull - up resistor  (yang  terputus  secara default ) antara 20–50 Kohm [8].
C. Sensor suhu DS18B20
Suhu  atau  temperatur dapat  diukur  dengan  sebuah  sensor.  Ada  berbagai  macam  sensor  yang  dapat digunakan untuk mendeteksi suhu baik suhu benda maupun suhuruangan. Pemilihan sensor bergantung pada sesuatu  yang  akan  diukur [15]. Sensor suhu DS18B20 adalah sensor yang memiliki prinsip kerja membaca data  dalam  bentuk  data  tegangan  dari  suatu  benda  yang  nantinya  akan  diteruskan  dan  diproses  menjadi keluaran  berupa  data  digital  berbentuk  data  suhu  dalam  satuan  °C  [5].  DS18B20  memiliki  tingkat  akurasi yang  cukup  tinggi,  yaitu  0,5°C  pada  rentang  suhu  -10°C  sampai  +85°C.  Sensor  suhu  pada  umumnya membutuhkan  ADC  dan  beberapa  pin port pada  mikrokontroler,  namun  DS18B20  ini  tidak  membutuhkan ADC agar dapat berkomunikasi dengan mikrokontroler dan hanya membutuhkan 1 wire saja [9].

## D. Sensor pH
Sensor  pH  merupakan  elektroda  gelas  terdiri  dari  gelembung  gelas  yang  sensitif  pH  pada  ujungnya  dan berisi  larutan  klorida  yang  diketahui  pHnya  dan  elektroda  referensi  [10].  Sensor  pH  merupakan  elektroda gelas terdiri dari gelembung gelas yang sensitif pH pada ujungnya dan berisi larutan klorida yang diketahui pHnya dan elektroda referensi  [10]. Sensor pH ini dilengkapi dengan modul akuisisi data, dimana modul ini berfungsi untuk mengubah keluaran sensor menjadi tegangan pada pin analog dan juga memiliki karakteristik yaitu semakin besar kadar asam pH air maka semakin besar tegangan yang diperoleh [11].
E. Heater
Heater merupakan  sebuah  alat  untuk  memanaskan  air  yang  menggunakan  energi  listrik.  Pada  penelitian ini digunakan heater aquarium tipe HT200 dimana heater yang dimaksud memiliki spesifikasi sebagai berikut daya : 100 watt, tegangan : 220V-240V 50/60 Hz, dan ukuran : 23 x 3 cm
F. Kipas DC
Kipas  DCmerupakan  sebuah  perangkat  elektromagnetis  yang  mengubah  energi  listrik  menjadi  energi mekanik. Energi mekanik ini digunakan untuk menggerakkan blower atau baling- baling.

## G. Pompa DC
Pompa  DC  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  memompa  air  dengan  jenis submersible memiliki ukuran  sangat  fleksible  yaitu  24  mm  x  33  mm  x  45  mm.  Pompa  ini    membutuhkan  daya  listrik  yang  besar yaitu 6-12 volt. Dengan daya tersebut pompa air ini dapat menghasilkan debit air 1,5 L/menit [12]. Pompa ini termasuk tipe pompa sentrifugal , dimana memiliki prinsip kerja mengubah energi kinetis (kecepatan) cairan menjadi energi potensial (dinamis) melalui suatu impeller yang berputar dalam casing . Daya sentrifugal dari perputaran kipas impeller dimanfaatkan untuk mendorong air ke atas [13].
H. Logika fuzzy Logika fuzzy merupakan  metodologi  sistem  kontrol  pemecahan  masalah,  yang  memungkinkan keanggotaan  berada  antara  0  sampai  1.  Kasus  yang  diselesaikan  oleh  logika fuzzy yaitu  kasus  yang mempunyai sifat yang tidak pasti. Salah satu metode logika fuzzy yang sering digunakan adalah metode fuzzy mamdani  atau  biasa  disebut  dengan  metode fuzzy Max-Min  atau  Max-Product  yang  diperkenalkan  oleh Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975  [14].  Untuk  mendapatkan  nilai  suatu output ,  memerlukan  4  tahapan yaitu:

## 1. Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzifikasi)
Metode  mamdani,  baik  variable input maupun  variable output dibagi  menjadi  satu  atau  lebih  himpunan fuzzy , himpunan fuzzy diambil dari fungsi keanggotaan dinyatakan sebagai fungsi matematis tertentu. Derajat keanggotaan dari masing-masing elemen semesta pembicaraan memerlukan perhitungan.
2. Aplikasi Fungsi Implikasi
Pada metode mamdani, fungsi implikasi yang akan digunakan adalah MIN.
3. Komposisi Aturan
Proses  komposisi  dilakukan  dengan  metode  MAX  yaitu  solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara mengambil  nilai  maksimum  aturan,  kemudian  menggunakannya  untuk  memodifikasi  daerah fuzzy dan mengaplikasikan ke output dengan menggunakan operator OR (union). 4. Penegasan (Defuzzifikasi)
Input dari proses de fuzzy fikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy , sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Metode Centroid adalah solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat (*z) pada daerah fuzzy . Secara umum dapat dirumuskan pada persamaan (2,3) untuk variabel kontinyu dan persamaan (2,4) untuk variabel diskrit [14].
a) Variabel kontinu
(1)
b) Variabel diskrit
(2)

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini metodologi yang digunakan sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Gambar 1 merupakan diagram alir penelitian yang digunakan untuk merancang sistem, terdiri dari beberapa tahapan :
1. Identifikasi masalah dilakukan untuk  mengidentifikasi masalah bagaimana merancang sistem yang dapat menstabilkan  suhu  dan  pH  air  pada aquascape secara  otomatis,  kemudian  bagaimana mengimplementasikan  metode  logika fuzzy mamdani  dengan  parameter  pH  air  yang  dibutuhkan  untuk pemeliharaan ikan guppy.
2. Studi literatur dilakukan untuk memperoleh  pengetahuan dasar  pengolahan data dan pemecahan masalah yang berkaitan dengan pengontrol suhu dan pH.
3. Pengumpulan data dilakukan untuk mencari data - data kebutuhan kualitas air ikan guppy pada aquascape yang dijadikan sebagai penelitian. Adapun data yang didapat untuk diproses adalah setpoint suhu, setpoint pH, error pH, dan delta error pH. Selanjutnya data-data tersebut akan diproses menggunakan logika fuzzy agar dapat ditentukan variabel yang akan digunakan untuk mendapatkan output yang diharapkan. Tabel 1. menunjukkan data yang diperoleh dari klasifikasi pH.
Tabel 1 Data Klasifikasi pH untuk Proses Fuzzy Fungsi Variabel Semesta Pembicaraan Himpunan Domain INPUT Error [-7,2 – 7,2] Negatif (Basa) -7,2 - 0 Netral -1 – 1,7 Positif (Asam) 0,7 – 7,2 dError [-7,2 – 7,2] Negatif (Basa) -7,2 - 0 Netral -1 – 1,7 Positif (Asam) 0,7 – 7,2 OUTPUT Durasi [0 - 400] (ms) Singkat 0 - 200 ms Sedang 100 – 300 ms Lama 200 - 400 ms
Gambar 2 Fungsi Keanggotaan Variabel Masukan
Gambar  2  menunjukkan  fungsi  keanggotaan  variabel  masukan fuzzy yang  memiliki  variabel error dan dError . Dengan semesta pembicaraan error dan dError -7,2-7,2. Dengan himpunan negatif (basa) bernilai -7,2-0, netral bernilai -1-(-1,7), dan positif (asam) bernilai 0,7-7,2.
Gambar 3 Fungsi Keanggotaan Variabel Keluaran Gambar 3 menunjukkan fungsi keanggotaan variable keluaran fuzzy yang memiliki variable durasi dengan semesta pembicaraan 0-400. Dengan himpunan singkat 0-200s, sedang 100-300ms, dan lama 200-400ms.
4. Perancangan  sistem  memuat  gambaran  umum  dari  keseluruhan  sistem  penstabil  suhu  dan  pH  air aquascape . Perancangan sistem dibagi menjadi 3 bagian utama, yaitu perancangan hardware , perancangan flowchart , dan perancangan fuzzy . Berikut blok digram yang digunakan pada sistem:
Gambar 4 Diagram Blok Sistem Gambar  4  menunjukkan  diagram  blok  keseluruhan  sistem  dimana  pada  bagian input terdapat  2  sensor yaitu  sensor  suhu  DS18B20  dan  sensor  pH.  Sensor  suhu  DS18B20  akan  mendeteksi  suhu  air  pada aquascape ,  sedangkan  sensor  pH  akan  mendeteksi  nilai  pH.  Hasil  yang  diperoleh  dari  kedua  sensor tersebut  akan  diproses  oleh  mikrokontroler  Arduino  UNO.  Pada  Arduino  digunakan  sebagai  pemroses data  digital  dari  sensor  suhu dan  sensor  pH  sehingga dapat  menetukan respon  yang  sesuai  untuk output , selain  itu  juga  bertugas  menjalankan  program  perhitungan fuzzy serta  program  pendukung  sistem  yang lainnya.  Pada  bagian output terdapat relay untuk  memutus  atau  menyambungkan  aliran  listrik  menuju heater, kipas DC, dan pompa DC larutan pH up/down yang digunakan sebagai pengontrol suhu dan pH air dan LCD sebagai penampil hasil pendeteksian sensor suhu dan pH.
Berikut flowchart yang digunakan pada sistem:
Gambar 5 Flowchart Sistem Gambar 5 menunjukkan alur sistem, dimulai dengan masukan dari sensor suhu dan pH yang membaca nilai  suhu  dan  pH.  Kemudian  arduino  menjalankan  program  untuk  memproses  masukan.  Apabila  nilai keasaman sesuai dengan setpoint maka dilakukan lagi pembacaan sensor pH. Namun jika keasaman tidak sesuai dengan setpoint , maka akan dilakukan proses fuzzy untuk menentukan jumlah tambahan pH up atau down ,  sehingga  pompa  pH up atau down menyala  sesuai  dengan  durasi  dari  hasil  perhitungan fuzzy . Selanjutnya pada hasil pembacaan sensor suhu, apabila nilai suhu sesuai dengan setpoint maka dilakukan lagi  pembacaan  sensor  suhu. Namun  jika  suhu  tidak  sesuai  dengan setpoint ,  maka heater atau  kipas  DC akan menyala hingga suhu sesuai dengan setpoint .
5. Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  pengujian  fungsionalitas  untuk  menguji  setiap  bagian  alat  yang digunakan dengan komparator pH meter sebagai pembanding sensor suhu dan thermometer raksa sebagai pembanding sensor pH, sedangkan pengujian kinerja untuk dilakukan untukmengetahui kinerja dari sistem kendali ototmatis suhu dan pH air menggunakan logika fuzzy . 6. Evaluasi dan kesimpulan dilakukan untuk menilai kekurangan sistem yang telah dibuat.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan membahas tentang implementasi sistem, dan pengujian sistem yang sudah dibuat.
Gambar 3 Implementasi Sistem Gambar 4.1 menunjukkan hardware yang digunakan pada penelitian ini, berikut keterangan hardware yang digunakan :
1. LCD, digunakan sebagai media untuk menampilkan informasi suhu dan pH
2. Power supply , digunakan sebagai catu daya untuk mikrokontroler, pompa DC, kipas DC, dan heater ..
3. Relay, digunakan sebagai penghubung dan pemutus arus.
4. Modul sensor pH, berfungsi sebagai konventor tegangan dari sensor pH ke arduino.
5. Arduino Uno, berfungsi sebagai mikrokontroler.
6. Kipas DC, berfungsi untuk menurunkan suhu air akuarium.
7. Heater , berfungsi untuk menaikkan suhu air akuarium.
8. Pompa DC 1, berfungsi sebagai pompa untuk mengalirkan larutan untuk menaikkan nilai pH air akuarium.
9. Pompa  DC 2,  berfungsi  sebagai  pompa  untuk  mengalirkan  larutan  untuk  menurunkan  nilai  pH  air akuarium.
10. Sensor pH, berguna untuk mengukur tingkat keasaman air akuarium.
11. Sensor DS18B20, berfungsi untuk mengukur suhu air akuarium.
Tabel 2 Hasil Pengujian Sensor Suhu DS18B20 No Sensor Suhu DS18B20 (˚C) Thermometer  Raksa (˚C) Error (%) 1 28.75 28.5 0.869% 2 54 55 1.851% 3 23.44 23 1.877% 4 21.37 21 1.731% 5 40.19 39 2.96% 6 49.13 49 0.264% 7 28.5 28 1.754% 8 34.94 34.5 1.259% 9 34.19 34 0.555%
No Sensor Suhu DS18B20 (˚C) Thermometer  Raksa (˚C) Error (%) 10 18.69 18.5 1.016% Rata – rata Error (%) 1.4136%
Tabel  2  merupakan  hasil  dari  pengujian  sensor  suhu  dengan  komparator  thermometer  raksa.  Adapun perhitungan persentase error dan  rata-rata error dari pengukuran  suhu  menggunakan  sensor  suhu  DS18B20 adalah sebagai berikut.
Perhitungan persentase error sensor suhu DS18B20 :
Error (%) =
Perhitungan rata – rata persentase error sensor suhu DS18B20 :
Rata – rata Error (%) =
Dari  hasil  pengujian  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata error sebesar  1.4136%.  Dapat  disimpulkan  bahwa pengukuran menggunakan sensor DS18B20 membaca suhu air aquascape dengan sangat baik pada nilai rata- rata error tersebut.
Tabel 3 Hasil Pengujian Sensor PH SKU: SEN0161
No Sensor PH SKU: SEN0161 PH Meter Digital Error (%) 1 7.26 7.3 0.551% 2 6.96 6.9 0.862% 3 4.27 4.2 1.639% 4 10.15 10.3 1.477% 5 7.52 7.5 0.266% 6 7.45 7.5 0.671% 7 4.23 4.2 0.709% 8 6.59 6.6 0.151% 9 6.31 6.3 0.158% 10 12.16 12.2 0.329% Rata – rata Error (%) 0.6813%
Tabel  3  merupakan  hasil  dari  pengujian  sensor  pH  dengan  komparator  pH  meter  digital.  Adapun perhitungan  persentase error dan  rata-rata error dari  pengukuran  kadar  keasaman  menggunakan  sensor  pH SKU: SEN0161 adalah sebagai berikut.
Perhitungan persentase error sensor pH SKU: SEN0161:
Error (%) =
Perhitungan rata – rata persentase error sensor pH SKU: SEN0161:
Rata – rata Error (%) =
Dari  hasil  pengujian  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata error sebesar  0.6813%.  Dapat  disimpulkan  bahwa pengukuran  menggunakan  sensor  SKU:  SEN0161  membaca  pH  air aquascape dengan  sangat  baik  dengan nilai rata-rata error tersebut.
Tabel 4 Hasil Pengujian Logika Fuzzy No Input Output Error (%) Error dError Matlab Arduino 1 -0.61 -0.45 206 205.18 0.398% 2 -0.53 0 141 141.3 0.212% 3 -0.49 0 136 136.83 0.610% 4 -0.36 0.12 121 123.05 1.694% 5 -0.41 0.04 127 127.75 0.590% 6 2.85 0.04 200 200 0% 7 -0.45 0 131 132.33 1.015% 8 -0.65 0.04 154 154.82 0.532% -0.69 0 159 159.41 0.257% 10 0.12 -0.04 65.5 66.77 1.938% Rata – rata Error (%) 0.7246%
Tabel  4  merupakan  hasil  pengujian  logika fuzzy pada  arduino  dengan  pembanding  logika fuzzy pada matlab. Adapun perhitungan persentase error dan rata-rata error dari pengukuran logika fuzzy pada arduino adalah sebagai berikut.
Perhitungan persentase error logika fuzzy pada arduino:
Error (%) =
Perhitungan rata – rata persentase error logika fuzzy pada arduino:
Rata – rata Error (%) =
Dari  hasil  pengujian  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata error sebesar  0.7246%.  Dapat  disimpulkan  bahwa perhitungan  menggunakan fuzzy pada  arduino  untuk  penambahan  kadar  asam  dan  basa  pada  air aquascape dengan sangat baik dengan nilai rata-rata error tersebut.
Tabel 5 Hasil Pengujian Kinerja Pengontrol Suhu No Suhu Sebelum Dikontrol (˚C) Kipas Heater Durasi Hidup (menit) Suhu Setelah Dikontrol (˚C) Keberhasilan 1 28,37 OFF OFF 0 28,37 Berhasil 2 33,06 ON OFF 70 29,94 Berhasil 3 31,69 ON OFF 32 30 Berhasil 4 24,64 OFF ON 100 27,06 Berhasil 5 25,56 OFF ON 65 27,08 Berhasil 6 25,62 OFF ON 58 27 Berhasil 7 34,19 ON OFF 81 29,62 Berhasil 8 31,12 ON OFF 29 29,69 Berhasil 9 23,87 OFF ON 124 27,12 Berhasil
No Suhu Sebelum Dikontrol (˚C) Kipas Heater Durasi Hidup (menit) Suhu Setelah Dikontrol (˚C) Keberhasilan 10 27,62 OFF OFF 0 27,62 Berhasil
Tabel  5  merupakan  hasil  pengujian  kinerja  pengontrol  suhu  dengan  beberapa  kondisi  suhu  air  pada akuarium.  Dari  hasil  pengujian  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  sistem  kendali  pengontrol  suhu  sudah  bekerja sesuai  yang  diinginkan.  Dengan  kondisi  dimana  ketika  suhu  naik  lebih  dari  30˚C  maka  kipas  akan  aktif, sebaliknya ketika suhu turun kurang dari 27˚C maka heater akan aktif. Setelah kedua kondisi tersebut sudah mencapai nilai setpoint , maka kipas dan heater akan mati dengan sendirinya.
Tabel 6 Hasil Pengujian Kinerja Pengontrol pH No PH Sebelum Dikontrol PH Up PH Down Durasi Penyemprotan (detik) Jumlah Larutan (ml) PH Setelah Dikontrol Keberhasilan 1 7.48 OFF ON 0,45 3 7,16 Berhasil 2 8,7 OFF ON 1,128 6 7,12 Berhasil 3 7,28 OFF ON 0,08 1 7,08 Berhasil 4 7,12 OFF OFF 0 0 7,12 Berhasil 5 7,20 OFF OFF 0 0 7,20 Berhasil 6 5,77 ON OFF 0,354 2,5 6,51 Berhasil 7 5,41 ON OFF 0,521 3,2 6,55 Berhasil 8 3,62 ON OFF 1,378 6,6 6,5 Berhasil 9 4,43 ON OFF 0,99 5,7 6,5 Berhasil 10 6,87 OFF OFF 0 0 6,87 Berhasil
Tabel  6  merupakan  hasil  pengujian  kinerja  pengontrol  pH  menggunakan  logika fuzzy dengan  berbagai kondisi kadar keasaman air pada akuarium. Dari hasil pengujian tersebut dapat dilihat bahwa sistem kendali pengontrol  pH  sudah  bekerja sesuai  dengan  yang  dinginkan.  Dengan kondisi  dimana  ketika  pH  kurang  dari 6,5, maka pompa DC 1 akan mengalirkan larutan pH up sesuai dengan output logika fuzzy , sebaliknya ketika pH lebih dari 7,2, maka pompa DC 2 akan mengalirkan larutan pH down sesuai dengan output logika fuzzy . Setelah kadar keasaman sudah kembali sesuai, maka pompa akan berhenti mengalirkan larutan.
V. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian dan  analisis  yang  sudah  dilakukan  pada  sistem  pengendali  suhu  dan pH  air aquascape ikan  guppy  menggunakan  logika fuzzy mamdani,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini berhasil merealisasikan rancangan  sistem pengendali suhu dan pH air aquascape agar sesuai dengan setpoint menggunakan input berupa  sensor  suhu  DS18B20  dan  sensor  pH  SKU:SEN0161,    Arduino  UNO  sebagai pemroses, dan output berupa kipas DC, heater , 2 buah pompa DC untuk larutan pH up dan pH down . Sistem mampu  menstabilkan  suhu  pada setpoint 27  –  30  ˚C  dan  pH  pada setpoint 6,5  –  7,2.  Dan  sistem  dapat
melakukan  pembacaan  suhu  sesuai  dengan  pengukuran  manual  menggunakan  thermometer  raksa  dengan persentase error sebesar  1.4136%.  Sistem  dapat  melakukan  pembacaan  pH  sesuai  dengan  pengukuran menggunakan  pH  meter  dengan  persentase error yaitu  0.6813%.  Sistem  dapat  melakukan  pembacaan  nilai fuzzy sesuai dengan pengukuran menggunakan matlab dengan persentase error sebesar 0.7246%.
Sistem  pengendali  suhu  bekerja  apabila  suhu  menunjukkan  nilai  dibawah setpoint ,  maka heater akan menyala  hingga  suhu  air  sudah  mencapai  titik setpoint ,  sedangkan  jika  suhu  menunjukkan  suhu  diatas setpoint , maka kipas DC akan menyala hingga suhu air sudah mencapai titik setpoint . Dan sistem pengendali keasaman  akan  bekerja  apabila  pH  berada  dibawah setpoint maka  pompa  DC  akan  menyemprotkan  larutan pH up dengan jumlah larutan sesuai dengan perhitungan fuzzy yang sudah dilakukan oleh sistem, sedangkan jika  pH  berada  diatas setpoint maka  pompa  DC  akan  menyemprotkan  larutan  pH down sesuai  dengan perhitungan.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Hariyatno,  Isanawikrama,  D.  Wimpertiwi,  and  Y.  J.  Kurniawan,  “Membaca  peluang  merakit  ‘uang’  d  ari  hobi aquascape,” vol. 2, no. 2, pp. 117–125, 2018.
[2] R.  R.  Rajessa  and  H.  Kutanto,  “Visualisasi  Pada  Dokumenter  Aquascape  Sebagai  Media  Pembelajaran  Budidaya  Tanaman Air,” 2018.
[3] Y. K. Panjaitan, S. Sucahyo, and F. S. Rondonuwu, “Struktur populasi ikan guppy (Poecilia reticulata Peters) di Sungai Gajah Putih, Surakarta, Jawa Tengah,” Bonorowo Wetl. , vol. 6, no. 2, pp. 103–109, 2016.
[4] T.  Malik,  M.  Syaifuddin,  and  M.  Amin,  “Maskulinisasi  Ikan  Guppy  (Poecilia  Reticulata)  Melalui  Penggunaan  Air  Kelapa (Cocos Nucifera) Dengan Konsentrasi Berbeda,” pp. 13–24, 2019.
[5] S. Raharjo, E. Kurniawan, and E. D. Nurcahya, “Sistem Otomatisasi Fotosintesis Buatan Pada Aquascape Berbasis Arduino,” Komputek , vol. 2, no. 1, p. 39, 2018.
[6] Y. Triawan and J. Sardi, “Perancangan Sistem Otomatisasi pada Aquascape Berbasis Mikrokontroller Arduino Nano,” Jtein , vol. 1, no. 2, pp. 76–83, 2020.
[7] I.  Kustanti,  “Pengendalian  Kadar  Keasaman  (pH)  Pada  Sistem  Hidroponik  Stroberi  Menggunakan  Kontroler  PID  Berbasis Arduino Uno,” J. Mhs. TEUB , vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2014.
[8] A. Ricky Setiawan, “Kendali Salinitas Air Menggunakan Fuzzy Logic Pada Aquarium Ikan Nemo,” 2019.
[9] E. Nurazizah, “Rancang Bangun Termometer Digital Berbasis Sensor Ds18B20 Untuk Penyandang Tunanetra ( Design Digital Thermometer Based on Sensor Ds18B20 for Blind,” e-Proceeding Eng. , vol. 4, no. 3, pp. 3294–3301, 2017.
[10] F. Rahmah, F. Hidayanti, and M. Innah, “Penerapan Smart Sensor untuk Kendali pH dan  Level Larutan Nutrisi pada Sistem Hidroponik Tanaman Pakcoy,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 5, p. 527, 2019.
[11] F. R. Nurlianisa, “Kit Aquascape Berbasis Internet of Things Melalui Aplikasi Blynk dengan Arduino Uno Untuk Pemeliharaan Lilaeopsis Brasiliensis,” 2018.
[12] M. B. Ridwan, “Sistem Monitoring Tanaman Hidroponik Dengan Sensor Ph , Suhu Air Dan Pemupukan Berbasis Internet Of Thing,” 2019.
[13] A.  N.  Fuad  and  M.  S.  Zuhrie,  “Rancang  Bangun  Sistem  Monitoring  Dan  Pengontrolan  Ph  Nutrisi  Pada  Hidroponik  Sitem Nutrient Film Technique ( Nft ) Menggunakan Pengendali Pid Berbasis Arduino Uno,” 2019.
[14] M. Setiani Asih, “Sistem Pendukung Keputusan Fuzzy Mamdani pada Alat Penyiraman Tanaman Otomatis,” J. Sist. Inf. , vol. 5341, no. April, p. 1, 2018.
[15] A.  Zafia,  “Prototype  Alat  Monitoring  Vital  Sign  Pasien Rawat  Inap Menggunakan  Wireless  Sensor  Sebagai Upaya  Physical Distancing menghadapi Covid-19”, INISTA, vol. 2, no. 2, pp. 61-68, May 2020.
[16] B.  Zen,  “The  Concept  of  Big  Data  Analysis  for  Maritime  Information  on  Indonesian  Waters  using  K-Means  Algorithm”, INISTA, vol. 3, no. 2, pp. 43-52, Jul. 2021.