ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Rancang Bangun Sistem Kendali Nilai Klorin pada Kandungan Air Laut Menggunakan Metode Fuzzy Logic
Dimas Bagas Wicaksono 1 , Dimas Adiputra 2* , dan Isa Hafidz 3*
1, 2, 3 Program Studi Teknik Elektro, Institut Teknologi Telkom Surabaya, Surabaya, Indonesia
* Korespondensi: adimas@ittelkom-sby.ac.id dan isa@ittelkom-sby.ac.id
Abstrak: Populasi  manusia  yang  terus  meningkat  termasuk  di  Indonesia  menyebabkan peningkatan  konsumsi  energi  listrik.  Salah  satu  pembangkit  listrik  di  Indonesia  adalah  PT. Pembangkit Jawa Bali (PJB), yang merupakan anak perusahaan dari PT. Perusahaan Listrik Negara (PLN).  Beberapa  proses  untuk  mendapatkan  energi  listrik  yaitu  ada  pretreatment  , demineralization, dan salah satunya ada proses desalination plant. Desalination plant merupakan proses pengurangan kadar garam pada air laut yang akan diubah menjadi air tawar karena air laut yang menjadi air tawar akan digunakan untuk bahan baku memroduksi bahan baku PLTGU. Proses desalination plant di dalamnya terdapat proses antiscalant yang bertujuan untuk menghilangkan kadar klorin yang terdapat kandungan air laut. Kadar klorin hal yang perlu diperhatikan karena bisa merusak peralatan pembangkit lainnya. Proses antiscalant pada PT. Pembangkit Jawa Bali Unit Pembangkit  Gresik  untuk  mengetahui  kadar  klorinnya  masih  dalam  secara  manual  dengan  cara pengambilan sampel dan dibawa ke dalam laboratorium untuk dideteksi berapa kadar klorin yang terdapat dalam air laut. Penghilangan kadar klorin bisa menggunakan pencampuran bahan kimia antara NaOH dan H2O. Permasalahan pada proses antiscalant bisa digaris bawahi, bahwa untuk penelitian  ini  mengambil  sistem  kendali  yang  menggunakan  metode  Fuzzy  Logic  Mamdani. Sehingga  dengan  adanya  metode  tersebut  bisa  untuk  melakukan  pengendalian  berapa  banyak bahan kimia yang akan dituangkan ke dalam tangki secara otomatis, dan tidak melakukan secara manual dengan membawa sampel ke laboratorium serta hasil yang diperoleh bisa secara maksimal dan tidak merusak peralatan pembangkit.
Kata Kunci : Antiscalant; Desalinatin Plant; Fuzzy Logic; PT. PJB UP Gresik; PLTGU

## 1. Pendahuluan
Populasi manusia di Indonesia atau dunia semakin meningkat dan semakin berkembang, hal ini bisa diambil garis besar bahwa di dalam kehidupan pasti membutuhkan energi dan salah satunya yaitu  energi  listrik.  Kegiatan  sehari – hari  baik  di  rumah  tangga  maupun  industri  memiliki kebutuhan  energi  listrik  tinggi  yang  harus  dipenuhi.  Indonesia  sendiri  memiliki  beberapa perusahaan  BUMN  yang  bisa  menghasilkan  energi  listrik,  ada  beberapa  jenis  pembangkit  di Indonesia  yaitu  PLTA,  PLTS,  PLTU,  PLTP,  PLTSa,  PLTBg,  PLTBm,  PLTB  [1].  PT  PJB  UP  Gresik merupakan  sebuah  perusahaan  salah  satu  pembangkit  listrik  yang  mencangkup  Jawa – Bali  dan menghasilkan  cukup  sangat  besar  energinya,  di  dalam  PJB  UP  Gresik  ada  tiga  pembangkit  yaitu PLTGU,  PLTG,  dan  PLTU.  PT  PJB  UP  Gresik  memiliki  beberapa  komponen  yang  untuk menggerakkan utama sebuah pembangkit yaitu ada pompa, boiler, generator, turbin, dan condenser [2]. Pada umumnya PT. PJB UP Gresik bahan utamanya menggunakan air laut dan penambahan gas alamnya ada dua yaitu High Speed Diesel (HSD) dan Marine Fuel Oil (MFO).
PLTGU  merupakan  pembangkit  yang  menggunakan  gas  uap  dan  memanfaatkan  sebuah  gas sebagai fluida untuk menggerakkan sebuah turbin dan membutuhkan bantuan kompresor dan alat
Complete 2023, Vol. 4, No. 1, doi.org/10.52435/complete.v4i1.217
mesin  pembakaran  yang  internal.  Sebuah  sistem  PLTGU  untuk  menghasilkan  listrik  banyak melewati  proses  dan  salah  satunya  yaitu  desalination  plant,  desalination  merupakan  salah  satu proses yang menghasilkan gas uap dengan cara air laut dipanaskan menggunakan boiler khusus. Air laut yang menjadi gas uap akan diubah menjadi air destilite, dan air destilite itu lah akan menjadi energi listrik. Akan tetapi sebelum melakukan dalam proses boiler, awalnya air laut masuk ke dalam proses antiscalant yang bertujuan menghilangkan buih – buih air laut dan menurunkan nilai klorin dan  conductivitynya  [3].  Proses  antiscalant  ini  sangat  penting  sekali  salah  satunya  juga  untuk memelihara  dan  mengurangi  risiko  rusaknya  alat  tersebut.  PT  PJB  UP  Gresik  sendiri  untuk mengetahui nilai klorinnya sendiri masih menggunakan manual yaitu dengan pengambilan sampel pada  air  laut  tersebut  dan  dibawa  ke  dalam  laboratorium,  setelah  dibawa  ke  laboratorium  akan dilanjutkan proses bahan kimia untuk pengurangan dalam nilai klorinnya. Maka dari itu muncullah ide untuk meningkatkan proses antiscalant ini dengan monitoring serta pengendalian penambahan bahan kimia menggunakan metode Fuzzy Logic. Adanya monitoring ini bisa mempermudah saat bekerja  dan  bisa  melihat  hasil  keluarannya  sudah  maksimal  atau  belum.  Selain  itu  adanya monitoring  ini  juga  bisa  membantu  para  penganalisis  kandungan  air  laut  tersebut,  sehingga  bisa lebih maksimal.

## 1. Pendahuluan
Fuzzy Logic merupakan cara penyelesaian dengan cara pengimplementasikan sebuah masalah ke dalam sebuah sistem, metode ini bisa digunakan untuk penggabungan dari perangkat keras ke perangkat lunak. Fuzzy logic ditemukan oleh Lutfi Zadeh pada tahun 1965, metode ini sangat mudah digunakan  dan  dipahami.  Metode  ini  dalam  menyelesaikan  permasalahannya  bisa  memberikan keluaran yang lebih dekat dari hasil yang sesungguhnya, dan resistansi error sangat kecil sekali [4]. Himpunan memiliki anggota antara 0 sampai 1 dan biasanya disebutkan dengan himpunan kabur. Fuzzy  Logic  memiliki  besaran  nilai  bisa  dibilang  benar  dan  salah  secara  bersama  [5].  Fuzzy  logic memiliki  beberapa  tahapan  secara  umum  yaitu  fuzzikfikasi,  mesin  penalaran,  aturan  dasar,  dan defuzzifiikasi, serta pada penentuan fungsi keanggotaan bisa digambarkan dengan kurva segitiga, trapesium,  dan  bentuk  bahu.  Metode  Mamdani  yaitu  metode  ini    sering  disebut  sebagai  metode MaxMin. Metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Konsep tersebut  terdiri  dari  empat  langkah  untuk  mencapai  hasil  yang  diinginkan  yaitu  pembentukan himpunan fuzzy, penerapan fungsi fuzzy implisit, perumusan aturan, dan penegasan. Metode ini untuk input dan output berupa himpunan fuzzy,metode ini juga menggunakan fungsi implikasi min dan agregasi max dan metode ini bisa disebut dengan metode min-max serta keluaran n pada sebuah aturan untuk metode ini bisa dipersamakan sebagai berikut:
𝜇 𝐵𝑘 (𝑦) = max[min[𝜇𝐴 1 𝑘 (𝑥 𝑖 )]] 𝑘 (1)
Persamaan  di  atas  menyatakan  untuk  K  =  1,2  ...,  n,  A1 k dan  A2 k menyatakan  himpunan fuzzy pasangan  anteseden  ke-  k,  dan  B k adalah  himpunan fuzzy konsekuen  ke-  k. Fuzzy  Logic memiliki beberapa jenis yang biasanya digunakan antara lain sebagai berikut [6]:
1. Metode  Tsukamoto  merupakan  metode  yang  memiliki  konsep  yang  aturannya  harus berkesinambungan  dengan  IF – THEN  yang  memiliki  suatu  himpunan fuzzy  logic dan dipresentasikan dengan anggota bersifat monoton.
2. Metode  Sugeno  biasanya  metode  ini  dibilang  dengan  metode  untuk  penalaran  dan rule evaluation. Konsep  pada  metode  Sugeno  ini  untuk  bisa  menghasilkan output tidak berkesinambungan  dengan  himpunan fuzzy. Metode  ini  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu  model Fuzzy Sugeno Orde – Nol dan secara umum bentuk model ini sebagai berikut:
𝐼𝐹(𝑋1 𝑖𝑠 𝐴1)𝑜 … 𝑜(𝑋𝑁 𝑖𝑠 𝐴𝑁), 𝑧 = 𝑘 (2)
Jika  x1  adalah  A1  dan  XN  adalah  AN  maka  z  adalah  K.  Model Fuzzy Sugeno  Orde – Satu memiliki model secara umum sebagai berikut:
𝐼𝐹(𝑋1 𝑖𝑠 𝐴1)𝑜 … 𝑜(𝑋𝑁 𝑖𝑠 𝐴𝑁), 𝑧 = 𝑝1 ∗ 𝑥1 + ⋯ + 𝑝𝑁 ∗ 𝑥𝑁 + 𝑞 (3)
Jenis  –  jenis fuzzy  logic yang  sering  digunakan  oleh  penelitian  lainnya  ada  beberapa  kekurangan  dan kelebihan sendiri, dan jenis fuzzy logic yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu berjenis Mamdani. Tipe jenis ini sangat sering digunakan karena ada dapat dipahami oleh orang baru yang sedang belajar fuzzy logic Mamdani, fuzzy logic jenis ini menggunakan sistem area dalam pemrosesan nilai keluaran dengan nilai aslinya sehingga  nilainya  hampir  dikatakan  mendekati.  Mamdani  menggunakan  rumus  integral  sedangkan  dalam aplikasi Matlab sudah ada rumus integral dan pengguna fuzzy logic hanya memasukkan nilainya saja ke dalam aplikasi  Matlab.  Sedangkan  pada  Sugeno  memiliki  kekurangan  pada output nya,  karena outputan nya  bukan areaa tetapi singleton sehingga tidak sesuai untuk kendali kadar klorin pada air laut.

## 2. Metode dan Pemodelan

## 2.1. Perancangan Hardware dan Software
Melakukan proses penelitian memerlukan sebuah perancangan hardware seperti pada gambar 1. Pada  perancangan hardware ini  memerlukan  berbagai  komponen  antara  lain  yaitu Arduino  UNO, PWM to Voltage, Control Valve, Power Supply, Cairan NaOH, dan Sensor pH. Untuk sistem kerja pada hardware ini yaitu sensor pH mendeteksi pada kandungan air laut yaitu kadar asam pH, kemudian data yang diterima akan melakukan sebuah pemrosesan logika pada control valve yang sudah diatur menggunakan  logika fuzzy  logic. Selain  perancangan  pada hardware pada  penelitian  ini  juga melakukan  perancangan software dari  topik  yang  diambil  judul  penelitian  ini  seperti  yang  tertera pada gambar 2.
Gambar 1. Perancagan Hardware
Gambar 2. Blok Diagram Sistem Alur Kendali
Data  klorin  atau  asam  pH  yang  diperoleh  dari  pembacaan  sensor  akan  melakukan  sebuah proses  penambahan  bahan  kimia  untuk  mengurangi  kadar  klorin  dengan  menggunakan  metode Fuzzy Logic. Setelah melakukan perhitungan akan dilanjutkan dengan pembukaan control valve yang di  dalamnya  sudah  di coding di arduino dan control  valve akan secara  otomatis  membuka  berapa persen bahan kimia yang akan ditambahkan di air laut. Waktu proses pencampuran bahan klorin akan dilakukan selama beberapa menit serta dideteksi lagi oleh sensor pH untuk memantau kadar nilai klorinnya yang keluar, keluarannya merupakan kadar klorin sesungguhnya. Air laut yang akan ditambahkan  bahan  kimia  dihitung  terlebih  dahulu  menggunakan Fuzzy  logic Mamdani  untuk mengetahui berapa banyak kandungan bahan kimia yang akan ditambahkan .

## 2.2. Metode Fuzzy Logic Mamdani
Metode Fuzzy  Logic Mamdani  harus  menentukan  nilai variable  input Sensor  PH  dan variable output  Valve .  Kemudian  melanjutkan  sebuah  proses  pembentukan  fungsi  keanggotaan  dan pembentukan  aturan  dari fuzzy  logic Mamdani,  setelah  itu  melanjutkan  sebuah  proses defuzzifikasi dan  menghasilkan  sebuah  hasil  perhitungan Fuzzy  logic. Keluaran  dari  proses  ini  yaitu  berupa pembukaan  PWM control  valve ketika  penambahan  bahan  kimia.  Alur  metode  ini  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Metode Fuzzy Logic Mamdani
Gambar 4. Himpunan Input Sensor pH
Variabel input Sensor pH yang berfungsi sebagai pendeteksi dan mengategorikan 5 himpunan data yang diperoleh Nol, Besar Sedang, Kecil, dan Tujuh dengan range 0 sampai 7, bisa ditunjukkan pada gambar 4. Himpunan Nol mempunyai paramater [0 0 0], himpunan besar [0 1.5 3] yang memiliki arti  golongan  ini  mendeteksi  pH  nilai  0  sampai  3.  Himpunan  Sedang  [2  3.5 5] yang  memiliki  arti golongan ini mendeteksi pH nilai 2 sampai 5. Himpunan Kecil [4 5.5 7] yang memiliki arti golongan ini mendeteksi pH nilai 4 sampai 7, sedangkan pada himpunan Tujuh [7 7 7] memiliki arti golongan pada saat pendeteksian air laut hanya mendeteksi nilai 7.
Dalam  menggunakan  metode  Fuzzy,  ada  urutan  logika  yang  digunakan.  Dampaknya  bisa menghasilkan outputan yang sesuai dengan inputan, rule membership functon bisa ditunjukkan pada tabel 1. Dari urutan logika pada fuzzy logic diketahui untuk sensor pH mendeteksi nilai nol, maka kontrol valve mengeluarkan  sinyal  tidak.  Apabila  sensor  pH  mendeteksi  himpunan  besar,  maka sinyal dari output fuzzy mengeluarkan perintah satu. Kemudian pada input sensor pH mendeteksi himpunan sedang, maka sinyal yang keluar yaitu berupa setengah. Selain itu, untuk sensor pH ketika mendeteksi  himpunan  kecil  maka  akan  mengeluarkan  sinyal output berupa  perintah  seperempat. Sedangkan sensor pH mendeteksi sinyal input Tujuh atau sensor pH mendeteksi nilai tujuh, maka output yang keluar berupa perintah no atau valve menutup secara keseluruhan.

## Tabel 1. Rule Memberhip Function
No. Rule If pH Then Valve 1 Nol Tidak 2 Kecil Seperempat 3 Sedang Setengah 4 Besar Satu 5 Tujuh No
Gambar 5. Himpunan Output Valve
Variabel output Valve merupakan control  valve yang  berfungsi  memberikan  pembukaan valve berapa besar PWMnya ketika pembacaan sensor memberikan himpunan Nol, Besar Sedang, Kecil, dan Tujuh. Variabel ini mengategorikan 5 himpunan yaitu himpunan Tidak memiliki paramater [0 0 0] sebagai penerima inputan dari himpunan Nol. Himpunan Seperempat    memiliki paramater [0 52 105] atau nilai PWM 0 sampai PWM 105 sebagai penerima inputan dari himpunan Kecil. Himpunan Setengah  memiliki paramater [52  105  158]  atau  nilai  PWM  52  sampai  PWM  158  sebagai  penerima inputan dari himpunan Sedang. Himpunan Satu memiliki paramater [105 158 211] atau nilai PWM 105 sampai PWM 211 sebagai penerima inputan dari himpunan Besar. Himpunan No memiliki paramater [0 0 0] sebagai penerima inputan dari himpunan Tujuh. Himpunan output valve bisa ditunjukkan pada gambar  5  dan  himpunan  ini  memiliki range 0  sampai  211.  Pada  himpunan  ini  dibagi  menjadi  3 himpunan  utama  yaitu  ada  Seperempat,  Setengah,  dan  Satu.  Nilai  parameter  pada  himpunan tersebut dibagi atas dasar dari pembagian nilai anggota himpunan dari inputan pada sensor pH.

## 2.3 Langkah Validasi Sensor pH
Sensor pH sebelum dan sesudah digunakan harus dikalibrasi terlebih dahulu agar pembacaan waktu  pengujian  di  air  laut  bisa  akurat.  Kalibrasi  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  minimal menggunakan dua cairan buffer dengan skala pH 4,01, pH 6,86, atau pH 9,18. Hal ini dikarenakan larutan buffer merupakan zat yang bersifat penyangga yang terdiri dari sifat asam dan basa sehingga sensor pH bisa memiliki referensi yang akurat. Alur validasi sensor bisa ditunjukkan pada gambar 6.  Langkah  awal  untuk  memvalidasi  adalah  mengaktifkan  sensor  pH  terlebih  dahulu,  kemudian memvalidasi larutan buffer yang pertama dengan pH 4,01. Jika tidak sesuai perbaiki sensor dengan cara memutar pada alat tersebut dengan obeng    kecil hingga mencapai nilai pH 4,01 sesuai larutan buffer yang pertama, apabila sudah sesuai sensor langsung dibilas dengan cairan aquades kemudian keringkan sensornya. Setelah itu lakukan validasi lagi dengan cairan buffer yang memilik nilai 6,86 apabila tidak sesuai perbaiki sensor dengan cara memutar pada alat tersebut dengan obeng    kecil hingga mencapai nilai pH 6,86 sesuai dengan larutan buffer yang kedua. Jika sesuai, bilas lagi dengan cairan aquades dan keringkan sensor kemudian sensor siap digunakan dengan hasil yang akurat.
Gambar 6. Flowchart Memvalidasi Sensor pH

## 4. Hasil dan Analisa

## 4.1. Kalibrasi Sensor pH dengan Lakmus pada Buffer
Pengkalibrasian menggunakan cairan aquades 250 ml sebagai pencampuran serbuk buffer , karena cairan aquades memiliki air netral. Maka bisa diambil perbandingan serta mencari persentase error apakah sensor pH alat  bisa  digunakan  dengan  baik  apa  tidak.  Mencari  sebuah  perhitungan error menggunakan  rumus  nilai ketetapan dari pH buffer dikurang dari pembacaan sensor pH alat dan dibagi dengan nilai ketetapan pH buffer, kemudian dikali dengan 100% dan hasilnya seperti pada tabel 2.
Hasil dari tabel 2 bisa diketahui untuk hasilnya pembacaan sensor pH dengan uji lakmus tidak terlalu jauh setiap nilai buffer . Sedangkan pada persentase error untuk nilai buffer bernilai 6,71%, akan tetapi tidak terlalu mempengaruhi  hasilnya  karena  bisa  ditoleransi  dan  untuk  hasil  grafiknya  bisa  dilihat  pada  gambar  7  yang grafiknya bisa dibilang stabil.

## Tabel 2. Hasil Data Kalibrasi Sensor pH
Buffer Sensor PH Lakmus Error (%) 4,01 3,92 4 2,00 6,86 6,53 7 6,71 9,18 8,72 9 3,11
Gambar 7. Hasil Grafik Data Kalibrasi

## 4.2. Hasil Pengujian Alat
Pada pengujian ini yaitu melakukan sebuah percobaan dengan mengambil beberapa sampel pH yang nanti akan dilakukan penambahan bahan kimia NaOH yang memiliki pH 12 secara otomatis, dengan cara membuka PWM control valve yang telah diatur. Hasil data yang diperoleh dari uji coba dengan pH air laut 1,34 bisa disajikan pada Tabel 3.
Berdasarkan tabel 3 bisa dilihat, air laut yang berkadar pH 1.34 bisa menjadi pH 7 memakan waktu  sebanyak  12  detik.  Ketika  asam  pH  1,34  PWM  langsung  membuka  sebesar  158  dan  ketika sensor pH berubah menjadi 2, maka PWM langsung turun menjadi 108. Pada saat sensor mendeteksi pH 3 dan pH 4 membutuhkan waktu selama 7 detik dan PWM turun menjadi 105, dan ketika sensor pH membaca 6 PWM membuka sebesar 52,4 dan memerlukan waktu sebanyak 10 detik. Pada saat sensor  pH  mendeteksi  7  maka control  valve langsung  menutup  atau  PWMnya  0,  PWM  turun dikarenakan  mengikuti  fungsi  keanggotaan  dari fuzzy  logic .  Perubahan  grafik  PWM  ketika  158 sampai 0 bisa dilihat pada gambar 8.
Tabel 3. Hasil Uji Coba pH 1,4 Sampai pH 7
Asam pH Waktu Pembacaan Sensor PWM Tegangan (V) Error (%) 1,34 0 3 5 7 1,34 2 3 4 158 108 105 105 7.5 5,1 5 5 80.8 71.4 57.1 42.8 8 5 52,4 2,3 28.5 10 6 52,4 2,3 14.2 12 7 0 0 0
Gambar 8. Hasil Grafik PWM pada pH 1,34 Sampai pH 7
Table 4. Hasil Uji Coba pH 3,4 Sampai pH 7
Asam pH Waktu Pembacaan Sensor PWM Tegangan (V) Error (%)
3,4 0 3 5 3,4
4
5
105
105 52,4 5
5 2,3 51.4 42.8 28.5 8 6 52,4 2,3 14.2 10 7 0 0 0
Untuk persentase error dari pH 1 sampai 7 bisa dilihat penurunannya yang sangat stabil dan persentase tersebut ditujukan pada nilai pH netral yaitu tujuh, sedangkan setiap nilai pH memiliki nilai persentase error berbeda dan nilai pH 1 memiliki persentase error yang sangat besar maka ketika nilai pH naik atau asam pH mengecil maka persentase error mengecil seperti pada nilai pH 6 memiliki persentase error 14,2% dari nilai pH netral. Nilai tegangan pada percobaan ini memiliki nilai awal yaitu 7,5v dan menurun sampai 0v karena mengikuti dari pembukaan PWM pada valve awal yaitu 158 sampai 0.
Hasil  data  yang  diperoleh  dari  uji  coba  dengan  pH  air  laut  3,40  bisa  disajikan  pada  tabel  4. Diketahui  hasil  data  pembacaan  sensor  pada  uji  coba  asam  awal  dengan  nilai  pH  3,4  sampai mendapatkan hasil netral membutuhkan waktu pencampuran selama 10 detik. Pada saat asam pH 3,4  PWM  pada control  valve membuka  sebesar  105,  kemudian  setelah  berjalan  3  detik  kadar  pH berubah menjadi 4 serta PWM tetap membuka 105. Pada detik ke 5 sensor pH mendeteksi air laut menjadi asam pH 5 dan PWM turun sampai 52,4, sedangkan proses pencampuran selama 8 detik
Complete 2023, Vol. 4, No. 1, doi.org/10.52435/complete.v4i1.217
PWM tetap membuka 52,4 karena pembacaan sensor masih dikategori asam yaitu 6. Akan tetapi detik ke 10 pembacaan sensor pH mendeteksi menjadi 7 dan PWM pada control valve langsung menutup atau 0. Bisa dilihat grafik proses kendali PWM dari 105 sampai 0 pada gambar  9. Hasil data yang diperoleh dari uji coba dengan pH air laut 5,88 bisa disajikan pada tabel 5.
Diketahui uji coba yang diambil yaitu asam pH 5,88 dan untuk mendapatkan nilai netral atau basa cukup memakan waktu selama 4 detik. Pada 2 detik selama pencampuran air laut menghasilkan nilai pH 6 dan PWM yang dibuka sebesar 52,4, kemudian nilai pH pada saat 7 hanya memakan waktu selama 4 detik serta PWM langsung menutup menjadi 0. Grafik kendali PWM pada pH 5,88 sampai pH 7 bisa dilihat pada gambar 10.
Gambar 9. Hasil Grafik PWM pada pH 3,4 Sampai ph 7
Table 5. Hasil Uji Coba pada pH 5,88 Sampai pH 7
Asam pH Waktu Pembacaan Sensor PWM Tegangan (V) Error (%) 5,88
0 2 5,88 6 52,4 52,4
2,3
2,3 16
14.2
4
7 0 0 0
Gambar 10. Hasil Grafik PWM pada pH 5,88 Sampai pH 7

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  penelitian  ini  bisa  ditarik  kesimpulan  terhadap  pengamatan  serta  hasil datanya  yaitu  untuk  kalibrasi  sensor  menggunakan  cairan aquades karena  cairan  ini  memiliki  pH netral, apabila menggunakan air aqua, PDAM dan sejenisnya maka kalibrasinya kurang sempurna. Kemudian  pada  persentase error pada  kalibrasi  asam  bisa  dikatakan  cukup  standar  karena  tidak memiliki perbedaan yang sangat jauh yaitu untuk pH 4 memiliki error 2%, pH 6.86 memiliki error 6,71%, dan pH 9,18 memiliki error 3,11%. Selain itu untuk input dan output fuzzy logic pada arduino untuk  keanggotaannya  harus  sama  jumlahnya,  apabila  berbeda  jumlah  keanggotaannya  maka program arduino tidak  bisa  berjalan. Control  valve yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki PWM  maksimal  211  dan  tegangan  maksimalnya  10  volt,  jika  PWM  di  atas  211  maka  PWM  akan menutup  total.  Sedangkan  pada  PH  NaOH  pada  saat  pencampuran  terhadap  air  laut  juga  sangat mempengaruhi  karena  nilai  pH  NaOH  menentukan  berapa  lama  proses  reaksi  penurunan  kadar klorinnya.  Kadar  klorin  bisa  dibuat  dengan paramater pH  asam,  karena  kimia  asam  juga  memiliki kandungan klorin yang bisa menyebabkan korosi pada perlatan besi dan sejenisnya.

## Referensi
1. N. Yuniarti, “Modul Pembelajaran Pembangkit Tenaga Listrik,” Jur. Penidikan Tek. Elektro FT. Univ. Negeri Yogyakarta , pp. 26 – 39, 2019.Author 1, A.; Author 2, B. Title of the chapter. In Book Title , 2nd ed.; Editor 1, A., Editor 2, B., Eds.; Publisher: Publisher Location, Country, 2007; Volume 3, pp. 154 – 196.
2. Sutrisno and M. R. Efendi, “Analisa Pengaruh Temperatur Air Laut Terhadap Efisiensi Pendinginan Pada Cooling Water Heat Exchanger Di PLTU Unit 1 PT. PJB UP GRESIK,” vol. 07, pp. 65– 81, 2018.
3. I. W. Put ri, “Analisis efisiensi desalinasi unit 1 b pt. pembangkit jawa bali up. muara karang,” p. 114, 2010.
4. H. Suprapto and P. Simanjuntak, “Fuzzy Logic Untuk Memprediksi Pemakaian Listrik,” Comasie , vol. 02, 2020.
Complete 2023, Vol. 4, No. 1, doi.org/10.52435/complete.v4i1.217
5. S.  Batubara,  “Analisis  Perbandin gan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Dan  Fuzzy  Sugeno  Untuk  Penentuan Kualitas Cor    Beton Instan,” It    J.    Res.    Dev. ,    vol.    2,  no.    1,    pp. 1 – 11,    2017,    doi: 10.25299/itjrd.2017.vol2(1).644.
6. N. P. D. Fadhillah Azmi, Insidini Fawwaz, Muhathir, “Rancang Bangun Water Level D etection Dengan Sensor Ultrasonik Berbasis Fuzzy Logic Design,” JITE (Journal Informatics Telecommun. Eng. Available , vol. 3, no. 1, pp. 62 – 68, 2019.
© 2019 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).