Steven, Rainhard, Halim Agung Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018

## APLIKASI POMPA AIR OTOMATIS DENGAN SENSOR LEVEL CAIRAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC SUGENO
Steven, Rainhard, Halim Agung Fakultas Teknologi & Desain Universitas Bunda Mulia Jl. Lodan Raya, Jakarta Utasa stevenandreas73@gmail.com, rainhard.mail@gmail.com, hagung@bundamulia.ac.id

## Abstrak
Provinsi  DKI  Jakarta  merupakan  daerah  dengan padat pengguna mobil dan motor. Pertumbuhan mobil di  jakarta  adalah  mencapai  1.600  unit  per  hari  nya; Untuk  sepeda  motor,  pertumbuhan  nya  adalah mencapai  4.000  –  4.500  per  hari  nya.  Hal  ini  tentu menimbulkan efek dibutuhkannya lebih banyak lahan parkir  di  berbagai  tempat,  mulai  dari  gedung  kantor, pusat  perbelanjaan,  pusat  kebugaran,  dan  lain sebagainya.  Salah  satu  solusi  yang  cukup  efektif adalah  adanya  basement  pada  setiap  bangunan  . karena  posisi  basement  pada  setiap  gedung  berada  di bawah permukaan tanah serta curah hujan yang tinggi dan  kurangnya  drainase  air  di  sekitar  gedung,  maka tidak  menutup  kemungkinan  bahwa  basement  dapat tergenang air sehingga menyebabkan banjir di seluruh lahan  basement.  Pompa  air  otomatis  dengan  sensor level  cairan  dapat  menjadi  solusi  bagi  pengelola gedung  atau  wisma,  dalam  mencegah  masalah  banjir yang  terjadi  pada  basement  mereka.  Aplikasi  pada pompa  air  otomatis  mengimplementasikan  metode logika fuzzy logic Sugeno dalam microcontroller yang terhubung dengan pompa air, sensor level cairan, serta sensor  waterflow.  Metode  logika fuzzy  logic  sugeno berperan  sebagai  pengontrol  kecepatan  pompa  air berdasarkan kecepatan debit air yang  masuk  kedalam penampungan,  kemudian  total  air  dan  kecepatan  arus air  yang  masuk  ke  dalam  penampungan  akan  di tampilkan di LCD display . kesimpulan dari penelitian ini  menunjukan  bahwa  metode fuzzy logic sugeno dapat  di  terapkan  pada  pompa  air  otomatis  yang  di tunjukan pada pengujian 20 sampel dimana 18 sampel terindikasi valid
Kata  kunci  :  Pompa,  Air,  Banjir, Basement , Microcontroller.

## Abstract
DKI Jakarta Province is an area with heavy users of cars and motorcycles. The growth of cars in Jakarta  is  reaching  1,600  units  per  day;  For motorcycles, its growth is reaching 4,000  - 4,500 per day.  This  certainly  causes  the  effect  of  need  more parking  space  in  various  places,  ranging  from  office buildings,  shopping  centers,  fitness  centers,  and  so forth.  One  solution  that  is  quite  effective  is  the basement  on  every  building.  because  the  basement position  in  every  building  is  below  ground  level  and high rainfall and lack of drainage of water around the building,  it  is  possible  that  the  basement  can  be flooded  causing  flooding  in  all  basement  area. Automatic  water  pumps  with  liquid  level  sensors  can be  a  solution  for  building  managers  or  guesthouses, in  preventing  flood  problems  occurring  in  their basements.  The  application  on  the  automatic  water pump implements the Sugeno fuzzy logic logic method in  a  microcontroller  connected  to  a  water  pump, liquid  level  sensor,  and  waterflow  sensor.  The  logic method  of  fuzzy  logic  sugeno  acts  as  a  water  pump speed controller based on the rate of water discharge that  enters  the  shelter,  then  the  total  water  and velocity of the incoming water into the shelter will be displayed  on  the  LCD  display.  the  conclusion  of  this study shows that the fuzzy logic sugeno method can be applied to the automatic water pump which is  shown on the test of 20 samples where 18 samples indicated valid
Keywords:  Pump,  Water,  Flood,  Basement, Microcontroller.
Steven, Rainhard, Halim Agung Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018

## I. P ENDAHULUAN
Provinsi  DKI  Jakarta  merupakan  daerah  dengan padat pengguna mobil dan motor. Pertumbuhan mobil di  jakarta  adalah  mencapai  1.600  unit  per  hari  nya; Untuk  sepeda  motor,  pertumbuhan  nya  adalah mencapai  4.000  –  4.500  per  hari  nya.  Hal  ini  tentu menimbulkan efek dibutuhkannya lebih banyak lahan parkir  di  berbagai  tempat,  mulai  dari  gedung  kantor, pusat  perbelanjaan,  pusat  kebugaran,  dan  lain sebagainya.  Salah  satu  solusi  yang  cukup  efektif adalah  dengan  menggunakan basement .  Selain menghemat  luas  lahan,  parkir basement juga melindungi kendaraan yang parkir dari terik matahari dan hujan.
Karena  posisi  ketinggiannya  lebih  rendah  dari lahan  utama,  maka  parkir basement merupakan  salah satu  tempat  yang  rawan  terendam  air  ketika  turun hujan. Untuk itu diperlukan pompa air yang dipasang di  parkir basement ,  untuk  membuang  air  hujan  yang masuk.  Namun  untuk  tingkat  badan  atau  organisasi tertentu,  memakai  sumber  daya  manusia  sebagai pengawas  ketinggian  air  bukanlah  hal  yang  efisien untuk  dilakukan.  Dikarenakan  pengawasan  harus dilakukan  selama  24  jam  dalam  7  hari,  maka  paling tidak  dibutuhkan  3  SDM  yang  sigap,  yang  berarti, akan  menambah  pengeluaran  biaya  dari  badan  atau organisasi  tersebut.  Berdasarkan  masalah  ini,  kami berusaha  merancang  sebuah  aplikasi  menggunakan Metode Fuzzy Logic Sugeno yang diimplementasikan ke  dalam  sebuah microcontroller agar  berfungsi sebagai  sensor  pendeteksi  ketinggian  air,  sekaligus menyalakan daya pompa.
Sebagai  referensi  untuk  penelitian  ini,  peneliti mengacu pada beberapa penelitian terdahulu, Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Wahyu  Setyo Mintaraga  membahas  aplikasi  inference  system dengan  metode  sugeno  untuk  mengestimasi  curah hujan  (Wahyu  Setyo  Mintaraga,  2017),  hasil penelitiannya  adalah    hasil  yang  di  dapat  kurang sesuai  di  karenakan  dari  47  data  penelitian  hanya memiliki 11 data yang sesuai dengan data sebenarnya. maka  persentase  kesalahan fuzzy  inference  system dengan  metode  Sugeno  sebesar  77%.  penelitian  yang di  lakukan  oleh  Tegar  Assyidqi  Nugroho  membahas aplikasi kontrol ketinggian air pada budidaya ikan dan tanaman  yumina  bumina  menggunakan  metode sugeno  (Tegar  Assyidqi  Nugroho,  2016),  hasil penelitian  menunjukan  bahwa  hasil  dari  pengujian
sesuai  dengan  perancangan  yang  di  buat  sistem mampu  menentukan output berupa  pompa off dapat di  simpulkan  bahwa  tahap  impelementasi  metode fuzzy pada sistem telah berhasil di lakukan. penelitian yang di lakukan oleh Rizki Pradana membahas irigasi air  dengan  mikrokontroler  Arduino  menggunakan metode fuzzy logic sugeno  (Rizki  Pradana,  2016), hasil  penelitian  nya  adalah  dari  segi  efisiensi komsumsi  air  yang  di  gunakan  untuk  penyiraman tanaman  dengan  konsep prototype ,  mempunyai  nilai efisiensi  yang  lebih  baik  dengan  perolehan  antara model  otomatis  dengan  manual  yanitu  20%  banding 80%.  penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Surnadi,  TH Dwiati  Wismarini  membahas  pengendali  pintu  dan pompa air menggunakan metode sugeno (Surnadi, TH Dwiati  Wismarini,  2015),  hasil  penelitian  nya  adalah antara perhitungan manual dengan automatik di pintu air  hampir  sama  karena  rata-rata  selisih  masih  di bawah  10%,  hal  ini  di  karenakan  pembuatan  deteksi pintu  yang  belum  presisi.  Penelitian  yang  di  laukan oleh  Fahmi  Mubarok  dan  Harianto  membahas pengendalian  salinitas  pada  air  menggunakan  metode fuzzy logic (Fahmi Mubarok & Harianto, 2015), hasil penelitian nya adalah tingkat akurasi sensor waterflow or sanility untuk pengukuran sanilitas sebesar 98,99% hasil tersebut merupakan perbandingan larutan garam yang sudah di ukur dalam satuan ppt.

## II. L ANDASAN T EORI

## 1. Metode Sugeno
Salah  satu  aplikasi  logika  fuzzy  yang  telah berkembang  amat  luas  dewasa  ini  adalah  system inferensi fuzzy (Fuzzy Inference System / FIS),  yaitu kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada  teori himpunan  fuzzy,  aturan  fuzzy  berbentuk  IF  THEN, dan  penalaran  fuzzy.  Misalnya  dalam  penentuan status  gizi,  produksi  barang,  sistem  pendukung keputusan,  penentuan  kebutuhan  kalori  harian,  dan sebagainya.  Ada  tiga  metode  dalam  sistem  inferensi fuzzy yang sering digunakan, yaitu metode Tsukamoto,  metode  Mamdani,  dan  metode  Takagi Sugeno. Dalam penelitian ini akan dibahas penentuan status gizi menggunakan metode Mamdani. Sistem ini berfungsi untuk  mengambil keputusan  melalui proses tertentu  dengan  mempergunakan  aturan  inferensi berdasarkan logika fuzzy.
Pada  dasarnya  sistem  inferensi  fuzzy  terdiri  dari empat unit, yaitu :
1. Unit fuzzifikasi (fuzzification unit)

## Steven, Rainhard, Halim Agung
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
Fuzzifikasi  diartikan  sebagai  suatu  proses  untuk menemukan  nilai  keanggotaan  pada  nilai    linguistik sesuai  dengan  nilai  inputan  yang  diberikan  (Siler & Buckley, 2005).
2.  Unit  penalaran  logika  fuzzy  (fuzzy  logic reasoning unit)
3.  Unit  basis  pengetahuan  (knowledge  base unit), yang terdiri dari dua bagian:
1.    Basis  data  (data  base),  yang  memuat fungsi-fungsi keanggotaan dari    himpunan- himpunan  fuzzy  yang  terkait  dengan  nilai dari variabel-variabel linguistik yang dipakai.
2.  Basis  aturan  (rule  base),  yang  memuat aturan-aturan berupa implikasi fuzzy.
4.  Unit defuzzifikasi (defuzzification unit / unit penegasan)
Pada  sistem  inferensi    fuzzy,  nilai-nilai  masukan tegas  dikonversikan  oleh  unit  fuzzifikasi  ke  nilai fuzzy  yang  sesuai.  Hasil  pengukuran  yang  telah difuzzikan itu kemudian diproses oleh unit penalaran, yaitu  dengan  menggunakan  unit  basis  pengetahuan, menghasilkan      himpunan      fuzzy      sebagai keluarannya.  Langkah  terakhir  dikerjakan  oleh  unit defuzzifikasi yaitu menerjemahkan himpunan keluaran  tersebut  kedalam  nilai  yang  tegas.  Nilai tegas  inilah  yang  kemudian  direalisasikan  dalam bentuk  suatu  tindakan  yang  dilaksanakan  dalam proses tersebut.
Dalam  sistem  inferensi  fuzzy,  terdapat  beberapa metode  yang  dapat  digunakan,  salah  satunya  ialah metode  Sugeno  orde  nol.  Metode  ini  diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang pada tahun 1985. Penalaran  dengan  Metode  Sugeno  hampir  sama dengan  penalaran  Mamdani  dan  Tsukamoto,  dimana pada  setiap  aturan  yang  berbentuk  implikasi “if…then”  anteseden  yang  berbentuk  konjungsi (AND)  mempunyai  nilai  keanggotaan  berbentuk minimum  (MIN),  hanya  saja  output  (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy. Sehingga fungsi implikasi nya menjadi :
IF x is A THEN y is B
dengan  x  dan  y  adalah  skalar.  A  dan  B  adalah konstanta.  Proposisi  ini  dapat  diperluas  dengan menggunakan operator fuzzy, seperti:
IF  (x1  is A1) • (x2  is A2) • (x3  is A3) • .............. • (xn  is An) THEN y is B
Dengan  A1,  A2,  A3,  …,  An    adalah  himpunan fuzzy sebagai anteseden, dan k adalah suatu konstanta (tegas)  sebagai  konsekuen.  dengan  •  adalah  operator AND,  (Kusumadewi  dan  Purnomo,  2010).  Metode Sugeno orde nol merupakan kasus khusus dari metode Mamdani dan metode Tsukamoto, dimana konsekuen tiap  implikasi  nya  bernilai  konstan  dan  Michio Sugeno  mengusulkan  penggunaan  singleton  sebagai fungsi  keanggotaan  dari  konsekuen  (Sivanandam, Sumathi, dan Deepa, 2007).
Definisi  2  :  Pendukung  (support)  dari  suatu himpunan  fuzzy,  dilambangkan  dengan,  merupakan himpunan dari titik-titik di dimana fungsi keanggotaan adalah positif
Definisi  2.3  :Suatu  fuzzy  singleton  adalah  suatu himpunan  dimana  pendukung  merupakan  suatu  poin tunggal dalam universe of discourse

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## III.1. Analisis Kebutuhan Fungsional
Analisis  kebutuhan  fungsional prototype yang  dibuat adalah:
1. Prototype ini  hanya  dapat  digunakan  pada basement  pada  suatu  gedung  atau  rumah yang rendah dr permukaan tanah
2. Prototype ini bekerja dengan mengukur debit air yang masuk ke dalam penampungan
3. Prototype ini  dapatberjalan  apabila  air menyentuh sensor
4. Prototype ini menggunakan sensor waterflow untuk  mengukur  debit  air  yang  masuk  ke penampungan.
5. Prototype ini menggunakan metode sugeno

## II.2. Analisis Kebutuhan Non Fungsional
Perangkat  keras  yang  dibutuhkan  dalam  membuat prototype adalah sebagai berikut:
1. Mainboard (papan utama)
Gambar 3.1 Mainboard Arduino board model UNO R3

## Steven, Rainhard, Halim Agung
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018

## 2. Relay set
Gambar 3.2 Relay set 2x2 12 volt
3. Sensor pengukur debit air.
Gambar 3.3 Sensor Water flow G1 4. Driver motor L298
Gambar 3.4 Driver motor L298 :
pengontrol kecepatan pompa
5. Water Sensor
Gambar 3.5 Water Level Sensor
6. LCD 2x16
Gambar 3.6 LCD Arduino 2x16
7. Beardboard large Gambar 3.7 Beardboard large
8 . Cable
Gambar 3.8 Cable

## III.3. Pemilihan Metode
Pada  penelitian  ini  dipilh  metode  sugeno  karena dapat  bekerjasama  dengan  teknik  –  teknik  kendali secara  konvensional  dan  fuzzy  logic  tidak  terbatas pada  sedikit  masukan  umpan  balik  dan  satu  atau  dua output  control,  tidak  juga  penting  untuk  menilai  atau menghitung  parameter  rata  –    rata  perubahan  dengan tujuan  agar  diimplementasikan..  Hal  ini  umumnya terjadi  pada  aplikasi  di  bidang  teknik  mesin  maupun teknik elektro.
Cara kerja metode sugeno, yaitu:
1.  Menentukan  input  yang  akan  dipakai  dan pada kasus ini ada 2 input yang akan dipakai dalam penerapan.
1. Input nilai arus air.

## Steven, Rainhard, Halim Agung
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
2. Input  Water  level    untuk  mengetahui ketinggian air
2.  Penentuan fungsi keanggotaan
1. Arus air terdiri atas 2 himpunan fuzzy , yaitu : DERAS dan LEMAH
2. Level  Air  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy, yaitu: TERENDAM dan TIDAK TERENDAM .
3.  Membuat rule dari variabel yang ada
1. Rule 1
If sensor 1 TERENDAM, maka pompa 1 MENYALA
2. Rule 2
If  sensor  1  TIDAK  TERENDAM  , maka  pompa  1,  dan  pompa  2  TIDAK MENYALA
3. Rule 3
If sensor 2 TERENDAM, maka pompa 2 MENYALA 4. Rule 4 If  sensor  2  TIDAK  TERENDAM, maka pompa 2 MENYALA
Melakukan defuzzifikasi dengan cara menentukan  output  pesan  singkat  yang  akan  dikirim sesuai dengan metode mamdani additive yaitu dengan menjumlahkan nilai dari tiap crisp untuk dipertegas.

## IV. P ERANCANGAN PROTOTYPE

## IV.1 Prototype
Metode akan melakukan proses apakah pompa air akan  menyala  atau  tidak  menyala  .  saat  prototype sudah memperoleh nilai tetap dari proses Defuzzyfication  maka akan di tentukan hasil total air di  dalam  penampungan  dan  kecepatan  air  per  menit dan  hasil  tersebut  akan  di  tampilkan  di  layar  LCD yang  berukuran  2x16cm.  Berikut  ini  merupakan langkah-langkah nya:
1. Prototype  akan  membaca  data  dari  memori yang  tersimpan  di  mainboard  arduino  UNO untuk  mengetahui  nilai  kecepatan  arus  air yang masuk kedalam penampungan air.
2. Ketika  nilai  arus  air  sudah  di  dapat  maka pompa  tidak  akan  langsung  menyala  sampai air menyentuh water level sensor yang ada di dalam penampungan air.
3. Ketika  air  sudah  menyentuh  water  level sensor  yang  ada  di  dalam  penampungan maka pompa air 1 akan  menyala. Kecepatan pompa  1  akan  mengikuti  kecepatan  arus  air yang  masuk,  semakin  deras  arus  air  yang masuk kedalam penampungan maka semakin cepat juga kecepatan pompa air tersebut.
4. Ketika  pompa  1  menyala  maka  air  akan  di sedot keluar dari penampungan air, kemudian  air  akan  melewati  water  flow sensor ke 2.
5. Jika  air  menyentuh  Water  level  sensor  ke  2 maka  pompa  2  akan  menyala  dengan kecepatan  maksimal  ,  guna  pompa  ke  2  ini adalah  membantu  pompa  1  untuk  menyedot air ke luar penampungan.
6. Ketika  air  berkurang  dan  sudah  tidak menyentuh  Water  level  sensor  ke  2  pompa akan  tetap  menyala  sampai  dimana  air berkurang  dan  tidak  menyentuh  pada  water level sensor yang pertama.
7. Saat  metode  Sugeno  dijalankan,  maka pengguna  akan  mendapatkan  hasil  yang  di tampilkan  di  layar  LCD  berupa  kecepatan arus  air  per  liter  dalam  satu  menit  dan  total air yang ada di penampungan air.
Gambar  3.11  adalah  rangkaian  alat  yang  di gunakan secara keseluruhan untuk membuat prototype yang akan di implementasikan untuk basement dalam suatu gedung atau untuk bangunan yang ada di bawah permukaan  tanah  . Driver  motor  L298 mendapatkan tegangan  dari  adaptor  12  V  ,  dan  motor  pompa mendapatkan  tegangan  dari Driver  motor  L298  . untuk LCD display 2 x16 , Water flow sensor,  water level  sensor mendapatkan  tenganan VCC  5  V dari ardunio UNO . Setiap komponen yang membutuhkan energi  listrik  harus  mempunya pin Vcc dan GND , karena  dua pin ini  berfungsi  mengalirkan  arus  ke komponen  yang bersangkutan. Data yang disalurkan semuanya terhubung di mainboard untuk menjalankan instruksi yang dibuat, sehingga masing – masing kompenen bisa saling bekerja dan menjalankan fungsi masing – masing.

## Steven, Rainhard, Halim Agung
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
Diagram Schematic Prototype
ARDUINO UNO R3 0 RX 1 TX 2 3 4 5 6 7 11 12 13 G N D A R E F 10 9 8 ATMEL – 4320P-PU A 0 A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 V 1 N G N D G N D 5 V 3 .3 V R ES ET IO R EF LCD DISPLAY 2X16 B L - B L + D 7 D 6 D 5 D 4 V D D V 0 RS RW E D 0 D 3 D 2 D 1 DRIVER MOTOR L298 E N B IN 4 IN 3 IN 2 IN 1 EN A - + - + SENSOR 1 S + - SENSOR 2 S + - MOTOR 1 MOTOR 2 V SS 1K WATER FLOW IN WATER FLOW OUT GN D + + DATA DATA OUT 1 OUT 2 EN A EN A EN A Gambar 3.11 Diagram Schematic

## IV.2 Implementasi Metode
Sitem  yang  dirancang  memiliki  satu output dan dua input .  Sistem  menggunakan  tampilan  LCD Arduino  sebagai  output,  yang  hanya  berupa  tulisan. Untuk membuat LCD menampilkan output, digunakan  kode:  “ lcd.print” .  Fungsi  dari  kode tersebut  sama  dengan  fungsi  “ cout>>” pada  bahasa C.  Kode  tersebut  diimplementasikan  ke  dalam  papan microcontroller Arduino  Uno  R3,  di  mana  sudah terhubung  juga  dengan  LCD.  Untuk input ,  sistem menggunakan  dua  sensor  level  cairan  Funduino. Sensor  level  cairan  yang  pertama  akan  ditempatkan pada  selang,  tempat  mengalir  nya  debit  air  yang masuk  ke  dalam  box  akuarium.  Sedangkan  sensor level  cairan  yang  kedua  akan  ditempatkan  pada  alas box  akuarium.  Sensor  level  cairan  dideklarasikan  di dalam kode dengan cara mendeklarasikan nomor port Arduino  tempat  kedua  sensor  level  cairan  tersebut dihubungkan.
Gambar 4.1 Script Fungsi Pengaktifan

## Microcontroler Arduino
Keterangan:
1. Input  dari  sensor  level  cairan  akan  disimpan  ke dalam  variabel  data.  Angka  nya  sendiri  sudah ditentukan oleh arduino, yaitu 0 – 1032.
2. Jika  variabel  data  memiliki  nilai  lebih  dari  atau sama dengan 400, maka fungsi sensor waterflow dalam membara kecepatan debit air akan hidup.
3. Jika  sensor  waterflow  memberikan input lebih dari 0.1, maka fungsi pompa air akan hidup.
4. Begitu  sensor  waterflow  berhenti  memberikan input ,  pompa  air  akan  tetap  menyala  sampai dengan waktu yang telah ditentukan.

## Pengujian Sistem

## Tabel 4.1 Proses Manual Perhitungan debit air
Pengujian L/min Waktu tempuh Volume air yang diuji Pengujian 1 9L/min 6,66 detik 1 liter Pengujian 2 1L/min 60 detik 1 liter Pengujian 3 2L/min 30 detik 1 liter

## Steven, Rainhard, Halim Agung
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan
Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
Pengujian L/min Waktu tempuh Volume air yang diuji Pengujian 4 15L/min 4 detik 1 liter Pengujian 5 29L/min 2,06 detik 1 liter Pengujian 6 30L/min 2 detik 1 liter Pengujian 7 60L/min 1 detik 1 liter Penguijan 8 28 L/min 2,14 detik 1 liter Pengujian 9 17 L/min 3,52 detik 1 liter Pengujian 10 45 L/min 1,35 detik 1 liter Pengujian 11 32 L/min 1,85 detik 1 liter Pengujian 12 22 L/min 2,60 detik 1 liter Pengujian 13 12 L/min 5 detik 1 liter Pengujian 14 53 L/min 1,13 detik 1 liter Pengujian 15 36 L/min 1,66 detik 1 liter Pengujian 16 19 L/min 3,15 detik 1 liter Pengujian 17 26 L/min 2,30 detik 1 liter Pengujian 18 41 L/min 1,46 detik 1 liter Pengujian 19 33 L/min 1,81 detik 1 liter Pengujian 20 47 L/min 1,27 detik 1 liter
Pada  tabel  4.1  dapat  dilihat  bahwa  peneliti melakukan  pengujian  sebanyak  20  kali  dengan menggunakan  rumus  proses  manual.  Tujuan  dari pengujian  ini  adalah  dijadikan  sebagai  pembanding antara perhitungan manual dan perhitungan prototype . Debit  air  yang  dijadikan  contoh  dalam  pengujian dibatasi  1  liter  untuk  memudahkan  penelitidalam melakukan pengujian.
Rumus  yang  digunakan  untuk  mencari  waktu tempuh pengisian air ke dalam penampungan adalah:
t =
Di mana:
t  = waktu tempuh dalam satuan detik.
s = kecepatan debit air dalam satuan Liter per menit.
V = Volume air dalam satuan Liter.

## Proses perhitungan debit air prototype
Tabel 4.2 Proses Perhitungan debit air Prototype
Pengujian L/min Waktu tempuh Volume air yang diuji Pengujian 1 9L/min 7 detik 1 liter Pengujian 2 1L/min 60 detik 1 liter Pengujian 3 2L/min 30 detik 1 liter Pengujian 4 15L/min 4 detik 1 liter Pengujian 5 29L/min 2 detik 1 liter
Pengujian L/min Waktu tempuh Volume air yang diuji Pengujian 6 30L/min 2 detik 1 liter Pengujian 7 60L/min 1 detik 1 liter Pengujian 8 28 L/min 2 detik 1 liter Pengujian 9 17 L/min 4 detik 1 liter Pengujian 10 45 L/min 1 detik 1 liter Pengujian 11 32 L/min 2 detik 1 liter Pengujian 12 22 L/min 3 detik 1 liter Pengujian 13 12 L/min 5 detik 1 liter Pengujian 14 53 L/min 1 detik 1 liter Pengujian 15 36 L/min 2 detik 1 liter Pengujian 16 19 L/min 3 detik 1 liter Pengujian 17 26 L/min 2 detik 1 liter Pengujian 18 41 L/min 1 detik 1 liter Pengujian 19 33 L/min 2 detik 1 liter Pengujian 20 47 L/min 1 detik 1 liter
Pada  tabel  4.2  dapat  dilihat  bahwa  peneliti melakukan  pengujian  sebanyak  20  kali  dengan menjalankan  proses  yang  terjadi  pada prototype . Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  dijadikan  sebagai pembanding antara perhitungan manual dan perhitungan prototype .  Pengujian  dapat  dilihat  pada gambar 4.4, gambar 4.5, gambar 4.6, dan gambar 4.7.

## Gambar 4.4 Percobaan awal perhitungan debit air prototype
Percobaan  pertama  dilakukan  dengan  cara mereset prototype sampai LCD ke  angka  nol,  untuk mengetahui  jumlah  debit  air  yang  masuk  ke  dalam penampungan air sebanyak 1 liter pada kecepatan 9L/ min  dengan  waktu  tempuh  6,7  detik,seperti  yang  di lihat pada gambar 4.5

## Steven, Rainhard, Halim Agung
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018

## Gambar 4.5 Percobaan pertama perhitungan total debit air
Percobaan  ke  dua  di  lakukan  dengan  cara mereset prototype sampai LCD menunjukan  angka nol  ,  untuk  mengetahui  jumlah  debit  air  yang  masuk kedalam  penampungan  air  sebanyak  1  liter  dengan kecepatan  15/min  dengan  waktu  tempuh  4  detik  , seperti yang di lihat pada gambar 4.6

## Gambar  4.6  Percobaan  kedua  perhitungan  total debit air
Percobaan  ke  tiga  di  lakukan  dengan  cara mereset prototype sampai LCD menunjukan  angka nol  ,  untuk  mengetahui  jumlah  debit  air  yang  masuk kedalam  penampungan  air  sebanyak  1  liter  dengan kecepatan  22L/min  dengan  waktu  tempuh  3  detik  , seperti yang di lihat pada gambar 4.7.
Gambar  4.7  Percobaan  ketiga  perhitungan  total debit air

## Hasil Pengujian
Berdasarkan data pengujian keakuratan jarak yang diproses secara manual dan prototype didapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.3 Hasil Perhitungan debit air Prototype L/min Waktu tempuh (manual) Waktu tempuh ( prototype ) Volume air  yang diuji Hasil 9 L/min 6,66 detik 7 detik 1 liter Sesuai 1 L/min 60 detik 60 detik 1 liter Sesuai 2 L/min 30 detik 30 detik 1 liter Sesuai 15 L/min 4 detik 4 detik 1 liter Sesuai 29 L/min 2,06 detik 2 detik 1 liter Sesuai 30 L/min 2 detik 2 detik 1 liter Sesuai 60 L/min 1 detik 1 detik 1 liter Sesuai 28 L/min 2,14 detik 2 detik 1 liter Sesuai 17 L/min 3,52 detik 4 detik 1 liter Sesuai 45 L/min 1,35 detik 1 detik 1 liter Sesuai 32 L/min 1,85 detik 2 detik 1 liter Sesuai 22 L/min 2,60 detik 3 detik 1 liter Sesuai 12 L/min 5 detik 5 detik 1 liter Sesuai 53 L/min 1,13 detik 1 detik 1 liter Sesuai 36 L/min 1,66 detik 2 detik 1 liter Sesuai 19 L/min 3,15 detik 3 detik 1 liter Sesuai 26 L/min 2,30 detik 2 detik 1 liter Sesuai 41 L/min 1,46 detik 1 detik 1 liter Sesuai 33 L/min 1,81 detik 2 detik 1 liter Sesuai 47 L/min 1,27 detik 1 detik 1 liter Sesuai
Dari  hasil  perhitungan  di  dapat  seperti  pada tabel  4.3  dapat  dilihat  terdapat  2  perbandingan perbandingan  pengujian  yakni  secara  manual  dan secara  otomatis  dari prototype .  Pengujian  tersebut membandingkan antara lamanya waktu tempuh untuk 1liter air .
Dan  jarak  ukur  uji  dari prototype memiliki nilai  toleransi  sebesar  3  angka  desimal  dibelakang koma. Hasil jarak ukur uji dari prototype yang terlihat pada Tabel 4.3, jika dilakukan pembulatan maka akan menghasilkan  nilai  yang  sama  dengan  jarak  ukur  uji yang  diharapkan  berdasarkan  perhitungan  manual. Dari  hasil  pengujian  jarak  ukur  uji  menghasilkan toleransi perbedaan dengan nilai maksimal sebesar 0,5 meter.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

## Steven, Rainhard, Halim Agung
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
1. Pengujian prototype dilakukan  untuk mengetahui  kecepatan  air  per  menit yang masuk ke dalam penampungan dan menampilkan total air yang sudah ada di dalam penampungan 2. Penerapan  metode fuzzy  sugeno pada prototype memiliki  tingkat  keberhasilan 96%  untuk  membantu  meringankan resiko  banjir  yang  berada  di  bawah permukaan tanah .

## Saran
Saran-saran yang bisa dilakukan untuk pengembangan berdasarkan hasil penelitian ini antara lain :
1.  Untuk pengembangan lebih lanjut sumber  energi  yang  disalurkan  untuk prototype dapat  menggunakan  adaptor, sehingga lebih fleksibel.
2.  Untuk pengembangan lebih lanjut
prototype ,  ukuran waterflow harus  lebih besar  agar  pipa  yang  berukuran  besar bisa masuk kedalam sensor water flow.

## R EFERENSI
Basil,  Yourseef. 2012. Asimulation  Model  for Waterfall  Software  Development  life  cycle. International  Journal  of  Engineering  and technology (iJET), Lebanon. ISSN: 2049-3444
Octarina, Nur Samijayani  2013. Implementasi sistem sensor  sederhana  untuk  peringatan  banjir. Jakarta . Indonesia.
Priyono  Mulyono,  2008.  Pendeteksian  ketinggian permukaan zat cair menggunakan microcontroler AT89C51.
Siregar,  Kalam.  2013.  Menggunakan Water  Flow Sensor  G1/2 berbasis  Mikrokontroler  8535. Viskosimeter Digital , Sumatera Utara, Indonesia.
McRoberts,  Michael.  2013. Beginning  Arduino: Technology in action 2 nd edition. New York. ISBN: 978-1430250166