## Perancangan Deteksi Tingkat Kelayakan Air Minum Menggunakan Fuzzy Logic Control
1 M. Habiburrahman, 2 Endah Fitriani
1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains Teknologi, Universitas Bina Darma
2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains Teknologi, Universitas Bina Darma
1 habiburrahman14@gmail.com , 2 endahfitriani@binadarma.ac.id
Abstract - Water is a very important factor in human daily life needs. Water that is suitable for use is water that has a quality that  meets  the  health  requirements  for  clean  water  in accordance  with  applicable  laws  and  regulations  and  can  be drunk  when  cooked.  This  research  designs  a  portable  tool  to detect  the  suitability  of  water  for  household  consumption which uses a turbidity sensor to measure water turbidity, a PH meter sensor to measure the acid-base properties of water and a  TDS  sensor  to  measure  the  amount  of  dissolved  solids  in water.  Arduino  Mega  is  used  as  a  microcontroller  to  process data.  The  output  results  from  this  tool  are  turbidity  values  in NTU  units,  water  PH  values,  dissolved  solids  values  in  PPM units  and  fuzzy  decision  results  displayed  on  the  LCD.  The fuzzy logic used in this research is Mamdani fuzzy logic. Based on  the  results  of  the  tests  that  have  been  carried  out,  the  tool can  determine  the  suitability  of  water  and  the  fuzzy  decision results  on  the  tool  are  in  accordance  with  the  results  of  the Fuzzy Inference System (FIS) simulation in Matlab software.
Keywords — Water, Turbidity, pH, TDS, Fuzzy Mamdani.
Abstrak  —  Air  adalah  salah  satu  faktor  yang  amat  penting dalam  kebutuhan  kehidupan  manusia  sehari-hari.  Air  yang layak  digunakan  adalah  air  yang  memiliki  kualitas  yang memenuhi  persyaratan  kesehatan  air  bersih  sesuai  dengan peraturan  perundang-undangan  yang  berlaku  dan  dapat diminum  apabila  dimasak.  Penelitian  ini  merancang  alat portable  untuk  mendeteksi  kelayakan  air  untuk  konsumsi rumah  tangga  yang  menggunakan  sensor  turbidity  untuk mengukur  kekeruhan  air,  sensor  PH  meter  untuk  mengukur sifat  asam-basa  air  dan  sensor  TDS  untuk  mengukur  jumlah padatan terlarut dalam air. Arduino Mega digunakan sebagai mikrokontroler  untuk  memproses data. Hasil output dari alat ini  berupa  nilai  kekeruhan  dengan  satuan  NTU,  nilai  PH  air, nilai  jumlah  padatan  terlarut  dengan  satuan  PPM  dan  hasil keputusan  fuzzy  yang  ditampilkan  pada  LCD.  Logika  Fuzzy yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  logika  fuzzy mamdani. Berdasarkan  hasil pengujian yang telah  dilakukan, alat  telah  dapat  menentukan  kelayakan  air  dan  untuk  hasil keputusan  fuzzy  pada  alat  telah  sesuai  dengan  hasil  simulasi Fuzzy Inference System (FIS) pada software Matlab.
Kata Kunci— Air, Kekeruhan, pH, TDS, Fuzzy Mamdani.

## I. Pendahuluan
Air adalah salah satu faktor yang amat penting dalam kebutuhan  kehidupan  manusia  sehari-hari.  Air  merupakan sumber  kehidupan  yang  dibutuhkan  oleh  makhluk  hidup, misalnya  untuk  mencuci,  memasak,  membersihkan  kotoran di  sekitar  rumah,  mandi  dan  konsumsi.  Air  juga  digunakan dalam pertanian, pemadam kebakaran, pertanian, perikanan,
industri,  dan  sebagai  sumber  energi,  seperti  tenaga  air (hydropower). Air  dapat  dibagi  menjadi  dua  bagian:  air bersih dan air kotor, masing-masing dengan karakteristiknya sendiri (Maulana, 2018).
Air  yang  layak  digunakan  adalah  air  yang  memiliki kualitas  yang  memenuhi  persyaratan  kesehatan  air  bersih sesuai  dengan  peraturan  perundang-undangan  yang  berlaku dan dapat diminum apabila dimasak. Tidak semua air tawar layak  digunakan  masyarakat  karena  tidak  memenuhi persyaratan kesehatan seperti kotor atau tercemar kandungan yang tidak layak konsumsi. Air kotor dan keruh dapat  disebabkan  oleh  tanah  yang  terangkut  oleh  air, sampah  organik  maupun  anorganik  yang  dibuang  makhluk hidup  ke  air,  atau  adanya  kandungan  besi.  Air  yang  kotor dan  tidak  memenuhi  standar  kesehatan  yang  berlaku  akan berbahaya  bagi  kesehatan  masyarakat.  Menurut  Permenkes No  2  Tahun  2023  tentang  standar  baku  mutu  kesehatan lingkungan  bahwa  baku  mutu  air  telah  distandarisasi berdasarkan  penggunaannya  seperti  air  untuk  keperluan hygiene sanitasi, air SPA, dan lainnya.
Standar  air  bersih  dan  sehat  yang  berlaku  pada Permenkes  No  2  Tahun  2023  yaitu  persyaratan  kualitas  air minum,  antara  lain  harus  bersih,  tidak  berasa,  tidak  keruh, tidak  beracun,  tidak  berbau,  memenuhi  batasan  jumlah padatan  terlarut,  dan  bebas  dari  zat  kimia  yang  berlebihan. Peraturan  menetapkan  bahwa  kekeruhan  maksimum  air minum  adalah  3  NTU  ( Nephelometric  Turbidity  Unit )  dan tingkat  maksimum  padatan  terlarut  dalam  air  adalah  300 PPM  (Part  Per  Million)  (Kementerian  Kesehatan,  2023). Tingkat kekeruhan air dapat diamati secara langsung secara kasat  mata,  tetapi  tidak  dapat  menggambarkan  besar kekeruhannya. Sehingga, untuk mengukur tingkat kekeruhan  air  secara  akurat  dapat  menggunakan  instrumen turbidity  meter.  Tetapi  saat  ini,  harga  alat  turbidity  meter cukup mahal di pasaran, sehingga hanya beberapa kalangan saja  yang  menggunakan  alat  tersebut  seperti  pemerintahan, laboratorium  sains,  PDAM  dan  lainnya  (Putri  &  Harmadi, 2018). Oleh karena itu seringkali masyarakat saat ini masih melakukan pengetesan kualitas air dengan hal manual, yaitu dengan  membawa  setiap  sampel  air  menuju  laboratorium untuk  dilakukan  pengecekan.  Hal  tersebut  merupakan  cara yang tidak efektif karena akan memakan waktu dan tenaga.
Dengan  berkembangnya  teknologi  saat  ini,  alat pengukur  kekeruhan  air  telah  banyak  dirancang  salah satunya  yaitu  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  henny, hary  dan  Farida  (2019)  Perancangan  Alat  Pendeteksi Tingkat  Kekeruhan  Air  Kamar  Mandi  Menggunakan
Mikrokontroller Arduino Nano. Penelitian tersebut bertujuan  untuk  melakukan  pengecekan  tingkat  kekeruhan air yang terjadi di kamar mandi di lingkungan rumah tangga ada,  Alat  ini  bekerja  ketika  sensor  cahaya  fotodioda  yang mengirimkan  sinyal  ADC,  kemudian  diproses  dan menghasilkan  nilai  berupa  kualitas  air  yang  ditampilkan  di LCD.  LED  akan  menjadi  sumber  cahaya  untuk  membantu fotodioda  dalam  mendeteksi  kekeruhan  air  dan  buzzer  juga menentukan  level  volume.  Sumber  cahaya  LED  ada  3 macam  warna  yaitu  hijau  sebagai  tanda  bahwa  air  normal, kuning  sedang,  merah  menandakan  bahwa  air  sangat  keruh dan suara buzzer pun ber  level  jika air  menandakan normal buzzer  tidak  akan  berbunyi,  bila  air  keruh  atau  sedang buzzer  akan  berbunyi  sedang,  jika  air  sangatlah  keruh buzzer pun akan berbunyi keras (Leidiyana et al., 2019).
Penelitian yang sama juga dilakukan oleh Mochammad,  Nurma,  dan  Amar  (2022)  Rancang  Bangun Alat  Ukur  Kekeruhan  Air  Layak  Pakai  Berbasis  Arduino Uno R3 Pada Sungai Martapura. Permasalahan yang terjadi yaitu  tingkat  kekeruhan  air  sungai  martapura  yang  sangat tinggi.  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  sensor kekeruhan SKU:SEN0189 terintegralsi dengaln mikrokontroller  ALrduino  unno  R3  daln  paldal  allalt pengukuraln  kekeruhaln  ini  jugal  menggunalkaln  allalt smalrt  walter untuk  mengetalhui  nilali  penurunaln kekeruhaln  Sungali  Malrtalpural  yalng  telalh  terfilter (Anshori et all., 2022).
Berikutnya l penelitia l n  tenta l ng  Sistem  Monitoring Kua l lita l s  A L ir  Mengguna l ka l n  Sensor  Turbidity  Metode Nephelometri Berba l sis Ra l spberry PI 3 ya l ng dila l kuka l n oleh Goib  Wira l nto,  Tri  da l n  A L l  Fa l tin  Ferna l nda l (2020)  ya l itu penelitia l n  ya l ng  bertujua l n  mera l nca l ng  sistem  sensor turbidimeter untuk  mema l nta l u  pa l ra l meter  kekeruha l n  a l ir ta l na l h  a l ga l r  da l pa l t  dikonsumsi  denga l n  mengguna l ka l n  metode Nephelometri ya l ng merupa l ka l n pema l nfa l a l ta l n sifa l t penga l mbura l n  ca l ha l ya l dima l na l sumber  ca l ha l ya l ya l ng dipa l nca l rka l n ke a l ir ya l ng memiliki pa l rtikel di da l la l mnya l a l ka l n diha l mburka l n  kemudia l n  dideteksi  oleh  sebua l h  detektor ca l ha l ya l denga l n sudut 90 dera l ja l t (Ferna l nda l , 2020). Da l la l m  dunia l ilmu  digita l l,  logika l ya l ng  sela l ma l ini dikena l l a l da l la l h 0 da l n 1 a l ta l u sa l la l h da l n bena l r. Seiring denga l n perkemba l nga l n  za l ma l n,  a l da l sebua l h  jenis  logika l ya l ng memiliki  nila l i  sa l ma l r-sa l ma l r  a l nta l ra l bena l r  da l n  sa l la l h  ya l ng dikena l l  denga l n  Logika l Fuzzy .  Logika l Fuzzy merupa l ka l n ca l ba l ng  da l ri  logika l ya l ng    menera l pka l n  dera l ja l t  kea l nggota l a l n da l la l m  sua l tu  himpuna l n  sehingga l kea l nggota l a l n  tida l k  ha l nya l bersifa l t true / fa l lse. Logika l fuzzy dikemba l ngka l n  oleh Lotfi A L sker  Za l deh  mela l lui  tulisa l nnya l pa l da l ta l hun  1965  tenta l ng teori  himpuna l n fuzzy .  Sa l la l h  sa l tu  a l plika l si  logika l fuzzy ya l ng tela l h  berkemba l ng  a l ma l t  lua l s  dewa l sa l ini  a l da l la l h  sistem inferensi fuzzy ( Fuzzy Inference System/FIS ), ya l itu kera l ngka l komputa l si  ya l ng  dida l sa l rka l n  pa l da l teori  himpuna l n  fuzzy, a l tura l n fuzzy berbentuk IF THEN, da l n pena l la l ra l n fuzzy . A L da l tiga l metode  da l la l m  sistem inference  fuzzy ya l ng  sering diguna l ka l n, ya l itu Tsuka l moto, Ma l mda l ni, da l n Ta l ka l gi Sugeno.
Perbeda l a l n penelitia l n ini denga l n penelitia l n sebelumnya l dia l ta l s  ya l itu  penelitia l n  ini  mengguna l ka l n  tiga l
jenis  sensor  seba l ga l i  input  ya l itu  untuk  memeriksa l kekeruha l n,  pH  serta l tota l l  za l t  terla l rut  (TDS)  da l la l m menentuka l n  kela l ya l ka l n  a l ir  ya l ng  dibua l t  porta l ble  a l ga l r  da l pa l t diba l wa l da l n  diguna l ka l n  diberba l ga l i  tempa l t  sesua l i  kebutuha l n pengguna l .  Sela l njutnya l penelitia l n  ini  juga l mengguna l ka l n Logika l Fuzzy ya l itu  ba l ha l sa l a l la l mi  ya l ng  memiliki  kelebiha l n fleksibilita l s  da l la l m  penera l pa l nnya l ya l ng  dima l na l ha l sil  da l ri pengukura l n da l n keputusan fuzzy na l ntinya l a l ka l n dita l mpilka l n pa l da l LCD I2C.
II. Metode Penelitian
1. Desa l in da l n Pera l nca l nga l n A L la l t
Ta l ha l p ya l ng pa l ling penting da l la l m proses pembua l ta l n a l la l t ini ya l itu ta l ha l p pera l nca l nga l n, dima l na l pa l da l ta l ha l p ini a l ka l n ditentuka l n  komponen-komponen  ya l ng  a l ka l n  diguna l ka l n sehingga l a l la l t  ya l ng  dibua l t  a l ka l n  bekerja l sesua l i  denga l n ya l ng diinginka l n. Pa l da l ta l ha l p ini terda l pa l t 2 ha l l ya l ng perlu dira l nca l ng ya l itu perta l ma l pera l nca l nga l n da l ri sisi pera l ngka l t kera l s  ( ha l rdwa l re )  da l n  ya l ng  kedua l da l ri  sisi  pera l ngka l t luna l k ( softwa l re ). 2. Pera l nca l nga l n Ha l rdwa l re Proses  pera l nca l nga l n  ini  dia l wa l li  denga l n  membua l t dia l gra l m blok a l lur kerja l da l ri pera l ngka l t ya l ng a l ka l n dibua l t. Sela l njutnya l menentuka l n komponen, modul da l n ma l teria l l pendukung  la l innya l ya l ng  a l ka l n  diguna l ka l n.  Da l la l m pera l nca l nga l n  ha l rdwa l re  ini  penentua l n  ta l ta l leta l k komponen  merupa l ka l n  ba l gia l n  ya l ng  penting  a l ga l r  bentuk da l ri a l la l t da l pa l t sesua l i denga l n ya l ng kita l renca l na l ka l n. 3. Blok Dia l gra l m Blok  dia l gra l m  merupa l ka l n  ga l mba l ra l n  da l sa l r  mengena l i sistem  ya l ng  a l ka l n  dibua l t.  Setia l p  ba l gia l n  blok  memiliki sistem memiliki fungsi ma l sing-ma l sing, denga l n mema l ha l mi  ga l mba l r  blok  tersebut  ma l ka l sistem  ya l ng dira l nca l ng  suda l h  da l pa l t  diba l ngun  denga l n  ba l ik.  Berikut merupa l ka l n  dia l gra l m  blok  ya l ng  a l ka l n  dira l nca l ng  seperti pa l da l ga l mba l r 1.
Galmbalr 1. Blok Dialgralm
Pa l da l ga l mba l r  1. terda l pa l t  3 ta l ha l p  ya l itu Input, Proses da l n Output a. Input A L la l t  ya l ng  dibua l t  mengguna l ka l n  1  supla l i  tega l nga l n, ya l itu  ba l tera l i  7,4  VDC  untuk  input Supply A L rduino Mega l 2560  da l n  komponen  sensor  la l innya l .  Pa l da l a l la l t
ini  juga l a l da l input da l ri Tiga l bua l h sensor ya l itu sensor pH, Sensor TDS da l n sensor Turbidity . b. Proses Supply  tega l nga l n  da l ri  ba l tera l i  kemudia l n  a l ka l n  ma l suk ke  da l la l m  modul stepdown LM2596  sebelum diteruska l n  ke  A L rduino  Mega l 2560.  Untuk  Progra l m
A L rduino  Mega l 2560  mengguna l ka l n  a l plika l si A L rduino IDE  da l n Fuzzy  Logic ya l ng  berfungsi  untuk memproses  da l ri  semua l input  ya l ng  tela l h  dima l sukka l n pa l da l progra l m ya l ng tela l h dibua l t. c. Output Output  da l ri  ha l sil  pemroses  da l ta l ya l itu  berupa l da l ta l nila l i ha l sil pengukura l n da l n ketera l nga l n kela l ya l ka l n da l ri ha l sil output  fuzzy ya l ng  dita l mpilka l n  pa l da l LCD  20x4 da l n untuk da l ta l ha l sil pengukura l n ya l ng tela l h dila l kuka l n a l ka l n  disimpa l n  pa l da l memory Micro  SD  mela l lui modul Memory Micro SD.

## III. Hasil dan Pembahasan

## 1. Hasil Pengukuran
Pengukuran  dilakukan  sebanyak  5  kali  agar  dapat mendapatkan nilai data yang bagus. Untuk mendapatkan nilai  rata-rata  dari  nilai  data  hasil  pengukuran  dapat menggunakan rumus seperti dibawah ini :
x̄ = 𝑥 1 +𝑥 2 +𝑥 3 +𝑥 4 +𝑥 5 𝑛 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 (1)
Dimana :
∑ 𝑥 𝑖 𝑛 = Jumlah semua sampel
𝑥 1 = Pengukuran
𝑛 = Jumlah Pengukuran
x̄ = Rata –  rata
Untuk  mengetahui  besarnya  persentase  kesalahan  pada pengambilan data hasil pengujian, maka dapat menggunakan rumus persamaan seperti di bawah ini :
% Kesalahan = | 𝐷𝑎𝑡𝑎𝑠ℎ𝑒𝑒𝑒𝑡−𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎𝑠ℎ𝑒𝑒𝑡 | 𝑥 100 % (2)
Dengan  menggunakan  rumus  diatas  maka  kita  dapat mengetahui  seberapa  besar  nilai  error  atau  persentase kesalahan  yang  terjadi  dari  data  hasil  pengujian  yang  telah diambil.
Tabel 1. Tabel Pengukuran Alat Titik Penguku ran Pengukuran Tegangan (V) Tegangan Rata- rata Satuan TP 1 7,51  7,51  7,51  7,51  7,51 7,51  VDC TP 2 7,33  7,29  7,29  7,26  7,26 7,286  VDC TP 3 5,63  5,63  5,63  5,63  5,63 5,63  VDC TP 4 5,60  5,61  5,62  5,63  5,63 5,618  VDC TP 5 4,51  4,51  4,51  4,51  4,51 4,51  VDC TP 6 4,50  4,50  4,50  4,50  4,50 4,50  VDC TP 7 4,50  4,50  4,51  4,50  4,50 4,502  VDC TP 8 4,50  4,50  4,50  4,50  4,50 4,50  VDC TP 9 4,50  4,50  4,50  4,50  4,50 4,50  VDC

## Perhitungan Persentase Kesalahan
Tegangan Output Catu daya / Baterai (TP 1)
% Kesalahan = | 7,4 −7,51 7,4 | 𝑥 100 % = 4,05 %
Tegangan Output LM 2596 Stepdown DC-DC (TP 3)
% Kesalahan = | 5 −5,63
5 | 𝑥 100 % = 12,6 %
Tegangan Input Arduino Mega (TP 4)
% Kesalahan  = | 5 −5,618
5 | 𝑥 100 % = 12,36 %
Tegangan Input Sensor Kekeruhan (TP 5)
% Kesalahan = | 5 −4,51
5 | 𝑥 100 % = 9,8 %
Tegangan Input Sensor PH (TP 6)
% Kesalahan = | 5 −4,50 5 | 𝑥 100 % = 10 %
Tegangan Input Modul Micro SD (TP 8)
% Kesalahan = | 5 −4,50 5 | 𝑥 100 % = 10 %
Tegangan Input LCD (TP 9)
% Kesalahan = | 5 −4,50 5 | 𝑥 100 % = 10 %
Berikut  ini  merupakan  tabel  dari  hasil  perhitungan persentase kesalahan (error).

## Tabel 2. Persentase Kesalahan (Error)
No Titik Pengukuran Tegangan ( Datasheet ) VDC Rata-rata Pengukuran Kesalahan (%) 1 TP 1 7,4 7,51 4.05 2 TP 2 3 ~ 40 7,286 - 3 TP 3 5 5,63 12,6 4 TP 4 5 5,618 12,36 5 TP 5 5 4,51 9,8 6 TP 6 5 4,50 10 7 TP 7 3,3 ~ 5,5 4,504 - 8 TP 8 5 4,50 10 9 TP 9 5 4,50 10 Untuk  tegangan input LM  2596 Stepdown DC-DC  (TP  2) dan  input  sensor  TDS  (TP  7)  tidak  dilakukan  perhitungan kesalahan  (error)  dikarenakan  tegangan  yang  digunakan dalam  bentuk  range  dan  nilai  tegangan  yang  didapat  masih termasuk ke dalam rentang tegangan yang baik berdasarkan datasheet .

## 2. Pengujian Kinerja Alat
Pengujian  kinerja  alat  dalam  mengukur  kelayakan  air  yaitu dengan  menyambungkan  kabel  input  LM  2596  dengan baterai  agar  alat  mendapatkan  suplai  tegangan.  Setelah  itu masukkan  ketiga  sensor  pada  sampel  air  yang  akan  diukur. Untuk  langkah  pengoperasiannya,  pertama  pilih turbidity pada  tampilan  layar  LCD  dengan  menekan  tombol button , setelah  itu  sensor  kekeruhan  akan  langsung  mengukur kekeruhan  pada  sampel  air.  Setelah  kekeruhan  terukur,
dilanjutkan  dengan  memilih  PH  meter  pada  tampilan  LCD dan  ketika  PH  sampel  air  telah  terukur,  maka  dilanjutkan dengan  mengukur  TDS  pada  sampel  air.  Setelah  semua sensor  melakukan  pengukuran,  maka  dilanjutkan  dengan memilih  sampling  lengkap  dan  hasil  dari  keterangan kelayakan air akan ditampilkan pada LCD. Untuk penentuan kelayakan  air  pada  alat  ini  didasarkan  pada  Permenkes  No. 2  Tahun  2023  yaitu  nilai  kekeruhan  maksimal  air  3  NTU, PH  air  pada  range  6,5  –  8,5  dan    jumlah  padatan  terlarut pada air (TDS) maksimal 300 ppm.
a. Pengujian Sensor Kekeruhan
Pengujian  sensor  kekeruhan  dilakukan  dengan  melakukan percobaan pengukuran pada sampel air.  Sebelum  dilakukan pengujian  sistem  alat,  sensor  dilakukan  pengetesan  terlebih dahulu  untuk  mengetahui  apakah  sensor  dapat  berfungsi atau  tidak.  Setelah  dilakukan  pengetesan  dan  didapatkan bahwa sensor dapat bekerja dengan baik  yang dimana  hasil pembacaan sensor tersebut ditampilkan pada LCD. Dibawah ini  merupakan  gambar  dari  hasil  pengujian  sensor kekeruhan.

## b. Pengujian Sensor PH
Pengujian  sensor  PH  dilakukan  dengan  melakukan percobaan pengukuran pada sampel air. Sebelum  dilakukan pengujian,  sensor  PH  dilakukan  kalibrasi  terlebih  dahulu dengan menggunakan cairan yang memiliki nilai PH netral. Dari  nilai  tersebut  maka  dilakukan  penyesuaian  coding program  sehingga  dari  tegangan  yang  terukur  dapat dihasilkan nilai  yang  mendekati dengan PH cairan tersebut. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  dan  didapatkan  hasil sensor dapat berfungsi dengan baik seperti gambar dibawah ini.
Gambar 3. Pengujian Sensor PH

## c. Pengujian Sensor TDS
Sebelum  dilakukan  pengujian,  sensor  TDS  dilakukan kalibrasi  terlebih  dahulu.  Kalibrasi  tersebut  dilakukan dengan  cara  mengubah  baris  program  pada  sensor  TDS sampai  nilai  pembacaan  sensor  berubah  mendekati  nilai cairan  aquades  yang  telah  diuji.  Setelah  kalibrasi, selanjutnya  dilakukan  percobaan  pengukuran  pada  sampel air  dan  didapatkan  hasil  sensor  dapat  bekerja  dengan  baik dan hasil pembacaan sensor tersebut dapat ditampilkan pada LCD.  Dibawah  ini  merupakan  gambar  dari  hasil  pengujian sensor TDS.

## Gambar 4. Pengujian Sensor TDS

## d. Pengujian LCD 20x4
Pengujian  LCD  dilakukan  dengan  menampilkan  hasil pembacaan dari sensor. Dari percobaan tersebut didapatkan hasil  bahwa  LCD  dapat  berfungsi  dengan  baik  yaitu  dapat mengirimkan  dan  menampilkan  nilai  hasil  dari  pengukuran yang dilakukan oleh sensor - sensor.

## Gambar 5. Pengujian Tampilan LCD

## e. Pengujian Modul Micro SD
Pengujian  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah data  hasil  pengukuran  dapat tersimpan  pada  memori Micro SD.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  bahwa  hasil pengukuran  alat  dapat  tersimpan  pada  memori Micro SD dengan  bentuk  format  file Comma Separated Value (CSV) dan untuk pembacaan data hasil penyimpanannya dilakukan pada Microsoft  Office  Excel .  Berikut  ini  adalah  contoh gambar  data  hasil  pengukuran  yang  tersimpan  dan  telah dibuka di Microsotf Office Excel yang terdiri dari Turbidity yaitu kekeruhan air, PH adalah Sifat air TDS adalah jumlah zat terlarut pada air serta keterangan  layak atau tidak  layak dari air tersebut.

## f. Pengujian Sistem Alat
Pada pengujian sistem kali ini, alat akan dioperasikan untuk membaca  beberapa  sampel  air  dan  kemudian  hasil pembacaan tersebut akan dibandingkan dengan hasil proses fuzzy dalam  bentuk fuzzy  inference  system (FIS) yang disimulasikan pada Software Matlab . Pada pengujian sistem alat kali ini sampel air yang digunakan sebanyak 7 buah dan untuk hasil pengujiannya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Pengujian sistem alat
No Jenis Sampel Air Hasil Pengujian Alat Kekeruhan (NTU) PH TDS (PPM) Keterangan 1 Air PDAM 0 6,82 71,67 Air Layak Minum 2 Air Campuran Tanah 19 6,55 89,03 Air Tak Layak Minum 3 Air Sumur Tanah 0 6,36  126,58 Air Tak Layak Minum 4 Air Sungai 0 6,34 48,85 Air Tak Layak Minum 5 Air sawah 0 6,27 16,65 Air Tak Layak Minum 6 Air  Sumur Bor 0 6,72 344,60 Air Tak Layak Minum 7 Air  Sumur Batu 0 7,10 11,61 Air Layak

## Minum
3. Pengujian  Simulasi  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  pada Matlab
Pada  simulasi  FIS  ini,  inputan  nilai  yang  digunakan  adalah data  yang  diperoleh  dari  hasil  pengukuran  sampel  air dengan  menggunakan  alat  yang  telah  dibuat.  Pengujian  ini dilakukan  guna  untuk  mengetahui  apakah  alat  tersebut berfungsi  sesuai  dengan  sistem  fuzzy  yang  diterapkan. Berikut  ini  merupakan  hasil  Pengujian  simulasi  FIS  pada software  matlab.  Pada  pengujian  ini  air  dikatakan  layak apabila mendapatkan hasil nilai output kelayakan  ≥ 70.

## Tabel 4. Hasil Simulasi FIS pada Matlab
No Jenis Sampel Air
Hasil Simulasi FIS Keterangan Nilai Input Nilai Output (Defuzzifikasi)
Kekeru han (NTU) PH TDS (PPM) 1 Air PDAM 0 6,82  71,67 84  Air Layak 2 Air Campura n Tanah 19 6,55  89,03 33,5 Air Tidak Layak 3 Air Sumur Tanah 0 6,36 126,5 8 61,5 Air Tidak Layak 4 Air Sungai 0 6,34  48,85 50 Air Tidak Layak 5 Air sawah 0 6,27  16,65 51,8 Air Tidak Layak 6 Air Sumur Bor 0 6,72 344,6 0 33,5 Air Tidak Layak 7 Air Sumur Batu 0 7,10  11,61 84  Air Layak

## 4. Analisa
Dari hasil pengukuran yang telah diambil sebelumnya maka dapat dianalisa sebagai berikut :
a. Dari  hasil  pengukuran  untuk  nilai  persentase  error terendah  yaitu  terdapat  pada  pengukuran  output  baterai
(TP  1)  dimana  selisih  nilainya  tidak  terlalu  besar  yaitu sekitar 4,05 %.
b. Dari  hasil  pengukuran  untuk  nilai  persentase  error terbesar  yaitu  terdapat  pada  hasil  pengukuran output modul LM 2596 (TP 3) dan tegangan input arduino mega (TP  4).  Persentase  error  yang  didapatkan  dari    hasil pengukuran ini adalah sebesar 12,6 %  dan 12,36 %.
c. Untuk nilai persentase error pada pengukuran di tegangan input sensor kekeruhan (TP 5), tegangan input sensor PH (TP 6), tegangan input modul Micro SD (TP 8) dan modul LCD (TP 9) adalah sekitar 9,8 % untuk sensor kekeruhan dan 10 % untuk ketiga lainnya.
d. Pada  pengukuran  tegangan  output  input  LM  2596 Stepdown DC-DC  (TP  2)  dan  input  sensor  TDS  (TP  7) didapatkan  hasil  pengukuran  nilai  tegangan  yang  masih termasuk  ke  dalam  rentang  tegangan  yang  diperbolehkan berdasarkan pada datasheet .
e. Dari  hasil  pengujian  setiap  sensor  dapat  dianalisa  yaitu untuk  pembacaan  sensor  kekeruhan  itu  baru  dapat menghasilkan  nilai  NTU  apabila  air  benar-benar  keruh dan  partikelnya  menyebar  di  dalam  air.  Seperti  halnya pada sampel kedua yaitu air tercampur tanah. Apabila air sedikit keruh seperti air sungai dan air sumur tanah maka sensor  belum  bisa  membedakan  kekeruhan  tersebut,  dan ketika  partikelnya  mengendap  ke  dalam  air  maka pembacaan nilai kekeruhan pun berubah.
f. Dari  pengujian  sistem  alat  yang  telah  dilakukan  maka dapat  kita  bandingkan  hasil  antara  pengujian  dari  sistem alat  yang  dibuat  (  Tabel  4.3  )  dengan  hasil  simulasi  FIS pada Software Matlab ( Tabel 4.5 ) sebagai berikut.
Tabel 6. Hasil perbandingan antara alat dan simulasi
No Jenis Sampel Air Hasil Pengujian Alat Hasil Simulasi FIS Keterangan 1 Air PDAM Air Layak Minum Air Layak Sesuai 2 Air Campuran Tanah Air Tak Layak Minum Air Tidak Layak Sesuai 3 Air Sumur Tanah Air Tak Layak Minum Air Tidak Layak Sesuai 4 Air Sungai Air Tak Layak Minum Air Tidak Layak Sesuai 5 Air sawah Air Tak Layak Minum Air Tidak Layak Sesuai 6 Air Sumur Bor Air Tak Layak Minum Air Tidak Layak Sesuai 7 Air Sumur Batu Air Layak Minum Air Layak Sesuai
g. Berdasarkan  hasil  pengujian  kelayakan  air  ini,  dari  7 sampel air yang digunakan didapatkan 2 sampel air layak dan  5  sampel  air  tidak  layak.  Dari  pengujian  itu  untuk  2 sampel  air  yang  layak  adalah  air  PDAM  dan  Air  Sumur Batu  dimana  nilai  yang  terukur  memenuhi  standar  yang diterapkan  yaitu  kekeruhan  ≤  3  NTU,  nilai  PH  6,5  –  8,5 dan  nilai  TDS  ≤  300  PPM.  Sedangkan  untuk  kelima  air lainnya  seperti  air  campuran  tanah,  air  sumur  tanah,  air
sungai,  air  sawah,  dan  air  sumur  bor  termasuk  ke  dalam air tidak layak.
Dari  tabel  6.  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  hasil  antara pengujian  sistem  alat  yang  dibuat  dengan  simulasi  FIS memiliki hasil yang sesuai.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  alat portable deteksi tingkat kelayakan air minum dapat disimpulkan bahwa:
1. Alat tersebut sudah dapat membedakan antara air  yang layak  untuk  digunakan  dalam    konsumsi  rumah  tangga dan  air  yang  tidak  layak  berdasarkan  parameter kekeruhan, PH dan jumlah zat padat terlarut dalam air.
2. Berdasarkan hasil pengukuran tegangan alat dari setiap komponen,  didapatkan  tegangan  komponen  dalam keadaan  baik  dengan  persentase  error  tertinggi  yaitu 12,6%  pada  pengukuran  input  tegangan  modul  LM 2596 Stepdown DC-DC dan error terendah 4,05 % pada pengukuran tegangan output baterai.
3. Pengujian  sistem  alat  diperoleh  hasil  yaitu  alat  telah dapat  bekerja  sesuai  dengan  implementasi fuzzy mamdani  dimana  hasil  antara  pengujian  alat  dan simulasi Fuzzy  Inference  System  (FIS) di Software Matlab memiliki  hasil  yang  sama.  Namun  dalam pembacaan  datanya  untuk  sensor  kekeruhan  memiliki keterbatasan  yaitu  air  tersebut  harus  benar-benar  keruh dan  partikel  didalamnya  tersebar  diseluruh  air,  karena apabila airnya  hanya sedikit keruh  maka sensor kurang dapat  membedakannya  dan  juga  apabila  partikel  air tersebut  mengendap  maka  hasil  pembacaannya  juga menurun.
4. Hasil  pengujian  7  sampel  air  uji  didapatkan  2  sampel air yang layak untuk digunakan dalam konsumsi rumah tangga yaitu air PDAM dan air sumur batu sedangkan 5 sampel  air  lainnya  yaitu  air  campur  tanah,  air  sungai, air  sawah,  air  sumur  tanah  dan  air  sumur  bor  dalam kondisi tidak layak.

## V. Daftar Pustaka
[1]. E. Agustina, “Pengaruh Eco-Enzyme pada Air Baku Sungai Borang Palembang Terhadap Nilai Parameter  Conductivity,  Total  Dissolved  Solid (TDS), dan Zat  Organik,” J. Kolaboratif Sains, vol.
5, no. 6, pp. 284–289, 2022, doi: 10.56338/jks.v5i6.2382.
[2]. M.  Anshori  et  al.,  “Rancang  Bangun  Alat  Ukur Kekeruhan  Air  Layak  Pakai  Berbasis  Arduino  Uno R3  Pada  Sungai  Martapura,”  J.  Ilm.  Fis.  FMIPA Univ.  Lambung  Mangkurat,  vol.  19,  no.  3,  pp. 2541–1713, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/
[3]. “View  of  Analisis  Efektifitas  Penggunaan  Metode Soft  Starter  saat  Start  awal  pada  pengoperasian Motor 220 kW.pdf.”
[4]. Desmira, D. Aribowo, and R. Pratama, “PENERAPAN  SENSOR  pH  PADA  AREA
ELEKTROLIZER,” J. Prosisko, vol. 5, no. 1, pp. 3– 6, 2018.
[5]. A.  F.  Fernanda,  “citation-342660677.”  Telekontran Jurnal Ilmiah Telekomunikasi Kendali dan Elektronika Terapan, pp. 23–29, 2020. [6]. R.  Hamdani,  H.  Puspita,  and  D.  R.  Wildan,
“Pembuatan Sistem Pengamanan Kendaraan Bermotor  Berbasis  Radio  Frequency  Identification (Rfid),” Indept, vol. 8, no. 2, pp. 56–63, 2019.
[7]. Y. B. Prasatya, “Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Kekeruhan  Air  Dengan  Penyaringan  Air  Dalam Tandon  Menggunakan  Internet  Of  Things  (IoT) Berbasis  Wemos  D1  Mini  Via  Android,”  Univ. Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau,  2022, [Online]. Available: http://repository.uin- suska.ac.id/60442/
[8]. J.  Karangan,  B.  Sugeng,  and  Sulardi,  “UJI KEASAMAN  AIR  DENGAN  ALAT  SENSOR pH,” J. Kacapuri, vol. 2, no. 1, pp. 65–72, 2019.
[9]. Kementerian Kesehatan, “Peraturan Menteri Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  2  Tahun 2023,”  Kemenkes  Republik  Indones.,  vol.  151,  no. 2, p. Hal 10-17, 2023.
[10]. H.  Leidiyana,  H.  Priantoro,  and  F.  C.  R.  S. Simatupang,  “Perancangan  alat  pendeteksi  tingkat kekeruhan air kamar mandi menggunakan mikrokontroller  arduino  nano,”  Ejournal.Bsi.Ac.Id, vol.  7,  no.  1,  pp.  50–55,  2019, [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/Bianglala/ article/view/6161
[11]. U.  Mahanin  Tyas,  A.  Apri  Buckhari,  P.  Studi Pendidikan  Teknologi  Informasi,  and  P.  Studi Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, “Implementasi Aplikasi  Arduino  Ide  Pada  Mata  Kuliah  Sistem Digital,” Tek. J. Pendidik. Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp.  1–9,  2023,  [Online].  Available: https://jurnal- fkip-uim.ac.id/index.php/teknos/article/view/40 [12]. M.  Masroni  and  E.  FITRIANI,  “Prototype  Kontrol Pengairan  Dan  Cahaya  Pada  Tanaman  Hydroponik Berbasis  Fuzzy  Logic  Controller  Arduino,”  Bina Darma  Conf.  …,  pp.  37–48,  2021,  [Online]. Available: https://conference.binadarma.ac.id/index. php/BDCES/article/view/2674%0Ahttps://conferenc e.binadarma.ac.id/index.php/BDCES/article/downlo ad/2674/948
[13]. I.  Maulana,  “Perancangan  Alat  Pendeteksi  Kualitas Air Minum Elektrolisis,” J. Elektron. Pendidik. Tek. Elektron., vol. 7, no. 2, pp. 65–87, 2018.
[14]. C.  Y.  W.  Kartiria  Kartiria,  Erhaneli  Erhaneli, “Penerapan  Mikrokontroller  Arduino  Mega  2560 sebagai  Monitoring  pada  Pembacaan  Arus  3  Phasa di  Gardu  Induk  150  kV  Lubuk  Alung,”  J.  Tek. Elektro, vol. 10, no. 1, pp. 37–45, 2021.
[15]. A. O. Putri and H. Harmadi, “Rancang Bangun Alat Ukur  Tingkat  Kekeruhan Air Menggunakan
Fotodioda Array Berbasis Mikrokontroler
ATMega328,”  J.  Fis.  Unand,  vol.  7,  no.  1,  pp.  27– 32, 2018, doi: 10.25077/jfu.7.1.27-32.2018.
[16]. A. . Rindengan and A. . L. Yohanes, Sistem Fuzzy. 2019.
[17]. Rouhillah,  Inzar  Salfikar,  and  Javid  Hamar, “Rancang  Bangun  Alat  Monitoring  Nutrisi  Kebun Hidroponik,” J-Innovation, vol. 10, no. 2, pp. 44–49, 2021, doi: 10.55600/jipa.v10i2.114.
[18]. S.  Hartanto  and  A.  D.  Prabowo,  “Jurnal  ilmiah elektrokrisna,” vol. 09, no. 3, 2021.
[19]. S.  Subandi,  M.  A.  Novianta,  and  D.  F.  Athallah, “Rancang  Bangun  Pembatasan  Pemakaian  Air Minum  Berbasis  Arduino  Mega  2560  Pro  Mini
Dengan  Sensor  Water  Flow  Yf-S204,”  J.  Elektr., vol. 8, no. 492, pp. 1–9, 2021.
[20]. D.  Z.  Nisa  and  D.  P.  Astuti,  “Sistem  Penyiraman Tanaman  Tomat  Otomatis  Berbasis  Arduino  Uno Dan  Panel  Surya,”  Power  Elektron.    J.  Orang Elektro,  vol.  12,  no.  1,  p.  44,  2023,  doi: 10.30591/polektro.v12i1.4648.
[21]. P.  Wibisono,  “Rancang  Bangun  Sistem  Monitoring Pencemaran  Air  Berdasarkan  Parameter  Total Dissolved  Solids  (Tds)  Dan  Kekeruhan,”  2022, [Online].
Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456 789/66974