## Uji Linieritas Sensor Konduktivitas Pada Prototipe Pengukur Kualitas Air Tambak
1 Imam Abdul Rozaq, 2 Dina Tauhida, 3 Rangga Primadasa, 4 Febianto Setiawan
1,4 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus, Indonesia
2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus, Indonesia
1 imam.rozaq@umk.ac.id , 2 dina.tauhida@umk.ac.id , 3 rangga.primadasa@umk.ac.id , 4 Setiawanfebianto45@gmail.com
Abstract  -  Pond  water  management  problems  are  influenced  by several  factors.  The  main  factor  related  to  pond  management  is pond water quality. By managing pond water well, it is hoped that it can increase pond production and reduce the risk of crop failure because we already know the quality of pond water. Parameters to determine  the  quality  of  pond  water  are  1).  Temperature,  2). Salinity /conductivity 3). pH, 4) Dissolved oxygen 5). Alkalinity 6). Total organic matter 7). Total dissolved solids. The purpose of this research  is  to  determine  the  results  of  linearity  tests  on conductivity  sensor  readings  on  pond  water  quality  measuring devices, determine the linear regression equation, and determine the  level  of  accuracy  and  error  rate  of  conductivity  sensor readings.  The  method  used  in  this  research  is  linear  regression. This method uses a dependent variable, namely the results of the Analog to Digital Converter (ADC) readings and the independent results  of  the  measuring  instrument  readings.  The  results  of  the research show that the linearity test results are very strong with a value  of  0.99,  the  accuracy  test  results  show  that  the  average conductivity sensor accuracy level is 90.98% and the average error rate is 18.11%.
Keywords — linearity test; conductivity sensors; ADC;
Abstrak —    Permasalahan  pengelolaan  air  tambak  diperngaruhi beberapa faktor. Faktor utama terkait pengeolaan tambak adalah kualitas  air  tambak.  Dengan  mengelola  air  tambak  dengan  baik maka  diharapkan  dapat  meningkatkan  produksi  tambak  dan mengurangi risiko kegagalan panen karena sudah tahu kualiatas air  tambak.  Parameter  untuk  mengetahui  kualitas  air  tambak adalah  1).  Suhu,  2).    Salinitas  /konduktivitas  3).  pH,  4)  Oksigen terlarut 5). Alkalinitas 6). Bahan organic total 7). Padatan terlarut Total.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  hasil  uji linearitas  pembacaan  sensor  konduktivitas  pada  alat  pengukur kualitas  air  tambak,  mengetahui  persamaan  regresi  linear,  dan mengetahui  tingkat  akurasi  dan  tingkat  kesalahan  pembacaan sensor  konduktivitas.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  regresi  linear.  Metode  ini  menggunakan  variabel dependen  yaitu  hasil  pembacaan  Analog  to  Digital  Converter (ADC)  dan  independen  hasil  pembacaan  alat  ukur.  Hasil  dari penelitian  menunjukkan  bahwa    hasil  uji  lineritas  sangat  kuat dengan  nilai  0,99,  hasil  uji  akurasi  mendapatkan  hasil  rata-rata tingkat akurasi sensor konduktivitas adalah 90,98% dan rata-rata tingkat kesalahannya adalah 18,11 %.
Kata Kunci— uji lineritas; sensor konduktivitas; ADC;

## I. Pendahuluan
Permasalahan pengelolaan tambak di setiap daerah dipengaruhi oleh banyak faktor. Faktor utama yang menjadi permasalahan para  petani  tambak  diantaranya  yaitu  kualitas  air  di  mana kualitas air yang bagus dapat membantu ikan dan udang untuk hidup  dan  berkembang  dengan  baik  [1].  Sebaliknya  juga dengan  kualitas  air  yang  buruk  maka  hasil  tambak  juga  akan menjadi kurang baik. Pengelolaan mutu kualitas air yang baik dapat  meningkatkan  hasil  budidaya  dalam  kurun  waktu tertentu.
Kegagalan panen dalam budidaya ikan dan udang disebabkan oleh rendahnya kualitas air yang merupakan media utama ikan untuk  bertahan  hidup,  sehingga  perlu  dilakukan  pemantauan kualitas  air  untuk  membantu  meningkatkan  hasil  panen  [2]. Kualitas  air  merupakan  parameter  utama  dalam  proses budidaya  ikan  di  tambak.  Karakteristik  mendasar  ini  meliputi karakteristik fisika dan kimia meliputi tingkat keasaman (pH) dan  suhu  yang  mempunyai  pengaruh  besar  terhadap perkembangan  ikan  [3].  Pendapat  lain  menyatakan  bahwa kualitas  air  untuk  kegiatan  budidaya  perikanan  dipengaruhi oleh  banyak  faktor,  termasuk  parameter,  salinitas  suhu,  pH, konduktivitas dan Oksigen Terlarut (DO)[4] [5] [6].
Untuk  mendapatkan  hasil  panen  udang  vanemei  yang  ungul diperlukan proses beberapa aspek eksternal contohnya kualitas air,  teknologi  yang  digunakan  dan  pengendalian  hama  dan penyakit. Kualitas air yang baik untuk tambak udang vanemei ada  beberapa  parameter  antara  lain  suhu  air  antara  28-30 o C, salinitas anatar 26-32 ppt, kekeruhan air 8,6 -17,26 NTU, dan pH  air  dan  7,5-8,5  [7].Parameter  kualitas  air  tambak  udang vanamei  menurut  SNI  8037.1:2014  adalah  1).  Suhu,  2). Salinitas/konduktivitas  3).  pH,  4)  Oksigen  terlarut  5). Alkalinitas  6).  Bahan  organik  total  7).  Padatan  terlarut Total[8][9].
Dengan  menggunakan  sensor  konduktivitas  kita  bisa mendapatkan  3  parameter  yaitu  konduktivitas,  salinitas  dan Total  Disolve  Solid  (TDS)[10].  Oleh  karena  itu  untuk mendapatkan hasil pembacaan sensor konduktivitas yang baik maka  diperlukan  uji  linieritas  sensor  konduktivitas  untuk mengukur  salah  satu  parameter  kualitas  air  yang  baik. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah prototipe  pengukur  kualitas  air  tambak  yang  dapat  mengukur konduktivitas  dengan  akurat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk
menguji  linieritas  sensor  konduktivitas  yang  terdapat  dalam prototipe ini. Linieritas sensor adalah kemampuan sensor untuk memberikan  respons  yang  proporsional  terhadap  perubahan nilai yang diukur.

## II. Metode Penelitian
Metode yang digunakan adalah metode regresi linier sederhana. Regresi linier merupakan model matematika yang mengunakan garis lurus yang berhungan dengan variabel terikat dan variabel bebas[11].  Regresi  linier  sederhana  adalah  cara  memprediksi besar  koefisien  yang  dihasilkan  oleh  persamaan  regresi  linier yang meilbatkan suatu variabel terikat dan variabel terikat[12]. Tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  berberpa  tahap  antara  lain, membaca  nilai  ADC  dan  alat  ukur,  2)  melihat  hubungan linieritas antara nilai ADC dan alat ukur, 3) mencari persamaan regresi  dan  4)  mencari  nilai  akurasi  dan  tingkat  kesalahan setelah  dimasukan  persamaan  regresi[8].  Tahap  pertama membaca nilai ADC yang dihasilkan sensor konduktivitas yang dibaca mikrokontroller dapat dilihat pada gambar
Mulai Inisialisasi port mikrokontroller
Baca Nilai ADC via serial Monitor Konversi nilai ADC ke konduktivitas Tampilkan data pada serial monitor

## Selesai
Gambar 1. Flowchart pembacaan ADC sampai ke nilai konduktivitas
Tahap pertama dari prosedur ini melibatkan langkah awal yang penting.  Langkah  pertama  ini  adalah  membaca  dan  mencatat nilai  ADC  yang  dihasilkan  oleh  sensor  konduktivitas  dengan menggunakan  konfigurasi  wiring  yang  telah  diatur  sesuai dengan  gambar  1.  Langkah  ini  dilakukan  dengan  cermat  dan teliti untuk memastikan bahwa data yang diperoleh akurat dan lengkap.
Setelah  berhasil  mengumpulkan  data  nilai  ADC  dari  sensor konduktivitas,  langkah  berikutnya  adalah  menganalisis  data
tersebut dengan tujuan untuk memahami hubungan antara nilai- nilai  ADC  ini  dengan  hasil  pengukuran  sensor  konduktivitas yang  sebenarnya.  Analisis  data  ini  menggunakan  metode regresi sederhana yang akan menghasilkan persamaan linieritas yang akan digunakan untuk menggambarkan hubungan antara nilai-nilai  ADC  dan  hasil  pengukuran  konduktivitas  yang sebenarnya. Proses ini adalah tahap awal yang esensial dalam mengembangkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang kinerja sensor konduktivitas dalam alat pengukur ini.
Gambar 2. Wiring sensor konduktivitas [7]
Perhitungan  Uji  linieritas  dilakukan  untuk  mengetahui  sejauh mana alat yang dibuat mendekati nilai 1 dengan menggunakan rumus 1. Perhitungan rumus korelasi sebagai berikut[13] :
𝑟 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) √𝑛(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥)2√𝑛(∑ 𝑦2)−(∑ 𝑦)2 (1)
Dengan kriteria nilai r sebagai berikut : 0,00 0,199 : tingkat linier sangat Lemah 0,20-0,399 : tingkat linier Lemah
0,40-0,599 : tingkat linier i Cukup
0,60-0,799 : tingkat linier Kuat
0,80-1,000 : tingkat linier Sangat Kuat
Tahap  yang  kedua  adalah  dengan  cara  mencari  persamaan regresi  dari  hasil  konstanta  (a)  dan  koefisien  regresi  (b)  [14] yang telah dihitung sebelumnya dengan rumus sebagai berikut y=a+bx  (2) Dimana : y = Variabel dipengaruhi Dependent) a = Konstanta b = Koefisien regresi (kemiringan) x = Variabel mempengaruhi (Independent) dimana rumus perhitungan nilai a dan b adalah sebagai berikut
𝑎 = (∑ 𝑦)(∑ 𝑦2)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥) 2 (3)
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥) 2 (4)
Tahap  ketiga  dalam  penelitian  ini  melibatkan  proses perhitungan akurasi yang bertujuan untuk mengevaluasi tingkat ketelitian  alat  yang  telah  dibuat,  dengan  membandingkannya terhadap alat ukur sebenarnya yang digunakan sebagai standar perbandingan.  Proses  perhitungan  akurasi  menjadi  langkah penting  dalam  memastikan  keandalan  dan  keefektifan  alat pengukur yang dikembangkan.
Untuk  menghitung  akurasi  alat,  kita  menggunakan  rumus matematis  tertentu  yang  telah  disiapkan.  Perhitungan  akurasi ini  tidak  hanya  sekadar  mengecek  apakah  alat  pengukur menghasilkan  hasil  yang  mendekati  nilai  sebenarnya,  tetapi juga  memperhitungkan  seberapa  dekat  hasil  yang  diperoleh dengan nilai sebenarnya tersebut.
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  akurasi  adalah sebagai berikut[15]
𝐸𝑟𝑜𝑟𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 % = 𝑦−𝑥 𝑦 × 100% (5)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑒𝑟𝑜𝑟𝑟 100% (6)
Dengan menggunakan rumus ini, kita dapat memperoleh angka atau  persentase  yang  menggambarkan  sejauh  mana  alat  yang dibuat  mampu  menghasilkan  hasil  yang  akurat  dan  sesuai dengan alat ukur sebenarnya. Hasil perhitungan akurasi ini akan memberikan  wawasan  yang  lebih  jelas  tentang  performa  alat yang  telah  dikembangkan  dalam  konteks  pengukuran  kualitas air tambak.

## III. Hasil dan Pembahasan
A. Hasil uji korelasi dari pembacaan nilai ADC dan pembacaan alat ukur sebagai berikut
Tabel 1. Hasil pembacaan ADC dan Alat ukur konduktivitas
No ADC Alat ukur x 2 y 2 x.y 1 23 30 529 900 690 2 57 50 3249 2500 2850 3 126 110 15876 12100 13860 4 305 310 93025 96100 94550 5 412 410 169744 168100 168920 6 510 510 260100 260100 260100 7 718 710 515524 504100 509780
Total 2151  2130  1058047  1043900  1050750
Tabel 1 merupakan hasil pembacaan nilai ADC dari sensor sensor  konduktivitas  dan  pembacaan  nilai  alat  ukur  TDS meter  merk  HANNA  type  HI98304.  Setelah  memasukan rumus 𝑟 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) √𝑛(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥)2√𝑛(∑ 𝑦2)−(∑ 𝑦)2 (1)  dihasilkan  nilai
korelasinya adalah 0,99. Nilai korelasi yang mendekati 1 ini mengindikasikan  bahwa  hubungan  antara  nilai  ADC  dan alat ukur sangat kuat dan positif. Dengan kata lain, terdapat keterkaitan yang kuat antara perubahan nilai ADC dengan respons  atau  hasil  yang  diukur  oleh  alat  ini.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  alat  ukur  sangat  responsif  terhadap perubahan nilai ADC, dan ini adalah hal yang positif dalam konteks  penelitian  atau  pengukuran  ini.  Dengan  memiliki korelasi yang kuat, kita dapat lebih yakin bahwa alat ukur dapat memberikan hasil yang akurat dan andal berdasarkan nilai-nilai ADC yang diukuang artinya korelasi antara nilai ADC dan alat ukur sangat kuat dapat dilihat pada gambar
Gambar 3. Grafik nilai korelasi antara nilai ADC dan Pembacaan alat ukur konduktivitas
B. Hasil  pencarian  persamaan  regresi  dilakukan  dengan merujuk  pada  data  yang  tercantum  dalam  Tabel  1,  dan dengan menggunakan rumus regresi linier umum y = a + bx, kita  dapat  menghitung  persamaan  regresi  yang  dapat digunakan  untuk  menjelaskan  hubungan  antara  variabel  x dan  y  dalam  konteks  penelitian  ini.  Hasil  analisis  ini menghasilkan  persamaan  regresi  yang  sangat  signifikan, yang  dinyatakan  sebagai  berikut:  y  =  0,9979x  -  2,3469. Persamaan  ini  menunjukkan  hubungan  matematis  antara variabel  x  dan  y,  di  mana  koefisien  a  adalah  -2,3469  dan koefisien b adalah 0,9979. Persamaan ini dapat digunakan untuk melakukan prediksi atau estimasi berdasarkan nilai x yang  diberikan,  dan  dengan  demikian,  akan  membantu dalam  memahami  lebih  lanjut  pola  atau  tren  yang  terkait dengan data yang diamati dalam penelitian ini. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada rinician sebagai berikut
𝑎 = (∑ 𝑦)(∑ 𝑦2)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥) 2 maka a = - 2,3469
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥) 2 maka b =0,9979
C. Hasi  uji  Akurasi  setelah  penggunaan  persamaan  regresi dalah sebagai berikut
Tabel 2 Hasil Uji Akurasi Pembacaan Sensor No Nilai konduktivitas Nilai Alat ukur Selisih Tingkat kesalah an % Tingkat akurasi % 1 20,6 30,0 9,4 31,32 68,68 2 54,5 50,0 4,5 9,07 90,93 3 123,4 110,0 13,4 12,17 87,83 4 302,0 310,0 8,0 2,58 97,42 5 408,8 410,0 1,2 0,30 99,70 6 506,6 510,0 3,4 0,67 99,33 7 714,1 710,0 4,1 0,58 99,42 rata rata 8,10 91,90
Dari  hasil  analisis  yang  tercantum  dalam  Tabel  2,  dapat disimpulkan bahwa rata-rata tingkat akurasi dalam pembacaan sensor  konduktivitas  mencapai  sekitar  91,9%,  sementara tingkat  kesalahan  rata-rata  dalam  pembacaan  sensor konduktivitas  sekitar  8,1%.  Data  ini  mencerminkan  kinerja sensor  konduktivitas  dalam  prototipe  pengukur  kualitas  air yang  telah  diuji  secara  komprehensif.  Tingkat  akurasi  yang tinggi menunjukkan bahwa prototipe ini memiliki kemampuan yang  baik  dalam  menghasilkan  hasil  yang  sesuai  dengan kondisi  sebenarnya  di  lapangan,  sedangkan  tingkat  kesalahan yang  rendah  mengindikasikan  tingkat  keandalan  yang  tinggi dalam pengukuran konduktivitas air. Oleh karena itu, hasil ini menunjukkan bahwa prototipe pengukur kualitas air khususnya bagian  konduktivitas  ini  memiliki  potensi  besar  untuk mendukung pemantauan kualitas air tambak dengan efektif dan dapat diandalkan.

## IV. Kesimpulan
Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini adalah 1. Linieritas  sangat  kuat  antara  pembacaan  ADC  dengan pembacaan alat ukur  dengan nilai 0,99.
2. Persamaan yang didapatkan berdasarkan data dari tabel 1 adalah y = 0,9979x - 2,3469
3. Hasil  uji  akurasi  didapatkan  rata-rata  tingkat  akurasinya adalah 90, 9 % dan rata-rata tingkat kesalahan adalah 8,1%

## V. Daftar Pustaka
[1]  A.  Zamzami, O. Fransisco, I. Irwan, and M. I. Nugraha, “Sistem Monitoring Kualitas Air Tambak Udang Berbasis Internet  of  Things  (IoT),”  in  Seminar  Nasional  Inovasi Teknologi Terapan, 2021, pp. 1–7.
[2]  E.  A.  Satrio,  Z.  Romdloni,  and  B.  Aji,  “Sistem Pemeliharaan  Kualitas  Air  Pada  Tambak  Udang  Water Quality Maintenance System In Shrimp Ponds,” vol. 9, no. 2, pp. 257–264, 2022.
[3]  E.  Lintang,  Firdaus,  and  I.  Nurcahyani,  “Sistem Monitoring  Kualitas  Air  Pada  Kolam  Ikan  Berbasis Wireless  Sensor  Network  Menggunakan  Komunikasi Zigbee,”  in  Prosiding  SNATIF  ke-4  Tahun  2017,  2017, vol. 3, no. 2015, pp. 153–160.
[4]  R.  S.  Utami,  Roslidar,  A.  Mufti,  and  M.  Rizki,  “Sistem Kendali  dan  Pemantau  Kualitas  Air  Tambak  Udang Berbasis  Salinitas,  Suhu,  dan  pH  Air,”  KITEKTRO  J. Komputer, Inf. Teknol. dan Elektroeknologi, dan Elektro, vol. 8, no. 1, p. 43, 2023.
[5]  P.  Kusrini,  G.  Wiranto,  I.  Syamsu,  and  L.  Hasanah, “Sistem Monitoring Online Kualitas Air Akuakultur untuk Tambak Udang  Menggunakan Aplikasi  Berbasis Android,” J. Elektron. dan Telekomun., vol. 16, no. 2, p. 25, 2016, doi: 10.14203/jet.v16.25-32.
[6]  S.  E.  A.  Ag.  Sunarno  Handoyo1*,  Mochamad  Edris1, Sukresno2, “Sistem Monitoring Kualitas Air Pada Kolam Ikan  Berbasis  Wireless  Sensor  Network  Menggunakan Komunikasi  Zigbee,”  Pros.  SNATIF  ke-4  Tahun  2017, vol. 3, no. 2015, pp. 153–160, 2017.
[7]  F.  Setiawan,  “Monitoring  Suhu,  Ph,  Dan  Konduktivitas Air  Umpan  Pada  Mesin  Boiler  Water  Tube  Biomass Berbasis  Web  Localhost  di  PT.  Djarum  Kudus,”  Muria Kudus University, 2023.
[8]  B.  S.  Nasional,  Udang  vaname  (Litopenaeus  vannamei, Boone  1931)  Bagian  1:  Produksi  induk  model  indoor Badan Standardisasi Nasional. 2014. [Online]. Available: www.bsn.go.id
[9]  S.  Melangi,  M.  Asri,  and  S.  A.  Hulukati,  “Sistem Monitoring  Informasi  Kualitas  dan  Kekeruhan  Air Tambak Berbasis Internet of Things,” Jambura J. Electr. Electron.  Eng.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2022,  doi: 10.37905/jjeee.v4i1.12061.
[10]  A.  N.  Garai,  I.  Hamsir,  A.  Wahab,  and  A.  P.  Sardju, “Sistem  Akuisisi  Data  Salinitas  Pada  Perairan  Laut,” PROtek, vol. 05, no. 1, pp. 18–23, 2018.
[11]  N. Iksan, Y. P. Putra, and E. D. Udayanti, “Regresi Linier Untuk  Prediksi  Permintaan  Sparepart  Sepeda  Motor,” ITEJ (Information Technol. Eng. Journals, vol. 03, no. 02, pp. 2548–2157, 2018.
[12]  Jonathan  dan  S  arw  ono,  Metode Penelinitan  Kuantitatif dan Kualitatif. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[13]  Khairunnas  and  M.  Gusman,  “Analisis    Pengaruh Parameter  Konduktivitas,    Resistivitas    dan  TDS Terhadap  Salinitas  Air  Tanah  Dangkal  pada  Kondisi Air  Laut  Pasang    dan    Air    Laut    Surut    di    Daerah PesisirPantai Kota Padang,” J. Bina Tambang, vol. 3, no. 4, pp. 1751–1760, 2018.
[14]  G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J.  Telemat.,  vol.  14,  no.  2,  pp.  79–86,  2019,  [Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/321
[15]  C.  A.  Taylor,  “Electronic  instruments  and  devices,” Nature,  vol.  166,  no.  4214.  pp.  222–223,  1950.  doi: 10.1038/166222a0.