Implementasi Logika Fuzzy Inferensi Tsukamoto Pada Preventive dan Predictive Maintenance Sluge Separator Berbasis Smart Meter
Sunanto 1 , Reny Medikawati Taufiq 2 , Rahmat Febri 3
123 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau
1 sunanto@umri.ac.id, 2 renymedikawati@umri.ac.id , 3 rahmatfebri @gmail.com

## Abstract
The clarifier station is also known as a purification station. Its main function is to obtain palm oil in a very pure condition. There are several machines ready to work to refine Crude Palm Oil from palm oil. One of the machines at the refining station is the Sludge Separator which has the function of extracting oil that is still contained in a centrifugal manner where water and NOS with a specific gravity greater than oil will be thrown out and oil will enter the interior. The Sludge Separator method separates oil from water and NOS, namely by rotating (spinning) the bowl that has been installed and released through the nozzle. This rotation is generated from the conveyor motor. To optimize the work of the clarification station, especially on the Sludge Separator machine, a tool and system was created to monitor traffic flow, record the start time of the active Sludge Separator conveyor motor and schedule Preventive and Predictive Maintenance according to the working conditions of the motor, to make the system use the method/algorithm Fuzzy Tsukamoto. And in this research implementation, testing and results will be carried out on a prototype that utilizes the NodeMCU microcontroller (esp32), current and web sensors using hypertext preprocessor.
Keywords: fuzzy tsukamoto, clarification, purification, NOS, preventive, predictive

## Abstrak
Stasiun  Clarifier  dikenal  pula  sebagai  stasiun  pemurnian. Fungsi utamanya  adalah  untuk  memperoleh  minyak kelapa  sawit dalam kondisi yang benar-benar murni. Terdapat beberapa mesin yang siap bekerja untuk memurnikan Crude Palm Oil (CPO) dari kelapa sawit . Salah satu mesin pada stasiun pemurnian adalah Sludge Separator yang memiliki fungsi sebagai mengutip minyak yang masih terkandung dengan cara centrifugal dimana air dan NOS dengan berat jenis yang lebih besar dari minyak akan terlempar keluar dan minyak akan masuk ke bagian dalam.Cara Sludge Separator memisahkan antara minyak dengan air dan NOS yaitu dengan cara berotasi (Putaran) pada mangkuk yang telah dipasang dan dilepaskan keluar melalui nozzle. Putaran ini  dihasilkan  dari  motor  konveyor.  Untuk  mengoptimalkan  kerja  dari  stasiun  klarifikasi  khususnya  pada  mesin  Sludge Separator maka dibuatlah suatu alat dan sistem untuk memantau traffic arus, mencatat waktu mulai aktifnya motor konveyor Sludge  Separator  dan  penjadwalan  Maintenance  Preventive  dan  Predictive  sesuai  dengan  kondisi  motor  berkerja,  untuk membuat  sistem  tersebut  menggunakan  metode/algoritma  Fuzzy  Tsukamoto.  Dan  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan implementasi, pengujian dan hasil pada sebuah prototype yang memanfaatkan microkontroller NodeMCU (esp32), sensor arus dan web (PHP) .
Kata kunci: fuzzy tsukamoto, klarifikasi, pemurnia, NOS, preventive , predictive
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Kelapa  sawit  adalah  salah  satu  komoditas  unggulan Indonesia.  Tanaman  ini  menghasilkan  minyak  kelapa sawit  ( CPO  –  Crude  Palm  Oil )  dan  inti  kelapa  sawit ( PKO – Palm Kernel Oil ), yang memberikan kontribusi sangat  penting  bagi  perekonomian  Indonesia  sebagai sumber  penghasil  devisa  non  migas.  Indonesia  juga merupakan  Negara  penghasil minyak  sawit  terbanyak di  dunia,  pada  2019  indonesia  sendiri  menghasilkan 43.000  Ton  minyak  sawit  mentah  terbagi  atas  CPO sebesar 68%, PKO sebesar 20%, biodiesel sebesar 3% dan  oleokimia  sebesar  9%.  (IndexMundi-2019). Dihasilkan dari Pabrik kelapa sawit (PKS) BUMN atau pun  Swasta  yang  tersebar  di  seluruh  Indonesia (GAPKI).  Minyak  sawit  mentah  atau  CPO  menurut penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1]  diantarannya mengandung  antara  lain  vitamin  E, karatenoid, fitosterol,  squalene,  phospholipid,  Co  enzyme, polyphenolic .  Pontesi  kandungan  demikian  sangat
cocok  digunakan  untuk  mendukung  produk  obat- obatan dan industri Farmasi.
Stasiun clarifikasi dikenal  pula  sebagai  stasiun pemurnian atau lebih dikenal dengan proses pengutipan minyak  menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2] pengutipan  minyak  dengan  teknik  manual  akan mengalami  kerugian  sekitar  0,36  ton/jam  maka pengutipan  minyak  disarankan  menggunakan sluge separator maupun Decanter . Fungsi utamanya adalah untuk memperoleh minyak kelapa sawit dalam kondisi murni  yang  memisahkan  minyak  sawit  mentah  dari lumpur.  Di dalam stasiun ini terdapat beberapa mesin yang siap bekerja untuk memurnikan Crude Palm Oil . Setiap  mesin  dapat  difungsikan  sesuai  dengan  tugas masing  masing  mesin.    Mesin  utama  pada  stasiun pemurnian  adalah Sludge  Separator yang  memiliki fungsi  sebagai  mengutip  minyak  yang  masih terkandung  dengan  cara  centrifugal  dimana  air  dan NOS dengan berat jenis yang lebih besar dari minyak
akan  terlempar  keluar  dan  minyak  akan  masuk  ke bagian  dalam.  cara Sludge  Separator memisahkan antara minyak dengan air dan NOS yaitu dengan cara berotasi (Putaran) pada mangkuk yang telah dipasang dan  dilepaskan  keluar  melalui nozzle .  Putaran  ini dihasilkan  dari  motor  konveyor,  Pada  posisi  mesin mengutip minyak terjadi putaran antara Permasalahan yang sering terjadi pada stasiun klarifikasi yaitu sering tidak terpantaunya kenaikan Arus dari motor konveyor yang di akibatkan dari kemacetan pada lahar, atau dari kendala lain yang mengakibatkan kenaikan pada Arus motor konveyor, tidak adanya waktu kerja/waktu mulai aktifnya  motor  konveyor Sludge  Separator dan  tidak adanya sistem penjadwalan Maintenance Preventive & Maintenance  Predictive ,  sehingga  sering  terjadinya kerusakan pada motor konveyor Sludge Separator yang mengakibatkan  lambatnya  proses  pengolahan  buah kelapa sawit.
Stasiun  clarifikasi  atau  permurnian  dan  mesin sluge sepator digunakan  pada  proses  ini  karena  proses produksi  minyak  kelapa  sawit  melalui  beberapa tahapan  yang  membuat Crude  Palm  Oil atau  minyak mentah  kelapa  sawit  tercampur  oleh  tanah,  partikel lainya  pada  proses  pemanenan,  sortasi  dan  loading ramp. Proses produksi minyak mentah kelapa sawit ini sudah  sesuai  prosedur  semua  pabrik  kelapa  sawit menggunakan  sluge  separator  atau  decanter  untuk mengutip  minyak  atau  memisahkan  minyak  dari lumpur, sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh [3] bahwa tahapan proses pengepress kulit buah kelapa sawit  melalui  proses  yang  panjang  dan  kontoran  dan partikel  lain  yang  seharusnya  tidak  ada  pada  produk CPO  menjadi  ada  oleh  karena  itu  diperlukan  proses pemurnian  meskipun  dari  proses  permurnian  tersebut dapat mengurangi hasil produksi.

## Gambar 1. Stasiun Loading Ramp
Pada  stasiun  sortasi  dan loading  ramp buah  sawit bersentuhan  langsung  dengan  tanah  dan  beberapa partikel  lainya  oleh  karena  itu  di  perlukan  stasiun permurnian  untuk  mendapatkan  CPO  yang  sesuai dengan  standar  pasar  dan  kesehatan  serta  layak dikonsumsi.
Semua  benda  yang  bergerak  diperlukan  perawatan secara berkala menurut penelitian yang dilakukan oleh [4]  perawatan  adalah  suatu  usaha  atau  cara  yang dilakukan untuk mempertahankan kodisi mesin dalam
kondisi  baik  dan  dapat  digunakan.  Setiap  industri memiliki  prosedure  perawatan  yang  berbeda  sesuai dengan prosedure yang telah ditetapkan.
Gambar 2. Sluge Separator Part
Dari permasalahan yang telah diuraikan salah satu cara mengatasinya yaitu dengan adanya suatu sistem untuk memantau traffic arus  mencatat  waktu  mulai  aktifnya motor  konvenyor Sludge  Separator dan  penjadwalan Maintenance Preventive dan Predictive sesuai dengan kondisi  motor  listrik  yang  digunakan  untuk  memutar Sluge  Separator .  Dalam  penelitian  ini  menggunakan logika Fuzzy Tsukamoto karena  kompetible  dengan bahasa  mesin,  dapat  menyelesaikan  masalah  dengan unsur  ketidakpastian,  dan  memiliki  2 input dan  1 output.
Indikator  ukur  yang  digunakan  adalah  arus  listrik menggunakan sensor arus listrik teknologi sensor arus hampir  sama  dengan  teknologi  sensor  tegangan  yaitu dengan  menggunakan  trafo  arus  yang  dikenal  dengan Current  Trafo (CT)  dan  dengan  menggunakan teknologi  efek hall .  Sensor  ini  tergolong  komponen yang memiliki tingkat stabilitas yang baik. Jenis sensor arus  yang  banyak  dipakai  adalah  The  Yhdc  current transformer  dikenal  sebagai  CT  sensor,  sebuah  non- invansive  sensor  yang  dapat  mendeteksi  aliran  arus yang melalui sebuah kawat penghantar. Dalam proses induksi, arus listrik yang melalui kawat sisi primer akan menghasilkan  sebuah  medan  magnet  pada  inti  ferrite CT  sensor.  Sensor  SCT013  ditunjukkan  seperti  pada Gambar 1. Kawat pada sisi sekunder yang mengelilingi inti  tersebut  menghasilkan  arus  listrik  kecil  yang proporsional. Selanjutnya CT sensor dengan penambahan  sebuah  resistor  kecil  (Burden  Resistor) akan  menghasilkan  keluaran  berupa  tegangan  yang dapat  diolah  oleh  mikrokontroler  melalui  masukan analog to digital converter.
Sensor  arus  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu SCT013-100  yang  maksimal  mampu mendeteksi  arus listrik AC 100 Ampere. Dengan menggunakan SCT013 sebagai  sensor  arus,  tidak  perlu  dihubungkan  secara seri dengan beban namun cukup dengan menggelangkan  saja  dengan  kawat  fasa  atau  netral. Sensor SCT013 dapat juga digunakan untuk melakukan monitoring  gardu  induk  penelitian  tersebut  dilakukan oleh  [3]  memberikan  kesimpulan  bahwa  Rangkaian monitoring  menggunakan  sensor  arus  SCT-013  di Gardu  Induk  Lubuk  Alung  yang  dirancang  mampu menghasilkan  nilai  arus  yang  sama  dengan  hasil  di metering kubikel Gardu Induk Lubuk Alung dan hasil masih  dalam  standar  batas  toleransi  kenaikan  (+5%) dan drop (- 10%).

## 2. Metode Penelitian
Fuzzy  dengan  inferensi  Tsukomoto  menggunakan  3 tahapan  utama  yang  yaitu  Fuzzifikasi,  inferensi  atau penalaran  dan  Defuzifikasi  menurut  penelitian  yang dilakukan  oleh  [5]  tahapan  utama  FIS  Tsukamoto memiliki  3  tahapan  utama  yaitu  fuzzifikasi,  inferensi dan  Defuzifikasi.  Metode  Fuzzy  dengan  Inference Tsukamoto  dapat  digunakan  sebagai  kontrol  berbasis Embedded  system .  Metode  fuzzy  dengan  penalaran Tsukamoto  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk menghitung nilai ketepatan prediksi untuk mendukung proses preventif dan predictive maintenance . Prediksi tersebut  didapat  dari  variabel  input  berupa  arus  dan waktu, pengambilan indikator memilih arus komponen utama sluge  sepator adalah    motor  listrik  yang memutar  komponen  penyaringnya  maka  jika  terjadi gesekan, moment–moment ini akan membuat peningkatan pengunaan arus listrik.
Gambar 4. Framework

## 2.1.   Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan inti  permasalahan  pokok  mengapa  benda  bergerak seperti  motor  listrik  pada  peralatan  produksi memerlukan  perawatan  dan  perbaikan.  Perhitungan prediksi perawatan dan perbaikan biasanya menggunakan  perhitungan  berbasis  RCM  seperti
penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6]  yang  memberikan kesimpulan bahwa   hasil perhitungan yang di peroleh untuk menghindari waktu breakdown yang terlalu lama dan biaya kerugian yang besar adalah dengan interval waktu  pemeriksaan  /pemeliharaan  ( Preventive dan Time Based Maintenance .
2. Observasi
dilakukan untuk mengetahui permasalahan lebih detail ke pabrik kelapa sawit yang menggunakan  sluge  separator  sebagai  alat  yang digunakan  untuk  memisahkan  minyak  dan  lumpur. Pengunaan  sluge  separator  juga  dapat  digantikan dengan Decanter seperti penelitian yang dilakukan oleh [2] memberikan kesimpulan bahwa  Berdasarkan hasil komparasi  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan Decanter  3  fasa  lebih  baik  dibandingkan  sludge separator.  Kajian  industri  tentang  motor  listrik  yang digunakan  untuk  pengerak  adalah  sebagai  berikut  [7] perubahan tegangan saja dapat mempengaruhi efisiensi motor  listrik  3  phasa  apalagi  dalam  kasus  ini penggunaan arus yang meningkat.
3. Perancangan  hardware  dilakukan  untuk  membaca input  arus  menggunakan  ESP32  sebagai  MCU  dan noninvasive current sebagai sensor arus. Bagan konsep perancangan  perangkat  keras  seperti  disajikan  pada gambar  3.  Setiap  MCU  dipasang  3  sensor  arus  yaitu sensor arus R, S, T pemasangan ini berdasarkan bahwa motor  listrik  yang  digunakan  untuk  memutar Sluge Seperator motor listrik 3 phasa. Pada prinsipnya motor listrik yang dipakai dipabrik dihidupkan menggunakan Start  Delta seperti penelitian yang  dilakukan oleh  [8] Start  Delta memiliki  manfaat  pengunaan  arus  listrik untuk  menghidupkan  motor  listrik  tidak  langsung sehingga rugi-rugi daya dapat diminimalisir.

## Gambar 5. Perencanaan Perangkat Keras
Berdasarkan  gambar  3,  sensor  arus  1,  2,  dan  3  akan mendeteksi  besar  arus  pada  motor  konveyor Sludge Separator antara 0 – 50 A dan menghasilkan tegangan output sebesar  0 Volt  – 5 Volt  DC. Tegangan output akan menjadi input/masuk ke Microkontroller untuk di proses  oleh  program  yang  sudah  tertanam  sistem perhitungan  Algoritma Fuzzy  Tsukamoto. Fuzzy dengan  inferesi  Tsukamoto  dijadikan  pengetahuan untuk  mendekteksi  perubahan  kondisi  arus  seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9]  Fuzzy  logic  untuk mendeteksi jumlah pengendara lalu lintas dijalan raya . Kemudian  akan  memerintahkan relay untuk  bekerja
on/off. dan relay yang bekerja akan sesuai dengan arus sensor  sebagai  indikator input . LCD  20x4  menjadi output untuk menampilkan berapa arus motor conveyor yang  di  dapat  dari  hasil  3 input  sensor menggunakan sensor arus noninvasive.
4. Perancangan  Perangkat  lunak  yang  digunakan adalah  desain  berbasis  web  untuk  melakukan monitoring dan  memberikan  laporan  secara  berkala jadwal pelaksanaan
Preventive Maintenance . Sedangkan pemrograman
berbasis Embedded menggunakan  perangkat  lunak sketch dan  perangkat keras nya menggunakan ESP32. Efektivitas penggunaan Embedded system menurut penelitian [10] memberikan  kesimpulan  bahwa  Sistem Embedded dapat  digunakan  untuk mengendalikan hidup  matinya peralatan  elektronik  tersebut  bila  tidak  digunakan. Hasil  dari  pengujian  selama  5  hari  (per  hari  9  jam) dengan menggunakan sistem tertanam cerdas tersebut didapatkan  efisiensi  sebesar  28.71%  dibandingkan dengan  keadaan  tidak  menggunakan  sistem  tersebut. Penetapan proses
Preventive Maintenance menggunakan  Fuzzy  dengan  inference  Tsukamoto memiliki  kualitas  yang  baik  menurut  penelitian  yang dilakukan  oleh  [11]  selain  dapat  digunakan  sebagai pengolahan  data  embedded  fuzzy  logic  juga  dapat digunakan untuk melihat tingkat kepuasan mahasiswa terhadap  pelayanan  akademi,  tentunya    melalui beberapa  tahapan  yaitu  penetapan  Fuzzifikasi  input berupa arus listrik serta perubahan waktu kenaikan arus listrik  sedangkan  variable  output  waktu  atau  jam dilakukannya Preventive Maintenance .
5. Proses  pengujian  menggunakan  Inferensi  Fuzzy Tsukamoto  apakah  data  sesuai  dengan  data  yang direncanakan  dengan  data  yang  dihasilkan  untuk memberikan keputusan dilakukan Preventive Maintenance atau tidak.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Beberapa  hal  yang  akan  dibahas  diantaranya  adalah proses uji coba dan hasil uji coba alat yang digunakan. Untuk  uji  coba  alat  yang  digunakan  pada  prototipe system automatis untuk mendapatkan jadwal maintenance  preventive dari  motor  konveyor  kode program yang  dibuat di jalakan mengguakan Arduino IDE  menggunakan  Bahasa  pemrograman  sketch. Metode  yang  digunakan  adalah  logika  Fuzzy Tsukamoto.
3.1.   Tahapan Fuzzy dengan FIS
1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi input dan output untuk smart meter, input diambil  dari  arus  dan  waktu  perubahan  pada peningkatan  pengunaan  arus  listrik  sedangkan  output nya adalah Preventive Maintenance dalam satuan jam.
1) Variabel Arus
Penentuan  variabel  arus  didasarkan  pada  komponen motor  listrik  yang  terpasang  yaitu  pengunaan  arus
maksimum  nya  adalah  50  Amper  jika  pengunaan tersebut  terjadi  antaran  30  sampai  dengan  50  Amper maka penggunaan arus masuk pada kategori tinggi.
Tabel 1. Fuzzyfikasi Variabel Arus
No Rentang Arus Tingkatan Fuzzy Indeks 1 0 – 30 A Rendah Rn 2 25- 35 A Normal Nr 3 30- 50 A
Tinggi
Tt Gambar 6. Derajat Keanggotaan Variable Input Arus 𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(𝑥) = { 1 (25 − 𝑥)/(30 − 25) 0 ; 0 ≤ 𝑥 ≤ 25 ; 25 < 𝑥 < 30 ; 𝑥 ≤ 30 (1) 𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(𝑥) = { (𝑥 − 25) (30 − 25) ⁄ 1 (35 − 𝑥) (35 − 30) ⁄ 0 ; 25 < 𝑥 < 30 ; 𝑥 = 30 ; 30 < 𝑥 < 35 ; 𝑥 ≤ 25𝑎𝑡𝑎𝑢35 (2) 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(𝑥) = { 0 (𝑥 − 30) (35 − 30) ⁄ 1 ; 𝑥 ≤ 25 ; 25 < 𝑥 < 30 ; 𝑥 ≥ 30 (3)
Data  uji  yang  diberikan  adalah  23,5  dalam  waktu  40 menit  nilai  pembobotan  pada  variabel  arus  adalah sebagai  berikut.  Data  ujia  23,5  Arus  terhadap persamaan pada nomer 1, 2 dan 3. Sedangkan waktu 40 menit berdasarkan persamaan 4, 5 dan 6.

## Gambar 7. Arus 23,5 Am
Maka  hasil  pembobotan  arus  adalah,  uji  coba  pada menggunakan  arus  pada  kategori  rendah  dengan  nilai derajat keanggotaan sebagai berikut :
µ rendah (23) = 1 µ normal (23) = 0 µ Tinggi (23) = 0
pada  arus  23  amper  tidak  memiliki  perpotongan pada nilai normal dan tinggi arus tersebut muttlak rendah.
2) Variabel Waktu Perubahan Arus
Waktu perubahan arus listrik digunakan untuk menjadi indikator  perubahan  arus  berapa  lama  terjadi  pada kurun  waktu  tertentu.  Jika  terjadi  pada  waktu  yang lama  maka  perlu  dilakukan  pengecekan  secara langsung  terhadap  unit.  Perbaikan  yang  harus disegerakan.
Tabel 2. Fuzzifikasi Waktu Perubahan Arus No Rentang Arus Tingkatan Fuzzy Indeks 1 0 – 35 Menit Cepat Cp 2 30 – 55 Menit Sedang Sd
3 35 – 160 Menit Lama
Lm Gambar 8. Derajat Keanggotaan Varible Input Perubahan Arus 𝜇𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡(𝑦) = { 1 (35 − 𝑦)/(35 − 30) 0 ; 0 ≤ 𝑦 ≤ 30 ; 30 < 𝑦 < 35 ; 𝑦 ≥ 30 (4) 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑦) = { (𝑦 − 30) (35 − 30) ⁄
1 (50 − 𝑦) (50 − 35) ⁄ 0 ; 30 < 𝑦 < 35 ; 𝑦 = 35 ; 35 < 𝑦 < 50 ; 𝑦 ≤ 30 𝑎𝑡𝑎𝑢 ≥ 50 (5) 𝜇𝐿𝑎𝑚𝑎(𝑦) = { 0 (𝑦 − 30) (35 − 30) ⁄ 1 ; 𝑦 ≤ 30 ; 30 < 𝑦 < 35 ; 𝑦 ≥ 35 (6)
Dari  dejarat  keanggotaan  variabel  input  perubahan Arus dilakukan nilai uji coba waktu yaitu 40 menit dan dapat digambarkan sebagai berikut :

## Gambar 9. Keanggotaan Variable Waktu 40 Menit
Nilai yang didapat dari derajat keanggotaan dari waktu 40 menit adalah sebagai berikut :
𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 (40) = 0 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (40 ) = 50−40
50−35 = 10 15 = 0,666 (10)
𝐿𝑎𝑚𝑎 (40 ) = 40−35
50−35 = 5 15 = 0,333

## 3) Varibel waktu tindakan Preventive Maintenance
Variabel  waktu  ini  digunakan  untuk  tindakan maintenance  jika  ringan  hanya  perlu  perbaikan  rutin, jika  sedang  perlu  dilakukan  predictive  maintenance sedangkan jika berat perlu dilakukan perbaikan segera dengan menyiapkan peralatan yang dibutuhkan.
Tabel 3. Waktu Preventive Maintenance
No Rentang Hours Tingkatan Fuzzy Indeks 1 0 – 1000 hours Ringan Rn 2 720 – 1440 hours Sedang Sd 3 1000 – 2000 hours Berbahaya Bb Gambar 10. Derajat Keanggotaan Variabel Output Waktu
Maintenance
μRingan(Z) = { 1 (1000 − z)(1000 − 720) ;          0 ≤ y ≤ 720 ;  720 < y < 1000 ;         y ≥ 1000 (7) 0 μNormal(Z)
=
{ (y − 720)/(1000 − 720) 1 (1440 − y)/(1440 − 720) 0 ;             720 < 𝑦 < 1000 ;                            𝑦 = 1000 ;              1000 < 𝑦 < 1440 ;   𝑦 ≤  720 𝑎𝑡𝑎𝑢 ≥ 1440 (8) 𝛍Berbahaya(Z) = { 0 (z − 720)/(1000 − 720) 1 ;                  𝑧 ≤ 720 ;   720 < 𝑧 < 1000 ;               𝑧 ≥ 1000 (9)
4) Inferensi rules Preventive Maintenance
Rules pada  logika  fuzzy  dengan  inferensi  tsukamoto digunakan  untuk  melakukan  analogi  data  secara linguistic  yang  selanjutnya  rules  ini  dihubungkann menggunakan 3 hubungan atau konjunsi yaitu and, or dan  not.  Jika  and  nilai  terkecil  yang  diambil  ,  jika  or nilai  terbesar  dan  jika  not  1  –  α  predikat.[12]  pola menentukan  hubungan  disesuaikan  dengan  konteks permasalahan yang dihadapi pada persoalan yang akan diselesaikan.
Tabel 4. Inferensi Rule FIS No Arus Waktu Maintenance 1 Rendah Cepat Rendah 2 Rendah Sedang Rendah 3 Rendah Lama Sedang 4 Normal Cepat Sedang 5 Normal Sedang Sedang 6 Normal Lama Sedang 7 Tinggi Cepat Sedang 8 Tinggi Sedang Berbahaya 9 Tinggi Lama Berbahaya
Tabel 5. Uji Inferensi Konjungsi AND Operator No Arus Waktu α MP 1 Rn 1 Cp 0 0 Rn 1000 2 Rn 1 Sd 0,66 0,66 Rn 475 3 Rn 1 Lm 0,33 0,33 Sd 812 4 Nr 0 Cp 0 0 Sd 1000 5 Nr 0 Sd 0,66 0 Sd 1000 6 Nr 0 Lm 0,33 0 Sd 1000 7 Tt 0 Cp 0 0 Sd 1000 8 Tt 0 Sd 0,66 0 Bb 1000 9 Tt 0 Lm 0,33 0 Bb 1000 5) Defuzzyfikasi
z = 𝛼1∗𝑧1+𝛼2∗𝑧2+𝛼3∗𝑧3+𝛼4∗𝑧4+𝛼5∗𝑧5+𝛼6∗𝑧6+𝛼7∗𝑧7+𝛼8∗𝑧8+𝛼9∗𝑧9
𝛼1+𝛼2+𝛼3+𝛼4+𝛼5+𝛼6+𝛼7+𝛼8+𝛼9
𝑧 (0.1000) + (0,66.475) + (0,33.812) + (0.1000) +(0.1000) + (0.1000)
(0.1000) + (0.1000) + (0.1000)
0 + 0,666 + 0,33 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0
581,46
1 = 581,46

## 2. Aplikasi Pemantau Waktu Maintenance
Pada  sistem  ini,  perangkat  lunak  yang  digunakan adalah Arduino IDE, MySQL dan PHP. Arduino IDE merupakan software yang digunakan untuk memogram ESP32 agar dapat membaca data dari sensor Arus serta meghubungkan  dengan database MySQL  melalui jarigan  wifi  yang  sama  serta  menampilkan  data  pada web  yang  telah  terhubung  dengan database MySQL tampilan aplikasi tersebut di tunjukan pada gambar 11 berikut :
Gambar 11. Sistem Monitoring Arus Sluge Separator
ESP32  yang  dijadikan master  control  unit (MCU) memiliki  beberapa  keunggulan  diantarannya  adalah memiliki processor 32 bit, memiliki memory ROM dan dapat diporgram hapus sebanyak 1000 kali pernyataan ini didasarkan oleh penelitian yang dilakukan oleh [13] pengujian  performa  ESP  32  untuk  mendeteksi  citra gambar  berdasarkan  kualitas  nya,  memberikan kesimpulan bahwa ESP32 dapat digunakan sebagai alat deteksi  objek  hanya  jika  kamera  diam,  dalam pencahayaan  yang  cukup  dan  hanya  bertugas mendeteksi objek berukuran besar. Kecepatan deteksi adalah 3 sampai 4 detik per frame.
Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui apakah logika  fuzzy  dengan  inferensi  tsukamoto  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dan  pejadwalan perbaikan  dari  unit  sluge  separator  yang  ada  pada stasiun  permurnian  berikut  adalah  tabel  uji  sistem monitoring  menggunakan  sensor  arus  dan  ESP32 sebagai master kontrol unit.
Tabel 6. Hasil Pengujian No Arus Waktu MP Status 1 10 Rn 20 Cp 1274 Ringan 2 15 Rn 30 Cp 1280 Ringan 3 20 Nr 40 Sd 1440 Normal 4 25 Nr 50 Sd 1440 Normal 5 35 Tt 75 Sd 1674 Berbahaya
6 45 Tt 80 Cp 1774 Berbahaya 7 50 Tt 90 Cp 1878 Berbahaya
Dari  tabel  6  didapatkan  data  prediksi  angka  yang dilakukan  pada  status  ringan  perhitungan    waktu  dan pengunaan arus masih relative kecil berskisar antara 10 sampai dengan 15 Amper sedangkan jika penggunaan arus sudah beranjak dari 15 amper sampai ke 25Amper maka status perbaikan masih normal. Sedangkan pada perubahan arus dari 30 – 50 Amper hal ini dapat terjadi jika  pergerseran  poros  sluge  separator  lebih  dominan dapat dikategorikan perbaikan harus segera dilakukan.

## 4.   Kesimpulan
Setelah dilakukan penelitian tentang sistem monitoring arus  dan  waktu  kerja  mesin sluge  separator , menggunakan  sensor  arus  dengan  SCT013  berbasis MCU ESP32 maka aplikasi ini dapat  dijadikan sebagai acuan maintenance preventive dan predictive dengan menggunakan  metode  logika fuzzy  tsukamoto pada sistem microcontroller yang  telah  dilakukan  uji  coba menunjukan  bahwa  komponen  yang  digunakan  pada prototype bekerja  dengan  menghasilkan  jadwal perbaikan  sesuai  dengan  ketentuan  pengunaan  mesin tersebut.  preventif  dan  prediktif  sesuai  yang diharapkan,  dan  metode fuzzy  tsukamoto yang diterapkan  sebagai  perhitungan  sistem  dapat  bekerja sesuai yang di harapkan.
Model  pemantauan  pada  perubahan  arus  listrik terhadap  alat  yang  digunakan  dipabrik  kelapa  sawit dapat diterapkan pada semua mesin yang menggunakan motor  listrik  sebagai  komponen  utama  pengerak  nya. Jika  semua  motor  listrik  yang  dipasang  pada  pabrik kelapa sawit dalam kondisi baik potensi rugi rudi daya dan  daya  cadangan  tidak  akan  dipergunakan.  Namun bukan hanya motor listriknya yang perlu diperhatikan tapi mekanikal yang diputar oleh motor listrik apakah normal,  center  dan  simetris.  Jika  tidak  normal  tidak center dan simetris maka terjadi pergesekan inilah yang membuat perubahan arus pada motor listrik.

## Daftar Rujukan
[1]  Fauziati,  Hermanto,  and  Fitriani,  “Peluang  Minyak  Mentah Sawit Sebagai Bahan Sediaan Farmasi Opportinities For Crude Palm Oil Pharmaceutical Preparations,” J. Ris. Teknol. Ind. , pp. 314–324, 2019.
[2] A. Nasution, M. A. Nasution, M. Rivani, H. Lydiasari, and A. Wulandari, “Kajian Komparasi Kinerja Sludge Separator Dan Dekanter  3  Fasa  Pabrik  Kelapa  Sawit  (  PKS  )  Comparasion Study of Sludge Separator and 3 Phase Decanter Performance in Palm Oil Mill ( POM ),” vol. 30, no. 1, pp. 1–14, 2022.
[3] Kartiria, Erhaneli, and Sitti Amalia, “Rancang Bangun Sistem Monitoring  Arus  3-Phasa  Menggunakan  Sensor    SCT-013 berbasis  Mikrokontroler  Arduino,” J.  Tek.  Elektro  Inst.
Teknol. Padang , vol. 10, no. 2, pp. 71–76, 2021.
[4] M. Widyantoro, A. Munawir, U. Bhayangkara Jakarta Raya, J. Perjuangan,  and  M.  Mulya  Bekasi,  “Analisis  Preventive Maintenance Pada Mesin Stationery Spot Welding,” vol. 7, no. 2, pp. 1–5, 2021.
[5] A. Masnur and M. K. Anam, “RABIT : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Volume 4 No . 1 | Januari 2019 : 1- 7  ISSN  CETAK :  2477-2062  ISSN  ONLINE :  2502-891X Implementasi  Logika  Fuzzy  Dengan  Inferensi  Tsukamoto Pada  Deteksi  Kegagalan  Sistem  Transfer  Cake  Breaker Conveyor ( C,” vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[6] S.  Sunaryo,  J.  Japri,  Y.  Yuhelson,  and  L.  Hakim, “Implementasi RCM pada mesin diesel Deutz 20 kVA,” Turbo J.  Progr.  Stud.  Tek.  Mesin ,  vol.  10,  no.  1,  2021,  doi: 10.24127/trb.v10i1.1451.
[7] A. Kurnia Pratama, E. Zondra, and H. Yuvendius, “Analisis Efisiensi  Motor  Induksi  Tiga  Phasa  Akibat  Perubahan Tegangan,” J. Sain, Energi, Teknol. Ind. , vol. 5, no. 1, pp. 35– 43, 2020.
[8] F.  Addawami  and  A.  Y.  Wibisono  Putra,  “Sistem  Kerja Rangkaian  Kontrol  Star  Delta  Pada  Motor  3  Fasa,” J.  Tek. Mesin, Ind. Elektro Dan Inform. , vol. 1, no. 4, pp. 56–65, 2022, doi: 10.55606/jtmei.v1i4.793.
[9] R. P. Prasetya, “Implementasi Fuzzy Mamdani Pada Lampu Lalu  Lintas  Secara  Adaptif  Untuk  Meminimalkan  Waktu Tunggu Pengguna Jalan,” J. Mnemon. , vol. 3, no. 1, pp. 24– 29, 2020, doi: 10.36040/mnemonic.v3i1.2526.
[10]  R.  Adriman,  M.  Asfianda,  A.  A,  and  Y.  Away,  “Sistem Embedded  Cerdas  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Untuk Efisiensi  Konsumsi  Energi  Listrik,” J.  Ilm.  Tek.  Elektro Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  58,  2018,  doi: 10.26555/jiteki.v4i1.9945.
[11]  F. Dristyan, Y. Apridonal, and M. Meri, “Analisis Kepuasan Siswa  Terhadap  Pelayanan  Program  Studi  Menggunakan Logika  Fuzzy  (Studi  Kasus:  STMIK  Royal  Kisaran),” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 389– 395, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4271.
[12]  W.  Buana,  “Penerapan  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Telepon  Seluler,” Edik Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  138–143,  2017,  doi: 10.22202/ei.2015.v2i1.1455.
[13]  A.  Noerifanza,  “Analisa  Kelayakan  Modul  Esp32  Sebagai Kamera  untuk  Pengenalan  Objek  Sehari-hari,” J.  Comput. Electron.  Telecommun. ,  vol.  3,  no.  2,  2022,  doi: 10.52435/complete.v3i2.263.