Abstrak—Penyaluran gas bumi melalui pipa yang memerlukan pemantauan secara berkala untuk memastikan jalur distribusi gas bumi tersalurkan dengan baik, serta meminimalisir faktor kebocoran  gas  pada  pipa  distribusi  gas  yang  disalurkan  ke pelanggan yaitu rumah tangga. Pada sistem control aliran gas dilengkapi  dengan  metode  aplikasi  Fuzzy  Logic,  yang  dimana metode  ini  merupakan  metode  yang  mampu  menganalisa  dan mengklasifikasi dari akibat suatu kejadian atau masalah yang timbul selama proses pendistribusian gas. Penggunaan metode fuzzy logic dalam sistem Kontrol Flow Gas Pada Pengembangan Sistem Distribusi Gas Rumah Tangga Menggunakan PLC Dan Metode  Fuzzy  Logic  dilakukan  dengan  memasukan  seluruh jumlah  nilai  input  aliran  udara  mulai  dari  50-100  m 3 .  Pada aliran gas tinggi sistem control flow gas bekerja dengan optimal untuk  mencegah  terjadinya  over  flow  gas  dengan  cara memperkecil bukaan valve sehingga aliran gas setelah melalui valve akan tetap terjaga dalam range normal.
Kata Kunci—Fuzzy Logic, Gas Flow, PLC, Kontrol Valve.

## I. PENDAHULUAN
AS alam sering disebut sebagai gas Bumi atau gas rawa, adalah  bahan  bakar  fosil  berbentuk  gas  yang  terutama terdiri  dari  metana  (CH4).  Ia  dapat  ditemukan  di  ladang minyak, ladang gas Bumi dan juga tambang batu bara. Ketika gas  yang  kaya  dengan  metana  diproduksi  melalui pembusukan oleh bakteri anaerobik dari bahan-bahan organik selain dari fosil, maka ia disebut biogas. Sumber biogas dapat ditemukan di rawa-rawa, tempat pembuangan akhir sampah, serta penampungan kotoran manusia dan hewan. Penggunaan Gas Bumi sangat luas, terutama untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga yang saat ini banyak sekali yang menginginkan manfaat  gas  bumi  untuk  memenuhi  kebutuhan  pada  sektor rumah  tangga.  Peningkatan  penggunaan  Gas  Bumi  pun diprediksi  akan  semakin  besar  dalam  beberapa  tahun kedepan.  Namun  banyak  calon  pelanggan  utamanya pelanggan kecil dan komersial yang membutuhkan gas bumi tatapi tidak berada pada jaringan gas bumi sehingga mereka tidak  dapat  merasaakan  manfaat  gas  bumi.  Penyaluran  gas bumi  melalui  pipa  yang  memerlukan  pemantauan  secara berkala  untuk  memastikan  jalur  distribusi  gas  bumi tersalurkan  dengan  baik,  serta  meminimalisir  faktor kebocoran  gas  pada  pipa  distribusi  maupun  produksi. Permasalahan  pada  proses  pendistibusian  gas  bumi  dengan menggunakan  perangkat  CNG  Cradlle  adalah  sulitnya memonitoring  kondisi  perangkat  tersebut.  Dengan  adanya kesulitan  tersebut,  sehinggan  ketika  dibutuhkan  Tindakan pencegahan,  Tindakan  pencegahan  tersebut  masih  kurang efektif.  Maka  dibutuhkan  perangkat  kontrol  yang  mampu menyelesaikan permasalahan tersebut. Pada proyek akhir ini, sistem  control  valve  pada  pipa  gas  dirancang  untuk
mengontrol  sistem  distribusi  aliran  gas  pada  rumah  tangga dari adanya kebocoran pada jalur pipa gas dan terjadinya over flow pada aliran gas. Sistem control valve tersebut dirancang menggunakan  salah  satu  metode  artificial  intelligence  (AI) yaitu  fuzzy  logic  yang  dapat  mengklasifikasikan  atau mengidentifikasi suatu kondisi aliran gas pada sistem kontrol valve pipa gas.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Gas Alam
Gas alam merupakan suatu komponen penting untuk suplai energi  dunia.  Gas  alam  sebagai  sumber  daya  alam  yang sangat penting untuk memproduksi baik bahan bakar maupun amonia (amonia merupakan komponen vital untuk produksi pupuk).  Memiliki  persamaan  dengan  minyak  mentah  dan batubara, gas alam adalah bahan bakar fosil yang berasal dari sisa-sisa  tanaman,  hewan  dan  mikroorganisme,  yang tersimpan dalam di bawah tanah selama jutaan tahun. Namun tidak seperti bahan bakar fosil lainnya, gas alam merupakan salah  satu  sumber  daya  alam  sebagai  sumber  energi  yang paling  bersih  (memiliki  intensitas  karbon  yang  rendah), teraman dan paling berguna dari semua sumber energi [1].

## B. Fuzzy Logic Controller
Logika fuzzy adalah cabang dari sistem kecerdasan buatan ( Artificial  Inteligent )  yang  mengemulasi  kemampuan manusia  dalam  berfikir  ke  dalam  bentuk  algoritma  yang kemudian  dijalankan  oleh  mesin.  Algoritma  ini  digunakan

## Kontrol Flow Gas pada Pengembangan Sistem Distribusi Gas Rumah Tangga Menggunakan PLC dan Metode Fuzzy Logic
Damara Achmad Fenanda, Imam Wahyudi Farid, dan Ciptian Weried Priananda Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: wahyu@ee.its.ac.id
G
Gambar 1. Desain sistem distribusi gas.
dalam  berbagai  aplikasi  pemrosesan  data  yang  tidak  dapat direpresentasikan  dalam  bentuk  biner.  Logika  fuzzy menginterpretasikan  statemen  yang  samar  menjadi  sebuah pengertian yang logis.
Fuzzy  secara  bahasa  diartikan  sebagai  kabur  atau  samar yang artinya suatu nilai dapatbernilai benar atau salah secara bersamaan.  Logika  fuzzy  merupakan  suatu  logika  yang memiliki  nilai  kekaburan  atau  kesamaran  antara  benar  atau salah.  Dalam  teori  logika  fuzzy  suatu  nilai  dapat  bernilai benar  atau  salah  secara  bersamaan.  Namun  seberapa  besar kebenaran dan kesalahan tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya.
Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 (nol) hingga 1 (satu) dan logika fuzzy menunjukkan sejauh mana suatu nilai benar dan sejauh mana suatu nilai itu salah. Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu  ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang  output  dan mempunyai  nilai  kontiniu.  Fuzzy  dinyatakan  dalam  derajat keanggotaan  dan  derajat  kebenaran.  Oleh  sebab  itu  sesuatu dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian  salah  pada waktu yang sama [2].
Logika fuzzy adalah cara mudah untuk memetakan ruang input  ke  ruang  output.  Ini  adalah  titik  awal  untuk  yang lainnya,  dan  penekanan  besar  di  sini  adalah  pada  kata "nyaman".  Apa  yang  saya  maksud  dengan  input  pemetaan ruang  ke  ruang  keluaran?  Berikut  ini  beberapa  contohnya: Ceritakan seberapa baik layanan Anda di restoran, dan Saya akan memberi tahu Anda tip apa yang seharusnya. Beri tahu saya seberapa panas air yang Anda inginkan, dan saya akan menyesuaikan katup keran ke pengaturan yang benar.
Dalam konteks ini, logika Fuzzy adalah metodologi sistem kontrol pemecahan masalah yang cocok untuk implementasi dalam  sistem  mulai  dari  pengendali  mikro  yang  sederhana, kecil, tertanam hingga yang besar, jaringan, PC multi-saluran atau sistem akuisisi dan kontrol data berbasis stasiun kerja.
Pengontrol  fuzzy  sangat  sederhana  secara  konseptual. Mereka  terdiri  dari  tahap  masukan,  tahap  pemrosesan,  dan tahap  keluaran.  Sensor  peta  tahap  masukan  atau  masukan lainnya,  seperti  sakelar,  roda  ibu  jari,  dan  sebagainya,  ke
fungsi keanggotaan yang sesuai dan nilai kebenaran. Tahap pemrosesan  memanggil  setiap  aturan  yang  sesuai  dan menghasilkan hasil untuk masing-masing, lalu menggabungkan  hasil  aturan  tersebut.  Akhirnya,  tahap keluaran  mengubah  hasil  gabungan  kembali  menjadi  nilai keluaran kontrol tertentu  [3].

## C. Water Flow Sensor
Water  flow  sensor  adalah  salah  satu  dari  sensor  yang berfungsi  untuk  menghitung  debit  zat  cair  yang  mengalir yang  menggerakkan  motor  dalam  satuan  liter.  Sensor  ini terdiri dari beberapa bagian antara lain katup plastik, rotor air, dan sensor hall effect. Prinsip kerja sensor ini adalah dengan memanfaatkan fenomena hall effect [4].

## D. Motor Servo DC
Motor servo adalah sebuah perangkat atau aktuator putar (motor) yang dirancang dengan sistem kontrol umpan balik loop  tertutup  (servo),  sehingga  dapat  di  set-up  atau  di  atur untuk  menentukan  dan  memastikan  posisi  sudut  dari  poros output motor. motor servo merupakan perangkat yang terdiri dari  motor  DC,  serangkaian  gear,  rangkaian  kontrol  dan potensiometer.  Serangkaian  gear  yang  melekat  pada  poros motor  DC  akan  memperlambat  putaran  poros  dan meningkatkan  torsi  motor  servo,  sedangkan  potensiometer dengan  perubahan  resistansinya  saat  motor  berputar berfungsi  sebagai  penentu  batas  posisi  putaran  poros  motor servo [5].

## E. Sensor Pressure
Pressure  transmitter  merupakan  alat  yang  berguna  untuk mengubah  perubahan  sensing  element  dari  sebuah  sensor menjadi  sinyal  yang  mampu  diterjemahkan  oleh  controller. Transmitter  sendiri  pasti  berhubungan  antara  satu  sama lainnya dengan komponen sensor. Sensor yang berguna untuk mengukur  besaran  tekanan  akan  memberikan  keluaran berupa sinyal elektrik yang selanjutnya oleh transmitter akan dikirim  menuju  controller.  Terdapat  kemiripan  antara pressure gauge dengan pressure transmitter. Perbedaan yang mendasar  adalah  apabila  pressure  gauge  berguna  untuk
Gambar 2. Flowchart sistem distribusi gas.
menampilkan hasil  pengukuran  dari  sensor  secara  langsung (di area lokal), pressure transmitter sendiri selain nilai hasil pengukuran  dari  sensor  juga  dapat  langsung  ditampilkan, juga berguna untuk mentransmisikan sinyal hasil pengkuran dari sensor menuju ke controller dan juga dapat dikirimkan ke control room.

## III. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI
Dalam  melakukan  pembuatan  system  control  valve  pada system  distribusi  gas  menggunakan  metode fuzzy  logic memerlukan adanya sebuah rancangan yang dapat memberi arahan kerja serta permodelan system alat. yang akan dibuat agar mempermudah dalam melakukan pekerjaan pembuatan alat.

## A. Perancangan Sistem
Pada  gambar  1  merupakan  desain  rancangan  dari  sistem distribusi  gas  menggunakan  metode  fuzzy  logic.  Data  dari sensor  flowmeter  akan  diolah  menggunakan  kontroler  PLC
Outseal dan akan yang dialam program PLC tersebut sudah diinputkan  program  metode  Fuzzy  Logic,  selanjutnya  akan ditampilkan  pada  HMI.  Fokus  bagian  dari  device  yang dikerjakan  pada  bagaimana  mengatur  motor  valve  dengan input dari flowmeter yang kemudian membuka valve seakurat mungkin  dengan  mnyesuaikan  dari  nilai  aliran  gas  yang dibaca oleh sensor flowmeter.
Gambar 2 merupakan gambar diagram blok dimana pada gambar  2  tersebut  terdapat  2  sensor  yang  digunakan  yaitu sensor flowmeter dengan type YF S-200 dan 2 motor valve yang  menggunakan  motor  servo  MG995.  Pada  gambar  2 tersebut  flowmeter  1  dan  motor  valve  1  terkoneksi  dengan PLC  Outseal  1  yang  berperan  sebagai  master,  flowmeter  2 dan  motor  valve  terkoneksi  dengan  PLC  Outseal  2  yang berperan  sebagi  Modbuss  Slave.  Lalu  kedua  PLC  tersebut terkoneksi  dengan  RS485  untuk  komunikasi  antara  master dan slave yang kemudian akan dimonitoring melalui PC.

## B. Perancangan Perangkat Keras
Gambar  3  menjelaskan  desain  mekanik  dari  alat  yang dibuat  dimana  terdiri  dari  beberapa  komponen,  mulai  dari Pipa  PVC,  Kemudian  terdapat  2  sensor  Flowmeter  bertype YSf-200  dan  motor  motor  valve  yang  digerakkan menggunakan motor servo. Untuk ukuran Panjang pipa yang digunakan yaitu:
a. Panjang Pipa ujung input hingga ke flowmeter 10 cm = 50 cm.
b. Panjang Pipa output flowmeter 1 sambungan pipa = 10 cm.
c. Panjang Pipa dari sambungan pipa ke motor valve 1 = 10 cm.
d. Panjang Pipa dari output flowmeter 2 ke sambungan pipa 10 cm.

## C. Perancangan Perangkat Elektronika
Pada  gambar  4  merupakan  gambar  wiring  diagram keseluruhan sistem distribusi gas. Pada sistem distribusi gas
Gambar 3. Desain prototype sistem distribusi gas.
Gambar 4. Wiring keseluruhan sistem.
Gambar 5. Grafik output servo menggunakan fuzzy logic. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 Ou p u t Flow 2(Lite r) Input Flow Meter 1(Liter) Menggunakan Fuzzy Logic

## SENSOR FLOW 2
terdapat  beberapa  komponen-komponen  pendukung  seperti terminal blok, MCB, Flowmeter, Motor valve, PLC Outseal, driver  motor  servo,  dan  power  supply.  Masing-masing komponen  memiliki  fungsi  masing  masing  dan  saling terhubung  menjadi  satu  sistem  untuk  membentuk  sebuah rancang bangun sistem distribusi gas.

## D. Perancangan Fuzzy Logic
Metode fuzzy logic yang diterapkan pada sistem distribusi gas  ini  menggunakan  metode  fuzzy  logic  mamdani.  Pada sistem  distribusi  gas  ini  memiliki  2  variabel  input  dan  1 output dengan 3 klasifikasi rule. Fuzzy logic dengan metode mamdani memiliki 3 tahapan yaitu fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi.  Pada  tahap  fuzzifikasi  akan  memproses  2 parameter masukan yang merupakan himpunan keanggotaan dari flowrate dan pressure.
Tabel 1 merupakan Himpunan keanggotaan tegangan pada masukan keanggotaan dinyatakan dalam nilai dengan satuan liter (L) dan diklasifikasikan berdasarkan 3 parameter yaitu gas rendah, gas normal, dan gas tinggi.
Tabel  2  merupakan  himpunan  keanggotaan  tekanan pada masukan keanggotaan dinyatakan dalam nilai dengan satuan pressure (PA) dan diklasifikasikan berdasarkan 3 parameter yaitu tekanan rendahl, tekanan normal, dan tekanan tinggi.
Setelah melakukan penentuan terhadap masukan himpunan keanggotan, langkah selanjutnya yakni menentukan  aturan  dasar  Fuzzy  Logic.  Berikut  merupakan perancangan aturan dasar Fuzzy Logic:
(R1) IF Flow is gas Normal AND tekanan is Normal THEN Valve terbuka sedang
(R2)  IF  Flow  is  gas  Tinggi  AND  tekanan  is  Tinggi  THEN Valve terbuka kecil.
(R3) IF Flow is gas Rendah AND tekanan is Rendah THEN Valve terbuka lebar.
IV. HASIL DAN ANALISA

## A. Pengujian Sensor Flow
Tabel 3 merupakan data pengujian sensor Flowmeter yang telah  dialiri  udara.  Pada  proses  kalibrasi  hasil  pembacaan sensor dimasukan kedalam perhitungan rumus menggunakan program perhitungan pada program Outseal.
𝑄 𝐹𝑙𝑢𝑖𝑑𝑎 = 𝑉 𝐹𝑙𝑢𝑖𝑑𝑎 x 𝐴 (1) dimana:
Q  Fluida  =  Volume  fluida  yang  melewati  tabung  tersebut (m 3 /s).
V Fluida = Kecepatan fluida didalam tabung (m/s). A = Luas penampang pipa (m 2 )
Untuk  perhitungan  flow  gas  dapat  dilihat  pada  rumus dibawah ini:
𝑚 = 𝑄 𝐹𝑙𝑢𝑖𝑑𝑎 x ρ  =  A x V x ρ (2)
dimana: m        = mass flow (lbs/sec) ρ         = rensity (lbs/sec)
Q gas  = rata – rata flow aliran gas (ft/sec) A         = luas Pipa
Dan untuk perhitungan volume gas dan error dapat dilihat pada rumus berikut:

## 𝑉 𝑔𝑎𝑠    =  𝑟𝑎𝑡𝑎 – 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑎𝑙𝑖𝑟𝑎𝑛 𝑔𝑎𝑠
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 (%) = 𝐹𝑙𝑜𝑤𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎−𝑓𝑙𝑜𝑤𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝐹𝑙𝑜𝑤𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 𝑥 100% (3) 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 (%) = [𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠𝑢𝑟𝑒 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎−𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠𝑢𝑟𝑒 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖] [𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠𝑢𝑟𝑒 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎] 𝑥 100% (4)
Dari  pengujian  sensor  yang  dilakukan  pada  Tabel  3 didapatkan  hasil  sesuai  dengan  perancangan  yang  dibuat yaitu sensor flow dapat berjalan dengan baik walaupun ada selisih  pembacaan  antara  PLC  Outseal  dengan  hasil pembacaan flow sensor. Kesalahan ini memiliki besaran 0,1 hingga 1,1 persen yang dihitung menggunakan persamaan 3. Hasil  error  tersebut  disebabkan  karena  PLC  outseal  hanya bisa  membaca  bilangan  interger  dan  didapatkan  rata-rata error sebesar 0,5%.

## B. Pengujian Sensor Tekanan.
Pada tabel 4 merupakan hasil pembacaan sensor pressure yang  telah  dialiri  udara.  Pada  proses  kalibrasi  hasil
Gambar 6. Grafik output servo menggunakan fuzzy logic.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 Ou tp u t Se rv o 1 (De ra ja t) Input Flow Meter 1(Liter) Menggunakan Fuzzy Logic SERVO Tabel 1.
Masukan himpunan fungsi keanggotaan flow Flowrate Kondisi 50 - 80 Rendah 60 - 90 Normal 80 - 100 Tinggi Tabel 2. Masukan himpunan fungsi keanggotaan tekanan Tekanan (pa) Kondisi 24 - 37 Rendah 27 - 40 Normal 37 - 44 Tinggi
pembacaan  sensor  dibadingkan  dengan  hasil  pembacaan pressure  gauge  dengan  acuan  jumlah  flowrate  yang  masuk melalui pipa sebesar 1/2 inch.
Dari  pengujian  sensor  yang  dilakukan  pada  Tabel  4 didapatkan  hasil  sesuai  dengan  perancangan  yang  dibuat yaitu  sensor  pressure  dapat  berjalan  dengan  baik  walaupun ada  selisih  pembacaan  antara  sensor  pressure  dengan  hasil pembacaan pressure gauge. Kesalahan ini memiliki besaran 2,2% hingga 4,3% yang dihitung menggunakan persamaan 4. Nilai  error  ini  disebabkan  sensitifitas  pada  sensor  pressure electric  yang  terlalu  sensitive  yang  berbeda  dengan  sensor pressure  gauge  analog  dan  hampir  setiap  pengukuran memiliki perbedaan atau selisih.

## C. Pengujian Seluruh Sistem
Pada  Gambar  5  dan  Gambar  6  adalah  grafik  pengujian keseluruhan  sistem  yang  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa  komponen  yaitu  sensor  tekanan,  sensor  flow,  dan kompresor.  Data  menandakan  bahwa  jika  tekanan  dan  flow rendah maka valve akan terbuka lebar, namun jumlah aliran gas tidak berubah. Dan jika sensor tekanan dan sensor flow tinggi,  maka  otomatis  valve  akan  terbuka  sedikit.  Sehingga jumlah aliran gas dan tekanan yang melewati valve akan tetap dalam range normal. Pergerakkan valve akan mengikuti dari pergerakan sensor flow yang dimasukkan metode fuzzy logic. Sehingga  pengaruh  fuzzy  logic  pada  sistem  sangat berpengaruh dalam menjaga kestabilan aliran dan tekanan gas untuk mencegah overflow.

## V. KESIMPULAN
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  sistem  kontrol flow gas menggunakan metode fuzzy logic dapat disimpulkan beberapa point, yakni: (1) Sensor flow sebagai pengukur flow Gas  atau  aliran  Gas  dari  sumber  pelanggan  rumah  tangga didapatkan  kesalahan  error  rata-rata  0,5%  yang  hanya berbeda  kurang  dari  1liter  dalam  perbandingan  hasil  flow yang  sebenarnya dengan  flow  di deteksi  oleh  PLC  Outseal. (2) Sensor Pressure dengan menggunakan pressure transmiter sebagai  pengukur  tekanan  gas    didapatkan  kesalahan  error rata-rata  2,1%  yang  hanya  1pa  dalam  perbandingan  hasil Pressure yang sebenarnya dengan sensor pressure transmiter. (3)  Pada  sistem  kontrol  menggunakan  metode  fuzzy  logic telah  berhasil  dijalankan.  Untuk  sistem  kontrol  valve
menggunakan  metode  fuzzy  logic  ini  dibangun  dengan software  simulasi  matlab  dan  PLC  Outseal.  Adapaun  error antara  nilai  output  yang  dihasilkan  dari  pengujian  pada program  ladder  PLC  Outseal  yang  dibuat  dengan dibandingkan  nilai  output  pada  matlab  sebesar  0,1-0,7%. Error tersebut terjadi dikarenakan pada sistem PLC Outseal hanya dapat membaca nilai integer, namun tidak bisa memaca nilai data float. Pada hasil rata – rata error menunjukan nilai 0%  dikarenakan  nilai  error  yang  terjadi  sangat  sedikit  pada hasil percobaan sehingga ketika di rata-rata nilainya menjadi 0%  dan  itu  membuktikan  bahwa  keakuratan  antara pembacaan  nilai  derajat  servo  dengan  PLC  outseal  sangat akurat.  (4)  Dengan  menggunakan  metode fuzzy  logic dapat mengurangi masalah yang ada di perusahaan yaitu  mencegah terjadinya over flow pada aliran gas dimana aliran gas yang mengalir dengan  jumlah yang  tinggi  yaitu  melebihi  90 𝑚 3 dapat di kondisikan ke range normal yaitu antara 60-90 𝑚 3 . Jika tidak menggunakan metode fuzzy logic , jumlah aliran gas yang mengalir pada pipa melalui valve dengan jumlah aliran tinggi yaitu melebihi 90 𝑚 3 maka keluaran aliran gas setelah melalui valve juga  akan  ikut  tinggi  yaitu  melebihi  90 𝑚 3 yang  disebabkan  saat  aliran  gas  tinggi  bukaan  motor valve sangat lebar dengan bukaan 70 − 75 𝑜 sehingga menyebabkan over  flow. (5)  Dari  pengujian  Kontrol  Flow Gas  pada  Pipa  Gas  laju  aliran  gas  ketika  mencapai  batas normal tinggi yaitu 90 𝑚 3 di butuhkan waktu 1,14 detik. Dan setelah melebihi 90 𝑚 3 aliran gas akan tertahan dalam range normal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Indonesia Investments, “PT Van der Schaar Investments,” Yogyakarta: Indonesia Invesments, 4 Juli 2016, [Online]. Tersedia: https://www.indonesiainvestments.com/id/bisnis/komoditas/gas- alam/item184?
[2]  S.  Kusumadewi,  Artificial  Intelligentce  (Teknik  dan  Aplikasinya)., Yogyakarta: Graha Ilmu, 2000.
[3]  M. Z. Qawaqzeh and Y. K. Ibrahim, "Valve control system using fuzzy logic," Journal  of  Advances  in  Mathematics  and  Computer  Science, vol. 14, pp. 1-2, 2016.
[4]  A.  Suharjono,  L.  N.  Rahayu  and  .  R.  Afwah,  “Aplikasi  sensor  flow water untuk mengukur penggunaan air  pelanggan  secara digital  serta pengiriman data secara otomatis pada PDAM kota Semarang,” Jurnal
Tabel 3.
Pengujian sensor flow
No Pembacaan Flow Sensor ( 𝑚 3 ) Hasil Kalibrasi ( 𝑚 3 /𝑠) Pembacaan pada Outseal ( 𝑚 3 /𝑠) Error (%) 1 50 55 55 0 2 51 56,1 56 0,1 3 52 57,2 57 0,3 4 53 58,3 58 0,5 5 54 59,4 59 0,6 6 55 60,5 60 0,8 7 56 61,6 61 0,9 8 57 62,7 62 1,1 9 58 63,8 63 1,2 10 59 64,9 64 1,3 11 60 66 66 0 12 61 67,1 67 0,1 13 62 68,2 68 0,2
Rata-rata Error 0,5
Tabel 4. Pengujian sensor tekanan No Pembacaan Sensor Pressure (PA) Pembacaan Sensor Pressure Gauge Penyelesaian dengan Flowrate (L/s) Error (%) 1 24 23 50 4,3 2 25 25 51-53 0 3 26 27 53-55 3,7 4 27 28 56-60 3,5 5 28 29 61-63 3,4 6 29 30 64-65 3,3 7 32 31 66-67 3,2 8 33 33 68 0 9 35 34 70-71 2,9 10 36 35 74-76 2,8 11 37 37 77-80 0 12 38 38 81-83 0 13 39 40 84-88 2,5 14 40 41 90-94 2,4 15 41 42 95-96 2,3 16 43 43 97-99 0 17 44 45 100 2,2 Rata-rata Error 2,1
TELE (Telekomunikasi Teknologi Informasi), vol. 13, p. 8, 2015.
[5]  PT. Automation Jaya Electric, “PT. Automation Jaya Electric,” Jakarta:
PT. Automation Jaya Electric, 2011. [Online]. Tersedia: https://www.aje.co.id/pengertian-dan-prinsip-kerja-motor-servo.