## RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI KUALITAS KAPUR PERTANIAN BERBASIS FUZZY LOGIC PADA MIKROKONTROLER STM32F4 DI UNIT ZA2 PT. PETROKIMIA GRESIK
1)Muhammad Nizam, 2) Misbah , 3) Denny Irawan

## 1,2,3)Jurusan Teknik Elektro– Universitas Muhammadiyah Gresik JL. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur
Email : 1)muhnizaamm@gmail.com, 2)misbah.grs@gmail.com, 3)den2mas@gmail.com

## ABSTRAK
Kapur pertanian  (KAPTAN)  merupakan hasil produk dari unit ZA2 PT. Petrokimia Gresik. KAPTAN sendiri memiliki kandungan kadar air dan kadar ammonia yang menentukan kualitas dari KAPTAN  itu  sendiri.  Kelemahan  dari  sistem  saat  ini  yaituterlalu  lama  untuk  menganalisa KAPTAN  tersebut.  Untuk  mengantisipasi  hal  tersebut,  dibuatlah  alat  yang  dapat  menentukan kualitas KAPTAN berbasis fuzzy logic pada mikrokontroler STM32F4
Teknologi  ini menggabungkan dua jenis sensor  yaitu sensor kadar amonia (TGS2602) dan sensor  kadar  air    (Soil  Moisture  Sensor)  untuk  menentukan  kualitas  KAPTAN.  Pengambilan keputusan pada alat ini menggunakan logika fuzzy sugeno orde nol. Selain itu alat ini juga didesain untuk dapat berkomunikasi secara serial dengan PC dan LCD untuk monitoring kualitas KAPTAN.
Dari  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  alat  yang  telah  dibuat  dapat  mendeteksi kualitas  KAPTAN  .  Dalam  pengujian  sampel  KAPTAN  yang  berbeda,  Alat  dapat  mendeteksi kualitas KAPTAN dengan baik pada suhu ruangan yang berbeda dan memudahkan pihak produksi dalam mengetahui kualitas KAPTAN dengan cepat.
Kata Kunci : KAPTAN, Fuzzy Sugeno, STM32F4.

## 1. PENDAHULUAN
Kapur pertanian  (KAPTAN)  merupakan hasil  produk  dari  unit  ZA2  selain  pupuk  ZA yang  bahan  bakunya  berasal  dari  gypsum, amoniak  (NH 3 )  dan  karbon  dioksida  (CO 2 ). KAPTAN    dihasilkan  pada  proses  filtrasi. Pada    proses  filtasi  ini  terjadi  pemisahan strong  liquor  dan  chalk  cake.  Strong  liquor sendiri akan diproses lagi untuk menghasilkan pupuk ZA sedangkan chalk cake sendiri akan dikirim  ke  pengantongan  untuk  hasil  produk KAPTAN PT PETROKIMIA GRESIK.
KAPTAN  sendiri  mempunyai  banyak manfaat  dalam  pertanian  atau  perikanan. Dalam  hal  pertanian,  KAPTAN  berfungsi meningkatkan  PH  tanah  menjadi  netral  serta memacu pertumbuhan akar. Sedangkan dalam hal  perikanan,  berfungsi  untuk  mempertinggi PH  tambak  yang  rendah  serta  mempercepat proses penguraian bahan organik [5].
KAPTAN berguna untuk bahan baku industry semen  yaitu  sebagai  campuran  dalam  proses pembuatan semen.
KAPTAN  setiap  harinya  dianalisa oleh  unit  laboratorium,  agar  kandungan- kandungannya  dapat  diketahui.  salah  satu kandungan  yang  di  analisa  adalah  kadar  air serta  kandungan  NH 3 pada  KAPTAN.  dari kandungan tersebut akan sangat mempengaruhi  kualitas  KAPTAN.  Kualitas kapur pertanian yang buruk tidak bisa masuk pada  proses  pengantongan  diakibatkan  tidak sesuai  dengan  standart  oleh  pihak  produksi. Adapun  kelemahan  dari  laboratorium  yaitu terlalu  lama  untuk  menganalisa  KAPTAN tersebut. Hal ini disebabkan karena banyaknya sampel yang dianalisa laboratorium  dalam  satu  shift,  akibatnya pihak  produksi  terlambat    mengetahui kualitas  KAPTAN  serta  resiko  seringnya
kualitas  KAPTAN  yang  tidak  bagus  masuk kedalam  pengantongan  dan  tidak  disimpan terlebih dulu di gudang storage.
Memandang  dari  pentingnya  kualitas KAPTAN  yang  harus  termonitor  pihak produksi  di  unit  ZA2  PT  PETROKIMIA GRESIK,  penulis  tertarik  untuk  memberikan informasi  kualitas  KAPTAN  dengan  motode fuzzy logic  berdasarkan kandungan kadar air serta NH 3 yang bisa dipantau di control room. Maka  penulis  mengambil  judul  “Rancang Bangun  Sistem  Deteksi  Kualitas  Kapur Pertanian  (KAPTAN)  berbasis  Fuzzy  Logic pada  Mikrokontroler  STM32F4  di  Unit  ZA2 PT.PETROKIMIA GRESIK”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kapur Pertanian (KAPTAN)
Kapur  pertanian    (KAPTAN)  merupakan hasil  produk  dari  unit  ZA2  selain  pupuk  ZA yang  bahan  bakunya  berasal  dari  gypsum, amoniak  (NH 3 )  dan  karbon  dioksida  (CO 2 ). KAPTAN    dihasilkan  pada  proses  filtrasi. Pada    proses  filtasi  ini  terjadi  pemisahan strong  liquor  dan  chalk  cake.  Strong  liquor sendiri akan diproses lagi untuk menghasilkan pupuk ZA sedangkan chalk cake sendiri akan dikirim  ke  pengantongan  untuk  hasil  produk KAPTAN  PT  PETROKIMIA  GRESIK. Chalk cake atau CaCO 3 yang dihasilkan pada proses  filtrasi  tersebut  mempunyai  komposisi CaCO 3 85%  ,  CaSO 4 .2H 2 O  maks  4%  , (NH 4 ) 2 SO 4 maks 2%  yaitu  dari kadar amonia dan  asam  sulfat  dari  ZA  yang  tercampur  dan H 2 O maks  20%.  Standart  tersebut  diterapkan oleh  produksi  agar  kualitas  kapur  pertanian tetap terjaga.

## 2.2 Mikrokontroler STM32F4 Discovery
STM32F4 discovery adalah  salah  satu jenis  dari  penggunaan  prosesor  ARM.  Fitur yang  terdapat  pada  STM32F4  discovery membantu untuk mempermudah dan mengembangkan  aplikasi.  Rangkaian  Ini mencakup  segala  sesuatu  yang  diperlukan untuk  pengguna  pemula  dan  pengguna berpengalaman untuk mengaplikasikan dengan cepat dan mudah.
Berdasarkan  STM32F407VGT6,  terdapat alat  ST-LINK/V2  tertanam  debug,  dua  ST MEMS,  accelerometer  digital  dan  mikrofon
digital,  satu  DAC  audio  dengan  sopir  D speaker  kelas  terpadu,  LED,  tombol  push button dan konektor micro-AB USB OTG.Board STM32F4 Discovery

## 2.3 Sensor Kadar Air dan Kadar Amonia
Sensor  kadar  air  yang  digunakan adalah  capasitive  soil  moisture  yaitu  dengan mengukur  tingkat  mositure  tanah  dengan penginderaan kapasitif. Sensor ini terbuat dari korosi  bahan  tahan yang  memberikan kehidupan  pelayanan  prima.  Modul  ini mencakup  regulator  tegangan  on-board  yang memberikannya  rentang  tegangan  operasi  3,3
~  5.5V.  ini  cocok  untuk  tegangan  rendah MCUs, baik 3.3V dan 5V. Sedangkan Sensor amonia
menggunakan  TGS2602  yang    mempunyai sinyal  analog  dan  sinyal  output  pada  tingkat yang  sama,  kisaran  sinyal  keluaran  analog  0- 5V,  sinyal  analog  dapat  langsung  terhubung dengan  akuisisi  AD.  Sinyal  keluaran  sinyal tingkat  digital  yang  valid  rendah,  lampu  led, dapat  dihubungkan  langsung  ke  port  IO mikrokontroler.  Sensitivitas  sensor    bisa disesuaikan,  Anda  bisa  mengatur  sensor ambang  batas  output  gas  rendah,  bisa langsung terhubung ke mikrokontroler.

## 2.4 Fuzzy Logic
Fuzzy  berarti  samar,  kabur  atau  tidak jelas. Fuzzy istilah yang dipakai oleh Lotfi A Zadeh pada bulan Juli 1964 untuk menyatakan kelompok / himpunan yang dapat dibedakan dengan himpunan lain berdasarkan derajat  keanggotaan  dengan  batasan  yang tidak  begitu  jelas  (samar),  tidak  seperti himpunan klasik yang membedakan keanggotaan himpunan menjadi dua, himpunan  anggota  atau  bukan  anggota. Struktur  dasar  pengendalian  Fuzzy.  Dalam tahapan-tahapan analisa yang akan dikembangkan  untuk  membangun  Logika Fuzzy  ini  meliputi:  Fuzzifikasi , Basis Pengetahuan Fuzzy, Defuzzifikasi.

## 3.    METODE PENELITIAN 3.1  Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  pada  rancang bangun sistem deteksi kualitas kapur pertanian berbasis fuzzy logic pada
mikrokontroler  STM32F4  di  unit  ZA2  PT. Petrokimia  Gresik dibagi  menjadi  2  bagian yaitu perancangan perangkat
keras (h ardware) dan perancangan  perangkat  lunak ( software) . Perangkat keras terdiri dari modul STM32F4  Discovery ,  sensor  kadar  air  tanah, sensor amonia, LCD ( Liquid Crystal Display ),  modul  USB  to  TTL  dan  juga beberapa  perangkat  penunjang  elektronika. Sedangkan  Perancangan  perangkat  lunak dilakukan  setelah  mengetahui  karakteristik kualitas kapur pertanian yang di produksi unit ZA2 PT. Petrokimia Gresik yaitu berdasarkan kandungan kadar air dan gas NH 3 , setelah itu dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan algoritma  Logika  Fuzzy.  Setelah  didapatkan algoritma,  kemudian  dibuat  program  untuk mikrokontroler  dengan  software  program aplikasi  STM32CubeMX  dan  Keil  Uvison5. Aplikasi  ini  berfungsi  sebagai  aplikasi programing dari STM32F4 Discovery. Sebagai  otak  utama  dalam  alat  rancang bangun sistem deteksi kualitas kapur pertanian berbasis fuzzy logic pada mikrokontroler  STM32F4  di  unit  ZA2  PT. Petrokimia  Gresik.  Perancangan  dimulai  dari pembuatan flowchart, kemudian  penulisan listing code.

## 3.2  Basis Algoritma Fuzzy Logic
Pada  basis  pengetahuan  berisi  kriteria pengambilan  keputusan  dan  himpunan fuzzy masing-masing  kriteria.  Kriteria  tersebut digolongkan menjadi :
1. Kadar Air  :  Kering,  Lembab,  dan Basah.
2. Kadar NH 3 :  Zero,  Positif  Kecil, dan Positif Besar.
Fungsi keanggotaan Kadar Air diambil  berdasarkan  nilai  kadar  air  kapur pertanian  tersebut  dari  rentang  0-25% Sedangkan F Fungsi keanggotaan Kadar NH 3 diambil  berdasarkan  nilai  kadar  NH 3 kapur pertanian  tersebut  dari  rentang  0-30PPM. Fungsi  keanggotaan  kadar  air  dan  NH 3 dapat diliat  pada  tabel  1  dan  tabel  2  sedangkan grafik  fungsi  keanggotaanya  seperti  pada gambar 1 dan gambar 2.
Tabel 1. Fungsi Keanggotaan Kadar Air Fungsi Keanggotaan Rentang Nilai Kering 0-13% Lembab 10-20% Basah 17-25%
Gambar 1. Grafik Fungsi Keanggotaan Kadar Air
Fungsi Keanggotaan Kadar Air:  [Kering] =     1;  x  10
(13-x)/(13-10); 10  x  13 0;  x  13  [Lembab] =  0;  x  10 atau x  20 (x-10)/(15-10);  10  x  15 (20-x)/(20-15);  15  x  20  [Basah] = 0;  x  17 (x-17)/(20-17);  17  x  20 1;  x  20
Tabel 2. Fungsi Keanggotaan Kadar NH 3 Fungsi Keanggotaan Rentang Nilai Zero 0-10PPM Positif Kecil 4-15PPM Positif Besar 10-30PPM
Gambar 2. Grafik Fungsi Keanggotaan
Kadar NH 3
Fungsi Keanggotaan Kadar NH 3 :  [Zero] = 1;  x  4 (10-x)/(10-4); 4  x  10 0;  x  10  [Positif Kecil] =0;  x  4 atau x  15 (x-4)/(10-4);  4  x  10 (15-x)/(15-10);  10  x  15
 [Positif Besar] =0;  x  10 (x-10)/(15-10);  10  x  15
1;  x  15

## 3.3  Model Algoritma Fuzzy Logic
Dalam sistem manajemen model ini akan dibahas  mengenai  langkah-langkah  yang digunakan  dalam  metode  Fuzzy  Sugeno  [1]. Berikut langkah-langkahnya :
a. Fuzzifikasi  :  Mengubah  masukan- masukan  yang  nilai  kebenarannya bersifat  pasti  ( crisp input)  ke dalam bentuk fuzzy input.
b. Inferensi  :  Melakukan  penalaran menggunakan fuzzy Sugeno dilakukan  dengan  .  penggunaan singleton sebagai fungsi keanggotaan dari konsekuen. Singleton adalah sebuah himpunan fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan: pada  titik  tertentu  mempunyai sebuah  nilai  dan  0  di  luar  titik tersebut. Output (konsekuen) sistem  tidak  berupa  himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear.
c. Defuzzifikasi  :  Mengubah  fuzzy output menjadi crisp value berdasarkan  fungsi  keanggotaan yang  telah  ditentukan  dengan rumus :

## 3.4  Arsitektur Alat Dan Cara Kerja
Dalam  proses  rancang  bangun  sistem deteksi  kualitas  kapur  pertanian  berbasis fuzzy logic pada mikrokontroler STM32F4 di unit  ZA2  PT.  Petrokimia  Gresik  didesain untuk  memonitoring  kualitas  kapur  pertanian yang  dihasilkan  unit  ZA2  PT.  Petrokimia Gresik  dengan  metode  Fuzzy  Logic  Sugeno berdasarkan  variable  kadar  air  dan  NH 3 .
Melalui  data  dari  pihak  produksi  bagaimana kualitas  kapur  pertanian  yang  baik  dari kandungan  kadar  air  dan  NH 3 yang  dideteksi oleh  sensor.  Dengan  program  interfasing Delphi maka secara otomatis akan memberikan informasi kepada pihak produksi tentang  kualitas  kapur  pertanian yang dihasilkan. Hal itu telah diatur dalam program STM32F4. Dapat dijelaskan pada gambar 3.
Start Inisialisasi I/O Pembacaan Kadar Air dan Amonia Nilai Terbaca Proses Fuzzy Logic End Ya Tidak Menampilkan Hasil Kualitas KAPTAN ke LCD dan Delphi

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengujian Sensor Kadar Amonia
Sebelum  mengujikan  sensor,  sensor  gas
TGS2602 perlu dilakukan kalibrasi. Pengujian pada sensor gas TGS2602 dilakukan  untuk  mengetahui  sensor  tersebut dapat  menerima interuksi pada saat  diberikan gas  ammonia  (NH 3 ).  Sebelum  melakukan proses  kalibrasi  terlebih  dahulu  disiapkan  10 sampel  KAPTAN.  Proses  kalibrasi  sensor TGS2602  dilakukan  dengan  alat  pembanding yaitu  alat  gas  analyzer  Multiwarn  II  sebagai pengukuran kadar amonia dalam satuan PPM. Prosedur  kalibrasi  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan  alat  dan  bahan  berupa rangkaian sensor TGS2602.
2. Meletakkan rangkaian sensor TGS2602  pada  tabung  gas  10  sampel KAPTAN.
3. Meletakkan gas analizer NH 3 (Multiwarn)  pada  tabung  gas  10 sample KAPTAN yang sama.
4. Mengamati  dan  mencatat  data  yang tertulis  yaitu  hasil  nilai  ADC  sensor TGS2602  dan  hasil  nilai  PPM  pada alat  gas  analyzer  NH 3 (Multiwarn) dalam bentuk tabel.
5. Mengolah  data  dalam  grafik    dan menggunakan  model  regresi  antara kedua  variabel  tersebut,  dan  diketahui koefisien
determinasi yang membuktikan  variabel  PPM  ammonia dipengaruhi  oleh  variabel  nilai  ADC dan kemudian menuliskan rumus pada program.
Pada Gambar  4 menunjukkan  grafik hubungan  antara  nilai  pembacaan  PPM analyzer  gas  amonia  Multiwarn    dan nilaiADC    keluaran  sensor  sebanyak  10  kali percobaan.  Grafik  tersebut  sesuai  dengan karateristik sensor gas TGS2602, terlihat pada gambar tersebut nilai y = 0.0683x + 0.8641 merupakan  model  regresi  linier  antara  kedua variabel  tersebut,  sedangkan  nilai R²  = 0.9551 disebut  sebagai  koefisien  determinasi yang berarti variabel PPM amonia dipengaruhi  oleh  variabel  nilai  ADC  sebesar 95,51%.
Gambar 4 Grafik Hubungan Vout Dengan PPM Amonia
Berikut  ini  data  yang  diperoleh  dari pengujian  sensor  TGS2602  menggunakan regresi  linear  pada Gambar  4 beserta  nilai error  yang  dihasilkan  dengan  pada  alat  tugas akhir.
Tabel 3 Pengujian Sensor Kadar Amonia Pada Sampel KAPTAN Sam
pel
KA PT AN PPM Multi warm II Vout PPM Hasil Alat Tugas
Akhir Deviasi 1 0 0.49 0.4375 0.4375 2 1.2 1 1.6402 0.4402 3 4.1 1.35 6.4562 2.3562 4 9.2 1.68 10.9698 1.7698 5 16.2 2.09 16.6706 0.4706 6 22.3 2.36 20.4226 -1.8774 7 22.6 2.37 20.557 -2.043 8 24.9 2.45 21.677 -3.223 9 27.8 2.72 25.5634 -2.2366 10 29.7 2.93 28.4866 -1.2134
y = 0.0683x + 0.8641 R² = 0.9551 0 1 2 3 4 0 20 40 Vo u t PPM Grafik Hubungan Vout dengan PPM
Series1 Linear (Series1)

## Keterangan : X1 = Nilai rata-rata PPM Multiwarn II
X2  =  Nilai  rata-rata  PPM  Alat  Tugas Akhir
D   = Nilai rata-rata Deviasi
Error = | (X2 – X1) / X1 | x 100%
= | -0.51191 / 15.8 | x 100% = 3.23 %

## 4.2 Pengujian Sensor Kadar Air
Kalibrasi  dibutukan  sebelum  melakukan pengujian  terhadap  sensor  kadar  air,  sama seperti  kalibrasi  sensor  kadar  amonia,  tetapi dengan  membandingkan  nilai  ADC  sensor capacitive soil moisture dengan hasil laboratorium  unit  ZA2.  Media  yang  diukur langsung  menggunakan  kapur  pertanian dalam proses kalibrasi.
Prosedur  kalibrasi  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan  alat  dan  bahan  berupa rangkaian sensor capacitive soil moisture.
2. Meletakkan rangkaian sensor capacitive  soil  moisture  pada  tabung gas 10 sampel KAPTAN.
3. mencatat data  yang tertulis  yaitu hasil nilai  ADC  pada  sensor  capacitive  soil moisture.
4. menyerahkan  10  sampel  kaptan  pada laboratorium unit ZA2.
5. mencatat data  yang tertulis  yaitu hasil nilai  ADC  pada  sensor  capacitive  soil moisture  dan  hasil  nilai  %H 2 O  pada hasil labaratorium dalam bentuk tabel.
6. Mengolah  data  dalam  grafik    dan menggunakan  model  regresi  power antara  kedua  variable  tersebut,  dan diketahui    koefisien  determinasi  yang membuktikan
variabel %H 2 O
dipengaruhi  oleh  variabel  nilai  ADC dan kemudian menuliskan rumus pada program.
Pada Gambar  5 menunjukkan  grafik hubungan  antara  nilai  pembacaan  %H 2 O pada  hasil  laboratorium  dan  nilai  ADC keluaran sensor sebanyak 10 kali percobaan.  Grafik  tersebut  sesuai  dengan karateristik sensor capacitive soil moisture terlihat  pada  gambar  tersebut  nilai  y  =  - 0.0371x  +  2.1642  merupakan  model
regresi  linier  antara  kedua  variabel tersebut,  sedangkan  nilai  R²  =  0.962 disebut  sebagai  koefisien  determinasi yang  berarti  variabel  %H 2 O  dipengaruhi oleh variabel nilai ADC sebesar 96,2%.
Gambar 5. Grafik Hubungan Vout Dengan %H 2 O
Berikut  ini  data  yang  diperoleh  dari pengujian soil moisture sensor menggunakan regresi linear pada Gambar  5 beserta  nilai  error  yang dihasilkan dengan pada alat tugas akhir. Tabel 4 Pengujian Sensor Kadar Air Pada Sampel KAPTAN
Sam pel
KA PT AN %H 2 0 Labor atoriu m Vou t %H 2 0 Hasil Alat
Tugas Akhir Deviasi 1 25.2 1.23 23.673 -1.527 2 24.4 1.26 23.0042 -1.3958 3 22.1 1.36 20.5798 -1.5202 4 18.5 1.48 17.194 -1.306 5 18.1 1.5 16.6924 -1.4076 6 9.9 1.77 9.7536 -0.1464 7 9.4 1.8 9.1057 -0.2943 8 0.6 2.05 2.4386 1.8386 9 0.5 2.07 2.0415 1.5415 10 0 2.35 1.0742 1.0742
y = -0.0371x + 2.1642 R² = 0.962 0 2 4 0 10 20 30 Vo u t %H20 Grafik Hubungan Vout dengan %H20 Series1 Linear (Series1)
Keterangan :
X1 = Nilai rata-rata %H20 Laboratorium X2 = Nilai rata-rata %H20 Alat Tugas
Akhir
D   = Nilai rata-rata Deviasi Error = | (X2 – X1) / X1 | x 100%
= | -0.3143 / 12.87 | x 100%
= 2.44 %
4.3 Pengujian Fuzzy Logic
Pada  pengujian  alat  selanjutnya  adalah pengujian Fuzzy Logic. Dari hasil pembacaan nilai  ADC  kedua  sensor  tersebut  akan diproses  menggunakan  logika  fuzzy untuk menghasilkan nilai tengah yang pada program dilambangkan  “zt”.  Nilai  tengah  ini  nantinya dimasukkan  pada  beberapa range dan range tersebut  tergolongkan  pada  kondisi  kualitas kapur  pertanian  (KAPTAN).  Metode  fuzzy yang digunakan pada alat ini yaitu menggunakan  metode  fuzzy Sugeno  orde satu.
4.3.1 Fuzzification
Tahapan  awal  proses  Fuzzifikasi  adalah menentukan parameter-parameter fungsi keanggotaan  pada  setiap  himpunan  Fuzzy masukan.  Pada  pemrograman  Fuzzifikasi  ini digunakan  parameter  fungsi  keanggotaan masukan  berupa  variabel  kadar  air  dan variabel kadar amonia pada KAPTAN. Fungsi keanggotaan  ini  diperoleh  dari  pengujian langsung pada KAPTAN oleh pihak produksi, pada  saat  KAPTAN  sangat  sesuai  sampai tidak  sesuai  kemudian  data  yang  diperoleh dibuat kedalam fungsi keanggotaan fuzzy.
4.3.2 Rule Fuzzy
Tabel 5 Rule Fuzzy Sensor II/I Kering Lembab Basah Zero Sangat Sesuai Sangat Sesuai Tidak Sesuai Positif kecil (PK) Sesuai Sesuai Tidak Sesuai Positif Besar (PB) Sesuai Tidak Sesuai Tidak Sesuai
Keterangan  Sensor  I  =  Kadar Air dan Sensor II = Kadar Amonia.

## 4.3.3 Defuzzifikasi
Defuzzifikasi, yaitu
mengubah himpunan  Fuzzy  keluaran  menjadi  keluaran tegas  ( crisp ).  Pengubahan  ini  diperlukan karena  konstanta  keputusan  daginghanya mengenal nilai tegas sebagai variabel parameter.Perancangan  ini,  menggunakan sebuah  himpunan  Fuzzy  keluaran  dengan fungsi keanggotaannya berupa singleton . Nilai  tegas  ( crisp )  keluaran  diperoleh  dari himpunan-himpunan  Fuzzy  keluaran  dengan menggunakan  metode  rata-rata  terbobot.Pada perancangan  digunakan  nilai  10  sampai  90 agar  keluaran crips (zt)  mempunyai  range mendekati 0 sampai 100 dengan nilai 30 yaitu Tidak  sesuai,  60  yaitu  Sesuai,  dan  90  yaitu Sangat Sesuai . Fungsi anggota keluaran dapat dilihat pada Gambar 6
Gambar 6 Fungsi keanggotaan keluaran pada program.

## 4.3.4 Fuzzy decision index
Dari nilai defuzzifikasi yang ada kemudian  dibuat  range  keputusan  kedalam nilai  linguistik  dengan  logika  dalam  satuan persen  nilai  kualitas  KAPTAN  sangat  sesuai, sesuai atau tidak sesuai sebagai berikut :
a) if  (zt>75)  then  kualitas  =  (60-zt)/(60- 90)*100 % sangatsesuai
b) else  if  (zt>=60  &&  zt<75)then kualitas  =  ((90-zt)/(90-60))*100  % sesuai
c) else  if  (zt>=45  &&  zt<60)  then kualitas  =  ((30-zt)/(30-60))*100  % sesuai
d) else  if  (zt>=30  &&  zt<45)  then kualitas  =  ((60-zt)/(60-30))*100  % tidaksesuai
4.4 Pengujian Alat dalam informasi kualitas kapur pertanian
Pada  proses  ini  dilakukan pencatatan  data  hasil  kualitas  KAPTAN dengan  algoritma  fuzzy  logic  sugeno.  Dari mengelompokkan  nilai  kadar  air  dan  NH 3 , maka  akan  didapat  output  dari  kategori persen kualitas KAPTAN yaitu %TS (Tidak Sesuai),  %S  (Sesuai),  dan  %SS  (Sangat Sesuai).  Dari  5  sampel  yang  diujikan  akan diketahui  kategori  kualitas  masing-masing sampel  melalui  LCD  dan  Delphi.  Proses pengambilan sampel data ini dilakukan pada 3  tempat  berbeda  berdasarkan  suhu  ruangan pengambilan  sampel  untuk  dibandingkan. Hasil  dari  tampilan  LCD  dan  Delphi  juga akan dibandingkan apakah sama atau tidak.
Tabel 6 Nilai Informasi Kualitas KAPTAN pada LCD dan Delphi Pada Suhu Ruangan 30 o Celcius
Sam pel KAP TA N Ka dar Ai r Kad ar NH 3 Z t Nil ai Kua litas Pad a LC D
Nil ai Kua litas Pad a Del phi Nil ai LC D da n De lph i
Nila i Dari Pro duk si ZA 2 1 22. 1 % 29.8 PP M 3 0 100 % TS 100 % TS Sa ma Bur uk 2 13. 5 % 15.7 PP M 3 0 100 % TS 100 % TS Sa ma Bur uk 3 7.6 % 22.1 PP M 6 0 100 % S 100 % S Sa ma Bai k 4 2.2 % 10.8 PP M 6 0 100 % S 100 % S Sa ma Bai k 5 2.3 % 7.4P PM 7 3 56. 7% S 56. 7% S Sa ma Bai k
Tabel 7 Nilai Informasi Kualitas KAPTAN pada LCD dan Delphi Pada Suhu Ruangan 25 o Celcius Sam pel KA Ka da r Kad ar NH 3 Z t Nil ai Ku Nil ai Ku Nil ai LC Nila i Dar
PTA N Ai r alit as Pad a LC D alit as Pad a Del phi D da n De lph i i Pro duk si ZA 2 1 22. 3 % 28.2 PP M 3 0 100 % TS 100 % TS Sa ma Bur uk
2 13. 7 % 15.5 PP M 3 0 100 % TS 100 % TS Sa ma Bur uk
3 7.7 % 21.5 PP M 6 0 100 % S 100 % S Sa ma Bai k 4 2.4 % 10.6 PP M 6 0 100 % S 100 % S Sa ma Bai k 5 2.4 % 6.9P PM 7 5. 5 51. 7% SS 51. 7% SS Sa ma Bai k
Tabel 8 Nilai Informasi Kualitas KAPTAN pada LCD dan Delphi Pada Suhu Ruangan 16 o Celcius
Sam pel KA PTA N Ka da r Ai r Kad ar NH 3 Z t Nil ai Ku alit as Pad a LC D
Nila i Kua litas Pad a Del phi Nil ai LC D da n De lph i
Nil ai Dar i Pro duk si ZA 2 1 22 .6 % 27.1 PP M 3 0 100 % TS 100 % TS Sa ma Bur uk
2 13 .9 % 14.5 PP M 3 3. 4 88. 6% TS 88.6 %T S Sa ma Bur uk
3 8. 0 % 20.4 PP M 6 0 100 % S 100 % S Sa ma Bai k 4 2. 8 % 9.3P PM 6 3. 5 88. 3% S 88.3 % S Sa ma Bai k 5 2. 8 % 5.8P PM 8 1 70 % SS 70 % SS Sa ma Bai k
Dari  pengujian  5  sampel  KAPTAN pada ruangan dengan suhu berbeda yaitu pada suhu  30 o C,  25 o C,  dan  16 o C  yang  terdapat pada Tabel  6 , Tabel  7 ,  dan Tabel  8 dapat dianalisa  tidak  terjadi  perubahan  yang signifikan  dari  nilai  sensor  kadar  air  dan ammonia. Dari nilai kadar air, perubahan nilai yg  dilakukan  di  3  ruangan  dengan  suhu berbeda  mempunyai  perubahan  nilai  sekitar 0.1-0.5%  H 2 0.  Sedangkan  pada  nilai  kadar ammonia,  perubahan  nilai  yg  dilakukan  di  3 ruangan  dengan  suhu  berbeda  mempunyai perubahan  nilai  sekitar  1-3PPM  ammonia. Penyampaian informasi pada LCD dan Delphi untuk  pengujian  selalu  bernilai  sama  dan perbandingan dengan keputusan dari produksi ZA2 menunjukan 100% kesamaan hasil.

## 5.PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  ini,  logika  fuzzy dengan  metode  sugeno  orde  0  ini  dapat diterapkan  sebagai  sistem  pendukung  untuk mengetahui kualitas kapur pertanian (KAPTAN),  yang  ditunjukkan  berdasarkan hasil  pengolahan  dan  pengujian  akurasi terhadap  data-data  yang  diteliti.  Berdasarkan pengujian  dan  analisis  yang  dilakukan didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Saat  dilakukan  pengujian  pembacaan sensor  kadar  ammonia  mempunyai grafik tersebut sesuai dengan karateristik  sensor  gas  TGS2602, terlihat pada gambar tersebut nilai y =
0.0683x  +  0.8641  merupakan  model regresi  linier  antara  kedua  variabel tersebut dan pengujian sensor ammonia  pada  alat  tugas  akhir memliki error 3.23 %
2. Saat  dilakukan  pengujian  pembacaan sensor  kadar  air  mempunyai  Grafik tersebut  sesuai  dengan  karateristik sensor capacitive soil moisture terlihat pada  gambar  tersebut  nilai  y  =  - 0.0371x  +  2.1642  merupakan  model regresi  linier  antara  kedua  variabel tersebut dan pengujian sensor ammonia  pada  alat  tugas  akhir memliki error 2.44 %.
3. Dari  nilai  defuzzifikasi  yang  ada kemudian  dibuat  range  keputusan kedalam nilai linguistik dengan logika dalam  satuan  persen  nilai  kualitas KAPTAN  sangat  sesuai,  sesuai  atau tidak  sesuai  dengan  diberikan  dalam satuan persen.
4. Dari nilai kadar air, perubahan nilai yg dilakukan  di  3  ruangan  dengan  suhu berbeda  yaitu  pada  suhu  30 o C,  25 o C, 16 o C,  mempunyai  perubahan  nilai sekitar 0.1-0.5% H 2 0. Sedangkan pada nilai  kadar  ammonia,  perubahan  nilai yg  dilakukan  di  3  ruangan  dengan suhu  berbeda  mempunyai  perubahan nilai sekitar 1-3PPM ammonia. Penyampaian informasi pada LCD dan Delphi untuk pengujian selalu bernilai sama.  Dengan  kata  lain,  penyampaian informasi  kualitas  KAPTAN  telah benar.
5. Nilai dari alat memiliki 100% kesamaan hasil dari keputusan produksi ZA2 dalam kualitas KAPTAN.

## 5.2 Saran
1. Dapat  dilakukan  perancangan  atau penambahan  sistem  yang  lebih  baik dengan perubahan fungsi keanggotaan dari  parameter  kadar  air  dan  amonia yang  keluar  pada  daging  serta  fungsi keluaran  agar  memperoleh  respon yang lebih baik.
2. Menambahkan  parameter  lain  agar hasil  yang  diperoleh  semakin  akurat dengan kordinasi dengan pihak produksi ZA2
3. Mencoba menggunakan algoritma pengambilan  keputusan  yang  lain untuk merancang pengambilan keputusan seperti jaringan saraf tiruan.
4. Penyempurnaan cover/ kemasan untuk menjaga life time alat.
5. Mencoba antarmuka dengan PC
melalui  kabel  serial  RS485  sehingga memungkinkan
penyampaian
informasi yang lebih jauh dalam jarak.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1.] Wahyujati,  S.  T.  (2011).  Implementasi metode  fuzzy  logic  untuk  pengaturan
kelembaban  tanah  pada  tanaman  cabai.
Surabaya:  Institut  Teknologi  Sepuluh
November.
[2.] Yudho,  Ahmad.  2013.  Instrumen  Ukur
Kadar  Kebutuhan  Pupuk  Urea  Pada
Tanaman  Jagung  Menggunakan  Fuzzy
Logic.  Jurnal  Teknik  Elektro  Universitas
Jember: Jember.
[3.] Sri  Kusuma  Dewi  dan  Hari  Purnomo.
2010.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk
Pendukung Keputusan. Yogyakarta:
Graha Ilmu.
[4.] www.st.com. [diakses 03 Februari 2018]
[5.] www.petrokimia-
gresik.com/Pupuk/Kapur-Pertanian.
[diakses 03 Februari 2018]
[6.] www.figarosensor/TGS2602.[diakses  03
Februari 2018 ]
[7.] www.dfrobot.com/wiki/index.php/Capaci
tive_Soil_Moisture_Sensor_SKU:SEN01
93. [diakses 03 Februari 2018]
[8.] www.instructables.com/id/USB-to-TTL- Converter-PL2303HX/. [diakses 03
Februari 2018]