## COMPLETE
Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v2i2.179
Desain dan Analisa E-fishery Urban Fish Farming Untuk Mengendalikan Kualitas Air Kolam

## Menggunakan Algortima Fuzzy
Muhammad Dwi Hariyanto 1 *, Dimas Adiputra 2 and Susijanto Tri Rasmana 3
1* Faculty of Electrical Technology and Smart Industry, Institut Teknologi Telkom Surabaya; muhammad.dwi.20@student.ee.ittelkom-sby.ac.id
2 Faculty of Electrical Technology and Smart Industry, Institut Teknologi Telkom Surabaya;
adimas@ittelkom-sby.ac.id
3 Faculty of Electrical Technology and Smart Industry, Institut Teknologi Telkom Surabaya;
susijanto@ittelkom-sby.ac.id
Abstract: Komoditas perikanan merupakan hal yang sangat prospektif untuk dibudidayakan dalam skala rumah tangga di saat    pandemi berkepanjangan. Budidaya ikan nila merupakan salah satu pilihan  karena  dapat  dilakukan  dengan  mudah  di  daerah  kawasan    urban  yang  tidak membutuhkan lahan yang luas. Teknologi budidaya ikan didaerah urban atau e-fishery urban fish farming  membutuhkan  penerapan  IoT  ( Internet  of  Thing )  untuk  melakukan  monitoring  dan pengontrolan kualitas air pada kolam ikan berdasarkan parameter pH dan sensor Turbidity . Pada penelitian  ini  pengontrolan  kualitas  air  kolam  dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma Fuzzy untuk  melakukan  proses  penggantian  air  melalui  pengurasan  dan  pengisian  air  kolam  ikan  nila berdasarkan hasil dari sensor pH dan Turbidity yang dipasang. Hasil pengujian pada sistem e-fishery menunjukkan sensor sensor yang digunakan memiliki error pembacaan relatif kecil yaitu 1.26 % ( 𝜎 =  0.076)  pada  sensor  pH  dan  6.79%  ( 𝜎 =  6.9)  pada  sensor Turbidity .  Sistem e-fishery urban  fish farming yang dikembangkan menguras air sesuai dengan prediksi pada simulasi matlab dengan error 0.57 % ( 𝜎 = 0.24). Berdasarkan hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai pH dan kekeruhan air kolam dapat dikendalikan sehingga kualitas air tetap berada pada range membership function netral yaitu    pH diantara 6 sampai 8 dan Turbidity berada pada nilai 0 sampai 15 NTU.
Kata Kunci: Algoritma Fuzzy , E-fishery Urban Fish Farming, pH, Turbidity .

## 1. Pendahuluan
Pandemi  berkepanjangan  menurunkan  daya  beli  masyarakat  terutama  di  daerah  urban (perkotaan)  akan  sumber  daya  protein  yang  murah  sehingga  perlu  diadakan  pemberdayaan pemenuhan  gizi  secara  mandiri  [1].  Salah  satu  sumber  protein  adalah  ikan  sehingga  komoditas perikanan  sangat  prospektif  untuk  dibudidayakan  dalam  skala  rumah  tangga.  Budidaya nila  dapat  dilakukan  dengan  mudah  di  daerah  kawasan  urban  yang  tidak  membutuhkan    lahan yang luas, sehingga ikan nila dipilih untuk dipelihara dalam skala kecil pada kawasan perkotaan atau  daerah  urban.  Usaha  budidaya  ikan  tersebut  tidak  membutuhkan  biaya  besar,  mudah  dan waktu  pemeliharaannya  singkat,  sehingga  cepat  memberikan  hasil  bagi  pembudidayanya.  Akan tetapi,  proses  kendali  kualitas  air  demi  pertumbuhan  ikan  yang  optimal  harus  dilakukan  secara manual melalui proses pengurasan responsif terhadap kualitas air saat itu.
Teknologi  yang  akan  diadopsi  untuk  mempermudah  proses  budidaya  ikan  didaerah  urban adalah e-fishery urban fish farming. Teknologi ini membutuhkan implementasi IoT untuk melakukan monitoring  kualitas  air  pada  kolam  serta  menggunakan  website  untuk  melakukan  logging  data
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.179
terhadap  perubahan  kondisi  kolam  ikan  [2].  Konsep  urban  farming  perikanan  adalah  konsep budidaya  ikan  di  lahan  terbatas  seperti  diperkotaan  yang  lahannya  mayoritas  digunakan  sebagai tempat pemukiman. Algoritma Fuzzy diterapkan pada proses pengukuran pH dan Turbidity yang digunakan  sebagai  membership  function  untuk  menentukan  tingkat  kualitas  air  kolam  ikan  nila sesuai keinginan. Kondisi pH dan Turbidity yang diinginkan yakni untuk pH berada pada range 6-8 dan untuk Turbidity pada range 0-15 NTU. Hasil pemetaan tersebut terintegrasi melalui platform IoT ( Internet  of  Thing )  untuk  keperluan  pemantauan  jarak  jauh  proses  pengisian  dan  pembuangan  air kolam ikan nila [3].
Pada  penelitian  ini  melakukan  pengembangan  dari  penelitian  sebelumnya  sebagai  acuan  , antara lain berfokus pada Internet of Thing s (IoT) dari beberapa sensor yang meliputi suhu lingkungan dan kelembaban ruangan,  tingkat kebisingan,  jumlah orang yang masuk dan keluar ruangan dan detektor gas beracun yang dilakukan oleh Athena Karumbaya dan Gowri Satheesh [4]. Selain itu, penelitian  dengan  judul  “Sistem  inferensi Fuzzy Mamdani  untuk  menentukan  tingkat  kualitas  air pada kolam bioflok dalam budiday a ikan lele” merupakan penelitian yang menitik beratkan pada sistem  bioflok  di  kolam  lele  dilakukan  yang  dilakukan  oleh  Herryawan  Pujiharsono  dan  Danny Kurnianto [5]. Pada tahun 2020 dilakukan penelitian oleh Pulungan, Ali Basrah, dkk. Bertujuan untuk menghasilkan  sebuah  alat  yang  dapat  memonitoring  dan  mengendalikan  kondisi  tingkat  pH  dan kekeruhan air pada kolam ikan agar pertumbuhan ikan lebih maksimal menggunakan IoT ( Internet of  Thing )  secara  real  time  juga  dikerjakan  pada  penelitian  [6].  Selain  itu,  pada  tahun  berikutnya dilakukan  penelitian  oleh  juan  carlos  martin  dan  Concepcion  Roman  yang  meneliti  teknik Fuzzy Hybrid untuk preferensi pesanan dengan metode kesamaan solusi ideal untuk menganalisis cakupan ekolabel UE  hipotetis untuk produk perikanan da n akuakultur (FAP) dengan  judul penelitian “A Hybrid Fuzzy TOPSIS Method to Analyze the Coverage of a Hypothetical EU Ecolabel for Fishery and Aquaculture Products (FAPs)” [7].
Berdasarkan hal tersebut, maka penelitian ini akan difokuskan pada penerapan beberapa sensor yang digunakan untuk mengamati kondisi kolam ikan. Hasil pengamatan akan diolah dan dianalisa untuk dieksekusi bagi pengguna atau user Dalam hal ini, pengamatan akan dititik beratkan pada proses  monitoring  pH  air  kolam,  kekeruhan,  dan  ketinggian  air  kolam  secara  otomatis  dengan menerapkan algoritma Fuzzy dan teknologi Internet of Thing s (IoT).

## 2. Metode dan Material
Penentuan tingkat kualitas air kolam pada sistem e-fishery urban fish farming ini menggunakan algoritma Fuzzy Mamdani berdasarkan dari dua parameter masukan, yaitu pH dan Turbidity dengan memperhatikan rentang nilai yang sesuai dengan kehidupan ikan nila [6]. Pembahasan akan dibagi menjadi dua bagian yaitu perancangan sistem e-fishery dan penerapan algoritma Fuzzy pada sistem tersebut.
Gambar 1 Perancangan sistem : (a) Desain Sistem e-fishery ; (b) Skema Petelakkan Sensor dan Komponen Pendukung.
Gambar 2 Implementasi sistem e-fishery pada kolam ikan nila.
Pada  perancangan  sistem e-fishery ini  terdiri  dari  alat  dan  bahan  meliputi  laptop, mikrokontroller  arduino  uno,modul  wifi  esp8266,  sensor  pH,  sensor Turbidity ,  sensor  ultrasonic, relay,  kolam  ikan  dan  pompa  air  untuk  melakukan  proses  pengurasan  dan  pengisian  air  kolam. Adapun  desain  system e-fishery dapat  dilihat  pada  gambar  1  (a)  dan  skema  penempatan  masing- masing sensor dapat dilihat pada gambar 1 (b).
Setelah  dilakukan  perancangan  sistem  tersebut,  selanjutnya  dilakukan  implementasi lensing pada kolam ikan nila seperti pada gambar 2. Berdasarkan blok diagram kendali pada gambar 3 (a) menjelaskan bahwa sistem kendali yang dibuat ini termasuk kedalam sistem kendali open loop Fuzzy dikarenakan pada blok tersebut berlangsung dalam sekali proses tanpa adanya feedback dari hasil kontrol logika Fuzzy . Fuzzy logic akan melakukan pengendalian kualitas air kolam berdasarkan dari data  inputan  sensor  ph  dan  kekeruhan  dari  air  kolam.  Sistem  kendali Fuzzy logic  ini  akan menghasilkan  suatu  keputusan  apakah  dilakukan  pengurasan  air  atau  tidak  dan  juga  dengan volume air yang sesuai dengan parameter yang sudah ditentukan sebelumnya dari input data sensor keanggotaan  yang  dimasukkan  yaitu  pH  dan Turbidity .  Sedangkan  alur  dari  sistem  kendali  yang dikembangkan menggunakan Fuzzy mamdani dapat dilihat pada gambar 3 (b)
Gambar 3 Perncangan algoritma Fuzzy pada sistem kendali : (a) Blok diagram kendali;
(b) Flowchart kendali e-fishery
Berdasarkan dari sistem kendali tersebut algoritma Fuzzy kemudian dirancang dengan tiga bagian utama, yaitu (1) fuzzification , (2) inference system dan (3) defuzzification.
1. Fuzzyfikasi
Fuzzifikasi digunakan untuk memetakan nilai crisp ke dalam himpunan Fuzzy melalui fungsi keanggotaan Fuzzy parameter  masukan  pH  air  (P)  dibagi  menjadi  3  (tiga)  nilai  linguistik, yaitu Asam, Netral, dan Basa dengan fungsi keanggotaan masing-masing ditunjukkan pada Gambar  4 (a). Nilai pH ideal untuk pertumbuhan ikan  nila dalam kolam  fiber adalah 6 – 8 sehingga pada nilai tersebut dikategorikan sebagai Netral [8],sedangkan 0 – 7 menjadi daerah
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.179
asam, dan 8 – 14 menjadi daerah basa. Sedangkan parameter masukan kekruhan air (T) dibagi menjadi 2 (dua) nilai linguistik, yaitu Keruh dan Tidak Keruh dengan fungsi keanggotaan masing-masing ditunjukkan pada Gambar  4 (b). Nilai kekeruhan ideal dalan  satuan NTU untuk  pertumbuhan  ikan  nila  dalam  kolam  fiber  adalah  0-15  NTU  sehingga  pada  nilai tersebut dikategorikan sebagai Jernih [9],sedangkan 14-30 NTU menjadi daerah Keruh.
𝑨𝒔𝒂𝒎 =   { 1 ; 𝑥  ≤ 6
(7−𝑥)
(7−6) ; 6 < 𝑥 <  7
0  ;  𝑥  ≥ 7
𝑵𝒆𝒕𝒓𝒂𝒍 = { 0  ; 𝑥  ≤ 6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑐  ≥ 8 (𝑥−6)
(7−6) ; 6 < 𝑥 <  7
(8−𝑥) (8−7) ;  𝑥  ≥ 7

## (a)
𝐽𝒆𝒓𝒏𝒊𝒉 =   { 1      ; 𝑥  ≤ 14
(15−𝑥)
(15−14) ; 14 < 𝑥 <  15 0      ;  𝑥  ≥ 15
𝑲𝒆𝒓𝒖𝒉 =   { 1      ; 𝑥  ≥ 14 (𝑥−14)
(15−14) ; 14 < 𝑥 <  15 0      ;  𝑥  ≤ 14

## (b)
Gambar 4 Fungsi keanggotaan input Fuzzy fikasi : (a) Fungsi keanggotaan pH; (b) Fungsi keanggotaan kekeruhan.
2. Inference (Rule-Base)
Aturan Fuzzy digunakan  untuk  memetakan  beberapa  kemungkinan  keluaran  yang dihasilkan dari kombinasi parameter yang dimasukkan. Aturan Fuzzy yang digunakan pada perancangan  FIS  ini  adalah  sebanyak  enam  buah  aturan  seperti  dinyatakan  dalam Algoritme1.

## Algooritma 1. Aturan FIS jumlah pengurasan air kolam
1. If (Asam and Keruh ) Then Banyaknya air yang dikuras banyak.
2. If (Asam and Tidak Keruh ) Then Banyaknya air yang dikuras sedang 3. If (Normal and Keruh ) Then Banyaknya air yang dikuras sedikit.
4. If (Normal and Tidak Keruh ) Then Tidak terjadi pengurasan air. 5. If (Basa and Keruh ) Then Banyaknya air yang dikuras banyak.
6. If (Basa and Tidak Keruh ) Then Banyaknya air yang dikuras sedang
Berdasarkan  dari  hasil  pengolahan  rulebase  tersebut,  apabila  jumlah  pengurasan  banyak, maka air akan dikuras setinggi lebih kurang 21 cm dari ketinggian air kolam, hal ini maka bisa dikatakan tidak akan mempengaruhi kondisi ikan nila, karena range ketinggian air pada kolam ikan nila yang standar tersebut berada pada ketinggian 50 cm – 70 cm. Setelah melalui pengondisian  melalui  rulebase  tersebut,  maka  selanjutnya  proses  akan  dilanjutkan  pada bagian de Fuzzy fikasi untuk melihat hasil output dari algoritma Fuzzy tersebut.

## 3. De-Fuzzyfikasi
Pada bagian ini, hasil pengolahan dari algoritma Fuzzy akan dibaca oleh microcontroller yang  nantinya  digunakan  sebagai  acuan  proses  pengurasan  maupun  pengisian  air  kolam ikan sesuai dengan kondisi yang terjadi. Adapun fungsi keanggotaan output dapat dilihat pada gambar 5. Berdasarkan dari hasil de Fuzzy fikasi nantinya akan diperoleh nilai output berupa besarnya volume pengurasan air kolam.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0.5 1 Membership Function pH pH D e g re e o f M e m b e rs h ip Asam Normal Basa 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 0 0.5 1 Membership Function Turbidity ( Kekeruhan ) Kekeruhan ( NTU ) D e g re e o f M e m b e rs h ip Keruh Jernih
𝒏𝒐 =   { 1 ; 𝑥  ≤ 0.1 (0.1−𝑥) (0.1−0) ; 0 < 𝑥 <  0.1 0  ;  𝑥  ≥ 0.1 𝑺𝒆𝒅𝒂𝒏𝒈 = { 0   ; 𝑥  ≤ 10 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑐  ≥ 30 (𝑥−10) (20−10) ; 10 < 𝑥 <  20 (30−𝑥) (30−29.7) ;  𝑥  ≥ 20 𝑺𝒆𝒅𝒊𝒌𝒊𝒕 = { 0   ; 𝑥  ≤ 0 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑐  ≥ 20 (𝑥−0) (0.1−0) ; 0 < 𝑥 <  0.1 (20−𝑥) (20−10) ;  𝑥  ≥ 10 𝑩𝒂𝒏𝒚𝒂𝒌 = { 0 ; 𝑥  ≤ 29.7 (𝑥−29.7) (30 −29.7) ; 29.7 < 𝑥 <  30 1 ;  𝑥  ≥ 30
Gambar 5 Fungsi keanggotaan output pengurasan.

## 3. Hasil dan Analisis
Penelitian ini melakujkan pengujian untuk mengetahui kemampuan sistem e-fishery yang dibuat dapat mengendalikan kualitas air berdasarkan nilai pH dan tingkat kekeruhannya pada kolam ikan nila.  Pembahasan  dibagi  menjadi  3  bagian,  yaitu  pengujian  kalibrasi  pada  masing-masing  sensor pada kolam ikan nila secara langsung, pengujian sistem e-fishery terhadap perubahan kondisi pH dan kekeruhan,  dan  pengujian  kesesuaian  tinggi  pengurasan  air  pada e-fishery dengan  hasil  simulasi Fuzzy menggunakan matlab.

## 3.1. Kalibrasi Sensor pH untuk Validasi pada Kolam Ikan Nila.
Untuk mengetahui keseragaman nilai data pH pada tiga titik pengujian kolam ikan nila,dapat dilihat pada masing-masing data pengujian diketiga titik tersebut . Pada tabel 1 data hasil pengujian sensor pH di titik uji 1, tabel 2 menunjukkan data hasil pengujian sensor pH di titik uji 2, dan tabel 3 menunjukkan data hasil pengujian sensor pH di titik uji 3.
Tabel 1. Hasil pengujian pH sensor pada kolam ikan di point pengujian 1.
Waktu Nilai Sensor pH Nilai pH Kertas Lakmus % Error (%) 14:09:34 7.70 8 3.7 14:09:35 7.79 2.6 14:09:36 7.82 2.2 14:09:37 7.88 1.5 14:09:38 7.91 1.1 14:09:39 7.99 0.1 14:09:40 7.99 0.1 14:09:41 8.02 0.2 14:09:42 8.02 0.2 14:09:43 8.02 0.2 Rata-Rata Error 1.1 %
Berdasarkan tabel 1 diatas, sensor pH yang digunakan mampu membaca nilai pH stabil pada detik  kelima.  Pada  setiap  pengujian  terlihat  bahwa  hasil  pembacaan  nilai  pH  dari  sensor  dapat dikatakan  bagus,  karena  selisih  nilai  sensor  dengan  pembacaan  data  pembanding  yakni  kertas lakmus  hanya  berkisar  0.02  -  0.3  derajat  keasaman  dan  memiliki  rata-rata  error  sebesar  1.1  %. Adapun  grafik  perbandingan  data  sensor  dengan  alat  uji  pada  pengujian  1  dapat  dilihat  pada gambar 6 (a)
0 5 10 15 20 25 30 0 0.5 1 1.2 Membership Output Function  ( Prosentase Pengurasan Air Kolam ) Prosentase Jumlah Pengurasan Air Kolam ( % ) D e g re e o f M e m b e rs h ip Tidak Kuras Kuras Sedikit Kuras Banyak
Kuras Sedang
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.179
Tabel 2. Hasil pengujian pH sensor pada kolam ikan di point pengujian 2.
Waktu Nilai Sensor pH Nilai pH Kertas Lakmus % Error (%) 14:12:29 8.08 8 1 14:12:30 8.08 1 14:12:31 8.11 1.3 14:12:32 8.02 0.2 14:12:33 7.91 1.1 14:12:34 7.79 2.6 14:12:35 7.82 2.2 14:12:36 7.93 0.8 14:12:37 8.08 1 14:12:38 8.11 1.3 Rata-Rata Error 1.25 %
Berdasarkan tabel 2 diatas data diambil setiap 1 detik sekali dalam rentang waktu 5 menit. Hal ini terlihat bahwa hasil pembacaan nilai pH dari sensor pada set point kedua dapat dikatakan bagus, karena selisih nilai sensor dengan pembacaan data pembanding yakni kertas lakmus hanya berkisar 0.02 - 0.21 derajat keasaman dan memiliki rata-rata error sebesar 1.25 %. Adapun grafik perbandingan data sensor dengan alat uji pada pengujian 1 dapat dilihat pada gambar 6 (b)
Tabel 3. Hasil pengujian pH sensor pada kolam ikan di point pengujian 3.
Waktu Nilai Sensor pH Nilai pH Kertas Lakmus % Error (%) 14:17:33 7.79 8 2.6 14:17:34 7.93 0.8 14:17:35 8.08 1 14:17:36 8.08 1 14:17:37 8.08 1 14:17:38 7.85 1.8 14:17:39 7.76 3 14:17:40 7.91 1.1 14:17:41 8.08 1 14:17:42 8.08 1 Rata-Rata Error 1.43 %
(a) (b) (c)
Gambar 6 Grafik pengujian Sensor pH pada masing-masing set point pengujian :          (a) Set point uji 1; (b) Set point uji 2; (c) Set point uji 3
Berdasarkan tabel 3 diatas data diambil setiap 1 detik sekali dalam rentang waktu 5 menit. Hal ini terlihat bahwa hasil pembacaan nilai pH dari sensor pada set point kedua dapat dikatakan bagus pula, karena selisih nilai sensor dengan pembacaan data pembanding yakni kertas lakmus hanya
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 7.7 7.75 7.8 7.85 7.9 7.95 8 8.05 8.1 Pengambilan Data Ke: D e ra ja t p H Perbandingan Data Sensor pH dengan Pembacaan Kertas Lakmus ( Pengujian 1 ) Kertas Lakmus Data Sensor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 7.75 7.8 7.85 7.9 7.95 8 8.05 8.1 8.15 8.2 Perbandingan Data Sensor pH dengan Pembacaan Kertas Lakmus ( Pengujian 2 ) Pengambilan Data Ke : D e ra ja t p H Data Sensor Kertas Lakmus 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 7.75 7.8 7.85 7.9 7.95 8 8.05 8.1 Perbandingan Data Sensor pH dengan Pembacaan Kertas Lakmus ( Pengujian 3 ) Pengambilan Data Ke: D e ra ja t p H Data Sensor Kertas Lakmus
berkisar 0.08 - 0.24 derajat keasaman dan memiliki rata-rata error sebesar 1.43 %. Adapun grafik perbandingan data sensor dengan alat uji pada pengujian 1 dapat dilihat pada gambar 6 (c).
Berdasarkan dari pengambilan dan pembacaan data sensor pada masing-masing titik tersebut, maka akan dicari standar deviasi pada sensor pH. Besarnya standar deviasi pada pengujian sensor pH  di  ketiga  titik  pengujian  tersebut  adalah  sebesar 𝜎 = 0.076.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pengukuran pH dapat hanya dilakukan pada satu titik karena deviasi nilai parameter kualitas air yang kecil.

## 3.2 Kalibrasi Sensor Turbidity untuk Validasi pada Kolam Ikan Nila.
Untuk  mengetahui  keseragaman  nilai  data  kekeruhan  pada  tiga  titik  pengujian  kolam  ikan nila,dapat  dilihat  pada  masing-masing  data  pengujian  diketiga  titik  tersebut  .  Pada  tabel  4  data hasil  pengujian  sensor Turbidity di  titik  uji  1,  tabel  5  menunjukkan  data  hasil  pengujian  sensor Turbidity di titik uji 2, dan tabel 6 menunjukkan data hasil pengujian sensor Turbidity di titik uji 3.
Tabel 4. Hasil pengujian sensor Turbidity pada kolam ikan di point pengujian 1.
Waktu Tegangan (Volt) Nilai Sensor (NTU) Turbidity Meter (NTU) % Error 15:30:10 3.60 17.98 18.1 0.6% 15:30:12 3.60 17.98 0.6 % 15:30:14 3.50 20.19 11.5 % 15:30:16 3.60 17.98 0.6 % 15:30:18 3.60 17.98 0.6 % 15:30:20 3.60 17.98 0.6 % 15:30:22 3.60 17.98 0.6 % 15:30:24 3.60 17.98 0.6 % 15:30:26 3.60 17.98 0.6 % 15:30:28 3.60 17.98 0.6 % Rata-Rata Error 1.69 %
Pada  tabel  4 dapat  dilihat  bahwa  hasil  pembacaan  dari  sensor  berupa  nilai  tegangan  yang kemudian dikonversi menjadi NTU cenderung stabil dengan nilai rata – rata error jika dibandingkan antara nilai sensor dengan Turbidity meter adalah 1.69 %. Adapun grafik perbandingan nilai tersebut dapat dilihat pada gambar 7(a).
Tabel 5. Hasil pengujian sensor Turbidity pada kolam ikan di point pengujian 2.
Waktu Tegangan (Volt) Nilai Sensor (NTU) Turbidity Meter (NTU) % Error 15:47:13 3.70 15.54 17 8.5 % 15:47:16 3.40 22.18 30 % 15:47:19 3.60 17.98 5.7 % 15:47:22 3.60 17.98 5.7 % 15:47:25 3.60 17.98 5.7 % 15:47:28 3.60 17.98 5.7 % 15:47:31 2.20 30.00 76 % 15:47:34 3.60 17.98 5.7 % 15:47:37 3.60 17.98 5.7 % 15:47:40 3.60 17.98 5.7 % Rata-Rata Error 15.44 %
Pada tabel 5 dapat dilihat bahwa hasil pembacaan dari sensor kurang stabil dengan nilai rata – rata  error  jika  dibandingkan  antara  nilai  sensor  dengan Turbidity meter  adalah  15.44  %.  Hal  ini disebabkan karena sistem  pembacaan sensor menggunakan metoda pancaran cahaya secara lurus dimana sudut antara pemancar dengan penerima adalah 0˚, s ehingga tingkat sensitivitasnya secara tidak  langsung  berkurang  adapun  jumlah  partikel  yang  dilewati  cahaya  ukurannya  sangat  kecil. Dalam standar ISO 7027, salah satu faktor yang mempengaruhi hasil pengukuran kekeruhan adalah sudut  hamburan  cahaya  dari  pemancar  ke  penerima  dengan  tingkat  sensitivitasnya  terletak  pada sudut  90˚  diharapkan  lebih  baik. Adapun  grafik  perbandingan  nilai  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar 7(b).
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.179
Tabel 6. Hasil pengujian sensor Turbidity pada kolam ikan di point pengujian 3.
Waktu Tegangan (Volt) Nilai Sensor (NTU) Turbidity Meter (NTU) % Error 16:49:46 3.80 12.88 18.1 28.8 % 16:49:48 3.60 17.98 0.6 % 16:49:50 3.60 17.98 0.6 % 16:49:52 3.60 17.98 0.6 % 16:49:53 3.60 17.98 0.6 % 16:49:54 3.60 17.98 0.6 % 16:49:56 3.60 17.98 0.6 % 16:49:58 3.60 17.98 0.6 % 16:50:00 3.60 17.98 0.6 % 16:49:52 3.60 17.98 0.6 % Rata-Rata Error 3.24 %
Pada  tabel  6 dapat  dilihat  bahwa  hasil  pembacaan  dari  sensor  berupa  nilai  tegangan  yang kemudian dikonversi menjadi NTU cenderung stabil dengan nilai rata – rata error jika dibandingkan antara nilai sensor dengan Turbidity meter adalah 3.24 %. Adapun grafik perbandingan nilai tersebut dapat dilihat pada gambar 7(c).
(a) (b) (c)
Gambar 7 Grafik pengujian sensor Turbidity pada masing-masing set point pengujian : (a) Set point uji 1; (b) Set point uji 2; (c) Set point uji 3.
Besarnya  standar  deviasi  pada  pengujian  sensor Turbidity di  ketiga  titik  pengujian  tersebut adalah  sebesar 𝜎 = 6.9.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengukuran Turbidity deviasinya  besar.  jadi baiknya ada beberapa sensor Turbidity .
3.3. Kalibrasi Sensor Turbidity untuk Validasi pada Kolam Ikan Nila.
Tabel 7. Perbandingan Nilai Jarak Pada Benda Antara Sensor dan Penggaris didalam
kolam berisi air. Penggaris (cm) Ultrasonik (cm) Nilai Selisih (cm) % Error 3 2.95 0.05 1.6 6 5.90 0.10 1.6 8 8.03 0.03 0.37 10 10.10 0.10 1 13 12.95 0.05 1.6 15.5 15.65 0.10 0.3 17 16.50 0.50 2.9 20 20.15 0.15 0.75 25 24.85 0.15 0.60 3 2.95 0.05 1.6 Rata-Rata Error 1.19 % 15:30:10 15:30:12 15:30:14 15:30:16 15:30:18 15:30:20 15:30:22 15:30:24 15:30:26 15:30:28 17.5 18 18.5 19 19.5 20 20.5 N T U Perbandingan Data NTU Sensor dengan NTU Alat Uji Turbidity Meter ( Pengujian 1 ) Pengambilan Data Ke Data Sensor Alat Uji 15:47:13 15:47:16 15:47:19 15:47:22 15:47:25 15:47:28 15:47:31 15:47:34 15:47:37 15:47:40 15 20 25 30 Perbandingan Data NTU Sensor dengan NTU Alat Uji Turbidity Meter ( Pengujian 2 ) Durasi Pengambilan Data Percobaan N T U Data Sensor Alat Uji 16:49:46 16:49:48 16:49:50 16:49:52 16:49:54 16:49:56 16:49:58 16:50:00 16:50:02 16:50:04 12 13 14 15 16 17 18 19 Perbandingan Data NTU Sensor dengan NTU Alat Uji Turbidity Meter ( Pengujian 3 ) Durasi Pengambilan 10 Data Percobaan N T U Data Sensor Alat Uji
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.179
Berdasarkan tabel 7, data diperoleh setiap 2 detik sekali selama 2 menit pengambilan data. Hal ini  terlihat  bahwa  hasil  pembacaan  nilai  jarak  dari  sensor  dapat  dikatakan  baik  karena  selisih pembacaan sensor ultrasonik dengan pembacaan penggaris hanya berkisar 0.03 cm - 0.5 cm. Adapun nilai error yang didapatkan berkirsar 0.3-1.6% dengan nilai rata-rata error adalah 1.19 %.  Adapun grafik  perbandingan  nilai  jarak  antara  sensor  dan  penggaris  pada  air  kolam  dapat  dilihat  pada gambar 8.
Gambar 8 Grafik pengujian ultrasonic pada benda kolam nila.
3.4. Hasil Pengujian Sistem E-fishery Terhadap Perubahan Kondisi pH dan Kekeruhan pada Kolam Ikan
Pada  pengujian  kali  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  sistem e-fishery yang  telah dibuat  ini  mampu  merespon  terhadap  kondisi  lingkungan  air  kolam.  Adapun  parameter  yang digunakan untuk mengetahui tingkat responsivitas sistem e-fishery yakni dengan cara menambahkan larutan cuka dengan pH yang terbaca pada kertas lakmus sebesar 4 satuan pH dan menambahkan tingkat kekeruhan air kolam dengan cara menambahkan endapan air kolam yang kotor ditambah dengan  larutan  bubuk  kopi  sehingga  diharapkan  sistem  dapat  menstabilkan  kondisi  pH  dan Kekeruhan pada air kolam tersebut.
Tabel 8. Hasil pengujian sistem e-fishery dengan menambahkan larutan asam cuka pH = 4.
pH Turbidity (NTU) Output Matlab (%) Output Arduino (%) Fuzzy Mamdani %Error (%) 4.86 12.88 20 20.00 Kuras Sedang 0 3.93 12.88 20 20.00 Kuras Sedang 0 4.43 12.88 20 20.00 Kuras Sedang 0 4.54 15.54 30 29.90 Kuras Sedang 0.3 5.47 20.19 30 29.90 Kuras Sedang 0.3 5.85 30.00 30 29.90 Kuras Sedang 0.3 5.91 30.00 30 29.90 Kuras Sedang 0.3 6.41 27.89 10.5 10.38 Kuras Sedang 1.14 6.52 20.19 10.4 10.28 Kuras Sedang 1.15 6.61 20.19 10.3 10.22 Kuras Sedang 0.77 Rata-Rata Error 0.45 % (a) (b) Gambar 9 Pengujian Sistem E-fishery dengan Menambahkan Larutan Asam Cuka :      (a) Sensor pH; (b) Sensor Turbidity
Berdasarkan  data  hasil  hasil  pengujian  responsivitas e-fishery dengan  menambahkan  larutan asam cuka pada tabel 8 tersebut dapat dilihat bahwa sistem e-fishery mampu menstabilkan nilai pH pada range 6-8 derajat pH. Hal ini dapat dilihat pada perubahan nilai pH dari 4.86 (setelah diberikan cuka) terus naik sampai nilai 6.61 dan diam pada range tersebut. Untuk mencapai titik stabil pada
1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 5 10 15 20 25 Data Percobaan Ke J a ra k ( C m ) Data Perbandingan Sensor Ultrasonic dengan Penggaris pada Air Penggaris Ultrasonic
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.179
range  tersebut,  sistem  mengalami  proses  pengurasan  dan  pengisian  selama  tujuh  kali  proses. Perubahan nilai pH maupun Turbidity tersebut juga dipengaruhi adanya pergerakan ikan dan riak air pada kolam uji. Adapun grafik perubahan pH dan Turbidity dapat dilihat pada gambar 9.
Berdasarkan  dari  pengambilan  dan  pembacaan  data  sensor  tersebut  diperoleh  nilai  standar deviasi nya sebesar : 𝜎 = 0.73. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Fuzzy pada Arduino berfungsi dengan  baik  untuk  mengendalikan  kondisi  pH  dan Turbidity agar  berada  pada  range  yang diinginkan.
Tabel 9. Hasil pengujian sistem e-fishery dengan menaikkan tingkat kekeruhan.
pH Turbidity (NTU) Output Matlab (%) Output Arduino (%) Fuzzy Mamdani %Error (%) 6.96 12.88 14.6 18.83 Kuras Sedang 28 6.93 17.98 10 10.04 Kuras Sedikit 0.4 6.93 17.98 10 10.04 Kuras Sedikit 0.4 6.95 15.54 10 10.02 Kuras Sedang 0.2 7.05 15.54 10 10.03 Kuras Sedikit 0.3 7.05 12.88 15.5 18.95 Kuras Sedang 22 7.05 12.88 15.5 18.95 Kuras Sedang 22 6.99 15.54 10 10.01 Kuras Sedikit 0.1 7.05 10.00 15.5 18.95 Kuras Sedang 22 7.10 6.89 17.5 19.51 Kuras Sedang 11 Rata-Rata Error 10.16 %
Pada tabel 9 tersebut dapat dilihat bahwa sistem e-fishery akan menstabilkan nilai Turbidity pada range  0-15  NTU.  Dapat  dilihat  nilai  NTU  dari  kondisi  awal  12.88  kemudian  terjadi  pengurasan sehingga  ikan  didalam  kolam  mulai  aktif  dan  kotoran  yang  berada  di  bawah  akan  naik  sehingga NTU  yang  terbaca  setelah  pengurasan  awal  meningkat  sebesar  17.98  NTU,  nilai  NTU  terus  naik sampai turun mencapai nilai 6.89. Untuk mencapai titik stabil pada range tersebut, sistem mengalami proses  pengurasan  dan  pengisian  selama  enam  kali  (6x)  proses.  Perubahan  nilai  pH  maupun Turbidity tersebut juga dipengaruhi adanya pergerakan ikan dan riak air pada kolam uji dan cuaca pada  saat  pengujian  berlangsung.  Adapun  grafik  perubahan  pH  dan Turbidity dapat  dilihat  pada gambar 10.
(a)
(b)
Gambar 10 Pengujian Sistem E-fishery dengan Menambahkan Larutan Asam Cuka :                        (a) Sensor Turbidity ; (b) Sensor pH
Berdasarkan dari pengambilan dan pembacaan data sensor tersebut, maka akan dicari standar deviasi dari pembacaan data. Sehingga diperoleh nilai standar deviasi nya sebesar 𝜎 = 19.4. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Fuzzy pada Arduino berfungsi dengan baik untuk mengendalikan kondisi pH dan Turbidity agar berada pada range yang diinginkan meskipun terdapat %error yang relative tinggi pada Turbidity .
3.5 Hasil Pengujian Kesesuaian Tinggi Air Pengurasan E-fishery dengan Hasil Simulasi Fuzzy Pada Matlab. Pada  pengujian  kali  ini  yaitu  melakukan  perbandingan  antara  hasil  pengolahan Fuzzy pada system e-fishery dengan inputan membership dari dua buah sensor yakni pH dan Turbidity terhadap hasil  perhitungan  berdasarkan  simulasi  menggunakan  matlab.  Setelah  diperoleh  hasil perbandingannya maka dapat ditentukan prosentas error untuk nilai output pada setiap pengujian.
Pengujian kali ini dilakukan pada tiga titik uji yang berbeda pada kolam ikan seperti pada gambar 3.1(b). Adapun data hasil pengujian nya adalah sebagai berikut :

## Pengujian Set Point 1
Tabel 10. Data Hasil pengujian tinggi air pengurasan e-fishery dengan hasil simulasi Fuzzy pada matlab (titik pengujian 1).
pH Turbidity (NTU) Output Matlab (%) Output Arduino (%) Fuzzy Mamdani %Error (%) 7.25 22.18 10.2 10.08 Kuras Sedang 1.1 % 7.60 23.95 10.5 10.27 Kuras Sedang 2.1 % 7.22 20.19 10.1 10.06 Kuras Sedang 0.3 % 5.88 17.98 30 29.90 Kuras Banyak 0.3 % 6.99 17.98 10 10.06 Kuras Sedang 0.6 % Rata-Rata Error 0.88 %
Berdasarkan  pada  tabel 10  tersebut,  dapat  diketahui  bahwa  pada  kondisi  awal,  nilai  pH  dan kekeruhan masih berada diluar nilai membership nya, akan tetapi setelah terjadi proses kuras dan isi air kolam sesuai dengan jumlah prosentase pengurasannya maka nilai pH dan Kekeruhan nya akan berada pada range membership yang diinginkan untuk pH pada range 6-8 dan kekekruhan pada  range  0-15  NTU.  Selain  itu,  prosentase  jumlah  pengurasan  antara  arduino  dengan  simulasi matlab dengan kondisi input yang sama memiliki %error yang kecil dengan rata-rata error sebesar 0.88%. Adapun grafik perbandingan output arduino dengan matlab pada pengujian 1 dapat dilihat pada gambar 3.11 (a).

## Pengujian Set Point 2
Tabel 11. Data Hasil pengujian tinggi air pengurasan e-fishery dengan hasil simulasi Fuzzy
pada matlab (titik pengujian 2). pH Turbidity (NTU) Output Matlab (%) Output Arduino (%) Fuzzy Mamdani %Error (%) 7.96 3.56 20 19.99 Kuras Sedang 0.05 6.46 12.88 19.7 19.91 Kuras Sedang 1.06 Rata-Rata Error 0.55 %
Pada pengujian di titik uji 2, memiliki karakteristik yang sama yakni nilai pH dan kekekruhan akan dibuat berada pada range yang diinginkan seperti pada pengujian 1 sebelumnya. Hal ini yang menjadi konsentrasi penelitian pada perbandingan nilai output antara arduino dengan matlab yang menunjukkan kesesuaian dengan rata-rata error sebesar 0.55%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem kendali Fuzzy yang  telah  diterapkan  pada  arduino  sudah  sesuai  dengan  apa  yang  diingkan gterbukti dari hasil simulasi matlab tersebut dengan  kondisi nilai input yang sama dari pH dan kekeruhan tersebut. Adapun grafik perbandingan antara matlab dengan arduino dapat dilihat pada gambar 3.11 (b).

## Pengujian Set Point 3
Tabel 11. Data Hasil pengujian tinggi air pengurasan e-fishery dengan hasil simulasi Fuzzy pada matlab (titik pengujian 3).
pH Turbidity (NTU) Output Matlab (%) Output Arduino (%) Fuzzy Mamdani %Error (%) 7.53 25.49 10.4 10.32 Kuras Sedang 0.76 8.22 15.54 30 29.90 Kuras Banyak 0.3 8.22 23.95 30 29.90 Kuras Banyak 0.3 8.22 10.00 20 20 Kuras Sedang 0 8.08 6.89 20 20 Kuras Sedang 0 Rata-Rata Error 0. 28%
Pada  pengujian  di  titik  uji  3,  memiliki  karakteristik  yang  sama  pula  yakni  sistem e-fishery mampu  mengendalikan  nilai pH dan kekeruhan berada pada range yang diinginkan. Selain itu,
prosentase  jumlah  pengurasan  juga  sesuai  antara  arduino  dengan  matlab  untuk  dilakukan perbandingan terhadap data rill dan simulasi yang memiliki nilai rata-rata error sebesar 0.28% . Hal ini  menunjukkan  bahwa  rulebse  yang  telah  dimasukkan  kedalam  sistem e-fishery sudah  bekerja dengan baik dan mampu melakukan kinerja sistem yang diinginkan. Adapun grafik perbandingan antara matlab dengan arduino dapat dilihat pada gambar 3.11 (c).
(a) (b) (c)
Gambar 3.11 Grafik perbandingan hasil pengujian system Fuzzy dengan matlab : (a) Titik uji 1; (b) Titik uji 2; (c) Titik Uji 3.
Berdasarkan dari pengambilan dan pembacaan data sensor pada masing-masing titik pengujian sistem e-fishery tersebut,  maka  akan  dicari  standar  deviasi  perbandingan  jumlah  pengurasan  air kolam antara sistem Arduino dengan simulasi matlab. Adapun standar deviasi nya dari ketiga titik pengujian tersebut adalah sebesar 0.24. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Fuzzy pada Arduino sudah tervalidasi dan berfungsi dengan baik.

## 5. Kesimpulan
Tingkat  kualitas  air  kolam  ikan  nila  dapat  diperoleh  dari  parameter  pH  dan  kekeruhan  dan dapat dilakukan pengendalian dengan menggunakan algoritma Fuzzy mamdani. Berdasarkan dari hasil  pengujian  pada  sistem e-fishery menunjukkan  sensor  yang  digunakan  memiliki  error pembacaan  relatif  kecil  yaitu  1.26  % ( 𝜎 =  0.076)  pada  sensor  pH  dan  6.79%  ( 𝜎 =  6.9)  pada  sensor Turbidity .  Sistem e-fishery urban  fish  farming  yang  dikembangkan  mampu  menguras  air  sesuai dengan prediksi pada simulasi matlab dengan error 0.57 % ( 𝜎 = 0.24). Berdasarkan hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai pH dan kekeruhan air kolam dapat dikendalikan sehingga kualitas air tetap berada pada range membership function netral yaitu pH diantara 6 sampai 8 dan Turbidity berada pada nilai 0 sampai15 NTU.

## Referensi
1. “Program  Urban  Farming  Perikanan  Sebagai  Upaya  Ketahanan  Pangan  Masyarakat  diEra  Covid - 19?”https://fpk.unair.ac.id/webinar -4-fpk-unair-program-urban-farming-perikanan-sebagai-upaya ketahanan-pangan-masyarakat-di-era-covid-19/ [Diakses pada 10 Juni 2021].
2. Yasuhiko  Dote.  Introduction To Fuzzy Logic. Proceedings  of  IECON  '95  -  21st  Annual  Conference  on  IEEE Industrial Electronic s. 1995.
Complete 2021, Vol. 2, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v2i2.179
3. Hari Maghfiroh.dkk. Prototipe Automatic Feeder dengan Monitoring IoT untuk Perikanan Bioflok  Lele. ELECTRICIAN – Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro . 2021.
4. Athena Karumbaya, dkk. IoT Empowered Real Time Environment Monitoring System. International Journal of Computer Applications.November 2015 . 129(5); pp:30-32.
5. Herryawan Pujiharsono, Danny Kurnianto. Sistem inferensi Fuzzy Mamdani Untuk Menentukan Tingkat Kualitas Air Pada Kolam Bioflok dalam Budidaya Ikan Lele. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , 2020. Vol.8, no.2, pp:84-88.
6. Pulungan, Ali Basrah, dkk.”Sistem Kendali Kekeruhan Dan pH Air Kolam Budidaya Ikan Nila”. ELKHA , 2020. Vol. 12, No.2. pp:99-104.
7. Javier  Cantillo,dkk.”A Hybrid Fuzzy TOPSIS  Method  to  Analyze  the  Coverage  of  a  Hypothetical  EU Ecolabel for Fishery and Aquaculture Products (FAPs)”. MDPI Applied Sciences . 2021.
8. Meidiana Salsab ila dan Hari Suprapto, “Teknik Pembesaran Ikan Nila (Oreochromis niloticus) Di Instalasi Budidaya Air Tawar Pandaan, Jawa Timur “. Journal of Aquaculture and Fish Health, 2018, Vol. 7 No.3.
9. Daulay, N K.dkk.” Desain Sistem Pengurasan Dan Pengisian Air Kolam Pembenihan Ikan Secara Otomatis Menggunakan Arduino Dengan Sensor Kekeruhan Air”. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 2018, Vol. VI(1).
© 2021 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).