## IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC CONTROLLER
UNTUK MENGATUR PH NUTRISI PADA SISTEM HIDROPONIK NUTRIENT FILM TECHNIQUE (NFT)
Dian Pancawati * dan Andik Yulianto Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Internasional Batam *Coresponding author, email: dianpancawati09@gmail.com
Abstrak —  Salah  satu  solusi  terhadap  permasalahan  keterbasatan  lahan  dalam  bercocok  tanam  adalah menerapkan  metode  hidroponik Nutrient  Film  Technique (NFT).  Metode  ini  memiliki  kelebihan  yaitu memanfaatkan air yang tersirkulasi sebagai media tanam agar memperoleh air, nutrisi dan oksigen sehingga mampu mempercepat pertumbuhan tanaman dengan hasil yang baik. Salah satu parameter terpenting dari metode ini adalah mempertahankan pH nutrisi yang dipantau secara berkala. Artikel ini membahas tentang bagaimana  merancang  sistem  kontrol  pH  nutrisi  otomatis  dengan  menerapkan  metode Fuzzy  Logic Controller . Adapun sistem kontrol yang digunakan adalah Arduino Mega2560 dengan Analog pH Meter Kit sebagai masukan, serta solenoid valve sebagai aktuator pada sistem kontrol tersebut. Performasi respon sistem  terbaik  dari  implementasi Fuzzy  Logic  Controller terdapat pada  sistem  yang  memiliki  25  aturan. Dihasilkan rise time 1200 milisecond dan time settling pada waktu ke 5530 milisecond untuk menaikkan pH. Sedangkan untuk menurunkan pH, respon sistem menunjukkan rise time pada waktu 2000 milisecond dan time  settling pada  waktu  3000 milisecond .  Sistem  mampu  mempertahankan  pH  sebesar  5,5  dengan hasil pertumbuhan selada setinggi 20 cm dan banyak daun 7 helai selama 54 hari.
Kata Kunci : Fuzzy Logic Controller, Hidroponik, Nutrient Film Technique.
Abstract —  One  solution  to  solve  limited  agricultural  land  is  applying  hydroponics  Nutrient  Film Technique (NFT). The advantage of NFT is using water circulated as a growing medium in order to obtain water,  nutrients  and  oxygen  to  accelerate  the  growth  of  plants  with  good  results.  The  most  important parameter is the pH of nutrients. This article discusses how to design an automatic nutritional pH control system by implementing the method of Fuzzy Logic Controller. The control system use Arduino Mega2560, Analog pH Meter Kit as input, and the solenoid valve as actuators. The best response of the implementation of Fuzzy Logic Controller with the system which has 25 rules. The response shows that the system has in 1200 millisecond rise time and the steady state in 5530 milliseconds to increase the pH. While to decrease the  pH  system  has  response  of  rise  time  at  2000  milliseconds  and  steady  state  at  the  time  of  3000 milliseconds. The system is able to maintain the pH at 5.5, with the result of the growth of lettuce as high as 20 cm and seven leaves for 54 days.
Keywords : Fuzzy Logic Controller, Hydroponic, Nutrient Film Technique.
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  ilmu  pada  bidang  pertanian berkembang pesat, hal ini dikarenakan keterbatasan  lahan  pertanian,  sehingga  muncul inovasi-inovasi  yang  lebih  efisien  untuk mengembangkan  bidang  pertanian.  Salah  satu perkembangan  tersebut  yaitu  metode  pertanian yang  baru  seperti  budidaya  sistem  hidroponik. Hidroponik sangat cocok diterapkan pada daerah yang mengalami keterbatasan lahan cocok tanam.
Salah  satu  sistem  hidroponik  yang  sering digunakan adalah Nutrient Film Technique (NFT)
yaitu  metode  budidaya  tanaman  dimana  akar tanaman  tumbuh  pada  lapisan  nutrisi  yang dangkal dan tersirkulasi sehingga memungkinkan tanaman memperoleh air, nutrisi dan oksigen [1]. NFT ( Nutrient Film Technique ) merupakan  jenis  hidroponik  yang  berbeda dengan  hidroponik  substrat.  Pada  NFT  air bersirkulasi  selama  24  jam  terus-menerus  agar perakaran  selalu  mendapatkan  air  nutrisi sehingga memberikan limpahan oksigen kepada akar tanaman sehingga baik untuk pertumbuhan tanaman.
Nutrisi  yang  diberikan  pada  tanaman  erat
kaitannya dengan derajat keasaman (pH) air, di mana  pH  air  akan  mempengaruhi  daya  larut unsur  hara  pada  tanaman  yang  berakibat  pada kualitas  kesuburan  tumbuh  dan  kembang tanaman  tersebut.  Pada  kenyataannya  nilai  pH nutrisi  dalam  tangki  selalu  berubah  disebabkan berbagai faktor seperti media tanam [2], proses fotosintesis  dan  respirasi,  maupun  bakteri  [3]. Dengan  demikian,  nilai  pH  perlu  diupayakan bertahan  pada  nilai  5,5  –  6,5  menyesuaikan dengan tanaman yang dibudidayakan [4].
Pengembangan  sistem  kontrol  nutrisi  pada hidroponik telah dikembangkan seperti pada [5, 6, 7, 8, 9]. Berbagai metode kontrol digunakan pada  teknik  pengendaliannya,  seperti  kontrol PID  ( Proportional  Integral  Derivative )  dan Fuzzy Logic Controller (FLC).
Penelitian ini
bertujuan untuk mengimplementasi metode Fuzzy Logic Controlle r  (FLC)  untuk  mengatur  pH  nutrisi pada sistem hidroponik NFT agar dapat menjaga kestabilan  nilai  pH  nutrisi sebesar  5,5.  Adapun sistem  kontrol  yang  digunakan  adalah  Arduino Mega2560 dengan Analog pH Meter Kit sebagai input, serta solenoid valve sebagai aktuator pada sistem  kontrol  tersebut.  Tanaman  yang  diatur tingkat  pH  nutrisinya  pada  sistem  ini  adalah selada ( Luctuca Sativa L.).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem Kontrol Hidroponik
Sistem kontrol hidroponik  bertujuan untuk mengatur  pertumbuhan  dari  tanaman  yang ditanam  agar  dapat  tumbuh  optimal  sehingga didapat  hasil  yang  maksimal.  Hasil  yang diharapkan  dapat  berupa  buah  dari  tanaman berbuah  ataupun  daun  dari  tanaman  jenis sayuran. Parameter yang dikontrol dapat berupa tingkat  pencahayaan  untuk  membantu  proses fotosintesis,  konsentrasi  kandungan  nutrisi, kelembaban,  suhu,  atau  pengaturan  nilai  pH nutrisi  agar  penyerapan  nutrisi  oleh  akar  bisa optimal.
Sistem  otomatisasi  pemeliharaan  tanaman hidroponik  untuk  mengendalikan  pemberian pupuk,  pengaturan  pompa  air,  dan  pengaturan pemberian  sinar  matahari  telah  dikembangkan menggunakan  mikrokontroler  AT89S52  [6]. Sistem  ini  belum  menerapkan  pengaturan  pH nutrisinya.
Beberapa  metode  kontrol  juga  telah
digunakan  untuk  mengontrol  pertumbuhan tanaman hidroponik. Kontrol PID ( Proportional Integral  Derivative )  telah  digunakan  untuk mengontrol  kadar  pH  pada  sistem  hidroponik stroberi [5]. Kontrol kadar pH dilakukan dengan mengendalikan kecepatan putaran pompa tangki berisi lauratan asam dan basa.
Sistem  FLC  juga  telah  digunakan  untuk mengontrol  nutrisi  sistem  hidroponik  NFT seperti dijelaskan pada [7, 8, 9]. Sistem kontrol yang dibangun mengatur laju volume pemberian 8  tabung  nutrisi  melalui  bukaan valve pada sistem  hidroponik  tanaman  tomat  [7].  Sistem pengaturan  pada  sistem  ini  mempengaruhi molaritas  nutrisi  yang  diberikan  pada  tanaman sehingga diharapkan pertumbuhan tanaman bisa optimal.  Pada  [8],  sistem  kontrol  fuzzy  untuk menjaga  pH  larutan  nutrisi  pada  sistem hidroponik    NFT  telah  dimodelkan  dan disimulasikan. Pada [9],
FLC diimplementasikan untuk mengontrol Electrical Conductivity (EC)  pada  larutan  nutrisi  sistem hidroponik.
Simulasi  pemodelan  sistem  NFT  untuk mengatur pH pada budidaya sawi [10] juga telah dibuat  menggunakan  persamaan  regrasi  linier antara flow nutrisi terhadap pH dan pH terhadap tinggi  tanaman,  yang  kemudian  diintegrasikan dengan FLC menggunakan Simulink, MatLab.
2.2. Sistem Nutrient Film Technique (NFT)

## dan Pengaturan pH Nutrisi
Hidroponik  NFT  adalah  teknik  pemberian larutan  nutrisi  melalui  aliran  tersirkulasi  yang sangat dangkal [2]. Air yang mengandung semua nutrisi  terlarut  tersebut  diberikan  secara  terus- menerus selama 24 jam. Adapun kelebihan dari sistem  ini  yaitu  suplai  air,  oksigen  dan  nutrisi tercukupi karena dilakukan secara terus-menerus.
Nutrisi  yang  diberikan  pada  tanaman  erat kaitannya dengan pH air atau derajat keasaman air.  Parameter  pH  nutrisi  hidroponik  sangat penting karena akan mempengaruhi ketersediaan dan  penyerapan  beberapa  unsur  atom  16  yang diperlukan untuk pertumbuhan tanaman. Penyerapan  maksimum  elemen  ini  ditemukan pada  pembacaan  pH  5,5  sampai  6.  Ketika  pH tersebut  turun,  maka  ketersediaan  unsur  makro berkurang  dan  penyerapan  nutrisi  mikro  dapat mencapai  tingkat  beracun.    Menurut  Erawati [10], kisaran pH yang baik antara 5,5 – 6,5 dan optimal  sekitar 6. Lebih lanjut menurut Morgan
[11], nilai pH untuk larutan hara pada budidaya selada  hidroponik  selada  dipertahankan  antara 5,6 – 6. Oleh karena itu, pada penelitian ini nilai pH dipertahankan sebesar 5,5.
Penurunan  dan  peningkatan  pH  larutan nutrisi  dapat  dilakukan  melalui  penambahan asam  (HNO 3 ,  H 3 PO 4 atau  H 2 SO 4 )  atau penambahan basa (KOH) ke larutan nutrisi [2]. Pengaturan  kadar  pH  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  menambahkan  larutan  asam sulfat  (H 2 SO 4 )  selanjutnya  disebut  pH,  up  agar nutrisi menjadi lebih asam. Demikian sebaliknya, digunakan larutan kalium hidroksida (KOH),  selanjutnya  disebut  pH  down,  agar nutrisi menjadi lebih basa.

## 2.3. Sensor pH
Pengukuran pH dilakukan dengan menggunakan elektroda
potensiometrik.
Elektroda ini memonitor perubahan voltase yang disebabkan  oleh  perubahan  aktivitas  ion hidrogen (H+) dalam larutan. Elektroda pH yang paling  modern  terdiri  dari  kombinasi  tunggal elektroda  referensi  ( reference  electrode )  dan elektroda sensor ( sensing  electrode )  yang  lebih mudah  dan  lebih  murah  daripada  elektroda tepisah.  Keluaran  dari  pH  meter  sudah dikalibrasi  dalam  mV  dan  kondisi  ideal  dari elektroda  pH  pada  suhu  25  ˚C.  Dengan memonitor perubahan tegangan yang disebabkan  oleh  perubahan  aktifitas  ion hidrogen  (H+)  dalam  larutan  maka  pH  larutan dapat diketahui.

## 2.4. Fuzzy Logic Controller
Fuzzy  Logic  Controller (FLC)  merupakan metode pengontrol menggunakan prinsip pengambilan  keputusan  menggunakan  logika fuzzy ( Fuzzy Inference System ). Metode ini telah banyak  diterapkan  diberbagai  bidang  karena kemudahan  implementasinya,  seperti  pada bidang  robotika  contohnya  pada  [12,  13],  atau pengaturan  sistem  tenaga  listrik  [14,  15]. Sedangkan  dalam  bidang  pertanian  khususnya pada sistem hidroponik dapat ditemukan pada [7, 8 ,9].
Pada  logika fuzzy yang  dikenalkan  oleh Lotfi  Zadeh,  berbeda  dengan  logika  biasa  atau tradisional dimana logika fuzzy dasarnya adalah kekaburan dan ketidakpastian [16]. Logika fuzzy merupakan  cara  untuk  memetakan  ruang masukan kedalam ruang keluaran. Karakteristik
lain  yang  ada  pada  logika fuzzy adalah  dapat dibangun berdasarkan pengalaman seorang ahli, dengan kata lain logika fuzzy dapat memformulasikan  pengetahuan  seorang  ahli [16].
Decision Making Logic Fuzzification Interface Defuzzification Interface KB Controlled System (Process) FUZZY FUZZY ACTUAL CONTROL NON FUZZY PROCESS OUTPUT & STATE
Gambar  1.  Konfigurasi  Dasar Fuzzy  Logic Controller (FLC) [17]
Gambar  1  merupakan  konfigurasi  dasar sebuah  sistem  FLC  yang  terdiri  dari  empat komponen  utama,  yaitu:  fuzzifikasi,  Basis Pengetahuan/ knowledge  base (KB),  logika pengambil keputusan ( Decision Making Logic ), dan defuzzifikasi [17].
1. Fuzzifikasi Fuzzifikasi melibatkan fungsi berikut[17]: a) mengukur nilai variabel masukan, b) melakukan pemetaan  skala  yang  memetakan  rentang  nilai masukan  ke  dalam  semesta  pembicaraan  yang bersesuaian,  c)  melakukan  fungsi  fuzzifikasi yang  mengkonversikan  data  masukan  kedalam nilai linguistik yang sesuai yang bisa dipandang sebagai label dari himpunan fuzzy.
2. Basis Pengetahuan Basis pengetahuan ( Knowledge Base ) terdiri dari  pengetahuan  tentang  domain  aplikasi  dan kumpulan  tujuan  dari  pengontrolan  [17]. Disinilah  perilaku  dari  kontroler  dirumuskan agar tujuan pengontrolan bisa dicapai.
3. Logika Pengambil Keputusan
Bagian  ini  memiliki  kemampuan  untuk mensimulasikan  model  pengambilan  keputusan manusia berdasarkan konsep fuzzy dan mengambil keputusan aksi kontrol fuzzy dengan menerapkan implikasi fuzzy dan penalaran basis aturan dalam logika fuzzy [17].
4. Defuzzifikasi Defuzzifikasi  melakukan  pemetaan  dari rentang  nilai  keluaran  ke  dalam  semesta pembicaraan  yang  bersesuaian,  dan  proses  ini menghasilkan  nilai  aksi  kontrol non-fuzzy [17]. Pada penelitian ini proses defuzzifikasi menggunakan  metode  COA  ( Center  of  Area ) yang dirumuskan seperti pada Persamaan 1 [18].
    1 0 1 . n j j j n j j w w z w        (1)

## 3. METODOLOGI
Perancangan  penelitian  ini  dibagi  menjadi dua  bagian  utama  yaitu  perancangan  perangkat keras  dan  perangkat  lunak.  Pada  perancangan perangkat  keras  dimulai  dengan  pembuatan modul  NFT,  kemudian  dibuat  sistem  kontrol elektronik berbasis mikrokontroler. Pada perancangan  perangkat  lunak,  sistem  kendai fuzzy dibuat menggunakan software Arduino.

## 3.1. Perancangan Modul Hidroponik
Nutrient Film Technique (NFT)
Perancangan  modul  hidroponik Nutrient Film  Technique (NFT)  meliputi  perancangan tangki  nutrisi  dan talang  pertumbuhan tanaman hidroponik.  Rancangan  modul  hidroponik Nutrient  Film  Technique (NFT)  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Tangki  nutrisi  terbuat  dari  plastik  jenis Poly  Vinyl  Chloride (PVC)  dengan  kapasitas penampungan  sebanyak  30  liter  air.  Di  dalam tangki tersebut terdapat sebuah pompa aquarium mini  yang  berdaya  15  watt.  Di  antara  tangki nutrisi  dan  talang  pertumbuhan  tanaman hidroponik akan di desain sistem otomasi pH dan tabung  modifikasi  yang  digunakan  sebagai wadah  cairan  pH  up  dan  pH  down.    Talang tersebut  diposisikan  pada  arah  vertikal  dan dilubangi  sebanyak  3  buah  lubang  berdiameter 25  mm.  Talang  ini  memiliki  panjang  60  cm dengan tinggi 50 cm. Jarak antar talang sebesar 10 cm dengan kemiringan  talang  sebesar 4 cm. Hal  ini  bertujuan  agar  arus  air  dapat  mengalir dengan lancar dengan kecepatan 1-2 liter / menit, sehingga tanaman tidak kekurangan nutrisi.
Gambar  2.  Perancangan  modul  hidroponik Nutrient Film Technique (NFT)

## 3.2. Perancangan Sistem Elektronik Kontrol pH Nutrisi Hidroponik
Secara lengkap diagram blok sistem kontrol pH  pada  hidroponik  NFT  ditampilkan  pada Gambar  3.  Perangkat  keras  yang  digunakan antara  lain  sensor  analog  pH  SKU:SEN0161 untuk  mengukur  nilai  pH  dalam  nutrisi, Liquid Crystal  Displa y  16x2  yang  berfungsi  untuk memonitor nilai pH terukur, Arduino Mega2650, rangkaian  penggerak  ( driver )  solenoid  dan  dua buah  AC solenoid  valve yang  berfungsi  untuk mengatur aliran cairan pH up dan pH down.
ARDUINO MEGA2560 Driver Solenoid Solenoid pH Up Solenoid pH Down LCD Sensor pH A0 D2-D6 D7 D8
Gambar  3.  Diagram  Blok  Sistem  Kontrol  pH pada Hidroponik NFT

## 3.3. Driver AC Solenoid  Valve
Untuk  mengatur  aliran  cairan  pH up dan down digunakan solenoid  valve yang  akan terhubung  dengan  tabung  pH up dan down . Untuk pengaturan dari on/off tersebut digunakan optocoupler  MOC3021.  Sementara  itu  untuk mengendalikan tegangan digunakan triac BT136 sebagai switching .  Rangkaian  dari  pengaturan on/off dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar  4.  Rangkaian  Pengaturan On/Off Solenoid Valve
3.4. Perancangan Sistem Fuzzy Logic Controller (FLC)
Perancangan  FLC  dimulai  dari  merancang fungsi keanggotaan ( membership function ) dari masukan  dan  keluaran,  kemudian  dirancang basis aturan ( Rule Base ) dan fungsi defuzzifikasi.  Sistem  yang  dirancang  dalam penelitian  ini  mengacu  pada  Gambar  5.  Hasil rancangan  sistem  diimplementasikan  dalam bentuk bahasa pemrograman ke mikrokontroler ATMega2650 menggunakan program Arduino.
Kontrol Logika Fuzzy (FLC) Aktuator (Solenoid Valve) Sensor pH Aturan Fuzzy pH target pH hasil pH terukur de
Gambar  5.  Blok  Diagram Fuzzy  Logic Controller
Prinsip  kerjanya  adalah  nilai input terdiri dari 2 yaitu error dan delta error dari pembacaan sensor pH yang akan dibandingkan dengan nilai set  point sebesar  5,5.  Kemudian  nilai  tersebut akan diolah oleh FLC.
Fungsi  keanggotaan dari input dan output mengikuti Gambar 6, dimana setiap input dibagi menjadi  5 membership  function yaitu  Negatif Besar (NB), Negatif Kecil (NK), Zero (Z) atau Netral (N), Positif Kecil (PK) dan Positif Besar (PB).  Nilai  tersebut  terbagi  menjadi  3  rentang nilai yaitu negatif, nol dan positif. Hal ini didapat
dari  pengurangan set  point terhadap  nilai  pH yang ditentukan oleh peneliti.
Untuk rule  base yang  diterapkan  pada sistem  ini  mengikuti  Tabel  1.  Perancangan fungsi  keanggotaan ouput terdiri  dari  durasi waktu  yang  berupa  keluaran singleton yaitu Diam (0), Sedang (250), dan Lama (500). Satuan dari  keluaran singleton tersebut  dikonversikan ke dalam detik. Eksekusi masing-masing aturan diproses  menggunakan  fungsi  implikasi  MIN yang akan mengambil nilai paling minimal dari kedua masukan.
0 -1 -3.5 1 2.5 NK N PK PB NB (a) Membership Function of Error -2 2 -3 0 -0.5 0.5 NK N PK PB NB (b) Membership Function of Delta Error 1 1 dE dE  0 250 500 Diam Sedang Lama (c) Membership Function of Output 1 T T  -1 -2 -1.5 1 E E 
Gambar  6.  Fungsi  Keanggotaan Input dan Output (a)  Error,  (b)  Delta  Error,
(c) Output
Tabel 1. Tabel Rule Base
E ∆𝐸 Valve pH Down ON Off Valve pH Up ON NB NK N PK PB NB Lama Sedang Diam Sedang Lama NK Lama Sedang Diam Sedang Lama Z Lama Sedang Diam Sedang Lama PK Lama Sedang Diam Sedang Lama PB Lama Sedang Diam Sedang Lama
3.5. Metode Pengujian
Untuk pengujian  akan diamati dan dibandingkan  hasil  respon  sistem  kendali  FLC dengan  menggunakan  25  aturan  yang  sesuai dengan rancangan Tabel 1  dan 15 aturan yang sesuai dengan Tabel 2. Semua 15 aturan tersebut diperoleh  dengan  menghilangkan  aturan-aturan yang  terdapat  pada  kolom  dE  Negatif  Besar (NB)  yang  bernilai  -2  dam  Positif  Besar  (PB) yang  bernilai  1.  Nilai-nilai  tersebut  memiliki kemungkinan  yang  berpengaruh  kecil  terhadap plan.
Tabel  2.  Rancangan  15  Aturan Fuzzy  Logic Controller
E ∆𝐸 Valve pH Down ON Off Valve pH Up ON NB NK N PK PB NB Lama Sedang Diam Sedang Lama NK Lama Sedang Diam Sedang Lama Z Lama Sedang Diam Sedang Lama PK Lama Sedang Diam Sedang Lama PB Lama Sedang Diam Sedang Lama

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan perancangan sistem yang gambarkan  sebelumnya  pada  Gambar  3,  maka dilakukan  pengujian  serta  analisis  terhadap sistem  yang  telah  dirancang.  Hal  ini  bertujuan untuk  membuktikan  apakah  sistem  yang diimplementasikan dapat mempertahankan nilai pH  nutrisi  sebesar  5,5,  kemudian  diamati  juga respon  FLC  terhadap  waktu.  Perkembangan tanaman  selada  pada  sistem  NFT  juga  diamati pada pembahasan ini.

## 4.1. Pengujian Sensor pH
Pengujian  sensor  pH  dilakukan  dengan membandingkan  pembacaan  sensor  pH  dengan nilai pH yang sebenarnya dengan menggunakan alat  ukur  pH  meter.  Cairan  yang  digunakan untuk pengujian terdiri dari berbagai jenis. Tabel 3  merupakan  hasil  perbandingan  pengujian sensor  pH  dengan  pH  meter  standar  terhadap berbagai  jenis  cairan.  Hasil  perbandingan menunjukkan  ada  selisih  rata-rata  sebesar 6.58%.
Tabel 3. Pengujian Sensor pH Jenis Cairan pH Meter Sensor pH Error (%) pH Buffer 6.86 7 6,853 2,10 pH Buffer 4.00 4 3,673 8,18 Cuka 2.5 1,913 23,48 Air Kran 5.5 5,78 5,09 Sabun Cuci Piring 4.5 4,1 8,89 Cairan Detergen 9.7 9,72 0,21 Nutrisi Hidroponik 5.6 5,38 3,93 Air Sabun 7.6 7,54 0,79 Rata-Rata Error (%) 6.58

## 4.2. Pengujian  Sistem  Kendali Fuzzy  Logic Controller
Pada pengujian ini masing-masing nilai pH akan  diatur  dengan  nilai  yang  sama.  Hasil pengujian respon akan dianalisa untuk mengetahui rise  time,  time  settling dan error steady  state yang  dihasilkan  dari  sistem  FLC yang diimplementasikan.
4.2.1. Pengujian Fuzzy Logic Controller untuk Menaikkan pH
Pengujian  ini  ditujukan  untuk  melihat performa  FLC  pada  saat  menaikkan  nilai  pH cairan nutrisi. Nilai awal pH dipilih dari 5,38 dan 3,27  untuk  jumlah  25  aturan,  sedangkan  untuk 15 aturan dipilih yang nilai pH mendekati yaitu 5,23 dan 3,51.
Pada Gambar 7 terlihat bahwa pada waktu 856 milisecond terjadi  penurunan  pembacaan nilai sensor sebesar 4.78. Kemudian pada durasi ke  1381  hingga  1479 milisecond ,  pembacaan nilai pH bersifat stabil yaitu sebesar 5,49. Sistem berhasil  mencapai  nilai  setpoint  pada  durasi waktu  ke  1484 milisecond ,  namun  mengalami penurunan kembali menjadi 5,49. Pada durasi ke 1483 milisecond hingga 1503 milisecond , respon sistem mengalami overshoot sebesar 1 % - 3 %. Respon kembali stabil berada di pembacaan pH sebesar 5,49 – 5,5 yaitu pada durasi waktu 1504 hingga 2000 milisecond .
Pada  percobaan  dengan  15  aturan  sesuai Gambar  8  menunjukkan  bahwa  pada  durasi  ke 1560  hingga  1577 milisecond terjadi overshoot sebesar  4%  -  4,8  %,  dan  kembali  pada  kondisi steady  state pada  nilai  pH  sebesar  5,49  hingga setpoint pada durasi ke 1577 milisecond sampai 1942 milisecond .  Sedangkan  pada  durasi  ke 1800 milisecond sampai  2000 milisecond ,
respon  sistem  kembali  mengalami steady  state dengan pembacaan nilai pH sebesar 5,49 – 5,51.
Gambar  7.  Grafik  Respon  Perubahan  pH  5,38 dengan 25 aturan
Gambar  8.  Grafik  Respon  Perubahan  pH  5,23 dengan 15 aturan
Pengujian  selanjutnya  yaitu  mengamati perubahan  nilai pH  yang  memiliki  selisih  lebih besar  dari  setpoint.  Nilai  pH  yang  digunakan sebagai  pengujian  merupakan  nilai  pH  yang memiliki  kategori error Positif  Besar.  Sesuai Gambar  9,  nilai  pH  sebesar  3,27  dan  3,51 merupakan  kondisi  pH  yang  sangat  asam  dan masuk  kedalam  kategori error Positif  Besar. Respon mengalami  kondisi steady  state pada nilai  5,49  ketika  berada  pada  durasi  ke  5530 milisecond .  Ketika  berada  di  waktu  ke  5960 milisecond ,  respon  berhasil  mencapai setpoint selama  beberapa millisecond namun  kemudian kembali ke posisi steady state , hingga akhirnya mengalami overshoo t sebesar 1 %  pada waktu ke 6200 milisecond . Selain itu respon mengalami steady state secara terus-menerus hingga kondisi sistem dalam keadaan off .
Sesuai Gambar 10, ketika berada di waktu
ke  3000 milisecond ,  respon  mengalami  kondisi steady  state pada  nilai  pH  5,48  hingga  5,49. Kemudian  berhasil  mencapai setpoint pada durasi  waktu  ke  3129 milisecond ,  dan  kembali turun  pada  nilai  5,49  hingga  beberapa  kali mengalami overshoot sebesar  1  %  pada  waktu 3130 milisecond .
Gambar  9.  Respon  Perubahan  pH  3,27  dengan 25 aturan
Gambar 10. Respon Perubahan pH 3,51 dengan 15 aturan
Tabel  5  merupakan  ringkasan  dari  hasil pengujian  yang  telah  dijelaskan  diatas.  Dengan 25  aturan,  nilai rise  time pada  kategori error Positif Kecil lebih cepat responnya dibandingkan  dengan  nilai rise  time pada kategori error Positif Besar. Hal ini disebabkan karena nilai error Positif Kecil lebih mendekati nilai error kategori Netral, atau dengan kata lain nilai pH mendekati setpoint sehingga FLC tidak memerlukan proses yang lama untuk mengambil keputusan.  Hal  ini  juga  berlaku  pada  sistem dengan 15 aturan, hanya saja respon waktu yang diperlukan  sistem  dengan  15  aturan  untuk mencapai rise  time lebih  cepat  durasinya  yaitu
setengah  dari  durasi  pencapaian  sistem  dengan 25 aturan. Meskipun demikian, FLC dengan 15 aturan  memiliki  kekurangan  yaitu maximum overshoot yang terjadi lebih besar dibandingkan dengan maximum  overshoot sistem  dengan  25 aturan.
Tabel  5.  Rangkuman  Hasil  Pengujian  FLC

## Untuk Menaikkan pH
Respon Sistem FLC 25 Aturan FLC 15 Aturan pH pH 5,38 3,27 5,23 3,51 Rise Time 886 ms 1200 ms 424 ms 500 ms Steady State 1381 ms 5350 ms 1577 ms 3000 ms Max Overshoot 3 % 1 % 4,8 % 1 %

## 4.2.2. Pengujian Fuzzy Logic Controller untuk Menurunkan  pH
Dari  hasil  pengamatan,  terlihat  bahwa untuk menurunkan pH dengan 15 aturan, respon yang terjadi tidak stabil dan juga memiliki error steady  state. Hal  ini  terlihat  pada  saat  sistem menurunkan pH 7 ke setpoint . Dari Gambar 11, terlihat  bahwa  sistem  mengalami  penurunan yang signifikan pada waktu ke 2237 milisecond dengan  nilai  sebesar  6,45.  Sistem  juga mengalami  respon steady  state pada  waktu  ke 3000 milisecond , namun  mengalami penurunan yang drastis dengan error steady state sebesar 5 %  -  25  %  dari  durasi    3400 milisecond hingga 5900 milisecond .
Gambar 11. Grafik Respon Penurunan pH 7 dengan 25 aturan
Sedangkan  pada  Gambar  12  terlihat bahwa respon mengalami penurunan yang stabil
dari  waktu  200 milisecond hingga  800 milisecond .  Namun  memberikan  respon  naik turun dalam durasi waktu yang lama yaitu pada waktu  ke  2000 milisecond hingga  8000 milisecond. Selanjutnya  kembali  stabil  pada waktu  ke  8400 milisecond hingga  15200 milisecond dan kembali berosilasi hingga waktu ke 18400 milisecond .
Gambar  12.  Grafik  Respon  Penurunan  pH  7 dengan 15 Aturan
Gambar 13. Grafik Respon Penurunan pH 5.85 dengan 25 Aturan
Gambar 14. Grafik Respon Penurunan pH 5,85 dengan 15 Aturan
Pada percobaan selanjutnya, sesuai dengan  Gambar  13  dan  Gambar  14  terlihat bahwa terlihat bahwa penurunan pH dengan 25 aturan  memiliki time  settling yang  lebih  cepat yaitu  6500 milisecond dibandingkan  dengan yang  menggunakan  15  aturan  yang  mencapai steady state pada waktu 8700 milisecond.
Keseluruhan  hasil  pengamatan  respon sistem  pada  Gambar  11  –  Gambar  14.  dapat dirangkum  pada  Tabel  6.  Dari  keseluruhan pengamatan yang dilakukan untuk menurunkan dan  menaikkan  pH,  didapat  bahwa  sistem bekerja  lebih  baik  ketika  menggunakan  25 aturan FLC. Hal ini dibuktikan karena maximum overshoot yang  dihasilkan  lebih  kecil  daripada menggunakan  15  aturan.  Hal  ini  disebabkan seluruh kategori membership function memiliki aturan  yang  jelas  untuk  mengambil  keputusan. Sementara  ketika  menggunakan  15  aturan,  ada beberapa  kategori input yang  tidak  memiliki aturan sehingga menyebabkan sistem tidak dapat mengambil  keputusan  hingga  berdampak  pada hasil respon yang berosilasi dan tidak stabil. Dari Tabel 6, terlihat bahwa nilai rise time dan maximum  overshoot berbanding  terbalik yaitu  semakin  cepat  nilai rise  time maka  akan semakin besar nilai overshoot . Namun semakin lama  nilai rise  time maka  akan  semakin  kecil nilai overshoot. Hal  ini  dipengaruhi  oleh  tidak adanya  aturan  yang  mengatur  jika  nilai error dalam  Positif  Besar  dan  Delta error dalam kategori Negatif Besar, sehingga respon menjadi tidak stabil.
Tabel 6. Hasil Pengujian Fuzzy Logic Controller Untuk Menurunkan pH
Respon Sistem FLC 25 Aturan FLC 15 Aturan pH pH 5,85 7 5,84 7 Rise Time 2000 ms 2237 ms 5400 ms 200 ms Time Settling 6500 ms 3000 ms 8700 ms Osilasi Max Overshoot 4 % 25 % 8 % 100%

## 4.3. Hasil Pengamatan Respon Pertumbuhan Selada
Pada bagian ini dilihat respon pertumbuhan 6 buah selada selama 20 – 60 hari. Adapun hasil pengamatannya  ditampilkan  pada  Gambar  15
dan  Gambar  16.  Pada  usia  20  –  49  hari, hidroponik  NFT  aktif  dengan  mengabaikan sistem  kendali  pH.  Kemudian  pada  usia  46-50 hari, hidroponik NFT aktif dengan menggunakan  sistem  kendali  pH.  Modul Hidroponik  NFT  tersebut  diletakkan  secara outdoor namun diberi atap dengan suhu 30 – 33 derajat Celcius.
Gambar 15. Pertumbuhan 6 buah Selada dengan pH yang Tidak Stabil
Gambar 16. Pertumbuhan 6 buah Selada dengan pH yang Stabil
Secara  detail  perkembangan  selada  tanpa sistem kontrol fuzzy dan dengan sistem kontrol fuzzy  dapat  dilihat  pada  Tabel  7  dan  Tabel  8. Dari hasil pengamatan didapat bahwa perbedaan pH berpengaruh terhadap tinggi tanaman bersifat stabil,  artinya  walaupun  pH  berubah-ubah tanaman tetap mengalami pertumbuhan. Namun, perbedaan pH lebih berdampak pada pertumbuhan  jumlah  daun  dan  kondisi  daun
selada.  Beberapa  daun  selada  mengalami kerontokan dan menguning ketika pH berubah- ubah sehingga daun tersebut harus dipotong agar tidak menular ke daun yang lain.
Dari data tersebut, didapat tinggi maksimal dari Selada yaitu sebesar 20 cm dengan jumlah daun yang tumbuh maksimal pada umur 54 hari sebanyak 7 helai daun.
mampu mempertahankan pH sebesar 5,5 dengan hasil pertumbuhan selada setinggi 20 cm dan banyak daun 7 helai selama 54 hari.
2.  Hasil  respon  terbaik  dari  implementasi Fuzzy  Logic  Controller terdapat  pada sistem  yang  memiliki  25  aturan  dengan
Tabel 7. Respon Pertumbuhan Selada Tanpa Sistem Kontrol pH
Tabel 8. Respon Pertumbuhan Selada dengan Sistem Kontrol pH

## 5. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  dirangkum dari hasil dan analisa data yang telah dilakukan antara lain :
1. Penelitian ini berhasil merealisasikan rancangan sistem kontrol pH nutrisi hidroponik  secara  otomatis  menggunakan  2 buah aktuator berupa AC solenoid valve dan input berupa sensor analog pH SKU:SEN0161.  Selain  itu  pula,  metode Fuzzy Logic Controlle r yang diimplementasikan  pada  rancangan  tersebut
rise time 1200 milisecond dan time settling pada  waktu  ke  5530 milisecond untuk menaikkan pH. Sedangkan untuk menurunkan  pH, rise  time diperoleh  pada waktu  2000 milisecond dan time  settling pada waktu 3000 milisecond .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Chadirin, Yudi. Pelatihan Aplikasi Teknologi Hidroponik Untuk Pengembangan  Agribisnis  Perkotaan.
Pusat  Pengkajian  Dan  Penerapan  Ilmu
No Tanggal/jam
Umur Selada pH Jumlah Daun(helai) Tinggi Selada (cm)
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S1 S2 S3 S4 S5 S6 1 20 Jan 10.30 20 Hari 6,2 4 4 4 4 4 4 4,5 6 5 4,5 4 1,5 2 21 Jan 07.15 21 Hari 6,4 5 5 5 4 5 4 6 6,5 5,5 5 6 4,5 3 23 Jan 11.42 23 Hari 6,1 5 5 5 5 5 5 7 8 7 6 8 5 4 25 Jan 05.30 24 Hari 5,9 6 6 6 5 5 5 8 8,5 7,5 7,5 8,5 7 5 26 Jan 11.45 25 Hari 5,9 6 6 6 5 5 5 10 9,5 9,5 8,5 9 9 6 27 Jan 10.55 26 Hari 5,8 6 6 6 6 5 6 10,5 10 9,5 9 9,5 10 7 9 Feb 05.30 40 Hari 5,6 5 5 6 6 5 6 11 10 10 9,5 10 10 8 10 Feb 10.00 41 Hari 5,5 5 5 7 6 5 6 12 12 11 10 11 11 9 11 Feb 11.45 42 Hari 5,6 5 4 6 6 6 5 13 13 12,5 11,5 12 12 10 12 Feb 08.00 43 Hari 5,7 5 4 6 6 5 6 13 13 12,5 12 12,5 12
No Tanggal/jam Umur Selada pH Jumlah Daun (helai) Tinggi Selada (cm)
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S1 S2 S3 S4 S5 S6 1 18 Feb 08.00 49 Hari 5,5 6 4 5 6 6 5 18 18 18 17 18 17 2 19 Feb 08.00 50 Hari 5,5 6 4 5 7 6 5 18 18,5 18 17,5 18 17,5 3 20 Feb 08.00 51 Hari 5,5 6 4 5 7 6 5 19 19 18,5 18 18,5 18,5 4 21 Feb 08.00 52 Hari 5,5 6 5 5 7 6 5 20 20 19 19 19 19,5 5 22 Feb 08.00 53 Hari 5,5 6 5 5 7 6 5 20 20 19 19 19 19,5 6 23 Feb 08.00 54 Hari 5,5 6 5 5 7 6 5 20 20 19,5 19,5 20 20
Teknik Untuk Pertanian Tropika
(CREATA)  Lembaga  Penelitian-  Institut Pertanian Bogor. Bogor (2001).
[2] Indrawati,  Ratna;    Didik  Indradewa;  Sri Nuryani  Hidayah  Utami.  “Pengaruh Komposisi  Media  dan  Kadar  Nutrisi Hidroponik  terhadap  Pertumbuhan  dan Hasil  Tomat  (Lycopersicon  esculentum Mill.)”,  Vegetalika,  Vol.  1  No.3, Universitas Gajah Mada, 2012.
[3] http://hidroponiq.com/2015/05/ph-swing- dampak-dan-penyebabnya/ , Diakses
tanggal 12 Nopember 2015. [4] Suhardiyanto, Herry. “Teknologi Hidroponik  untuk  Budidaya  Tanaman”. http://repository.ipb.ac.id/bitstream/handl e/123456789/13459/4_teknologi_hidropo nik_utk_budidya_tanaman_hery- suhar.pdf ,. Diakses tanggal 11 Nopember
2015.
[5] Kustanti, Ika; Muslim M. A.; Yudaningtiyas, Erni. “Pengendalian Kadar  Keasaman  (pH)  Pada  Sistem Hidroponik Stroberi Menggunakan Kontroler  PID  Berbasis  Arduino  Uno”, Jurnal  Mahasiswa  TEUB  Vol  1,  No  1, 2014.
[6] Utama,  Hadian  Satri;  Sani  M.Isa,  Arie
Indra Gunawan. “Perancangan  dan Implementasi Sistem Otomatisasi Pemeliharaan  Tanaman  Hidroponik”, Jurnal Teknik Elektro TESLA Vol.8 No.
1, 1-4, Maret 2006.
[7] Suprijadi;  N.Nuraini;  M.  Yusuf.  “Sistem Kontrol  Nutrisi  Hidroponik  dengan menggunakan  Logika  Fuzzy”,  JOKI, vol.1, no.1, pp. 49 – 56, 2009.
[8] Hariyadi, Agung Dian. Cordova, Hendra. “Perancangan  Kontrol  pH  Hidroponik Sistem  NTF  Berbasis  Fuzzy  Logic”.
Prosiding Seminar Nasional Teknik Fisika (SNFT  10),  Surabaya.  ISSN  2087-3433, 2010.
[9] Ibrahim, Muhammad Naufal Rauf;
Mohamad  Solahudin,  Slamet  Widodo; “Control System for Nutrient Solution of Nutrient  Film  Technique  Using  Fuzzy
Logic”, TELKOMNIKA, Vol. 13, No. 4,
pp. 1281~1288, Desember 2015. [10] Erawati, Tina. “Pengaruh Sistem
Pemberian Air Mengalir Metode NFT dan DFT  Terhadap  Pertumbuhan  Tanaman Sawi  Brassica  Juncca  dan  Efisiensi Penggunaan  Air  dengan  Menggunakan Larutan Nutrisi Setelah Panen ke-2.”, FTP Universitas Brawijaya, Malang. 2004.
[11] Morgan,  Lynette.  “Hydroponic  Lectuce Production”.  Casper  Publications  Pty, Ltd.Narrabeen, Australia. 1999.
[12] Yulianto,  Andik;  Hadi  Puspo  Handoyo. “Penerapan Behavior-Based  Control dan Fuzzy  Logic  Controller pada  Sistem Navigasi Robot Soccer”. CENTRE,  Civil and  Electrical  Engineering Journal,Vol.7 No.1, pp.16-23, 2012.
[13] Pambudi,  Wahyu  Setyo;  “Rancang Bangun  3  Wheels  Omni-Directional Mobile  Robot  Menggunakan  Sensor Position  Sensitive  Device  (PSD)  Serta Sensor  Vision  Dengan  Metode  Kendali Fuzzy  Logic  Controller (FLC)  Untuk Menghindari Halangan”,  Proceeding Seminar  Seminar    Nasional  Teknologi Informasi  &  Komunikasi  Terapan  2011 (Semantik    2011),  UDINUS,  16  April 2011.
[14] Pamuji, Feby Agung; Soedibyo. “Desain Kontrol  Multi  –Input  DC–DC  Converter Sistem  Hibrid  Turbin  Angin  Dan  Sel
Surya Menggunakan Kontrol Fuzzy Logic Untuk Tegangan Rendah”, Jurnal
Nasional  Teknik  Elektro  (JNTE)  Vol.4 No.2, pp. 220-226, September 2015.
[15] Cahayahati; Syafii; Ija Darmana; Zulwisli. “Pengembangan Sistem Proteksi Digital Arus Lebih Berbasis Logika Fuzzy
Sebagai  Pengaman  PLTMH”,  Jurnal Nasional  Teknik  Elektro  (JNTE)  Vol.2
No.2, pp. 1-7, September 2013.
[16] Naeeni,  A.F.  “Advanced  Multi-Agent Fuzzy  Reinforcement  Learning”  Master Thesis Computer Engineering, Computer
Science  Department,  Dalarna  University, Sweden. 2004.
[17] Lee,  Chuen  Chien,  “ Fuzzy  Logic  in Control Systems: Fuzzy Logic Controller
– Part 1”, IEEE Transactions on Systems,
Man, Cybernatics, Vol.20, No.2, March/April, 1990.
[18] Lee,  Chuen  Chien,  “ Fuzzy  Logic  in Control Systems: Fuzzy Logic Controller – Part 2”, IEEE Transactions on Systems,
Man, Cybernatics, Vol.20, No.2, March/April, 1990.

## Biodata Penulis
Dian  Pancawati, lahir  di  Pontianak- Kalimantan  Barat.  Penulis  melanjutkan pendidikan  Strata  1  di  Teknik  Elektro Universitas Internasional Batam pada tahun 2012.  Penulis  merupakan  salah  satu mahasiswa  penerima  Beasiswa  Unggulan Biro  Perencanaan  dan  Kerjasama  Luar
Negeri Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia (BPKL Kemdikbud) periode  2012-2016.  Penulis  pernah  meraih pendanaan  Program  Kreativitas  Mahasiswa bidang Karsa Cipta (PKM-KC) DIKTI untuk 2 buah proposal pada tahun 2012.
Andik Yulianto , lahir di Bojonegoro 1981. Telah  menyelesaikan  pendidikan  S1  di Teknik  Elektro  Institut  Teknologi  Nasional
Malang tahun 2005, kemudian
menyelesaikan  pendidikan  S2  di  jurusan Teknik  Pengaturan  di  Institut  Teknologi Sepuluh  Nopember  Surabaya  tahun  2012. Saat  ini  aktif  mengajar  dan  meneliti  di Program  Studi  Teknik  Elektro,  Fakultas Teknologi Industri Universitas Internasional Batam. Bidang peminatannya adalah Teknik Kontrol dan Sistem Cerdas. Bisa dihubungi di andik@uib.ac.id .