Abstrak—Saat  ini  Infeksi  Coronavirus  disease ( COVID- 19) terus  bertambah  maka  sebab  itu  dibutuhkan  perancangan peralatan yang dapat mencegah COVID-19 tersebut yaitu alat sterilisasi  peralatan  kesehatan.  Sistem  sterilisator  yang  ada  di pasaran  saat  ini  belum  memiliki  kontrol  aliran  dan  tekanan ozon  sehingga  menyebabkan  produksi  ozon  tidak  terkendali dikarenan aliran dan tekanan ozon yang akan masuk berlebih dan tidak sesuai dengan standarisasi kadar ozon pada peralatan kesehatan. Untuk memenuhi kebutuhan alat sterilisasi tersebut PT.  Parametrik  Solusi  Integrasi  membuat  alat  sterilisasi peralatan  kesehatan  menggunakan  gas  ozon  (O3)  dengan metode pembangkit Dielectric Barrier Discharge (DBD) dengan penambahan  kontrol  aliran  dan  tekanan  ozon  menggunakan metode logika fuzzy. Target yang ingin dicapai dari pengerjaan proyek  akhir  ini  adalah  sistem  sterilisasi  yang  otomatis  dan dapat  diatur  laju  aliran,  tekanan,  dan  kadar  ppm  yang dihasilkan sesuai standar sistem sterilisasi peralatan kesehatan. Aktuator  yang digunakan  berupa  motor  servo  dikopel  dengan valve  untuk  mengatur  jumlah  aliran  ozon,  tekanan  ozon  dan kadar ozon yang masuk dalam box sterilisator dengan metode fuzzy  sebagai  pengendalinya.  Sistem  sterilisasi  menggunakan logika fuzzy membuat respon sistem sesuai dengan standar yang ditentukan dan mendekati set point yang diberikan dengan nilai kadar  ozon  3  ppm,  laju  aliran 5  Lpm  dan  tekanan  120  kPa dengan rata-rata eror laju aliran ozon sebesar 8 % dan tekanan ozon sebesar 2%.
Kata  Kunci—Generator  Ozon,  Logika  Fuzzy,  Kontrol  Aliran, Sterilisasi, Tekanan.

## I. PENDAHULUAN
ASUS  infeksi Coronavirus  disease (COVID-19) di Indonesia  terus  bertambah  dan  belum  menunjukkan tanda-tanda  akan melambat dalam  waktu dekat.
Berdasarkan   fakta   tersebut,    perlu    dirancan dan dikembangkan  peralatan  yang  dapat  mencegah  penularan (COVID-19).  Alat  sterilisasi  peralatan  kesehatan  saat  ini menjadi  kebutuhan  yang  penting  sehingga  bisa  diterapkan di berbagai  Rumah  sakit,  sehingga  bakteri  dan  virus  yang ada pada  peralatan  dapat  disterilkan  dan  dapat  mencegah penyebaran virus COVID-19 jika peralatan dapat disterilisasi  dengan  baik.  Sterilisasi  menggunakan  ozon dinilai  aman daripada  menggunakan  cairan  disinfektan. Ozon  dapat ditimbulkan  oleh  fenomena  petir  di  alam  dan dapat dihasilkan dari lucutan korona  dari  medan  listrik  yang kuat  atau  dapat diperoleh  dari  radiasi  UV.  Namun  ozon yang  diperoleh  dari radiasi  UV jumlahnya sedikit dan  tidak efektif dilakukan. Ozon merupakan oksidator yang kuat yang dapat berfungsi sebagai  alat  sterilisasi  dan  merupakan  alat yang  ramah  lingkungan.  Ozon  telah  terbukti  membunuh virus  dalam  konsentrasi  tertentu  sehingga  pemanfaatan teknologi  ozon  pada  berbagai  sektor  telah  menunjukkan
kegunaan  dan  keungulan  dari  pemanfaatan  ozon.  Plasma Dielectric  Barrier  Discharge (DBD)  sebagai  gas  yang terionisasi  dalam  lucutan  listrik,  jadi  plasma  dapat  juga didefinisikan sebagai percampuran kuasi-netral dari elektron, radikal,  ion positif  dan  negatif.  Percampuran  antara  ion-ion yang  bermuatan  positif  dengan  elektron-elektron  yang bermuatan  negatif  memiliki  sifat-sifat  yang  sangat  berbeda dengan gas pada umumnya dan materi pada fase  ini disebut fase plasma  [1].
Generator ozon yang dibuat saat ini masih menggunakan pengoperasian  manual  sehingga  kurang  efektif,  dan dibutuhkan kendali otomatis dalam pengaplikasiannya. Saat ini terdapat banyak kontrol otomatisasi dengan Mikrokontroler. Kontrol aliran dan tekanan pada ozon dapat dilakukan  untuk  membuat  keluaran  ozon  lebih  efisien  dan nilai kadar ppm ozon yang sesuai dengan standar  sebesar 3 ppm.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  penelitian  mengenai kontrol  aliran  dan  tekanan  pada  ozon  menggunakan mikrokontroler.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  penerapan  metode  kontrol aliran dan tekanan ozon pada box  sterilisator menggunakan logika  fuzzy.  Kontroler  yang  secara  luas  digunakan  di industri  proses  adalah  kontroler  fuzzy  yang  memiliki struktur  sederhana,  mudah  diaplikasikan,  dan  mudah digunakan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Generator Ozon
Generator  ozon  adalah  alat  pembangkit  plasma  dan penghasil  ozon.  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi berbasis  tegangan  tinggi  (high  voltage),  ozone  dapat diproduksi  pada  tekanan  udara  atmosfer  melalui  proses lucutan elektron (electron discharge) menggunakan instrumentasi  generator  ozon.  Ozon  dengan  gas  masukan yang  berasal  dari  udara  atau  oksigen  dapat  dihasilkan  oleh voltage  electrical  discharge  dengan  frekuensi  arus  bolak- balik  yang  rendah  atau  tinggi  serta  dengan  energi  radiasi yangtinggi [2].

## B. Kontroler Logika Fuzzy
Kata  Fuzzy  secara  leksikal  mengandung  arti  tidak  jelas, samar  atau  kabur.  Konsep  himpunan  fuzzy  sebenarnya dilatarbelakangi  oleh  cara  berpikir  manusia  dalam menganalisa  fenomena-fenomena  di  alam  nyata  yang  serba tidak  tepat  (samar).  Logika  manusia  memandang  suatu fenomena  tidak  hanya  terdiri  dari  dua  nilai,  satu  atau  nol, maupun benar atau salah, tetapi merupakan suatu logika multi nilai  yang  berangsur-angsur  dari  nol  hingga  satu  (gradual).

## Implementasi Sistem Kontrol Aliran dan Tekanan Ozon Menggunakan Logika Fuzzy pada Box Sterilisator
Anita Aprillia, Dwiky Fajri Syahbana, Imam Arifin, dan Ahmad Hafizh Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: dwiky.syahbana@gmail.com
K
Kata  fuzzy  dalam  teori system  pengaturan  selalu dihubungkan  dengan  kata  logika,  sehingga  diperoleh  kata logika fuzzy  yang berarti  suatu  logika  yang  samar.  Dengan kata  lain,  dalam  menentukan  fenomena-fenomena  di  alam yang mengandung sifat tidak tepat atau samar kita tentukan aturan  yang  samar  juga.  Konsep  teori  himpunan  fuzzy didasarkan  pada  pengelompokan  elemen-elemen  ke  dalam kelas-kelas    yang     mempunyai     atas     yang     tidak jelas. Kelompok-kelompok  itulah  yang  disebut  himpunan  fuzzy [3].  Logika  Fuzzy  merupakan  hasil  pengembangan  dari logika  Boolean,  dimana  pada  logika  Boolean  ini  hanya terdapat dua nilai logika yaitu benar  atau salah (0 dan 1). Dua nilai  logika  ini  sebenarnya  sudah  sangat  efektif  untuk mengatasi  permasalahan  yang  karakteristiknya  memiliki gambaran  yang  jelas  dan  dapat  direpresentasikan  dalam bentuk  kuantitatif.  Namun,  tidak  semua  permasalahan bersifat  demikian,  ada  juga  permasalahan  yang  jenisnya lebih  kompleks  dan  kebanyakan  ditangani  oleh  manusia daripada  mesin  otomatis.  Konsep  logika  benar  dan  salah belum  cukup  untuk  menangani  permasalahan  ini,  sehingga diperlukan perluasan seperti hampir benar  atau  sedikit benar. Perbedaan  mendasar  antara  logika  fuzzy  dengan  logika bolean  terletak  pada  harga  kebenaran.  Pada  logika  fuzzy harga  kebenaran  diberikan  dalam  terminologi linguistik dengan menyertakan predikat kekaburan (fuzzyness). Harga kebenaran dan derajat kekaburan pada terminologi linguistik dapat dinyatakan dengan tolok ukur,  misalnya agak,  cukup, sangat dan sebagainya [4].

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Sistem Keseluruhan Sterilisasi
Diagram  alir  pada  gambar  1  menjelaskan Piping  and Instrumentation Diagram (P&ID) sistem sterilisa tor secara keseluruhan yaitu dengan menggunakan generator Ozon dan sinar  Ultraviolet  (UV).  Gas  ozon  merupakan  gas  dengan oksidasi  yang  sangat  kuat  untuk  proses  membunuh  bakteri dalam  sterilisasi  karena  atom  atau  radikal  oksigen  bebas sangat  reaktif  dan  akan  mengoksidasi  hampir  semua  hal (termasuk  virus,  bakteri,  senyawa  organik  dan  anorganik). Sedangkan sterilisasi Ultraviolet (UV) dapat menghancurkan dan  mengubah  DNA  (asam  deoksiribonukleat)  yang merupakan  struktur  mikroorganisme  dengan  iradiasi  sinar ultraviolet,  sehingga  bakteri  dapat  langsung  dibunuh  dan dicegah  perkembangbiakannya.  Pembangkitan  Ozon  pada proyek  akhir  ini  yaitu  menggunakan  listrik  tegangan  tinggi atau  High  Voltage  DC  dengan  metode  Dielectric  Barrier Discharge (DBD)  yang bertujuan untuk mengubah Oksigen menjadi  Ozon  didalam  reactor.  Selanjutnya  keluaran  dari ozon  yang  sudah  mencapai  3  ppm  akan  diatur  aliran  dan tekanannya  untuk  masuk  ke  dalam  box  sterilisasi  sesuai
Gambar 1. Gambar P&ID keseluruhan sistem sterilisator.
Gambar 2. Diagram blok sistem kontrol aliran dan tekanan ozon.
Gambar 3. P&ID susbsitem kontrol aliran dan tekanan ozon.
Gambar 4. Fungsi keanggotaan error kadar ozon.
Gambar 5. Fungsi keanggotaan delta error kadar ozon.
Gambar 6. Fungsi keanggotaan error laju alran ozon.
dengan  set  point  yang  diinginkan.  Selanjutnya  dapat mensterilkan  beberapa  macam  alat  kesehatan  maupun  yang lainnya.  Kemudian  setelah  proses  sterilisasi  selesai  maka akan mengakifkan  ultraviolet  (UV)  supaya  Ozon  dapat terdegradasi sehingga mencapai kadar ppm yang aman  bagi manusia yaitu 0.01 PPM [5].

## B. Perancangan Subsistem Kontrol Aliran dan Tekanan Ozon
Diagram Blok subsistem kontrol aliran dan tekanan ozon menggunakan  konfigurasi  cascade  pada  Gambar  2.  Sistem kontrol  memiliki  tiga  loop  yang  berkesinambungan  yaitu terdapat  dua  inner  loop  dan  satu  outer  loop.  Terdapat kontroler primer, sekunder, dan tersier dimana sinyal kontrol yang  dihasilkan  oleh  kontroler  primer  pada  outer  loop menjadi set point untuk inner loop yaitu aliran dan tekanan. Pada  sistem  ini  ditambahkan  kontroler  yang  dirancang dengan metode  fuzzy  dengan  input  yang  diberikan  berupa eror  dari  kadar  ozon,  aliran,  dan  tekanan  serta  turunan  dari eror  atau  delta  eror  kadar  ozon,  aliran,  tekanan.  Aktuator berupa motor servo dengan plant berupa box sterilisator, dan Measurement  system  yang  digunakan  berupa  sensor  ozon, aliran, dan tekanan.
Piping dan Instrumentation Diagram (P&ID) merupakan skema dari jalur pipa, instrumentasi dan sistem kontrol dari suatu  proses.  Diagram  P&ID  dapat  digunakan  untuk memahami  suatu  proses  dan  bagaimana  instrument  saling terhubung dan untuk jalur pipa di simbolkan dengan sebuah garis, seperti pada Gambar 3. Re aktor merupakan komponen utama yang digunakan sebagai sumber utama penghasil gas ozon.  Masukan  dari  reaktor  berupa  gas  oksigen  yang kemudian  terjadi  pelucutan  tegangan  tinggi  sehingga menghasilkan  gas  ozon.  Setelah  itu  ozon  yang  keluar  dari reaktor  dialirkan  ke  box  sterilisator.  Jumlah  gas  ozon  yang keluar diatur oleh ball valve.
Sensor  ozon  ZE27-O3  berfungsi  mengukur  kadar  ppm dari  ozon  yang  dihasilkan  pada  box  sterilisator  yang mengirimkan data ke kontroler primer OC. Keluaran dari OC menjadi set point dari kontroler FC. Perbedaan sensor MPX 5700  DP  berfungsi  mengukur  aliran  gas  ozon  yang mengirimkan  data  ke  kontroler  sekunder  FC.  Keluaran  FC menjadi setpoint dari kontroler tersier PC. PC juga menerima masukan  dari  tekanan  yang  dikirim  oleh  sensor  tekanan MPX5700 PT. Manipulated value dari PC digunakan untuk mengatur PWM pada motor servo yang sudah dikopel dengan ball valve.
C. Perancangan Kontrol Aliran dan Tekanan Ozon
Menggunakan Logika Fuzzy
1) Perancangan Fungsi Keanggotaan
Pada  kontroler  ini,  digunakan  tiga  buah  fungsi keanggotaan  yang  digunakan  untuk  mendefinisikan  setiap
Gambar 7. Fungsi keanggotaan delta error laju aliran ozon.
Gambar 8. Fungsi keanggotaan error tekanan ozon.
Gambar 9. Fungsi keanggotaan delta error tekanan ozon.
Gambar 10. Grafik kalibrasi sensor tekanan MPX 5700 DP.
Gambar 11. Grafik kalibrasi sensor aliran.
Gambar 12. Grafik pengujian open loop kadar ozon.
masukan  dan  keluarannya.  Jenis  fungsi  keanggotaan  yang digunakan  ada  dua  macam  yaitu  jenis  segitiga  dan  jenis trapesium.  Dalam  satu  variabel,  terdapat  dua  buah  fungsi keanggotaan  jenis  trapesium  dan  tiga  buah  jenis  segitiga dalam  satu  variabel.  Fungsi  trapesium  dipilih  untuk mendefinisikan derajat keanggotaan sama dengan satu pada banyak  nilai  variabelnya,  sedangkan  fungsi  segitiga  dipilih karena memiliki nilai yang terbatas dan derajat keanggotaannya bernilai satu pada satu titik tertentu. Ilustrasi dari fungsi keanggotaan yang digunakan pada variabel error ozon  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Untuk  fungsi keanggotaan yang digunakan pada variabel delta error ozon dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Kemudian  untuk  fungsi keanggotaan  variabel  error  laju  aliran  ozon  terdapat  pada Gambar  6,  sedangkan  fungsi  keanggotaan  fuzzy  variabel delta  error  laju  aliran  ozon  dapat  dilihat  pada  Gambar  7. Untuk fungsi keanggotaan fuzzy variabel error tekanan ozon terdapat  pada  Gambar  8,  sedangkan  fungsi  keanggotaan fuzzy variabel delta error tekanan ozon terlihat pada Gambar 9.
Setelah  pembentukan  fungsi  keanggotaan  pada  masing  – masing variabel, input yang berupa nilai crisp akan diubah ke
dalam fuzzy input yaitu menentukan derajat keanggotaan nilai input pada  sebuah  himpunan fuzzy ,  proses  ini  disebut fuzzfikasi.
2) Perancangan Fungsi Implikasi
Setelah  pembentukan  himpunan fuzzy ,  maka  dilakukan pembentukan aturan fuzzy ( rule set ). Aturan – aturan dibentuk untuk menyatakan relasi antara input dan output. Tiap aturan merupakan suatu implikasi. Operator yang digunakan untuk menghubungkan antara dua input adalah operator AND, dan yang memetakan antara input–output adalah IF–THEN.
Berdasarkan  hasil  dari  fungsi  keanggotaan  diatas,  maka dirancang sebuah basis kaidah fuzzy ( Rule Evaluation Fuzzy ). Bentuk dari rule yang akan dirancang adalah IF (anteseden) AND  (anteseden2)  AND  (anteseden3)  AND  (anteseden4) AND (anteseden5) AND (anteseden6) THEN (konsekuen) . Sehingga dari rule tersebut dapat dibuat aturan fuzzy yang nanti akan digunakan dalam proses inferensi sebagai berikut: 1. Aturan 1: If (e-ozon is negatif) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Negatif3) then (SERVO is Tutup)
2. Aturan 2: If (e-ozon is negatif) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Zero3) then (SERVO is Tutup)
3. Aturan 3: If (e-ozon is negatif) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Positif3) then (SERVO is Tutup)
4. Aturan  4: If  (e-ozon  is  negatif)  and  (e-aliran  is  Zero2) and (e-tekanan is Negatif3) then (SERVO is Tutup)
Gambar 13. Grafik pengujian open loop aliran ozon.
Gambar 14. Grafik pengujian open lopp tekanan ozon.
Gambar 15. Fuzzy logic designer matlab.
Gambar  16.  Grafik  pengujian  kadar  ozon  menggunakan  kontroler fuzzy.
Gambar  17.  Grafik  pengujian  aliran  ozon  menggunakan  kontroler fuzzy.
Gambar  18.  Grafik  pengujian  tekanan  ozon  menggunakan  kontroler fuzzy.
5. Aturan  5: If  (e-ozon  is  negatif)  and  (e-aliran  is  Zero2) and (e-tekanan is Zero3) then (SERVO is Tutup)
6. Aturan  6: If  (e-ozon  is  negatif)  and  (e-aliran  is  Zero2) and (e-tekanan is Positif3) then (SERVO is Tutup)
7. Aturan 7: If (e-ozon is negatif) and (e-aliran  is Positif2) and (e-tekanan is Negatif3) then (SERVO is Tutup)
8. Aturan 8: If (e-ozon is negatif) and (e-aliran  is Positif2) and (e-tekanan is Zero3) then (SERVO is Tutup)
9. Aturan 9: If (e-ozon is negatif) and (e-aliran  is Positif2) and (e-tekanan is Positif3) then (SERVO is Tutup)
10. Aturan 10: If (e-ozon is Zero) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Negatif3) then (SERVO is Tutup)
11. Aturan 11: If (e-ozon is Zero) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Zero3) then (SERVO is Tutup)
12. Aturan 12: If (e-ozon is Zero) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Positif3) then (SERVO is Tutup)
13. Aturan 13: If (e-ozon is Zero) and (e-aliran is Zero2) and (e-tekanan is Negatif3) then (SERVO is Tutup)
14. Aturan 14: If (e-ozon is Zero) and (e-aliran is Zero2) and (e-tekanan is Zero3) then (SERVO is Tutup)
15. Aturan 15: If (e-ozon is Zero) and (e-aliran is Zero2) and (e-tekanan is Positif3) then (SERVO is Tutup)
16. Aturan 16: If (e-ozon is Zero) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Negatif3) then (SERVO is Tutup)
17. Aturan 17: If (e-ozon is Zero) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Zero3) then (SERVO is Tutup)
18. Aturan 18: If (e-ozon is Zero) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Positif3) then (SERVO is Tutup)
19. Aturan 19: If (e-ozon is Positif) and (e-aliran is Negatif2) and (e-tekanan is Negatif3) then (SERVO is Kecil)
20. Aturan  20: If  (e-ozon  is  Positif)  and  (e-aliran  is Negatif2)  and  (e-tekanan  is  Zero3)  then  (SERVO  is Kecil)
21. Aturan  21: If  (e-ozon  is  Positif)  and  (e-aliran  is Negatif2)  and  (e-tekanan  is  Positif3)  then  (SERVO  is Kecil)
22. Aturan 22: If (e-ozon is Positif) and (e-aliran is Zero2) and (e-tekanan is Negatif3) then (SERVO is Kecil)
23. Aturan 23: If (e-ozon is Positif) and (e-aliran is Zero2) and (e-tekanan is Zero3) then (SERVO is Kecil)
24. Aturan 24: If (e-ozon is Positif) and (e-aliran is Zero2) and (e-tekanan is Positif3) then (SERVO is Kecil)
25. Aturan 25: If (e-ozon is Positif) and (e-aliran is Positif2) and (e-tekanan is Negatif3) then (SERVO is Kecil)
26. Aturan 26: If (e-ozon is Positif) and (e-aliran is Positif2) and (e-tekanan is Zero3) then (SERVO is Kecil)
27. Aturan 27: If (e-ozon is Positif) and (e-aliran is Positif2) and (e-tekanan is Positif3) then (SERVO is Kecil)
28. Aturan 28: If (e-Ozon Negatif) and (de-Ozon NB) and (e- Aliran  Negatif)  and  (de-  Aliran  NB)  and  (e-Tekanan Negatif) and (de- Tekanan NB)  Then (Servo Tutup) .
29. Aturan 29: If (e-Ozon Zero) and (de- Ozon Z) and (error Aliran  Zero)  and  (delta  error  Aliran  Z)  and (error Tekanan Zero) and (delta error  Tekanan  Z) then (Servo Tutup) . 30. Aturan 30: If (e-Ozon Positif) and (de- Ozon PB) and (e- Aliran  Positif)  and  (de-  Aliran  PB)  and  (e-Tekanan Positif) and (de- Tekanan PB)  THEN (Servo Buka) . Dari  aturan  yang  telah  didapatkan,  maka  selanjutnya menentukan  predikat  masing  –  masing  aturan  dengan
menggunakan  metode  Implikasi,  yaitu pengambilan keputusan atau konsekuen berdasarkan nilai minimum (MIN) antara  proposisi  anteseden  dengan  menggunakan  rumus berikut:
𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑧  =  𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛𝑥 ◠ 𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛𝑦 =  𝑚𝑖𝑛 ( 𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛𝑥, 𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛𝑦) (1)

## 3) Komposisi Aturan
Komposisi aturan menggunakan fungsi MAX. Komposisi aturan  merupakan  kesimpulan  secara  keseluruhan  dengan mengambil  tingkat  keanggotaan  maksimum  dari  tiap konsekuen aplikasi fungsi implikasi dan menggabungkan dari semua kesimpulan masing – masing aturan. Sehingga didapat daerah solusi fuzzy menggunakan rumus sebagai berikut:
𝜇𝑠𝐹(𝑧)   =  𝜇𝑘𝐹1(𝑧) 𝘜 𝜇𝑘𝐹2(𝑧) 𝘜 𝜇𝑘𝐹3(𝑧) …  𝜇𝑘𝐹16(𝑧) (2)

## 4) Penegasan
Langkah  terakhir  dalam  proses  ini  adalah  defuzzyfikasi atau  disebut  juga  tahap  penegasan,  yaitu  untuk  mengubah himpunan fuzzy menjadi  bilangan real .  Input  dari  proses penegasan ini adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan – aturan fuzzy , sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut.  Defuzzyfikasi  yang  digunakan  dalam menentukan  nilai  kadar  ppm,  aliran  dan  tekanan pada  ozon adalah  dengan  metode centroid .  Berikut  adalah  rumus perhitungan defuzzyfikasi dengan meode centroid:
𝑍 = ∫ 𝜇𝑥(𝑧)𝑧 𝑑𝑧 𝑏 𝑎 ∫ 𝜇𝑥(𝑧) 𝑑𝑧 𝑏 𝑎 (3)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian Rangkaian Sensor MPX 5700 Differential Pressure
Pada  pengujian  sensor  ini  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa  akurat  nilai  dari  pembacaan  tekanan  dari  sensor MPX  5700  Differential  Pressure.  Pengujiannya  dilakukan dengan  cara  membandingkan  nilai  pembacaan  dari  sensor MPX  5700  Differential  Pressure  dengan  alat  ukur  tekanan yaitu  pressure  gauge.  Dari  pengujian  tersebut  akan  terlihat seberapa  akurat  pembacaan  tekanan  dari  sensor  MPX  5700 Differential  Pressure  dengan  cara  melihat  seberapa  besar persentase  errornya.  Hasil  data  pengujian  sensor  tekanan dalam bentuk grafik terdapat pada gambar 10.
Dari  hasil  pengujian  diperoleh  nilai  pembacaan  sensor tekanan MPX  5700 Differential  Pressure yang  mendekati nilai  hasil  pembacaan pressure  gauge tetapi  masih  terdapat sedikit eror. Eror yang dihasilkan pada kalibrasi sensor MPX 5700 Differential  Pressure memiliki  rata-rata  7%  yang menandakan  bahwa  nilai  pembacaan  sensor  MPX  5700 Differential Pressure kurang tepat.

## B. Pengujian Rangkaian Sensor MPX 5700 Differential Pressure untuk mencari nilai Aliran
Pada  pengujian  sensor  ini  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa  akurat  nilai  dari  pembacaan  aliran  dari  perbedaan nilai tekanan yang dibaca oleh sensor MPX 5700 Differential Pressure . Pengujiannya dilakukan dengan cara
membandingkan  nilai  pembacaan  dari  sensor  MPX  5700
Differential Pressure dengan alat ukur aliran yaitu regulator flowmeter .  Dari  pengujian  tersebut  akan  terlihat  seberapa akurat pembacaan tekanan dari sensor MPX 5700 Differential Pressure dengan  cara  melihat  seberapa  besar  persentase errornya. Hasil data pengujian aliran dengan memberikan set point tetap berupa aliran 5 Lpm terdapat pada gambar 11.

## C. Pengujian Open Loop Sistem Sterilisator
Pada  pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai pembacaan  sensor  dan  waktu  yang  paling  optimal  bagi reaktor ozon untuk menghasilkan kadar ozon sebesar 3 ppm untuk mengetahui seberapa stabil kinerja reaktor ozon dalam menghasilkan kadar ozon sebesar 3 ppm pada pengujian open loop.  Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  masukan berupa laju aliran oksigen sebesar 5 lpm.
Pada Gambar 12 merupakan grafik respon transient ketika diberikan nilai set point kadar ozon sebesar 3 ppm. Respon kadar ozon keluaran yang dihasilkan oleh sterilisator dengan pengujian  open  loop  memiliki  delay  waktu  sebentar  yaitu pada 10,45 detik sudah mencapai kadar ozon 3 ppm.
Pada  Gambar  13  merupakan  grafik  respon  transient pengujian open  loop ketika  diberikan  nilai set  point aliran ozon sebesar 5 Lpm. Dari hasil pengujian didapatkan respon sistem  yang  kurang  stabil  dan  terdapat  undershoot  yang signifikan  yaitu  pada  nilai  aliran  1,07  Lpm.  Perancangan sistem  konfigurasi open  loop dilakukan  untuk  mengetahui response time dari nilai aliran ozon dan mengetahui rata-rata eror aliran yang dihasilkan yaitu 12%.
Pada  Gambar  14  merupakan  grafik  respon  transient pengujian open loop ketika diberikan nilai set point tekanan ozon sebesar 120 kPa. Dari hasil pengujian didapatkan respon sistem  yang  kurang  stabil  dengan  nilai  yang  dihasilkan lumayan  jauh  dari set  point yang  diberikan.  Perancangan sistem  konfigurasi open  loop dilakukan  untuk  mengetahui response  time dari nilai  tekanan  ozon  dan  mengetahui  rata- rata eror tekanan yang dihasilkan yaitu 3%.

## D. Pengujian Performa Logika Fuzzy
Sistem  kontrol  aliran  dan  tekanan  ozon  pada  box sterilisator harus sesuai dengan kondisi yang telah ditetapkan melalui  metode  logika  fuzzy.  Metode  logika  fuzzy  yang berdasarkan  nilai  input  dari  kadar  ozon,  aliran  ozon,  dan tekanan  ozon  untuk  menghasilkan  output  berupa  derajat bukaaan  servo.  Hasil  tersebut  sesuai  dengan  aturan  fuzzy yang telah dibuat.
Pada Gambar 15 merupakan tampilan utama logika fuzzy pada  Matlab.  Tampilan  utama  fuzzy  pada  matlab  ini  diatur sebagaimana  mestinya.  Dengan  6  input  yaitu error kadar ozon, delta error kadar ozon, error aliran, delta error aliran, error tekanan, delta error tekanan dan 1 output berupa servo. Logika  fuzzy  pada  matlab  ini  sudah  diatur  dengan  tipe metode mamdani.
Pengujian  pada  sistem  sterilisator  dilakukan  selama beberapa kali dengan membuat set point pada ozon berbeda untuk  mengetahui  optimasi  dari  nilai  kadar  ozon  untuk mencapai  kadar  3  ppm.  Pada  percobaan  yang  dibahas digunakan set point  kadar ozon berupa 1 ppm dikarenakan sifat  ozon  yang  mudah  teroksidasi  seperti  pada  gambar  16. Nilai dari tekanan dan aliran yang dihasilkan dalam pengujian sudah cukup stabil. Grafik Pengujian sistem sterilisator untuk
aliran  dan  tekanan  ozon  dapat  dilihat  pada  gambar  17  dan gambar 18.
Pada Gambar 16 merupakan grafik respon transient ketika diberikan  nilai  setpoint  kadar  ozon  sebesar  3  ppm.  Respon kadar ozon keluaran yang dihasilkan oleh sterilisator dengan kontroler logika fuzzy ini cenderung mengalami delay waktu jika  dibandingkan  dengan  pengujian open  loop untuk mencapai kadar ozon sebesar 3 ppm dari kondisi awal sampai akhir ( steady state ).
Pada Gambar 17 merupakan grafik respon transient ketika diberikan nilai set point aliran ozon sebesar 5 Lpm. Respon aliran ozon keluaran yang dihasilkan oleh sterilisator dengan kontroler logika fuzzy ini lebih stabil untuk mempertahankan nilainya sebesar 5 Lpm dari awal sampai akhir ( steady state ). Hasil pengujian tidak mengalami undershoot yang signifikan yaitu pada nilai 4 Lpm. Perancangan sistem konfigurasi Close loop dilakukan  untuk  mengetahui response  time dari  nilai aliran  ozon  dan  mengetahui  rata-rata  eror  aliran  yang dihasilkan yaitu 8 %.
Pada Gambar 18 merupakan grafik respon transient ketika diberikan nilai set point aliran ozon sebesar 120 kPa. Respon tekanan  ozon  keluaran  yang  dihasilkan  oleh  sterilisator dengan  kontroler  logika  fuzzy  ini  lebih  stabil  untuk mempertahankan nilainya sebesar 120 kPa dari awal sampai akhir  (steady  state).  Perancangan  sistem  konfigurasi  Close loop  dilakukan  untuk  mengetahui  response  time  dari  nilai tekanan  ozon  dan  mengetahui  rata-rata  eror  tekanan  yang dihasilkan yaitu 2%.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis data, maka dapat ditarik kesimpulan: (1) Hasil data dari pengujian laju aliran dan  tekanan pada ozon berbanding lurus. Dengan nilai laju aliran  sebesar  5  Lpm  dan  tekanan  sebesar  120  kPa  untuk menghasilkan kadar ozon yang dibutuhkan senilai 3 ppm. (2) Nilai  dari  aliran  ozon  diambil  dari  perbedaan  nilai  tekanan menggunakan orifice  plate .  Pada  proses  kalibrasi  sensor MPX  5700 Differential  Pressure eror  yang  dihasilkan memiliki rata-rata 7 % yang menunjukkan bahwa pembacaan sensor  kurang tepat.  (3)  Implementasi  sistem  menggunakan logika fuzzy dapat membuat respon kadar ozon, aliran ozon, dan tekanan ozon yang dihasilkan dengan rata-rata eror aliran 8%  dan  eror  tekanan  2%  dibandingkan  respon  sistem  saat tidak  menggunakan  logika  fuzzy  memiliki  rata-rata  eror aliran  12% dan  tekanan  3%  yang  menunjukkan  bahwa  eror saat pengujian open loop lebih besar dari pengujian close loop dengan  menggunakan  logika  fuzzy  dikarenakan  terdapat pengaturan  aliran  dan  tekanan  menggunakan  aktuator berupa servo valve untuk mengatur derajat bukaan katup agar sesuai dengan set point yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G. J. Pietsch and V. I. Gibalov, “Dielectric barrier discharges and ozone synthesis,” Pure Appl. Chem. , vol. 70, no. 6, pp. 1169–1174, 1998, doi: 10.1351/pac199870061169.
[2]  A.  Suksri,  K.  Karnchanalekha,  K.  Tonmitra,  and  P.  Apiratikul,  “A Comparative  Study  on  Suitable  High  Voltage  Sources  for  Ozone Generation,” 2009  6th  Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Comput.  Telecommun. Inf.  Technol. ECTI-CON  2009 ,  vol.  1,  pp.  296–299,  2009,  doi: 10.1109/ECTICON.2009.5137012.
[3]  M.  A.  Hady,  “Desain  dan  Implementasi  Sistem  Pengaturan  Fuzzy
Untuk  Waktu  Pengapian  pada  Mesin  Pengapian  Busi,”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2011.
[4]  V.  Kaminskas,  “Adaptive  fuzzy  control  of  pressure  and  level,”
Information  Technology  and  Control ,  vol.  38,  no.  3,  pp.  232–236,
2009.
[5]  M. E. Dubuis et al. , “Ozone efficacy for the control of airborne viruses: Bacteriophage and norovirus models,” PLoS  One ,  vol.  15,  no.  4,  pp. 1–19,  2020,  doi: 10.1371/journal.pone.0231164.