## Alat Pengatur Takaran Pakan Ikan Otomatis Menggunakan Metoda Fuzzy dengan Sensor Suhu dan pH
Anton Hidayat 1 , Rifky Darmansyah 2 , Junaldi 3 , Nasrullah 4
1234 Elektronika Industri, Politeknik Negeri Padang Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang, Jl. Limau Manih Padang, 25164, Indonesia Coreponding Author, email:Antonramiati @gmail.com
Abstrak— Kesibukan seperti bekerja, keluar kota, liburan bersama keluarga membuat sulitnya pemberian pakan ikan di lakukan dengan baik karena pembudidaya tidak bisa selalu berada di dekat kolam. Di tambah lagi cuaca yang tidak menentu yang dapat menurunkan kualitas air kolam sehingga takaran pakan harus di sesuaikan kembali dari takaran normalnya. Pemberian pakan ikan dapat di lakukan otomatis dengan membuat alat pemberi pakan secara terjadwal dan terukur dengan menggunakan RTC, keypad dan lcd sebagai antarmuka dengan pengguna. Dan di gunakan metoda fuzzy untuk menyesuaikan takaran pakan berdasarkan nilai suhu dan pH air kolam. Kemudian di ukur menggunakan putaran ulir serta encoder agar mengetahui banyaknya putaran ulir yang di lakukan. Setelah di lakukan pengujian, di peroleh bahwa alat ini dapat memberikan pakan ikan sesuai jadwal dengan takaran rata-rata sebanyak 302,6 gr setiap 100 putaran ulir dengan error banyak pakan yang keluar sebesar 1.03 % dalam selang waktu 5.77 detik.

## Kata kunci: Takaran, ulir, encoder,pakan ikan.
Abstract— Busy activities, such as working, going out of town, holidays with family, make any difficulty in providing   of the fish because farmers of the fish are not always near the pond. Furthermore, the erratic weather can reduce the quality of pond  water.  It makes  a  dose  of fish feed  needs to  be  adjusted  again form the regular dose.  Fish  feeding  can  be  done automatically by creating a scheduled and measured feeder equipment using RTC, keypad, and LCD as an interface with the user of fish farmers. Besides, this tool also facilitated with fuzzy logic Algorithm to adjust the feed dose based on the temperature  and  pH  value  of  the  pond  water.  Feeding  of  the  fish  is  measured  using  a  thread  rotation  and  encoder  for measures the value of thread rotation when the feeding process happens. The experiment result obtained that this tool can provide fish feed on schedule with an average dose of 302,6 g per 100 turns of a thread with error feeding around 1,03% in 5,77 seconds.
Keywords: dose, screw, encoder, fish feed.
© 2020 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Kesibukan  seperti  bekerja,  keluar  kota,  liburan bersama  keluarga  membuat  sulitnya  pemberian  pakan ikan  di  lakukan  dengan  baik  karena  pembudidaya  tidak bisa selalu berada di dekat kolam. Di tambah lagi cuaca yang  tidak  menentu  yang  dapat  menurunkan kualitas  air kolam  sehingga  nafsu  makan  ikan  pun  juga  berubah. Nafsu makan ikan dapat bergantung pada suhu dan pH air. Pada  saat  suhu  air  tidak  sesuai  dengan  dengan  suhu optimal hidup ikan, membuat nafsu makan ikan berkurang dimana  suhu  air  yang  sesuai  untuk  ikan  air tawar  antara 25 – 30 derajat celcius. Sementara disaat nilai pH ( >8 ) akan  meningkatkan  kandungan  ammonia  dalam  air  dan menyebabkan ikan tak nafsu makan  dimana pH air untuk habitat lele antara 6,5 – 8 [12].
Untuk  itu  pengaturan  takaran  pakan  ikan  sangat  di perlukan agar takaran pakan ikan yang di berikan sesuai dengan  tingkat  nafsu  ikan.  Salah  satu  cara  atau  metoda agar takaran pakan sesuai dengan tingkat nafsu ikan ialah dengan  menggunakan  metoda  fuzzy[1,11,18].  Untuk  itu penelitian  ini  di  lakukan  agar  dapat  memberikan  pakan
ikan sesuai dengna takaran yang diperlukan berdasarkan kondisi suhu dan air kolam[19].
Pada penelitian lainnya yang di lakukan Agus waluyo [15] yang dibuatnya menggunakan servo sebagai pengatur takaran  pakan.  Sehingga  servo  akan  membuka  dan menutup  sesuai  dengan  banyak  takaran  yang  di  atur. Namun  pada  penelitian  ini  tidak  menggunakan  metoda apapun  untuk  menakar  pakan  sesuai  dengan  kondisi  air kolam.
Penggunaan  servo  sebagai  pengatur  takaran  pakan ikan  yang  keluar  memiliki  kelemahana  dalam  segi keakurasian  pakan  ikan  yang  keluar  dan  ketahanan penggunaan  servo  dalam  jangka  waktu  yang  panjang. Untuk  itu  dalam  penelitian  yang  penulis  lakukan, penggunaan  servo  di  ganti  menjadi  besi  ulir.  Dimana banyak  nya  putaran  ulir  akan  menjadi  acuan  tentang banyaknya pakan ikan yang keluar [4,5].
Banyaknya  putaran  ulir  dapat  di  ketahui  dengan menggunakan  encoder  untuk  membaca  putara  dari  ulir tersebut.  Pada  penelitian  ini  akan  di  teliti  berapa banyaknya  ulir  perlu  berputar  untuk  mendapatkan  berat pakan ikan yang di inginkan
Kemudian  respon  makan  ikan  terhadap  lingkungannya dapat  di  lihat  pada  nilai  suhu  dan  pH  air.  Respon  nafsu makan ikan terhadap suhu air dapat di lihat pada tabel 1. Berikut.
Tabel 1. Respon nafsu makan ikan terhadap suhu air
Suhu Air ( O C) Respon kosumsi pakan Mendekati 0 Kondisi kritis minimal 8-10 Tidak ada respon terhadap pemberian pakan 15 Pemeberian pakan berkurang 22 50% optimum 28-30 Pemberian pakan optimum 33 50% optimum 35 Pemberian pakan berkurang 36-38 Tidak respon terhadap pemberian pakan 38-42 Kondisi kritis minimal
Berdasarkan penelitian yang di lakukan oleh Tucker dan Hargreaves [14]  bahwa optimalisasi konsumsi pakan ikan akan  berkurang  di  luar  rentangan  suhu  28-30  derajat celcisus. Tujuan penelitian ini adalah untuk menciptakan alat takar pakan ikan otomatis dengan pewaktu yang telah ditentukan serta takaran makan sesuai kebutuhan ikan

## II. METODE
Dalam  pembuatan  alat  ini  digunakan  6  input  dan  4 output yang semuanya dikendalikan oleh  mikrokontroller Arduino  uno  [2,7].  Blok  diagram  dari  alat  ini  secara keseluruhan  dapat  di  lihat  pada  gambar  1.  Sensor DS18B20  berfungsi  untuk  mendeteksi  suhu  air  kolam, untuk mengukur kadar PH digunakan sensor PH Diymore 4502C, Real  Time  Clock (RTC)  berfungsi  sebagai pewaktuan  untuk pemberian  pakan  secara  terjadwal  dan terukur.  Untuk  mengatur  berapa  jumlah  makanan  ikan digunakan keypad, saklar tekan berfungsi untuk mengantisipasi jika  system  control  tidak  berfungsi.  Rangkaian  encoder berfungsi untuk menghitung banyaknya putaran ulir. Semua pembacaan sensor dan inputan dari keypad dikirimkan ke mikrokontroler. Hasil proses di mikrokontroler kemudian ditampilkan pada LCD dan aplikasi smartphone. I2C LCD digunakan  menampilkan nilai detak jantung pada LCD, modul  ini  dikendalikan  secara  serial  sinkron  dengan protocol I2C/IIC (inter integrated circuit) atau TWI (Two Wire interface) dengan alamat 0x27 dan 0x37. Modul wifi nodemcu  8266  digunakan  untuk  mengirimkan  data  dari mikrokontroler  ke  server Thingspeak.com dengan menggunakan protocol TCP/IP untuk komunikasi. Untuk mengerakkan ulir pada makanan ikan digunakan dua buah Motor DC.
Selanjutnya  dilakukan  perancangan  software.  Dalam perancangan  dan  pembuatan  perangkat  lunak  (software) pada penelitian ini, komunikasi sensor dengan mikrokontroler  dan  seluruh  proses  menggunakan  bahasa C  software  arduino  IDE.  Diagram  alir  atau  flowchart system alat ini dapat dilihat pada gambar 2.
Proses  dimulai  dari  inisialiasi  RTC,  sensor  suhu, sensor  pH,  fuzzy,  saklar  dan  motor.  Selanjutnya pengiriman data input (RTC, sensor suhu,sensor pH dan data berat. Data-data input tersebut ditampilkan ke LCD dan  dikirimkan  ke  webserver.  Pada  saat  proses  setting makanan  untuk  ikan akan  dibandingkan  nilai  RTC.  Jika nilai  RTC  sama dengan nilai  setting  waktu  maka  proses fuzzy  logic  dijalankan  dan  akan  menghitung  banyaknya putaran motor
START Inisialisasi RTC, sensor suhu, sensor pH, data berat, lcd, webserver, setting_pakan, fuzzy, motor, saklar Input baca data RTC, sensor suhu, sensor ph, data berat Output tampil data RTC, sensor suhu, sensor ph, data berat ke lcd Sub proses kirim data ke webserver Sub proses Setting_pakan Nilai RTC = setting waktu Sub proses Fuzzy logic Output Banyak putaran motor Saklar OFF STOP Y Y T T
Gambar 2. Flowchar system keseluruhan
Diantara  6  input  terdapat  2  input  yang  digunakan sebagai input metoda fuzzy seperti yang di jabarkan pada blok diagram pada gambar 3.

## Gambar 1. Blok Diagram Alat

## Gambar 3. Blok diagram fuzzy
Dalam metoda fuzzy di gunakan 2 input yaitu sensor suhu dan pH, dimana pada proses fuzzyfikasi di dapati fungsi keanggotaan  masing  masing  input  yang  di  sesuaikan dengan  grafik..  Grafik  sensor  suhu  yang  di  dasari  pada Tabel 1 dapat di lihat pada gambar 4.
Gambar 4. Grafik fungsi keanggotaan suhu
Kemudian  input  kedua  yaitu  sensor  pH  memiliki  grafik fungsi keanggotaan seperti gambar 5 berikut

## Gambar 5 . Grafik fungsi keanggotan pH
Output  pada  sistem  ini  berupa  persentase  pemberian pakan  dari  banyak  pakan  saat  kondisi  normal.  Dimana fungsi keanggotaan output dibagi menjadi 3 bagian yaitu optimal pada 100 persen, kurang optimal dengan nilai 50 persen  dan  tidak  optimal  dengan  nilai  0  persen.  Grafik fungsi keanggotaan output dapat dilihat pada gambar 6.
fuzzyfikasi Fuzzy Inference defuzzyfikasi Rule base Data sensor suhu Data sensor pH Persentase pemberian pakan Banyak putaran motor Mikrokontroller Arduino Sensor suhu DS18B20 Sensor PH Diy more 4502 C RTCDS3231 KEYPAD 3 X 4 SAKLAR TEKAN Relay1 Relay2 LCD to I2C Converter Module Modul wifi Node Mcu esp8266 LCD Display MOTOR DC MOTOR DC Web Server Thingspeak.com Aplikasi Smartphone ENCODER

## Elektron Jurnal Ilmiah Volume 12  Nomor 1 Juni  2020 | 28-33

## Gambar 6. Blok diagram fuzzy
Setelah  pembuatan  fungsi  keanggotaan,  selanjutnya penentuan  aturan  dasar  dari  metoda  fuzzy.  Seperti  pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. penentuan aturan dasar dari metoda fuzzy
Sangat. Dingin Dingin Normal Panas Sangat. Panas Asam T.Opti mal T. Optim al K.Opti mal K.Opti mal T.Optimal Netral T.Opti mal K.Opti mal Optimal K.Opti mal T.Optimal Basa T.Opti mal T.Opti mal K.Opti mal K.Opti mal T.Optimal
Nilai  dari  output  kemudian  di  konversikan  menjadi banyaknya  putaran  ulir  menggunakan  persamaan linearisasi.  Banyaknya  putaran  ulir  akan  menghasilkan banyaknya  takaran  pakan  ikan  yang  keluar.  Banyaknya putaran ulir dapat di hitung dengan menggunakan encoder sebagai  perubah  putaran  menjadi  nilai  bilangan  bulat. Encoder  disini  menggunakan  sensor  photodiode  yang menangkap  pantulan  cahaya  dari  pembatas  berwarna putih yang di letakkan pada ulir yang berputar. Rangkaian encoder tersebut dapat dilihat pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Rangkaian encoder

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  alat  di  dapati  data  pembahasan dimana Pokok-pokok pembahasan yang dilakukan dalam tahap pengujian ini adalah sebagai berikut :
A. Pengujian sensor pH B. Pengujian sensor suhu DS18B20
C. Pengujian putaran ulir dengan takaran pakan D. Pengujian kendali fuzzy
E. Pengujian penampilan data pada aplikasi android

## A. Pengujian sensor pH
Uji  banding  sensor  pH  4502C  dengan  alat  ukur  pH meter di gunakan untuk membandingkan data nilai sensor dengan  alat ukur  sehingga  dapat  di  ketahui apakah hasil dari sensor pH yang di gunakan akurat sesuai dengan data sebenarnya.  Dari  proses  pengambilan  data  yang  di lakukan di dapatkan hasil seperti tabel 3 berikut:
Tabel 3.  Uji sensor pH dengan alat pHmeter
Jenis air Phmet er Sens orpH Tegan gan ADC Err or %Error Air cuka 3.1 3.06 3.22 v 659 0.0 1.290 Air lemon 4.1 3.95 3.07 v 628 0.1 3.658 Larutan pH4 4.3 4.17 3.03 v 620 0.1 3.023 Air sumur 6.4 6.57 2.61 v 534 0.1 2.656 larutan garam 6.7 6.74 2.58 v 528 0.1 0.597 Larutan pH6.8 6.8 6.98 2.53 v 518 0.2 2.647 Air Kolam 7.3 7.23 2.49 v 509 0.1 0.958 Air sabun 9.8 9.42 2.11 v 432 0.4 3.877 Air deterjen 9.9 10.3 5 1.94 v 397 0.4 4.545 Rata-rata 0.2 2.583
Setelah melakukan pengujian sebanyak 9 kali dengan air yang  berbeda  beda,  dapat  di  hitung  nilai  rata-rata  error sebesar 0.17 dan dapat di katakan bahwa hasil penggunaan sensor pH dengan alat ukur pH meter efektif karena nilai error  di  dapatkan  kurang  dari  1  dengan  error  rata-rata 2,77%.

## B. Pengujian sensor suhu
Uji  banding  sensor  suhu  dengan  alat  ukur  di gunakan untuk membandingkan data sensor suhu dengan alat  ukur  sebenarnya  sehingga  dapat  di  ketahui  apakah hasil dari sensor suhu yang di gunakan akurat dan sesuai dengan  data  yang  sebenarnya.  Dari  pengujian  yang  di lakukan di dapatkan hasil seperti Tabel.4 berikut
Tabel 4. Uji banding sensor suhu dengan thermometer
Alat ukur (  C ) Sensor suhu ( °C ) Error %Error 25.6 25.81 0.21 0.8203125 26.5 26.62 0.12 0.452830189 26.5 26.75 0.25 0.943396226 26.9 27 0.1 0.371747212 27.9 28.1 0.2 0.716845878 28.2 28.37 0.17 0.602836879 29.1 29.19 0.09 0.309278351 30 30.21 0.21 0.7 31.6 31.55 0.05 0.158227848 40.5 40.35 0.15 0.37037037 Rata- rata 0.155 0.544584545
Setelah melakukan pengujian sebanyak 10 kali dengan air yang memiliki suhu berbeda, dapat di hitung nilai rata- rata error sebesar 0.155. dan dapat di katakan bahwa hasil penggunaan  sensor  suhu  dengan  alat  ukur  termometer efektif  karena  nilai  rata  –rata  error  yang  di  dapatkan kurang dari 2.

## C. Pengujian putaran ulir dengan takaran pakan
Pengujian ini di lakukan untuk mengetahui banyak takaran  pakan  yang  keluar  dari  setiap  banyaknya  ulir berputar.  Dari  pengujian  ini  dapat  di  ketahui  berapa banyak  ulir  berputar  untuk  mendapatkan  takaran  pakan yang di inginkan.
Berdasarkan  pengujian  yang  di  lakukan,  banyak  nya pakan  ikan  yang  keluar  setiap  10  putaran  dapat  dilihat pada pada tabel 5.
Tabel.5 Hasil uji putaran ulir Banyak putaran Takaran Selisih 10 32 gr 32 gr 20 60 gr 28 gr 30 92 gr 32 gr 40 130 gr 38 gr 50 160 gr 30 gr 60 190 gr 30 gr 70 218 gr 28 gr 80 245 gr 27 gr 90 272 gr 27 gr 100 302 gr 30 gr Rata rata selisih pakan 27 gr
Jika di buatkan dalam bentuk grafik, akan memperoleh grafik seperti gambar 8 berikut.

## Gambar 8. Grafik putaran ulir dan takran pakan
Sesuai gambar  13 tersebut di hasilkan persamaan :
Y = 3.0139 * x + 4.3333 Dimana;
Y = banyak takaran pakan (gr) X = banyak putaran ulir
Sehingga,  apabila  kita  menginginkan  pakan  yang keluar  sebanyak  1000  gr/1  kg  maka  waktu  yang  di butukan untuk memutar ulir adalah sebesar
1000 = 3.0139 *x + 4.3333 X = ( 1000 – 4.333 )/ 3.0139 X
= 330.35 putaran
Jadi,  untuk mendapatkan  1  kg  pakan  ikan,  ulir harus berputar  sebanyak  330.35  putaran, namun karena  sistem counter pada encoder dalam membaca putaran ulir tidak bisa  dalam  bentuk  desimal,  maka  dapat  kita  bulatkan menjadi 331 putaran.

## D. Pengujian kendali fuzzy
Pengujian  fuzzy  dilakukan  untuk  memastikan  hasil keluaran fuzzy pada alat sama dengan perhitungan sistem sebenarnya.  Setelah  melakukan  beberapa  percobaann  di dapatkan hasil seperti tabel 6.
Tabel 6. Hasil takaran menggunakan kendali fuzzy Suhu pH Set pakan Output fuzzy Output pakan Output terukur Selisih 28.05 oC 7.52 200 100% 200 gr 200 gr 0 gr 26.5 oC 7.1 300 72.50% 217 gr 210 gr 7 gr 26.62 oC 7.25 300 74.10% 222 gr 230 gr 8 gr 27.63 oC 10.5 500 49.90% 249 gr 260 gr 11 gr 25.75 oC 8.01 350 64% 224 gr 220 gr 4 gr 25.19 oC 7.81 400 59.60% 238 gr 240 gr 2 gr 28.44 oC 7.8 300 100.00 % 300 gr 300 gr 0 gr 29.45 oC 6.56 250 74.90% 187 gr 200 gr 13 gr 29.1 oC 7.83 350 100% 350 gr 360 gr 10 gr 28.55 oC 8.87 450 61.10% 275 gr 280 gr 5 gr rata rata selisih 6 gr
Pada  tabel.6  tersebut  terlihat  bahwa  setelah  di  lakukan percobaan selama 10 kali, di dapati rata-rata selisih antara output pakan terhitung dan terukur sebesar 6.
0 gr 500 gr 0 50 100 150 Takaran Takaran

## IV. KESIMPULAN
Error kesalahan pengukuran pH sebesar 2,77 % dan Error pegukuran  sensor  suhu  2%  dari  alat  ukur  yang  telah  di kalibrasi.  Untuk makan  ikan  1  Kg  akan dibutuhkan  331 putaran  agar  tercapai  kebutuhan  makan  1  Kg  dengan takaran rata-rata  sebanyak  302,6  gr  setiap  100  putaran  ulir dengan  dan  error  pakan  yang  keluar  sebesar  1.03  %dihitung dalam dalam selang waktu 5.77 detik.

## REFERENSI
[1]  Ayuningtias,  dkk.  2017.  “Analisa    Perbandingan    Logika  Fuzzy Metoda Sukamoto, Sugeno dan Mamdani”. Bandung : Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Jati.
[2]  Caballero Cervantes. 2017. “How to use a pH sensor with Arduino”. Di kutip tanggal 20 september di : https://scidle.com/how-to-use- a-ph-sensor-with-arduino/
[3]    Effendi,  H.  2003. Telaah  Kualitas  Air .  Penerbit  Kanisius, Yogyakarta
[4]      Fitrani,dkk.  2013.  “pengaruh  pH  pada  media  air  rawa  terhadap kelansungan hidup dan pertumbuhan benih ikan gabus” Ogan ilir : universitas sriwijaya.
[5]    Mulyadi,  2011.  “  Membuat  Aplikasi  Android  dan  Android  app inventor” Yogyakarta: Multimedia center publishing
[6]  Mustofa  Arifin,  dkk.  2018.  “Pengaruh  periode  pemuasan  terhadap efisiensi  pemanfaatan  pakan,  pertumbuan  dan  kelulushidupan ikan mas”. Semarang, jawa tengah: Universitas Diponegoro
[7] Prabowo Dwi,dkk. 2018.”Projek  sistim kendali elektronik  berbasis arduino”. Lampung :AURA.
[8]   Primaningtyas,dkk. 2015.”PERFORMA PRODUKSI IKAN LELE YANG DI PERLIHARA DALAM BUDIDAYA
BERBEDA”.Semarang, Jawa Tengah : Universitas Diponegoro.
[9]      Sihombing,  Putri  Clarita.  2018.  “Pengaruh  perbedaan  ‘suhu  air terhadap  pertumbuhan  dan  kelansungan  hidup  benih  ikan  nila” Sumatera utara: Universitas Sumatera Utara.
[10] Siregar Harva,dkk. 2018. “Alat ukur tingkat keasaman ( pH ) air” Solok : SAIKO
[11]  Sudrajat.  2008.  “Dasar-dasar  fuzzy  logic”.  Bandung:  Universitas Padjajaran
[12]  Supono,  2015.  “Manajemen  Lingkungan  untuk  Akuakultur”. Yogyakarta: Plantaxia
[13] Suprianto. 2015. “ Sensor penyandi ( Encoder )” Di kutip tanggal 20  september  : http://unnes.ac.id/antosupri/sensor-penyandi- encoder/
[14] Tucker,Hargreaves. 2004. “Biology and culture of channel catfish”. USA: ELSEVIER
[15]  Waluyo,  agus.  2018.  “Pemberi  pakan  ikan  otomatis  berbasis  IoT menggunakan esp8266”.Yogyakarta :UTY
[16] Wibisono.2018. “Rancang bangun alat penebar pakan ikan dengna menggunakan  gaya sentripugal tipe apung” Lampung: universitas negeri lampung.
[17]  Wibowo,Setyoningsih.  2015.  “Penerapan  logika  fuzzy  dalam penjadwalan waktu kuliah”. Semarang, Jawa Tengah: Universitas PGRI.
[18]  Widyanto,dkk.  2019.  “Pengembangan  sistim  control  alat  penebar pakan ikan  otomatis dengan sumber energy matahari”. Gorontalo : Unsika.
[19]  Windriyani,  Umi.  2017.  “Budidaya  ikan  lele  bioflok”.  Jakarta: Kementrian Kelautan dan Perikanan