## 
Abstract —The  quality  of  the  seawater  content  for  the grouper fish  habitat is very influential  in the grouper fish development  process.  Seawater  quality  for  grouper  fish habitat  depend  on  temperatur,  salinity,  acidity  (pH),  and turbidity  of  seawater.  The  quality  of  seawater  can  be control  by  circulation  in  and  out  of  seawater  in  the  fish pond. This cycle is required to maintain the desired quality of  seawater  at  temperatur  24ºC-  31ºC,  salinity  30-33  ppt, dissolved  oxygen>  3,5  ppt,  and  pH  7,5-8,3.  In  previous studies  seawater  control  systems  have  been  carried out  in the  form  of  controls  temperatur  and  pH  quality.  Other components  quality  of  sea  water  such  as  salinity  and turbidity  due  to  fish  food  also  influence  seawater  quality for  grouper  fish  habitat.  Component  control  of  sea  water in  this  paper  include  microcontroller,  pump  sea  water, fresh  water  pump,  sensor  and  etc.    In  this  paper  we  are focus  on  the  controlling  sea water  quality  to  maintain  the quality  of  grouper  fish  pools  consisting  of  temperatur, salinity, acidity (pH), and turbidity of seawater. Input this data  and  the  pH  of  the  water  read  by  the  sensor  will  be processed with fuzzy logic to adjust the working of the salt water pump and the  freshwater pump  until it reaches the setpoint value. Turbidity and temperatur control using the ON-OFF  system.  The  results  show  that  of  testing  the  sea water  quality  of  control  system  using  fuzzy  logic  in accordance with the calculation of mathematical defuzzyfication with an error of 0%. The values of salinity control  system  31,14-32,98  PPT,  pH  7,78-8,.2,  temperatur 27ºC-29,98ºC, and turbidity level 9,90-14,85 NTU.
Abstrak –- Ku alitas  kandungan  air  laut  untuk  habitat ikan kerapu sangat berpengaruh dalam proses pengembangan  ikan  kerapu.  Kualitas  air  laut  untuk habitat  ikan  kerapu  tergantung  pada  temperatur, salinitas, keasaman (pH), dan kekeruhan air laut. Kualitas air  laut  dapat  dikendalikan  dengan  sirkulasi  masuk  dan keluar  dari  air  laut  di  kolam  ikan.  Siklus  ini  diperlukan untuk  mempertahankan  kualitas air  laut yang diinginkan pada  temperatur  24ºC-31ºC,  salinitas  30-33  ppt,  oksigen terlarut>3,5  ppt,  dan  pH  7,5-8,3.  Dalam  penelitian sebelumnya sistem  kontrol air laut telah dilakukan dalam bentuk  kontrol  temperatur  dan  kualitas  pH.  Komponen lain  kualitas  air  laut  seperti  salinitas  dan  kekeruhan karena  makanan  ikan  juga  mempengaruhi  kualitas  air laut  untuk  habitat  ikan  kerapu.  Komponen  kontrol  air laut dalam tulisan ini meliputi mikrokontroler, pompa air laut,  pompa  air  tawar,  sensor  dan  lain-lain.  Tulisan  ini
fokus  pada  pengendalian  kualitas  air  laut  untuk  menjaga kualitas  kolam  ikan  kerapu  yang  terdiri  dari  temperatur, salinitas, keasaman (pH) dan kekeruhan air laut. Masukan data ini dan pH air yang dibaca oleh sensor akan diproses dengan fuzzy  logic untuk  menyesuaikan  kerja  pompa  air garam  dan  pompa  air  tawar  hingga  mencapai  nilai setpoint.
Kontrol kekeruhan dan temperatur menggunakan sistem ON-OFF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengujian kualitas air dengan sistem kontrol menggunakan fuzzy logic sesuai dengan perhitungan  defuzzyfikasi  matematis  dengan  kesalahan 0%.  Nilai  sistem  kendali  salinitas  31,14-32,98  PPT,  pH 7,78-8,2, temperatur 27ºC-29,98ºC, dan tingkat kekeruhan 9,90-14,85 NTU.
Kata  Kunci —Sistem  Kontrol,  Kadar  Air  Laut, Defuzzyfikasi, Fuzzy Logic, Sirkulasi Air Laut.

## I. P ENDAHULUAN
Wilayah  Indonesia  terdiri  dari  daratan  yang  dikeliling oleh laut dan diapit oleh dua samudera. Dimana wilayah laut ini memiliki potensi kekayaan laut yang melimpah. Potensi ini berupa sumber daya biota laut, sumber daya energy,  sumber  daya  transportasi  dan  lainnya.  Sumber daya  biota  laut  berupa  ikan,  rumput  laut,  udang, terumbu  karang  dan  lainnya  sangat  menunjang perekonomian  masyarakat.Potensi  sumber  daya  biota laut dikelola secara alamiah dengan proses penangkapan oleh nelayan ataupun dikelola secara buatan (budidaya). Satu  potensi  budidaya  ikan  yang  memiliki  nilai ekonomis tinggi adalah budidaya ikan kerapu. Budidaya ikan Kerapu ditentukan oleh kondisi air laut habitat ikan Kerapu  meliputi  temperatur,  salinitas,  kadar  oksigen terlarut,  dan  pH.  Kondisi  air  laut  untuk  habitat  ikan Kerapu dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi  control.  Penerapan  teknologi  control  untuk kondisi  air  laut  budidaya  ikan  Kerapu  telah  dilakukan dalam  penelitian  terdahulu  dengan  titik  berat  pada konrol  temperatur  dan  pH  [1-4].  Kondisi  lain  yang mempengaruhi  kondisi  air  laut  untuk  budidaya  ikan Kerapu adalah salinitas, kejernihan air laut (kekeruhan), UV dan lainnya.
Kondisi  air  yang  kurang  baik  dapat  menyebabkan pertumbuhan  ikan  Kerapu  menjadi  lambat  dan mengancam  pembudidayaan  ikan  menjadi  gagal  panen [5].  Faktor-faktor  yang  dibutuhkan  untuk  pertumbuhan dan kelangsungan hidup ikan kerapu yaitu tmperatur air

## Kontrol Kualitas Kadar Air Laut Menggunakan Fuzzy LogicUntuk Habitat Ikan Kerapu
Anizar Indriani 1 , Marahalim Fajri 2 ,Hendra 3 , Yovan Witanto 4
1,2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu, Email aniz_indriani@unib.ac.id
3,4 Program Studi Tekni Mesin, Fakultas  Teknik Universitas Bengkulu, Email h7f1973@yahoo.com , yovanmail@gmail.com
laut  24ºC-31ºC,  salinitas  30-33  ppt,  oksigen  terlarut >3,5 ppt, dan pH 7,5-8,3 [1-4,6-7]. Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk memperbaiki  kualitas  dan  kuantitas  pada  proses pembudidayaan ikan kerapu yaitu pemanfaatan mikrokontroller  untuk  sistem  control  kekeruhan  dan temperatur  air  laut  [1-3,8]  dan  control  salinitas menggunakan  wahana  ROV,  metode Fuzzy  Logic [8-9].
Dimana  penelitian  ini  belum  mengatur  kondisi  air  laut untuk  habitat  ikan  secara  terintegrasi  dan  keseluruhan. Untuk  itu  dalam  tulisan  ini  fokus  pada  pengaturan kondisi  air  laut  kekeruhan,  salinitas,  temperatur  dan kualitas pH pada air laut untuk budidaya ikan kerapu.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Ikan  Kerapu  merupakan  potensi  biota  laut  yang memiliki  potensi  ekonomis  tinggi  bagi  masyarakat nelayan.  Seiring  dengan  meningkatnya  pengetahuan masyarakat akan ilmu gizi dan kebutuhan akan gizi dari sumber daya laut. Ikan kerapu biasanya hidup dikarang- karang  atau  kedalaman  air  laut  tertentu.    Untuk mendapatkan  ikan  Kerapu  dilakukan  dengan  cara memancing dan budidaya ikan Kerapu.
Budidaya  ikan  Kerapu  membutuhkan  kondisi  air  laut yang  sama  dengan  kondisi  di  alam.  Parameter  kondisi air laut meliputi temperatur, kadar salinitas (kejernihan), kadar  asam  (pH)  dan  UV.    Temperatur  air  laut  dapat mempengaruhi  kelangsungan  hidup,  pertumbuhan, morfologi,  reproduksi,  tingkah  laku,  dan  metabolism ikan.  Temperatur  juga  berpengaruh  terhadap  kelarutan gas-gas,  kecepatan  reaksi  unsur  dan  senyawa  yang terkandung  dalam  air.  Temperatur  ideal  untuk  ikan Kerapu  adalah  47  ºC–31  ºC  [1-7].  Salinitas  merupakan tingkat keasinan atau kadar garam yang terlarut didalam air.  Salinitas  dinyatakan  dalam  satuan  parts  per thousand  (ppt).  Tingkat  salinitasuntuk  budidaya  ikan kerapu  yang  ideal  berkisar  30-33  PPT  [6].  Kondisi perairan  dengan  pH  netral  sampai  sedikit  basa  sangat ideal  untuk  kehidupan  ikan  air  laut.  Kadar  keasaman (pH)  ikan  kerapu  ideal  berkisar  7,8  –  8.3  [10].  Kadar kekeruhan air laut untuk habita ikan Kerapu maksimum adalah 30 NTU.
Kondisi  air  laut untuk habitat  ikan  Kerapu  harus  diatur agar  sesuai  dengan  kondisi  ideal  untuk  ikan  Kerapu. Pengaturan  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan mikrokontrol  [1-3].  Untuk  pengukuran  nilai  kondisi  air laut  dibutuhkan  alat  pembaca  berupa  sensor  yang meliputi  sensor  temperatur,  sensor  salinitas,  sensor keasaman  (pH),  sensor  UV  dan  sensor  lainnya.  Sensor temperatur  digunakan  untuk  mengukur  temperatur  air laut.  Sensor  temperatur  yang  digunakan  adalah Sensor Dallas  DS18B20  [1-3,  11].  Sensor  Dallas  DS18B20 memiliki  keunggulan  berupa  sensor  yang  memiliki kemampuan tahan air ( waterproof ) dan dapat dihubungkan  dengan  mikrokontrol.  Sensor  Dallas DS18B20  terdiri  dari  3  pin  yaitu  vcc,  gnd  dan  data. Keluaran dari sensor DS18B20 berbentuk digital dengan resolusi  sensor  9-bit.  Sensor  ini  memiliki  range temperatur  dari  -55 o C  -  +125 o C.  Sensor  Dallas DS18B20 ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1 Sensor DS18B20 [1-3,11]
Sensor  salinitas  ini  merupakan  sensor  yang  digunakan untuk  mendeteksi  tingkat  salinitas  atau  kadar  garam larutan atau air  laut. Prinsip kerja  sensor salinitas  yaitu memanfaatkan  konduktifitas  air.  Level  tegangan  yang dihasilkan  oleh  sensor  salinitas  ini  adalah  TTL ( transistor  transistor  logic )  yaitu  antara  0-5  volt, sehingga  tidak  diperlukan  sebuah  penguat  pada penggunaannya  [9].  Gambar  2.menunjukkan  bentuk fisik dari sensor salinitas.

## Gambar 2 Sensor Salinitas [9]
Kadar  keasaman (pH)  merupakan derajat tingkat kadar keasaman  atau  kadar  alkali  dari  suatu  larutan.  Unit  pH diukur    pada  skala  0  sampai  14.  Sensor  pH  dapat ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3 Sensor pH Meter [10].
Sensor  photodioda  bekerja  pada  saat  cahaya  dengan panjang  gelombang  yang  sesuai  mengenai  photodioda, maka  akan  ada  arus  yang  mengalir.  Sehingga  energi cahaya  dipergunakan  untuk  menghasilkan  pasangan elektron-hole didekat hubungan. Arus tersebut sebanding  dengan  intensitas  total  cahaya  datang. Perbandingan  arus  pada  saat  dikenai  cahaya  dengan pada saat tidak ada cahaya ternyata cukup besar dimana karakteristik  ini  diperlukan  sebagai  transduser  cahaya. Sensor  photodioda  terbuat  dari  silikon  dengan  waktu reaksi sekitar 1 ns. [12].
A. Fuzzy Logic Control [13] Fuzzy  logic adalah  suatu  cara  untuk  memetakan  suatu ruang input kedalam  ruang output . Fuzzy dinyatakan dalam  derajat  dari  suatu  keanggotaan  dan  derajat  dari kebenaran[13].Hal  yang  perlu  diketahui  dalam  system fuzzy , yaitu: variabel fuzzy danhimpunan fuzzy . Gambar 4 menunjukan  bentuk  himpunan fuzzy untuk  variable temperatur.
Gambar 4 Himpunan fuzzy untuk variabel temperatur [13].
B. Sistem Berbasis Aturan Fuzzy Pendekatan fuzzy  logic diimplementasikan  dalam  tiga tahapan, yaitu: fuzzifikasi, evaluasi rule (inferensi), dan defuzzifikasi [13]. a. Fuzzyfikasi
Merupakan  fase  pertama  dari  perhitungan fuzzy , yaitu  mengubah  masukan-masukan  yang  nilai kebenarannya  bersifat  pasti  kedalam  bentuk fuzzy input yang  berupa  tingat  keanggotaan/  tingkat kebenaran. Dengan demikian, tahap ini mengambil nilai-nilai crisp dan  menentukan  derajat  dimana nilai-nilai  tersebut  menjadi  anggota  dari  setiap himpunan fuzzy yang sesuai.
b. Inferensi
Inferensi adalah melakukan penalaran menggunakan fuzzy  input dan fuzzy  rules yang telah  ditentukan  sehingga  menghasilkan fuzzy output .  Secara  sintaks,  suatu fuzzy  rule (aturan fuzzy ) dituliskan sebagai berikut:
IF antecendent THEN consequent
c. Defuzzifikasi Defuzzifikasi adalah mengubah fuzzyoutput
menjadi nilai tegasberdasarkan fungsi keanggotaan yang  telah  ditentukan.  Defuzzifikasi  merupakan metode  yang  penting  dalam  pemodelan  system fuzzy .
C. Metode Tsukamoto
Pada Metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then harus direpresentasikan dengan suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton ditunjukkan  pada Gambar 5  sebagai hasilnya, output hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan secara  tegas  ( crisp )  berdasarkan  α-predikat  ( fire strength ). Hasil akhirnya
diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.[13]
Gambar 5 Inferensi menggunakan Metode Tsukamoto[13].
D. Penegasan ( Defuzzy ) Input dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu  himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy ,
sedangkan output yang  dihasilkan  merupakan  suatu bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut. Sehingga  jika  diberikan  suatu  himpunan fuzzy dalam range tertentu,  maka  harus  dapat  diambil  suatu  nilai crisp tertentu sebagai output ditunjukkan  pada Gambar 6.

## Gambar 6 Proses Defuzzifikasi [13].
Defuzzifikasi  merupakan  proses  pemetaan  himpunan fuzzy ke  himpunan  tegas  ( crisp ).  Proses  ini  merupakan kebalikan  dari  proses  fuzzifikasi.  Proses  defuzzifikasi dieksperikan sebagai berikut:
Z*= Devuzzier (Z)    (1) Dimana: Z  = hasil penalaran fuzzy Z*  = keluaran kontrol fuzzy logic Devuzzier = operasi Devuzzier [13]

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Perancangan Sistem
Perancangan  system  pengendali  kondisi  air  laut terintegrasi  salinitas,  pH,  kekeruhan,  dan  temperatur untuk menjaga kualitas air kolam budidaya ikan kerapu terdiri  atas  rancangan  perangkat  keras  dan  perangkat lunak.
1. Rancangan Perangkat Keras
Perangkat  keras  terdiri  atas  sensor  temperatur, sensor  salinitas,  sensor  pH  dan  sensor  kekeruhan, pompa  air, Relay ,    LCD  yang  berfungsi  sebagai inputan  yang  terhubung  ke  Arduino  Mega  dan Keypad  4x4  yang  berfungsi  mengubah  mode tampilan  pada  LCD. Prototipe kolam  uji  terbuat dari  kaca  yag  memiliki  bentuk  kotak  dengan ukuran 90cmx60cmx60cm. Gambar 7 menunjukan rancangan  perangkat  keras  system  pengendali kondisi  air  laut.Diagram  blok  sistem  ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 7 Rancangan Alat Kontrol Air Laut Terintegrasi
Sensor Suhu
Sensor Salinitas
Sensor pH Sensor Kekeruhan Arduino Pompa LCD relay

## Gambar 8 Diagram Blok Sistem Keseluruhan
2.     Rancangan Perangkat Lunak Perangkat  lunak  yang  dirancang  menggunakan  IDE Arduino dimana diagram alir programnya  ditunjukkkan pada Gambar 9.
Mulai Pengisian air pada kolam Baca pH dan Salinitas Tampil pembacaan pH dan salinitas ke LCD Prosedur fuzzy Mengambil crisp output fuzzy Rellay normally close Pompa air tawar atau pompa air garam hidup Proses penetralan kualitas air kolam Apakah Salinitas  dan pH  mencapai setpoint 31-33 PPT dan tingkat keasaman 7,5-8,2? Relay normally open selesai Tidak Ya Baca suhu Tampil pembacaan suhu ke LCD Relay normally close Pompa sirkulasi dan kondensor hidup Proses pendinginan atau pemanasan air oleh kondensor Apakah Suhu mencapai setpoint 27ᵒC-30ᵒC? Tampil pembacaan kekeruhan ke LCD Relay normally close Pompa sirkulasi hidup Proses penjernihan air kolam pada chamber filtrasi Apakah kekeruhan air kolam mencapai setpoint 15 NTU? Baca kekeruhan Tidak Relay normally open Relay normally open Ya Ya Gambar 9 Diagram Alir Sistem Mulai Data Input Defuzzyfikasi Inferensi Fuzzy Fuzzyfikasi Data Input Selesai Crsp Out Fuzzy

## B. Metode Fuzzy
Fuzzy  logic dibuat  dengan  menggunakan  Matlab kemudian  dikombinasikan  keprogram  arduino  untuk menjadi sistem pengontrolan kondisi air laut terintegrasi.  Gambar  10  menunjukkan  diagram  alir proses fuzzy pada  sistem  perancangan  alat  untuk menjaga kualitas air kolam ikan kerapu.

## C. Fuzzyfikasi
Pada proses fuzzyfikas i, variabel salinitas dan pH dibagi menjadi beberapa fungsi keanggotaan tertentu. Variabel salinitas  dibagi  menjadi  3  himpunan fuzzy yaitu “rendah”,  “normal”  dan  “tinggi”  ditunjukkan  pada gambar  11.  Himpunan fuzzy untuk  variabel  pH  yaitu “Asam”,  “Asam  Lemah”,  “Netral”,  “Basa  Lemah”  dan “Basa” ditunjukkan  pada Gambar 12.
Gambar 11 Himpunan Fuzzy fikasi Salinitas Gambar 12 Himpunan Fuzzy fikasi pH (a)  Himpunan Crisp Output Fuzzy Pompa 1
(b) Himpunan Crisp Output Fuzzy Pompa 2 Gambar 13 Output pembacaan aturan fuzzy
D. Inferensi Fuzzy
Setelah proses fuzzy fikasi selesai maka dilakukan proses inferensi fuzzy dengan  mengkombinasikan  masing masing himpunan menjadi 13 aturan ( rule ). Output yang dihasilkan  dari  pembacaan  aturan fuzzy ( fuzzy  rules) ditunjukkkan pada Gambar 13 (a) dan 13 (b). Untuk  Himpunan Crisp  Output  Fuzzy yang  dibuat terdapat  tiga  himpunan  yaitu,  “Cepat”,  “Sedang”,  dan
“Lama”.  Himpunan  tersebut  digunakan  sebagai  dasar untuk  mengambil  keputusan  atau  melakukan  aksi penetralan  pengkondisian  kualitas  air  kolam  dengan durasi pompa air aktif dalam durasi waktu berbeda.
E. Defuzzyfikas i
Pada  proses  penegasan  ( defuzzyfkasi) yang  digunakan adalah metode Tsukamoto. Metode Tsukamoto menggunakan  metode  “MIN”  dalam  pengambilan  nilai alpha predikat  dari  proses fuzzyfikasi yang  terjadi. Kemudian  dari  proses fuzzyfikasi tersebut  dicocokkan dengan  aturan-aturan  yang  aktif.  Kemudian  hasil defuzzyfikasi dihitung  dengan  metode  COG  ( Centre  of Gravity ) untuk mendapatkan hasil keluarannya.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Pengujian Sensor Temperatur DS18B20
Pengujian sensor temperatur dilakukan untuk mengetahui  besar  error  yang  terjadi  dari  sensor temperatur DS18B20 dengan termometer digital.  Hasil dari pengujian sensor temperature DS18B20 ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Tabel  1  menunjukan  nilai error  antara  sensor  temperatur  DS18B20  dan  termoeter adalah  0,36.  Hal  ini  menunjukan  sensor  temperatur DS18B20  dapat  digunakan  untuk  mengukur  parameter temperatur  pada  system  kontrol  kualitas  air  laut  bagi kolam budidaya ikan kerapu.
Tabel 1 Hasil Pengujian Sensor Temperatur DS18B20
Pengujian Ke- Sensor temperatur ( 0 C) Termometer ( 0 C) Error (%)
1
26.2 26.4 0.76
2 26.6 26.7 0.37 3 27.2 27.3 0.37 4 27.8 27.9 0.36 5 28 28.1 0.36 6 28.9 29 0.35 7
29 29 0
8 29.9 30 0.33 Tabel 2 Hasil Pengujian Performa Sistem Penjernih (salinitas) Waktu Pengujian (Menit) Tingkat Kekeruhan (NTU) No. Volume Air 50 Liter Volume Air 100 Liter Volume Air 150 Liter 1 0 64,35 48,64 31,59 2 10 48,40 38,57 26,39 3 20 39,03 29,71 22,85 4 30 30,34 24,49 21,01 5 40 26,39 23,41 18,12 6 50 25,25 22,99 17,76 7 60 25,20 22,30 17,50

## B. Hasil Pengujian Sistem Penjernih
Pengujian sistem penjernih dilakukan untuk mengetahui kemampuan  dari  sistem  penjernih.  Hasil  pengujian sistem penjernih ditunjukan  pada tabel 2. Pada Tabel 2 terlihat  kemampuan  sistem  penjernih  untuk  menyaring kotoran  saat  diberi  media  pengeruh  berupa  pakan  ikan seberat  50  gram  dari  tiga  variasi  volume  air  kolam berbeda-beda.  Untuk  volume  air  kolam  50  liter  tingkat kekeruhan yang terbaca oleh sensor adalah 64,35 NTU,
dengan  melakukan proses penjernihan  selama 60  menit sistem  mampu  menurunkan  tingkat  kekeruhan  hingga 25,20 NTU. Semakin  banyak  volume air kolam tingkat kekeruhan  yang  terbaca  juga  semakin  kecil.  Hal  ini menunjukan  bahwa  performa  dari  sistem  penjernih mampu  menjaga  kualitas  air  kolam  budidaya  ikan kerapu.
Tabel 3 Hasil Pengujian Sistem Pemanas Air Kolam Budidaya
No. Waktu Pengujian (Menit) Sensor temperatur ( 0 C)
1 0 25.9 2 20 26.09 3
40 26.24
4 60 26.36
5
80 26.49 6 100 26.69 7 120 26.82 8 140 27
Tabel 4 Hasil Pengujian Sistem Pendingin Air Kolam Budidaya No. Waktu
Pengujian (Menit) Sensor temperatur ( 0 C) 1 0 32.1 2 20 31.82 3
40 31.5
4
60 31.18
5 80 30.77 6 100 30.38
7 120 29.9

## C. Hasil Pengujian Sistem Pemanas dan Pendingin
Pengujian  sistem  pemanas  dan  pendingin dilakukan  untuk  mengetahui  performa  alat  yang digunakan.  Pengujian  dilakukan  dengan  volume  air kolam sebesar 150 liter. Hasil pengujian sistem pemanas dan  pendingin  ditunjukkkn    pada  Tabel  3  dan  Tabel  4. Pada  tabel  3  menunjukan  bahwa  kemampuan  sistem pemanas  untuk  mencapai setpoint temperatur  yang diharapkan membutuhkan waktu selama 140 menit dari temperatur awal sebesar 25,9 ºC. Sedangkan kemampuan  dari  sistem  pendingin  air  kolam  budidaya Pada  tabel  4    menunjukan    waktu  yang  dibutuhkan untuk mencapai setpoint temperaturadalah 120 menit dari temperatur  awal  air  kolam  sebesar  32,1  ºC.  Hasil  ini menunjukan  bahwa  kemampuan  dari  sistem  pemanas dan pendingin kolam budidaya ikan kerapu membutuhkan waktu  yang cukup  lama  untuk  mencapai set  point  yang  diatur.  Hal  ini  disebabkan  karena  aliran air  laut  yang  mengalir  melewati  pipa  pengalir  sangat cepat.  Untuk  itu  diperlukan  katup  pengaturan  aliran sirkulasi air.
Tabel 5 Hasil Pengujian Defuzzyfikasi

## D. Hasil Pengujian Fuzzy Logic pada Salinitas dan

## pH
Pengujian  inidilakukan  untuk  mengetahui  akurasi sistemmenggunakan  proses fuzzy .  Pengujian  dilakukan dengan  membandingkan  hasil defuzzyfikasi ( output fuzzy) pada  sistem  berupa  durasi  pompa  air  tawar  aktif dan  pompa  air  garam  aktif  terhadap  hasil  perhitungan defuzzyfikasi secara matematis.. Pada tabel 5 menunjukan  hasil  pengujian  dari  proses  defuzzifikasi dimana nilai error dari perbandingan durasi sistem aktif dan hasil perhitungan yaitu 0 %.

## E. Hasil Pengujian Sistem Terintegrasi
Pengujian sistem terintegrasi dilakukan pada voleme air laut  sebanyak  150  liter  mendapatkan  hasil  sesuai setpoint parameter air kolam budidaya ikan kerapu yang ditentukan  dalam  sistem  sesuai  dengan  standar  yaitu tingkat  salinitas  air  yang  normal  mengandung  31-33 PPT, pH yaitu 7,5 – 8,2 dengan tingkat keasaman  basa lemah,  temperatur  normal  yaitu  27-  30  ºC  dan  tingkat kekeruhan  air  sebesar  0  –  30  NTU  akan  tetapi setpoint yang  diatur  dalam  program  yaitu  15  NTU.  Hasil pengujian  sistem  secara  terintegrasi  dapat  dilihat  pada Tabel 6.

## Table 6 Hasil Pengujian Keseluruhan Sistem
Berdasarkan  data  Tabel  6  dapat  dilihat  hasil  pengujian sistem  secara  terintegrasi  menunjukan  pada  tingkat salinitas  rendah  yaitu  28,5  PPT  dan  tingkat  keasaman air  (pH)    7,57  sistem fuzzy bekerja  sebanyak  3  kali pengulangan  untuk  mencapai setpoint yang  diinginkan dengan total durasi pompa air garam bekerja selama 90 detik.    Sedangkan  saat  tingkat  salinitas  hampir mendekati setpoint sistem fuzzy hanya  bekerja satu kali proses.
Dalam  proses  uji  secara  terintegrasi  sistem  penjernih mampu menurunkan tingkat kekeruhan dari 31,59 NTU menjadi  14,85  NTU  dan  temperatur  dari  32,1  ºC menjadi  27  dengan  lama  proses  pompa  sirkulasi  aktif yaitu 120 menit.  Saat tingkat kekeruhan dan temperatur dalam  parameter  yang  normal,  maka  tidak  terjadi perubahan yang signifikan.

## V. YA K ESIMPULAN
Dari pengujian kontrol kualitas kadar air laut menggunakan fuzzy logicuntuk habitat ikan kerapu didapatkan kesimpulan yaitu:
1. Pengujian  performance  sensor  temperatur,  salinitas, pemanas  dan  pendingin  menunjukan  sensor  bekerja dengan  baik  dengan  nilai  error  tidak  terlalu  besar untuk sensor temperatur (0,36)
2. Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  sensor  pemanas  dan pendingin  bekerja adalah 140  menti dan 120  hingga mencapai  set  point  yaitu  25 0 C  menuju  27 0 C  dan 32 0 C menuju 29 0 C. 3. Pengujian  sistem  kendali  secara  terintegrasi  untuk pengaturan  salinitas  dan  pH  menggunakan  metode fuzzy logic tipe Tsukamoto mampu  menjaga tingkat salinitas sebesar  31,14 – 32,98  PPT dan pH sebesar 7,78  -  8,2    serta  sistem  kendali  mampu  menjaga temperatur  sebesar    27  –  29,98  ºC  dan  tingkat kekeruhan sebesar 9,90 – 14,85 NTU.
4. Dalam proses uji secara terintegrasi sistem penjernih mampu  menurunkan  tingkat  kekeruhan  dari  31,59 NTU  menjadi  14,85  NTU  dan  temperatur  dari  32,1 ºC   menjadi 27 dengan  lama proses pompa  sirkulasi aktif yaitu 120 menit.

## A CKNOWLEDGMENT
Ucapan Terima Kasih  kepada Kementerian Riset dan Perguruan  Tinggi  atas  pemberian  Hibah  Penelitian Strategi Nasional Institusi (Terapan)  melalui Direktorat Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat  dan  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  Universitas Bengkulu.
R EFERENCES
[1] Indriani,  A.,  Hendra,  Witanto,  Y.,  Error  of  Assembly
Microcontroller Arduino  Mega  and  ATmega  in  the  Kontrol  of Temperatur for Heating and Cooling Sistem, Applied Mechanics and  Materials,    ISSN:  1662-7482,  Vol.  842,  pp  324-328,
doi:10.4028/www.scientific.net/AMM.842.324  Online:  2016-06-
2, Trans Tech Publications, Switzerland.
[2] Indriani,  A.,  Witanto,  Y.,  Pratama,  A.,  Supriyadi,  S.,  Hendra, Tanjung,  A., Performance of  Control  System  Using
Microcontroller  for  Sea  WaterCirculation,  IOP  Conf.  Series:
Materials  Science  and  Engineering 307 (2018)  012022 doi:10.1088/1757-899X/307/1/012022
[3] Indriani,  A.,Mesin  Pengontrol  Temperatur  Air  Aquarium otomatis Berbasis Mikrokontroller Untuk Budidaya Ikan Kerapu dengan  Menggunakan  Sumber  Energi  Terbarukan,  Laporan Hibah Bersaing KEMENRISTEKDIKTI, 2015.
[4] Indriani,  A.,  Witanto,  Supriyadi  dan  Hendra.  2017. Sistem Kontrol  Kekeruhan  dan  Temperatur  Air  Laut  Menggunakan Mikrokontroler Arduino Mega . Jurnal Teknik Mesin (JTM) Vol
06 N0 3. Bengkulu: Universitas Bengkulu.
[5] Tajerin  dan  Mohammad  Noor.  2005. Analisis  Efesiensi  Teknis Usaha  Budidaya  Pembesaran  Ikan  Kerapu  Dalam  Keramba Jaring  Apung  Di  Perairan  Teluk  Lampung. Jurnal  Ekonomi Pembangunan  Vol  10  No  1.  Jakarta:  Pusat  Pengolahan  Produk dan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan.
[6] Suryanto,  Hidayat.  2011. Kajian  Kualitas  Air  pada  Budidaya Ikan  Kerapu  Macan  Sistem  Tumpang  Sari  Di  Areal  Mangrove . Jurnal  ISSN  126-4265  Vol  39  No  2.  Sulawesi  Selatan:  Balai Riset Budidaya Air Payau Maros.
[7] Langkosono.  2007. Budidaya  ikan  Kerapu  (Serranidae)  pada Keramba Jaring Apung (KJA). Mataram: UPT Loka Pengembangan Bioindustri Laut.
[8] Muzaqi,  Nur.  2010.  Rancang  Bangun  Alat  Pengukur  Kadar Garam  Berbasis  Mikrokontroler  AT89551.  Skripsi.  Semarang: Universitas Semarang.
[9] Aditya,  Rizki,  dan  M.  Taufiqurrahman.  2016.  Monitoring Temperatur,  Kadar  pH  dan  Tingkat  Salinitas  Menggunakan Wahana  Remotely  Operated  Vehicle  (ROV)  Sebagai  Sarana Observasi  Bawah  Air.  Surabaya:  Fakultas  Teknik  dan  Ilmu Kelautan Universitas Hang Tuah Surabaya.
[10] Rahmadiansyah.  2016.  Perancangan  Sistem  Pengontrol  Water Treatment  pada  Tingkat  kejernihan  dan  pH  Air  Skala  Rumah Tangga.  Skripsi.  Bengkulu.  Program  Studi  Teknik  Elektro Universitas Bengkulu.
[11] Nurazizah,  Ramdhani  dan  Rizal.  2017. Rancang  Bangun Termometer Digital Berbasis Sensor DS18B20 Untuk
Penyandang  Tunanetra. Jurnal  ISSN  2355-9365  Vol  4  No 3.Bandung: Universitas Telkom [12] Ilson,  S.  Jon.  (2005).  “Sensor  Technology  Handbook”.  Linacre House & Jordan Hill, UK.New York.
[13] Kusumadewi,  Sri  &  Purnomo,  Hari.  2004.  “Aplikasi  Logiga Fuzzy untuk Pendukung Keputusan”. Yogyakarta. Graha Ilmu.