## PROTOTYPE SISTEM KONTROL DAN MONITORING SUHU SERTA KETINGGIAN AIR PADA KOLAM BUDIDAYA IKAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
Sitti Amalia 1 , *Rafika Andari 2 , Kartiria 3 , Pristian Efra Putra 4 1234 Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Institut Teknologi Padang, Indonesia rafika.andari09@gmail.com, * Corresponding author
Abstrak:  Prototype  Sistem  Kontrol  dan  Monitoring  Suhu  Serta  Ketinggian  Air  pada  Kolam Budidaya  Ikan  Menggunakan  Logika  Fuzzy . Kualitas  air  yang  kurang  baik  mengakibatkan pertumbuhan  ikan  menjadi  lambat,  dalam  usaha  budidaya  ikan  nila  ketersediaan  air  dan  kualitas  air merupakan salah satu faktor yang menentukan keberhasilan dalam usaha budidaya ikan. Untuk kualitas air  pada  pembudidayaan  ikan  nila  khususnya  pada  besaran  fisik  air,  suhu  air  yang  optimal  sebagai penentu  keberhasilan  bagi  budidaya  ikan  nila  adalah  25-30°C.  Pentingnya  pengontrolan  dan pemantauan  kualitas  air  pada  keberhasilan  budidaya  ikan,  maka  perlu  dirancang  suatu  sistem pengontrolan  suhu  dan  ketinggian  air  yang  bisa  dimonitoring  dari  jarak  jauh  dengan  menggunakan metode logika  fuzzy dan  menggunakan Internet of Things (IoT) sebagai  monitoring, dalam kasus  ini perancangan dalam skala aquarium 30x30x30 cm. Sistem kontrol dan monitoring dalam penelitian ini berhasil dilakukan. Untuk pengontrolan ketinggian air, debit air yang masuk setiap menitnya adalah 3 liter.  Untuk  mengontrol  suhu  air  dengan  kondisi  air  panas  dan  dingin,  waktu  yang  diperlukan  untuk menaikkan  suhu  sebesar  1°C  adalah  38,9  menit  dan  waktu  yang  diperlukan  untuk  menurunkan  suhu sebesar  1°C  adalah  20,4  menit  dengan  ketinggian  air  rata-rata  15  cm  atau  setara  dengan  13,5  liter. Kemudian alat ini berhasil dimonitoring dengan menggunakan Internet of Things (IoT) dengan koneksi internet dari jarak jauh.
Kata kunci: Logika Fuzzy, Internet of  Things, Sistem Kontrol, Monitoring.
Abstract:  Prototype  System  of  Control  and  Monitoring  of  Temperature  And  Water  Level  in  Fish Farming  Pond  Using  Fuzzy  Logic .  Poor  water  quality  results  in  slow  fish  growth.  In  tilapia aquaculture, water availability and water quality are among the factors that determine the success of fish farming. For water quality in tilapia cultivation, especially in the physical quantity of water, the optimal  water  temperature  as  a  determinant  of  success  for  tilapia  aquaculture  is  25-30  °C.  The importance of controlling and monitoring water quality in the success of fish farming, it is necessary to design a temperature and water level control system that can be monitored remotely using fuzzy logic methods and using the Internet of Things (IoT) as monitoring, in this case the design on an aquarium scale 30x30x30 cm. The control and monitoring system in this study  was successfully carried out. To control  the  water  level,  the  water  flow  that  enters  every  minute  is  3  liters.  To  control  water temperature  with  hot  and  cold  water  conditions,  the  time  needed  to  raise  the  temperature  by  1°C  is 38,9  minutes  and  the  time  needed  to  reduce  the  temperature  by  1°C  is  20,4  minuteswith  an  average water level of 15 cm or the equivalent of 13.5 liters. Then this tool is successfully monitored using the Internet of Things (IoT) with an internet connection remotely.
Keywords : Fuzzy Logic, Internet of Things, Control System, Monitoring.
History &License of Article Publication: Received: 12/04/2021 Revision: 26/05/2021 Published: 12/07/2021
DOI: https://doi.org/10.37971/radial.v9i1.217
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Vol. 9 No. 1, Juni 2021, Hal. 23- 38
Available at https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index ISSN: 2337-4101 Published by STITEK Bina Taruna Gorontalo E-ISSN: 2686-553X

## PENDAHULUAN
Perkembangan ikan nila di Indonesia cukup pesat, hal ini ditandai dengan adanya peningkatan produksi  ikan  nila  dari  tahun  ke  tahun,  hal  ini  disebabkan  oleh  minat  masyarakat  yang  semakin meningkat  (Gustiano,  2008).  Kualitas  air  yang  kurang  baik  mengakibatkan  pertumbuhan  ikan  ini menjadi  lambat,  dalam  usaha  budidaya  ikan  nila (Oreochromis  niloticus) ketersediaan  air  dan kualitas air merupakan salah satu faktor yang menentukan keberhasilan dalam usaha budidaya ikan (Suyanto, 1993). Untuk kualitas air pada pembudidayaan ikan nila khususnya pada besaran fisik air, pada masa pemijahan ikan nila suhu yang optimal antara 26-30°C (Suripin, 2002). Ikan nila dapat mentolerir suhu antara 15°C sampai 37°C untuk bertahan hidup. Sedangkan suhu air yang optimal sebagai penentu keberhasilan bagi budidaya ikan nila adalah 25-30°C (Stickney, 2000). Oleh karena itu kondisi suhu air dijaga agar tetap hangat, agar bakteri tidak akan tumbuh dan benih akan sering makan, serta kadar oksigen juga akan dijaga. Pada suhu air yang hangat, proses metabolisme ikan juga bekerja lebih cepat (Yuliana, 2018).
Ikan  nila  memiliki  batasan  toleransi  yang  cukup  tinggi  terhadap  berbagai  kondisi  lingkungan perairan.  Ikan  nila  yang  masih  berukuran  kecil  pada  umumnya  lebih  tahan  terhadap  perubahan lingkungan dibandingkan dengan ikan nila yang berukuran besar. Suhu merupakan salah satu faktor teknis yang harus diperhatikan dalam kualitas air untuk pembudidayaan ataupun pemeliharaan ikan nila (Yanuar, 2018). Peningkatan dan penurunan suhu air kolam budidaya yang tidak sesuai dengan kondisi ikan akan menyebabkan ikan mengalami kesulitan melakukan proses mobilisasi energi dan mengakibatkan kematian dalam waktu singkat (Pramana, 2018).
Pemantauan kualitas air pada kolam budidaya ikan saat ini masih banyak dilakukan dengan cara manual  dengan  langsung  mengukur  kualitas  air  ke  kolam  budidaya,  hal  ini  tentunya  tidak  efektif dan memerlukan waktu yang lama serta tidak effisien (Simanjuntak, 2013). Pentingnya pemantauan secara kontinu kualitas air pada keberhasilan budidaya ikan, maka perlu dirancang suatu perangkat sistem  kontrol  dan  monitoring  kualitas  air  pada  kolam  budidaya  ikan  dengan  sistem  yang  tetap stabil, yang dapat dikontrol secara otomatis dan dimonitoring dari jarak jauh. Parameter kualitas air yang  dikontrol  pada  penelitian  ini  terdiri  atas  level  ketinggian  air  dan  temperatur  (suhu)  air. Pentingnya pengontrolan dan pemantauan kualitas air pada kolam budidaya ikan nila sebagai faktor keberhasilan.
Berdasarakan  latar  belakang  diatas,  maka  peneliti  tertarik  untuk  merancang  suatu  kolam budidaya berskala aquarium yang dapat mengontrol suhu dan ketinggian air dan bisa dimonitoring dari jarak jauh dengan menggunakan motode logika fuzzy sebagai pengontrolan dan menggunakan Internet  of  Things (IoT)  sebagai  monitoring.    Selama  beberapa  tahun  terakhir  kontrol fuzzy telah muncul  sebagai  alternatif  praktis  untuk  skema  pengontrolan  otomatis.  Logika fuzzy adalah  suatu cara  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang  output.  Teknik  ini menggunakan  teori  matematis  himpunan fuzzy .  Logika fuzzy berhubungan  dengan  ketidakpastian yang  telah  menjadi  sifat  alamiah  manusia  (Tarigan,  2013).  Sedangkan Internet  of  Things (IoT) merupakan  perkembangan  keilmuan  yang  sangat  menjanjikan  untuk  mengoptimalkan  kehidupan berdasarkan  sensor  cerdas  dan  peralatan  pintar  yang  bekerjasama  melalui  jaringan  internet (Syaifudin,  2021). Internet  of  Things (IoT)  berupa  kumpulan  benda-benda  ( things ),  seperti perangkat  fisik  ( hardware/  embedded  sistem )  yang  mampu  bertukar  informasi  antar  sumber informasi,  operator  layanan  ataupun  perangkat  lainnya  yang  terhubung  kedalam  sistem  sehingga dapat  memberikan  kemanfaatan  yang  lebih  besar  dalam  pemantauan  atau  monitoring  (Mahali, 2017).

## METODE Deskripsi Penelitian
Perancangan  dalam  pembuatan  tugas  akhir  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  dalam  proses perancangan  alat,  mekanik,  serta  proses  analisa.  Perancangan  awal  dilakukan  dengan  menentukan lokasi  pembuatan  alat,  membuat  blok  diagram  (seperti  pada  Gambar  1), flowchart (seperti  pada Gambar 2), desain mekanik, serta membuat sistem kerja alat yang akan dibuat.

## Blok Diagram
Gambar 1. Blok Diagram Penelitian
Flowchart

## Perancangan Skema Rangkaian dan Mekanik
Perancangan skema rangkaian

## Gambar 3. Skema rangkaian proteus
Pada  alat  ini  sebelum  melakukan  proses  pembuatan  rangka,  maka  dibutuhkan  lah  proses perancangan  mekanik  terlebih  dahulu,  untuk  perancangan  desain  mekanik  pada  alat  ini menggunakan software sketchup. Untuk desain mekanik pada alat dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Desain mekanik
Bahan  yang  akan  digunakan  pada  proses  pembuatan  mekanik  ini  menggunakan  bahan  akrilik dengan ketebalan sebesar 2 mm.
Ukuran pada desain mekanik : Tinggi    = 30 cm Lebar = 30 cm Panjang  = 30 cm Perancangan metode logika fuzzy menggunakan matlab.
Pada  proses  pembuatan  alat  ini  sebelum  mengimplementasikan  pada  program  modul  wemos, penulis  terlebih  dahulu  menentukan  nilai  fuzifikasi  terlebih  dahulu  menggunakan plugin logika fuzzy pada software matlab.  Untuk  tampilan  awal  pada  menu fuzzy di  matlab  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Fuzzy matlab
Pada  gambar  diatas  merupakan  tampilan  awal fuzzy matlab  terdiri  dari  1 input dan  1 output . Untuk penentuan membership function pada alat ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Membership function suhu
Pada  Gambar  6.  diatas  merupakan membership  function suhu  untuk input pertama,  dimana terdapat  3  variabel  yaitu,  dingin,  sedang  dan  panas.  Sedngkan  untuk  bagian membership  function bagian jarak sensor dapat dilihat pada Gambar 7.
Untuk input kedua  yaitu membership  function jarak  sensor  ultrasonik,  terdapat  3  variabel membership function yaitu, rendah, sedang dan tinggi. Untuk membership function tinggi air dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Membership function tinggi air
Output pada fuzzy matlab yang akan dirancang untuk simulasi matlab adalah tinggi air, untuk variabel membership  function adalah  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Untuk  aturan  kebenaran fuzzy padaperancangan pada alat ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel kebenaran aturan fuzzy S U D S P R R T S S R S S T R R R Keterangan : D : Dingin
S : Sedang
P : Panas
R : Rendah
S : Sedang
T : Tinggi

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data
Pada  penelitian  ini  pengujian  dilakukan  terhadap  alat  yang  telah  di  rancang  dan  juga  ada beberapa data yang digunakan untuk pengujian, yaitu data pengujian dengan suhu air dingin, suhu air  panas  dan  data  pengujian  dengan  ketinggian  air.  Adapun  alat  yang  akan  diuji  adalah  seperti terlihat pada Gambar 9.

## Gambar 9a. Tampilan alat Tampak depan
Gambar 9b. Tampilan alat tampak atas
Gambar 9c. Tampilan alat tampak samping

## Analisa dan Pengujian
Setelah melakukan pengujian hardware dan pengujian software , selanjutnya penulis melakukan pengambilan data. Pengujian pengambilan data ini berguna untuk mengetahui perbandingan antara kondisi pada alat dengan kondisi simulasi pada matlab dan juga menganalisa waktu yang diperlukan untuk  mencapai set  point .  Untuk  model  pengambilan  data  dilakukan  5  kali  masing-masing  pada kondisi dengan suhu awal yang berbeda-beda.

## 1. Pengujian Suhu Air Dingin
Tabel 2. Data pengujian pada suhu air dingin
No Suhu awal air (°C) Suhu mencapai Set point (°C) Kondisi heater Waktu mencapai set point (menit) 1 24,6 27 ON 93 2 24,2 27,4 ON 124 3 23,3 27,2 ON 151 4 22 27 ON 194 5 20,7 27 ON 245
Dari data Tabel 2. diatas, dapat dilihat pengujian data dengan kondisi air pada suhu dingin dengan pengambilan data sebanyak 5 kali, suhu awal air pada tabel sengaja di atur pada kondisi suhu dingin atau suhu dibawah set point agar kondisi heater pada aquarium menyala dan mulai memanaskan air sehingga  air  kembali  ke  kondisi set  point .  Dengan  kondisi  tabel  diatas  maka  dapat  kita  lakukan perhitungan perpindahan kalor pada setiap pengujian dengan perhitungan sebagai berikut : Diketahui :
𝑅𝑒 = 𝑉  × 𝐿 𝜇 = 0,5598  × 0,15 16,96  × 10 −6 = 495
ℎ   = 0,664  × 𝑘 𝐿 𝑅𝑒 𝐿 0,5 𝑃𝑟 0,333 =  0,664  × 0,02756 0,15 495 0,5 0,699 0,333
ℎ   = 2,4 W/m 2 °C A = 6 x s 2 = 6 x 0,3 x 0,3 = 0,54 m 2
Dikarenakan luas permukaan air setengah dari luas permukaan aquarium maka:
A = 0,54/2 = 0,27 m 2
Pengujian pertama : 𝑞 = ℎ 𝐴 ∆𝑇 = 2,4 x 0,27 x (27-24,6) = 1,5 W Pengujian kedua : 𝑞 = ℎ 𝐴 ∆𝑇 = 2,4 x 0,27 x (27,4-24,2) = 2,07 W Pengujian ketiga : 𝑞 = ℎ 𝐴 ∆𝑇 = 2,4 x 0,27 x (27,2-23,3) = 2,5 W Pengujian keempat : 𝑞 = ℎ 𝐴 ∆𝑇 = 2,4 x 0,27 x (27-22) = 3,2 W Pengujian kelima : 𝑞 = ℎ 𝐴 ∆𝑇 = 2,4 x 0,27 x (27-20,7) = 4,08 W
Jadi,  pada  setiap  pengujian  memiliki laju  perpindahan  kalor  yang  berbeda-beda  dikarenakan selisih atau jarak nilai suhu awal dengan nilai suhu pada saat mencapai set point yang juga berbeda-
beda dan memiliki pengaruh yang sangat besar terhadap nilai dari laju perpindahan kalor. Dari hasil perhitungan  laju  perpindahan  kalor  yang  diperlukan  untuk  mencapai set  point diatas  juga  dapat dilihat waktu yang diperlukan untuk mencapai set point yang disajikan seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Data nilai pengaruh pencapaian set point pada suhu air dingin No Selisih jarak suhu (°C) Nilai kalor yang diperlukan (W) Waktu mencapai set point (menit) 1 2,4 1,5 93 2 3,2 2,07 124 3 3,9 2,5 151 4 5 3,2 194 5 6,3 4,08 245
Dari  data  Tabel  3.  diatas  menunjukkan  bahwa,  nilai  yang  berpengaruh  terhadap  lama  waktu pencapaian set  point yaitu  nilai  selisih  jarak  suhu  dan  nilai laju  perpindahan  kalor.  Semakin  kecil nilai selisih jarak suhu maka nilai kalor yang diperlukan juga akan kecil dan waktu yang diperlukan juga akan sebentar, akan tetapi jika nilai laju perpindahan kalor diperbesar dengan cara menambah nilai dari koefisien perpindahan kalor konveksinya, maka waktu  yang dibutuhkan untuk mencapai set point akan semakin kecil.

## 2. Perbandingan Kondisi Alat dengan Matlab pada Suhu Air Dingin
Untuk perbandingan error pada alat dengan simulasi pada matlab dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan error output alat dengan matlab No. Suhu air alat (°C) Jarak ultrasonic alat (cm) Tinggi air alat (cm) Suhu air matlab (°C) Jarak ultrasonic matlab (cm) Tinggi air matlab (cm) Perbandingan error 1 24,2 19 14,6 24,2 19 14,6 0 2 22 21 11 22 21 11 0 3 23,3 16 14,8 23,3 16 14,7 0,1 4 20,7 14 14,7 20,7 14 14,7 0 5 24,6 16 15 24,6 16 14,7 0,3
Berdasarkan hasil Tabel 4. diatas, didapatkan persentase error alat dengan perbandingan pada simulasi matlab. Dengan perhitungan sebagai berikut :
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 2 5 × 100% = 40%
Jadi, persentase error pada alat dengan perbandingan simulasi matlab adalah sebesar 40%. Tampilan rule base dapat dilihat pada pada Gambar 10.
Gambar 10. Rule base 1 pengujian suhu air dingin

## 3. Pengujian Suhu Air Panas
Setelah  melakukan  pengujian  dan  menganalisa  kondisi  suhu  air  dingin  pada  alat,  maka selanjutnya  dilakukan  pengujian  dan  analisa  pada  alat  dengan  kondisi  suhu  air  ini  panas.  Untuk pengujian pengambilan data dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data pengujian pada suhu air panas
No Suhu awal air (°C) Suhu mencapai Set point (°C) Kondisi kipas Waktu mencapai set point (menit) 1 31,9 27 ON 100 2 32,6 27 ON 114,2 3 32,9 27 ON 120,3 4 33,9 27,8 ON 125 5 34,8 27 ON 160
Berdasarkan  Tabel  5.  pengujian  pada  suhu  air  panas  diatas,  kondisinya  adalah  semakin  besar nilai suhu pada air maka akan semakin lama waktu pencapaian set point nya. Penurunan nilai suhu untuk  mencapai set  point dilakukan  dengan  cara  menyalakan  kipas  pada  aquarium  dan mensirkulasikan air yang ada pada aquarium dengan bantuan motor sehingga energi kalor yang ada pada  air  akan  keluar  dan  suhu  air  akan  turun  sampai  pada  titik set  point .  Untuk  perhitungan kerugian energi kalor  yang keluar adalah sebagai berikut :
Debit air :
𝑄 = 𝑉 𝑡 = 0,3𝑚 𝑥 0,3𝑚 𝑥 0,15𝑚 480 𝑠 = 0,00002812 m 3 /s
Kecepatan aliran : 𝑣 = 𝑄 𝐴 = 0,00002812 0,00005024 = 0,5598 m/s
Luas penampang bak proses : 𝐴 𝑏𝑎𝑘  𝑝𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 = 𝑇 𝑥 𝐿 = 0,15 x 0,30 = 0,045 m 2
Laju aliran massa :
𝑚 =  𝜌 𝑣 𝐴 𝑏𝑎𝑘  𝑝𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 = 1000 kg/m 3 x 0,5598 m/s x 0,045 m 2 = 25,191 kg/s Kerugian Energi kalor yang keluar :
𝑄 𝑙𝑜𝑠𝑠 = 𝑚 𝐶 𝑃 𝑇 𝑖𝑛 − 𝑇 𝑜𝑢𝑡 Dimana : 𝑄 𝑙𝑜𝑠𝑠 = Kerugian energi kalor (Kj/s)
𝑚 = Laju aliran massa (kg/s)
𝐶 𝑃 = Kapasitas panas jenis gas ideal pada tekanan konstan (0,95 Kj/s)
𝑇 𝑖𝑛 = Temperatur masuk (°C)
𝑇 𝑜𝑢𝑡 = Temperatur keluar (°C) Penyelesaian percobaan pertama:
𝑄 𝑙𝑜𝑠𝑠 = 𝑚 𝐶 𝑃 𝑇 𝑖𝑛 − 𝑇 𝑜𝑢𝑡 = 25,191 kg/s x 0,95 Kj/s x (31,9 °C − 27 °C) = 117,264 Kj/s Penyelesaian percobaan kedua:
𝑄 𝑙𝑜𝑠𝑠 = 𝑚 𝐶 𝑃 𝑇 𝑖𝑛 − 𝑇 𝑜𝑢𝑡 = 25,191 kg/s x 0,95 Kj/s x (32,6 °C − 27 °C) = 134,016 Kj/s Penyelesaian percobaan ketiga:
𝑄 𝑙𝑜𝑠𝑠 = 𝑚 𝐶 𝑃 𝑇 𝑖𝑛 − 𝑇 𝑜𝑢𝑡 = 25,191 kg/s x 0,95 Kj/s x (32,9 °C − 27 °C) = 141,195 Kj/s Penyelesaian percobaan keempat: 𝑄 𝑙𝑜𝑠𝑠 = 𝑚 𝐶 𝑃 𝑇 𝑖𝑛 − 𝑇 𝑜𝑢𝑡 = 25,191 kg/s x 0,95 Kj/s x (33,9°C − 27,8 °C) = 145,982 Kj/s Penyelesaian percobaan kelima: 𝑄 𝑙𝑜𝑠𝑠 = 𝑚 𝐶 𝑃 𝑇 𝑖𝑛 − 𝑇 𝑜𝑢𝑡 = 25,191 kg/s x 0,95 Kj/s x (34,8 °C − 27 °C) = 186,665 Kj/s
Dari  perhitungan  kerugian  energi  kalor  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  besar  jarak antara  suhu  masuk  dan  suhu  keluar,  maka  energi  kalor  yang  keluar  dari  temperatur  air  juga  akan semakin besar. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Data nilai pengaruh pencapaian set point pada suhu air panas
No Selisih jarak suhu (°C) Nilai kerugian energi kalor (Kj/s) Waktu mencapai set point (menit) 1 4,9 117,264 100 2 5,6 134,016 114,2 3 5,9 141,195 120,3 4 6,1 145,982 125 5 7,8 186,665 160
Kecepatan  kipas  angin  berpengaruh  dikarenakan  setiap  air  yang  masuk  dan  keluar  diekstrak oleh  kipas  angin  sehingga  suhu  air  menjadi  turun.  Kondisi  lingkungan  seperti  udara  dan kelembaban disekitar juga sangat berpengaruh terhadap penurunan suhu.

## 4. Perbandingan Kondisi Alat dengan Matlab pada Suhu Air Panas
Untuk perbandingan error pada alat dengan simulasi pada matlab dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan error output alat dengan matlab No. Suhu air alat (°C) Jarak ultrasonic alat (cm) Tinggi air alat (cm) Suhu air matlab (°C) Jarak ultrasonic matlab (cm) Tinggi air matlab (cm) Perbandingan error 1 31,9 16 10,2 31,9 16 9,85 0,35 2 32,6 19 7 32,6 19 6,96 0,04 3 32,9 21 3,5 32,9 21 3,49 0,01 4 33,9 14 9,2 33,9 14 9,19 0,01 5 34,8 11 7,5 34,8 11 7,5 0
Berdasarkan hasil Tabel 7. diatas, didapatkan persentase error alat dengan perbandingan pada simulasi matlab. Dengan perhitungan sebagai berikut :
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 4 5 × 100% = 80%
Jadi, persentase error pada alat dengan perbandingan simulasi matlab adalah sebesar 80%. Untuk tampilan rule base dapat dilihat pada pada Gambar 11.
Gambar 11. Rule base 1 pengujian suhu air panas

## 5. Pengujian Tinggi Air
Setelah  melakukan  pegujian  pada  suhu  air  dingin  dan  juga  pada  suhu  air  panas,  maka selanjutnya  pengujian  dilakukan  pada  level  ketinggian  air.  Untuk  data  pengujian  ketinggian  air dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8.Data pengujian tinggi air No Tinggi air Set point Waktu mencapai
awal (cm) (cm) set point (detik) 1 11 15 72 2 14 15 18 3 16 15 18 4 19 15 72 5 21 15 108
Berdasarkan  Tabel  8.  diatas,  didapatkan  data  bahwa  pada  setiap  1  cm  pengisian  maupun pengurangan air untuk mencapai set point , waktu yang dibutuhkan adalah sekitar 18 detik atau 0,3 menit. Dari hasil pengujian data diatas dapat kita dapatkan debit air yang masuk kedalam aquarium dengan perhitungan sebagai berikut :
Diketahui : t = 18 detik = 0,3 menit v = 30cm x 30cm x 1cm = 900 cm 3 = 0,9 liter 𝑄 = 𝑉 𝑡 = 0,9 0,3 = 3 liter/menit
Jadi, debit air yang masuk kedalam aquarium adalah sebesar 3 liter/menit.

## 6. Hasil Monitoring Internet of Things (IoT)
Pengujian  data  yang  telah  diambil  langsung  dimonitoring  dengan Internet  of  Things (IoT) dengan cara menerima sinyal yang dikirimkan oleh sensor yang terhubung dengan microcontroller wemos  esp8266.  Gambar  12.  dibawah  merupakan  salah  satu  tampilan  monitoring  pengujian  suhu air panas.

## Gambar 12. Tampilan monitoring pengujian
Pada Gambar 12. menunjukkan bahwa terdapat dua indikator yang dimonitoring yaitu suhu air dan  level  air.  Pada  gambar  bagian  atas  menunjukkan  angka  suhu  yang  terbaca  pada  sensor, kemudian  menunjukkan  angka  posisi  level  air  dan  yang  terakhir menunjukkan  grafik  perpindahan suhu  air.  Pada  bagian  tengah  menunjukkan  monitoring  dengan  model  led  indikator  yang  menyala sesuai  dengan  ketinggian  yang  telah  diatur.  Kemudian  pada  gambar  bagian  bawah  menunjukkan montoring dengan model yang sama dengan monitoring bagian tengah, perbedaannya adalah bagian
monitoring ini menunjukkan monitoring untuk indikator suhu air dengan sistem jika suhu air berada pada variabel tertentu maka lampu indikatornya akan menyala.

## 7. Perbandigan Prototype dengan Kolam Budidaya Ikan Nila
Berdasarkan  hasil pengujian yang telah dilakukan, dari pengujian ketinggian air, pengujian suhu  air  panas  dan  pengujian  suhu  air  dingin  maka  selanjutnya  akan  dianalisa  tentang  kolam budidaya ikan nila dan membandingkan dengan hasil yang didapatkan oleh alat prototype.

## a. Perbandingan ketinggian air
Ketinggian  air  atau  ketersedian  air  pada  kolam  budidaya  ikan  nila  pada  dasarnya  tidak mempunyai  standar,  tergantung  pada  kondisi  yang  dibutuhkan  seperti  pada  saat  pemeliharaan induk  tinggi  air  kolam  dipertahankan  sekitar  50  cm.  Kemudian  pada  pemijahan  ikan  nila kedalaman air yang dibutuhkan antara 40-60 cm, dengan luas rata-rata kolam 915 m 2 . Dengan kondisi  tersebut  dibandingkan  dengan  kondisi prototype yang  telah  di  bangun  yaitu  luas  900 cm 2 dan set  point tinggi  air  adalah  15  cm.  Kemudian  perbandingan  kecepatan  debit  air  yang masuk pada kolam dengan prototype dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Perbandingan debit air prototype dengan kolam No. Prototype Debit air Kolam Debit air 1. 1 cm 0,9 liter 40 cm 366.000 liter 2. 15 cm 13,5 liter 60 cm 549.000 liter
BerdasarkanTabel 9. dapat dilihat perbandingan jika alat yang dirancang diaplikasikan ke kolam budidaya ikan, maka perbandingan adalah 1:100.
b. Perbandingan suhu air
Suhu air yang optimal untuk pada masa pemijahan ikan nila suhu yang optimal antara 26- 30°C,  penelitian  lain  mengatakan  bahwa  ikan  nila  dapat  mentolerir  suhu  antara  15°C  sampai 37°C  untuk  bertahan  hidup.  Sedangkan  suhu  air  yang  optimal  sebagai  penentu  keberhasilan bagi  budidaya  ikan  nila  adalah  25-30°C  seperti  yang  telah  dibahas  di  latar  belakang.  Untuk prototype yang dirancang pada penelitian ini diatur set pointnya adalah 27°C, hal ini sebanding dengan  suhu  air  yang  harus  dicapai  pada  kolam  budidaya  ikan  nila  agar  pembudidayaan  ikan maksimal.
c. Perbandingan rangkaian listrik
Rangkaian  listrik  yang  terdapat  pada prototype seperti  pada  Gambar  13.  dengan  sumber tegangan  5  volt  untuk  wemos,  12  volt  untuk  motor  1,  motor  2  dan  kipas  angin  dan  sumber tegangan AC 220 volt. Sedangkan untuk rangkaia listrik pada kolam budidaya ikan nila dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Rangkaian listrik prototype

## Gambar 14. Rangkaian listrik kolam
Perbandingan rangkaian listrik pada prototype dengan rangkaian listrik pada kolam terletak pada  sumber  tegangan  untuk  motor  1,  motor  2  dan  kipas  angin,  yaitu  menggunakan  sumber tegangan  AC  220  volt.  Hal  ini  disebabkan  oleh  motor  1,  motor  2  dan  kipas  angin  yang digunakan  pada  kolam  tidak  lagi  motor  dan  kipas  angin(  yang  sama  yang  digunakan  untuk aquarium,  motor  dan  kipas  angin  yang  digunakan  adalah  motor  dan  kipas  angin  AC  yang membutuhkan supply tegangan AC 220 volt.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  pengujian prototype sistem  kontrol  dan  monitoring  suhu  serta  ketinggian air pada kolam budidaya ikan menggunakan logika fuzzy dengan skala ukuran aquarium 30x30x30 cm, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Alat  ini  berhasil  dirancang  dan  bekerja  untuk  mengontrol  ketinggian  air  dengan  menggunakan logika fuzzy dengan debit air yang masuk setiap menitnya yaitu sebesar 3 liter.
2. Alat ini berhasil dirancang dan bekerja untuk mengontrol suhu air dengan kondisi suhu air panas dan dingin menggunakan logika fuzzy dengan waktu untuk menaikkan suhu sebesar 1°C adalah 38,9 menit dan waktu untuk menurunkan suhu sebesar 1°C adalah 20,4 menit dengan ketinggian air rata-rata 15 cm atau 13,5 liter.
3. Alat  ini  dapat  di  monitoring  dari  jarak  jauh  dengan  koneksi  internet  menggunakan Internet  of Things (IoT).

## SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  kesimpulan  pada  penelitian  ini,  penulis  memberikan  beberapa  saran, yaitu:
1. Alat ini dapat dikembangkan dengan menggunakan tambahan sensor, seperti sensor ph air.
2. Alat  ini  dapat  diaplikasikan  pada  kolam  budidaya  ikan  tawar,  seperti  ikan  nila  dan  sejenisnya dengan merubah nilai set point sesuai kebutuhan.
3. Agar  alat  ini  bekerja  lebih  cepat  dalam  mencapai set  point ,  perangkat  yang  digunakan  dalam pengontrolan  seperti,  kipas  angin  ditambahkan  jumlahnya,kemudian heater yang  digunakan diganti dengan heater 300 Watt atau 500 Watt.

## DAFTAR PUSTAKA
Gustiano, R., Arifin, O. Z., & Nugroho, E. (2008). Perbaikan Pertumbuhan Ikan Nila (Oreochromis Niloticus) dengan Seleksi Famili. Media Akuakultur , 3 (2), 98.
https://doi.org/10.15578/ma.3.2.2008.98-106 .
Mahali, M. I. (2017). Smart Door Locks Based on Internet of Things Concept with mobile Backend as  a  Service. Elinvo  (Electronics,  Informatics,  and  Vocational  Education) , 1 (3),171– 181. https://doi.org/10.21831/elinvo.v1i3.14260 .
Pramana, R. (2018). Perancangan Sistem Kontrol dan Monitoring Kualitas Air dan Suhu Air Pada Kolam  Budidaya  Ikan. Jurnal  Sustainable:  Jurnal  Hasil  Penelitian  Dan  Industri  Terapan , 7 (1), 13–23. https://doi.org/10.31629/sustainable.v7i1.435
Simanjuntak,  AP.,  Pramana,  R.,  &  Nusyirwan.  (2013).  Pengontrol  Suhu  Air  Pada  Kolam Pendederan  dan  Pembenihan  Ikan  Nila  Berbasis  Arduino. Jurnal  Sustainable, Vol.4  No.1, Mei 2013, ISSN 2087-5347.
Stickney,  R.R.  (2000).  Tilapia  culture.  Encyclopedia  of  Aquaculture. A  Wiley-Interscience Publication . p.934-941.
Suripin. (2000).Pelestarian Sumber Daya Tanah dan Air. Yogyakarta : Penerbit Andi.
Suyanto. (1993). Nila. Jakarta : PT. Penebar Swadaya , Anggota IKAPI.
Syaifudin,  M.,  &  Akbar,  M.  (2021).  Rancang  Bangun  Monitoring  Sirkulasi  Air  pada  Kolam  Ikan Nila Berbasis Arduino. InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan , 2 .
Tarigan,  P.  (2013).  Sistem  Pengendali  Pendingin  Ruangan  Menggunakan  Fuzzy  Logic  Berbasis Mikrokontroler Atmega 8535. Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI) , 1 (1), 86–92.
Yanuar,  V.  (2016).  Perbedaan  Suhu  Air  Dalam  Akuarium  Pemeliharaan  Terhadap  Laju Pertumbuhan Benih Ikan Nila (Oreochiomis niloticus). Juristek, 5 (1), 152-158.
Yuliana,  D.E.  (2018).  Kendali  Suhu  Berbasis  Fuzzy  Logic  Pada  Model  Kolam  Pembibitan  Ikan Gurami . Masters thesis, Fakultas Teknologi Industri UNISSULA.