Abstrak—Usaha  budi  daya  ikan  mujair  pada  BUMDes  Delta Mina  Sejahtera  memerlukan  perhatian  terkait  salinitas  air tambak.  Hal  tersebut  memengaruhi  pertumbuhan  dan keberlangsungan  hidup  ikan  mujair.  Ikan  mujair  air  tawar dapat hidup di perairan air asin dengan proses adaptasi yang bertahap,  sehingga  untuk  membudidayakan  di  perairan  asin perlu  dilakukan  adaptasi  terlebih  dahulu  secara  bertahap sekitar 1-2 minggu. Salinitas digambarkan sebagai ukuran yang menggambarkan  tingkat  keasinan  suatu  perairan.  Parameter ini dipengaruhi oleh evaporasi pada suatu daerah seperti halnya yang  terjadi  pada  Delta  Mina  Sejahtera.  Nilai  salinitas  ideal bagi pertumbuhan ikan mujair berkisar 7-8 ppt. Kadar garam yang tinggi dapat diturunkan nilainya dengan memberikan air tawar.  Karakteristik  tambak  yang  luas  dibutuhkan  sistem pengambilan  dan  pengolahan  salinitas  yang  akurat.  Dalam mengatasi  permasalahan  yang  timbul,  dibuatkan  prototipe sistem  kontrol  salinitas  air  dengan  mengimplementasikan sistem  wireless  sensor  network  (WSN).  Penggunaan  wireless sensor  network  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  salinitas yang merata dengan menyebarkan node sensor ke beberapa titik pada area tambak yang luas. Data yang didapat dari node sensor dikirim ke node master dengan menggunakan  radio transceiver. Pada  node  master  terdapat  kendali salinitas  air menggunakan metode  logika  Fuzzy  Mamdani.  Pada  sistem  kontrol  yang diimplementasikan, fungsi keanggotaan  (membership function) terdiri  dari  dua  input  berupa  error  dan  delta  error  dari pembacaan sensor salinitas yang nantinya menghasilkan output berupa  nilai  waktu  pengiriman  air  tawar  oleh  pompa. Berdasarkan hasil pengujian pada prototipe yang telah dibuat, penerapan WSN dalam mengirimkan data dari node sensor ke node  master  mendapat  delay  sebesar  2,4  detik.  Pada  sistem kontrol salinitas menggunakan logika Fuzzy Mamdani, mampu mencapai keadaan salinitas pada setpoint senilai 7,5 ppt dengan error steady state sebesar 0%. Jika dibandingkan dengan hasil simulasi MATLAB, rata-rata respons waktu yang dibutuhkan sistem  prototipe  untuk  mencapai  nilai  salinitas  akhir  7,5  ppt lebih lambat 1,55 detik.
Kata  Kunci—Kendali  Salinitas,  Logika  Fuzzy  Mamdani, Tambak Ikan Mujair, Wireless Sensor Network.

## I. PENDAHULUAN
KAN  mujair  merupakan  ikan  air  tawar  dengan  produksi tertinggi  dan  telah  dibudidayakan  di  seluruh  provinsi Indonesia.  Ikan  mujair  juga  merupakan  sumber  protein hewani  untuk  kebutuhan  gizi  masyarakat  Indonesia  karena harganya  yang  relatif  murah  serta  jumlahnya  yang  begitu melimpah.  Oleh  karena  itu,  ikan  mujair  menjadi  salah  satu produk  ikan  air  tawar  dan  air  payau  yang  paling  banyak dikembangkan  di  Indonesia.  Pembudidayaan  ikan  mujair mayoritas menggunakan media tambak. Tambak ikan mujair terdapat  berbagai  macam  ukuran  sesuai  dengan  kebutuhan pelaku  budi  daya.  Ada  yang  terbuat  dari  kolam  terpal berukuran  4×3  meter  hingga  12×5  meter  bahkan  lebih,
dengan tingkat kedalaman sekitar 60 hingga 100 cm. Selain tambak yang terbuat dari kolam terpal, ada pula tambak ikan mujair  yang  terbentuk  dari  proses  pembentukan  alam. Tambak  ikan  mujair  yang  terbentuk  dari  alam  biasanya memiliki  luas  permukaan  yang  jauh  lebih  besar  daripada kolam terpal.
BUMDes  Delta  Mina  Sejahtera  selalu  memperhatikan kualitas air demi menunjang pertumbuhan dan keberlangsungan hidup ikan mujair untuk mendapatkan hasil panen  yang  diinginkan.  Salah  satu  hal  yang  perlu diperhatikan  dalam  pembudidayaan  ikan  mujair  adalah tingkat  kandungan  garam  pada  air  tambak.  Salinitas digambarkan  sebagai  ukuran  yang  menggambarkan  tingkat keasinan  suatu  perairan.  Parameter  ini  dipengaruhi  oleh evaporasi pada suatu daerah seperti halnya yang terjadi pada Delta  Mina  Sejahtera.  Perubahan  kondisi  lingkungan  pada waktu tertentu menyebabkan kadar garam air tambak menjadi meningkat. Dengan tingginya kadar salinitas air tambak maka dibutuhkan air tawar untuk menurunkan salinitas ke kondisi ideal.  Meskipun  ikan  mujair  merupakan  ikan  yang  toleran terhadap  salinitas,  pertumbuhan  dan  kesehatan  ikan  mujair masih  dipengaruhi  oleh  perubahan  salinitas  dalam  air. Salinitas  ideal  untuk  pertumbuhan  ikan  mujair  berkisar  7-8

## Sistem Wireless Sensor Network untuk Kontrol Salinitas Air Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani pada Tambak Ikan Mujair
Putu Wibi Yumandana, Ciptian Weried Priananda, Lucky Putri Rahayu dan Arif Musthofa Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ciptian@eea.its.ac.id
I
Gambar 1. Arsitektur Sistem Prototipe Kontrol Salinitas.
ppt.  Area  tambak  yang  begitu  luas,  maka  dibutuhkan pengambilan  nilai  salinitas  dari  beberapa  titik  atau  radius tambak agar mendapat nilai salinitas yang merata.
Penelitian ini   menggunakan konsep metode logika Fuzzy Mamdani untuk mengendalikan salinitas air pada sistem budi daya  ikan  mujair  [1]. Input dari  kualitas  air  tambak  adalah parameter  salinitas  yang  diubah  menjadi  dua membership function yaitu  variabel error dan  variabel delta  error [2]. Data tersebut  digunakan sebagai input pada mesin  inferensi Fuzzy  Mamdani .  Setiap  data input disimpulkan  oleh  nilai aturan  yang  ditetapkan.  Hasil  pengolahan (output) tersebut dikeluarkan dalam satuan waktu yang menggambarkan lama pompa mengirimkan air tawar.
Pembacaan nilai awal salinitas menggunakan sensor TDS. Sensor  TDS  adalah  sebuah  sensor  yang  dapat  mengukur kadar garam yang terlarut dalam air.  Sensor Total Dissolved Solid (TDS) menggunakan prinsip yang sama dengan prinsip konduktivitas  di  mana  menggunakan  dua  elektroda  yang diletakkan  dalam  suatu  cairan.  Pada  cairan  tersebut  akan menghantarkan  aliran  listrik  sesuai  dengan  konsentrasi  ion- ion  dalam  larutan  tersebut.  Peningkatan  konsentrasi  ion dalam  larutan  juga  menyebabkan  peningkatan  nilai konduktivitas. Perbedaan nilai  tersebut  yang akan diketahui oleh probe sensor  konduktivitas,  kemudian  dikonversi menjadi tegangan sebagai hasil keluaran dari sensor TDS [3]. Penelitian  ini  juga  menerapkan wireless  sensor  network ( WSN ).  Dari  penerapan WSN,  node  sensor disebar  ke
beberapa titik di sekitar tambak sebagai pengambilan salinitas awal. Hasil pembacaan dari node sensor akan dikirim ke node master menggunakan transceiver . Transceiver yang digunakan  ialah  modul transceiver NRF24L01.  NRF24L01 merupakan modul komunikasi jarak jauh yang menggunakan frekuensi pita gelombang radio 2.4-2.5 GHz ISM ( Industrial Scientific  and  Medical ).  Satu  modul  bisa  melakukan komunikasi dengan 6 modul lain dalam waktu bersamaan [4].
Pada node master ini dilakukan pengolahan nilai salinitas dengan  metode  logika Fuzzy  Mamdani. Pengolahan  nilai salinitas oleh Fuzzy Mamdani ini menggunakan mikrokrontroler ESP32. ESP32 adalah mikrokontroler open- source berbasis board input / output yang tersedia WiFi yang memungkinkan  untuk  mengaplikasikan Internet  of  Things (IoT) [5],  sehingga  mampu  menampilkan  data  salinitas  dan hasil output melalui website [6] .

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Arsitektur Sistem
Dalam  mengidentifikasi  perubahan  salinitas  air  tambak ikan  mujair,  prototipe  yang  dirancang  melakukan  analisis data  salinitas  yang  diolah  menggunakan  logika Fuzzy Mamdani berdasarkan  hasil  pengambilan  data  salinitas  dari tiga node sensor yang mengapung di permukaan air. Masing- masing jenis node menggunakan dua kontroler yang berbeda.
Gambar 2. Blok Diagram Sistem Kontrol Salinitas.
Gambar 3. Pemodelan Input Variabel Error pada Software MATLAB.
Gambar  4.  Pemodelan Input Variabel deltaError pada Software MATLAB.
Gambar 5. Desain Keseluruhan Sistem Prototipe Kontrol Salinitas.
Gambar 6. Flowchart Sistem Prototipe Kontrol Salinitas.
Kontroler  pada node  sensor menggunakan  Arduino  Nano sedangkan node  master menggunakan  ESP32  dengan memanfaatkan  modul wifi yang  ada  pada  ESP32 . Pada permukaan kolam disebar tiga node sensor dengan mengikuti garis  diagonal  pemukaan  kolam.  Sedangkan node  master berada di pinggir kolam.
Peletakan  platform node  sensor dan node  master ini bersifat  statis,  namun  dapat  dipindahkan  dengan  ketentuan masih dalam jangkauan komunikasi dari jaringan node . Saat sistem  ini  dioperasikan,  maka  masing-masing node  sensor membaca nilai salinitas di sekitarnya, kemudian mengirimkan  data  menuju node  master melalui  jaringan nirkabel  yaitu transceiver NRF24L01.  Kemudian node master melakukan kontrol salinitas air dengan metode logika Fuzzy  Mamdani untuk  mendapatkan output nilai  respons waktu  pompa  saat  mengirim  air  tawar.  Data  tersebut sekaligus diakuisisi dan disimpan ke dalam realtime database yang  nantinya  dapat  ditampilkan  pada website .  Pengerjaan
proyek  akhir  dalam  bentuk  prototipe,  menjadikan  proses pengambilan  data  menggunakan  media  kolam  terpal berukuran  80×60×30  cm  dengan  volume  air  sebanyak  72 liter.

## B. Flowchart Sistem
Flowchart proses kerja sistem secara keseluruhan terlihat seperti  pada  Gambar  3.  Prinsip  kerja  prototipe  dimulai  dari mendeteksi  salinitas  air  berdasarkan  pembacaan  tiga  sensor TDS.  Sensor  TDS  mengambil  nilai  salinitas  dan  diolah menggunakan  mikrokontroler  Arduino  Nano.  Dalam  satu kesatuan node  sensor juga  terdapat  radio transceiver NRF24L01 yang bertugas sebagai  pengiriman data salinitas menuju node master . Karena bertugas dalam mengirim data, maka transceiver pada node sensor berperan sebagai  fungsi transmitter .  Data  salinitas  yang  telah  dikirimkan  akan diterima  oleh node  master melalui transceiver NRF24L01 juga. Transceiver yang  bertugas  dalam  penerimaan  data disebut  sebagai  fungsi receiver .  Data  salinitas  yang  telah
Tabel 1.
Fuzzy Rule Base
Error deltaError Kecil Sedang Besar Kecil Cepat (R1) Cepat (R2) Sedang (R3) Sedang Cepat (R4) Sedang (R5) Lama (R6) Besar Sedang (R7) Lama (R8) Lama (R9) Tabel 2. Data Pengujian WSN Waktu Pengiriman Data oleh Transmitter Waktu Penerimaan Data oleh Receiver Selisih Waktu Komunikasi Transceiver (detik) 15:34:46 15:34:46 0 15:34:52 15:34:52 0 15:34:58 15:34:58 0 15:35:04 15:35:03 1 15:35:10 15:35:09 1 15:35:16 15:35:15 1 15:35:22 15:35:22 0 15:35:28 15:35:30 2 15:35:34 15:35:36 2 15:35:40 15:35:43 3 15:35:46 15:35:49 3 15:35:52 15:35:56 4 15:35:58 15:36:01 3 15:36:04 15:36:08 4 15:36:10 15:36:14 4 15:36:16 15:36:20 4 15:36:22 15:36:26 4 15:36:28 15:36:32 4 15:36:34 15:36:38 4 15:36:40 15:36:44 4
Dari  percobaan  yang  dilakukan  sebanyak  20  kali,  didapat  rata-rata selisih waktu komunikasi transceiver sebesar 2,4 detik.
Tabel 3.
Data Pengujian Keseluruhan Sistem Salinitas awal (ppt) Salinitas akhir (ppt) Error steady state (%) Respons waktu prototipe (detik) Respons waktu MATLAB (detik) Selisih respons waktu (detik) 8,50 7,50 0 9,12 9,00 0,12 9,03 7,50 0 11,18 12,00 0,82 9,57 7,50 0 26,63 27,60 0,97 10,07 7,50 0 30,09 31,20 1,11 10,50 7,50 0 33,24 34,80 1,56 11,00 7,50 0 48,30 45,00 3,30 11,49 7,50 0 50,01 47,40 2,61 12,04 7,50 0 50,50 48,60 1,90
Rata-rata  selisih  respons  waktu  sistem  prototipe  dengan  simulasi MATLAB sebesar 1,55 detik.
Gambar  7.  Pemodelan Output Variabel waktuPompa pada Software MATLAB.
Gambar 8. Surface View dari Input error dan deltaError serta Output waktuPompa.
Gambar  9.  Grafik  Perbandingan  Nilai  Salinitas  Semua Node  Sensor Terhadap Nilai Salinitas Aktual.
terkumpul akan dihitung nilai rata-ratanya pada mikrokontroler  ESP32.  Pada  ESP32  juga  terjadi  proses kendali  salinitas  menggunakan  logika Fuzzy  Mamdani setelah  mendapat  nilai  rata-rata  salinitas  tersebut.  Hasil pengolahan Fuzzy Mamdani akan memberikan respons waktu pada pompa dalam pengiriman air tawar dengan tujuan untuk menurunkan nilai salinitas hingga mencapai setpoint 7,5 ppt. Jika nilai salinitas tidak sama dengan 7,5 ppt maka pompa air akan  terus  menyala  dan terus  melakukan  pengambilan  nilai salinitas  air.  Sistem  kontrol  salinitas  pada  proyek  akhir  ini merupakan sistem kontrol tertutup ( close loop ) .

## C. Blok Diagram Sistem Kontrol Salinitas
Sistem  kontrol  salinitas  merupakan  suatu  sistem  bersifat close  loop .  Secara  skematis  memperlihatkan  pengendalian salinitas air  dalam  sistem  ini  yang  dimulai  dari input yang berupa kadar garam air, kemudian terhubung dengan kontrol logika Fuzzy sebagai  pengendalian  salinitas  menggunakan mikrokontroler  ESP32. Plant dari  sistem  ini  yaitu  tambak ikan  mujair. Measurement  system yang  digunakan  ialah sensor  salinitas  TDS.  Kemudian  sistem  ini  akan  bekerja secara  berulang  ulang  sampai output salinitas air  mencapai nilai  7,5  ppt.  Nilai  salinitas  yang  melebihi  7,5  ppt  akan memberikan respons pada pompa untuk mengirim air tawar dengan tujuan menurunkan kadar salinitas.

## D. Perancangan Logika Fuzzy Mamdani pada Matlab
Dalam memodelkan sistem kontrol salinitas menggunakan metode  logika Fuzzy  Mamdani dapat  dilakukan  dengan simulasi  melalui software MATLAB.  Pada  simulasi MATLAB terdapat  beberapa proses antara lain menentukan Fuzzifikasi, Rule Base, dan Defuzzifikasi.
1) Fuzzifikasi
Proses fuzzfikasi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menentukan derajat keanggotaan dari nilai tegas (crisp) suatu input pada sebuah himpunan Fuzzy . Dalam pemodelan logika Fuzzy Mamdani ini, terdapat dua variabel input yang digunakan  yaitu  variabel error dan  variabel delta  error (change  of  error). Sedangkan  untuk  variabel output ialah variabel waktuPompa. Error merupakan  selisih  antara salinitas referensi yang diinginkan (setpoint) dengan salinitas aktual  sensor,  yang  telah  dikonversikan  ke  satuan  ppt. Perubahan error (change or error) merupakan selisih error
sekarang  dengan error sebelumnya.  Nilai error ini  didapat dari persamaan berikut:
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = |𝑆𝑃 − 𝑃𝑉 | (1) Keterangan: SP (setpoint) = Input salinitas yang diinginkan PV (present value) = Nilai aktual salinitas/nilai salinitas saat ini.  Sedangkan  untuk  mendapatkan  nilai delta  error mengikuti persamaan berikut:
𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = |𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑛) − 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑛 − 1)| (2) Keterangan:
Error(n) = error saat ini Error(n-1) = error sebelumnya
a. Variabel Error
Variabel Error dibuat  dengan range pengukuran  dari  0 sampai  dengan  100.  Nilai  ini  diperoleh  dari  kesalahan pengukuran sensor salinitas berdasarkan nilai mutlak selisih setpoint dengan  salinitas  aktual.  Adapun  pada  Gambar  5 merepresentasikan nilai untuk tiap fungsi keanggotaan input Error .  Pada  pemodelan Fuzzy Mamdani ini,  variabel Error dijabarkan  menjadi  tiga  buah membership function yaitu Kecil, Sedang, dan Besar . b. Variabel deltaError
Variabel deltaError dibuat dengan range pengukuran dari 0  sampai  dengan  100.  Nilai  ini  diperoleh  dari  nilai  mutlak selisih error saat  ini  dengan error sebelumnya.  Nilai  untuk tiap  fungsi  keanggotaan input deltaError direpresentasikan pada  Gambar  6.  Pada  sistem Fuzzy tersebut,  dijabarkan menjadi tiga buah membership function yaitu Kecil , Sedang , dan Besar . c. Variabel waktuPompa
Variabel waktuPompa (pompa  air  tawar)  merupakan output atau hasil akhir dari perhitungan input variabel Error dan  variabel deltaError ,  yang  dibuat  dengan range dari  0 sampai dengan 60 detik. Pada variabel waktuPompa memiliki tiga  buah linguistic value di  antaranya Cepat,  Sedang ,  dan Lama . Adapun Gambar 7 merepresentasikan nilai untuk tiap fungsi keanggotaan output waktuPompa .
2) Fuzzy Rule Base
Rule base terdiri dari sekumpulan aturan yang menyatakan suatu  kondisi. Fuzzy rule base berisi  pernyataan-pernyataan logika Fuzzy Mamdani yang berbentuk pernyataan IF-THEN yang  dihubungkan  dengan  logika  operasi AND .  Setelah melakukan fuzzifikasi untuk  setiap input dan output maka langkah berikutnya ialah membuat aturan (rule base). Aturan Fuzzy  Mamdani tersebut  dapat  diilustrasikan  seperti  pada Tabel 1.
3) Defuzzifikasi
Defuzzifikasi adalah  suatu  proses  penegasan  ulang  tiap himpunan fuzzy yang  didapat  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy ,  setelah  komposisi  tiap  aturan  ditegaskan  ulang kemudian  akan  didapatkan  suatu output yang  merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Suatu contoh, jika diberikan himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka  dapat  diambil  dari range tersebut  suatu  nilai crisp sebagai output . Metode defuzzifikasi yang digunakan adalah menggunakan  metode centroid atau Center of Area ( COA ). Alasan digunakan metode centroid karena cara pengambilan titik  tengah  dari  tiap  daerah fuzzy yang  sesuai  dengan penggunaan  kurva  triangular.  Pada  fungsi  keanggotaan
Gambar 10. Grafik Uji Respons Sistem dengan Menggunakan Uji Coba pada Salinitas Awal Sebesar 12,04 ppt untuk Mencapai Salinitas Akhir 7,5 ppt.
“ Cepat , Sedang ,  dan Lama ”, mencari nilai tengahnya dapat dihitung  luas  daerah  menggunakan  rumus luas  segitiga  lalu ditambahkan  dengan range nilai  minimum  dari  fungsi keanggotaan.  Setelah  mendapatkan  luas  dan  titik  tengah, langkah selanjutnya ialah menentukan nilai dari output yang diharapkan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = ∑ 𝑟𝑢𝑙𝑒(𝑖) 𝑥 𝐶𝑜𝐴 𝑥 𝑙𝑢𝑎𝑠(𝑖) 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑟𝑢𝑙𝑒(𝑖) 𝑥 𝑙𝑢𝑎𝑠(𝑖) 𝑛 𝑖=1 (3)
Gambaran  pemetaan  antara  variabel-variabel input dan output dari  sistem  kontrol  salinitas  menggunakan  logika Fuzzy Mamdani terlihat seperti pada Gambar 8.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Node Sensor
Pengujian  sensor  TDS  dilakukan  untuk  mengalibrasi sensor  yang  digunakan  pada  prototipe  dengan  cara membandingkan salinitas sebenarnya. Dibutuhkan penyesuaian terhadap tiga sensor TDS yang digunakan agar nilai salinitas yang didapat lebih akurat. Kalibrasi sensor TDS dilakukan  dengan  metode  regresi  linier.  Nilai  ADC  yang terbaca oleh sensor TDS dihubungkan dengan nilai salinitas yang diambil menggunakan alat refractometer.
Pada  Gambar  9.  terlihat  karakteristik  sensor  TDS  dari semua node  sensor .  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan persentase error untuk  setiap  sensor  TDS.  Pembacaan salinitas  oleh node  sensor  1 mendapat  persentase error sebesar 3,03 % atau memiliki tingkat  akurasi  sebesar 96,97 %. Untuk node sensor  2 mendapat  persentase error sebesar 3,50 % atau memiliki tingkat akurasi  sebesar 96,50 %. Dan node sensor 3 mendapat persentase error sebesar 3,90 % atau memiliki tingkat akurasi sebesar 96,10 %.

## B. Hasil Pengujian Wireless Sensor Network (WSN)
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  dan dirangkum pada Tabel 2, penerapan wireless sensor network untuk  mendapatkan  nilai  salinitas  air  yang  berbeda-beda  di setiap  titik  dengan  menggunakan transceiver NRF24L01 mampu  mengirimkan  dan  menerima  data  dengan  rata-rata selisih  waktu  sebesar  2,4  detik.  Terdapat  perbedaan  waktu tersebut  disebabkan  oleh  terjadinya  perhitungan  rata-rata nilai  salinitas  berdasarkan  pengambilan  data  dari  tiga node sensor, dan  terjadi  pengolahan  logika Fuzzy  Mamdani terlebih  dahulu  sebelum  ditampilkan  pada serial  monitor sehingga  terjadi  keterlambatan  penerimaan  data/informasi selama  2,4  detik.  Penerapan WSN telah  mampu  dieksekusi dengan baik oleh node sensor dan node master. Penerimaan informasi oleh node master juga tidak terjadi perbedaan data sehingga dapat dilakukan pengolahan salinitas menggunakan logika Fuzzy Madani .
C. Hasil Pengujian Keseluruhan Sistem
Pada  prototipe  yang  telah  dirancang  mengambil plant tambak ikan mujair sebagai lokasi penelitian yang digantikan menjadi kolam terpal berukuran 80×60×30 cm. Kolam terpal berisikan  air  dengan  volume  72  liter.  Di  permukaannya tersebar node  sensor dengan  peletakan  mengikuti  garis diagonal  permukaan  kolam.  Sedangkan  peletakan node master berada  di  pinggir  kolam  terpal.  Serangkaian node sensor dan node master menerapkan prinsip WSN single-hop.
Derajat keasinan atau salinitas air kolam telah diatur pada setpoint tertentu  untuk  dilakukan  uji  coba  prototipe.  Proses kerja  prototipe  diawali  dengan  mengecek led untuk memastikan  semua node  sensor telah  siap  dan  mampu mengirim  data  ke node  master.  Node  master terletak  di pinggir  kolam  terpal  dengan  memanfaatkan  sumber  daya matahari sehingga memerlukan panel surya. Node master ini terdapat  mikrokontroler  ESP32  sebagai  kontroler  logika Fuzzy  Mamdani, dan  terdapat  pompa  DC  sebagai  aktuator yang mengirim air tawar ke kolam terpal.
Pengujian  yang  dilakukan  yaitu  dengan  membandingkan hasil  keluaran  pada  sistem  prototipe  dengan  hasil  simulasi MATLAB.  Karena  hanya  menggunakan  satu  macam pengukuran, maka input pada logika Fuzzy Mamdani berupa nilai  mutlak error dan delta  error yang  akan  menentukan berapa lama waktu pompa mengirim air tawar. Nilai salinitas akhir pada air yang diinginkan sebesar 7,5 ppt.
Pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  telah  dilakukan pengujian sebanyak delapan kali uji coba nilai salinitas awal yang  berbeda-beda.  Dari  percobaan  tersebut  terdapat  hasil rata-rata  selisih  respons  waktu  yang  dihasilkan  antara percobaan sistem pada prototipe dengan simulasi MATLAB sebesar 1,55 detik.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, didapat data- data yang telah terangkum pada Tabel 3. Dari hasil pengujian tersebut dibuat uji respons sistem dalam bentuk grafik seperti yang  terlihat  pada  Gambar  10.  Diambil  satu  kasus  uji  data pada percobaan dari Tabel 2 yaitu menguji nilai salinitas awal 12,04  ppt  untuk  mendapatkan  nilai  waktu  pompa  dalam mengirim air tawar hingga nilai salinitas akhir mencapai 7,5 ppt.  Pada  pengujian  salinitas  air  bernilai  12,04  ppt,  untuk mencapai setpoint 7,5  ppt  dibutuhkan  lama  waktu  pompa dalam  mengirim  air  tawar  selama  50,50  detik.  Setelah mencapai  nilai setpoint 7,5  ppt  pompa  langsung  dalam keadaan OFF dan tidak terjadi lagi lonjakan nilai atau dalam keadaan steady . Sehingga dapat dinyatakan nilai error steady state logika Fuzzy Mamdani pada prototipe sebesar 0%.  Bila dibandingkan dengan pengujian simulasi MATLAB, dengan nilai salinitas awal 12,04 ppt untuk mencapai salinitas akhir 7,5 ppt didapat hasil 48,60 detik atau 1,90 detik  lebih  cepat daripada sistem prototipe. Hal ini disebabkan karena simulasi pada MATLAB merupakan kondisi atau gambaran ideal dari suatu  sistem  yang  dirancang.  Sedangkan  pada  sistem prototipe  ada  beberapa  faktor  yang  menjadikan  hasil  yang didapat memiliki beberapa perbedaan, seperti tingkat akurasi sensor dan kualitas air yang didapatkan.

## IV. KESIMPULAN
Penerapan wireless  sensor  network untuk  mendapatkan nilai  salinitas  air  yang  berbeda-beda  di  setiap  titik  dengan menggunakan transceiver NRF24L01  mampu mengirimkan dan menerima data dengan delay sebesar  2,4 detik . Dengan hasil delay 2,4 detik tersebut tidak terlalu berpengaruh dalam proses  pengiriman  data  dari node  sensor ke node  master . Informasi yang diterima oleh node master juga tidak terjadi perbedaan  data  sehingga  selanjutnya  dapat  dilakukan pengolahan salinitas menggunakan logika Fuzzy Madani . Sistem  kontrol  salinitas  menggunakan  logika Fuzzy Mamdani yang telah dibuat, mampu mencapai keadaan
salinitas  pada setpoint senilai  7,5  ppt  dengan error steady state sebesar  0%.  Jika  dibandingkan  dengan  hasil  simulasi MATLAB,  rata-rata  respons  waktu  yang  dibutuhkan  sistem prototipe  untuk  mencapai  nilai  akhir  salinitas  7,5  ppt  lebih lambat 1,55 detik.
Saran yang dapat disampaikan sebagai bentuk pengembangan  penelitian  ini  ialah  penggunaan  metode logika Fuzzy Mamdani diharuskan lebih banyak mengambil data  percobaan  agar  hasil  yang  didapatkan  lebih  maksimal. Saat  ini,  sistem  kontrol  salinitas  yang  dirancang  hanya mampu menurunkan nilai salinitas. Maka dari itu, diperlukan mekanisme  tambahan  sistem  kontrol  salinitas  yang  mampu menaikkan serta menurunkan nilai salinitas. Selain itu, dapat juga  memperbanyak  jumlah node  sensor dalam  penerapan sistem wireless  sensor network, serta membuat  sistem yang tidak  sebatas  dalam  prototipe  atau  mampu  diterapkan langsung pada tambak ikan mujair untuk mendapatkan hasil yang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Jimsan,  B.  Surarso,  dan  S.  Suryono,  “Monitoring  of  Pond  Water Quality using Fog Network with Fuzzy Rule based Algorithm,” dalam 2019 Fourth International Conference on Informatics and Computing (ICIC), IEEE, 2019, hlm. 1–6.
[2]  R.  Velázquez-Gonzalez,  T.  Gomez-Lemus,  dan  J.  Rodriguez- Rese[ndiz, “A pH process Control Embedded on a PLC using Fuzzy Logic,”  dalam  13th  International  Engineering  Congress,  CONIIN 2017, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017, hlm. 1–6. doi: 10.1109/CONIIN.2017.7968179.
[3]  Ahmad Reza Hakimi, Muhammad Rivai, dan Harris Pirngadi, “Sistem kontrol  dan  monitor  kadar  salinitas  air  tambak  berbasis  IoT  loRa,” Jurnal Teknik ITS, vol. 10, no. 1, hlm. A9–A14, 2021.
[4]  A. Septiano dan T. Ghozali, “NRF24L01 sebagai pemancar/penerima untuk  wireless  sensor  network,”  Jurnal  Tekno  (Civil  Engineeering, Elektrical  Engineeering  and  Industrial  Engineeering),  vol.  17,  no.  1, hlm. 26–34, 2020.
[5]  A.  Imran  dan  M.  Rasul,  “Pengembangan  tempat  sampah  pintar menggunakan  ESP32,”  Jurnal  Media  Elektrik,  vol.  17,  no.  2,  hlm. 2721–9100, 2020.
[6] W.  Hifzy  Faruqy,  F.  M.  S  Nursuwar,  J.  Siliwangi  No,  dan  J.  Barat, “Implementasi WSN dengan plug and play sensor pada tambak udang vannamei,” E-JOINT ( Electronica and Electrical Journal of Innovation Technology), vol. 02, no. 1, hlm. 19–25, 2021.