Abstrak—Subsistem  kadar  ozon  pada  alat  sterilisator  belum memiliki fitur untuk kontrol kadar ozon. Karena ozon dengan konsentrasi  lebih  dari  1  ppm  memiliki  efek  buruk  pada kesehatan,  oleh  karena  itu  perlu  dikendalikan  kadar  ppmnya agar  tidak  menimbulkan  efek  buruk  pada  kesehatan.  Serta belum  ada  fitur  monitoring  performa  pada  sterilisator  untuk memantau  kinerja  alat  selama  proses  sterilisasi  berlangsung. Pada subsistem kontrol kadar ozon menggunakan metode fuzzy untuk  mengendalikan  kadar  ozon  yang  akan  masuk  ke  box sterilisator dengan input error dan delta error kadar ozon serta aktuator berupa motor servo yang dikople dengan valve untuk mengatur derajat buka tutup valve agar dapat mengendalikan jumlah ozon yang akan masuk ke dalam box sterilisator. Hasil penelitian yang telah dilakukan adalah respon peralihan sistem pada  konfigurasi  close  loop  dengan  FLC  jauh  lebih  lambat dibandingkan  dengan  open  loop.  Yang  mana  pada  pengujian open  loop  untuk  mencapai  kadar  ozon  sebesar  3  ppm dibutuhkan  delay  time  (Td)  sebesar  6,5  detik,  rise  time  (Tr) sebesar 6,34 detik, peak time (Tp) sebesar 20 detik dan settling time  (Ts)  sebesar  10,45  detik  sedangkan  pada  pengujian  close loop membutuhkan delay time (Td) sebesar 8,05 detik, rise time (Tr) sebesar 10,1 detik, peak time (Tp) sebesar 40,21 detik dan settling time (Ts) sebesar 15,15 detik. Serta fitur monitoring pada sterilisator dapat digunakan untuk memantau kinerja alat, yang mana  data  ditampilkan  berupa  nilai  angka  dan  grafik  secara realtime  dengan  delay  sekurang-kurangnya  membutuhkan waktu 4,35 detik.
Kata Kunci—Kontrol Ozon, Logika Fuzzy, Realtime Monitoring, Sterilisator.

## I. PENDAHULUAN
ENYEBARAN Coronavirus  Disease (COVID-19)  di Indonesia  terus  meningkat  dan  belum  menunjukkan tanda-tanda  penurunan.  Berdasarkan  fakta  tersebut,  perlu dirancang dan dikembangkan peralatan yang dapat mencegah dan  memutus  penularan  COVID-19.  Alat  sterilisasi menggunakan  ozon  merupakan  peralatan  kesehatan  yang sangat  dibutuhkan  dan  penting  sehingga  bisa  diterapkan  di berbagai  rumah  sakit,  sehingga  bakteri  dan  virus  yang  ada pada  peralatan  dapat  disterilkan  dan  dapat  mencegah penyebaran  virus  COVID-19  serta  untuk  menghindari kemungkinan  penyebaran  penyakit  dari  1  pasien  ke  pasien lainnya.  Dipilihnya  ozon  pada  sterilisator  karena  ozon merupakan  oksidator  yang  kuat  dan  dapat  membunuh mikroorganisme  secara  efektif.  Hasil  lain  menunjukkan bahwa ozon juga bisa menjadi desinfektan udara yang efektif seperti  pada  air.  Selain  kekuatan  pengoksidasi  ozon  yang kuat,  ozon  juga  bisa  menjadi  desinfektan  udara  yang  ideal. Ozon  adalah  gas  yang  dapat  menyebar  ke  setiap  sudut ruangan  serta  dapat  mendesinfeksi  seluruh  permukaan  alat kesehatan yang berada pada sterilisator secara efektif. Disisi lain  desinfeksi  ozon  tidak  menghasilkan  residu  berbahaya
karena semua sisa ozon akan diubah kembali menjadi oksigen dalam  waktu  singkat.  Maka  dari  itu  ozon  dianggap  sebagai desinfektan  yang  ramah.  Namun  penerapannya  dalam desinfeksi  udara  tidak  sepopuler  air  karena  kekhawatiran tentang toksisitas ozon. Ozon dengan konsentrasi lebih tinggi dari 1 ppm memiliki efek buruk pada kesehatan manusia dan penggunaan  ozon  untuk  desinfeksi  udara  umumnya  tidak disarankan  jika  ada  orang  di  sekitar.  Oleh  karena  itu, desinfeksi  udara  menggunakan  ozon  harus  dikendalikan kadar  ppmnya  agar  tidak  menimbulkan  efek  buruk  pada kesehatan manusia [1].
Ozon  dapat  diproduksi  oleh  sterilisator  dengan  metode DBD (dielectric  barrier  discharge) yang  mana  bisa  dibuat dengan  generator  ozon  menggunakan high  voltage yang ramah  lingkungan.  Terjadinya  plasma  adalah  sebelum terbentuknya petir dimana tegangan tinggi diatas 15 kV bisa menjadikannya  sebuah  petir.  Pada  rentang  1  kV  -  10  kV plasma ozon akan terbentuk [2].
Penentuan produksi ozon yang optimal dari metode DBD (dielectric  barrier  discharge) tidak  hanya  dipengaruhi  oleh tegangan lucutan saja. Tetapi masih banyak faktor lain yang

## Implementasi Sistem Kontrol Kadar Ozon

## Menggunakan Logika Fuzzy dan Monitoring Performa pada Strelisator
Boerhanudin Mohammad, Lucky Putri Rahayu, dan Dwiky Fajri Syahbana Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: lucky@eea.its.ac.id
P Gambar 1. Struktur ZE27-O3.
Gambar 2. Arsitektur web server.
mempengaruhi  produksi  ozon  diantaranya  yaitu  kecepatan aliran gas O2, jumlah dan penempatan elektrode. Disisi lain sterilisator  yang  dijual  dipasaran  tidak  memiliki  fitur monitoring performa  dari  alat  tersebut  terutama  untuk menampilkan  nilai  kadar  ozon  yang  dikeluarkan  selama proses  sterilisasi  berlangsung.  Berdasarkan  permasalahan diatas  maka  perlu  dibuat  sterilisator  yang  kadar  ppm  dari ozon  dapat  dikontrol  serta  dimonitoring  melalui  tampilan website sehingga memudahkan tenaga medis dalam melihat performa dari sterilisator.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Kontroler Logika Fuzzy
Kata Fuzzy secara  leksikal  mengandung  arti  tidak  jelas, samar  atau  kabur.  Konsep  himpunan fuzzy sebenarnya dilatarbelakangi  oleh  cara  berpikir  manusia  dalam mempresentasikan  dan  menganalisa  fenomena-fenomena  di alam  nyata yang  serba  tidak  tepat  (samar).  Logika  manusia memandang suatu fenomena tidak hanya terdiri dari dua nilai, satu  atau  nol,  maupun  benar  atau  salah,  tetapi  merupakan suatu  logika  multi  nilai  yang  berangsur-angsur  dari  nol hingga  satu  ( gradual ).  Kata fuzzy dalam  teori  sistem pengaturan selalu dihubungkan dengan kata logika, sehingga diperoleh  kata  logika fuzzy yang  berarti  suatu  logika  yang samar.  Dengan  kata  lain,  dalam  menentukan  fenomena- fenomena  di  alam  yang  mengandung  sifat  tidak  tepat  atau samar  kita  tentukan  aturan  yang  samar  juga.  Konsep  teori himpunan fuzzy didasarkan  pada  pengelompokan  elemen- elemen  ke  dalam  kelas-kelas  yang  mempunyai  atas  yang tidak  jelas.  Kelompok-kelompok  itulah  yang  disebut himpunan fuzzy [3].
Logika fuzzy merupakan  hasil  pengembangan  dari  logika Boolean , dimana pada logika Boolean ini hanya terdapat dua nilai logika yaitu benar atau salah (0 dan 1). Dua nilai logika ini  sebenarnya  sudah  sangat  efektif  untuk  mengatasi permasalahan yang karakteristiknya memiliki gambaran yang jelas  dan  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk  kuantitatif. Namun,  tidak  semua  permasalahan  bersifat  demikian,  ada juga  permasalahan  yang  jenisnya  lebih  komplek  dan kebanyakan ditangani oleh manusia daripada mesin otomatis. Konsep  logika  benar  dan  salah  belum  cukup  untuk
menangani permasalahan ini, sehingga diperlukan perluasan seperti hampir benar atau sedikit benar. Perbedaan mendasar antara logika fuzzy dengan logika boolean terletak pada harga kebenaran.  Pada  logika fuzzy harga  kebenaran  diberikan dalam  terminologi  linguistik  dengan  menyertakan  predikat kekaburan  ( fuzzyness ).  Harga  kebenaran  dan  derajat kekaburan  pada  terminologi  linguistik  dapat  dinyatakan dengan  tolok  ukur,  misalnya  agak,  cukup,  sangat  dan sebagainya [3].

## B. Sensor ZE27-O3
ZE27-O3  adalah  modul  untuuk  mendeteksi  gas  ozon dengan jangkauan pendeteksian mulai dari 0 – 10 ppm ( Part per  Million ).  Sensor  ini  menggunakan  prinsip  elektrokimia untuk mendeteksi ozon di udara yang mana modul memiliki selektivitas  dan  stabilitas  tinggi.  Ini  adalah  kombinasi  dari prinsip deteksi elektrokimia yang matang dan desain sirkuit yang canggih.
Fitur  ZE27-O3:  sensitivitas  dan  resolusi  tinggi,  stabilitas yang baik, konsumsi daya yang sangat rendah, cara keluaran UART,  stabilitas  tinggi,  kemampuan  anti-interferensi  yang sangat baik, kompensasi suhu, output linier yang sangat baik.
Struktur dan konfigurasi ZE27-O3 sensor gas ditunjukkan pada Gambar 1, sensor disusun oleh mikro AL2O3 keramik, Tin Dioksida (SnO2) lapisan sensitif, elektroda pengukuran yang  dibuat  oleh  plastik  dan  stainless  steel.  Pengukuran menyediakan kondisi kerja yang diperlukan untuk pekerjaan komponen sensitif. ZE27-O3 dibuat dengan 5 pin, dimana pin 1  dan  pin  4  digunakan  sebagai  sumber  tegangan  dan  GND serta pin 2 dan 3 digunakan untuk mengambil sinyal.

## C. Web Server
Web server merupakan software yang memberikan layanan data  yang  mempunyai  fungsi  untuk  menerima  permintaan HTTP ( HyperText  Transfer  Protocol )  atau HTTPS yang dikirim  oleh  klien  melalui web  browser dan  mengirimkan kembali hasilnya dalam bentuk halaman web yang umumnya berbentuk dokumen HTML ( HyperText Markup Language ). Web server berguna sebagai tempat aplikasi web dan sebagai penerima request dan client . Pada umumnya web server telah dilengkapi  pula  dengan  mesin  penerjemah  bahasa  skrip dengan  memanfaatkan  pustaka  tambahan  seperti PHP ( Hypertext Preprocessor ) [4].
O 2 Inlet Tabung Oksigen Reaktor Ozon Box Sterilisator PV O3 Outlet PT1 FT1 PC1 FC1 OC OT HVDC PT2 FT2 PC2 FC2 VC VI VT UT UC UV Keterangan : - PC : Pressure Controller - PT : Pressure Transmitter
- FC : Flow Controller
- FT : Flow Transmitter - HVDC : High Voltage DC - VC : Voltage Controller - VT : Voltage Transmitter - VI : Voltage Indicator - OT : Ozone  Transmitter - OC : Ozone Controller
- UT : UV Transmitter - UC : UV Controller
Gambar 3. Gambar P&ID sistem sterilisasi.
Gambar  2  merupakan  arsitektur  dari web  server.  Client merupakan HTTP request ke web server dan web server akan mengembalikan request berupa  halaman website meliputi HTML,  image,  CSS dan javascript . Server juga  dapat melakukan query ke database jika client ingin mengolah data. Database akan  mengembalikan request dari server berupa data dan server akan menampilkan kembali berupa halaman web ke client . Dua contoh web server yang sering digunakan adalah Apache15 dan IIS .  Sedangkan database yang digunakan  adalah MySQL . MySQL merupakan software sistem  manajemen database (DBMS)  yang  sangat  popular atau  banyak  digunakan  untuk  membangun  aplikasi web sebagai  sumber  data. MySQL bersifat open  source ,  mudah dan cepat dalam mengeksekusi query [4] .

## III. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

## A. Perancangan Sistem Keseluruhan Sterilisasi
Gambar  skematik  P&ID  perancangan  sistem  sterilisasi yang  digunakan  untuk  menggambarkan  jalur  instrumentasi dan sistem pengaturan yang berada di sterilisator dapat dilihat pada Gambar 3.
Pada gambar 3 merupakan P&ID sistem sterilisasi secara keseluruhan.  Pertama  oksigen  keluar  dari  tabung  oksigen menuju  ke  reaktor  ozon  dan valve yang  digunakan  untuk mengatur laju aliran dan tekanan dari oksigen serta terdapat sensor  untuk  membaca  nilai  laju  aliran  dan  tekanan  dari oksigen. Oksigen yang berada pada reaktor ozon akan diubah menjadi  ozon  dengan  metode  DBD  ( Dielectric  Barrier Discharge ).  Ozon  dapat  diproduksi  dengan  metode DBD (Dielectric Barrier Discharge ) yang dibuat pada reaktor ozon menggunakan high  voltage yang  ramah  lingkungan. Peristiwa terbentuknya ozon terjadi ketika oksigen melewati plasma tegangan tinggi yang mengakibatkan terjadinya reaksi pemecahan  molekul oksigen  oleh  plasma  tegangan  tinggi menjadi dua atom  oksigen  yang  kemudian  bereaksi  dengan molekul  oksigen  lain  menjadi molekul ozon.  Terjadinya plasma  adalah  sebelum  terbentuknya  petir,  tegangan  tinggi diatas 15 KV bisa menjadikannya sebuah petir. Pada range 1
KV  -  10  KV  plasma  ozon  itu  terbentuk.  Setelah  ozon diproduksi maka ozon akan melewati valve yang digunakan untuk  mengatur  laju  aliran,  tekanan  dan  kadar  ozon  serta terdapat sensor untuk membaca nilai aliran dan tekanan dari ozon yang akan menuju ke box sterilisasi. Pada box sterilisasi terdapat  sensor  untuk  membaca  kadar  ozon  selama  proses sterilisasi berlangsung untuk mensterilkan alat-alat kesehatan. Kemudian  setelah  proses  sterilisasi  selesai  maka akan  mengaktifkan ultraviolet (UV)  untuk  mempercepat mendegradasi  residu  ozon  hingga  mencapai  kadar  0.1  ppm (standar  ISO  13964:1998)  yang  aman  bagi  kesehatan manusia.

## B. Subsistem Kontrol Kadar Ozon
Pada  subsistem  kontrol  kadar  ozon  digunakan robotdyn mega  2560 sebagai  unit  pengolahan  data  dalam  hal pengontrolan kadar ozon selama proses sterilisasi berlangsung. Pengontrolan kadar ozon dilakukan dengan cara mengatur derajat buka tutup dari valve yang dikople dengan motor  servo.  Untuk  mengatur  jumlah  gas  ozon  yang  akan masuk dari reaktor ozon ke box sterilisator agar mendapatkan kadar ozon yang aman pada saat proses sterilisasi yaitu antara
Fuzzy Logic
Controller PWM Motor Servo Sterilisator Z -1 + - + - e (t) de Set point Kadar Ozon e (t-1) PV Kadar Ozon Kadar Ozon Flow Ozon Tekanan Ozon Gambar 4. Diagram blok kontrol kadar ozon. Pressure Sensor 2 MPX-5700 UV Sensor GUVA S12SD Ozone Sensor ZE27-O3 Mikrokontroler Robotdyn Mega WiFi R3 ATmega2560 MySQL Database Display LCD Internet Web Server Monitoring : 1. Flow Oxygen 2. Flow Ozone 3. Pressure Oxygen 4. Pressure Ozone 5. UV 6. Ozone Internet Pressure Sensor MPX-5700 DP Pressure Sensor 1 MPX-5700 Gambar 5. Diagram blok monitoring sterilisator. Gambar 6. Fungsi keanggotaan error kadar ozon.
Gambar 7. Fungsi keanggotaan delta error kadar ozon. Gambar 8. Fungsi keanggotaan error aliran ozon. 0 0,5 1 1,5 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 Fungsi Keanggotaan Fuzzy Variabel Error Kadar Ozon negatif zero positif 0 0,5 1 1,5 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 Fungsi Keanggotaan Fuzzy Variabel Delta Error Kadar Ozon NB NS Z PS PB 0 0,5 1 1,5 -20 -16 -12 -8 -4 0 4 8 12 16 20 Der ajat Kean gg otaan Range Fungsi Keanggotaan Fuzzy Variabel Error Tekanan Oksigen Zero
Positif
2.5 – 3 ppm. Sensor ozon diletakan didalam box sterilisator untuk  membaca  nilai  kadar  ozon  yang  terdapat  pada box tersebut selama proses sterilisasi berlangsung.
Pada gambar 4 merupakan diagram blok subsistem kontrol kadar  ozon  pada sterilisator menggunakan  aktuator  berupa motor servo yang dikople dengan valve untuk mengatur kadar ozon yang menuju ke box sterilisator guna mensterilkan alat- alat  kesehatan.  Diagram  blok  dibawah  merupakan  sistem kontrol dengan menggunakan konfigurasi cascade memiliki 3 loop pengaturan  yang  saling  berkesinambungan.  Terdiri atas  2 inner  loop dan  1 outer  loop yang  masing-masing memiliki  kontroler  yaitu  kontroler  primer,  sekunder  dan tersier. Sinyal kontrol yang dihasilkan oleh kontroler primer pada outer loop menjadi set point untuk inner loop . Set point yang diberikan pada sistem berupa nilai kadar ozon sebesar 3 ppm.  Pada  kontroler  ini  dirancang  dengan  metode fuzzy dengan input yang diberikan berupa error dan delta error dari kadar  ozon,  aliran,  dan  tekanan kemudian  dikontrol  oleh kontroler dan menghasilkan manipulated value berupa PWM untuk  mengendalikan aktuator berupa  motor  servo  yang dikople dengan valve agar dapat diatur derajat buka tutupnya. Dan measurement  system yang  digunakan  berupa  sensor ozon, aliran, dan tekanan.
C. Subsistem Monitoring Performa Sterilisator
Pada subsistem monitoring performa sterilisator, perangkat  yang  digunakan  untuk  pengambilan  data  adalah sensor ZE27-O3 (ozon), MPX-5700 (tekanan  dan  aliran), MPX-5700  DP (tekanan  dan  aliran), GUVA  S12SD (UV). Data  yang  diambil  nantinya  akan  diproses  pada robotdyn mega  2560 yang  menggunakan  ATmega2560  sebagai kontroler  yang  digunakan  untuk  memproses  data.  Setelah data diterima dan diproses, kemudian dari data tersebut akan dikirimkan ke modul wifi dengan menggunakan metode batch processing , dimana dari beberapa variabel data pengirimannya dijadikan satu sehingga dapat mempersingkat proses pengirimannya. Setelah data diterima modul wifi , data diuraikan kembali untuk dikirim ke database untuk disimpan dan  ditampilkan  ke website secara realtime .  Diagram  blok monitoring sterilisator dapat dilihat pada Gambar 5.
D. Perancangan Kontrol Kadar Ozon Menggunakan Logika Fuzzy
1) Perancangan Fungsi Keanggotaan
Pada  kontroler  ini,  digunakan  tiga  buah  fungsi keanggotaan  yang  digunakan  untuk  mendefinisikan  setiap masukan  dan  keluarannya.  Jenis  fungsi  keanggotaan  yang digunakan  ada  dua  macam  yaitu  jenis  segitiga  dan  jenis trapesium.  Dalam  satu  variabel,  terdapat  dua  buah  fungsi
Gambar 9. Fungsi keanggotaan delta error aliran ozon.
Gambar 10. Fungsi keanggotaan error tekanan ozon.
Gambar 11. Fungsi keanggotaan delta error tekanan ozon. 0 0,5 1 1,5 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 Fungsi Keanggotaan fuzzy
Variabel Delta Error Laju Aliran Ozon
NB2 NS2 Z2 PS2 PB2 0 5 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 ALIRAN (LP M) DATA KE- K A L I B R A S I   S E N S O R   A L I R A N Regulator Flowmeter Flow Sensor Gambar 12. Tampilan pembacaan sensor pada LCD..
Gambar 13. Tampilan dashboard sterilisator di website.
Gambar 14. Tampilan realtime graik flow, pressure, UV dan ozon.
keanggotaan  jenis  trapesium  dan  tiga  buah  jenis  segitiga dalam  satu  variabel.  Fungsi  trapesium  dipilih  untuk mendefinisikan derajat keanggotaan sama dengan satu pada banyak  nilai  variabelnya,  sedangkan  fungsi  segitiga  dipilih karena memiliki nilai yang terbatas dan derajat keanggotaannya bernilai satu pada satu titik tertentu. Ilustrasi dari fungsi keanggotaan yang digunakan pada variabel error ozon ini dapat dilihat pada Gambar 6. Kemudian untuk fungsi keanggotaan delta error kadar ozon terdapat pada Gambar 7. Untuk  fungsi  keanggotaan  variabel error laju  aliran  ozon terdapat pada Gambar 8, sedangkan fungsi keanggotaan delta error laju aliran ozon dapat dilihat pada Gambar 9. Terakhir untuk  fungsi  keanggotaan  variabel error tekanan  ozon disajikan  pada  Gambar  10,  sedangkan  untuk  fungsi keanggotaan variabel delta error terdapat pada Gambar 11.
Setelah  pembentukan  fungsi  keanggotaan  pada  masing– masing  variabel,  input  yang  berupa  nilai crisp akan  diubah kedalam fuzzy input  yaitu  menentukan  derajat  keanggotaan nilai input pada  sebuah  himpunan fuzzy ,  proses  ini  disebut fuzzyfikasi.
2) Perancangan Fungsi Implikasi
Setelah  pembentukan  himpunan fuzzy ,  maka  dilakukan pembentukan aturan fuzzy ( rule set ). Aturan – aturan dibentuk untuk menyatakan relasi antara input dan output. Tiap aturan merupakan suatu implikasi. Operator yang digunakan untuk menghubungkan antara dua input adalah operator AND, dan yang  memetakan  antara  input–output  adalah  IF–THEN. Berdasarkan  hasil  dari  fungsi  keanggotaan  diatas,  maka dirancang sebuah basis kaidah fuzzy ( Rule Evaluation Fuzzy ). Bentuk dari rule yang akan dirancang adalah IF (anteseden) AND  (anteseden2)  AND  (anteseden3)  AND  (anteseden4) AND (anteseden5) AND (anteseden6) THEN (konsekuen) . Dari  aturan  yang  telah  didapatkan,  maka  selanjutnya menentukan  predikat  masing  –  masing  aturan  dengan menggunakan metode Implikasi, yaitu  pengambilan
keputusan atau konsekuen berdasarkan nilai minimum (MIN) antara  proposisi  anteseden  dengan  menggunakan  rumus berikut:
𝛼𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑧 =   𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛 𝑥 ◠ 𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛 𝑦
= min  ( 𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛 𝑥 , 𝜇𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠𝑒𝑑𝑒𝑛 𝑦 ) (1)

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

## 4) Penegasan
Langkah  terakhir  dalam  proses  ini  adalah  defuzzyfikasi atau  disebut  juga  tahap  penegasan,  yaitu  untuk  mengubah himpunan fuzzy menjadi  bilangan real .  Input  dari  proses penegasan  ini  adalah  suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh dari komposisi aturan – aturan fuzzy , sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut.  Defuzzyfikasi  yang  digunakan  dalam menentukan  nilai  kadar  ppm,  aliran  dan  tekanan pada  ozon adalah  dengan  metode centroid .  Berikut  adalah  rumus perhitungan defuzzyfikasi dengan meode centroid :
𝑍 = ∫ 𝜇𝑥(𝑧)𝑧 𝑑𝑧 𝑏 𝑎 ∫ 𝜇𝑥(𝑧)𝑑𝑧 𝑏 𝑎 (3)
Gambar 15. Database MySQL.
Gambar 16. Grafik pengujian sterilisator dengan konfigurasi open loop. Gambar 17. Grafik kontroler fuzzy pada setpoint 3 ppm.
Gambar 18. Grafik perbandingan karakteristik respon sistem open loop dan closed loop.

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## A. Pengujian Integrasi Database ke Website
Pengujian  ini  dibagi  menjadi  2  jenis  yaitu  yang  pertama adalah  pengintegrasian  antara realtime data  sensor  dengan dashboard utama  yang  bertujuan  untuk  menampilkan  data yang diperoleh secara realtime dengan delay yang minimum. Kedua  adalah  pengintegrasian  antara database  MySQL dengan website yang  digunakan  untuk  menampilkan  data performa sterilisator disertai dengan riwayat perubahan data berupa  tabel  maupun  grafik.  Tampilan  pembacaan  sensosr pada  LCD  terdapat  pada  Gambar  12  dan  unuk  tampilan dashboard sterilisator  di  website  dapat  dilihat pada Gambar 13.
Data  angka  yang  ditunjukkan  pada dashboard website terhubung  dengan database  MySQL .  Dimana  telah tersambung  nilai  yang  ada  pada database  MySQL dengan yang ada pada tampilan layar situs website . Hal ini dibuktikan dengan nilai yang tertera pada layar LCD sama dengan yang berada di situs website pada waktu yang sama.
Selanjutnya  adalah  hasil  uji  integrasi  antara database MySQL dengan situs website . Dimana pengecekan dilakukan dengan cara membandingkan grafik data yang tertampil pada halaman dashboard dengan data yang tersimpan di database . Namun, untuk membandingkan nilai yang berada di database perlu adanya proses dekripsi data terlebih dulu, untuk dapat
mengetahui  nilai  sesungguhnya.  Hasil  pengujiannya  dapat dilihat pada Gambar 14 dan Gambar 15.
Dari  pengujian  koneksi  antara database  MySQL dengan tampilan grafik  flow,  pressure ,  UV  dan  kadar  ozon  yang ditampilkan  di  situs  website  sama  dengan  data  yang tersimpan di  database. Dengan   catatan nilai pada database harus  didekripsikan  terlebih  dahulu  untuk  mengetahui  nilai yang sesungguhnya.

## B. Pengujian Open Loop Sistem Sterilisator
Pada pengujian ini bertujuan untuk mengetahui performa dari sterilisator tanpa menggunakan kontroler dan tidak ada umpan balik berupa nilai kadar ozon. Serta untuk mengetahui waktu  yang  dibutuhkan  dalam  menghasilkan  kadar  ozon sebesar  3  ppm  yang  stabil.  Pengujian  dilakukan  dengan setting besaran konstan berupa laju aliran oksigen sebesar 5 lpm  dan  tekanan  sebesar  120  kPa.  Adapun  hasil  dari pengujian disajikan pada Tabel 1.
Pada  Tabel  1  pengujian open  loop sistem  sterilisator ditampilkan  waktu  yang  diperlukan  kadar  ozon  untuk mencapai 1 ppm, 2 ppm, 3 ppm dan 10 ppm. Pengujian open loop  ini  dilakukan  sebanyak  20  kali  sehingga  bisa  dilihat performa  rata-rata  alat  tersebut,  yang  mana  waktu  yang diperlukan untuk mencapai 1 ppm = 6,1 detik, 2 ppm = 8,25 detik,  3  ppm  =  10,45  detik  dan  10  ppm  =  20,4  detik.  Dari pengujian  open  loop  ini  disimpulkan  bahwa  waktu  yang dibutuhkan sterilisator untuk mencapai kadar ozon sebesar 3
Tabel 1. Hasil pengujian open loop kadar ozon pada sterilisator Percobaan ke-n Waktu 1 ppm (detik) Waktu 2 ppm (detik) Waktu 3 ppm (detik) Waktu 10 ppm (detik) 1 6 8 10 22 2 7 9 11 21 3 5 7 10 19 4 6 8 10 20 5 5 7 10 22 6 5 8 10 20
7 6 8 10 20
8 6 8 11 19
9 6 9 11 19 10 8 10 11 20 11 9 11 10 21 12 6 8 10 20 13 6 8 11 22 14 7 9 10 22 15 5 7 9 20 16 6 8 10 20 17 5 7 9 19 18 6 9 11 20 19 6 8 10 20 20 6 8 10 22 X 6,1 8,25 10,45 20,4
Tabel 2.
Data hasil pengujian sterilisator konfigurasi open loop SV (ppm) PV (ppm) Td (s) Tr (s) Tp (s) Ts (s) Error (%) 3 10 6,45 6,34 20 10,45 233,3 3 10 6,5 6,33 20 10,45 233,3 3 10 6,5 6,34 20 10,45 233,3 3 10 6,5 6,34 20 10,45 233,3 3 10 6,45 6,34 20 10,44 233,3 3 10 6,5 6,34 20 10,45 233,3 3 10 6,5 6,34 20 10,45 233,3 3 10 6,5 6,34 20 10,45 233,3 3 10 6,5 6,33 20 10,45 233,3 3 10 6,45 6,33 20 10,44 233,3
Tabel 3.
Hasil pengujian kontroler fuzzy dengan setpoint 3 ppm Percobaan ke-n Waktu 1 ppm (detik) Waktu 2 ppm (detik) Waktu 3 ppm (detik) Waktu 10 ppm (detik) 1 7 12 17 43 2 5 10 15 40 3 6 10 16 39 4 5 9 15 39 5 6 10 16 40 6 7 12 16 39 7 7 12 17 44 8 6 9 15 39 9 7 12 17 42 10 6 9 15 41 11 7 11 17 40 12 5 10 15 41 13 6 11 17 43 14 5 10 15 42 15 6 9 15 40 16 5 10 15 41 17 6 10 16 42 18 5 9 16 41 19 6 10 16 42 20 5 10 17 43 X 5,9 10,25 15,9 41,05 Tabel 4. Data hasil pengujian sterilisator konfigurasi closed loop dengan setpoint 3 ppm SV (ppm) PV (ppm) Td (s) Tr (s) Tp (s) Ts (s) Error (%) 3 10 8,05 10,1 40,21 15,20 233,3 3 10 8,05 10,1 40,2 15,15 233,3 3 10 8,1 10 40,21 15,10 233,3 3 10 8,05 10 40,21 15,15 233,3 3 10 8,05 10,1 40,2 15,10 233,3 3 10 8,05 10,1 40,2 15,15 233,3 3 10 8,05 10 40,2 15,15 233,3 3 10 8,1 10 40,21 15,20 233,3 3 10 8,05 10,1 40,21 15,15 233,3 3 10 8,1 10 40,2 15,10 233,3
ppm  adalah  selama  10,45  detik  dan  nilai  kadar  ozon  masih terus meningkat sampai 10 ppm dan belum bisa stabil pada kadar ozon sebesar 3 ppm.
Pada  pengujian  ini  juga  dilakukan  untuk  mengetahui karakteristik  respon  transient  dari  sistem  yang  telah dirancang. Data yang diambil pada pengujian ini antara lain % error kadar ozon, time delay (Td), rise time (Tr), peak time (Tp)  dan  settling  time  (Ts) .  Adapun  hasil  pengujian  sistem sterilisator konfigurasi open loop dapat dilihat pada tabel 2. Pada  Tabel  2  merupakan  data  hasil  pengujian  sterilisator konfigurasi open  loop .  Nilai delay  time  (Td) diperoleh  dari waktu yang diperlukan untuk respons mencapai setengah dari nilai  akhir  pertama  kali.  Nilai rise  time  (Tr) diperoleh  dari waktu  yang  dibutuhkan  untuk  respon  meningkat  dari  10% hingga  90%  dari  nilai  akhirnya.  Nilai peak  time  (Tp) diperoleh dari waktu yang dibutuhkan respon untuk mencapai puncak pertama. Nilai settling time (Ts) diperoleh dari waktu yang  dibutuhkan  kurva  respons  untuk  mencapai  kondisi steady  state dalam  kisaran  tentang  nilai  akhir  ukuran  yang ditentukan oleh persentase absolut dari nilai akhir (biasanya 2%  atau  5%).  Nilai  presentase Error  steady  state  (Ess) diperoleh  dari  selisih  antara set  point dan  process  variable. Berikut merupakan salah satu sampel sinyal respon transient ketika pengujian open loop yang telah dilakukan dengan nilai setpoint sebesar 3 ppm yang ditunjukkan pada gambar 16.
Pada Gambar 16 merupakan grafik respon transient ketika diberikan nilai setpoint sebesar 3 ppm. Dari pengujian open loop ini diperoleh bahwa waktu yang dibutuhkan sterilisator untuk  mencapai  kadar  ozon  sebesar  3  ppm  adalah  selama 10,45  detik  dan  nilai  kadar  ozon  masih  terus  meningkat sampai 10 ppm dan belum bisa stabil pada kadar ozon sebesar 3 ppm.

## C. Pengujian Close Loop Sistem Sterilisator
Pengujian  kontrol  kadar  ozon  dengan  konfigurasi closed loop yang  dimaksud  adalah  dengan  adanya  umpan  balik berupa  nilai error dan delta  error dari  kadar  ozon,  aliran ozon,  dan  tekanan  ozon  sebagai  masukan  kontroler  logika fuzzy dengan tujuan untuk mengendalikan derajat buka tutup valve  dengan  cara  mengatur  sinyal  PWM  dari  motor  servo sehingga dapat mengatur jumlah kadar ozon yang masuk ke box  sterilisator.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  melakukan setting besaran  konstan pada  laju  aliran  sebesar  5  Lpm  dan tekanan  sebesar  120  kPa.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan setpoint kadar  ozon  sebesar  3  ppm.  Adapun  hasil  dari pengujian disajikan pada Tabel 3.
Pada  Tabel  3  pengujian  kontroler fuzzy pada  sterilisator dengan  setpoint  1  ppm  ditampilkan  waktu  yang  diperlukan kadar ozon untuk mencapai 1 ppm, 2 ppm, 3 ppm dan 10 ppm. Pada pengujian ini dilakukan sebanyak 20 kali sehingga bisa lihat performa rata-rata alat sterilisasi, yang mana waktu yang diperlukan untuk mencapai 1 ppm = 5,9 detik, 2 ppm = 10,25 detik,  3  ppm  =  15,9  detik  dan  10  ppm  =  41,05  detik.  Dari pengujian  konfigurasi close  loop menggunakan  kontroler fuzzy ini  disimpulkan  bahwa  terdapat delay waktu  untuk mencapai  3  ppm  jika  dibandingkan  dengan  pengujian open loop. Dimana  pada  pengujian close  loop (kontroler fuzzy ) waktu  yang  dibutuhkan sterilisator untuk  mencapai  kadar ozon sebesar 3 ppm adalah selama 15,9 detik sedangkan pada pengujian open loop waktu yang dibutuhkan untuk mencapai kadar  ozon  sebesar  3  ppm  adalah  selama  10,45  detik.  Dan
pada  pengujian close  loop (kontroler fuzzy )  waktu  yang dibutuhkan  untuk  mencapai  kadar  ozon  sebesar  10  ppm adalah  selama  41,05  detik  sedangkan  pada  pengujian open loop waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai  kadar  ozon sebesar  10 ppm  adalah  selama 20,4 detik.  Nilai kadar  ozon masih terus meningkat sampai 10 ppm dan belum bisa stabil pada kadar ozon sebesar 3 ppm.
Pada  pengujian  ini  juga  dilakukan  untuk  mengetahui karakteristik  respon  transient  dari  sistem  yang  telah dirancang. Data yang diambil pada pengujian ini antara lain % error kadar ozon, time delay (Td), rise time (Tr), peak time (Tp) dan settling  time  (Ts) .  Adapun  hasil  pengujian  sistem sterilisator konfigurasi close  loop dengan  menggunakan kontroler fuzzy dapat dilihat pada tabel 4.
Pada Tabel 4 merupakan data hasil pengujian sterilisator konfigurasi close loop . Nilai Delay Time (Td) diperoleh dari waktu yang diperlukan untuk respons mencapai setengah dari nilai akhir pertama kali. Nilai Rise Time (Tr) diperoleh dari waktu  yang  dibutuhkan  untuk  respon  meningkat  dari  10% hingga  90%  dari  nilai  akhirnya.  Nilai Peak  Time  (Tp) diperoleh dari waktu yang dibutuhkan respon untuk mencapai puncak pertama. Nilai Settling Time (Ts) diperoleh dari waktu yang  dibutuhkan  kurva  respons  untuk  mencapai  kondisi steady  state dalam  kisaran  tentang  nilai  akhir  ukuran  yang ditentukan oleh persentase absolut dari nilai akhir (biasanya 2%  atau  5%).  Nilai  presentase Error  steady  state  (Ess) diperoleh  dari  selisih  antara setpoint dan process  variable. Berikut merupakan salah satu sampel sinyal respon transient ketika  pengujian closed  loop yang  telah  dilakukan  dengan nilai setpoint sebesar 3 ppm yang ditunjukkan pada gambar 17.
Pada Gambar 17 merupakan grafik respon transient ketika diberikan  nilai setpoint sebesar  3  ppm.  Respon  kadar  ozon keluaran  yang  dihasilkan  oleh  sterilisator dengan  kontroler logika fuzzy ini  cenderung  mengalami delay waktu  jika dibandingkan  dengan  pengujian open  loop untuk  mencapai kadar  ozon  sebesar  3  ppm  dari  kondisi  awal  sampai  akhir (steady state).

## D. Pengujian Respon Sistem antara Konfigurasi Open Loop dan Close Loop
Pada  subbab  ini  akan  dibahas  mengenai  perbandingan karakteristik  respon  sistem  pada  konfigurasi open  loop dan closed loop (menggunakan kontroler logika fuzzy ). Beberapa parameter  untuk  membandingkan  karakteristik  dari  kedua konfigurasi tersebut antara lain delay time (Td), rise time (Tr), peak  time (Tp), settling  time (Ts),  dan error kadar  ozon (Error). Berikut merupakan grafik perbandingan karakteristik respon  sistem open  loop  dan  close  loop yang  ditunjukkan pada Gambar 18.
Pada  Gambar  18  merupakan  grafik  respon open  loop ditunjukkan  pada  sinyal  berwarna  biru,  sedangkan  untuk respon closed  loop berwarna  orange  dan setpoint berwarna abu-abu. Ketika sistem tersebut dalam konfigurasi open loop, nilai kadar ozon sangat cepat untuk mengalami peningkatan konsentrasi  kadar  ozon  dari  0  ppm  ke  3  ppm  hanya membutuhkan  waktu  selama  10,45  detik  sedangkan  dari  0 ppm  ke  10  ppm  membutuhkan  waktu  selama  20,4  detik. Namun ketika menggunakan  konfigurasi close  loop dengan menerapkan  kontroler  logika fuzzy dengan  aktuator  berupa motor  servo  yang  dikople  dengan  valve  untuk  mengontrol
derajat buka tutup valve sehingga bisa mengatur jumlah kadar ozon yang masuk menuju ke box sterilisator. Adapun waktu yang  diperlukan  dari  kadar  ozon  sebesar  0  ppm  untuk mencapai 3 ppm adalah selama 15,9 detik sedangkan waktu yang diperlukan dari 0 ppm ke 10 ppm membutuhkan waktu selama  41,05  detik.  Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  18 dapat  dilihat  bahwa  sistem  memiliki  karakteristik  respon yaitu  mengalami  delay  waktu  untuk  mencapai  3  ppm  dan masih belum bisa stabil pada kadar ozon sebesar 3 ppm ketika menggunakan  kontroler  logika fuzzy. Hal  ini  dikarenakan sifat ozon yang sangat reaktif dan merupakan oksidator yang kuat,  yang  mana  sangat  kuat  dalam  hal  reaksi  pengikatan oksigen  sehingga  sangat  cepat  dalam  hal  meningkatkan konsenstrasi  kadar  ozon.  Dengan  adanya  kontroler fuzzy konsentrasi kadar ozon cenderung lambat untuk mencapai 3 ppm  sehinggga  akan  mempermudah  dan  mempersingkat waktu bagi sinar UV dalam mendegradasi dan menstabilkan kadar ozon pada nilai sebesar 3 ppm.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dan  analisis  data,  maka  dapat ditarik  kesimpulan:  (1)  Pada  pengujian  kontrol  kadar  ozon dengan  konfigurasi open  loop ,  kadar  ozon  sangat  cepat mengalami peningkatan konsentrasi ke 3 ppm dengan waktu 10,45  detik.  Namun  pada  konfigurasi close  loop (kontroler fuzzy )  memerlukan  waktu  selama  15,9  detik.  Berdasarkan data tersebut diketahui  bahwa sistem  memiliki karakteristik respon yaitu mengalami delay waktu untuk mencapai 3 ppm dan masih belum bisa stabil pada kadar ozon sebesar 3 ppm ketika  menggunakan  kontroler  logika fuzzy .  Hal  ini dikarenakan  pengaturan sampling  time yang  masih  kurang kecil, sifat ozon yang sangat reaktif dan merupakan oksidator
yang  kuat,  yang  mana  sangat  kuat  dalam  hal  reaksi pengikatan  oksigen  sehingga  sangat  cepat  dalam  hal meningkatkan  konsenstrasi  kadar  ozon.  (2)  Berdasarkan perbandingan karakteristik respon transient antara konfigurasi open  loop dan close  loop yang  mana  pada pengujian open  loop untuk  mencapai  kadar  ozon  sebesar  3 ppm dibutuhkan delay time (Td) sebesar 6,5 detik, rise time (Tr) sebesar 6,34 detik, peak time (Tp) sebesar 20 detik dan settling  time (Ts)  sebesar  10,  45  detik  sedangkan  pada pengujian close loop membutuhkan delay time (Td) sebesar 8,05 detik, rise time (Tr) sebesar 10,1 detik, peak time (Tp) sebesar 40,21 detik dan settling time (Ts) sebesar 15,15 detik. Secara keseluruhan respon sistem membutuhkan waktu yang lebih  lambat  ketika  menggunakan  FLC  sebagai  kontroler dibandingkan tidak menggunakan kontroler. (3) Penambahan fitur monitoring pada  sterilisator  dapat  digunakan  untuk memantau  kinerja  alat  tersebut  selama  proses  sterilisasi berlangsung  dalam  bentuk  riwayat  perubahan  data  berupa nilai dalam tabel maupun grafik secara realtime . Pengiriman data  dari  kontroler  menuju database sekurang-kurangnya membutuhkan waktu 4,35 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  K.  K  Lam  and  M.  Phil,  “Ozone  Disinfection  of  SARS- Contaiminated Areas,” Hongkong: Enviro Labs Ltd . , 2005.
[2]  T. Ishida, K. Hirasawa, M. Dozen, and Y. Tada, “Appearance of DC Dielectric  Barrier  Discharge,” Proceedings  of  2011  International Symposium on Electrical Insulating Materials , pp. 102–104, 2011, doi: 10.1109/iseim.2011.6826332.
[3]  J. Baldwin and N. Guild, “Modeling controllers using fuzzy relations,” Kybemetes., vol. 9, pp. 223-229, 1980.
[4]  R.  S.  dan  J.  Febio,  "Membangun  aplikasi  e-library  menggunakan HTML, PHP script, dan MySQL database," Jurnal Processor, vol. 6, no. 2, pp. 38-54, 2011.