Volume.7 No. 1 September 2022 - February 2023 ISSN: 2549-3698; E-ISSN: 2549-3701 DOI: 10.22373/crc.v7i1.15449

## Sistem Monitoring dan Kontrol Katup Pendingin terhadap Temperatur Air Outfall PLTU
Marina Artiyasa a , Anang Suryana a , Muhamad Shobirin a , Anggy Pradiftha Junfithrana a , Aryo De Wibowo Muhamad Sidik a , Mochtar Ali Setyo Yudono a , Edwinanto a a Universitas Nusa Putra
E-mail: marina@nusaputra.ac.id
Diterima: 30-10-2022
Disetujui: 29-12-2022             Diterbitkan: 27-02-2023

## Abstract
The  Pelabuhan  Ratu  Steam  Power  Plant  (PLTU)  is  a  large-scale  power  plant  that generates a lot of heat energy. Sea water is one of the cooling systems or cooling systems that can be used, but the continuous use of sea water as a cooling system media at the power plant has a negative impact because if the cooling system output water has a hot temperature that exceeds the provisions, it will disrupt marine life near the water disposal area.  A  cooling  system,  also  known  as  an  outfall  or  downstream  channel.  In  order  to address these issues, a study titled the monitoring and control system of the cooling valve on the outfall water temperature of the Pelabuhan Ratu PLTU with Fuzzy Tsukamoto was conducted. The goal of this study is to create a prototype of an Internet of Things (IoT)- based cooling valve system. The main device connected to the internet is the Nodemcu ESP8266 microcontroller, and two DS18B20 temperature sensors are used to measure the  water  temperature,  as  well  as  the  Tsukamoto  Fuzzy  method  to  control  the  water- cooling servo valve downstream of the channel. The research results from the prototype design of the cooling valve system were successful, and the system is able to control the server motor that is connected to the outfall water temperature cooling valve using the input value from the DS18B20 temperature sensor, with a 90% success rate. The output of this system can be monitored and controlled using the Tsukamoto Fuzzy method. With the  implementation  of  this  system,  it  is  possible  to  keep  the  outfall  water  temperature below the maximum threshold set by the Ministry of Environment and Forestry.
Keywords:  PLTU  Outfall,  Temperature,  Nodemcu  ESP8266,  Fuzzy  Method,  Cooling Valve.

## Abstrak
Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) Pelabuhan Ratu merupakan pembangkit listrik yang  menghasilkan  energi  panas  dalam  jumlah  yang  sangat  besar.  Salah  satu  sistem pendingin atau cooling system yang dapat digunakan adalah air laut, namun penggunaan air laut secara terus menerus sebagai media cooling system pada PLTU berdampak negatif jika  air  keluaran cooling  system memiliki  suhu  panas  yang  melebihi  ketentuan  akan mengakibatkan terganggunya biota laut di sekitar tempat pembuangan air system cooling atau biasa disebut outfall/kanal hilir. Penelitian ini bertujuan untuk merancang prototipe sistem  katup  pendingin  berbasis Internet  of  Things (IoT).  Mikrokontroler  Nodemcu ESP8266  sebagai  perangkat  utama  yang  terhubung  ke  internet  dan  dua  sensor  suhu DS18B20  digunakan  untuk  mengukur  suhu  air  serta  Logika  Fuzzy  Tsukamoto  untuk mengontrol  katup  servo  pendingin  air  di  hilir  saluran.  Hasil  penelitian  dari  rancangan prototipe sistem katup  pendingin berhasil dibuat dan sistem mampu mengontrol  motor servo yang terhubung dengan katup pendingin suhu air outfall menggunakan nilai input dari sensor suhu DS18B20 diperoleh tingkat persentase keberhasilan 90%, output sistem
ini  dapat  dimonitoring  dan  dikontrol  menggunakan  Logika  Fuzzy  Tsukamoto.  Dengan diterapkannya sistem ini maka dapat menjaga temperatur air outfall agar tidak melebihi batas ambang maksimal yang telah ditentukan KLHK.
Kata  kunci:  Outfall  PLTU,  Temperatur,  Nodemcu  ESP8266,  Metode  Fuzzy,  Katup Pendingin.

## Pendahuluan
Outfall  merupakan  tempat  pembuangan Cooling  system dari  pembangkit  listrik tenaga uap (PLTU). Jika limbah panas yang dibuang menuju laut tidak sesuai dengan suhu normal  laut,  maka  kehidupan  biota  di  laut  sekitar  pembuangan  limbah  panas  oleh pembangkit listrik tenaga uap (PLTU) akan terganggu. Terumbu karang yang merupakan tempat tinggal ikan adalah makhluk yang sensitif terhadap perubahan lingkungan. Sistem pembuangan  limbah  panas  yang  ramah  lingkungan  dibutuhkan  untuk  menjaga kelangsungan kehidupan  ekosistem  pesisir.  Dengan  adanya UU no 32  Tahun  2009  dan Peraturan  Menteri  Negara  LH  No  08  Th  2009  maka  perusahaan  wajib  monitoring parameter outfall secara berkala. Jarak yang cukup jauh dan adanya potensi kecelakaan kerja  membuat  monitoring  parameter  outfall  di  PLTU  Pelabuhan  Ratu  dirasa  belum efektif. Dalam peraturan ini, kadar maksimum temperatur buangan dari sumber pendingin adalah 40° C. Produktivitas ekosistem pesisir berada pada kondisi yang baik jika suhu air laut adalah 28-30° C. Penyebaran limbah panas yang memiliki temperatur di atas 30° C jelas  akan  mempengaruhi  produktivitas  di  ekosistem  pesisir.  Hal  tersebut  sebenarnya sudah diantisipasi sejak awal berdirinya PLTU dengan membuat jalur kanal yang panjang dan berkelok-kelok supaya suhu air keluaran cooling system dapat turun. Akan tetapi cara tersebut belum dilengkapi dengan adanya alat untuk memantau suhu air pada hilir kanal sehingga  muncul  ide  untuk  memasang  sensor  suhu  pada  hilir  kanal  tersebut.  Proyek pemasangan  rangkaian  ini  bertujuan  untuk  monitoring  suhu  air  pada  hilir  kanal  secara langsung dan mudah. Data yang diperoleh digunakan sebagai perbandingan dengan suhu air keluaran cooling system yang ada pada outlet kondensor atau biasa disebut hulu kanal dan  hasil  perbandingan  tersebut  dapat  digunakan  untuk  menganalisa  kondisi  kanal  dan kondisi air keluaran cooling system yang mengalir kembali ke laut.
Internet of Things [1] merupakan suatu konsep yang bertujuan untuk memperluas manfaat dari konektivitas internet yang tersambung secara terus menerus. Pada dasarnya IoT  ( Internet  of  Things )  mengacu  pada  benda  yang  dapat  diidentifikasikan  secara  unik sebagai representative virtual dalam struktur berbasis internet. Dalam hal ini IoT ( Internet of Things ) dimanfaatkan untuk monitoring suhu air laut keluaran cooling system (outfall) yang dapat dipantau dengan aplikasi blynk melalui koneksi internet (WiFi) [2]. Teknologi ini  menggunakan  mikrokontroler  Nodemcu  ESP8266  sebagai  perangkat  utama  yang terhubung  dengan internet  dan sensor  suhu  DS18B20  yang  digunakan untuk mengukur suhu  air  kanal  [3].  Data  yang  diterima  oleh  mikrokontroler  akan  dikirimkan  menuju aplikasi android Blynk sebagai  alat pengendali ataupun monitoring sehingga data dapat dipantau secara jarak jauh dan bersifat real time [4]. Penelitian ini menggunakan fuzzy logic  Tsukamoto  yang  dihitung  secara  manual  di  aplikasi  excel  [5].  Penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  operator  PLTU  dan  tim  K3  lingkungan  memantau  dan mengontrol katup pendingin berdasarkan temperatur air limbah pada outfall. Berdasarkan beberapa literatur yang ada, penelitian mengenai monitoring dan pengontrolan temperatur
air outfall pada  area  PLTU  dengan sensor  DS18B20  dengan metode  Fuzzy  belum  ada, sehingga pada penelitian ini dilakukan pengontrolan dengan metode Fuzzy logic.

## Metode
Pada bagian metodologi, ada tahapan-tahapan yang akan dilalui dalam melakukan penelitian. Metode ini digunakan sebagai acuan untuk melangkah agar tidak menyimpang dari tujuan yang ingin dicapai. Metode Penelitian meliputi: 1) waktu dan tempat, 2) alat dan bahan penelitian, 3) alur penelitian, 4) sistem monitoring dan kontrol dengan logika fuzzy tsukamoto, dan 5) instalasi aplikasi blynk.
Penelitian ini dikerjakan selama 2 bulan, dimulai sejak bulan April s/d Mei 2022, berlokasi di PT. Indonesia Power JABAR 2 Palabuhanratu OMU ( operation maintenance unit ).  Penelitian  ini  menggunakan  bahan  studi  literatur  dari  berbagai  sumber,  sebagai sumber informasi  untuk  mendukung kelancaran dalam penelitian. Dalam penelitian ini menggunakan  beberapa  peralatan,  baik  Perangkat  Keras  dan  lunak.  Peralatan  yang digunakan selama penelitian sebagai berikut:
Perangkat Keras (Hardware)
a.  Spesifikasi Laptop (Intel Core i7 2.8 GHz o RAM 16 Gb o Hardisk 500 Gb)
b.  ESP8266
c.  Sensor Suhu DS18B20 d.  Servo valve e.  Konektor 3 pin f.  Kabel jumper male to female
g.  Kabel jumper male to male
h.  Project board
i.  Power Supply 5VDc
j.  Resistor 4.7k ohm
Perangkat Lunak (Software) a.  Arduino IDE 1.6.7 b.  Blynk
c.  Fritzing
d.  Excel
Penelitian ini menggunakan metode waterfall yakni meliputi 1) Communication (Project  Initiation  &  Requirements  Gathering), 2) Planning  (Estimating,  Scheduling, Tracking ),  3) Modeling  (Analysis  &  Design ),  4) Construction  (Code  &  Test ),  5) Deployment (Delivery, Support, Feedbac k). Berikut adalah diagram alir penelitian yang dilakukan dalam pengujian monitoring dan pengontrolan katup air pendingin outfall.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## Hasil dan Pembahasan
Dalam  bagian  ini  berisi  tentang  pembahasan  sebelum  dilakukan  pengujian. Penelitian ini dimulai dari pengujian komponen untuk memastikan komponen-komponen yang akan dipasangkan dalam keadaan baik dan dapat bekerja secara normal. Selanjutnya memastikan  kembali  rangkaian  atau  jalur  dengan  benar,  dan  memastikan  komponen– komponen terkoneksi dengan baik sesuai dengan skematiknya. Pengujian yang dilakukan meliputi pengujian DS18B20, pengujian servo motor, pengujian pengiriman data dengan blynk, dan pengujian hasil sistem keseluruhan.

## a. Implementasi
Implementasi dari penelitian ini meliputi: 1) Hasil Perancangan Perangkat Keras, 2) Hasil Pemrograman, dan 3) Hasil Perhitungan Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto.
Prototipe sistem monitoring dan kontrol katup pendingin terhadap temperatur air outfall PLTU Pelabuhan Ratu dengan metode Fuzzy tsukamoto. Cara kerja sistem yakni ketika  sensor  suhu1  dan  sensor  suhu2  mendeteksi  suhu  air  pada outfal l,  data  tersebut diolah  NodeMCU.  Kemudian    setelah  data  diolah  oleh  NodeMCU.    NodeMCU  akan mengirimkan data ke aplikasi Blynk untuk memonitoring suhu dan memberikan kontrol perintah pada servo motor untuk membuka atau menutup sesuai kondisi yang telah dibuat pada  program.  Hasil  implementasi  alat  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Tampilan  pada aplikasi blynk dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 1. Bentuk Fisik Alat
Gambar 2. Tampilan Aplikasi Blynk

## b. Hasil Pemrograman
Pemrograman dilakukan pada software Arduino IDE versi 1.8.19. Tahapan awal yakni  memasukkan library dan mendifinisikan pin  yang akan digunakan  sebagai  input output. Selanjutnya melakukan verifikasi program apakah sudah sesuai dengan ketentuan yang berlaku pada Bahasa pemrograman Arduino atau terdapat eror . Saat sudah oke maka program siap untuk didownload ke perangkat keras yang telah dibuat. Hasil pemrograman dapat dilihat pada Gambar 3 dan untuk full program pada lampiran 1.
Gambar 3. Program Arduino
Kemudian dapat diperoleh hasil perhitungan metode tsukamoto dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Metode Fuzzy Tsukamoto No Sensor 1
Sensor2 µDingin1 µNormal1 µPanas1 µDingin2 µNormal2 µPanas2 1 21 21  0,90 0,10 0,00 0,90 0,10 0 , 00 2 39 30  0,00 0,10 0,90 0,00 1,00 0 , 00 3 20 25  1,00 0,00 0,00 0,50 0,50 0 , 00 4 20 25  1,00 0,00 0,00 0,50 0,50 0 , 00 5 20 25  1,00 0,00 0,00 0,50 0,50 0 , 00 6 20 25  1,00 0,00 0,00 0,50 0,50 0 , 00
7 20 25  1,00 0,00 0,00 0,50 0,50 0 , 00 8 20 25  1,00 0,00 0,00 0,50 0,50 0 , 00 9 20 25  1,00 0,00 0,00 0,50 0,50 0,00

## c. Hasil Pengujian Suhu
Pengujian  sensor  suhu  bertujuan  untuk  melakukan  perbandingan  dan  penilaian terhadap akurasi sensor, penelitian ini menggunakan 10 sampel air dengan suhu panas, dingin, dan normal. Perhitungan persentase galat dan rata-rata galat dari pengukuran suhu menggunakan sensor ds18b20 adalah sebagai berikut.
Galat (%) = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 sensor ds18b20 − 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 Thermogun 100% 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 Thermogun
Hasil pengujian sensor suhu terdapat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2 Hasil Pengujian Sensor Suhu Uji Coba ke Kategori Suhu Suhu Terukur (°C) Selisih pembacaan terhadap themogun Nilai galat Sensor1 Sensor2 Thermogun Sensor1 Sensor2 Sensor1 Sensor2 1 Dingin 5,63 6,1 5,5 0,13 0,6 2,31% 9,84% 2 Dingin 10,25 10,19 10,1 0,15 0,09 1,46% 0,88% 3 Dingin 15,88 15,63 15,6 0,28 0,03 1,76% 0,19% 4 Dingin 20,13 20,19 20,1 0,03 0,09 0,15% 0,45% 5 Normal 25,44 25,38 25,3 0,14 0,08 0,55% 0,32% 6 Normal 30,31 30,75 30,4 -0,09 0,35 -0,30% 1,14% 7 Panas 35,06 35,31 35,1 -0,04 0,21 -0,11% 0,59% 8 Panas 40,31 40,06 40,1 0,21 -0,04 0,52% -0,10% 9 Panas 45,19 45,06 45,1 0,09 -0,04 0,20% -0,09% 10 Panas 50,25 50,44 50,3 -0,05 0,14 -0,10% 0,28% Uji Coba ke Kategori Suhu Suhu Terukur (°C)
Selisih
pembacaan terhadap themogun Nilai galat Sensor1 Sensor2 Thermog un Sensor1 Sensor2 Senso r1 Sensor2 Galat Rata-rata 0,64 %   1,35 %
Berdasarkan beberapa pengujian pada tabel di atas, tingkat galat rata-rata sensor1 dan sensor2 adalah 0,64% dan 1,35%. Kondisi tersebut berarti dapat dikategorikan sensor dapat bekerja dengan baik.

## d. Hasil Pengujian Motor Servo
Pengujian  teknis  selanjutnya  adalah  pengujian  Motor  Servo.  Pin  signal  pada Motor Servo yang terhubung dengan Mikrokontroller NodeMCU ESP8266 melalui pin digital D4, kemudian dilakukan pengukuran dengan menggunakan multimeter pada tiap kaki  Motor  Servo.  Satu  kaki  dihubungkan  dengan  ground,  percobaan  Motor  Servo
dilakukan  sebanyak  5  kali.  Hasil  pengukuran  tegangan  motor  servo  dapat  dilihat  pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengukuran Tegangan Motor Servo Uji Coba ke Tegangan awal pin D4 (V) Tegangan pin D4 (V) posisi Servo 0 Servo 90 1 3,3 0,274 3,1 2 3,3 0,274 3,1 3 3,3 0,274 3,1 4 3,3 0,274 3,1 5 3,3 0,274 3,1
Berdasarkan hasil uji coba di atas, dapat disimpulkan bahwa tidak ada data loss tegangan hilang ketika mikrokontroler menggerakkan servo.

## e. Pengujian Pengiriman Data
Pada pengujian ini, dilakukan penulisan/pengiriman data ( write ) pada field suhu di database Blynk yang digunakan untuk menyimpan data nilai suhu. Hasil uji coba dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengiriman Data Uji Coba ke Data Terkirim (dari NodeMCU) Data Diterima (Blynk) Sensor1 Sensor2 Sensor1 Sensor2 1 5,63 6,1 5,63 6,1 2 10,25 10,19 10,25 10,19 3 15,88 15,63 15,88 15,63 4 20,13 20,19 20,13 20,19 5 25,44 25,38 25,44 25,38 6 30,31 30,75 30,31 30,75 7 35,06 35,31 35,06 35,31 8 40,31 40,06 40,31 40,06 9 45,19 45,06 45,19 45,06 10 50,25 50,44 50,25 50,44
Berdasarkan hasil uji coba di atas, dapat disimpulkan bahwa tidak ada data loss atau data yang hilang ketika mikrokontroler mengirim data ke database Blynk .

## f. Hasil Implementasi Sistem Keseluruhan
Hasil  implementasi  sistem  keseluruhan  berisi  nilai-nilai  yang  didapat  dari pembacaan sensor1, sensor2 dan posisi servo motor setelah melalui proses defuzzifikasi. Hasil implementasi ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 5. Perhitungan Nilai Inferensi Dari Fuzzy Aturan No Sensor1 Sensor2 µDingin1 µNorma l1 µPanas1 µDingin2 µNormal2 µPanas2 1 5,63 6,1 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 2 10,25 10,19 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 3 15,88 15,63 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 4 20,13 20,19 0,99 0,01 0,00 0,98 0,02 0,00 5 25,44 25,38 0,46 0,54 0,00 0,46 0,54 0,00 6 30,31 30,75 0,00 0,93 0,03 0,00 0,93 0,08 7 35,06 35,31 0,00 0,47 0,51 0,00 0,47 0,53 8 40,31 40,06 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 9 45,19 45,06 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 10 50,25 50,44 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 Tabel 6. Perhitungan Nilai Defuzzifikasi dan Keluaran Σα Σα*z Z Hasil Keluaran Posisi katup Keterangan 1,00 0,00 0,00 Buka Galat 1,00 0,00 0,00 Tutup Normal 1,00 0,00 0,00 Tutup Normal 1,03 0,06 0,00 Tutup Normal 1,91 0,99 0,52 Buka Normal 1,06 0,08 0,07 Buka Normal 1,91 0,94 0,49 Buka Normal 1,00 1,00 1,00 Buka Normal 0,00 0,00 1,00 Buka Normal 0,00 0,00 1,00 Buka Normal
Berdasarkan data pada Tabel 5 dan Tabel 6, prototipe sistem berjalan dengan baik dengan indikasi mampu mengontrol motor servo yang terhubung dengan katup pendingin menggunakan  nilai  masukan  dari  sensor  suhu  DS18b20  dengan  tingkat  presentase keberhasilan  90%.  Kemudian  sistem  juga  dapat  mengirim  data  suhu  air outfall ke database Blynk sehinggga dapat dimonitoring melalui aplikasi kapanpun dan dimanapun selama terkoneksi dengan internet.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis prototipe sistem yang telah diimplementasikan,  maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut: Prototipe sistem  denga fuzzy Tsukamoto ini berjalan dengan baik  dengan indikasi  mampu mengontrol  motor servo yang terhubung dengan katup pendingin menggunakan nilai masukan dari sensor suhu DS18b20 dengan tingkat  presentase  keberhasilan  90%.  Dengan  diterapkannya  penelitian  ini  maka  dapat menjaga  temperatur  outfall  agar  tidak  melebihi  batas  ambang  maksimal  yang  telah ditentukan  KLHK.  Sistem  ini  masih  dapat  dikembangkan  lagi  untuk  penelitian berikutnya, Menambah jumlah sensor temperature dengan penempatan pada permukaan, tengah dan dalam aliran air, serta menambah sensor flow untuk mengetahui debit alir air pendingin air limbah outfall.

## Referensi
[1] O. M. Prabowo, “Pembatasan Definisi ‘Things’Dalam Konteks Internet of Things Berdasarkan Keterkaitan Embedded System dan Internet Protocol,” Jt. (Journal Inf. Technol. , vol. 01, no. 02, pp. 43–46.
[2] H. F. E. Setyawan, No Title . Sistem Pemantauan Menggunakan Blynk dan
Pengendalian Penyiraman Tanaman Jamur Dengan Metode Logika Fuzzy.
[3] Riswandi, Sistem Kontrol Vertical Garden Menggunakan Nodemcu Esp8266 Berbasis Android . UIN ALAUDDIN MAKASSAR. Skripsi.
[4] S. P. Tamba, A. H. M. Nasution, S. Indriani, N. Fadhilah, and C. Arifin, “Pengontrolan Lampu Jarak Jauh Dengan Nodemcu Menggunakan Blynk,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 93–98, doi: 10.37600/tekinkom.v2i1.91.
[5] F. Thamrin, E. Sediyono, and S. Suhartono, “Studi Inferensi Fuzzy Tsukamoto Untuk Penentuan Faktor Pembebanan Trafo PLN,” J. Sist. Inf. BISNIS , vol. 2, no. 1, doi: 10.21456/vol2iss1pp001-005.