## Sistem Kontrol Nutrisi Hidroponik Dengan Menggunakan Logika Fuzzy
Suprijadi 1) , N. Nuraini 2) dan M. Yusuf 1)
1) Kelompok Keahlian Fisika Teoritik Energi Tinggi dan Instrumentasi
2) Kelompok Keahlian Matematika Industri dan Keuangan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam ITB
Jl. Ganesha No. 10 Bandung 40132

## Abstrak
Kadar nutrisi untuk tumbuhan berbeda sesuai dengan usia tumbuhan dan tujuan penumbuhannya. Misalnya  pada  usia  kecambah  berbeda  kadar  nutrisinya  dengan  saat  tanaman  sedang  berbuah. Hidroponik berbasis aliran nutrisi (Nutritent Film Techniques) sangat tergantung pada kadar nutrisi ini setiap saat jika ingin menghasilkan tumbuhan yang sehat dan menghasilkan buah yang baik. Dalam makalah ini, kadar nutrisi dikontrol menggunakan logika sumir (fuzzy logic), uji coba dilakukan untuk tumbuhan tomat.
Keywords: NFT, hidroponik, fuzzy logic

## 1 Pendahuluan
Hidroponik merupakan salah satu metoda penanaman tumbuhan  yang dapat diaplikasikan luas,  tidak  terbatas  untuk  produk-produk  pertanian,  tetapi  juga  dapat  digunakan  untuk memperbaiki lingkungan, khususnya limbah-limbah yang mengandung kandungan phospor dan  nitrogen,  misalnya  dalam   pengolahan  limbah  untuk  memperbaiki  BOD  dan  COD  dan pengembangan budidaya bunga mawar (rose) di  Prancis [1], atau pengembangan budidaya tomat di Nigeria [2].
Tomat kaya akan Fe dan kandungan vitamin A, B dan C  tinggi, 230 g konsumsi tomat setiap hari  telah  mencukupi  kebutuhan  85%  vitamin  C  anak-anak  dan  63%  untuk  dewasa  [3],  di laporan yang sama konsumsi 100 ml jus tomat mencukupi 20% kebutuhan vitamin A orang dewasa,  selain  bermanfaat  untuk  kesehatan  juga  dapat  mengurangi  kemungkinan gangguan  kesehatan,  misalnya  tomat  terbukti  mencegah  kanker  prostat  hingga  63%  [4]. Kadar kandungan tomat ini  sangat bervariasi dan tergantung dari nutrisi  yang diambil oleh tumbuhan  tomat.  Terdapat  12  mineral  yang  dibutuhkan  dalam  penumbuhan  tomat, walaupun  demikian  hanya  6  mineral  yang  sangat  berpengaruh  dalam  penumbuhan  tomat yaitu  Nitrogen  (N),  Phospor  (P),  Kalium  (K),  Sulfur  (S),  Ma gnesium  (Mg)  dan  Calsium  (Ca), kombinasi keempat unsur ini dapat mencapai kebutuhan 95% [Sainju et.al, 2003], dengan melakukan kontrol nutrisi yang masuk diharapkan dapat menghasilkan tomat yang baik.
Sistem hidroponik banyak digunakan untuk menanam tumbuhan hortikultura seperti tomat, paprika  dan  melon.  Pada  awalnya  sistem   hidroponik  identik  dengan  penanaman  tanpa media  tanah,  akan  tetapi  sesuai  dengan  perkembangan  teknologi,  hidroponik  digunakan untuk  penumbuhan  tanaman  dengan  mengontrol  nutrisi  tanaman  sesuai  dengan kebutuhannya,  salah  satu  metoda  yang  mulai  banyak  digunakan  adalah  nutrient  film technique  yang  merupakan  sistem  hidroponik  tertutup,  yang  mana  nutrisi  aka  mengalir secara terus menerus atau dalam jangka waktu tertentu secara teratur [1][2].
Menurut  Cooper  (1972),  NFT  adalah  sebuah  sistem  yang  menggunakan  ‘film’  larutan nutrisi.  Film  atau  lapisan  tipis  setebal  1  -  3  mm  ini  dipompa  dan  dialirkan  melewati  akar
tanaman  secara  terus  menerus  dengan  kecepatan  aliran  sekitar  1  -  2  liter  per  menit  [3]. Sirkulasi  nutrisi  dapat  digunakan  ulang  selama  beberapa  minggu  sesuai  kebutuhan tanaman.  Sebagian akar tanaman tumbuh di atas permukaan larutan  nutrisi dan  sebagian lagi  terendam  di  dalamnya.  Faktor  utama  yang  mempengaruhi  perkembangan  tanaman dalam hidroponik NFT  adalah tersedianya nutrisi  penunjang yang  sesuai dengan jenis dan umur tanaman dan kestabilan kecepatan aliran nutrisi.
Telah dilakukan beberapa pengambangan sistem kontrol di kelompok riset kami , misalnya kontrol  temperatur  berbasis  elemen  pemanas  dengan  menggunakan  sistem  PID  [5],  atau sistem  kontrol  temperatur  berbasis  aliran  udara  panas  dengan  logika  fuzzy  [6],  maupun dengan menggunakan neural network [7]. Berbasis pada pengalaman sistem kontrol ini,  di tahun  2006  [8]  telah  dikembangkan  sistem  kontrol  aliran  nutrisi  untuk  NFT  dengan menggunakan  logika  fuzzy.  Dalam  sistem  ini,  deskripsi  dan  pengalaman  manusia direpresentasikan  melalui  aturan  fuzzy,  untuk  selanjutnya  menjadi  aksi  pengontrolan proses kecepatan aliran.
Dalam  makalah  ini  akan  dibahas  pengembangan  sistem  kontrol  kadar  nutrisi  dengan menggunakan logika fuzzy dengan menggunakan model kontrol aliran  yang telah dibangun sebelumnya [8], pengamatan hasil eksperimen juga akan didiskusikan dalam makalah ini.

## 2 Metoda dan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  dikembangkan  sistem  dengan  perangkat  keras  yang  dibangun  dalam skala  laboratorium,  hasil  pengamatan  dengan  sensor  akan  dikirim  ke  satu  unit  komputer yang  dilengkapi  dengan  sistem  kontrol  fuzzy.  Model  fuzzy  disimulasikan  dengan menggunakan perangkat penunjang MathLab versi 6.0.

## 3 Pengamatan dan diskusi

## 3.1 Sistem aliran nutrisi hidroponik NFT
Inti  dari  nutrisi  tumbuhan  adalah  kadar  molaritas  dari  masing -masing  komponen,  sesuai dengan molaritas,
Konsentrasi Larutan Molar =
) ( ) ( liter pelarut zat liter mol pelarut zat mol
maka  volume  larutan  sangat  memainkan  penting,  mengingat  dalam  NFT ,  volume  larutan yang  terserap  oleh  akar  tumbuhan  senantiasa  terjadi  setiap  saat.  Dengan  de mikian  kadar nutrisi  dapat  ditentukan  melalui  volume,  dalam  desain plant yang  dikembangkan  volume merupakan parameter kontrol.
Sistem  nutrisi  dikembangkan  dengan  menempatkan  kontrol  fuzzy  sebagai  pusat pengendalian,  seluruh  aturan  fuzzy  disimpan  dalam  data  base  yang  ada  di  komputer. Desain  sistem  secara  keseluruhan  dapat  dilihat  di  Gambar  1.  Untuk  mengamati  volume yang tersedia, digunakan sensor ketinggian.
KO NTRO L LO G IKA FUZZY
AKTUATO R
(M O TO R DRIVER) SENSO R Volum e terhubung ADC ATURAN FUZZY Target volum e Volum e terkini Volum e final Gambar 1 Diagram blok sistem kontrol nutrisi pada NFT
Dalam plant  yang dikembangkan terdiri dari 2  blok system kontrol yaitu, kontrol kecepatan aliran  yang  lebih  dahulu  dikembangkan  dan  dilaporkan  [8]  dan  kontrol  nutrisi. Penggabungan dari kedua  system  ini menghasilkan plant seperti  yang dapat dilihat  dalam Gambar 2.

## Gambar 2 Rancang bangun sistem kontrol nutrisi NFT
Dari  Gam bar  2  terdapat  8  tabung  yang  akan  dikontrol,  7  buah  tabung  akan  berisi  larutan yang  memiliki  konsentrasi  tetap,  sedangkan  1  buah  tabung  berisi  air,  sebagai  pengencer larutan.  Ke 8 cairan nutrisi tersebut akan dialirkan ke tabung pencampur yang akan diukur volumenya  secara  periodik  sesuai  dengan  kebutuhan.  Parameter  volume  inilah  yang menjadi input bagi sistem kontrol.

## 3.2 Kontrol Kecepatan Aliran Nutrisi
Ide dasar dari pengontrolan kecepatan aliran fluida telah diturunkan sebelumnya [8],  yang menunjukkan  keberhasilan  kontrol  kecepatan  dengan  mengatur  perubahan  besarnya bukaan  valve  kontrol  untuk  mendapatkan  aliran  nutrisi  yang  konstan  untuk  beberapa bukaan.  Gambar  3  menunjukkan  hasil  pengamatan  yang  diperoleh  sebelum  dan  setelah diterapkan kontrol fuzzy.
Pengujian  dilakukan  melalui  dua  tahap.  Pertama,  melakukan  pengujian  terhadap  sistem pada  saat  belum  dikontrol.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  karakteristik  sistem. Pengujian  dilakukan  terus  menerus  sebanyak  4  kali  dengan  bukaan  25,  50,  75,  dan  100 persen (Gambar 3). Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada awalnya sistem tidak stabil dan baru mencapai kestabilan setelah 1000 detik untuk bukaan 25 persen.
Kedua, pengujian dengan menggunakan pengontrol fuzzy (Gambar 3). Pengujian  dilakukan selama  1740  detik  dengan  setting  kecepatan  3,  4,  dan  5  cm 3 /s.  Dari  hasil  pengujian  ini didapatkan nilai steady state kecepatan setiap setting kecepatan sebesar 2.87 cm 3 /s, 3.92 cm 3 /s, dan 4.86 cm 3 /s. Sedangkan steady state error masing-masing adalah sebesar 0.13, 0.08, dan 0.14. Meskipun hasil pengujian telah menunjukkan  hasil  yang lebih baik, masih terdapat overshoot pada  grafik  (Gambar  4). Overshoot ditimbulkan  karena  kelambatan sensor membaca kecepatan aliran pada saat sistem baru dijalankan.
GRAFIK PENGUJIAN PENGARUH BUKAAN -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 500 1000 1500 2000 2500 Waktu (s) K e c e p a ta n (c m 3 /s ) Bukaan 25% Bukaan 50% Bukaan 75% Bukaan 100%
Gambar 3 Respon sistem sebelum dikontrol
RESPON CLOSE LOOP UNTUK SETTING KECEPATAN BERBEDA 0 1 2 3 4 5 6 7 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 Waktu (s) K e c e p a ta n (c m 3 /s ) Kecepatan 3 cm3/s Kecepatan 4 cm3/s Kecepatan 5 cm3/s

## Gambar 4 Respon sistem setelah dilakukan pengontrolan

## 3.3 Kontrol Molaritas Nutrisi
Hochmuth [1990] [9], memberikan resep pertumbuhan tomat  yang terbagi menjadi 5 usia tumbuhan,  mulai  dari  proses  pembibitan  (1),  penguatan  akar  (2),  penumbuhan  daun  (3), bunga dan buah (4), pengulangan proses (5) seperti dalam tabel 1 berikut.
Dalam  percobaan  ini,  perubahan  nutrisi  akan  dipandu  melalui  kontrol  fuzzy,  dengan melakukan penambahan nutrisi yang dibutuhkan sehingga sesuai dengan yang diharapkan. Dalam  prakteknya,  masing-masing  nutrisi  akan  ditempatkan  dalam  sebuah  tabung  (lihat Gambar 2), dengan penomoran tabung seperti pada Tabel 2.
Untuk  mengatur  kadar  nutrisi  larutan  mesin  inferensi  yang  digunakan  adalah  mamdani, dengan  model  satu  input  banyak  output.  Parameter  input  yang  digunakan  untuk  kontrol nutrisi  adalah  ketinggian  cairan  dalam  wadah  pencampur,  ketinggian  cairan  akan berkorelasi dengan volume dan bersesuaian dengan molaritas. Keanggotaan dari input dan output dapat dilihat dalam  Gambar 5.
(a) (b) Gambar 5 Fungsi keanggotaan (a) input dan (b) output

## 3.4 Algoritma kontrol nutrisi
Gambar  6,  menunjukkan  diagram   alir  proses  kontrol  nutrisi.  Di  tahap  awal,  telah ditempatkan  6  buah  tabung  berisi  nutrisi  dengan  molaritas  yang  konstan.  Dari  keenam tabung  ini  kemudian  dialirkan  ke  bagian  pencampur  sesuai  dengan  kondisi  1  tumbuhan (nutrisi  1),  total  nutrisi  dalam  pencampur  ini  adalah  maksimum  500  ml,  yang  ditunjukkan dengan  ketinggian  ho.  Untuk  tahap  pertumbuhan  berikutnya,  akan  menyesuaikan  dengan kebutuhan,  setiap  upaya  perubahan  konsentrasi  nutrisi,  senantiasa  diawali  dengan pengukuran  tinggi  cairan.  Ketinggian  nutrisi  akan  merujuk  pada  keanggotaan  input  (lihat Gambar  5)  ,  untuk  kemudian  diproses  secara  mamdani -centroid  untuk  menghasilkan output  yang  sesuai  dengan  keanggotaan  luaran  (Gambar  5),  diwakili  pada  proses.  Hasil kontrol  ini  akan  memerintahkan  nutrisi  mengalir  selama  selang  waktu  tertentu  agar diperoleh kadar nutrisi  yang diinginkan.  Gambar 7, menunjukkan contoh pengujian sistem kontrol nutrisi untuk setting volume 250 ml (gambar sebelah kiri), sedangkan hasil keluaran
menunjukkan  perlu  bukaan  valve  sebesar  37,5%  agar  cepat  diperoleh  hasil  yang diinginkan.
1 Setting Parameter
2. RealVolume 3. Input Processing 4. Mamdani 5. Output Processing 6.
H/W DRIVER InputDomain RULES OutputDomain FLOW Gambar 6 Diagram alir proses kontrol nutrisi Gambar 7 Contoh hasil pengujian kontrol nutrisi
Tabel 2 menunjukkan perubahan konsentrasi nutrisi  dalam tabun pencampur  yang berasal dari  3  tabung  utama.  Diperoleh  masih  te rdapat  kesalahan  5%  dari  kadar  nutrisi  yang diinginkan.  Kemungkinan  terjadi  kendala  dalam  proses  kontrol,  dikarenakan  masalah mekanik dari motor penggerak, yang sulit berada dalam kestabilan.
Tabel 1 Perubahan nutrisi pada tomat seiring dengan usia tumbuhan [9] Nutrisi Bibit-1 1-2 2-3 3-4 4-selesai Monopotassium Phospate 0,0051 M 0,0051 M 0,0051 M 0,0051 M 0,0051 M Potassium Nitrate 0,0063 M 0,0063 M 0,0079 M 0,0079 M 0,0127 M Magnesium Sulfate 0,0133 M 0,0133 M 0,0133 M 0,016 M 0,016 M Potassium Chloride 0 M 0 M 0,0021 M 0,0021 M 0,0021 M
Tabel 2 Perubahan konsentrasi larutan dalam tabung pencampur
Larutan Nutrisi Tabung Konsentrasi Kesalahan No Target Awal Akhir Δ % Monopotassium Phospate 1 0.0051 0.0150 0.0050 0.0001 1.96 Potassium Nitrate 2 0.0063 0.0200 0.0066 0.0003 4.76 Magnessium Sulfate 3 0.0133 0.0420 0.0139 0.0006 4.51

## 4 Kesimpulan
1. Sistem  kontrol  berbasis  logika  fuzzy  telah  diterapkan  dalam  sistem  kontrol  nutrisi hidroponik,  dan  menunjukkan  hasil  yang  baik.  Kestabilan  laju  aliran  dapat  dikontrol dengan kecepatan aliran terbaik adalah 4 cm 3 /s.
2. Pemilihan  jumlah  himpunan  fuzzy  dan  keanggotaan  himpunan  sangat  mempengaruhi kestabilan sistem  yang dikontrol.
3. Walaupun  perubahan  volume  larutan  di  tabung  pencampur  terjadi,  sistem   sirkulasi nutrisi hidroponik tetap terjaga, akan tetapi dapat mempengaruhi molaritas nutrisi.
4. Masih terjadi kesalahan konsentrasi larutan  nutrisi sebesar 5% dengan sistem kontrol yang  dikembangkan,  salah  satu  penyebab  adalah  belum  optimum nya  pemilihan himpunan fuzzy yang diterapkan.

## 5 Ucapan Terimakasih
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  Hibah  Fundamental  Dikti  No  :  0366/K01.03/Kontr-  WRRIM/ PL2.1.5/ IV/ 2008

## 6 Referensi
[1] Monnet, F., Vaillant, N., Hitmi, A., Vernay, P., Coudret, A., Sallanon,  H., 2002, Treatmen of domestic wastewater using the nutrient film technique (NFT) to produce horticultural roses, Water Research, 36, 3489 – 3496
[2] Togun,  A.O,  Akanbi,  W.B.,  Adediran,  J.A.,  2004, Growth,  nutrient  uptake  and  yield  of tomato  in  response  to  different  plant  residue  composts, Food,  Agriculture  & Environment Vol.2 (1) : 310-316.
[3] United  State  Department  of  Agriculture  (USDA).  1963. Composition  of  Foods .  USDA Agricultural Handbook No. 7.
[4] Kucuk,  O. 2001. Phase  II  randomized clinical trial of lycopene  supplementation before radical prostatectomy . Cancer Epidem. Biom. Prev.10: 861-868
[5] Ginanjar  G.,  Ferry  C,  Barlian  A,  Suprijadi,  2003,  “ Pembangunan  sistem  temperatur kontrol  untuk  mempelajari  pengaruh  cekaman  temperatur  pada  sel  hidup “,  Seminar
Instrumentasi Berbasis Fisika (SIBF), 12 – 13 Juni 2003, Bandung, hal. 31-33
[6] Suprijadi  dan  F.  Chrisnandika,  2006,  “ Pembangkit  sumber  udara  panas  berbasis neural network ”, SIBF III, Bandung
[7] Hengk y,  Indra Chandra., dan Suprijadi, 2004,  ” Aplikasi Sistem Pakar dan Fuzzy dalam Kontrol Temperatur ”, SITIA, Surabaya, hal.33-38
[8] Amelia.S.,  Gunawan,  B.  dan  Suprijadi,  2006,  “ Kontrol  Aliran  Pada  Hidroponik  NFT”, Seminar Instrumentasi berbasis Fisika III, Bandung
[9] Hochmuth,  George  &  Hochmuth,  Robert,  2001, Nutrient  Solution  Formulation  for Hydropocic (Perlite, Rockwool, NFT) Tomatoes in Florida ; University of Florida, Institut of
Food and Agricultural Sciences. Florida.