PERANCANGAN DAN INTEGRASI IOT PADA SISTEM KENDALI AIR KOLAM DENGAN METODE FUZZY BERDASARKAN PH DAN TURBIDITY BERBASIS MIKROKONTROLER

Abstract

Dalam budidaya ikan lele sangat penting untuk memperhatikan kualitas air kolam, diantaranya tingkat keasaman air kolam, dan tingkat kekeruhan pada kolam. Akan tetapi beberapa peternak ikan lele mulai disibukkan dengan aktivitas lainnya untuk waktu yang cukup lama sehingga pengontrolan kualitas air tidak dapat dikontrol lagi. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menghasilkan sebuah prototipe atau perancangan sistem monitoring dan kendali kadar keasaman dan kekeruhan pada air kolam yang dapat berjalan secara otomatis dan dapat dimonitoring dari jarak jauh menggunakan internet.   Penelitian ini bertujuan untuk membuat prototipe kontrol kendali pH air kolam ikan lele dengan menggunakan Arduino  Uno sebagai mikrokontroler dan sensor pH serta sensor turbidity. Penelitian ini menggunakan metode fuzzy logic control. Perhitungan metode fuzzy dilakukan menggunakan dua parameter input yaitu pH air dan kekeruhan air. Output dari hasil perhitungan fuzzy berupa timer, yaitu lama waktu yang diperlukan untuk menguras air kolam. Metode fuzzy Sugeno dipilih untuk mengendalikan derajat keasaman air sesuai kebutuhan ikan lele dengan cara menguras air dengan durasi yang ditentukan dari hasil perhitungan fuzzy Sugeno sebagai titik pusat z. Hasil pembacaan sensor pH dan turbidity akan ditampilkan di LCD dan kemudian oleh Aduino akan dikirim ke ESP8266 untuk diteruskan ke pengguna melalui aplikasi Blynk.    Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, sistem penyesuaian pH otomatis berhasil dibangun dan dapat diakses melalui aplikasi Blynk. Keakuratan sensor pH dapat membaca nilai derajat keasaman dengan rata-rata error sebesar 2,053% sehingga dapat dikatakan sensor bekerja dengan cukup baik karena sensor tetap dapat membaca perubahan derajat keasaman dalam air yang berbeda meskipun dengan perubahan yang cukup kecil. Sensor turbidity yang digunakan juga mempunyai keandalan yang cukup baik dengan rata-rata error 8,057%. Pengujian perhitungan metode Sugeno dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan fuzzy logic control dengan hasil perhitungan Matlab.