ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA … · menggunakan kincir air dengan variabel input...
Transcript of ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA … · menggunakan kincir air dengan variabel input...
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL
LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ON/OFFOleh:
Bela Nurlia (1209 100 048)Dosen Pembimbing:
Drs. Suharmadi Sanjaya, Dipl.Sc.,M.Phil. NIP. 19540625 198103 1 003
Jurusan MatematikaFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Teknologi Sepuluh November2013
Pendahuluan
Usaha Budidaya
TambakKualitas Air
Tambak
Kontrol
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Cegah Gagal
Panen
Cuaca alam
Rumusan MasalahPermasalahan dalam Tugas Akhir ini adalah :
1. Bagaimana menganalisa parameter kualitas air tambak
yang tepat agar kualitas air tambak tetap terjaga?
2. Bagaimana simulasi model kualitas air tambak yang
tepat untuk mengetahui kontrol kualitas air pada
tambak?
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Batasan MasalahPermasalahan dalam Tugas Akhir ini akan dibatasi ruang lingkupnya, yaitu :
1. Pada tugas akhir ini dikontrol model kualitas air tambak. Parameter kualitas air yang
dikontrol adalah temperatur dan salinitas. Hal ini disebabkan parameter dissolvedoxygen (DO) dipengaruhi oleh temperatur dan salinitas. Sehingga dengan menjaga nilai
temperatur dan salinitas maka nilai DO juga akan terjaga.
2. Fuzzy Logic Controller (FLC) diterapkan untuk mengontrol nilai temperatur
menggunakan kincir air dengan variabel input berupa nilai temperatur dalam derajat
celcius dan variabel output berupa sinyal kontrol tegangan yang menggerakkan
kecepatan motor kincir air. Sedangkan ON/OFF Controller diterapkan untuk
mengontrol nilai salinitas menggunakan pompa. Sinyal kontrol akan menghidupkan
pompa jika nilai diatas atau dibawah parameter yang diijinkan dan akan mematikan
pompa jika nilai berada di antara range yang diijinkan.
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Batasan Masalah
3. Tidak membahas konstruksi teknologi tambak.
4. Data ikan yang digunakan untuk simulasi adalah parameter
kualitas air ikan patin. Data didapatkan dari Dinas Kelautan dan
Perikanan kabupaten Sidoarjo.
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tujuan
Tujuan dalam tugas akhir ini adalah dapat membuat
simulasi kontrol parameter kualitas air tambak yang tepat
dengan menggunakan Fuzzy Logic Controller (FLC) untuk
mengontrol nilai temperatur dan ON/OFF Controlleruntuk mengontrol nilai salinitas air tambak.
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Manfaat
Manfaat yang ingin diperoleh dari tugas akhir ini adalah
untuk memperoleh kontrol kualitas air tambak yang tepat.
Dengan mengetahui kontrol kualitas air pada tambak
diharapkan dapat mempermudah budidaya tambak
dengan mengurangi terjadinya gagal panen pada tambak
dan meningkatkan kecepatan produksi hasil panen.
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tinjauan Pustaka
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tambak1. Pengertian
Tambak adalah merupakan bangunan air yang dibangun pada daerah
pasang surut yang diperuntukkan sebagai wadah pemeliharaan ikan
atau udang dan memenuhi syarat yang diperlukan sesuai dengan sifat
biologi hewan yang dipelihara [2].
2. Sejarah Perkembangan Tambak
• Tambak sudah ada sejak jaman kerajaan Majapahit.
• Indonesia menjadi produsen udang papan atas di dunia yaitu pada
tahun 1994 mampu mencapai angka produksi > 300.000 ton/tahun
Tinjauan Pustaka
Sistem Kontrol TambakPengertian Sistem Kontrol
• Sistem kontrol merupakan sebuah perangkat yang digunakan
untuk mengatur suatu proses untuk mencapai tujuan dari sistem
itu.
• Komponen utama dari suatu sistem kontrol adalah pengendali,
aktuator dan umpan balik (feedback).
• Saat ini telah banyak berkembang berbagai sistem kontrol yaitu
seperti onoff, PID (Proportional Integral Differential), fuzzy,
algoritma genetik dan lain sebagainya [7]
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tinjauan Pustaka
Sistem Kontrol TambakON/OFF
Sistem kontrol ON/OFF sering disebut juga “bangbang control”, adalah
kontrol yang paling dasar dalam robotik. Input sensor dan sinyal outputpada aktuator dinyatakan hanya dalam dua keadaan, yaitu ON/OFF atau
logika 1 dan 0.
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tinjauan Pustaka
Sistem Kontrol TambakLogika Fuzzy
Pembuatan kontroller logika fuzzy dilakukan dengan beberapa tahap
sebagai berikut [8]:
• Menentukan himpunan fuzzy
Input dan ouput kontroller fuzzy menggunakan himpunan yang
didefinisikan secara matematis sebagai berikut: , | ∈ 2.1
Himpunan fuzzy mempunyai semesta pembicaraan . Dalam semesta
pembicaraan terdapat anggota yang menjadi pembicaraan dan
dikarakterisasi oleh sebuah fungsi keanggotaan (membership function)
yang memiliki nilai pada interval 0,1
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tinjauan Pustaka
Sistem Kontrol Tambak• Menyusun basis aturan (rule base)Basis aturan adalah aturanaturan fuzzy dalam bentuk relasi dua atau lebih variabel fuzzy seperti contoh berikut ini:if x is A then y is Bdimana A dan B adalah linguistic values yang didefinisikan dalam rentang variabel X dan Y. Pernyataan “x is A” disebut antecedentatau premis. Pernyataan “y is B” disebut consequent atau kesimpulan.• Menentukan metode implikasi, agregasi, dan defuzzifikasi
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tinjauan PustakaModel Kualitas Air Tambak1. Temperatur
Diberikan model persamaan temperatur sebagai berikut:
Φ Φ
0 2.2
Φ Φ
2.3
denganΦ 2.4
11,4 2.5
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tinjauan PustakaModel Kualitas Air Tambak
Keterangan :
T : Temperatur air tambak (C)
in : Laju perpindahan energi yang masuk ke tambak (Watt)
out : Laju perpindahan energi yang keluar tambak (Watt)
A : Luas penampang tambak (m2)
h : Kedalaman tambak (m)
: Kerapatan air tambak (kg/m3)
c : Panas spesifik air tambak
(J/kgC)
Ui : Koefisien panas (W/m2C)
T : Temperatur air tambak (C)
Ta : Temperatur lingkungan (C)
Te : Temperatur sedimen tambak (C)
A : Luas penampang tambak (m2)
: Luas dinding dan dasar tambak (m2)
N : Jumlah aerator
Paer : Daya aerator (W)
V : Volume tambak (m3)
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
1. Temperatur
Lanjutan..
Tinjauan PustakaModel Kualitas Air Tambak2. Salinitas
0 2.6
0 2.7
Dimana :
S : Konsentrasi garam air tambak (kg/m3)
Qin : Laju aliran volume air payau yang masuk ke tambak (m3/s)
Sin : Konsentrasi garam air payau yang masuk ke tambak (kg/m3)
Qout : Laju aliran volume air tambak yang keluar (m3/s)
ks : Koefisien laju penurunan atau penambahan larutan (1/s)ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tinjauan PustakaModel Kualitas Air Tambak3. Dissolved Oxygen
2.8Dimana:
KLa : Koefisien perpindahan massa (oksigen) secara keseluruhan yang dipengaruhi oleh
temperatur (s−1). Secara keseluruhan yang dipengaruhi oleh temperatur, berdasarkan persamaan
van’t HolffArrhenius berikut:
2.9bernilai 1.015 – 1.040, untuk aerator mekanik = 1.024
O : Konsentrasi oksigen dalam tambak (mg/l)
Os : Konsentrasi jenuh oksigen dalam tambak (mg/l), merupakan fungsi dari temperatur dan
salinitas dengan menggunakan tabel berikut (© Copyright 19962008 Sensorex Corporation)
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Tinjauan PustakaModel Kualitas Air TambakLanjutan..
Tabel 2. Nilai konsentrasi jenuh oksigen berdasarkan temperatur dan salinitas
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Metode Penelitian
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Studi Literatur
Kontrol Logika Fuzzy dan ON/OFF
Pengambilan Data
Simulink Model Kualitas Air Tambak
Analisa Hasil Simulasi
Kesimpulan dan Saran
Penulisan laporan Tugas Akhir
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Karakteristik pembenihan dan pembesaran ikan Patin ditunjukkan pada tabel 3
dibawah ini.
No KomponenKisaran Optimal
Pembenihan Pembesaran
1 Salinitas 1535 ppt 1535 ppt
2 Suhu 26 – 30 28 – 32
3 Dissolved
Oxygen
> 4 mg/l > 5 mg/l
Sumber : Dinas Perikanan dan Kelautan Sidoarjo
Tabel 3. Batas Syarat Kualitas Air pada Ikan Patin
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Asumsi Konstruksi Tambak
Gambar 4.1.b Ilustrasi Konstruksi Tambak
Tampak dari Samping Kiri
Gambar 4.1.a Ilustrasi Konstruksi Tambak
Tampak dari Samping Kanan
Keterangan gambar:
1. Box Control 2. Sensor
Temperatur,
Salinitas dan
Dissolved Oxygen
3. Jalur masuk
air
4. Jalur keluar air
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembuatan Algoritma Kontrol Logika Fuzzy
• Algoritma kontrol yang dibangun untuk mengontrol temperatur yaitu Fuzzy LogicController (FLC). Alat yang digunakan untuk pengontrolan nilai temperatur yaitu
kincir air (aerator).
• Kincir air disini memiliki peran yang sangat penting, pada keadaan tertentu ketika
suhu mengalami penurunan atau peningkatan kincir air perlu digerakkan secara
tepat.
• Jadi apabila kadar oksigen terlarut (Dissolved Oxygen) berada pada kriteria yang
tidak diinginkan perlu dilakukan tindakan yaitu dengan menggunakan kincir air
(aerator) atau alat sirkulasi air yang mampu memutarkan oksigen dari udara ke
dalam air secara cepat dan dalam jumlah besar [8].
1. Temperatur
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembuatan Algoritma Kontrol Logika Fuzzy
• Variabel input dari Fuzzy Logic Controller (FLC) pada temperatur berupa
nilai temperatur dalam derajat celcius dengan 5 fungsi keanggotaan yaitu :
positif besar (PB), positif kecil (PK), nol (N), negatif kecil (NK), dan negatif
besar (NB).
• Sedangkan variabel output berupa sinyal kontrol tegangan yang
menggerakkan kecepatan motor kincir air dalam prosentase dengan 5 fungsi
keanggotaan yaitu sangat lambat (SL), lamban (L), medium (M), cepat (C),
dan sangat cepat (SC).
Lanjutan...
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembenihan Ikan PatinPembenihan ikan patin mempunyai karakteristik yaitu suhu harus berada padarange antara 26‐30 °C
Tabel 4. Tabel Membership Input Temperatur
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Input Pembenihan
Temperatur
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembenihan Ikan Patin
Lanjutan
1 ; 22 24262 ; 24 260 ; 26
242 ; 24 26
282 ; 26 280 ; 24 28
262 ; 26 28
302 ; 28 300 ; 26 30
282 ; 28 30
322 ; 30 320 ; 28 32
0 ; 30302 ; 30 321 ; 32 34
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembenihan Ikan PatinPembenihan ikan patin mempunyai karakteristik yaitu suhu harus berada padarange antara 26‐30 °C
Tabel 5. Tabel Membership Output % Kecepatan
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Ouput Pembenihan
% Kecepatan
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembenihan Ikan PatinLanjutan
1 25 ; 0 25
0 ; 25
25 ; 0 25
2 25 ; 25 50
0 ; 50
0 ; 25 75
25 1 ; 25 50
7525 ; 50 75
0 ; 5050
25 ; 50 75
4 25 ; 75 100
0 ; 75
25 3 ; 75 100
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembesaran Ikan PatinPembenihan ikan patin mempunyai karakteristik yaitu suhu harus berada padarange antara 28‐32 °C
Tabel 6. Tabel Membership Input Temperatur
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Input Pembesaran
Temperatur
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembesaran Ikan PatinPembenihan ikan patin mempunyai karakteristik yaitu suhu harus berada padarange antara 28‐32 °C
1 ; 24 26282 ; 26 280 ; 26
262 ; 26 28
302 ; 28 300 ; 28 30
282 ; 28 30
322 ; 30 320 ; 30 32
302 ; 30 32
342 ; 32 340 ; 30 34
0 ; 32322 ; 32 341 ; 32 36
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembesaran Ikan PatinPembenihan ikan patin mempunyai karakteristik yaitu suhu harus berada padarange antara 28‐32 °C
Tabel 7. Tabel Membership Output % Kecepatan
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Ouput Pembesaran
% Kecepatan
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembesaran Ikan PatinLanjutan
1 25 ; 0 25
0 ; 25
25 ; 0 25
2 25 ; 25 50
0 ; 50
0 ; 25 75
25 1 ; 25 50
7525 ; 50 75
0 ; 5050
25 ; 50 75
4 25 ; 75 100
0 ; 75
25 3 ; 75 100
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembuatan Algoritma Kontrol Logika Fuzzy
Tabel Aturan Fuzzy
Tabel 8. Tabel Aturan Fuzzy
Analisa dan Pembahasan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Pembuatan Algoritma Kontrol ON/OFF
2. Salinitas
• Algoritma kontrol yang digunakan untuk mengontrol nilai salinitas adalah
algoritma kontrol ON/OFF.
• Sinyal kontrol akan menghidupkan pompa jika nilai salinitas di atas 35 ppt atau
di bawah 15 ppt, sehingga air dari tandon akan mengalir. Sinyal kontrol akan
mematikan pompa jika nilai salinitas berada pada range 1535 ppt.
Parameter Model Simulink
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Untuk membangun model simulink kualitas air tambak digunakan parameter
model simulasi tambak sebagai berikut:
Model Simulink
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Dengan menggunakan model persamaan (2.1), (2.2) dan (2.3) dapat
dibuat model simulink temperatur sebagai berikut:
1. Temperatur
Model Simulink
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
2. Salinitas
Persamaan model model salinitas pada (2.4) dapat dibuat model
simulinknya sebagai berikut:
Model Simulink
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
3. Dissolved Oxygen
Persamaan model dari Dissolved Oxygen pada (2.5) dapat dibuat model
simulinknya sebagai berikut:
Hasil Simulasi
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
1. Temperatur
Gambar 7. Hasil simulasi temperatur tanpa menggunakan Fuzzy Logic Controller(FLC) dan kontrol ON/OFF
Hasil Simulasi
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
1. Temperatur
Gambar 8. Hasil simulasi temperatur menggunakan Fuzzy Logic Controller(FLC) dan kontrol ON/OFF
(1) (2)
Hasil Simulasi
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
2. Salinitas
Gambar 9. Hasil simulasi salinitas tanpa menggunakan Fuzzy Logic Controller(FLC) dan kontrol ON/OFF
Hasil Simulasi
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
2. Salinitas
Gambar 10. Hasil simulasisalinitas menggunakan Fuzzy Logic Controller(FLC) dan kontrol ON/OFF
(1) (2)
Hasil Simulasi
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
3. DO
Gambar 11. Hasil simulasi Dissolved Oxygen (DO) tanpa menggunakan Fuzzy LogController (FLC) dan kontrol ON/OFF
Hasil Simulasi
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
3. Dissolved Oxygen (DO)
Gambar 12. Hasil simulasi Dissolved Oxygen (DO) menggunakan Fuzzy Logic Controller(FLC) dan kontrol ON/OFF
(1) (2)
Kesimpulan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Kesimpulan yang dapat ditarik adalah sebagai berikut:
1. Hasil simulasi tanpa menggunakan fuzzy logic controller (FLC)
dan ON/OFF Controller menunjukkan bahwa parameter kualitas
air meliputi temperatur, DO, dan salinitas menjadi tidak
terkontrol yaitu nilainya berada di luar batas syarat dari kriteria
yang diberikan pada masa dan pada masa pembesaran ikan Patin.
Kesimpulan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
LANJUTAN..
2. Hasil simulasi menggunakan fuzzy logic controller (FLC) dan
ON/OFF Controller dimana artinya kincir air dan pompa dinyalakan
terlihat bahwa Fuzzy Logic Controller (FLC) dan kontrol ON/OFFmenunjukkan bahwa parameter kualitas air meliputi temperatur, DO,
dan salinitas menjadi terkontrol yaitu nilainya berada pada batas syarat
yang ditentukan yaitu temperatur sebesar 28,004°C untuk masa
pembenihan dan sebesar 28,008°C untuk masa pembesaran, salinitas
sebesar 25,004 ppt dan Dissolved Oxygen (DO) sebesar 7,004 ppm
untuk masa pembenihan dan masa pembesaran.
Kesimpulan
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
LANJUTAN..
3. Dengan menjaga nilai temperatur dan salinitas, maka secara tidak
langsung nilai Dissolved Oxygen (DO) juga akan terjaga.
4. Hasil grafik pada masa pembenihan dan pembesaran menggunakan
fuzzy logic controller (FLC) dan ON/OFF Controller menampilkan
grafik yang sama dikarenakan temperatur yang diberikan pada fuzzy logic controller (FLC) untuk pembenihan dan pembesaran memiliki
perbedaan interval yang tidak terlalu jauh.
Saran
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Penggunaan fuzzy logic controller (FLC) dan on/off controllermenghasikan kontrol kualitas air tambak yang lebih baik
daripada tidak menggunakan kontrol. Pada Tugas Akhir ini
hanya dibahas tiga parameter kontrol kualitas air, maka untuk
penelitian selanjutnya dapat ditambahkan untuk kontrol
kualitas air tambak pada parameter lainnya seperti pH atau
alkalinitas.
Daftar Pustaka
[1] Akhmad Mustafa. (2008). “Disain, Tata Letak, dan Konstruksi Tambak”. Media
Akuakultur Volume 3 Nomor 2. Balai Riset Perikanan Budidaya Air Payau, Maros.
[2] Fowler, P., Baird, D., Bucklin, R., Yerlan, S., Watson, C., Chapman, D. (1994). “
Microcontrollers in Recirculating Aquaculture Systems”. Florida Cooperative Extension
Service, Institute of Food and Agricultural Sciences. University of Florida.
[3] Katherine Indriawati, ST, MT. (2008). “Pembuatan Modul Kontrol Kualitas Air TambakUdang sebagai Sarana Pembelajaran Teknik Budidaya Udang”. Surabaya. LPPM ITS.
[4] Anonim. (2012). “Lokasi, Desain dan Konstruksi Tambak”. Pusat Penyuluhan Perikanan
Badan Pengembangan SDM Kelautan dan Perikanan. Kementerian Kelautan dan Perikanan.
[5] Intan Triyanti. (2012). “Perancangan dan Implementasi Algoritma Robot CerdasPemadam Api DU112”. Bandung. Universitas Komputer Indonesia.
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF
Daftar Pustaka
[6] Dewapur. (2008). “Sistem Pengendalian”.
http://dewapur.wordpress.com/2008/07/07/sistempengendalian/ diakses
tanggal 20 Januari 2013.
[7] Jang, J.S.R., Sun, C.T., Mizutani, E. (1997). “NeuroFuzzy and SoftComputing”. PrenticeHall International, New Jersey.
[8] Sitanggang, M. (2002). “Mengatasi Penyakit dan Hama pada Ikan Hias”.Jakarta.
ANALISA DAN SIMULASI MODEL KUALITAS AIR PADA TAMBAK
DENGAN MENGGUNAKAN KONTROL LOGIKA FUZZY (FLC) DAN KONTROL ONOFF