UNIVAUNIVA

Jurnal Al Ulum: LPPM Universitas Al Washliyah MedanJurnal Al Ulum: LPPM Universitas Al Washliyah Medan

Tingginya konsumsi air pada proses sterilisasi mesin retort dan pembuangan air drain yang masih berpotensi dimanfaatkan kembali mendorong perlunya sistem penilaian kelayakan reuse air yang objektif dan otomatis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pengambilan keputusan otomatis berbasis fuzzy logic Mamdani untuk menentukan kelayakan reuse air drain mesin retort berdasarkan parameter turbidity, pH, dan Total Dissolved Solids (TDS). Lingkup penelitian meliputi perancangan prototipe sistem monitoring multi-parameter, implementasi sistem inferensi fuzzy berbasis standar food-grade, serta integrasi keputusan dengan kontrol valve otomatis. Metode penelitian menggunakan pendekatan research and development dengan pengolahan data sensor secara real-time menggunakan fuzzy inference system Mamdani yang terdiri dari 27 rule base dan mekanisme rule override pada parameter turbidity. Hasil pengujian menunjukkan seluruh sensor memiliki akurasi kurang dari 1%, repeatability di bawah 0,3%, serta linearitas yang baik pada rentang operasional. Pengujian logika fuzzy menghasilkan akurasi keputusan sebesar 100% dibandingkan perhitungan manual. Dari 30 sampel air drain retort, sistem mengklasifikasikan 26,67% sebagai reuse, 66,67% sebagai treatment, dan 6,67% sebagai reject, dengan potensi penghematan air sebesar 93,33%. Sistem yang dikembangkan terbukti mampu meningkatkan efisiensi penggunaan air, mengurangi biaya operasional, serta mendukung penerapan praktik industri pangan yang berkelanjutan.

Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem pengambilan keputusan otomatis berbasis fuzzy logic yang dapat mengklasifikasikan kelayakan reuse air drain mesin retort secara konsisten berdasarkan parameter turbidity, pH, dan TDS.Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu meningkatkan efisiensi pemanfaatan air, mengurangi volume air limbah, serta menurunkan biaya operasional dalam proses sterilisasi retort.Dengan demikian, sistem tersebut menjadi solusi praktik industri pangan yang objektif, efisien, dan berkelanjutan.

Pertama, penelitian dapat meneliti integrasi sensor mikrobiologi secara real‑time, seperti koliform total dan E. coli, ke dalam arsitektur fuzzy. Pertanyaan riset: apakah penambahan parameter mikroba memperbaiki prediksi kelayakan reuse air drain mesin retort? Kedua, studi dapat mengembangkan model machine‑learning adaptif yang memodifikasi basis aturan fuzzy secara otomatis menggunakan data historis pengoperasian. Misalnya, algoritma reinforcement learning dapat menyesuaikan ambang nilai turbidity, pH, dan TDS saat kondisi proses berubah. Ketiga, uji coba skala pilot pada fasilitas produksi retort dengan aliran 50–100 l/min harus dilakukan untuk mengamati efek tekanan dan turbulensi terhadap pembacaan sensor serta kestabilan keputusan fuzzy. Penelitian dapat mengukur variabilitas sensori seiring aliran tinggi dan mengoptimalkan desain sensor placement. Dengan demikian, ketiga arah studi ini akan meningkatkan keandalan, fleksibilitas, dan kemampuan adaptasi sistem pengambilan keputusan otomatis, serta memperluas aplikasinya ke industri skala lebih besar.

  1. IoT-based smart monitoring and management system for fish farming | Al-Mutairi | Bulletin of Electrical... beei.org/index.php/EEI/article/view/3365IoT based smart monitoring and management system for fish farming Al Mutairi Bulletin of Electrical beei index php EEI article view 3365
  2. Water Quality Measurement and Filtering Tools Using Arduino Uno, PH Sensor and TDS Meter Sensor | Journal... journal.umy.ac.id/index.php/jrc/article/view/10166Water Quality Measurement and Filtering Tools Using Arduino Uno PH Sensor and TDS Meter Sensor Journal journal umy ac index php jrc article view 10166
Read online
File size739.99 KB
Pages15
DMCAReport

Related /

ads-block-test