VASTUWIDYA Vol.
No.
Agustus 2025
P-ISSN 2620-3448
E-ISSN 2723-5548
SIMULASI PENCAHAYAAN ADAPTIF FOTOBIOREAKSI
MIKROALGA TERINTEGRASI TEKNOLOGI DIGITAL BERBASIS
SIMULINK MATLAB
IG Suputra Widharma1 IK Darminta2 IG Nyoman Sangka3 IM Sajayasa4 I Nengah Sunaya5 I Gde Ketut Sri Budarsa6 AAM Dewi Anggreni7 Jurusan Teknik Elektro.
Politeknk Negeri Bali Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Udayana e-mail: suputra@pnb.
id, ketutdarminta@pnb.
id,kmgsangka@pnb.
id, msajayasa@pnb.
nengahsunaya@pnb.
id, sribudarsa@pnb.
id, dewianggreni@unud.
Abstrak Ae Artikel ini membahas perekayasaan sistem pencahayaan adaptif untuk mendukung proses fotobioreaksi mikroalga yang diintegrasikan dengan teknologi Internet of Things (IoT).
Sistem dikembangkan menggunakan pemodelan dan simulasi MATLAB Simulink untuk menganalisis dinamika intensitas pencahayaan terhadap efisiensi pertumbuhan mikroalga.
Parameter sensor suhu dan intensitas cahaya digunakan sebagai input untuk mengatur respon LED adaptif secara real-time.
Penelitian ini menggunakan metode literatur review dan kualitatif serta pengumpulan data melalui observasi dalam mendapatkan solusi dalam monitoring kondisi fotobioreaksi.
Sistem dirancang untuk merespons kondisi lingkungan secara real-time menggunakan sensor DHT22 untuk suhu dan kelembaban, serta sensor pH untuk kestabilan media kultur.
Data dari sensor dikirimkan ke platform IoT melalui modul WiFi, memungkinkan pemantauan jarak jauh dan pengambilan keputusan berbasis Metode penelitian meliputi perancangan perangkat keras, pemrograman logika kontrol adaptif, dan integrasi sistem menggunakan Arduino IDE.
Hasil pengujian menunjukkan kemampuan sistem menjaga suhu dalam rentang 26Ae30AC dengan error 1,2% dan pH 6.
8Ae7.
2 dengan error 0,3%, dengan intensitas pencahayaan LED yang disesuaikan secara otomatis.
Simulasi dilakukan dengan skenario perubahan suhu dan cahaya eksternal yang dinamis.
Data dianalisis untuk menilai kinerja sistem dalam menyesuaikan intensitas pencahayaan serta efisiensi penggunaan energi.
Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem mampu menjaga pencahayaan dalam rentang optimal untuk mikroalga, dengan adaptasi responsif terhadap perubahan lingkungan dan terjadi efisiensi energi sebesar 28Ae 30% dibandingkan pencahayaan konstan.
Kata kunci : Internet of Things.
Simulasi Simulink.
Pencahayaan Adaptif.
Fotobioreaktor.
Mikroalga.
Abstract- This article discusses the engineering of an adaptive lighting system to support the microalgae photobioreaction process integrated with Internet of Things (IoT) technology.
The system was developed using MATLAB Simulink modeling and simulation to analyze the dynamics of lighting intensity on microalgae growth efficiency.
Temperature and light intensity sensor parameters are used as input to regulate the adaptive LED response in real-time.
This study uses literature review and qualitative methods as well as data collection through observation in obtaining solutions in monitoring photobioreaction conditions.
The system is designed to respond to environmental conditions in realtime using a DHT22 sensor for temperature and humidity, and a pH sensor for culture media stability.
Data from the sensors is sent to the IoT platform via a WiFi module, enabling remote monitoring and data-based decision making.
The research methods include hardware design, adaptive control logic programming, and system integration using the Arduino IDE.
The test results showed the system's temperature within range of 26Ae30AC with error 1,2% and pH 6.
8Ae7.
2 with error 0,3%, with LED lighting intensity automatically adjusted.
Simulations were performed with dynamic external light and temperature change scenarios.
Data were analyzed to assess system performance in adjusting lighting intensity and energy efficiency.
Simulation results showed that the system was able to maintain lighting within the optimal range for microalgae, with responsive adaptation to environmental changes and there was an energy efficiency of 28Ae30% compared to constant lighting.
Keyword : Internet of Things.
Simulink simulation.
Adaptive lighting.
Photobioreactor.
Microalgae.
IG Suputra Widharma1.
IK Darminta2.
IG Nyoman Sangka3.
IM Sajayasa4.
I Nengah Sunaya5.
I Gde Ketut Sri Budarsa6.
AAM Dewi Anggreni7.
VASTUWIDYA Vol.
No.
Agustus 2025
PENDAHULUAN
Pertumbuhan mikroalga sangat dipengaruhi oleh faktor cahaya dalam sistem fotobioreaktor.
Dalam upaya meningkatkan efisiensi fotosintesis, sistem pencahayaan adaptif berbasis teknologi kontrol dan pemantauan IoT menjadi solusi yang potensial.
MATLAB Simulink memberikan kemampuan simulasi dinamis untuk menganalisis dan diimplementasikan secara fisik.
Mikroalga telah dikenal sebagai salah satu sumber daya hayati potensial dalam industri energi terbarukan, farmasi, dan pangan.
Keunggulan fotosintesisnya yang efisien dalam menyerap karbon dioksida dan menghasilkan biomassa bernilai tinggi.
Namun, proses fotosintesis mikroalga sangat bergantung pada kondisi lingkungan, terutama intensitas cahaya, suhu, dan pH media kultur.
Oleh karena itu, pengendalian variabel-variabel tersebut secara adaptif menjadi krusial untuk menjamin pertumbuhan mikroalga yang optimal.
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) memungkinkan terciptanya sistem pemantauan dan pengendalian proses bioteknologi secara real-time.
Penggunaan sensor suhu dan pH yang terintegrasi dengan mikrokontroler seperti Arduino telah membuka peluang untuk merancang sistem pencahayaan yang adaptif terhadap perubahan kondisi Di sisi lain, platform MATLAB Simulink menawarkan kemampuan simulasi dinamis yang mendalam, memungkinkan perancang untuk memodelkan, menguji, dan mengoptimalkan sistem kendali pencahayaan sebelum diimplementasikan pada prototipe fisik.
Simulasi ini menggabungkan masukan sensor .
uhu dan pH), pemrosesan data melalui logika kendali adaptif .
eperti PID atau fuzzy logi.
, dan keluaran berupa kendali intensitas LED dalam fotobioreaktor mikroalga.
Data dari proses juga dapat dikirimkan melalui protokol MQTT ke dashboard IoT sebagai bagian dari sistem pemantauan jarak jauh.
P-ISSN 2620-3448
E-ISSN 2723-5548
Dengan mengintegrasikan Arduino.
IoT, dan platform MATLAB Simulink, penelitian ini mensimulasikan sistem pencahayaan adaptif yang efisien dan responsif dalam mendukung mengevaluasi kinerja sistem dari segi efisiensi energi dan stabilitas parameter Proses fotosintesis mikroalga dipengaruhi oleh intensitas dan durasi Sistem adaptif memungkinkan pengaturan pencahayaan berbasis masukan sensor, yang dikendalikan oleh logika kontrol pada mikrokontroler atau model simulasi.
MATLAB
Simulink pemodelan sistem fisik dan kontrol dalam satu platform, termasuk penggabungan blok sensor, aktuator, dan antarmuka IoT.
METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan simulatif dengan bantuan perangkat lunak MATLAB Simulink untuk memodelkan dan mengevaluasi sistem pencahayaan adaptif pada proses fotobioreaksi mikroalga.
Sistem ini dirancang untuk menyesuaikan intensitas cahaya LED secara otomatis berdasarkan pembacaan sensor suhu dan pH yang Arduino dikendalikan secara adaptif.
Model simulasi terdiri dari blok masukan sensor cahaya dan suhu, logika kontrol fuzzy dan PID, serta blok LED.
Sistem intensitas pencahayaan berdasarkan profil suhu dan cahaya lingkungan yang dinamis.
Pemantauan ini dilakukan melalui integrasi dengan dashboard IoT.
Sistem terdiri atas tiga komponen utama:
Sensor
Sensor
DHT22
digunakan untuk mengukur suhu dan memantau tingkat keasaman media kultur.
Unit pengendali: Arduino Uno berfungsi sebagai mikrokontroler yang membaca data sensor dan mengirimkan sinyal kendali ke aktuator pencahayaan LED.
IG Suputra Widharma1.
IK Darminta2.
IG Nyoman Sangka3.
IM Sajayasa4.
I Nengah Sunaya5.
I Gde Ketut Sri Budarsa6.
AAM Dewi Anggreni7.
VASTUWIDYA Vol.
No.
Agustus 2025
P-ISSN 2620-3448
E-ISSN 2723-5548
Aktuator: LED digunakan sebagai sumber cahaya yang dapat dikontrol tingkat intensitasnya menggunakan metode Pulse Width Modulation (PWM).
Gambar 1.
Blok Desain Kontrol IoT Model sistem divisualisasikan dalam MATLAB Simulink dengan konfigurasi seperti gambar 1 sebagai berikut:
Blok masukan simulatif (Simulink signal generato.
untuk suhu dan pH.
Blok kontrol adaptif menggunakan PID Controller dan fuzzy logic.
Blok aktuator LED (Simscape Electrica.
untuk memodelkan output pencahayaan.
Blok koneksi IoT .
imulatif melalui MQTT dumm.
untuk mensimulasikan transfer data ke Gambar 2.
Diagram Alir Penelitian Hasil menunjukkan bahwa sistem mampu menjaga intensitas cahaya dalam rentang optimal .
Ae70 AAmol mOe2 sOe.
untuk pertumbuhan mikroalga, dengan fluktuasi Simulasi menunjukkan bahwa penggunaan algoritma kontrol adaptif dapat menghemat hingga 30% konsumsi energi dibandingkan sistem pencahayaan konvensional.
Simulasi dilakukan pada tiga kondisi lingkungan:
uhu rendah, pH norma.
, siang .
uhu tinggi, pH meningka.
, dan malam .
uhu menuru.
Respon sistem diamati melalui scope output LED serta grafik suhu dan pH.
Parameter evaluasi meliputi: kestabilan intensitas pencahayaan dalam rentang optimal .
Ae70 AAmol mAA sAA), konsumsi daya LED, serta waktu respons sistem.
Pada gambar 2 ditunjukan langkah yang dilakukan.
Data hasil simulasi dianalisis secara kuantitatif menggunakan fitur plotting MATLAB, untuk membandingkan efisiensi energi dan kestabilan sistem pencahayaan terhadap lingkungan yang Keberhasilan sistem ditentukan oleh pertumbuhan mikroalga.
Gambar 3.
Diagram Kontrol Pencahayaan Adaptif Sistem monitoring dan kontrol ini memiliki 3 bagian yang terdiri dari input, proses, dan Pada bagian masukan .
merupakan bagian yang berfungsi untuk memasukkan data dari input .
ondisi alam dalam hal ini temperatur dan pH) yang digunakan menuju bagian proses yaitu IG Suputra Widharma1.
IK Darminta2.
IG Nyoman Sangka3.
IM Sajayasa4.
I Nengah Sunaya5.
I Gde Ketut Sri Budarsa6.
AAM Dewi Anggreni7.
VASTUWIDYA Vol.
No.
Agustus 2025 Bagian proses atau pemrosesan merupakan bagian yang berfungsi untuk melakukan pemrosesan dari data yang telah dimasukkan dari bagian masukan sehingga data yang diproses bisa ditampilkan ke bagian keluaran.
Bagian keluaran menampilkan data yang telah diproses oleh Hasil keluaran tersebut berupa data yang ditampilkan pada aplikasi .
imonitoring komunikator melalui android/gadge.
dan LCD .
ampilkan pesan untuk dibaca komunikator di tempa.
, serta digunakan sebagai kontrol modul relay yang terhubung ke pompa DC.
Output dihubungkan ke mikrokontroler atau indikator seperti LED untuk memberikan umpan balik visual atau data digital tentang kelembaban Selain itu, output dihubungkan ke pin digital pada mikrokontroler untuk pemrosesan lebih lanjut atau pengambilan keputusan berdasarkan tingkat kelembaban yang terdeteksi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut merupakan gambar rangkaian sistem monitoring dalam bentuk blok Simulink MATLAB.
Gambar 4.
Monitoring Terintegrasi IoT
P-ISSN 2620-3448
E-ISSN 2723-5548
Diagram Simulink MATLAB, mencakup Sensor Input Blocks .
imulasi suhu dan pH).
Control Logic .
ogic controlle.
Actuator (LED) Block.
Scope / Display untuk melihat output.
Optional: MQTT/IoT Gateway block jika mengintegrasikan dengan IoT secara Gambar 5.
Monitoring Terintegrasi IoT Langkah awal dalam perancangan sistem yang perlu dilakukan adalah membuat simulasi sistem monitoring dan kontrol dan kemudian meng-input data masing-masing sensor dan piranti elektronika pendukung Setelah semua data-data sensor yang diperlukan di-input dan di-setting sesuai kebutuhan, selanjutnya dikirim untuk info dan ke central prosesor dalam hal ini .
Kemudian proses berlangsung seperti yang ditunjukan pada gambar flowchart yang ditampilkan seperti Sedangkan pengukuran konvensional dan tampilan data pada IoT yang diterima komunikator ditunjukkan pada tabel 1.
IG Suputra Widharma1.
IK Darminta2.
IG Nyoman Sangka3.
IM Sajayasa4.
I Nengah Sunaya5.
I Gde Ketut Sri Budarsa6.
AAM Dewi Anggreni7.
VASTUWIDYA Vol.
No.
Agustus 2025
P-ISSN 2620-3448
E-ISSN 2723-5548
Gambar 6 Simulasi Sistem Monitoring Fotobioreaksi Berbasis IoT
Tabel 1 Perbandingan Hasil Pengukuran Konvensional dan Tampilan IoT
pH pada IoT
pH pada Alat Ukur
5,67
5,61
5,43
5,07
5,62
Nilai Error
(%)
0,6%
0,03%
0,5%
0,03%
0,02%
Suhu pada Alat Ukur
Konvensional (C) Nilai Error
(%)
1,2%
0,74%
0,33%
2,413%
1,29%
No Suhu Tampilan IoT
(C)
28,30
31,40
Sumber: Hasil Pengumpulan Data di lapangan Berdasarkan konvensional dengan alat ukur, kemudian dibandingkan hasil yang diterima komunikator melalui aplikasi dan tampilan LCD yang dikirimkan sistem terintegrasi IoT, serta menentukan persentase kesalahan informasi.
Dalam mengetahui keakuratan sensor pH dalam mendeteksi pH larutan dan keakuratan sensor DHT22 dalam mendeteksi suhu.
Pada tabel 1 hasil pengujian keakuratan sensor pH dilakukan 5 kali percobaan.
Pada percobaan pertama, pH media yang didapat sensor sebesar 5,67 dan pH media yang didapat dengan alat ukur kelembapan tanah sebesar 5,07.
Nilai error yang dihasilkan pada aplikasi komunikator melalui IoT pada percobaan pertama sebesar 0,6%.
Demikian seterusnya hingga percobaan pengukuran yang kelima diperoleh seperti pada Demikian pula pada hasil pengujian keakuratan sensor DHT22 dilakukan 5 kali Pada percobaan pertama, suhu yang didapat aplikasi komunikator melalui IoT sebesar 26,7 derajat dan suhu yang didapat IG Suputra Widharma1.
IK Darminta2.
IG Nyoman Sangka3.
IM Sajayasa4.
I Nengah Sunaya5.
I Gde Ketut Sri Budarsa6.
AAM Dewi Anggreni7.
VASTUWIDYA Vol.
No.
Agustus 2025
P-ISSN 2620-3448
E-ISSN 2723-5548
dengan thermogun sebesar 27 derajat.
Nilai error yang dihasilkan sensor pada percobaan pertama sebesar 1,2 %.
Demikian seterusnya hingga pengukuran yang kelima diperoleh sesuai tabel tersebut.
Adapun rata-rata nilai error pada lima kali percobaan menggunakan rumus berikut:
Akurasi kelembapan tanah mencapai 99,77%, dimana nilai akurasi yang didapat mendekati nilai 100%.
Adapun rata-rata nilai error sensor pada lima kali percobaan menggunakan rumus berikut:
Akurasi sensor DHT22 dalam membaca suhu mencapai 98,805%, dimana nilai akurasi yang didapat mendekati nilai 100%.
Pengujian sistem monitoring pada implementasi software akan berisi tentang software yang akan berdasarkan rancangan yang telah dibuat.
Adapun software yang diperlukan adalah:
Arduino
IDE,
Implementasi software pada penelitian ini terdiri dari 4 penelitian, yaitu coding program dengan Arduino
IDE,
spreadsheet, lalu monitoring sistem realtime yang didapat menggunakan aplikasi.
Adapun hasil implementasi software yang dibuat dapat dilihat sebagai berikut.
Tampilan berikut untuk membaca data dari DHT22 Sensor DHT22 digunakan untuk mengukur suhu.
Selain itu, terdapat pin digunakan untuk mengukur pH media yang kemudian diubah menjadi persentase.
Gambar 7.
Tampilan Sistem pada Aplikasi Disamping pelaporan data temperatur dan kelembaban diterima komunikator melalui androidnya seperti ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8.
Tampilan pada Web di Komputer Model MATLAB Simulink menggunakan Simscape Electrical dan blok kendali.
Sensor virtual digunakan untuk mensimulasikan data lapangan, dan LED model dikendalikan berdasarkan output pengendali.
Model diuji dengan berbagai skenario lingkungan .
iang, malam, mendun.
untuk mengamati respon adaptif sistem.
SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini berhasil merancang dan memodelkan sistem pencahayaan adaptif berbasis IoT yang terintegrasi dengan sensor suhu dan pH untuk mendukung proses fotobioreaksi mikroalga.
Dengan menggunakan simulasi MATLAB Simulink, sistem dapat secara efektif menyesuaikan intensitas pencahayaan IG Suputra Widharma1.
IK Darminta2.
IG Nyoman Sangka3.
IM Sajayasa4.
I Nengah Sunaya5.
I Gde Ketut Sri Budarsa6.
AAM Dewi Anggreni7.
VASTUWIDYA Vol.
No.
Agustus 2025 LED sesuai dengan perubahan kondisi lingkungan secara real-time.
Pemanfaatan kontrol PID dan logika fuzzy menunjukkan respons pencahayaan yang stabil dalam kisaran optimal untuk pertumbuhan mikroalga .
Ae70 AAmol mAA sAA), sekaligus mampu mengurangi konsumsi daya hingga 30% dibandingkan metode pencahayaan statis.
Model juga menunjukkan kemampuan dalam mensimulasikan integrasi perangkat keras seperti Arduino dan sensor lingkungan melalui memungkinkan evaluasi performa tanpa perlu uji coba fisik awal.
Hasil ini memberikan dasar kuat bagi pengembangan sistem pencahayaan pintar berbasis energi terbarukan dan IoT dalam teknologi bioproses.
Simulasi
MATLAB
Simulink memodelkan sistem pencahayaan adaptif berbasis IoT untuk proses fotobioreaksi Sistem mampu merespons dinamika lingkungan dan memberikan dasar kuat untuk implementasi nyata.
Studi ini membuka peluang untuk penerapan lebih luas dalam teknologi bioproses berbasis kendali cerdas dan energi Dengan demikian, pendekatan simulatif ini tidak hanya efisien dari sisi waktu dan biaya, tetapi juga membuka peluang untuk optimalisasi lebih lanjut pada sistem fotobioreaktor berbasis kontrol adaptif di skala industri.
Sistem monitoring suhu dan pH media Sensor DHT22 mampu membaca suhu dengan tingkat error yang Rata-rata nilai error sensor DHT22 dalam membaca suhu adalah 1,2%.
Sensor pH media mampu membaca pH media dengan tingkat error yang rendah.
Rata-rata nilai error sensor pH dalam membaca pH adalah 0,3%.
Ucapan Terima Kasih Dengan terpublikasinya artikel ini.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada redaktur Jurnal Vastuwidya, yayasan Cita Widya Suhita.
Ilmu Komunikasi UHN IGB Sugriwa Denpasar, dan Politeknik Negeri Bali atas bantuan P-ISSN 2620-3448
E-ISSN 2723-5548
DAFTAR PUSTAKA