APLIKASI LOGIKA FUZZY PAD A OPTIMASI DAYA LISRIK SEBAGAI SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Transkripsi

1 SEMINAR NASIONAL II APLIKASI LOGIKA FUZZY PAD A OPTIMASI DAYA LISRIK SEBAGAI SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN SUPRIYONO *Seklah Tinggi Teknlgi Nuklir - BATAN Jl. Babarsari Ktak Ps 6101 YKBB Ygyakarta Telepn ,489716, Faksimili masprie_sttn@yah.cm Abstrak APLIKASI LOGIKA FUZZY PADA OPTIMASI DAYA LlSRIK SEBAGAI SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN. Aplikasi lgika fuzzy pada ptimasi daya listrik sebagai sistem pengambilan keputusan. Telah dibangun suatu sistem pengambilan keputusan yang ptimal dalam menentukan daya listrik pada suatu ruang, baik untuk ruang terbuka maupun ruang tertutup. Metde yang digunakan dalam ptimasi ini adalah lgika fuzzy. Dalam penelitian ini sebagai variabel bebasnya adalah intensitas cahaya dan suhu yang ada dalam ruang, sedangkan sebagai variabel tak bebasnya atau nilai yang dicari adalah daya listrik yang seharusnya dipasang pada ruang tersebut. Variabel bebas intensitas cahaya diasumsikan dengan fungsi keanggtaan Gelap, Senja dan Siang sedangkan variabel bebas suhunya diasumsikan dengan fungsi keanggtaan Dingin, Nrmal dan Panas. Untuk variabel tak bebas daya listrik diasumsikan fungsi keanggtaan adalah Padam, Redup dan Terang. Aturan fuzzy yang digunakan dimisalkan ada 9 aturan. Untuk menyelesaikan persalan tersebut, digunakan perangkat lunak MATLAB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk menentukan daya listrik pada suatu ruang dapat menggunakan sistem pengambilan keputusan dengan lgika fuzzy. Dalam penelitian ini, belum ditinjau tentang selera, estetika dan luas ruangan. Kata-kata kunci: Lgika Fuzzy, ptimasi, intensitas cahaya, suhu, daya listrik Abstract THE APPLICATION OF FUZZY LOGICS ON THE ELECTRICAL POWER OPTIMATION AS THE DECISION SUPPORT SYSTEM. The ptimum decisin supprt system n the determinatin f electrical pwer in the space, bth in the pened space and clsed spaced was develped. Fuzzy lgics was adpted in the ptimatin. In this research the light intensity and rm temperature made up the independent variables and the suppsed installed electrical pwer in the space was the dependent variable. Light intencity was assumed by the functin f dark, twilight and day member and the temperature was assumed with the functin f Cld, nrmal and ht members. The electrical pwer was assumed as ff, glmy and bright. There are nine Fuzzy rules. T address the issues, MATLAB was used. The result indicated that in determining the electrical pwer in a rm r space., the decisin supprt system using fuzzy lgic culd be adpted. The taste, esthetics, and rm's width had nt been reviewed in this research. Keywrds: Fuzzy lgic, ptimatin, light intensity, temperature, cahaya, suhu, daya listrik PENDAHULUAN Dalam kehidupan sehari-hari, baik dalam kehidupan di rumah maupun di kantr atau pabrik pada kehidupan yang mdem ini pasti menggunakan listrik. Untuk negara-negara maju dengan sumber energi listrik yang besar mungkin penggunaan daya listrik pada suatu tempat tidak perlu dibatasi, tetapi di Indnesia dengan sumber energi listrik yang terbatas perlu dilakukan efisiensi penggunaan daya listriknya [Perdanahari, 2006]. Salah satu cara mencari efisiensi daya listrik adalah menghitung kebutuhan daya minimal yang diperlukan pada suatu mang Supriyn 285 Seklah Tinggi Teknlgi Nuklir- BATAN

2 SEMINAR NASIONAL II 286 Untuk melakukan perhitungan kebutuhan daya listrik yang efeletif, efisien dan fleksibel, perlu dibangun suatu sistem pengambilan keputusan berupa perangkat lunak yang mudah diperasikan leh kmputer. Dalam membangun sistem pengambilan keputusan ini, metde atau teknik perhitungannya digunakan lgika fuzzy. Makalah ini merupakan hasil penelitian awal, sehingga asumsi yang diambil pun masih sederhana, yaitu bahwa besar daya listrik dipengaruhi leh intensitas cahaya dan suhu ruangan (Sedj, 1985 dan Nurmiant, 1996]. Dalam penelitian ini, faktr-faktr selera, luas ruangan, seni dan kelembaban udara belum diperhitungkan. Sehingga untuk penelitian lanjutannya akan memperhitungkan faktr-faktr tersebut. Dalam aplikasi lgika fuzzy IllI, penalaran yang digunakan adalah penalaran fuzzy metde Mamdani (Kusuma Dewi, 2002]. Untuk variabel bebas intensitas cahaya diasumsikan dengan fungsi keanggtaan Gelap, Senja dan Siang sedangkan variabel bebas suhunya diasumsikan dengan fungsi keanggtaan Dingin, Nrmal dan Panas. Untuk variabel tak bebas daya listrik diasumsikan fungsi keanggtaannya adalah Padam, Redup dan Terang dengan tipenya trimf (segitiga) atau trapmf (trapesium). Aturan fuzzy yang digunakan sementara ini diasumsikan ada 9 (sembilan) aturan. Untuk membangun sistem ini digunakan perangkat lunak Matlab versi 6.5 dengan menggunakan tlbx fuzzy. Dengan dapat dibuatnya sistem pengambilan keputusan ini, maka untuk mendapatkan daya listrik yang ptimal, pengguna tinggal memasukkan intensitas cahaya yang masuk ke dalam ruangan clan suhu ruangan atau jika dibuat tmatisasi, sistem ini dapat dihubungkan dengan sensr intensitas cahaya clan sensr suhu ruangan. Dengan memasukkan kedua variabel tersebut, baik secara manual maupun secara tmatis maka akan muncul daya listrik yang dibutuhkan secara ptimal. Penelitian ini akan dikembangkan dengan memperhitungkan faktr-faktr yang lain, misalkan luas ruangan, kelembaban udara clan jumlah rang dalam ruangan tersebut. DASAR TEORI Pada saat ini, lgika fuzzy sudah banyak diterapkan di berbagai bidang, baik di dunia industri maupun penelitian. Bahkan pada clasawarsa terakhir ini aplikasi lgika fuzzy ini semakin menjamur seiring dengan perkembangna teknlgi kmputasi yang luar biasa pesatnya. Dengan pesatnya perkembangan lgika fuzzy ini dicba untuk diaplikasikan dalam bidang penelitian listrik. Menurut Maxwell bahwa cahaya termasuk salah satu spektrum dari gelmbang elektrmagnetik. Cahaya mempunyai intensitas yang dapat dihitung dengan satuan Ix (Illuminance) (Nurmiant, 1996]. Intensitas cahaya dengan Ix dalam lgika fuzzy diasumsikan sebagai variabel bebas dengan dimisalkan fungsi keanggtannya sebagai berikut: : qjlntgelap[x] = If'IntSenja [X] = 2((4~0 - x)/400 { 1-2(x/400 rr 2(x/800 )2 1-2((800 - x)/800 y 1-2((x - 800)/800 Y 2(( x )/800 y x ~ ~ x ~ 400 x ~ 400 x(200danx) ~ x ~ $x$ ~x~ ~ x~ 1400 (1.a) (1.b) Seklah Tinggi Teknlgi Nuklir- BATAN 286 Supriyn

3 SEMINAR NASIONAL II ({J'Siang [X] = 2 ((x )/800 Y 1-2(( X )/800 ) ~ X 800 ~ X ~ ~ X ~ 1400 X ~ 1400 (1.c) Untuk merepresentasikan fungsi keanggtaan variabel bebas suhu dengan satuan derajat dimisalkan : 9's,,_~"[y]~ {(3~ ~ y)/12 ~s""'~,,(y]~ { (y-18)/12 (42 - y)/120 y::;; 18 18::;;y::;;30 y ~ 30 y ::;;18atau y::;;42 18 ::;;y::;;30 30::;; y::;; 42 y ~18 atau y~42 (2.a) (2.b) q,,,,",.= [y]~ { (42 (y -18~12- y)/120 18~y~30 30 ~y~42 (2.c) adapun representasi fungsi keanggtaan variabel bebas daya listrik dirnisalkan : qjdayapadam[z]= (50-z)/(40) 10 ::;;z~50 {I z~50 Z <10 z ::;;25atau z~95 (z - 25)/35 25::;;z::;;600 <"",.R,,,", [z] ~ { (95-z)/35 60::;;z::;;95 (3.a) (3.b) q, ".,,~, [z] ~ {(z ~ 50)170 z~700 70~z~110 z~110 (3.c) Dalam penelitian ini, aplikasi peratr fuzzy diasumsikan ada 9 buah aturan fuzzy, yaitu : 1. Jika intensitas cahaya masuk gelap dan suhu ruangan dingin maka perlu daya listrik yang terang. 2. Jika intensitas cahaya masuk gelap dan suhu ruangan nrmal maka perlu daya listrik yang redup. 3. Jika intensitas cahaya masuk gelap dan suhu ruangan panas maka perlu daya listrik yang redup. 4. Jika intensitas cahaya masuk senja dan suhu ruangan dingin maka perlu daya listrik yang terang. 5. Jika intensitas cahaya masuk senja clan suhu ruangan nrmal maka perlu daya listrik yang redup. 6. Jika intensitas cahaya masuk senja dan suhu ruangan panas maka perlu daya listrik yang padam. 7. Jika intensitas cahaya masuk siang clan suhu ruangan dingin maka perlu daya listrik yang redup Supriyn 287 Seklah Tinggi Teknlgi Nuklir- RATA

4 SEMINAR NASIONAL II 288 YOGY AKARTA, DESEMBER Jika intensitas eahaya masuk siang dan suhu ruangan nrmal maka perlu daya listrik yang padam. 9. Jika intensitas eahaya masuk siang dan suhu ruangan panas maka perlu daya listrik yang padam. 10. Banyak perangkat lunak yang dapat digunakan untuk menyelesaikan Aplikasi fuzzy tersebut di atas, salah satu perangkat lunak tersebut adalah Matlab versi 6.5. METODOLOGI PENELITIAN. Sesuai dengan kebutuhan dalam penelitian ini langkah-iangkah penelitiannya adalah sebagai berikut : Menurunkan Persamaan Mdel Persamaan (I a), (Ib), (Ie) sebagai representasi fungsi keanggtaan variabel bebas intensitas eahaya dan Persamaan (2a), (2b), (2e) sebagai representasi fungsi keanggtaan variabel bebas suhu berfungsi sebagai input, sedangkan Persamaan (3a), (3b), (3e) sebagai representasi fungsi keanggtaan variabel tak bebas daya listrik berfungsi sebagai utput. Menentukan Analisis Kebutuhan Sistem yang baik adalah suatu sistem yang benar, efisien dan mudah pengperasiannya serta menarik. Agar tereapai tujuan membangun sistem yang baik, maka prses perlu disusun analisis kebutuhan yang meliputi : a. Kebutuhan input. Input yang diperlukan yang sesuai dengan Persamaan (la),(lb), (Ie) maupun yang sesuai dengan Persamaan (2a), (2b), (2e) yaitu mengisi ukuran range dan memilih tipe fungsi keanggtaan serta parameter yang diperlukan. Hal serupa juga dilakukan untuk variabel tak bebas daya listrik. b. Kebutuhan prses. Adapun prsedur pemrgramannya adalah : 1. Menentukan input maupun utput yang akan digunakan dalam membangun lgika fuzzy, yaitu membuat FIS Editr input frekuensi eahaya dan suhu serta utput daya listrik. 2. Menentukan Fungsi keanggtaan variabel input intensitas eahaya pada suatu ruang. 3. Menentukan Fungsi keanggtaan variabel input suhu pada suatu ruang. 4. Menentukan Fungsi keanggtaan variabel utput daya listrik pada suatu ruang. 5. Menyususn aturan fuzzy. Kelima prsedur di atas, listing prsedurnya seeara lengkap ditampilkan pada bab 3.4. c. Kebutuhan utput. Sesuai dengan prinsip membangun sistem, maka peranan utput juga penting. Dalam penelitian ini utputnya dihasilkan jika sudah dimasukkan nilai-nilai input intensitas eahaya dan suhu ruang. d. Kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras. Dalam membangun sistem ada 2 hal tentang perangkat keras yang perlu diperhatikan, yang pertama adalah dengan spesifikasi apa sistem itu dibangun dan dengan spesifikasi apa sistem itu dapat dijalankan. Sistem ini dibangun dengan perangkat keras kmputer pentium IV dengan RAM 128 MB. Adapun perangkat lunak yang digunakan untuk membangun sistem adalah Matlab versi 6.5 dengan sistem perasi Windws XP. Pembuatan Perancangan Sistem Dalam penelitian ini telah dilaksanakan metde peraneangan, yaitu peraneangan fungsifungsi keanggtaan, peraneangan aturan fuzzy, peraneangan prsedur dan peraneangan tampilan (antar muka). Membangun Prgram Kmputer. Prgram kmputer yang digunakan untuk membangun sistem ini adalah perangkat lunak Matlab versi 6.5 dengan alasan bahwa Matlab versi 6.5 merupakan bahasa kmputasi teknis yang sangat ppuler dan sangat mudah digunakan serta mudah pula untuk dipahami struktur bahasanya [The Matlab, 1992]. Adapun listing prgramya adalah sebagai berikut : Seklah Tinggi Teknlgi Nuklir- BATAN 288 Supriyn

5 SEMINAR NASIONAL II YOGY AKARTA, DESEMBER 2006 [System] Name='Lampu1' Type='mamdani' Versin=2.0 Num!nputs=2 NumOutputs=1 NumRules='17 AndMethd='min' Orf."letnd='max' Impt>l1eilid='min' AggMethd='max' OefuzzMethd='centrid' dilakukan secara detail disampaikan pada bab hasi1dan pembahasan berikut ini. HASIL DAN PEMBAHASAN. Hasil prgram kmputer untuk fungsi keanggtaan fuzzynya ada1ah 2 input intensitas cahaya dan suhu serta 1 utput daya 1istrik, yang hasi1nya digambarkan pada Gambar 1. [!nput1 ] Name='lntensitas' Range=[O 1600] NumMFs=3 MF1='Gelap':'zmf,[O 400] MF2='Biasa':'pimf,[ BOO 1400] MF3='T erang':'smf,[121600] [!npuq] Nan1 '='Suhu' Range=[O 60J NumMFs=3 MFI='Oingin':'trapmf,[O ] MF2='Nnal':'trimf,[ J MF3='Panas':'trapmf,[ J [Outpul1J Nan1 '='DayaListrik' Range=[O 120] NurnMF s=3 MF'I='Padam':'trapmf,[O 0"10 50] MF2='Redup':'trimf,[ ] MF3='Terang':'trapmf,[ ] [Rules] 11,1 ('n: 1 '12,2(1):1 '13,2('1): 1 21,1 (1): 1 22,2 (1):1 23, 3 (I): 1 3'J,2('I):1 32, 3 (I) : 1 33,3 el): 1 11,3('1).:1 '12, 2 (1): 1 '1 3,2 ('I) :1 21,3('1):1 22, 2 (I) : 1 23,1 (1) : 1 31, 3 (1) : " 32,2f!): 1 Gambar 1. Fungsi Keanggtaan Input Dan Outputnya Dari Gambar 1 di atas, dipilih input intensitas cahaya untuk dibuat fungsi keanggtaan yang lebih detail, yaitu untuk fungsi keanggtaan Gelap, Senja dan Siang, yang ketiganya mempunyai range antara 0 sid 1600 Ix. Untuk fungsi keanggtaan Gelap tipe variabelnya adalah zmf dengan parametemya [0 400], sedangkan fungsi keanggtaan Senja tipe variabelnya adalah pimf dengan parametemya [ ] dan fungsi keanggtaan Siang tipe variabe1nya ada1ah smf dengan parametemya [ ]. Hasilnya ditampilkan pada Gambar 2. Pengujian Prgram, Setelah sistem selesai dibangun, maka hams diuji apakah sistem dapat beijalan dengan baik dan mudah diperasikan. Pengujian Supriyn 289 Seklah Tinggi Teknlgi Nuklir- BATA

6 SEMINAR NASIONAL II 290 Gambar 2. Fungsi Keanggtaan Variabel Input Intensitas Cahaya Masuk Dari Gambar 1 di atas pula, dipilih input suhu untuk dibuat fungsi keanggtaan yang lebih detail, yaitu untuk fungsi keanggtaan Dingin, Nrmal dan Panas, yang ketiganya mempunya range antara 0 sid 60 derajat Celsius. Untuk fungsi keanggtaan Dingin tipe variabelnya adalah trapezium dengan parameternya [ ], sedangkan fungsi keanggtaan Nrmal tipe variabelnya adalah segitiga dengan parameternya [ ] dan fungsi keanggtaan Panas tipe variabelnya adalah trapezium dengan parameternya [ ]. Hasilnya ditampilkan pada Gambar 3. dibuat fungsi keanggtaan yang lebih detail, yaitu untuk fungsi keanggtaan Padam, Redup dan Siang, yang ketiganya mempunya range antara 0 sid 125 Watt. Untuk fungsi keanggtaan Pad am tipe variabelnya adalah trapezium dengan parameternya ], sedangkan fungsi keanggtaan Redup tipe variabelnya adalah segitiga dengan parameternya [ ] dan fungsi keanggtaan Panas tipe variabelnya adalah trapezium dengan parameternya [ ]. Hasilnya ditampilkan pada Gambar 4. FISVariables FJSVaiiabl9$ 1ZXiDIIYlllkirik.Si.diI Gambar 4. Fungsi Keanggtaan Variabel Output Daya Listrik Dengan menyusun aturan fuzzy seperti Gambar 3. Fungsi Keanggtaan Variabel Input Suhu pada dasar teri di atas, dalam tlbx Matlab, hasilnya adalah : Demikian pula untuk utput daya listrik, dari Gambar 1 di atas, dipilih utput daya listrik Gambar 5. Aturan Fuzzy Seklah Tinggi Teknlgi Nuklir- BATAN 290 Supriyn

7 SEMINAR NASIONAL II YOGYAKART A, DESEMBER 2006 Hasil ptimasi dengan memisalkan intensitas cahaya 741 Ix dan suhu ruangan dimisalkan 33,5 derajat Celsius, maka daya listrik yang diperlukan dengan sistem pengambilan keputusan ini adalah 50 Watt. Hasil prgram ditampilkan pada Gambar 6. Fie Edit 1{ier,I.,< Optbm: hlensilfl$"741 2 I'" I , 1 /i'" SUhu. 33.5, 1"- I " 1 " /1" ".., I /. "-. 1, ' :3 E5 I I '" istrk'l' 50 ZJ '2':.S::J :z:s=j ZJ ~ 1 I /"" I ) ) maka daya listrik yang diperlukan dengan sistem pengambilan keputusan ini adalah 18,9 Watt. Hasil prgram ditampilkan pada Gambar 8. lntensites '.46e"003 r $urn ~.1 '" ()(IyaU$1rik '6.9 1 /1 I /~ I 1 /"'-. 1 ~ 1 /' ". [S [2""'. a;,;: I Gambar 6. Hasil Optimasi Dengan Intensitas Cahaya 741 Lx dan Suhu Ruangan 33,5 Derajat Celsius Jika diberikan dengan input lain, misalkan intensitas cahaya 154 Ix dan suhu ruangan dimisalkan 9,55 derajat Celsius, maka daya listrik yang diperlukan dengan sistem ini adalah 101 Watt. Hasil prgram ditampilkan pada Gambar 7. I I '1S I , I/1 / '~ 1 1 /"'-., I Cahaya /'" '"(Ix) I~ I Suhu 955 '" "- /" I1 1 I ", //,/"'-., /' 1 I "'. ", DBysij~hk"101 I 1 Gambar 8. Hasil Optimasi Dengan Intensitas Cahaya 1460 Lx Dan Suhu Ruangan 34,1 Derajat Celsius Dengan menggeser-geser garis vertikal pada variabel input frekuensi cahaya dan suhu, dapat disusun daya listrik yang dibutuhkan seperti dalam Tabell. Tabe] 1. Daya Listrik Yang Diperlukan dengan Input Frekuensi Cahaya dan Suhu N. Intensitas , ,9 74,5 68,3 Suhu (Watt) 73 Daya 20,5 25,4 10,1 27, Celsius) (derajat listrik 'I./ " <'I I / I I /1 i6(jq. Gambar 7. Hasi] Optimasi Dengan Intensitas Cahaya 154]x dan Suhu Ruangan 9,55 Derajat Celsius Cara lain menjalankan prgram dapat dilakukan dengan menggeser-geser garis vetikal pada variabel intensitas cahaya dan suhu, misalkan garis vertikal pada variabel intensitas digeser ke 1460 Ix dan garis vertikal pada variabel suhu digeser ke 34,1 derajat Celsius, Dari pengamatan pada Tabel 1 di atas nampak bahwa semakin besar suhu dengan intensitas yang knstan kebutuhan daya listrik semakin kecil, demikian pula untuk suhu yang knstan dengan intensitas cahaya semakin besar kebutuhan daya listrik semakin kecil. Penelitian ini akan dikembangkan dengan menambah jenis inputnya, misalkan dengan memperhatikan kelembaban udara, ukuran ruangan, selera, jenis isi ruangan dan menambah aturan-aturan yang lebih sempurna Supriyn 29] Seklah Tinggi Teknlgi Nuklir- BATA

8 SEMINAR NASIONAL II 292 serta mengukur ukuran masing-masing fungsi keanggtaan yang lebih akurat. Sehingga sistem pengambilan keputusan ke depan dapat lebih mendekati kndisi yang sebenarnya. KESIMPULAN 1. Telah dapat dibangun suatu sistem pengambilan keputusan dengan menggunakan lgika fuzzy untuk menentukan kebutuhan daya listrik dalam suatu mang 2. Sistem dapat membantu prses efisiensi dalam rangka hemat energi listrik. 3. Intensitas cahaya semakin besar dan suhu semakin besar kebutuhan daya listrik semakin lebih kecil. 4. Sistem dapat membantu pengajar mata kuliah listrik dan ergnrni dalam menerangkan perhitungan efisiensi daya listrik. DAFT AR PUST AKA 1. PERDANAHARI, E, 2006,."Kebijakan Pengembangan Ketenagalistrikan Nasinal", Seminar Ssialisasi peningiatan Pemahaman Masyarakat Terhadap PLTN Sebagai Pembangkit Listrik yang Aman Bagi Masyarakat, Ygyakarta. Sedj,P., "Azasazas Ilmu Fisika", Gajahmada University Press, Ygyakarta, NURMIANTO, E., 1996, Ergnmi Knsep dasar dan Aplikasinya, Penerbit Guna Widya, Surabaya. 3. KUSUMADEWI, S., 2002, Analisis Desain Sistem Fuzzy Menggunakan 001 Bx Matlab, Penerbit Graha Ilmu, Ygyakarta.. 4. KUSUMADEWI, S. dan PURNOMO, H., 2004, Aplikasi Lgika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Penerbit Graha Ilmu, Ygyakarta, 5. THE MATLAB CURRICULUM SERIES, 1992, The Student Editin f Matlab, Prentice Hall, Inc, New Jersey. TANYAJAWAB 1. Sukarman (STTN) Pertanvaan : Penelitian ini sangat menarik untuk system kendali, Bagaimana dengan aplikasi sensrnya? Jawab : Penelitian ini mempakan penelitian awal, sehingga belum dipikirkan tentang penggunaan sensr. 2. Jaja Sukmana (P2PN) Pertanvaan : Untuk menentukan daya listrik, apakah hanya dipengaruhi leh 2 variabel saja, yaitu intensitas cahaya dan suhu? Jawab : Karena penelitian ini mempakan penelitian awal, sehingga bam dipikirkan untuk variable inputnya intensitas cahaya dan suhu. Pengembangan lebih lanjut akan dipikirkan tentang variable input lainnya, seperti : luas mangan, warna mangan, dsb. Seklah Tinggi Teknlgi Nuklir- BATAN 292 Supriyn