Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya 60111

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya 60111"

Transkripsi

1 PERANCANGAN KENDALI OTOMATIS HALUAN DAN KECEPATAN KAPAL PADA JALUR PELAYARAN KARANG JAMUANG TANJUNG PERAK BERBASIS LOGIKA FUZZY UNTUK PENINGKATAN EFFISIENSI TRANSPORTASI LAUT (Moh Aries Efendi, Dr.Ir.Hj.Aulia Siti Aisyah, MT, Fitri Adi Iskandarianto, ST, MT) Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya Abstrak Sistem kendali logika fuzzy (KLF) yang dirancang digunakan untuk mengendalikan kecepatan dan haluan kapal dengan tujuan pemenuhan lintasan (track keeping). KLF untuk mengendalikan kecepatan (KLF1) terdiri atas 1 masukan yaitu perubahan jarak dan 1 keluaran yaitu kecepatan kapal, sedangkan KLF untuk mengendalikan haluan (KLF) terdiri atas masukan yaitu error yaw dan yawrate dan 1 keluaran yaitu sinyal command rudder. Kapal yang digunakan sebagai studi kasus adalah kapal tanker Brotojoyo MT dengan alur pelayaran Karang Jamuang Tanjung Perak. Pada penelitian ini, digunakan pengendali type mamdani dan dilakukan simulasi dengan menggunakan gangguan berupa arus laut. Kata Kunci: KLF; mamdani; pemenuhan lintasan 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Hampir seluruh komoditi perdagangan internasional diangkut dengan menggunakan sarana dan prasarana transportasi laut. Jumlah armada yang diperuntukkan untuk sektor perikanan, kehutanan dan pertambangan semakin meningkat sesuai dengan kinerja ekspor Indonesia dan transportasi barang dan orang antar pulau yang juga semakin meningkat. Dengan peningkatan olume transportasi laut tersebut, maka kebutuhan untuk peningkatan kemanan dan effisiensi dari transportasi ini sangat dibutuhkan.[1] Metode perancangan sistem kendali pada manuering dan tracking kapal sejak ditemukannya giroskop elektrik sampai dengan saat ini dapat dikategorikan kedalam 4 metode, yaitu metode konensional, adaptif, modern dan berbasis kepakaran [1]. Metode konensional mulai berkembang sejak tahun 1911 dari sistem close loop. Kemudian Minorsky mengembangkannya menjadi sebuah sistem kendali PID yang dikenal sebagai sebuah autopilot pertama kali, dimana sistem kendali rancangan menggunakan SISO (Single Input Single Output), dengan masukan dari giro kompas dan keluaran adalah defleksi / gerakan rudder. Perkembangan selanjutnya adalah linier steering yang diturunkan oleh Daidson dan Schiff, Nomoto, dan nonliniersteering oleh Abkowitz, Norrbin. Mekanisme perancangan dari usulan peneliti tersebut merupakan sebuah rancangan yang didasarkan pada model matematis dari dinamika kapal. Cara seperti ini menyebabkan terjadi beberapa kelemahan, diantaranya sistem kendali tidak mampu bekerja bila diluar range eror masukan kendali, dan diperlukan justifikasi gain kendali. Pada penelitian Tugas Akhir ini akan dikembangkan suatu sistem kendali berbasis kepakaran dengan menggunakan logika fuzzy, mengingat logika fuzzy merupakan salah satu kecerdasan buatan yang telah terbukti kehandalannya sebagai kendali pada sistem nonlinear yang telah banyak digunakan dalam aplikasi pada sistem kendali dalam berbagai bidang. 1. Permasalahan Permasalahan pada penelitian ini adalah Bagaimana merancang sistem kendali haluan dan kecepatan kapal berbasis Logika Fuzzy sehingga dapat diperoleh performansi kendali yang memenuhi pencapaian target pemenuhan lintasan ( track keeping ). 1.3 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian dalam Tugas Akhir ini adalah merancang sebuah sistem kendali haluan dan kecepatan berbasis logika fuzzy pada pada Alur Pelayaran Kapal Karang Jamuang Tanjung Perak sehingga dapat diperoleh performansi kendali yang memenuhi pencapaian target pemenuhan lintasan ( track keeping ). 1.4 Batasan Masalah Batasan permasalahan dalam penelitian ini adalah: Kapal yang digunakan dalam penelitian adalah Kapal Tangki Brotojoyo MT. Variabel yang dikendalikan dalam 3 derajat kebebasan (dof) yang didekati dengan model 1 dof untuk gerak yaw, dengan asumsi bahwa secara eksperimen gerak surge, sway, pitch, roll dan heae tidak berpengaruh pada manuering kapal. Nilai yaw diturunkan dari koifisien hidrodinamika yang nilainya berbeda antar kapal. Analisa yang dilakukan berupa analisa pemenuhan lintasan sesuai rekomendasi Dinas Naigasi. Gangguan ( disturbance ) berupa arus. Perancangan disimulasikan dengan matlab ersi Metodologi Penelitian Dalam perancangan ini, langkah yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian adalah sebagai berikut : 1. Studi literatur. Pengambilan data 3. Pemodelan dinamika kapal 4. Perancangan kendali 5. Pengujian dan analisa performansi kendali 6. Penyusunan dan penulisan laporan 1

2 . TEORI PENUNJANG.1 Model dinamika kapal. Kapal merupakan wahana laut yang mempunyai 6 derajat kebebasan (DOF), Keenam komponen perpindahan itu antara lain: surge, sway, heae, roll, pitch dan yaw. Notasi yang digunakan dalam komponen tersebut adalah: x, y, z, ф, θ, Ψ. m u = X 0 + X m( ν& + u o r + x G r) = Y...(.4) I z r + mx G ( ν& + u o r) = N Dengan catatan bahwa persamaan sistem kemudi dari gerak kapal telah terpisah dari persamaan kecepatan. Persamaan kecepatan mu = X Persamaan sistem kemudi m (ν& + u o r + x G r) = Y I z r + mx G (ν& + u o r) = N...(.5).1. Momen dan gaya hidrodinamika X = X (u,ν, r, u, δ, T) Y = Y (ν, r, ν, r, δ)...(.6) N = N (ν, r, ν, r, δ) T adalah daya propeller yang sesuai dengan satu singlescrew propeller. Kapal mempunyai lebih dari satu propeller yang dapat dideskripsikan dengan menambahkan hubungan persamaan X pada surge. [] Gambar.1 Enam derajad kebebasan dinamika kapal [] Variabel yang dikendalikan dalam 3 derajat kebebasan (dof) yang didekati dengan model 1 dof untuk gerak yaw, dengan asumsi bahwa secara eksperimen gerak surge, sway, pitch, roll dan heae tidak berpengaruh pada manuering kapal. Nilai yaw diturunkan dari koifisien hidrodinamika yang nilainya berbeda antar kapal. Bentuk umum persamaan manuering kapal dinyatakan dalam bentuk : M & ν + Dυ = (.1) τ L τ dengan = [ u,, r] merupakan ektor kecepatan. M dan D merupakan matrik inersia dan redaman yang diperoleh dari linierisasi persamaan gaya dan momen pada arah surge, sway dan yaw. Persamaan kecepatan dan sistem kemudi kapal akan sesuai berdasarkan beberapa asumsi, yaitu: 1. Distribusi massa homogen dan bidang xz simetris (I xy = I yz = 0). Mode heae, roll dan pitch dapat diabaikan (ω = p = q = ω& = p& = q& = 0 ) Kemudian gunakan asumsi diatas ke dalam persamaan : Surge : m( u& νr x G r ) =X (.3) Sway:m(ν& +ur+ x G r& )=Y (.4) Yaw : I z r& + mx G (ν& + ur) =N (.5).1.1 Persamaan gangguan gerakan pada kapal Persamaan gangguan gerakan pada kapal berdasarkan asumsi 3 Kecepatan sway ν, kecepatan yaw r dan sudut rudder δ kecil. Hal ini dapat mengimplikasikan bahwa mode surge dapat dipisahkan dari mode sway dan yaw. Dengan demikian, kita dapat mengasumsikan bahwa kecepatan dalam sway dan yaw adalah ν 0 = r 0 =0. Konsekuensinya, u = u 0 + u; ν = ν; r = r X = X 0 + X; Y = Y; N = N...(.3) Dimana u, ν dan r adalah dampak gangguan yang berasal dari harga u o, ν o dan r o, dan X, Y dan N adalah gangguan yang berasal dari X 0, Y 0 dan N 0. Diasumsikan bahwa orde tertinggi dari gangguan dapat diabaikan, persamaan nonlinier gerak dapat ditulis:.1.3 Persamaan sistem kemudi kapal linear Dengan memperhatikan dinamika sistem kemudi linear dalam bentuk: m(ν& + u o r + x G r) = Y I z r + mx G (ν& + u o r) = N...(.7) Teori linear mengusulkan bahwa momentum dan gaya hidrodinamik dapat dimodelkan sebagai Daidson dan Schiff (1946) : Y = Y υ ν& + Y r r + Y υ υ + Y r r + Y δ δ R N = N υ ν& + N r r + N υ υ + N r r + N δ δ R Oleh karena itu kita dapat menuliskan persamaan gerak sesuai dengan M ν& + N (u o ) υ =b δ R...(.8).1.4 Fungsi alih Manuer kapal Model dari dinamika manuer kapal didapatkan dari pendekatan yang dilakukan oleh Nomoto (1957) sebagai bentuk matematis orde 1 dan. Di bawah ini adalah fungsi alih dari model Nomoto : ψ K R ( 1+ T3s) ( s) = δ R s( 1 + T1s )( 1+ Ts)...(.9) Parameter parameter dari fungsi alih diatas diperoleh dari det( M ) T1 T =...(.10) det( N ) n11m + nm11 n1m 1 n1m1 T1 + T =..(.11) det( N) n1b1 n11b K R =...(.1) det( N) m1b1 m11b K R T3 =...(.13) det( N) Dimana elemen m ij, n ij dan b i ( i = 1, dan j = 1,) didapatkan dari matriks berikut : M= m Y& mxg Yr& ; mxg N & I z N r& N(u o )= Yυ mu0 Yr..(.14) Nυ mxgu0 N r Parameter dalam penentuan gain kendali yang diturunkan Nomoto berdasarkan linierisasi dari model

3 Daidson dan Schiff (1946), dimana bentuk persamaan gain kendali Nomoto adalah : n1b n11b1 K =...(.15) det( N) dengan Y N mx u N Y mu det (N) = ( ) ( ) r G det(m)= ( m Y& )( I z N r& ) ( mxg N& )( mxg Yr& ) n 11 = Y, n 1 = N ( I N ) Y ( mx Y ) N r...(.16) z r& δ G r& δ b1 =...(.17) det M ( m Y& ) N δ ( mxg N & ) Yδ b =...(.18) det M Pada matriks M dan N diatas mengandung parameter hidrodinamika kapal, dimana m = massa kapal, Y & = turunan gaya arah sway terhadap &, yaw terhadap r&, r Y r & = turunan gaya N & = turunan momen yaw terhadap r&, Y = turunan gaya arah sway terhadap, gaya arah yaw terhadap r, terhadap, Y r = turunan N = turunan momen sway N & = turunan momen sway terhadap &, N r = turunan momen yaw terhadap r, x G = pusat massa. Pada pendekatan teori slender body strip turunan koefisien hidrodinamika dapat dinyatakan sebagai fungsi dari rasio panjang terhadap lebar dari kapal, dengan dikalikan sebuah konstanta tertentu. Smitt(1970), Norrbin(1971) dan Inoue (1981) mengembangkan suatu rumusan secaraempiris daribeberapa persamaan turunan koefisien hidrodinamika yang dikemukakan oleh Clarke(198). Bentuk persamaan regresi tersebut dinyatakan dalam bentuk persamaan (.19a.19h). Koefisien hidrodinamika pada persamaan (.19a.19h) dengan tanda merupakan bentuk nondimensi yang diturunkan dengan sistem Prime I (Fossen, 1994). Untuk memperoleh besaran gaya dikalikan dengan ½ ρu L dan momen dikalikan dengan ½ ρu L 3. Dimana ρ = rapat massa air laut (1014 kg/m 3 ), L = panjang kapal, U = kecepatan seris kapal, B = lebar kapal, T = kedalaman kapal, C B = koefisien blok Y & C B B B = (.19a) T L Y r & B B = L T...(.19b) N & B B = L T...(.19c) N r& 1 CB B B = (.19d) 1 T L Y C B B = T...(.19e) 1 B B = L T (.19f) N 1 T = +. 4 L...(.19g) N r 1 B B = (.19h) 4 T L Sedangkan untuk gaya dan momen yang diakibatkan rudder π Aδ Yδ = ρ (.0) 4 LT 1 N δ = Y δ (.1).1.5 Fungsi alih Kecepatan Kapal Model dari kecepatan kapal didapatkan dari pendekatan yang dilakukan oleh Horigome, Hara, Hotta dan Hotsu (1990) sebagai bentuk matematis orde 1. Di bawah ini adalah fungsi alih dari kecepatan kapal: 1 (.) K y merupakan gain constant dan T y merupakan time constant. Nilai dari time constant didekati dengan persamaan: 0.9 (.3) Dengan n adalah rotation per second dari propeller sebagai penggerak. [].1.6 Model Dinamika Gangguan arus pada Kapal Gangguan dari lingkungan yang akan mempengaruhi performansi pemenuhan lintasan ada 3 yaitu arus, angin dan gelombang. Karakteristik gangguan akan berbeda pada setiap daerah peleyaran. Pada alur pelayaran karang jamuang tanjung perak, gangguan yang paling dominan adalah arus. Gangguan lain seperti gelombang dan angin sangat kecil karena letak geografis alur pelayaran berada pada selat. Dalam pembahasan ini, digunakan model arus dua dimensi (Fossen, 1994; Vukic, 1998). Komponen arus dapat dijelskan dengan dua parameter: kecepatan rata-rata arus Vc dan arah arus γc. Komponen dari body-fixed dapat dihitung dari: u c = V c cos(γ c -ψ) υ c = V c sin(γ c -ψ) (.4) Kecepatan arus laut rata-rata untuk simulasi computer dapat dibangkitkan menggunakan Gauss-Marko process orde satu, dijelaskan dengan penurunan: 0 (.5) dengan ω(t) adalah akar dari zero mean Gaussian white noise dan µ 0 0 adalah konstan. Proses ini harus dibatasi : Vmin Vc(t) Vmax agar menstimulasi arus laut yang realistis. [].1.7 Konsep belok dalam pemenuhan lintasan Kapal memasuki maneuer dengan melintas dari satu garis menuju garis lain sepanjang busur lengkung di sekitar titik lintasan. Pada akhir maneuer ini heading yang diharapkan berikutnya harus diketahui untuk segmen garis lurus berikutnya. Apabila P menjadi sebuah set titik alur yang ditentukan P={P1,P,P3 Pi, Pn} dan kapal bergerak pada segmen Pi-1Pi. Posisi kapal dinotasikan dengan pasangan (x(t),y(t)), dihitung dari persamaan kinematika kapal. Titik alur yang diharapkan adalah (xd,yd) 3

4 = (xi,yi). Heading yang diharapkan dapat diperoleh dari persamaan : (.6) Harus diperhatikan bahwa persamaan tersebut untuk memilih quadran yang tepat untuk Ψd. Gambar. Konsep belok dalam pemenuhan lintasan[3] Dua parameter penting yang dapat diamati pada gambar.. adalah wheel oer point (WOP ) model based wheel-oer pont (WOP). Pada titik WOP in, kapal berhenti bergerak lurus dan memasuki lengkungan busur. Prosedur terbalik terjadi pada WOP out. Perlu dicatat bahwa WOP in bukan titik awal dari maneuer belok, karena tidak mungkin mengubah rata-rata belok (turning rate ) r kapal secara singkat. WOP mengindikasikan awal dari maneuer dan memanipulasi jarak sepanjang satu kapal di depan WOP in. Posisi dari WOP didefinisikan menggunakan jarak ρo=ρo(wop,pi), tergantung dari sudut φ=<pi-1pipi+1. Juga perlu menjadi catatan bahwa sudut heading yang diharapkan hanya berubah pada masingmasing titik alur. Oleh karena itu, beberapa oershoot dapat dilihat ketika terpadat perubahan titik alur. Jarak d antara posisi kapal sementara dan titik alur yang diharapkan dapat dihitung dari : d= (xd-x(t),yd-y(t)) = (xd-x(t)) +(yd-y(t)) (.7) Sudut heading menunjukkan sebuah sudut antara ektor dan. Parameter ρo dapat ditentukan dari ρo= ρo(φ), seperti yang ditunjukkan pada gambar... Ketika d> ρo, sudut heading yang diharapkan dihitung dari hubungan (1) untuk (xd,yd) = (xi,yi). Apabila d memenuhi d ρo, titik alur berikutnya dapat dipilih. Pada saat itu maneuer di sekitar titik alur Pi dimulai, dan kapal sedang melakukan heading menuju titik alur berikutnya Pi+1. Jika i=n, i.e tidak ada titik-titik alur yang baru, sisa gerakan dengan heading terakhir yang diharapkan ditentukan dengan segmen sebelumnya Pn-1Pn. [3]. Kendali logika Fuzzy (KLF) pada Kendali Haluan dan Kecepatan Kapal Kendali logika fuzzy memberikan suatu metodologi untuk merepresentasikan, memanipulasi, dan mengimplementasikan cara berfikir manusia tentang bagaimana mengontrol suatu sistem. Faktor-faktor yang harus diperhatikan dalam merancang kendali logika fuzzy adalah sebagai berikut : Masukan / keluaran dan semesta pembicaraan, seperti rentang nilai yang diambil. Faktor skala dari ariabel masukan keluaran. Fungsi keanggotaan yang akan di gunakan untuk menentukan nilai fuzzy dari ariabel masukan\keluaran. Aturan fuzzy yang akan digunakan. Secara umum kendali logika fuzzy tergabung dalam sistem kendali loop tertutup seperti terlihat pada gambar berikut ini: e KLF Kapal - Gambar.5 Diagram blok kendali logika fuzzy Komponen utama dari kendali logika fuzzy adalah unit fuzzifikasi, unit penalaran logika fuzzy atau inferensi fuzzy, basis pengetahuan, dan unit defuzzifikasi. Gambar.6 Struktur dasar kendali logika fuzzy Ada dua jenis informasi yang terdapat dalam basis pengetahuan fuzzy yaitu: basis data dan basis aturan. Dalam basis data terdapat fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy yang akan digunakan sebagai nilai dari masing masing ariabel sistem dan basis aturan memetakan nilai masukan fuzzy ke nilai keluaran fuzzy. Variabel sistem yang dimaksud ini adalah ariabel masukan (E) dan ariabel keluaran (U) yang digunakan untuk mengontrol kapal. Masing masing ariabel sistem tersebut harus didefinisikan sebagai himpunan fuzzy dalam semesta pembicaraan yang tepat. Pendefinisikan himpunan fuzzy sangat penting dalam perencanaan proses dan dapat mempengaruhi kinerja dari sistem tersebut. Nilai masukan dan keluaran dari ariabel sistem biasanya dalam bentuk crisp, sehingga diperlukan operasi fuzzifikasi dan defuzzifikasi untuk memetakan bentuk crisp ini ke dan dari nilai fuzzy. Yang dimaksud dengan bentuk crisp disini adalah nama lain dari logika boole yang derajat keanggotaannya hanya mengenal nilai 0 dan1. KLF rancangan terdiri dari beberapa masukan yaitu masukan eror yaw (e), yawrate (r), jarak dan kecepatan. Mekanisme dari KLF adalah dengan berdasarkan ariabel masukan yaitu eror yaw (e) dan yaw rate (r), jarak dan kecepatan. Keluaran sinyal kendali KLF diumpankan ke mesin kemudi dan kemudian mesin kemudi menggerakkan kapal ke arah posisi dan dengan kecepatan yang diharapkan..4 Rudder kapal Sebuah aktuator yang bekerja berdasarkan perintah dari sinyal kendali, dan aksi dari aktuator akan menyebabkan terjadinya gerak sesuai dengan perintah yang diinginkan. Dalam uraian tentang gerakan pemenuhan lintasan kapal di atas, bahwa aktuator yang selama ini

5 digunakan dan terpasang adalah rudder, yang mempunyai kemampuan dalam menjaga arah sesuai dengan perintah. Sistem steering gear sero terdiri dari dua subsistem elektrohydraulic steering: telemotor potition sero dan rudder sero actuator (gambar..7). Masukan sistem steering gear sero berasal dari autopilot dan disebut dengan commanded rudderangle (δc), keluaran berupa actual rudder angle (δ). Model steering gear non-linear telah dijelaskan oleh Reid, Youhanaie, Blanked an Northoft Thomsen (1984), Omerdic, Koroman dan Kuljaca (1997), Vukic dan Velagic (1999). Pada umumnya, Rudder angle dan rata-rataa rudder untuk kapal adalah: δ max =35(deg); 1/3(deg/s) δ max <7(deg/s) seperti biasanya, disyaratkan bahwa rudder seharusnya berputar dari 35 port menuju 35 startboard selama 30 s (Reid, 1984). Nilai parameter untuk sistem steering gear sero adalah: 1. Telemotor: K=4(deg/s),DB=1(deg),H=0.8(deg). Rudder sero actuator: N=5(deg/s),,PB=7(deg) Salah satu yang banyak terpasang dikapal adalah tipe Van Amorengen, yang mempunyai spesifikasi kemampuan kerja antara -35 o sampai dengan 35 o, dan laju kerja rudder 1/3 7 o /detik. Sistem kerja rudder seperti terlihat pada Gambar.8. Pada awalnya sebelum rudder bekerja posisi berada di posisi (a), dengan adanya perubahan tekanan pada port lebih tinggi akan menyebabkan bukaan ale di port (posisi di b), dan ini menyebabkan ale silinder steering akan terbuka. Konsekuensinya posisi menjadi (c) dan ini menyebabkan terjadi bukaan ale pada starboard, demikian juga sebaliknya apabila tekanan pada starboard lebih tinggi. [] Gambar.7 Sistem kemudi kapal Van Amorengen[].5 Thruster Kapal Thruster adalah alat penggerak atau pendorong kapal yang disesuaikan dengan tipe kapal untuk meningkatkan daya manuering kapal. Unit Thruster terdiri atas sebuah propeller yang terpasang melintang pada kapal yang dilengkapi dengan alat pelengkap seperti electric atau hidraulic motor. Sebuah propeller terhubung ke komponen lain untuk mengatur mekanisme perubahan kecepatan. Perubahan kecepatan baling baling propeller merepresentasikan perubahan kecepatan pada kapal. Tenaga penggerak suatu kapal terdirii atas beberapa komponen yaitu mesin, gearbox reduction, propeller shaft dan propeller. Konfigurasi komponen tersebut dapat dilihat pada gambar.8. Gambar.8 Sistem tenaga penggerak kapal/thruster (Van Dokkum) Sumber tenaga penggerak adalah mesin(1), tangkai() menghubungkan mesin dengann reduction gear box(3), reduction gear box berfungsi untuk mereduksi putaran sesuai dengan kemampuan propeller. Kerja sistem ini disuplai oleh generator(4). Stern tube(5) dan tangkai propeller(6) menghubungkan kecepatan yang telah direduksi dengan propeller(7). Kendali logika fuzzy yang dirancang akan mengendalikan kecepatan melalui mekanisme thruster tersebut. Keluaran dari kendali logika fuzzy berupa tegangan truster yang akan mengubah-ubah kecepatan sesuai dengan kecepatan yang diharapkan melalui mesin pada thruster. 3. METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan. Tahapan tahapan tersebut sesuai dengan flowchart pada gambar Studi Literatur Meliputi pemahaman tentang alur pelayaran kapal Karang Jamuang Tanjung Perak, karakteristik gelombang, arus dan angin di jalur pelayaran dan dinamika Kapal Tangki Brotojoyo MT yaitu sistem engine (mesin) dan sistem manuernya. Juga dilakukan penjajakan jurnal mengenai kendali logika fuzzy,, mekanisme thruster, dan hal-hal lain yang terkait dengan penelitian. 3. Pengambilan data Data masukan yang digunakan untuk menyusun simulasi adalah dari kapal Tangki Brotojoyo MT berupa spesifikasi yang dibangkitkan dari spesifikasi fisik yang dimiliki oleh kapal yaitu: panjang (L), lebar (B), tinggi (T), koefisien blok (CB) dari kapal, center of graitation (XG), displacement (m), data koordinat lintasan aman yang telah direkomendasikan oleh Distrik Naigasi Tanjung Perak Surabaya dan data karakteristik gelombang, arus dan angin pada daerah dilakukannya peneltian. 3.3 Pemodelan Dinamika Kapal Pemodelan Manuer Kapal Data dari Kapal Tangki Brotojoyo MT yang berupa spesifikasi kapal digunakan untuk melakukan pemodelan dinamika dari kapal. Model matematik dinamika kapal didapatkan dari pendekatan yang dilakukan oleh Nomoto (1957) sebagai bentuk matematis orde. model dinamika kapal tanki Brotojoyo MT berdasarkan hasil perhitungan yaitu : ψ 3,5 + 41,45s ( s) = δ 10,44s ,3s + s R

6 Mulai Studi Literatur Pengambilan Data digunakan untuk uji performansi dan analisa sistem kendali yang telah dirancang terhadap pemenuhan lintasan. 3. Data karakteristik gangguan (arus) pada alur pelayarang karang jamuang tanjung perak. Pemodelan Dinamika Kapal Perancangan Kendali Pengujian dan Analisa Performansi Kendali Kesesuaian dengan Kriteria Analisa Tidak Ya Penyusunan dan Penulisan Laporan Selesai Gambar 3.1 Flowchart penelitian 3.3. Pemodelan Kecepatan Kapal Model matematik dinamika kapal didapatkan dari pendekatan yang dilakukan oleh Horigome, Hara, Hotta dan Hotsu (1990) sebagai bentuk matematis orde 1. Parameter yang digunakan untuk mendapatkan pemodelan adalah gain constant (K y )dan time constant. Time constant (T y ) didapatkan dengan menggunakan persamaan.3 dengan n merupakan kecepatan putaran dari propeller sebagai tenaga penggerak kecepatan. Gambar 3. Flowchart perancangan kendali Gambar 3.3 Diagram Blok KLF Maka model matematik kecepatan kapal berdasarkan perhitungan yaitu : Perancangan Kendali Perancangan kendali dilaklukan atas beberapa tahapan. Secara keseluruhan tahapan digambarkan pada flowchart Pembangkitan Data Masukan-Keluaran Ada beberapa data masukan dan keluaran yang digunakan dalam perancangan sistem kendali yaitu : 1. Data range masukan dan keluaran (range kemampuan kapal untuk merubah haluan), data range masukan / (range kemampuan kapal untuk merubah haluan per detik), data range masukan dan keluaran kecepatan (range kecepatan kapal) dan data range jarak (d) yang telah ditentungan pada perancangan.. Data alur pelayaran kapal karang jamuang tanjung perak yang direkomendasikan dinas naigasi yang 3.4. Alur Pelayaran Alur pelayaran yang digunakan dalam penelitian ini adalah alur pelayaran Karang Jamuang Tanjung Perak berdasarkan data dari Distrik Naigasi ADPEL Tanjung Perak Surabaya. Data yang didapkan dalam unit DMS (Degree Minutes Second). Pada proses simulasi, data lintasan yang digunakan adalah data dalam koordinat XY sehingga kemudian diubah kedalam bentuk koordinat XY dengan nilai konersi yaitu 1 o = 1113 m. Hasil konersi seperti pada tabel

7 Tabel 3.1 Koordinat Alur Pelayaran Karang Jamuang Tanjung perak No Kode DMS Koordinat (x,y) Suar 1 Karang LS ( , ) Jamuang BT Bouy LS ( , ) No BT 3 Bouy LS (154698,-77654) No BT 4 Bouy LS ( , ) No BT 5 Bouy LS ( , -7831) No BT 6 K LS ( , ,) BT 7 Bouy LS ( , ) No BT 8 Typison LS (154384, ) BT 9 Bouy LS (154513, ) No BT 10 Bouy LS ( , ) No BT 11 West LS ( , ) Channel Kamal BT 1 Naal Base LS ( , ) BT Pembangkitan Gangguan Gangguan yang berpengaruh dominan pada alur pelayaran karang jamuang tanjung perak adalah arus. Gelombang dan angin tidak berpengaruh besar karena mempunyai besaran yang kecil melihat kondisi real bahwa alur pelayaran bukan laut lepas melainkan selat. Untuk proses simulasi nilai arus dibangkitkan dengan menggunakan orde 1 Gauss-Marko Process dengan alogaritma sebagai berikut : 1. Nilai awal : V c (0) = 0.5 (V max + V min ). Integrasi euler dengan sampling waktu h V c (k+1)= V c (k) + h V c (k) 3. Limiter : jika (V c (k+1)> V max )atau(v c (k+1)< V min ) maka V c (k+1)= V c (k)- h V c (k) 4. k=k+1, kembali ke langkah Fuzzifikasi Proses fuzzfikasi untuk masing masing KLF 1 dan KLF adalah sebagai berikut: KLF 1 (Pengendali kecepatan kapal) Ada satu aribel masukan untuk KLF 1 yaitu jarak (d) Gambar 3.4 Perancangan KLF 1 Gambar 3.5 Fungsi Keanggotaan Untuk Variabel Masukan Jarak Variabel masukan d dibagi dalam 3 fungsi keanggotaan yaitu N (Near), M (Medium) dan F (Far) dengan rentang kerja (range) yang digunakan untuk fungsi keanggotaan adalah 0 sampai 9000m (Gambar 3.5). Range jarak ditentukan oleh peneliti berdasarkan perhitungan sesuai dengan kondisi real. Variabel aksi dari KLF1dibagi menjadi 3 fungsi keanggotaan yaitu S(Slow), M (Medium), F (Fast) dengan range sesuai kecepatan kapal yaitu antara 0 sampai 5,0 m/s. Gambar 3.6 Fungsi Keanggotaan untuk Variabel keluaran kecepatan KLF (Pengendalian Haluan Kapal) Ada dua aribel masukan untuk KLF yaitu (error yaw) Gambar 3.7 Perancangan KLF 7

8 dan yaw rate (r) seperti pada gambar 3.8. Variabel masukan error dibagi dalam 7 fungsi keanggotaan yaitu NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB dengan rentang kerja (range) yang digunakan untuk fungsi keanggotaan adalah -35 o sampai 35 o (Gambar 3.8). N adalah negatif, Z adalah zero, P adalah positif, B adalah big dan S adalah small Gambar 3.8 Fungsi Keanggotaan Untuk Variabel Masukan Error Yaw (e). Gambar 3.9 Fungsi Keanggotaan Untuk Masukan Yaw Rate Penentuan range ini berdasarkan pada area rudder bekerja atau batas maksimum minimum rudder bisa berbelok. Sedangkan untuk ariabel yaw rate (r) fungsi keanggotaannnya dibagi dalam 7 fungsi keanggotaan yaitu NB, NM, NS, ZE, PS, PM. N adalah Negatif, Z adalah zero, P adalah Positif, B adalah Big dan S adalah Small. Range yang digunakan adalah -7 0 sampai 7 0 (Gambar 3.9). Penentuan range ini berdasarkan karakteristik rudder an amorengen. Keluaran dari KLF adalah command rudder yang juga dibagi menjadi 7 fungsi keanggotaan seperti masukan eror yaw (Gambar 3.10). Gambar 3.10 Fungsi Keanggotaan untuk Variabel keluaran aksi Rudder Basis aturan Setelah dilakukan fuzzifikasi untuk setiap masukan dan keluaran, maka langkah berikutnya yaitu membuat aturan (rule base). Basis aturan ini terdiri dari kumpulan aturan kendali lintasan yang berbasis logika fuzzy untuk menyatakan aksi pengendali agar mencapai tujuan yang diharapkan. Penyusunan basis aturan ini berdasarkan pada pendekatan sistem manuer kapal. KLF 1 Pada KLF 1, prinsip dasar yang digunakan dalam penyusunan basis aturan yaitu merupakan implementasi dari konsep belok. Konsep belok sendiri adalah adalah mengenai kapan dan pada titik mana kecepatan kapal harus diturunkan dan kapan dan pada titik mana kapal mulai mengubah haluan untuk mendapatkan lintasan belok yang optimal. Tabel 3.. Basis Aturan KLF 1 d (Jarak) N M F u (Kecepatan) S M F KLF Pada KLF, prinsip dasar yang digunakan dalam penyusunan basis aturan yaitu ketika error yaw bernilai positif big, maka commad rudder harus bernilai negatif big untuk mengembalikan haluan menuju yaw yang diinginkan, begitu juga sebaliknya. Sedangkan yaw rate merupakan perubahan yaw per satuan waktu. Yaw rate memiliki karakteristik yang sama dengan eror yaw. Prinsip dasar tersebut direpresentasikan pada aturan berikut: Tabel 3.3. Basis Aturan KLF NB NM NS ZE PS PM PB e ψ d ψ /dt NB NB NB NB NB NM NS ZE NM NB NB NB NM NS ZE PS NS NB NB NB NS ZE PS PM ZE NB NM NS ZE PS PM PB PS NM NS ZE PS PM PB PB PM NS ZE PS PM PB PB PB PB ZE PS PM PB PB PB PB Interfrensi Fuzzy Pada proses perancangan kendali lintasan dengan menggunakan metode fuzzy ini terdapat tahap inferensi fuzzy. Tahap ini merupakan tahap pengambilan keputusan, dimana masukan kendali masih berupa himpunan crisp yang nantinya akan diubah menjadi himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang berbeda-beda untuk setiap ariabel. Dengan mengacu pada basis aturan diperoleh keluaran nilai fuzzy sinyal kendali Defuzzifikasi Defuzzifikasi adalah langkah terakhir dalam suatu sistem kendali logika fuzzy dimana tujuannya adalah mengkonersi setiap hasil dari inference engine yang diekpresikan dalam bentuk fuzzy set ke satu bilangan real.

9 Hasil konersi tersebut merupakan aksi yang diambil oleh sistem kendali logika fuzzy. 3.5 Pengujian dan Analisa Pengujian dan analisa dilakukan untuk mengetahui apakah kendali yang digunakan telah sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Pengujian sistem dilakukan untuk keperluan analisa performansi sistem yang diteliti dengan menggunakan software Matlab Uji Open Loop Sistem Uji open loop dilakukan untuk mengetahui respon sistem tanpa menggunakan kontroller. Uji open loop dilakukan pada sistem manuer dan kecepatan kapal. Gambar Uji Open Loop Manuer Kapal Gambar 3.0 Uji Tacking KF dengan Gangguan Arus 3.6 Kesimpulan Setelah dilakukan pengujian dan analisa, diambil beberapa kesimpulan untuk mengetahui apakah perancangan yang telah dilakukan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. 3.7 Penyusunan dan penulisan laporan. 4. ANALISA DATA DAN EMBAHASAN Gambar 3.18 Uji Open Loop Kecepatan Kapal 1.5. Uji KLF Uji KLF dilakukan untuk mengealuasi kontroller yang dirancang. Parameter uji adalah apakah KLF bekerja dengan perubahan respon yang terjadi. Uji dilakukan dengan memberi sinyal step pada sistem Uji Tracking KLF KLF yang telah dirancang baik untuk mengendalikan haluan dan kecepatan disimulasikan pada software simulasi MATLAB untuk mengetahui performansi kendali. Pengujian pertama dilakukan tanpa menggunakan gangguan. Pengujian kedua dilakukan dengan menambahkan gangguan yang berupa arus yang dibangkitkan yang mempunyai karakteristik yang hampir sama dengan kondisi real. Gambar 3.19 Uji Tracking KLF Tanpa Gangguan Pada bab ini dibahas hasil simulasi perancangan kendali haluan dan kecepatan dengan menggunakan kendali logika fuzzy. Simulasi dilakukan terlebih dahulu dengan menganalisa kendali logika fuzzy yang telah dirancang. Selanjutnya dilakukan pengujian secara open loop dan kemudian secara close loop menggunakan kendali logika fuzzy. Tujuan Tugas Akhir ini yaitu mampu menghasilkan rancangan sebuah sistem kendali untuk pemenuhan lintasan (track keeping) berbasis logika fuzzy pada kapal Tangki Brotojoyo MT secara simulasi. 4.1 Analisa Kendali Logika Fuzzy Pada Kendali Haluan dan Kecepatan Pada Kapal Tangki Brotojoyo MT Perancangan kendali logika fuzzy ini digunakan untuk pengendalian pemenuhan lintasan. Variabel manipulasi adalah haluan dan kecepatan kapal. Haluan kapal dipengaruhi oleh error yaw dan yaw rate sedangkan kecepatan kapal dipengaruhi oleh perubahan jarak. Proses awal kendali logika fuzzy adalah fuzzifikasi. Pada tahap ini, dilakukan pemetaan nilai crisp masukan (ariabel terukur error yaw dan yaw rate) dan keluaran aksi kendali (S) ke bentuk himpunan fuzzy. Berdasarkan nilai crisp masukan dan keluaran yang diperoleh, rentang kerja (range) yang digunakan pada KLF1(kendali kecepatan) untuk fungsi keanggotaan jarak antara 0 sampai dengan 9000 meter, sedangkan fungsi keanggotaan aksi keluaran (u) antara 0 sampai dengan 5,0 m/s. Pada KLF (kendali haluan) untuk fungsi keanggotaan error adalah antara -35 sampai dengan 35, yaw rate antara - 7 sampai dengan 7, sedangkan fungsi keanggotaan aksi S antara -35 sampai dengan 35 Setelah proses fuzzifikasi yang menghasilkan fungsi keanggotaan, maka perlu adanya perancangan basis aturan (rule base). Basis aturan (rule base) meliputi kumpulan aturan kontoler logika fuzzy untuk menyatakan aksi pengendali agar mencapai tujuan yang diharapkan. Dari sejumlah aturan dasar konsep generalisasi serta beberapa kali eksperimental saat simulasi mengenai 9

10 pengaruh perubahan gerakan rudder terhadap tingkat perubahan sudut kapal maka diperoleh basis aturan kendali logika fuzzy pada KLF1 sebayak 3 rule dan untuk KLF sebanyak 49 rule. Hasil simulasi menunjukkan bahwa basis aturan ini mampu mengatasi perintah turning yang diberikan (kapal dapat dikendalikan sesuai perintah), berbeda ketika sistem dalam kondisi loop terbuka. Hal ini mengindikasikan keberhasilan dalam perancangan kontoler logika fuzzy. Proses selanjutnya adalah inferensi yang sering disebut sebagai proses pengambilan keputusan, merupakan prosedur untuk mendapatkan aksi kendali logika fuzzy berdasarkan basis aturan yang ada. Nilai masukan yang teramati diolah untuk diidentifikasi aturan mana yang digunakan sesuai dengan basis aturan yang telah dibuat. Pada saat simulasi, proses pengambilan keputusan mampu bekerja sesuai dengan basis aturan yang ada. Defuzzifikasi merupakan langkah akhir dari logika fuzzy. Dimana defuzzifikasi berfungsi mengubah besaran fuzzy yang disajikan dalam bentuk himpunan - himpunan fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaannya untuk mendapatkan kembali bentuk data crisp (nilai sebenarnya/ nilai tegas). Poses pengubahan data fuzzy menjadi data crisp diperlukan karena plant hanya mengenal nilai tegas sebagai besaran sebenarnya untuk regulasi prosesnya. Metode defuzzifikasi yang digunakan adalah metode centroid. Metode centroid ini juga dikenal sebagai metode COA (Center of Area). Pada metode ini nilai crisp keluarannya diperoleh berdasarkan titik berat dari kura hasil proses pengambilan. Pada Tugas Akhir ini, keluaran aksi kontrol yang dihasilkan oleh KLF1 adalah kecepatan kapal dan pada KLF mewakili besarnya sinyal perintah pada rudder (S) yang berperan sebagai actuator maneuer kapal. Setelah didapatkan rancangan kendali logika fuzzy, dilakukan proses alidasi. Proses alidasi dilakukan dengan menerapkan kendali logika fuzzy untuk pengendalian target pemenuhan lintasan kapal. Tolok ukur keberhasilan perancangan kendali logika fuzzy berdasarkan kemampuannya memenuhi perintah yang diberikan. 4. Pengujian Kapal Tangki Brotojoyo MT secara Open Loop 4..1 Uji Open Loop Sistem Manuer kapal Untuk mengetahui respon sistem tanpa adanya kendali di dalamnya, maka diperlukan uji sistem open loop sehingga performansi sistem dapat dibandingkan antara menggunakan kendali maupun tidak. Pada awal simulasi digunakan sudut turning 0 dan 30 derajat, penggunaan kedua sudut untuk memenuhi uji kontrol turning yang telah ditetapkan dalam IMO (Internasional Maritime Organisation). Selanjutnya simulasi turning pada kapal tanki Brotojoyo MT dengan tanpa kendali (open loop) dilakukan untuk masing-masing sudut 5,10,15,5 dan 35 derajat. Set point Respon Open Loop Gambar 4. Grafik Respon Heading Kapal Open Loop Pada Turning 30 o Dari hasil simulasi pada turning 0 o seperti pada gambar 4.1, dapat diketahui bahwa perubahan sudut heading terus bertambah cepat seiring bertambahnya waktu. Pada saat detik ke 3 hasil simulasi menunjukkan sistem mencapai set point, namun tidak dapat mempertahankan posisi tetap pada keadaan stabil, dengan kata lain perubahan sudut heading terus meningkat melampaui set point. Begitu juga pada turning 30 o, respon mencapai set point saat detik 3,5 namun perubahan sudut heading semakin naik. Hal ini dikarenakan tidak ada kendali yang mampu menjaga keadaan tetap steady. 4.. Uji Open Loop Kecepatan Kapal Model matematik dinamika kapal yang didapatkan dari pendekatan yang dilakukan oleh Horigome, Hara, Hotta dan Hotsu (1990) yaitu. Model matematis ini disimulasikan secara open loop untuk mengetahui respon sistem. Dari hasil simulasi dengan mengubah kecepatan dari 0 sampai 5,0 m/s, dapat dilihat pada gambar 4.3 bahwa kecepatan bersifat stabil mengikuti set point yang ditentikan. Hal ini tentu saja karena model matematis dari kecepatan kapal adalah orde 1. Set point Respon Open Loop Gambar 4.1 Grafik Respon Heading Kapal Open Loop Pada Turning 0 o Gambar 4.3 Grafik Respon Kecepatan Kapal Uji Open Loop

11 Maka KLF disini hanya sebagai penentu set point kecepatan sesuai kondisi kecepatan yang diinginkan. 4.3 Pengujian KLF1 dan KLF pada Kapal Tangki Brotojoyo MT Setelah diperoleh sebuah rancangan kontroler logika fuzzy, dilakukan uji performansi dan alidasi kendali logika fuzzy terhadap kapal tangki Brotojoyo MT.Uji dilakukan pada sistem loop tertutup, baik tanpa maupun menggunaan gangguan Pengujian KLF1 pada Kapal Tangki Brotojoyo MT Untuk menguji seberapa tepat KLF1 dalam memenuhi target set poin yang diberikan maka dilakukan uji tracking set point. Uji performansi pemenuhan lintasan yang pertama kali dilakukan adalah dengan memasukkan input dari input builder yang mewakili perubahan jarak fungsi waktu, sebagai bentuk representatif dari kondisi real alur pelayaran kapal yang nilai-nilainya dapat dilihat pada pada gambar 4.4.Selanjutnya perubahan jarak tersebut menjadi masukan KLF1. KLF1 bekerja dengan memonitoring perubahan jarak kapal pada titik koordinat yang dituju dan mengubah nilai keluaran jika jarak tersebut mencapai nilai-nilai tertentu sesuai dengan basis aturan yang telah dirancang. Basis aturan yang telah dirancang pada KLF1 merupakan representasi konsep belok yaitu bahwa kapal harus dalam kecepatan 3 knot saat selisih jarak dengan titik koordinat yang dituju mencapai dua kali panjang LPP kapal yaitu 500 meter. 4.5 Respon kecepatan kapal Pengujian KLF pada Kapal Tangki Brotojoyo MT Tanpa Gangguan Uji performansi pemenuhan lintasan yang pertama kali dilakukan adalah dengan memasukkan masukan lintasan berupa koordinat lintasan yaitu alur pelayaran karang jamuang Tanjung perak. Koordinat lintasan berupa unit DMS (Degree Minutes Second) yang kemudian diubah menjadi koordinat xy. Koordinat xy inilah yang mewakili alur lintasan kapal. Pada proses simulasi, proses yang terjadi ditunjukkan pada XY Graph sehingga dapat dianalisa secara langsung dalam plot XY. Ada garis pada XY Graph seperti pada gambar 4.6 yaitu yang pertama menunjukkan desired track atau lintasan yang diinginkan dan yang kedua menunjukkan lintasan actual yang merupakan respon dari sistem manuer kapal. Gambar 4.4 Masukan perubahan Jarak Keluaran sinyal KLF1 merupakan masukan sistem thruster kecepatan kapal yang direpresentasikan pada persamaan fungsi transter kecepatan kapal. Keluaran dari sistem menunjukkan respon sistem atas perubahan sinyal kontrol yang dikeluarkan oleh KLF1. Pada gambar 4.5 terlihat bahwa KLF mengubah kecepatan saat mendekati titik belok yang diindikasikan dengan semakin kecilnya jarak. Respon sistem pun sangat baik dan mengikuti perubahan masukan oleh KLF1 dengan nilai eror yang sangat kecil. Gambar 4.6 Grafik Desired Track dan Actual Track pada pengujian tanpa gangguan Dari grafik diatas terlihat mempunyai pola yang sama, hal ini menunjukkan bahwa kendali yang dirancang dapat megikuti pola lintasan atau target pemenuhan lintasan (track keeping). Namun jika dilihat lebih teliti dengan

12 merekam data koordinat aktual dan membandingkannya dengan lintasan target kemudian di plot dalam exel seperti pada tabel 4., terlihat ada eror lintasan. Terjadinya eror lintasan ini terkait dengan perancangan kendali yang kurang optimal sehingga harus ada iterasi lagi untuk mendapatkan eror yang paling minimal. Nilai eror lintasannya pun pada tiap titik koordinat berbeda-beda seperti ditunjukkan pada tabel 4. dan gambar 4.7. Namun meninjau nilai eror lintasan pada tabel 4. bisa dikatakan bahwa eror tersebut dikategorikan kecil mengingat bahwa dimensi kapal yang digunakan pada penelitian yaitu kapal Brotojoyo MT memiliki dimensi yang sangat besar. Tabel 4. Perhitungan eror lintasan pada uji KLF tanpa gangguan Eror No Xd Yd xa ya Lintasan , , , , , , , , , , , ,81 Gambar 4.7. Nilai error pada tiap titik koordinat lintasan Pengujian KLF pada Kapal Tangki Brotojoyo MT dengan Gangguan Dalam kondisi real saat pelayaran, sebuah kapal tidak akan terlepas dari faktor gangguan (disturbance) baik berupa arus, gelombang dan angin. Untuk itu dalam simulasi juga dilakukan ketika kapal diberikan gangguan. Gangguan yang disimulasikan hanya arus karena pada kondisi real jalur pelayaran karang jamuang tanjung perak yang paling berpengaruh adalah arus. Selain itu juga pemberian gangguan ini juga beguna untuk menguji seberapa robust kendali yang telah dirancang. Gambar 4.8 Grafik Desired Track dan Actual Track pada pengujian dengan gangguan Gambar 4.8 menunjukkan lintasan target dan lintasan aktual hasil simulasi. Dari gambar tersebut dapat diealuasi bahwa lintasan aktual memiliki pola yang sesuai dengan lintasan yang diinginkan namun terlihat adanya eror seperti ditunjukkan pada gambar ketika diperbesar dan pada perhitungan eror tabel 4.3. Nilai eror pada pengujian dengan gangguan juga berariasi di tiap titik lintasan koordinat seperti ditunjukkan pada gambar 4.8. Namun jika dibandingkan dengan eror pada pengujian tanpa gangguan, pada pengujian dengan gangguan memiliki eror yang lebih besar meski nilainya tidak signifikan. Hal ini tentunya disebabkan oleh faktor gangguan tersebut. Jika membandingkan dengan kapal yang digunakan pada penelitian, maka besarnya eror dengan skala puluhan tersebut masih bisa dikategorikan dalam skala kecil. Meskipun seperti itu, performansi kendali yang terbaik tentunya adalah yang menghasilkan nilai eror lintasan yang semakin kecil. Tabel 4.3 Perhitungan eror lintasan pada uji KLF dengan gangguan Eror No Xd Yd Xa Ya Lintasan , , , , , , , , , , , ,8

13 DAFTAR PUSTAKA Gambar 4.8. Nilai error pada tiap titik koordinat lintasan KLF sendiri harus diiterasi lagi dengan meninjau beberapa hal yang berpengaruh terhadap performansi diantaranya yaitu tepatnya penggunaan fungsi keanggotaan, penentuan nilai fungsi keanggotaan dan bentuk basis aturan dengan bertumpu pada hasil penelitian terbaru. 5. PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut : Telah dihasilkan sebuah rancangan kontroler logika fuzzy untuk pengendalian haluan dan kecepatan untuk jenis kapal Tangki Brotojoyo MT yang mampu memenuhi target lintasan pada alur pelayaran kapal di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya. Pada pengujian tanpa gangguan terjadi error maksimum sebesar 35,09 meter dan error minimum sebesar 0,9 meter, sedangkan pada pengujian dengan gangguan nilai error maksimum sebesar 35,59 meter dan error minimum sebesar 0,84 meter. Sistem kendali logika fuzzy yang telah dirancang meningkatkan effisiensi dalam hal waktu tempuh pelayaran dengan selisih waktu tempuh sebesar 38 menit. [1]. Aisjah, A.S., Design Of Tracking Ship Control Using Fuzzy Logic for Shipping Effisiensi Case Study : Karang Jamuang Tanjung Perak, Prosiding Seminar Nasional Teori dan Aplikasi Teknologi Kelautan 009. []. T. I. Fossen, Guidance and control of ocean ehicles. John Wiley & Sons Ltd., [3]. Velagic, J., Vukic, Z., Omerdic, E., Adaptie Fuzzy Ship Autopilot for Track-Keeping, 001. [4]. Basuki, S.W., Perancangan Sistem Kontrol Cerdas Berbasis Logika Fuzzy pada Alur Pelayaran Kapal di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya. BIODATA PENULIS Nama : Moh Aries Efendi TTL : Mojokerto 19 Agustus 1988 Alamat : Ds.Tamiajeng Kec.Trawas Kab.Mojokerto ariesefendi@gmail.com Pendidikan : SD Muh. Trawas ( ) SLTPN 1 Trawas ( ) SMAN 1 Trawas ( ) Teknik Fisika ITS (006 Sekarang) 5. Saran Dalam rangka pengembangan penelitian, saran yang perlu disampaikan dalam laporan Tugas Akhir ini adalah dikembangkan kontrol Tracking kapal pada alur pelayaran kapal Karang Jamuang - Tanjung Perak dengan memperhatikan faktor-faktor lingkungan yang lebih komplek, misalkan kepadatan arus pelayaran kapal, zona terlarang, perubahan cuaca, pasang-surut air laut, suhu air laut dan daerah yang mengalami pendangkalan sehingga dihasilkan rancangan kontroler baru yang lebih handal dalam mengatasi dinamika gangguan lingkungan tersebut dan dapat bekerja secara optimal sesuai dengan alur pelayaran kapal yang direkomendasikan.

SEMINAR TUGAS AKHIR PERANCANGAN SISTEM KONTROL BERBASIS LOGIKA FUZZY UNTUK MENGHINDARI BENDA ASING DI PERAIRAN TANJUNG PERAK

SEMINAR TUGAS AKHIR PERANCANGAN SISTEM KONTROL BERBASIS LOGIKA FUZZY UNTUK MENGHINDARI BENDA ASING DI PERAIRAN TANJUNG PERAK SEMINAR TUGAS AKHIR PERANCANGAN SISTEM KONTROL BERBASIS LOGIKA FUZZY UNTUK MENGHINDARI BENDA ASING DI PERAIRAN TANJUNG PERAK Oleh: Anita Faruchi 2407 100 048 Dosen Pembimbing: Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah,

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya 60111

Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya 60111 PERANCANGAN SISTEM KENDALI LINTASAN KAPAL BERBASIS LOGIKA FUZZY : STUDI KASUS KEPULAUAN RIAU (Illa Rizianiza, Dr.Ir. Aulia Siti Aisjah, MT, Dr.Ir.A.A Masroeri, M.Eng) Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Kontrol Trajectory pada Kondisi Gangguan Arus Laut Non Uniform di Ketapang-Gilimanuk

Perancangan Sistem Kontrol Trajectory pada Kondisi Gangguan Arus Laut Non Uniform di Ketapang-Gilimanuk JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: 2301-9271 A-201 Perancangan Sistem Kontrol Trajectory pada Kondisi Gangguan Arus Laut Non Uniform di - Anindita Adikaputri Vinaya, Aulia Siti Aisjah,A.A

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya 60111

Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya 60111 PERANCANGAN KENDALI CERDAS BERBASIS LOGIKA FUZZY UNTUK PENINGKATAN PERFORMANSI MANUVERING KAPAL (Maratul Hamidah, Dr.Ir. Aulia Siti Aisjah, MT, Dr. Ir. A.A. Masroeri M.Eng ) Jurusan Teknik Fisika Fakultas

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Kontrol Sandar Kapal Otomatis Berbasis Logika Fuzzy di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya

Perancangan Sistem Kontrol Sandar Kapal Otomatis Berbasis Logika Fuzzy di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) E-57 Perancangan Sistem Kontrol Sandar Kapal Otomatis Berbasis Logika Fuzzy di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya Randika Gunawan,

Lebih terperinci

BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan

BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Telah dihasilkan suatu perancangan sistem pemenuhan lintasan berbasis logika Fuzzy pada

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KONTROL BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA KAPAL NIAGA UNTUK MENGHINDARI BENDA ASING DI PERAIRAN TANJUNG PERAK

PERANCANGAN SISTEM KONTROL BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA KAPAL NIAGA UNTUK MENGHINDARI BENDA ASING DI PERAIRAN TANJUNG PERAK PERANCANGAN SISTEM KONTROL BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA KAPAL NIAGA UNTUK MENGHINDARI BENDA ASING DI PERAIRAN TANJUNG PERAK (Anita Faruchi, Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT., Dr. Ir. A. A. Masroeri, M.Eng.)

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Kendali Manuver Kapal Berbasis Logika Fuzzy untuk Mengatasi Faktor Gangguan Gelombang, Angin, dan Arus Laut

Perancangan Sistem Kendali Manuver Kapal Berbasis Logika Fuzzy untuk Mengatasi Faktor Gangguan Gelombang, Angin, dan Arus Laut Perancangan Sistem Kendali Manuver Kapal Berbasis Logika Fuzzy untuk Mengatasi Faktor Gangguan Gelombang, Angin, dan Arus Laut Abstrak Kapal tangki banyak digunakan untuk pelayaran lintas negara untuk

Lebih terperinci

UJI MANUVER KAPAL MELALUI AUTOPILOT FUZZY STUDI KASUS DI LABORATORIUM HIDRODINAMIKA INDONESIA (Bima Herlambang P., Aulia Siti Aisyah, A. A.

UJI MANUVER KAPAL MELALUI AUTOPILOT FUZZY STUDI KASUS DI LABORATORIUM HIDRODINAMIKA INDONESIA (Bima Herlambang P., Aulia Siti Aisyah, A. A. UJI MANUVER KAPAL MELALUI AUTOPILOT FUZZY STUDI KASUS DI LABORATORIUM HIDRODINAMIKA INDONESIA (Bima Herlambang P., Aulia Siti Aisyah, A. A. Masroeri) Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KONTROL SANDAR KAPAL OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY DI PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA

PERANCANGAN SISTEM KONTROL SANDAR KAPAL OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY DI PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA PERANCANGAN SISTEM KONTROL SANDAR KAPAL OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY DI PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA Oleh : Randika Gunawan 2409100070 Dosen Pembimbing: Dr. Ir. Aulia Siti Aisjah, MT NIP. 196601161989032001

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Kontrol Sandar Kapal Otomatis Berbasis Logika Fuzzy di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya

Perancangan Sistem Kontrol Sandar Kapal Otomatis Berbasis Logika Fuzzy di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1 Perancangan Sistem Kontrol Sandar Kapal Otomatis Berbasis Logika Fuzzy di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya Randika Gunawan, Aulia Siti Aisjah, A.A. Masroeri

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KENDALI MANUVER UNTUK MENGHINDARI TABRAKAN PADA KAPAL TANGKI BERBASIS LOGIKA FUZZY

PERANCANGAN SISTEM KENDALI MANUVER UNTUK MENGHINDARI TABRAKAN PADA KAPAL TANGKI BERBASIS LOGIKA FUZZY PERANCANGAN SISTEM KENDALI MANUVER UNTUK MENGHINDARI TABRAKAN PADA KAPAL TANGKI BERBASIS LOGIKA FUZZY (Ruri Anitasari, Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT., Dr. Ir. A. A. Masroeri, M.Eng.) Jurusan Teknik Fisika

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN DAN MONITORING UNTUK MENGHINDARI TABRAKAN ANTAR KAPAL DI ALUR PELAYARAN TANJUNG PERAK SURABAYA

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN DAN MONITORING UNTUK MENGHINDARI TABRAKAN ANTAR KAPAL DI ALUR PELAYARAN TANJUNG PERAK SURABAYA PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN DAN MONITORING UNTUK MENGHINDARI TABRAKAN ANTAR KAPAL DI ALUR PELAYARAN TANJUNG PERAK SURABAYA (Devina Puspita Sari, Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT., Dr. Ir. A. A. Masroeri,

Lebih terperinci

STUDI NUMERIK SISTEM KENDALI OTOMATIS OLAH GERAK KAPAL BERBASIS LOGIKA FUZZY UNTUK MENGHINDARI BENTURAN (COLLISION AVOIDANCE)

STUDI NUMERIK SISTEM KENDALI OTOMATIS OLAH GERAK KAPAL BERBASIS LOGIKA FUZZY UNTUK MENGHINDARI BENTURAN (COLLISION AVOIDANCE) STUDI NUMERIK SISTEM KENDALI OTOMATIS OLAH GERAK KAPAL BERBASIS LOGIKA FUZZY UNTUK MENGHINDARI BENTURAN (COLLISION AVOIDANCE) Ahmad Syafiul M 1, Anita Faruchi 2, Wibowo H Nugroho 1,3 1. Dynamic Analysis

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya 60111

Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih Sukolilo, Surabaya 60111 PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN PADA KAPAL BERBASIS DATA AIS (AUTOMATIC IDENTIFICATION SYSTEM) UNTUK MENGHINDARI TABRAKAN (Saiko, Dr.Ir. Aulia Siti Aisjah, MT, Dr.Ir.A.A,Masroeri,M.Eng) Jurusan Teknik

Lebih terperinci

R = matriks pembobot pada fungsi kriteria. dalam perancangan kontrol LQR

R = matriks pembobot pada fungsi kriteria. dalam perancangan kontrol LQR DAFTAR NOTASI η = vektor orientasi arah x = posisi surge (m) y = posisi sway (m) z = posisi heave (m) φ = sudut roll (rad) θ = sudut pitch (rad) ψ = sudut yaw (rad) ψ = sudut yaw frekuensi rendah (rad)

Lebih terperinci

Teknik Sistem. terpadat di. menganggu. yang dapat

Teknik Sistem. terpadat di. menganggu. yang dapat PERANCANGAN DECISION SUPPORT SYSTEM ALUR PELAYARAN MERAK- -BAKAUHENI DALAM KONDISI EKSTREM UNTUK MENINGKATKAN FAKTOR KESELAMATAN KAPAL Prasetyo Dwi Putranto 1) Dr. Ir. A.A. Masroeri, M. Eng 2) Ir. Sardono

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KONTROL LOGIKA FUZZY PADA MANUVER NONLINIER KAPAL PERANG KELAS SIGMA (EXTENDED)

PERANCANGAN SISTEM KONTROL LOGIKA FUZZY PADA MANUVER NONLINIER KAPAL PERANG KELAS SIGMA (EXTENDED) JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) G-144 PERANCANGAN SISTEM KONTROL LOGIKA FUZZY PADA MANUVER NONLINIER KAPAL PERANG KELAS SIGMA (EXTENDED) Dandy Haris Firdianda,

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SISTEM MONITORING DAN PENGENDALIAN UNTUK SIMULASI AUTOPILOT PADA KAPAL DI PELABUHAN TANJUNG PERAK

PENGEMBANGAN SISTEM MONITORING DAN PENGENDALIAN UNTUK SIMULASI AUTOPILOT PADA KAPAL DI PELABUHAN TANJUNG PERAK PENGEMBANGAN SISTEM MONITORING DAN PENGENDALIAN UNTUK SIMULASI AUTOPILOT PADA KAPAL DI PELABUHAN TANJUNG PERAK (Arief Rakhmad Fajri 1), Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT. 1), Dr. Ir. A. A. Masroeri, M.Eng.

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri 2

Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri 2 PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN PADA KAPAL BERBASIS DATA AIS (AUTOMATIC IDENTIFICATION SYSTEM) UNTUK MENGHINDARI TABRAKAN DI PERAIRAN TANJUNG PERAK SURABAYA AULIA Siti Aisjah 1, A.A,MASROERI 2, SYAMSUL

Lebih terperinci

Analisa Kestabilan Sistem dalam Penelitian ini di lakukan dengan dua Metode Yaitu:

Analisa Kestabilan Sistem dalam Penelitian ini di lakukan dengan dua Metode Yaitu: Analisa Kestabilan Sistem dalam Penelitian ini di lakukan dengan dua Metode Yaitu: o Analisa Stabilitas Routh Hurwith 1. Suatu metode menentukan kestabilan sistem dengan melihat pole-pole loop tertutup

Lebih terperinci

Herry gunawan wibisono Pembimbing : Ir. Syamsul Arifin, MT

Herry gunawan wibisono Pembimbing : Ir. Syamsul Arifin, MT PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN DAYA REAKTOR NUKLIR MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DI PUSAT TEKNOLOGI NUKLIR BAHAN DAN RADIOMETRI BADAN TENAGA NUKLIR NASIONAL (PTNBR BATAN) BANDUNG Herry gunawan wibisono 2406

Lebih terperinci

OCKY NOOR HILLALI

OCKY NOOR HILLALI OCKY NOOR HILLALI 2407100045 Dosen Pembimbing I: Dr. Ir. AULIA SITI AISJAH, MT Dosen Pembimbing II: Dr. Ir. AGOES A. MASROERI, M. Eng JURUSAN TEKNIK FISIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM GUIDANCE UNTUK MEMBANGUN AUTOPILOT KAPAL PKR KRI KELAS SIGMA

PERANCANGAN SISTEM GUIDANCE UNTUK MEMBANGUN AUTOPILOT KAPAL PKR KRI KELAS SIGMA JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-1 1 PERANCANGAN SISTEM GUIDANCE UNTUK MEMBANGUN AUTOPILOT KAPAL PKR KRI KELAS SIGMA Robbi Handito, Dr. Ir. Aulia Siti Aisjah, MT, dan Dr. Ir. Agoes A. Masroeri,

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Stabilisasi Rudder Roll pada Kapal Perang Kelas SIGMA dengan Kontrol Logika Fuzzy

Perancangan Sistem Stabilisasi Rudder Roll pada Kapal Perang Kelas SIGMA dengan Kontrol Logika Fuzzy JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (03) ISSN: 337-3539 (30-97 Print) A-6 Perancangan Sistem Stabilisasi Rudder Roll pada Kapal Perang Kelas SIGMA dengan Kontrol Logika Fuzzy Alfany Hardiyanty ), Aulia S.A

Lebih terperinci

APLIKASI METODE STATE FEEDBACK LINEARIZATION PADA SISTEM KENDALI GERAK KAPAL

APLIKASI METODE STATE FEEDBACK LINEARIZATION PADA SISTEM KENDALI GERAK KAPAL APLIKASI METODE STATE FEEDBACK LINEARIZATION PADA SISTEM KENDALI GERAK KAPAL Dosen Pembimbing: DR. Erna Apriliani M.Si DWI ARIYANI K 1209100044 JURUSAN MATEMATIKA ITS FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

ANALISA SISTEM KENDALI FUZZY PADA CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (CVT) DENGAN DUA PENGGERAK PUSH BELT UNTUK MENINGKATKAN KINERJA CVT

ANALISA SISTEM KENDALI FUZZY PADA CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (CVT) DENGAN DUA PENGGERAK PUSH BELT UNTUK MENINGKATKAN KINERJA CVT ANALISA SISTEM KENDALI FUZZY PADA CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (CVT) DENGAN DUA PENGGERAK PUSH BELT UNTUK MENINGKATKAN KINERJA CVT Oleh : Agung Prasetya Adhayatmaka NRP 2108100521 Dosen Pembimbing

Lebih terperinci

INCREASING INDONESIA SEA ENDURANCE BY DESIGNING FAST PATROL BOAT MANEUVERING CONTROL, SERIE 1 : NON ADAPTIF FUZZY

INCREASING INDONESIA SEA ENDURANCE BY DESIGNING FAST PATROL BOAT MANEUVERING CONTROL, SERIE 1 : NON ADAPTIF FUZZY INCREASING INDONESIA SEA ENDURANCE BY DESIGNING FAST PATROL BOAT MANEUVERING CONTROL, SERIE 1 : NON ADAPTIF FUZZY Aulia Siti Aisjah, Syamsul Arifin Engineering Physics Department Faculty Of Industrial

Lebih terperinci

PERANCANGAN KONTROLER KASKADE FUZZY UNTUK PENGATURAN TEKANAN PADA PRESSURE CONTROL TRAINER

PERANCANGAN KONTROLER KASKADE FUZZY UNTUK PENGATURAN TEKANAN PADA PRESSURE CONTROL TRAINER TUGAS AKHIR TE 091399 PERANCANGAN KONTROLER KASKADE FUZZY UNTUK PENGATURAN TEKANAN PADA PRESSURE CONTROL TRAINER 38-714 Nur Muhlis NRP 2208 100 662 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri Institut

Lebih terperinci

EKO TRI WASISTO Dosen Pembimbing 1 Dosen Pembimbing 2

EKO TRI WASISTO Dosen Pembimbing 1 Dosen Pembimbing 2 RANCANG BANGUN SISTEM KONTROL ATTITUDE PADA UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE) QUADROTOR DF- UAV01 DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR ACCELEROMETER 3-AXIS DENGAN METODE FUZZY LOGIC EKO TRI WASISTO 2407.100.065 Dosen

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KENDALI STABILITAS ROLLING PADA KAPAL PERANG KAWAL RUDAL KELAS SIGMA KRI DIPONEGORO DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

PERANCANGAN SISTEM KENDALI STABILITAS ROLLING PADA KAPAL PERANG KAWAL RUDAL KELAS SIGMA KRI DIPONEGORO DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY 1 PERANCANGAN SISTEM KENDALI STABILITAS ROLLING PADA KAPAL PERANG KAWAL RUDAL KELAS SIGMA KRI DIPONEGORO DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Vibrio Yulian Dontiawan 1), Aulia Siti Aisyah 1), Agoes A. Masroeri

Lebih terperinci

Rancang Bangun Sistem Kontrol Level dan Pressure Steam Generator pada Simulator Mixing Process di Workshop Instrumentasi

Rancang Bangun Sistem Kontrol Level dan Pressure Steam Generator pada Simulator Mixing Process di Workshop Instrumentasi JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) F-153 Rancang Bangun Sistem Kontrol Level dan Pressure Steam Generator pada Simulator Mixing Process di Workshop Instrumentasi

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM. Gambar 3. 1 Diagram Blok Sistem Kecepatan Motor DC

BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM. Gambar 3. 1 Diagram Blok Sistem Kecepatan Motor DC BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Bab ini menjelaskan tentang perancangan dan pembuatan sistem kontrol, baik secara software dan hardware yang akan digunakan untuk mendukung keseluruhan sistem yang

Lebih terperinci

LAMPIRAN A PEMODELAN DINAMIKA KAPAL

LAMPIRAN A PEMODELAN DINAMIKA KAPAL LAMPIRAN A PEMODELAN DINAMIKA KAPAL Dinamika kapal dimodelkan berdasar dari spesifikasi kapal. Kapal yang digunakan adalah kapal PKR KRI Diponegoro Kelas SIGMA. Berikut spesifikasi umum dari kapal PKR

Lebih terperinci

JURUSAN TEKNIK FISIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

JURUSAN TEKNIK FISIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Rancang Bangun Kontrol Logika Fuzzy-PID Pada Plant Pengendalian ph (Studi Kasus : Asam Lemah dan Basa Kuat) Oleh : Fista Rachma Danianta 24 08 100 068 Dosen Pembimbing Hendra Cordova ST, MT. JURUSAN TEKNIK

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas dalam pembuatan tugas akhir ini. Secara garis besar teori penjelasan akan dimulai dari definisi logika fuzzy,

Lebih terperinci

Simulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos

Simulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos Simulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos 1. TUJUAN PERCOBAAN Praktikan dapat menguasai pemodelan sistem, analisa sistem dan desain kontrol sistem dengan software simulasi Scilab dan Scicos.

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM AUTOPILOT UNTUK KONTROL KEMUDI MODEL KAPAL MENGUNAKAN PROGRAMABLE AUTOMATIC CONTROLLER NI CompactRIO

PERANCANGAN SISTEM AUTOPILOT UNTUK KONTROL KEMUDI MODEL KAPAL MENGUNAKAN PROGRAMABLE AUTOMATIC CONTROLLER NI CompactRIO Perancangan Sistem Autopilot Untuk Kontrol Kemudi Model Kapal Mengunakan Programable Automatic Controller Ni Compactrio ( Yuniati dan Chandra Permana ) PERANCANGAN SISTEM AUTOPILOT UNTUK KONTROL KEMUDI

Lebih terperinci

Tabel 1. Parameter yang digunakan pada proses Heat Exchanger [1]

Tabel 1. Parameter yang digunakan pada proses Heat Exchanger [1] 1 feedback, terutama dalam kecepatan tanggapan menuju keadaan stabilnya. Hal ini disebabkan pengendalian dengan feedforward membutuhkan beban komputasi yang relatif lebih kecil dibanding pengendalian dengan

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK MENGENDALIKAN PH DAN LEVEL AIR KOLAM RENANG

IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK MENGENDALIKAN PH DAN LEVEL AIR KOLAM RENANG IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK MENGENDALIKAN PH DAN LEVEL AIR KOLAM RENANG Nazrul Effendy, M. Heikal Hasan dan Febry Wikatmono Jurusan Teknik Fisika, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jln. Grafika

Lebih terperinci

DESAIN SISTEM KENDALI TEMPERATUR UAP SUPERHEATER DENGAN METODE FUZZY SLIDING MODE CONTROL

DESAIN SISTEM KENDALI TEMPERATUR UAP SUPERHEATER DENGAN METODE FUZZY SLIDING MODE CONTROL J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 13, No. 1, Mei 2016, 37-48 DESAIN SISTEM KENDALI TEMPERATUR UAP SUPERHEATER DENGAN METODE FUZZY SLIDING MODE CONTROL Mardlijah 1, Mardiana Septiani 2,Titik Mudjiati

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Logika Fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun1965. Teori ini banyak diterapkan di berbagai bidang, antara lain representasipikiran manusia

Lebih terperinci

Rancang Bangun Prototipe Sistem Kontrol Penjejak Lintasan Pada Kapal Tanpa Awak Menggunakan Fuzzy Logic

Rancang Bangun Prototipe Sistem Kontrol Penjejak Lintasan Pada Kapal Tanpa Awak Menggunakan Fuzzy Logic 1 Rancang Bangun Prototipe Sistem Kontrol Penjejak Lintasan Pada Kapal Tanpa Awak Menggunakan Fuzzy Logic Mohamad Ridwan, Suwito (1), Tasripan (2), Aulia Siti Aisjah (3) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam mendisain sebuah sistem kontrol untuk sebuah plant yang parameterparameternya tidak berubah, metode pendekatan standar dengan sebuah pengontrol yang parameter-parameternya

Lebih terperinci

STUDY SIMULASI AUTOPILOT KAPAL DENGAN LAB VIEW

STUDY SIMULASI AUTOPILOT KAPAL DENGAN LAB VIEW + PRO S ID IN G 20 1 1 HASIL PENELITIAN FAKULTAS TEKNIK STUDY SIMULASI AUTOPILOT KAPAL DENGAN LAB VIEW Jurusan Perkapalan Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin Jl. Perintis Kemerdekaan Km. 10 Tamalanrea

Lebih terperinci

SISTEM KENDALI POSISI MOTOR DC Oleh: Ahmad Riyad Firdaus Politeknik Batam

SISTEM KENDALI POSISI MOTOR DC Oleh: Ahmad Riyad Firdaus Politeknik Batam SISTEM KENDALI POSISI MOTOR DC Oleh: Ahmad Riyad Firdaus Politeknik Batam I. Tujuan 1. Mampu melakukan analisis kinerja sistem pengaturan posisi motor arus searah.. Mampu menerangkan pengaruh kecepatan

Lebih terperinci

BAB III DINAMIKA PROSES

BAB III DINAMIKA PROSES BAB III DINAMIKA PROSES Tujuan Pembelajaran Umum: Setelah membaca bab ini diharapkan mahasiswa dapat memahami Dinamika Proses dalam Sistem Kendali. Tujuan Pembelajaran Khusus: Setelah mengikuti kuiah ini

Lebih terperinci

Penerapan Logika Fuzzy Pada Sistem Parkir Truk

Penerapan Logika Fuzzy Pada Sistem Parkir Truk Penerapan Logika Fuzzy Pada Sistem Parkir Truk Kuswara Setiawan Program Studi Sistem Informasi Universitas Pelita Harapan Surabaya, Indonesia Abstrak Suatu sistem dinamis dalam kehidupan sehari-hari seringkali

Lebih terperinci

Kata kunci : Kontrol Logika Fuzzy, Kapal, Sistem Pengendalian, dan halangan kapal.

Kata kunci : Kontrol Logika Fuzzy, Kapal, Sistem Pengendalian, dan halangan kapal. PENGEMBANGAN SISTEM MCST -MONITORING AND CONTROL IN SEA TRANSPORTATION PADA KONDISI KEPADATAN LALU LINTAS PELAYARAN DI ALUR BARAT TANJUNG PERAK (Ocky Noor Hillali, Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT., Dr. Ir.

Lebih terperinci

Desain Kendali pada Sistem Steam Drum Boiler dengan Memperhitungkan Control Valve

Desain Kendali pada Sistem Steam Drum Boiler dengan Memperhitungkan Control Valve Desain Kendali pada Sistem Steam Drum Boiler dengan Memperhitungkan Control Valve ROFIKA NUR AINI 1206 100 017 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH

Lebih terperinci

PENGENDALIAN PROSES EVAPORASI PADA PABRIK UREA MENGGUNAKAN KENDALI JARINGAN SARAF TIRUAN

PENGENDALIAN PROSES EVAPORASI PADA PABRIK UREA MENGGUNAKAN KENDALI JARINGAN SARAF TIRUAN PENGENDALIAN PROSES EVAPORASI PADA PABRIK UREA MENGGUNAKAN KENDALI JARINGAN SARAF TIRUAN Nazrul Effendy 1), Masrul Solichin 2), Teuku Lukman Nur Hakim 3), Faisal Budiman 4) Jurusan Teknik Fisika, Fakultas

Lebih terperinci

BAB II KONSEP PERANCANGAN SISTEM KONTROL. menyusun sebuah sistem untuk menghasilkan respon yang diinginkan terhadap

BAB II KONSEP PERANCANGAN SISTEM KONTROL. menyusun sebuah sistem untuk menghasilkan respon yang diinginkan terhadap BAB II KONSEP PERANCANGAN SISTEM KONTROL 2.1 Pengenalan Sistem Kontrol Definisi dari sistem kontrol adalah, jalinan berbagai komponen yang menyusun sebuah sistem untuk menghasilkan respon yang diinginkan

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3. 1. Spesifikasi Sistem Pada tugas akhir ini, penulis membuat sebuah prototype dari kendaraan skuter seimbang. Skuter seimbang tersebut memiliki spesifikasi sebagai

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI KECEPATAN KURSI RODA LISTRIK BERBASIS DISTURBANCE OBSERVER

RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI KECEPATAN KURSI RODA LISTRIK BERBASIS DISTURBANCE OBSERVER RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI KECEPATAN KURSI RODA LISTRIK BERBASIS DISTURBANCE OBSERVER Firdaus NRP 2208 204 009 PROGRAM MAGISTER BIDANG KEAHLIAN TEKNIK ELEKTRONIKA TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1. Letak CoM dan poros putar robot pada sumbu kartesian.

BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1. Letak CoM dan poros putar robot pada sumbu kartesian. BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa teori pendukung yang digunakan sebagai acuan dalam merealisasikan sistem yang dirancang. Teori-teori yang digunakan dalam realisasi skripsi ini antara

Lebih terperinci

Adaptive Fuzzy Untuk Menala Parameter PID pada Sistem Pengaturan Berjaringan. Nastiti Puspitosari L/O/G/O NETWORKED CONTROL SYSTEM (NCS)

Adaptive Fuzzy Untuk Menala Parameter PID pada Sistem Pengaturan Berjaringan. Nastiti Puspitosari L/O/G/O NETWORKED CONTROL SYSTEM (NCS) L/O/G/O NETWORKED CONTROL SYSTEM (NCS) Adaptive Fuzzy Untuk Menala Parameter PID pada Sistem Pengaturan Berjaringan Nastiti Puspitosari 2208100039 BIDANG STUDI TEKNIK SISTEM PENGATURAN - ITS TOPIK PEMBAHASAN

Lebih terperinci

Perancangan dan Implementasi Kontroler PID Optimal Untuk Tracking Lintasan Gerakan Lateral Pada UAV(Unmanned Aerial Vehicle)

Perancangan dan Implementasi Kontroler PID Optimal Untuk Tracking Lintasan Gerakan Lateral Pada UAV(Unmanned Aerial Vehicle) Perancangan dan Implementasi Kontroler PID Optimal Untuk Tracking Lintasan Gerakan Lateral Pada UAV(Unmanned Aerial Vehicle) Rahmat Fauzi 2209106077 Pembimbing : Surabaya, 26 Januari 2012 Ir. Rusdhianto

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KENDALI PADA MICROHIDRO DENGAN FUZZY LOGIC CONTROLLER

PERANCANGAN SISTEM KENDALI PADA MICROHIDRO DENGAN FUZZY LOGIC CONTROLLER PERANCANGAN SISTEM KENDALI PADA MICROHIDRO DENGAN FUZZY LOGIC CONTROLLER Nazrul Effendy 1), Ridwan Herdiawan ), Fikri Nur Muhammad 3) I Nym Kusuma Wardana 4) 1,,3,4) Jurusan Teknik Fisik Fakultas Teknik,

Lebih terperinci

Implementasi Sistem Navigasi Behavior Based Robotic dan Kontroler Fuzzy pada Manuver Robot Cerdas Pemadam Api

Implementasi Sistem Navigasi Behavior Based Robotic dan Kontroler Fuzzy pada Manuver Robot Cerdas Pemadam Api Implementasi Sistem Navigasi Behavior Based Robotic dan Kontroler Fuzzy pada Manuver Robot Cerdas Pemadam Api Rully Muhammad Iqbal NRP 2210105011 Dosen Pembimbing: Rudy Dikairono, ST., MT Dr. Tri Arief

Lebih terperinci

DESAIN KONTROL PID UNTUK MENGATUR KECEPATAN MOTOR DC PADA ELECTRICAL CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (ECVT)

DESAIN KONTROL PID UNTUK MENGATUR KECEPATAN MOTOR DC PADA ELECTRICAL CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (ECVT) DESAIN KONTROL PID UNTUK MENGATUR KECEPATAN MOTOR DC PADA ELECTRICAL CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (ECVT) Oleh : Raga Sapdhie Wiyanto Nrp 2108 100 526 Dosen Pembimbing : Dr. Ir. Bambang Sampurno,

Lebih terperinci

Lima metode defuzzifikasi ini dibandingkan dengan mengimplementasikan pada pengaturan kecepatan motor DC.

Lima metode defuzzifikasi ini dibandingkan dengan mengimplementasikan pada pengaturan kecepatan motor DC. Sutikno, Indra Waspada PERBANDINGAN METODE DEFUZZIFIKASI SISTEM KENDALI LOGIKA FUZZY MODEL MAMDANI PADA MOTOR DC Sutikno, Indra Waspada Program Studi Teknik Informatika Universitas Diponegoro tik@undip.ac.id,

Lebih terperinci

Perancangan dan Simulasi MRAC PID Control untuk Proses Pengendalian Temperatur pada Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)

Perancangan dan Simulasi MRAC PID Control untuk Proses Pengendalian Temperatur pada Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR) JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-128 Perancangan dan Simulasi MRAC PID Control untuk Proses Pengendalian Temperatur pada Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)

Lebih terperinci

Bab III TEORI DAN PENGONTOR BERBASIS LOGIKA FUZZI

Bab III TEORI DAN PENGONTOR BERBASIS LOGIKA FUZZI Bab III TEORI DAN PENGONTOR BERBASIS LOGIKA FUZZI III.1 Teori Logika fuzzi III.1.1 Logika fuzzi Secara Umum Logika fuzzi adalah teori yang memetakan ruangan input ke ruang output dengan menggunakan aturan-aturan

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (23) -6 Pengendalian Rasio Bahan Bakar dan Udara Pada Boiler Menggunakan Metode Kontrol Optimal Linier Quadratic Regulator (LQR) Virtu Adila, Rusdhianto Effendie AK, Eka

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KONTROL ph BERBASIS SINTESA REAKSI INVARIAN DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA STUDI KASUS TITRASI ASAM HCl DAN BASA NaOH

PERANCANGAN SISTEM KONTROL ph BERBASIS SINTESA REAKSI INVARIAN DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA STUDI KASUS TITRASI ASAM HCl DAN BASA NaOH PRESENTASI TUGAS AKHIR TF091381 PERANCANGAN SISTEM KONTROL ph BERBASIS SINTESA REAKSI INVARIAN DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA STUDI KASUS TITRASI ASAM HCl DAN BASA NaOH Penyusun Tugas Akhir : Syaifur

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1. PENDAHULUAN

BAB III METODOLOGI 3.1. PENDAHULUAN BAB III METODOLOGI 3.1. PENDAHULUAN Dalam melakukan studi Tugas Akhir diperlukan metodologi yang akan digunakan agar studi ini dapat berjalan sesuai dengan koridor yang telah direncanakan di awal. Dalam

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN PEMBAKARAN PADA DUCTBURNER WASTE HEAT BOILER (WHB) BERBASIS LOGIC SOLVER

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN PEMBAKARAN PADA DUCTBURNER WASTE HEAT BOILER (WHB) BERBASIS LOGIC SOLVER PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN PEMBAKARAN PADA DUCTBURNER WASTE HEAT BOILER (WHB) BERBASIS LOGIC SOLVER Oleh : AMRI AKBAR WICAKSONO (2406 100 002) Pembimbing: IBU RONNY DWI NORIYATI & BAPAK TOTOK SOEHARTANTO

Lebih terperinci

RESPON SISTEM DITINJAU DARI PARAMETER KONTROLER PID PADA KONTROL POSISI MOTOR DC

RESPON SISTEM DITINJAU DARI PARAMETER KONTROLER PID PADA KONTROL POSISI MOTOR DC RESPON SISTEM DITINJAU DARI PARAMETER KONTROLER PID PADA KONTROL POSISI MOTOR DC Dwiana Hendrawati Prodi Teknik Konversi Energi Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Semarang Jl. Prof. H. Sudarto, SH.,

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KENDALI SLIDING-PID UNTUK PENDULUM GANDA PADA KERETA BERGERAK

PERANCANGAN SISTEM KENDALI SLIDING-PID UNTUK PENDULUM GANDA PADA KERETA BERGERAK PERANCANGAN SISTEM KENDALI SLIDING-PID UNTUK PENDULUM GANDA PADA KERETA BERGERAK Oleh : AHMAD ADHIM 2107100703 Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl.-Ing., Ph.D. PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Kebanyakan

Lebih terperinci

DESAIN SISTEM KENDALI GERAK SURGE DAN ROLL PADA SISTEM AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE DENGAN METODE SLIDING MODE CONTROL (SMC)

DESAIN SISTEM KENDALI GERAK SURGE DAN ROLL PADA SISTEM AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE DENGAN METODE SLIDING MODE CONTROL (SMC) PROSEDING DESAIN SISTEM KENDALI GERAK SURGE DAN ROLL PADA SISTEM AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE DENGAN METODE SLIDING MODE CONTROL (SMC) Teguh Herlambang, Hendro Nurhadi Program Studi Sistem Informasi Universitas

Lebih terperinci

Bab III Perancangan Sistem

Bab III Perancangan Sistem Bab III Perancangan Sistem Dalam perancangan sistem kendali motor DC ini, terlebih dahulu dilakukan analisis bagian-bagian apa saja yang diperlukan baik hardware maupun software kemudian dirancang bagian-perbagian,

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KONTROL LAMPU LALU LINTAS OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA

PERANCANGAN SISTEM KONTROL LAMPU LALU LINTAS OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA Seminar Tugas Akhir PERANCANGAN SISTEM KONTROL LAMPU LALU LINTAS OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA Oleh : Andri Kuncoro NRP. 2406100042 Dosen Pembimbing : Ir. Moch. Ilyas Hs. NIP.194909191979031002

Lebih terperinci

Analisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic

Analisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic Analisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic Luh Kesuma Wardhani, Elin Haerani Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN SUSKA Riau

Lebih terperinci

DESAIN KONTROL INVERTED PENDULUM DENGAN METODE KONTROL ROBUST FUZZY

DESAIN KONTROL INVERTED PENDULUM DENGAN METODE KONTROL ROBUST FUZZY DESAIN KONTROL INVERTED PENDULUM DENGAN METODE KONTROL ROBUST FUZZY Reza Dwi Imami *), Aris Triwiyatno, and Sumardi Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang Jl. Prof. Sudharto, SH, Kampus

Lebih terperinci

Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas

Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas Zulfikar Sembiring Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Medan Area zoelsembiring@gmail.com Abstrak Logika Fuzzy telah banyak

Lebih terperinci

Proceeding Tugas Akhir-Januari

Proceeding Tugas Akhir-Januari Proceeding Tugas Akhir-Januari 214 1 Swing-up dan Stabilisasi pada Sistem Pendulum Kereta menggunakan Metode Fuzzy dan Linear Quadratic Regulator Renditia Rachman, Trihastuti Agustinah Jurusan Teknik Elektro,

Lebih terperinci

LEVEL DAN SISTEM PROTEKSI PADA PERTAMINA (PERSERO) RU IV CILACAP

LEVEL DAN SISTEM PROTEKSI PADA PERTAMINA (PERSERO) RU IV CILACAP PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN LEVEL DAN SISTEM PROTEKSI PADA KNOCK OUT DRUM 260V106 DI PT PERTAMINA (PERSERO) RU IV CILACAP Oleh : Fitri Noer Laili (2406100034) Pembimbing : Hendra Cordova, ST, MT PENDAHULUAN

Lebih terperinci

Pemodelan Gerak Belok Steady State dan Transient pada Kendaraan Empat Roda

Pemodelan Gerak Belok Steady State dan Transient pada Kendaraan Empat Roda E97 Pemodelan Gerak Belok Steady State dan Transient pada Kendaraan Empat Roda Yansen Prayitno dan Unggul Wasiwitono Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

Rancang Bangun Sistem Pengendalian Level pada Knock Out Gas Drum Menggunakan Pengendali PID di Plant LNG

Rancang Bangun Sistem Pengendalian Level pada Knock Out Gas Drum Menggunakan Pengendali PID di Plant LNG Rancang Bangun Sistem Pengendalian Level pada Knock Out Gas Drum Menggunakan Pengendali PID di Plant LNG Paisal Tajun Aripin 1, Erna Kusuma Wati 1, V. Vekky R. Repi 1, Hari Hadi Santoso 1,2 1 Program Studi

Lebih terperinci

Implementasi Metode Fuzzy Logic Controller Pada Kontrol Posisi Lengan Robot 1 DOF

Implementasi Metode Fuzzy Logic Controller Pada Kontrol Posisi Lengan Robot 1 DOF Implementasi Metode Fuzzy Logic Controller Pada Kontrol Posisi Lengan Robot 1 DOF ndik Yulianto 1), gus Salim 2), Erwin Sukma Bukardi 3) Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Internasional

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN Sistem Kontrol Robot. Gambar 3.1. Blok Diagram Sistem

BAB III PERANCANGAN Sistem Kontrol Robot. Gambar 3.1. Blok Diagram Sistem BAB III PERANCANGAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai perancangan sistem yang meliputi sistem kontrol logika fuzzy, perancangan perangkat keras robot, dan perancangan perangkat lunak dalam pengimplementasian

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN LEVEL DAN INTERLOCK STEAM DRUM DENGAN DUA ELEMEN KONTROL DI PT. INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK.

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN LEVEL DAN INTERLOCK STEAM DRUM DENGAN DUA ELEMEN KONTROL DI PT. INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK. PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN LEVEL DAN INTERLOCK STEAM DRUM DENGAN DUA ELEMEN KONTROL DI PT. INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK. Seminar Oleh : Wahid Abdurrahman 2409 105 006 Pembimbing : Hendra Cordova

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI MODEL REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS) UNTUK KESTABILAN PADA ROTARY INVERTED PENDULUM

IMPLEMENTASI MODEL REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS) UNTUK KESTABILAN PADA ROTARY INVERTED PENDULUM IMPLEMENTASI MODEL REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS) UNTUK KESTABILAN PADA ROTARY INVERTED PENDULUM Aretasiwi Anyakrawati, Pembimbing : Goegoes D.N, Pembimbing 2: Purwanto. Abstrak- Pendulum terbalik mempunyai

Lebih terperinci

Abdul Halim Dosen Pembimbing Dr. Trihastuti Agustinah, ST., MT

Abdul Halim Dosen Pembimbing Dr. Trihastuti Agustinah, ST., MT Abdul Halim 22 05 053 Dosen Pembimbing Dr. Trihastuti Agustinah, ST., T JURUSAN TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 203 PENDAHULUAN PERANCANGAN HASIL

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno dalam Memperkirakan Produksi Air Mineral dalam Kemasan Oleh Suwandi NRP 1209201724 Dosen Pembimbing 1. Prof. Dr M. Isa Irawan, MT 2. Dr Imam Mukhlash, MT Institut

Lebih terperinci

SISTEM PENGATURAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PROPOTIONAL IINTEGRAL DEREVATIVE (PID) KONTROLER

SISTEM PENGATURAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PROPOTIONAL IINTEGRAL DEREVATIVE (PID) KONTROLER SISTEM PENGATURAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PROPOTIONAL IINTEGRAL DEREVATIVE (PID) KONTROLER Nursalim Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto-Penfui Kupang,

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: ( Print) B-58

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: ( Print) B-58 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (214) ISSN: 2337-3539 (231-9271 Print) B-58 Swing-up dan Stabilisasi pada Sistem Pendulum Kereta menggunakan Metode Fuzzy dan Linear Quadratic Regulator Renditia Rachman,

Lebih terperinci

Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR

Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR 2105100166 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Control system : keluaran (output) dari sistem sesuai dengan referensi yang diinginkan Non linear

Lebih terperinci

Kontrol Kecepatan Motor Induksi Menggunakan Metode PID-Fuzzy

Kontrol Kecepatan Motor Induksi Menggunakan Metode PID-Fuzzy Kontrol Kecepatan Motor Induksi Menggunakan Metode PID-Fuzzy Tianur -1 #1, Dedid Cahya Happiyanto -2 #2, Agus Indra Gunawan -3 #3, Rusminto Tjatur Widodo -4 #4 # Jurusan Teknik Elektronika, Politeknik

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. Lembar Persetujun Lembar Pernyataan Orsinilitas Abstrak Abstract Kata Pengantar Daftar Isi

DAFTAR ISI. Lembar Persetujun Lembar Pernyataan Orsinilitas Abstrak Abstract Kata Pengantar Daftar Isi DAFTAR ISI Lembar Persetujun ii Lembar Pernyataan Orsinilitas iii Abstrak iv Abstract v Kata Pengantar vi Daftar Isi vii Daftar Gambar ix Daftar Tabel xii Daftar Simbol xiii Bab I PENDAHULUAN 1 1.1 Latar

Lebih terperinci

BAB III METODA PENELITIAN

BAB III METODA PENELITIAN BAB III METODA PENELITIAN 3.1 TahapanPenelitian berikut ini: Secara umum tahapan penelitian digambarkan seperti pada Gambar 3.1 diagram alir Gambar 3.1 Diagram alir penelitian Agar dapat mencapai tujuan

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI KONTROLER FUZZY PREDIKTIF UNTUK TRACKING KETINGGIAN AKTUAL PADA UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE)

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI KONTROLER FUZZY PREDIKTIF UNTUK TRACKING KETINGGIAN AKTUAL PADA UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE) PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI KONTROLER FUZZY PREDIKTIF UNTUK TRACKING KETINGGIAN AKTUAL PADA UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE) THORIKUL HUDA 2209106030 Dosen Pembimbing Ir. Rusdhianto Effendie A.K, M.T. 1

Lebih terperinci

Perancangan dan Implementasi Embedded Fuzzy Logic Controller Untuk Pengaturan Kestabilan Gerak Robot Segway Mini. Helmi Wiratran

Perancangan dan Implementasi Embedded Fuzzy Logic Controller Untuk Pengaturan Kestabilan Gerak Robot Segway Mini. Helmi Wiratran Perancangan dan Implementasi Embedded Fuzzy Logic Controller Untuk Pengaturan Kestabilan Gerak Robot Segway Mini 1 Helmi Wiratran 2209105020 2 Latarbelakang (1) Segway PT: Transportasi alternatif dengan

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. Halaman Judul... i. Lembar Pengesahan Pembimbing... ii. Lembar Pernyataan Keaslian...iii. Lembar Pengesahan Pengujian...

DAFTAR ISI. Halaman Judul... i. Lembar Pengesahan Pembimbing... ii. Lembar Pernyataan Keaslian...iii. Lembar Pengesahan Pengujian... xi DAFTAR ISI Halaman Judul... i Lembar Pengesahan Pembimbing... ii Lembar Pernyataan Keaslian...iii Lembar Pengesahan Pengujian... iv Halaman Persembahan... v Halaman Motto... vi Kata Pengantar... vii

Lebih terperinci

MODUL 8 APLIKASI NEURAL NETWORK DAN FUZZY LOGIC PADA PERKIRAAN CUACA

MODUL 8 APLIKASI NEURAL NETWORK DAN FUZZY LOGIC PADA PERKIRAAN CUACA MODUL 8 APLIKASI NEURAL NETWORK DAN FUZZY LOGIC PADA PERKIRAAN CUACA Muhammad Ilham 10211078 Program Studi Fisika, Institut Teknologi Bandung, Indonesia Email: muhammad_ilham@students.itb.ac.id Asisten:

Lebih terperinci

Simulasi Pengaturan Lalu Lintas Menggunakan Logika Fuzzy

Simulasi Pengaturan Lalu Lintas Menggunakan Logika Fuzzy Simulasi Pengaturan Lalu Lintas Menggunakan Logika Fuzzy Raka Yusuf 1, Andi Andriansyah 2, Febi Pratiwi 3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana 1,3 Jurusan Teknik

Lebih terperinci

1.1. Definisi dan Pengertian

1.1. Definisi dan Pengertian BAB I PENDAHULUAN Sistem kendali telah memegang peranan yang sangat penting dalam perkembangan ilmu dan teknologi. Peranan sistem kendali meliputi semua bidang kehidupan. Dalam peralatan, misalnya proses

Lebih terperinci

Kendali Perancangan Kontroler PID dengan Metode Root Locus Mencari PD Kontroler Mencari PI dan PID kontroler...

Kendali Perancangan Kontroler PID dengan Metode Root Locus Mencari PD Kontroler Mencari PI dan PID kontroler... DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PEMBIMBING... i LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI... ii HALAMAN PERSEMBAHAN... iii HALAMAN MOTTO... iv KATA PENGANTAR... v ABSTRAK... vii DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL...

Lebih terperinci

JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi

JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2 Fuzzifikasi S1 PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MALANG 2016 PRAKTIKUM SISTEM CERDAS - REASONING JOBSHEET 2 - FUZZIFIKASI

Lebih terperinci

pengendali Konvensional Time invariant P Proportional Kp

pengendali Konvensional Time invariant P Proportional Kp Strategi Dalam Teknik Pengendalian Otomatis Dalam merancang sistem pengendalian ada berbagai macam strategi. Strategi tersebut dikatakan sebagai strategi konvensional, strategi modern dan strategi berbasis

Lebih terperinci