BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang"

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Angka tingkat kematian bayi paling tinggi dilaporkan terjadi di sejumlah negara berkembang. Hal ini disebabkan oleh sebagian besar penduduk negara berkembang yang tidak cukup memiliki akses ke dokter dan tidak mampu membayar penggunaan peralatan perawatan kelahiran bayi prematur. Tingkat angka kematian bayi di Indonesia masih relatif tinggi. Sehubungan dengan itu, dapat dilihat dari hasil survei Badan Pusat Statistika (BPS) dari tahun 1971, 1980, 1990, 1994, 1997, 2000, 2002, 2007, Meskipun dari tahun 1971 sampai dengan 2010 ada penurunan angka kematian untuk rata-rata data sensus seluruh Indonesia, angka kematian bayi tersebut masih relatif tinggi. Seperti pada daerah Gorontalo pada tahun 2010 angka kematian bayi masih 56,33 [1]. Tingkat kelahiran bayi berat badan lahir rendah di Yogyakarta masih tinggi [2]. Di Indonesia, angka kematian bayi termasuk masih tinggi dibandingkan dengan negara ASEAN yang lain. Angka kematian bayi di Indonesia 4,6 kali lebih tinggi dari Malaysia, 1,3 kali lebih tinggi dari Philipina, dan 1,8 kali lebih tinggi dari Thailand [2]. Di Amerika Serikat lebih dari bayi lahir prematur pada tahun 2003 [3]. Kematian bayi adalah kematian yang terjadi antara saat setelah bayi lahir sampai dengan bayi belum berusia tepat satu tahun. Banyak faktor yang dikaitkan dengan kematian bayi. Dari sisi penyebabnya, kematian bayi ada dua macam, yaitu: endogen dan eksogen. Kematian bayi endogen atau disebut juga dengan kematian neonatal adalah kematian bayi yang terjadi pada bulan pertama setelah dilahirkan dan umumnya disebabkan oleh faktor-faktor yang dibawa oleh anak sejak lahir, yang diperoleh dari orang tuanya pada saat konsepsi atau didapat selama kehamilan. Kematian bayi eksogen atau kematian post-neonatal, adalah kematian bayi yang terjadi setelah usia satu bulan sampai dengan menjelang usia satu tahun yang disebabkan oleh faktor-faktor yang bertalian dengan pengaruh lingkungan luar. Adapun penyebab kematian bayi antara lain: 39,8% disebabkan 1

2 karena komplikasi akibat pengaturan suhu bayi, 23,4% karena komplikasi pada saat kehamilan dan saat ibu melahirkan, dan 23,1% akibat gangguan pernafasan dan cardiovascular. Di pedesaan, umur neonatus saat meninggal paling banyak adalah neonatus umur kurang dari 24 jam (78,0%) [2]. Selain itu, hipotermia dan hipertermia merupakan salah satu gangguan kesehatan dan penyebab kematian bayi baru lahir yang diakibatkan oleh ketidakseimbangan termal tubuh bayi. Hal ini terjadi karena mekanisme produksi panas dan kehilangan panas (termoregulasi) pada bayi tidak seimbang akibat lingkungan sekitar bayi baru lahir yang kurang optimal. Hipotermia ataupun hipertermia yang diderita oleh bayi beresiko menyebabkan terjadinya ketidakseimbangan metabolisme tubuh, gangguan pertumbuhan dan IQ, trauma dingin, bahkan kematian [4]. Kondisi bayi baru lahir belum stabil. Ketidakstabilan kondisi tersebut juga dialami bayi prematur baru lahir, yaitu tingkat pertukaran panas antara permukaan kulitnya dengan kondisi lingkungan sekitar sangat tinggi, bahkan tingkat pengeluaran panas yang terjadi dapat melebihi total produksi panas metabolisme bayi itu sendiri [5]. Bayi prematur adalah bayi yang lahir dalam kondisi yang tidak normal, disebabkan karena umur kandungan yang belum cukup atau berat badan saat lahir di bawah rata-rata bayi normal. Jika hal ini dibiarkan akan berakibat bayi meninggal [6][7][8]. Salah satu tempat untuk meletakkan bayi adalah inkubator bayi. Inkubator bayi adalah sebuah wadah tertutup yang kehangatan lingkungannya dapat diatur dengan cara memanaskan udara dengan suhu tertentu, yang berfungsi untuk menghangatkan bayi [7][9]. Inkubator bayi membutuhkan kelembapan yang stabil agar kondisi dalam inkubator tetap terjaga sesuai dengan set point [10]. Menurut data statisitik, pengukuran dan kalibrasi yang dilakukan oleh BPFK Surabaya tahun , terjadi kecenderungan masalah pada kelembapan dan Over Heat di matras [7][11]. Dengan pemanfaatan inkubator bayi sudah mengurangi hingga 22% permasalahan penurunan suhu bayi baru lahir [11]. Pengendalian kelembapan sangat penting untuk dilakukan karena jika kelembapan udara berada di atas ataupun di bawah keadaan normal akan berpengaruh pada kesehatan. Pada umumnya orang akan merasa nyaman ketika 2

3 berada dalam ruangan dengan kelembapan 30% RH sampai 60% RH. Jika di bawah 30% RH akan mengalami kekeringan pada hidung dan tenggorokan, dan jika di atas 60% RH akan mengalami rasa tidak nyaman dan lengket [12]. Perubahan kelembapan relatif yang begitu tinggi akan membuat infeksi pernafasan bahkan alergi karena inilah kelembapan relatif perlu untuk dijaga dan dikendalikan. Menurut data statisitik pengukuran dan kalibrasi yang dilakukan untuk wilayah Jawa-Kalimantan, Bali dan Lombok oleh BPFK Surabaya terjadi kecenderungan masalah pada kelembapan, dengan setting suhu dari 32 sampai dengan 36 C, kelembapannnya kurang dari 70% RH. Pada inkubator bayi sistem kelembapannya hanya mengandalkan penguapan air pada humidity reservoir [7]. Kelembapan relatif yang diizinkan dalam inkubator bayi adalah 50 sampai dengan 60% RH [4][13]. Selain kelembapan, suhu juga berpengaruh pada keadaan tubuh bayi baru lahir. Tingkat kehangatan yang didapat bayi antara masih berada di dalam kandungan dengan saat di luar kandungan sangat berbeda jauh. Karena, tingkat adaptasi tubuh bayi dengan lingkungan di luar kandungan masih sangat kurang, maka perlu dilakukan perawatan yang intensif untuk membantu bayi supaya dapat melakukan adaptasi dengan baik. Adapun bayi baru lahir membutuhkan kondisi lingkungan dengan suhu di antara 32 C sampai dengan 36 C [7][4]. Sistem yang digunakan dalam membantu bayi baru lahir dengan menjaga kondisi suhu dan kelembapan relatifnya dari lingkungan di luar kandungan maka dibuat suatu tempat yang lebih kecil sesuai dengan ukuran bayi baru lahir. Tempat itu harus mengkondisikan nilai suhu dan kelembapan relatif sesuai dengan kebutuhan bayi yang ada di dalam tempat atau ruang tersebut. Inkubator bayi adalah tempat yang dapat digunakan untuk mengaplikasikan kebutuhan tersebut. Selain itu, inkubator bayi juga merupakan salah satu alat yang dapat membantu bayi baru lahir untuk beradaptasi dengan lingkungan di luar kandungan. Inkubator bayi ini dirancang untuk dapat menjaga suhu dan kelembapan relatif yang diinginkan. Selain itu, sirkulasi udara di dalam inkubator juga dijaga. 3

4 Untuk penentuan suhu dan kelembapan sesuai dengan kebutuhan bayi di dalam plant inkubator dibutuhkan suatu logika pengendalian yang mempunyai logika tidak tegas. Logika tidak tegas dibutuhkan dalam penentuan tingkat suhu dan kelembapan suhu itu dingin atau panas, begitupun dengan kelembapan termasuk lembap atau kering. Penentuan jarak nilai tingkat keadaan tidak dapat ditentukan dengan nilai 1 atau 0, tapi dapat ditentukan nilai dengan jarak 0 sampai 1. Logika fuzzy dikembangkan untuk menangani permasalahan yang tidak dapat ditangani oleh logika tradisional (logika crisp), dengan logika tradisional hanya dikenal 0 dan 1 atau ya dan tidak. Logika fuzzy mengakomodasi nilai yang berada antara ya dan tidak [14]. Oleh karena kebutuhan bayi yang menggunakan plant inkubator tersebut berbeda-beda. Ukuran suhu yang hangat antara pengguna plant sangat berbeda. Penelitian ini memanfaatkan metode pengendalian logika fuzzy. Sehubungan dengan metode logika fuzzy yang digunakan adalah logika yang memungkinkan untuk memperhitungkan nilai kompleks yang dinamis dari peubah suhu dan kelembapan secara langsung. Selain itu, sistem kendali logika fuzzy tidak memiliki ketergantungan pada peubahpeubah dari proses kendali [15]. Logika fuzzy dikembangkan untuk menangani permasalahan-permasalahan yang himpunan penyelesaiannya tidak tepat (kabur). Dalam banyak permasalahan, logika fuzzy dipilih karena toleransinya terhadap ketidaktepatan data dan lebih alami. Setiap permasalahan yang dapat diselesaikan dengan fuzzy, penentuan tipe dan parameter himpunan fuzzy dilakukan secara subjektif. Akibatnya, setiap orang akan berkesimpulan yang berbeda untuk masalah yang sama karena himpunan fuzzy berbeda. Untuk mengatasi permasalahan itu digunakan algoritme evolusi diferensial, algoritme ini paling cocok digunakan untuk optimasi. Algoritme evolusi diferensial digunakan untuk mengoptimasi parameter-parameter dan tipe kurva himpunan fuzzy. DE menyempurnakan kekurangan dari algoritme evolusi lainnya dengan strategi optimasi sederhana untuk proses optimasi yang cepat ( waktu perhitungan cepat dengan iterasi sedikit untuk menemukan optimal global solution ). Metode ini merupakan evolusi dari Genetic Algorithm (GA) dengan mengganti operator logika dengan operator matematis. Penggantian operator ini 4

5 membuat metode DE menjadi jauh lebih sederhana dan lebih mudah dalam pemakaiannya. DE juga mengalami kelebihan yaitu adanya evolusi yang dialami oleh setiap individu dalam populasi dimana diferensiasi dan crossover terjadi secara berurutan pada setiap individu yang terpilih secara acak dari populasi setiap waktu. Oleh karena itu DEA lebih baik digunakan dalam penyelesaian permasalahan kompleks dibandingkan algoritme evolusioner lainnya. DEA juga lebih efisien mengeksplorasi ruang keputusan dari GA ketika mengoptimasikan [16][17]. Kinerja sistem kendali fuzzy sangat bergantung pada keahlian dan pengalaman seseorang secara empirik dalam menentukan aturan-aturan dan fungsi keanggotaannya. Algoritme evolusi diferensial dapat digunakan untuk melakukan tunning terhadap parameter sistem kendali fuzzy sehingga dapat diperoleh sistem kendali fuzzy yang optimal. 1.2 Perumusan Masalah Bayi yang baru lahir belum seutuhnya dapat beradaptasi dengan lingkungan di luar kandungan, sehingga membutuhkan alat untuk membantu menjaga kondisi tubuh bayi supaya dapat beradaptasi dengan lingkungan di luar kandungan. Karena kebutuhan kondisi bayi yang berbeda membutuhkan suatu sistem pengendalian yang berbeda pula. 1.3 Keaslian Penelitian Ghada menggunakan metode Back Propagation ANN (Artificial Neural Network) untuk mengendalikan suhu, kelembapan, dan oksigen di inkubator bayi. Inkubator dirancang untuk menyediakan lingkungan yang optimal bagi bayi yang baru lahir dengan masalah pertumbuhan (bayi prematur) atau dengan bayi yang sakit. Inkubator dibuat untuk memiliki kemampuan mengendalikan suhu, kelembapan, dan oksigen agar tetap dalam tingkat yang dapat diterima yaitu ( C) untuk keadaan suhu, (70--75% RH) untuk keadaan kelembapan relatif, dan (20-60%) untuk konsentrasi oksigen. ANN digunakan sebagai alat pemodelan data yang mampu mewakili hubungan linier dan non-linier. Inkubator dilengkapi dengan motor dan kipas yang mengisap udara, kemudian udara mengalir ke 5

6 pemanas serta diikuti dengan evaporator air untuk mendapatkan kelembapan yang dibutuhkan. Masukan yang diberikan pada sistem ANN adalah suhu, kelembapan dan oksigen. ANN digunakan untuk menjaga akurasi sesuai nilai yang diinginkan, meskipun kondisi suhu, kelembapan, dan oksigen berbeda. Selain itu, ANN digunakan untuk mengendalikan katup pada oksigen, pemanas, dan peningkatan penurunan kecepatan udara pada tangki air. Dengan menggunakan metode ANN didapatkan hasil pengendalian sebagai berikut: pengendalian suhu terjadi kesalahan error antara 0,016 sampai 0,046%, pada pengendalian kelembapan antara 0,1 sampai 0,12% dan pada pengendalian konsentrasi oksigen antara 0,12 sampai 1,3%. Rata-rata kinerja kendali suhu sekitar 99,98%, kendali kelembapan sekitar 99,987% dan konsentrasi oksigen adalah 99,988% [18]. Salahuddin mengendalikan suhu dan kelembapan relatif pada inkubator bayi menggunakan sistem via sms. Sistem menstabilkan suhu dan kelembapan relatif ketika nilai tidak sesuai dengan yang ditentukan. Suhu bayi prematur dijaga sesuai saat masih di dalam rahim, yaitu keadaan suhu sekitar C, serta % RH untuk keadaan kelembapan relatif yang harus dijaga. Sistem yang dirancang yaitu sistem yang dapat mengirim peringatan sms dari inkubator ke ponsel ketika suhu dalam inkubator di bawah atau di atas 35 C, dan kelembapan relatif di bawah 50% dan di atas 75%. Dengan menggunakan metode ini waktu yang dibutuhkan pada sistem ini dalam pengiriman pesan peringatan ke nomor tujuan adalah detik [19]. Garima mengendalikan inkubator bayi menggunakan kendali logika fuzzy. Parameter yang digunakan sebagai masukan kendali fuzzy adalah suhu kulit bayi dan suhu udara ruang inkubator bayi. Keluaran dari kendali fuzzy digunakan untuk mengendalikan pemanasan inkubator bayi. Inkubator digunakan untuk menjaga bayi yang ada didalamnya berada pada kondisi yang nyaman, dan terhindar dari kondisi stress termal. Dengan penggunaan kendali logika fuzzy untuk menjaga kondisi suhu pada inkubator bayi, kendali fuzzy dapat mengurangi fluktuasi suhu dan memberikan tanggapan sistem yang relatif mulus. Penyimpangan yang terjadi antara nilai suhu dan nilai rata-rata suhu (standar deviasi fluktuasi) sedikit yaitu kurang dari 10 C, semakin tinggi standar deviasi maka nilai fluktuasi yang terjadi 6

7 pada sistem juga semakin tinggi [3]. Zermani mengendalikan suhu pada inkubator berbasis dengan arduino. Sistem dirancang untuk memudahkan proses identifikasi dan pengendalian suhu pada inkubator bayi prematur. Sistem pengendalian yang digunakan adalah GPC (Generalized Predictive Control). GPC digunakan untuk mengendalikan suhu yang diinginkan. Dengan GPC sistem kendali menunjukkan bahwa kendali mampu menjaga suhu internal mendekati dengan nilai yang diinginkan. Terjadi penyimpangan nilai yang kecil di sekitar nilai steady state yang kecil [20]. Djaaffar mengendalikan inkubator bayi dilakukan dengan meminimalkan pengeluaran panas bayi baru lahir agar kondisi bayi tetap pada keadaan stabil. Faktor yang digunakan untuk menjaga kondisi tubuh bayi baru lahir pada penelitian ini adalah pemeliharaan air dan keseimbangan panas. Pengendalian kelembapan dilakukan menggunakan sistem humidifikasi aktif. Algoritme yang digunakan didasarkan pada kombinasi teori kontrol optimal dan pendekatan pemrograman yang dinamis. Dengan menggunakan sistem humidifikasi aktif didapatkan pengontrolan dinamis yang cocok untuk regulasi kelembapan pada inkubator tertutup. Dengan metode ini dapat meningkatkan kelembapan relatif (RH) sampai 90% RH pada suhu 33 C dengan fluktuasi yang kecil [5]. Santi menggunakan pengendali logika fuzzy untuk mengendalikan kelembapan udara pada inkubator bayi. Penelitian ini menggunakan sistem penguapan. Laju aliran udara menjadi parameter yang digunakan pada penelitian ini. Setting Point yang digunakan pada penelitian ini dapat berubah. Untuk suhu 30 C kelembapan relatifnya adalah 80% RH. Ada 25 kemungkinan keadaan yang digunakan sebagai rule untuk mengendalikan output. Penelitian ini menggunakan dua percobaan, yaitu setting point dari 60% RH sampai dengan 80% RH dan dari 80% RH sampai dengan 60% RH. Untuk mengendalikan kelembapan relatif menggunakan pengendalian logika fuzzy didapatkan tanggapan time untuk steady state kurang dari 3 menit dan memiliki kesalahan kurang lebih 3% [12]. Adhi menggunakan sistem kendali PID untuk mengendalikan suhu pada inkubator bayi agar selalu pada kondisi yang diinginkan. Plant yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 2 space (atas dan bawah), dimana bagian atas box 7

8 digunakan untuk meletakkan sensor kulit, sensor suhu serta display. Adapun bagian bawah digunakan untuk meletakkan elektronik board, heater, dan fan. Sensor suhu yang digunakan pada penelitian ini adalah SHT 11, sedangkan sensor skin yang digunakan adalah NTC. Kendali yang digunakan untuk mengendalikan suhu pada plant ini adalah kendali PID (Proporsional, Integrator and Derivative). Parameter yang digunkan untuk menghasilkan hasil yang optimal adalah, nilai Kp = 13,827, Ki = 0,576 dan Kd = 82,962. Dengan parameter yang sudah ditentukan, hasil yang didapat dari penelitian ini adalah untuk mencapai keadaan suhu 32 C dibutuhkan waktu untuk memanaskan selama 4 menit 44 detik [21]. Elyes memanfaatkan pengendalian decoupling untuk mengendalikan error dan time varian. Model yang digunakan adalah dengan model dengan sistem TITO (Two Input and Two Output). Penelitian ini mengendalikan suhu dan kelembapan pada inkubator bayi dengan memanfaatkan humidifikasi aktif. Hal yang diinginkan dalam penelitian ini adalah mengurangi error dan memperbaiki sistem performa kendali menjadi lebih baik [22]. Satyanarayana memanfaatkan energi solar untuk menghasilkan pemanas dalam lingkungan inkubator. Penelitian ini berfokus dalam mengendalikan suhu lingkungan inkubator, menjaga agar suhunya dalam keadaan hangat sehingga membantu untuk mengurangi tingkat kematian pada bayi. Pada wilayah tropis solar termal ini mampu untuk menghasilkan kondisi yang hangat untuk bayi prematur. Pada ruang inkubator bayi, pengendalian suhu dilakukan dengan digital dengan perubahan suhunya kurang lebih 0,2 C, dengan plant yang dikendalikan adalah heat exchanger circulating pump dan blower. Perawatan suhu di penelitian ini antara 30 C sampai dengan 45 C dengan tingkat presisi kurang lebih 0,2 C [23]. Medeiros membahas tentang prosedur baru berbasis jaringan saraf inferensial untuk mengevaluasi dan mengkalibrasi inkubator neonatal. Bayi yang baru lahir dengan komplikasi kesehatan dan kelahiran prematur mengalami kesulitan besar dalam mengatur suhu tubuh mereka karena berbagai alasan, seperti tingkat metabolisme yang tinggi disebabkan oleh kondisi penyakit, berat badan lahir rendah, dan tingkat tinggi permukaan dengan volume tubuh, yang 8

9 menyebabkan jumlah energi yang tinggi per kilogram yang akan hilang bila dibandingkan dengan orang dewasa. Sebuah inkubator neonatal harus dilihat sebagai lingkungan termoneutral yang menyediakan kondisi yang menguntungkan yang menjamin pengeluaran energi minimum yang baru lahir sementara suhu tubuh berada dalam kisaran yang aman [24]. Pierre mengendalikan suhu dan kelembapan dengan kendali fuzzy. Yang menjadi masukan pada kendali fuzzy adalah suhu dan kelembapan. Dengan menggunakan kendali fuzzy terjadi akurasi data yang baik dalam menjaga kondisi sesuai dengan niali SP (Setting Point). Toleransi suhu setelah pengendalian dilakukan sebesar 0,1 dan untuk kelembapan sebesar 0,5. Kendali fuzzy yang digunakan adalah mamdani, dengan proses defuzyfikasi menggunakan metode centroid. Sistem ini terjadi kelemahan jika fungsi keanggotaan kurang dari 4 akan terjadi ketidakstabilan, sedangkan untuk satu set aturan antara 8 dan 10 tidak terjadi modifikasi besar dalam akurasi [25]. Wihantoro menggunakan pemanas pipa tembaga lekuk datar yang biasa digunakan sebagai radiator lemari dingin. Dimana elemen ini diisi air panas dan digunakan sebagai pemasok energi panas bayi ruang inkubator bayi dengan ukuran (40x58x40) cm3. Suhu stabil yang dicapai adalah 34.2 C. Sensor yang digunakan adalah 2 sensor LM35 sebagai sensor suhu kering dan suhu basah, serta menjadi masukan besaran suhu dan kelembapan udara. Pengolahan pemanas adalah pemasokan energi panas yang dilakukan dengan mengalirkan air panas yang tersedia di tandon melalui salah satu ujung elemen. Ujung pipa elemen satunya difungsikan sebagai kran untuk menahan air panas di dalam elemen serta membuang air didalamnya bila telah tidak digunakan. Volume air panas yang dapat ditampung elemen ini setara 1/5 volume kemasan gelas plastik air mineral 39.6 cm3. Suhu kering difungsikan sebagai nilai suhu ruang inkubator. Penentuan nilai kelembapan udara adalah rasio selisih suhu kering dan suhu basah terhadap suhu keringnya. Suhu stabil yang dicapai adalah 34.2 C. Untuk mencapai kondisi itu membutuhkan waktu 20 menit setelah air panas mengisi penuh volume elemen planar spiral. Bila penunjukan suhu stabil ruang inkubator menurun, air panas pada elemen dapat dibuang dan diganti yang baru [26]. 9

10 Catur, mengoptimalkan kelembapan udara dalam inkubator bayi berdasarkan besaran suhu dan kelembapan yang terukur. Parameter yang digunakan yaitu: suhu, kelembapan, air flow dan noise. Untuk mendapatkan kriteria keselamatan dan keamanan dalam penggunaannya harus memenuhi persyaratan yaitu: tingkat kelayakan kebocoran suhu luar kurang lebih 1 C, tingkat kelembapan antara lebih besar sama dengan 70% RH, laju aliran udara kurang dari 0,35 ms%, dan tingkat kebisingan di dalam inkubator kurang dari 60 dba. Dengan setting suhu yang digunakan dari 32 C sampai 36 C, dengan kelembapannya kurang dari 70% RH. Dari hasil perancangan, sistem berhasil mengkondisikan kelembapan dari nilai setting yang diinginkan, sekaligus membaca suhu pada saat pengkondisian kelembapan dilakukan. Nilai koreksi yang didapatkan saat pengkondisian kelembapan kurang lebih 1.79 % RH dengan responsibility 5 detik/1% RH, pembacaan suhu kurang lebih 0.22 C pada setting 60, 70, dan 75% RH [7]. Hannawati menyajikan framework teknik perancangan kendali suhu berbasis logika fuzzy yang diaplikasikan di sebuah inkubator bayi. Dengan fuzzy logic, memungkinkan dibuat sistem kendali cerdas yang mengemulsikan kepandaian seorang pakar dalam mengendalikan suhu. Pengetahuan seorang pakar kendali diekstrak (knowledge acquisition) dan ditransformasikan ke dalam bentuk membership function dan fuzzy if-then rules yang selanjutnya diproses untuk menghasilkan aksi kendali. Penekanan utama terletak pada metodologi perancangan kendali fuzzy yang terdiri dari pemahaman sistem plant yang dikendalikan, identifikasi input/output, penentuan membership function dan pembentukan fuzzy if-then rules. Pada proses perancangan dibantu dengan program PetraFuz yaitu sistem pengembangan kendali fuzzy logic dengan menggunakan sistem mikrokontroler MCS51. Proses kendali fuzzy dilakukan oleh sistem mikrokontroler MCS51 yang dilengkapi dengan interface digital dan analog. Sebuah sensor suhu LM335 dan aktuator pemanas berupa bola lampu digunakan disini. Percobaan menunjukan bahwa kendali fuzzy logic relative mudah dan fleksibel dirancang, dengan tidak melibatkan model matematik rumit dari sistem yang akan dikendalikan. Untuk mencapai setting point 57 C 10

11 dibutuhkan waktu dua menit dengan steady state error 3 [27]. Untuk mendapatkan sistem yang adaptif, penelitian ini menggunakan sistem kendali fuzzy dan algoritme evolusi diferensial. Pemilihan kedua metode itu dipilih untuk menghasilkan suatu sistem kendali logika fuzzy yang lebih optimal dibandingkan hanya menggunakan kendali logika fuzzy saja. Kendali logika fuzzy merupakan suatu sistem kendali yang dalam pengendaliannya mengandalkan pengalaman dari yang pakar ahli tanpa harus melalui proses latihan. Sehingga hasil yang didapatkan tergantung dari pemikiran yang membuat, bisa saja tepat pada kondisi plant yang dibuat, tetapi bisa saja tidak. Sedangkan algoritme evolusi diferensial merupakan metode untuk sistem optimasi, tujuan dari algoritme evolusi diferensial yang ingin dicapai adalah fungsi objektif. Dimana dalam perancangan ini fungsi objektif yang ingin di capai adalah nilai IAE. Sehingga dengan pemanfaatan algoritme evolusi diferensial untuk mengoptimalkan parameter fuzzy dapat menghasilkan suatu sistem kendali fuzzy sesuai dengan plant yang akan dikendalikan, dimana dalam penelitian ini adalah untuk mengendalikan suhu dan kelembapan. Pengendalian dilakukan pada 2 peubah yaitu: suhu ruang dan kelembapan relatif ruang inkubator bayi. Dalam sistem terdapat dua pengendalian fuzzy yaitu pengendalian suhu dan pengendalian kelembapan. Masukan yang digunakan oleh kendali fuzzy ini adalah nilai dari error dan d-error. Dimana error adalah nilai pengurangan atau selisih dari nilai referensi (SP) dengan nilai aktual (PV), serta d-error didapatkan dari nilai error sekarang dikurangi nilai error sebelumnya (Error (n+1) Error (n-1)). Keluaran dari kendali fuzzy merupakan nilai yang digunakan untuk mengendalikan pemanas ataupun pendingin agar kondisi ruang inkubator tetap stabil sesuai dengan SP (Setting Point). Penentuan nilai SP (SettingPoint) tergantung dari kondisi bayi yang akan dimasukkan atau dirawat dalam inkubator bayi tersebut. Kendali fuzzy yang digunakan adalah kendali fuzzy mamdani, dimana fungsi implikasi yang digunakan adalah implikasi Min (Minimum), untuk komposisi aturan menggunakan metode Max (Maximum), serta untuk proses defuzzy digunakan metode centroid ( Composite Moment). Diharapkan dengan kombinasi metode yang digunakan dapat menghasilkan sistem pengendalian yang optimal, 11

12 mendapatkan tanggapan waktu yang cepat untuk menuju nilai setting point, serta menjaga kondisi inkubator selalu dalam kondisi setting point yang diinginkan. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan memahami karakteristik pengendali kendali logika fuzzy dengan tuning algoritme evolusi diferensial untuk kendali suhu dan kelembapan inkubator bayi. 1.5 Manfaat Penelitian Penelitian sistem pengendalian suhu dan kelembapan pada inkubator ini dilakukan sebagai salah satu syarat kelulusan pendidikan magister teknik pada Universitas Gadjah Mada. Penelitian ini dapat digunakan oleh Dinas Kesehatan sebagai acuan dalam pembuatan alat inkubator bayi yang memiliki sistem pengendalian yang baik sehingga dengan adanya penambahan alat inkubator bayi, dapat mengurangi angka kematian bayi yang disebabkan karena tidak mampunya kondisi tubuh bayi dalam beradaptasi dengan kondisi lingkungan di luar kandungan. Penelitian ini juga menghasilkan satu metode pengendalian inkubator bayi baru, yang dapat dimanfaatkan oleh peneliti-peneliti selanjutnya sebagai acuan bahkan parameter untuk melakukan dan mengembangkan penelitianpenelitian berikutnya untuk menghasilkan suatu sistem pengendalian yang lebih stabil dan lebih baik. 1.6 Sistematika Laporan Sistematika yang digunakan dalam laporan tesis ini adalah sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN Berisi tentang latar belakang, perumusan masalah, keaslian penelitian, kontribusi penelitian, tujuan penelitian, manfaat penelitian, sistematika laporan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI Berisi tentang teori-teori yang berkaitan dalam penelitian. BAB III METODOLOGI 12

13 Berisi tentang langkah-langkah dalam melakukan penelitian, serta membahas perancangan yang dilakukan dalam penelitian. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Berisi tentang hasil perancangan, pengujian, dan pembahasan dari sistem yang sudah dilakukan. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Berisi kesimpulan dan saran yang berkaitan dengan seluruh proses perancangan dan pembuatan penelitian ini. DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN 13

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

BAB I PENDAHULUAN 1 BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence sejak pertama kali

BAB I PENDAHULUAN 1 BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence sejak pertama kali BAB I PENDAHULUAN 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence sejak pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di konferensi Dartmouth sampai sekarang

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. menuju lebih baik, dan salah satunya dalam bidang kesehatan yaitu dengan

I. PENDAHULUAN. menuju lebih baik, dan salah satunya dalam bidang kesehatan yaitu dengan I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Sistem kendali secara otomatis di bidang ilmu pengetahuan dan teknologi belakangan ini berkembang dengan pesat. Dengan adanya kemajuan di bidang ilmu pengetahuan dan teknologi

Lebih terperinci

PEMILIHAN LAMPU SEBAGAI PEMANAS PADA INKUBATOR BAYI

PEMILIHAN LAMPU SEBAGAI PEMANAS PADA INKUBATOR BAYI Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 215 ISSN : 232-385 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 215 PEMILIHAN LAMPU SEBAGAI PEMANAS PADA INKUBATOR BAYI Noor Yulita Dwi Setyaningsih 1), Oyas

Lebih terperinci

Implementasi Fuzzy Logic Untuk Mengatur Banyak Air Pada Tanaman Mawar Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban

Implementasi Fuzzy Logic Untuk Mengatur Banyak Air Pada Tanaman Mawar Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban Implementasi Fuzzy Logic Untuk Mengatur Banyak Air Pada Tanaman Mawar Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban Lingga Dwi Putra 1, Joke Pratilastiarso 2, Endro Wahjono 3 1. Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro Industri

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

BAB I PENDAHULUAN. menjadi patokan adalah berat bayi saat lahir yang hanya berkisar gram (

BAB I PENDAHULUAN. menjadi patokan adalah berat bayi saat lahir yang hanya berkisar gram ( BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Persalinan prematur merupakan proses persalinan sebelum usia kehamilan mencapai 37 minggu lengkap atau kurang dari 259 hari, yang dihitung dari hari pertama haid terakhir.

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

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

FUZZY LOGIC UNTUK KONTROL MODUL PROSES KONTROL DAN TRANSDUSER TIPE DL2314 BERBASIS PLC

FUZZY LOGIC UNTUK KONTROL MODUL PROSES KONTROL DAN TRANSDUSER TIPE DL2314 BERBASIS PLC FUZZY LOGIC UNTUK KONTROL MODUL PROSES KONTROL DAN TRANSDUSER TIPE DL2314 BERBASIS PLC Afriadi Rahman #1, Agus Indra G, ST, M.Sc, #2, Dr. Rusminto Tjatur W, ST, #3, Legowo S, S.ST, M.Sc #4 # Jurusan Teknik

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Penelitian sebelumnya berjudul Feedforward Feedback Kontrol Sebagai

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Penelitian sebelumnya berjudul Feedforward Feedback Kontrol Sebagai BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Studi Pustaka Penelitian sebelumnya berjudul Feedforward Feedback Kontrol Sebagai Pengontrol Suhu Menggunakan Proportional Integral berbasis Mikrokontroler ATMEGA 8535 [3].

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 1 PENDAHULUAN. dibutuhkan di lingkungan, dalam suatu sistem elektronika, dalam industri, dalam bidang

BAB 1 PENDAHULUAN. dibutuhkan di lingkungan, dalam suatu sistem elektronika, dalam industri, dalam bidang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengukuran, pemantauan, dan tampilan nilai suhu adalah bagian sistem yang seringkali dibutuhkan di lingkungan, dalam suatu sistem elektronika, dalam industri, dalam

Lebih terperinci

PROTOTIPE SISTEM KENDALI TEMPERATUR BERBASIS FUZZY LOGIC PADA SEBUAH INKUBATOR

PROTOTIPE SISTEM KENDALI TEMPERATUR BERBASIS FUZZY LOGIC PADA SEBUAH INKUBATOR PROTOTIPE SISTEM KENDALI TEMPERATUR BERBASIS FUZZY LOGIC PADA SEBUAH INKUBATOR Abstrak Anies Hannawati, Thiang, Resmana JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSISTAS KRISTEN PETRA Makalah ini menyajikan framework

Lebih terperinci

( ) Dosen Pembimbing Dr. Melania Suweni Muntini, M.T

( ) Dosen Pembimbing Dr. Melania Suweni Muntini, M.T Farid Takhfifur Rahman (115.1.5) Dosen Pembimbing Dr. Melania Suweni Muntini, M.T Latar belakang Lingkungan Udara Kelembaban & Temperatur Metode Logika Fuzzy Kualitas & Kuantitas Tujuan Merancang dan mengembangankan

Lebih terperinci

Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy

Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy ABSTRAK Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy Felix Pasila, Thiang, Oscar Finaldi Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131 Surabaya - Indonesia

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Tujuan Merancang dan merealisasikan robot pengikut dinding dengan menerapkan algoritma logika fuzzy.

BAB I PENDAHULUAN Tujuan Merancang dan merealisasikan robot pengikut dinding dengan menerapkan algoritma logika fuzzy. BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan tujuan skripsi ini dibuat, latar belakang permasalahan yang mendasari pembuatan skripsi, spesifikasi alat yang akan direalisasikan dan sistematika penulisan

Lebih terperinci

Pengaturan Air Cooler untuk Ruangan menggunakan Logika Fuzzy

Pengaturan Air Cooler untuk Ruangan menggunakan Logika Fuzzy Pengaturan Air Cooler untuk Ruangan menggunakan Logika Fuzzy Willy Setiawan - 13508043 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10

Lebih terperinci

BAB VI PENGUJIAN SISTEM. Beberapa skenario pengujian akan dilakukan untuk memperlihatkan

BAB VI PENGUJIAN SISTEM. Beberapa skenario pengujian akan dilakukan untuk memperlihatkan BAB VI PENGUJIAN SISTEM 6.1 Tahap Persiapan Pengujian Beberapa skenario pengujian akan dilakukan untuk memperlihatkan performansi sistem kontrol yang dirancang. Namun perlu dipersiapkan terlebih dahulu

Lebih terperinci

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MENENTUKAN KUALITAS KEHAMILAN PADA WANITA PEKERJA

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MENENTUKAN KUALITAS KEHAMILAN PADA WANITA PEKERJA ARTIFICIAL INTELLIGENCE MENENTUKAN KUALITAS KEHAMILAN PADA WANITA PEKERJA Rima Liana Gema, Devia Kartika, Mutiana Pratiwi Universitas Putra Indonesia YPTK Padang email: rimalianagema@upiyptk.ac.id ABSTRAK

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Pengendalian Suhu Kumbung Jamur dengan Logika Fuzzy

Perancangan Sistem Pengendalian Suhu Kumbung Jamur dengan Logika Fuzzy Perancangan Sistem Pengendalian Suhu Kumbung Jamur dengan Logika Fuzzy Dosen pembimbing : Hendra Cordova, ST, MT Mahendra Ega Higuitta- 24 08 100 054 Ekologi Jamur Tiram Pertumbuhan jamur tiram sangat

Lebih terperinci

BAB III TEORI DASAR SISTEM PAKAR DAN SISTEM KONTROL BERBASIS SISTEM PAKAR 20 BAB III TEORI DASAR SISTEM PAKAR DAN SISTEM KONTROL BERBASIS SISTEM PAKAR

BAB III TEORI DASAR SISTEM PAKAR DAN SISTEM KONTROL BERBASIS SISTEM PAKAR 20 BAB III TEORI DASAR SISTEM PAKAR DAN SISTEM KONTROL BERBASIS SISTEM PAKAR SISTEM PAKAR 20 BAB III TEORI DASAR SISTEM PAKAR DAN SISTEM KONTROL BERBASIS SISTEM PAKAR 3.1 Sistem Pakar Sistem pakar adalah suatu program komputer cerdas yang menggunakan knowledge (pengetahuan) dan

Lebih terperinci

BAB III PEMBUATAN ALAT Tujuan Pembuatan Tujuan dari pembuatan alat ini yaitu untuk mewujudkan gagasan dan

BAB III PEMBUATAN ALAT Tujuan Pembuatan Tujuan dari pembuatan alat ini yaitu untuk mewujudkan gagasan dan BAB III PEMBUATAN ALAT 3.. Pembuatan Dalam pembuatan suatu alat atau produk perlu adanya sebuah rancangan yang menjadi acuan dalam proses pembuatanya, sehingga kesalahan yang mungkin timbul dapat ditekan

Lebih terperinci

PENERAPAN FUZZY LOGIC CONTROLLER UNTUK MEMPERTAHANKAN KESETABILAN SISTEM AKIBAT PERUBAHAN DEADTIME PADA SISTEM KONTROL PROSES DENGAN DEADTIME

PENERAPAN FUZZY LOGIC CONTROLLER UNTUK MEMPERTAHANKAN KESETABILAN SISTEM AKIBAT PERUBAHAN DEADTIME PADA SISTEM KONTROL PROSES DENGAN DEADTIME PENERAPAN FUZZY LOGIC CONTROLLER UNTUK MEMPERTAHANKAN KESETABILAN SISTEM AKIBAT PERUBAHAN DEADTIME PADA SISTEM KONTROL PROSES DENGAN DEADTIME Mukhtar Hanafi Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem kendali PID paling banyak digunakan dalam pengendalian di industri. Keberhasilan pengendali PID tergantung ketepatan dalam menentukan konstanta (penguatan) PID

Lebih terperinci

SISTEM KENDALI DIGITAL

SISTEM KENDALI DIGITAL SISTEM KENDALI DIGITAL Sistem kendali dapat dikatakan sebagai hubungan antara komponen yang membentuk sebuah konfigurasi sistem, yang akan menghasilkan tanggapan sistem yang diharapkan. Jadi harus ada

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

BAB I PENDAHULUAN. mengendalikan, memerintah, dan mengatur keadaan dari suatu sistem. Istilah

BAB I PENDAHULUAN. mengendalikan, memerintah, dan mengatur keadaan dari suatu sistem. Istilah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem kendali atau sistem kontrol (control system) adalah suatu alat untuk mengendalikan, memerintah, dan mengatur keadaan dari suatu sistem. Istilah sistem kendali

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

DESAIN KENDALI FUZZY PID (PROPORSIONAL INTEGRAL DERIVATIVE) MESIN PENGERING TEMBAKAU OTOMATIS BERBASIS ARDUINO

DESAIN KENDALI FUZZY PID (PROPORSIONAL INTEGRAL DERIVATIVE) MESIN PENGERING TEMBAKAU OTOMATIS BERBASIS ARDUINO DESAIN KENDALI FUZZY PID (PROPORSIONAL INTEGRAL DERIVATIVE) MESIN PENGERING TEMBAKAU OTOMATIS BERBASIS ARDUINO Miftachul Ulum 1*, Diana Rahmawati 2, Rofidi Kamil 3 1,2,3 Prodi S1 Teknik Elektro, Fakultas

Lebih terperinci

SISTEM PENYIRAM TANAMAN JAGUNG PADA TANAH TANDUS BERBASIS FUZZY LOGIC

SISTEM PENYIRAM TANAMAN JAGUNG PADA TANAH TANDUS BERBASIS FUZZY LOGIC SISTEM PENYIRAM TANAMAN JAGUNG PADA TANAH TANDUS BERBASIS FUZZY LOGIC Richa Watiasih, Nurcholis 2,2 Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Bhayangkara Surabaya richa@ubhara.ac.id, 2 cholis94@gmail.com

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM

BAB III PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM BAB III PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM Pada bab ini akan dijabarkan mengenai perancangan dan realisasi dari perangkat keras dan perangkat lunak dari setiap modul yang menjadi bagian dari sistem ini.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dalam beberapa kasus hingga mengalami kebangkrutan. termometer. Dalam proses tersebut, seringkali operator melakukan kesalahan

BAB I PENDAHULUAN. dalam beberapa kasus hingga mengalami kebangkrutan. termometer. Dalam proses tersebut, seringkali operator melakukan kesalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam dunia peternakan terutama peternakan unggas sering kali ditemukan masalah pembusukan telur selama proses penetasan dalam inkubator. Hal tersebut dikarenakan

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. kontrol, diantaranya yaitu aksi kontrol proporsional, aksi kontrol integral dan aksi

BAB II DASAR TEORI. kontrol, diantaranya yaitu aksi kontrol proporsional, aksi kontrol integral dan aksi BAB II DASAR TEORI 2.1 Proporsional Integral Derivative (PID) Didalam suatu sistem kontrol kita mengenal adanya beberapa macam aksi kontrol, diantaranya yaitu aksi kontrol proporsional, aksi kontrol integral

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Motor DC merupakan salah satu jenis aktuator yang cukup banyak digunakan dalam bidang industri. Seiring dengan kemajuan teknologi, permasalahan pada dunia industri

Lebih terperinci

BAB 5. Pengujian Sistem Kontrol dan Analisis

BAB 5. Pengujian Sistem Kontrol dan Analisis BAB 5 Pengujian Sistem Kontrol dan Analisis 5.1. Aplikasi Display Controller Pengujian sistem kontrol dilakukan dengan menggunakan aplikasi program Visual C# untuk menampilkan grafik, dan mengambil data

Lebih terperinci

PENGATURAN LAJU KAVITASI ULTRASONIK BERBASIS PID UNTUK MENGATUR KELEMBABAN RUANGAN. Monika Putri Dewi

PENGATURAN LAJU KAVITASI ULTRASONIK BERBASIS PID UNTUK MENGATUR KELEMBABAN RUANGAN. Monika Putri Dewi PENGATURAN LAJU KAVITASI ULTRASONIK UNTUK MENGATUR KELEMBABAN RUANGAN BERBASIS PID Ultrasonic Cavitation Rate Settings to Adjust Indoor Humidity Based On PID Pembimbing: 1. Dr. Muhammad Rivai S.T., M.T.

Lebih terperinci

MINIATUR ALAT PENGENDALI SUHU RUANG PENGOVENAN BODY MOBIL MENGGUNAKAN KONTROLER PID BERBASIS PLC DENGAN SISTEM CASCADE

MINIATUR ALAT PENGENDALI SUHU RUANG PENGOVENAN BODY MOBIL MENGGUNAKAN KONTROLER PID BERBASIS PLC DENGAN SISTEM CASCADE MINIATUR ALAT PENGENDALI SUHU RUANG PENGOVENAN BODY MOBIL MENGGUNAKAN KONTROLER PID BERBASIS PLC DENGAN SISTEM CASCADE Dimas Okta Ardiansyah 1, Ir. Purwanto., MT 2, Ir.Bambang S.,MT 3. 1 Mahasiswa Teknik

Lebih terperinci

UJI PERFORMANSI PADA SISTEM KONTROL LEVEL AIR DENGAN VARIASI BEBAN MENGGUNAKAN KONTROLER PID

UJI PERFORMANSI PADA SISTEM KONTROL LEVEL AIR DENGAN VARIASI BEBAN MENGGUNAKAN KONTROLER PID UJI PERFORMANSI PADA SISTEM KONTROL LEVEL AIR DENGAN VARIASI BEBAN MENGGUNAKAN KONTROLER PID Joko Prasetyo, Purwanto, Rahmadwati. Abstrak Pompa air di dunia industri sudah umum digunakan sebagai aktuator

Lebih terperinci

BAB VIII SISTEM KENDALI

BAB VIII SISTEM KENDALI BAB VIII SISTEM KENDALI VIII.1 Struktur Sistem Kendali Sistem kendali proses dapat didefinisikan sebagai fungsi dan operasi yang perlu untuk mengubah bahan baik secara fisik maupun kimia. Kendali proses

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Metode kendali nonlinier telah menjadi metode yang sangat penting dan sangat bermanfaat dalam dunia kendali selama beberapa dekade terakhir. Beberapa contoh metode

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

peralatan-peralatan industri maupun rumah tangga seperti pada fan, blower, pumps,

peralatan-peralatan industri maupun rumah tangga seperti pada fan, blower, pumps, 1.1 Latar Belakang Kebutuhan tenaga listrik meningkat mengikuti perkembangan kehidupan manusia dan pertumbuhan di segala sektor industri yang mengarah ke modernisasi. Dalam sebagian besar industri, sekitar

Lebih terperinci

Pertemuan-1: Pengenalan Dasar Sistem Kontrol

Pertemuan-1: Pengenalan Dasar Sistem Kontrol Pertemuan-1: Pengenalan Dasar Sistem Kontrol Tujuan Instruksional Khusus (TIK): Mengerti filosopi sistem control dan aplikasinya serta memahami istilahistilah/terminology yang digunakan dalam system control

Lebih terperinci

Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom

Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom PENDAHULUAN Logika Fuzzy pertama kali dikenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh tahun 1965 Dasar Logika Fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Teori himpunan fuzzy adalah peranan

Lebih terperinci

Pengantar Sistem Pengaturan

Pengantar Sistem Pengaturan Pendahuluan 1 Pengantar Sistem Pengaturan Sistem pengaturan memiliki peranan penting dalam perkembangan dan kemajuan peradaban dan teknologi modern. Dalam prakteknya, setiap aspek aktivitas sehari-hari

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Era persaingan yang semakin ketat pada saat sekarang ini telah menyebabkan perusahaan-perusahaan yang bergerak di bidang industri khususnya dalam bidang industri makanan

Lebih terperinci

Ir.Muchammad Ilyas Hs DONY PRASETYA ( ) DOSEN PEMBIMBING :

Ir.Muchammad Ilyas Hs DONY PRASETYA ( ) DOSEN PEMBIMBING : Perancangan Sistem Pengendalian Rasio Aliran Udara dan Bahan Bakar Pada Boiler Di Unit Utilitas PT. Trans Pacific Petrochemical Indotama (TPPI) Tuban Dengan Menggunakan Sistem Pengendali PID -Fuzzy OLEH

Lebih terperinci

TUNING KONTROL PID LINE FOLLOWER. Dari blok diagram diatas dapat q jelasin sebagai berikut

TUNING KONTROL PID LINE FOLLOWER. Dari blok diagram diatas dapat q jelasin sebagai berikut TUNING KONTROL PID LINE FOLLOWER Tunning kontrol PID ini bertujuan untuk menentukan paramater aksi kontrol Proportional, Integratif, Derivatif pada robot line follower. Proses ini dapat dilakukan dengan

Lebih terperinci

DENIA FADILA RUSMAN

DENIA FADILA RUSMAN Sidang Tugas Akhir INVENTORY CONTROL SYSTEM UNTUK MENENTUKAN ORDER QUANTITY DAN REORDER POINT BAHAN BAKU POKOK TRANSFORMER MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS : PT BAMBANG DJAJA SURABAYA) DENIA FADILA

Lebih terperinci

PERANCANGAN TEMPERATURE CONTROL SYSTEM PADA INTERNAL FLOW FLUIDA VISCOUS (STUDI KASUS DI PERUSAHAAN KECAP DAN SAUS PT. LOMBOK GANDARIA) Skripsi

PERANCANGAN TEMPERATURE CONTROL SYSTEM PADA INTERNAL FLOW FLUIDA VISCOUS (STUDI KASUS DI PERUSAHAAN KECAP DAN SAUS PT. LOMBOK GANDARIA) Skripsi PERANCANGAN TEMPERATURE CONTROL SYSTEM PADA INTERNAL FLOW FLUIDA VISCOUS (STUDI KASUS DI PERUSAHAAN KECAP DAN SAUS PT. LOMBOK GANDARIA) Skripsi Sebagai Persyaratan Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. paling populer adalah mikroprosesor. Pada prinsipnya mikroprosesor adalah pusat

BAB 1 PENDAHULUAN. paling populer adalah mikroprosesor. Pada prinsipnya mikroprosesor adalah pusat BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Belakangan ini perkembangan teknologi pemrosesan IC (Integrated Circuit) telah sangat luas menyentuh aspek kehidupan kita. Salah satu produk tekhnologi pemrosesan

Lebih terperinci

Aplikasi Fuzzy Metode Mamdani untuk Rekomendasi Pemilihan Minat Grup Riset Mahasiswa

Aplikasi Fuzzy Metode Mamdani untuk Rekomendasi Pemilihan Minat Grup Riset Mahasiswa Aplikasi Fuzzy Metode Mamdani untuk Rekomendasi Pemilihan Minat Grup Riset Mahasiswa Astrie Kusuma Dewi 1), Adhistya Erna Permanasari 2), Indriana Hidayah 3) 1), 2), 3) Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA Bab ini membahas tentang pengujian dan analisa dari Sistem Simulasi yang telah di desain pada bab sebelumnya. Secara umum pengujian ini bertujuan untuk mengecek apakah piranti

Lebih terperinci

SIMULASI PENGENDALIAN KECEPATAN MOBIL OTOMATIS MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DAN ALGORITMA GENETIKA

SIMULASI PENGENDALIAN KECEPATAN MOBIL OTOMATIS MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DAN ALGORITMA GENETIKA SIMULASI PENGENDALIAN KECEPATAN MOBIL OTOMATIS MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DAN ALGORITMA GENETIKA Helmy Thendean, M.Kom 1) Albert, S.Kom 2) Dra.Chairisni Lubis, M.Kom 3) 1) Program Studi Teknik Informatika,Universitas

Lebih terperinci

Makalah Seminar Tugas Akhir

Makalah Seminar Tugas Akhir Makalah Seminar Tugas Akhir APLIKASI KENDALI MENGGUNAKAN SKEMA GAIN SCHEDULING UNTUK PENGENDALIAN SUHU CAIRAN PADA PLANT ELECTRIC WATER HEATER Ahmad Shafi Mukhaitir [1], Iwan Setiawan, S.T., M.T. [2],

Lebih terperinci

BAB 1 KONSEP KENDALI DAN TERMINOLOGI

BAB 1 KONSEP KENDALI DAN TERMINOLOGI BAB 1 KONSEP KENDALI DAN TERMINOLOGI Bab 1 ini berisi tentang konsep kendali dan terminologi yang dipakai dalam pembahasan tentang sistem kendali. Uraiannya meliputi pengertian kendali, sistem kendali,

Lebih terperinci

A. JUDUL PROGRAM Desain Alat Sistem Kontrol Suhu dan Kelembaban Untuk Optimasi Proses Pembuatan Tempe Pada Skala Industri Rumah Tangga

A. JUDUL PROGRAM Desain Alat Sistem Kontrol Suhu dan Kelembaban Untuk Optimasi Proses Pembuatan Tempe Pada Skala Industri Rumah Tangga 1 A. JUDUL PROGRAM Desain Alat Sistem Kontrol Suhu dan Kelembaban Untuk Optimasi Proses Pembuatan Tempe Pada Skala Industri Rumah Tangga B. LATAR BELAKANG Salah satu makanan tradisional Indonesia yang

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1 Sensor Ultrasonik HCSR04. Gambar 2.2 Cara Kerja Sensor Ultrasonik.

BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1 Sensor Ultrasonik HCSR04. Gambar 2.2 Cara Kerja Sensor Ultrasonik. BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa teori pendukung yang digunakan sebagai acuan dalam merealisasikan sistem. Teori-teori yang digunakan dalam pembuatan skripsi ini terdiri dari sensor

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... ii. LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI... iii. HALAMAN PERSEMBAHAN...

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... ii. LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI... iii. HALAMAN PERSEMBAHAN... DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... ii LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI... iii HALAMAN PERSEMBAHAN... iv HALAMAN MOTTO... v KATA PENGANTAR... vii ABSTAKSI... ix DAFTAR ISI... x

Lebih terperinci

SIMULATOR RESPON SISTEM UNTUK MENENTUKAN KONSTANTA KONTROLER PID PADA MEKANISME PENGENDALIAN TEKANAN

SIMULATOR RESPON SISTEM UNTUK MENENTUKAN KONSTANTA KONTROLER PID PADA MEKANISME PENGENDALIAN TEKANAN SIMULATOR RESPON SISTEM UNTUK MENENTUKAN KONSTANTA KONTROLER PID PADA MEKANISME PENGENDALIAN TEKANAN Dwiana Hendrawati Prodi Teknik Konversi Energi Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Semarang Jl. Prof.

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

BAB II: TINJAUAN PUSTAKA

BAB II: TINJAUAN PUSTAKA BAB II: TINJAUAN PUSTAKA Bab ini akan memberikan penjelasan awal mengenai konsep logika fuzzy beserta pengenalan sistem inferensi fuzzy secara umum. 2.1 LOGIKA FUZZY Konsep mengenai logika fuzzy diawali

Lebih terperinci

SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI

SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI Nofriadi * 1), Havid Syafwan 2) 1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran Jl. Prof. M. Yamin 173 Kisaran, Sumatera

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. manusia akan teknologi tepat guna. Teknologi tepat guna yang mampu memenuhi

BAB I PENDAHULUAN. manusia akan teknologi tepat guna. Teknologi tepat guna yang mampu memenuhi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi yang semakin pesat dipicu oleh kebutuhan manusia akan teknologi tepat guna. Teknologi tepat guna yang mampu memenuhi perintah user dalam hal

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pesawat tanpa awak atau pesawat nirawak (Unmanned Aerial Vehicle atau disingkat UAV), adalah sebuah mesin

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pesawat tanpa awak atau pesawat nirawak (Unmanned Aerial Vehicle atau disingkat UAV), adalah sebuah mesin BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pesawat tanpa awak atau pesawat nirawak (Unmanned Aerial Vehicle atau disingkat UAV), adalah sebuah mesin terbang yang berfungsi dengan kendali jarak jauh oleh pilot

Lebih terperinci

Sistem kendali suhu menggunakan sensor DS18B20 pada inkubator bayi

Sistem kendali suhu menggunakan sensor DS18B20 pada inkubator bayi J. Sains Dasar 2014 3 (2) 102-109 Sistem kendali suhu menggunakan sensor DS18B20 pada inkubator bayi (Temperature control system for infant incubator using DS18B20 sensor) Laila Katriani, Arif Setiawan,

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN DAN EVALUASI SISTEM

BAB IV PENGUJIAN DAN EVALUASI SISTEM BAB IV PENGUJIAN DAN EVALUASI SISTEM Pada bab ini akan dibahas tentang pengujian berdasarkan perencanaan dari sistem yang dibuat. Pengujian sistem ini terdiri dari beberapa tahapan, dimulai dari pengujian

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pemakaian sistem kendali otomatis saat ini merupakan kebutuhan yang sangat utama untuk menjaga agar proses produksi berjalan seperti yang direncanakan, mengurangi

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PEGENDALI SUHU PADA PROTOTYPE GREEN HOUSE DENGAN METODE TUNNING PID MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

PERANCANGAN SISTEM PEGENDALI SUHU PADA PROTOTYPE GREEN HOUSE DENGAN METODE TUNNING PID MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PERANCANGAN SISTEM PEGENDALI SUHU PADA PROTOTYPE GREEN HOUSE DENGAN METODE TUNNING PID MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Ajib Abdurrachman *), Sumardi **), Munawar Agus R ***) Jurusan Teknik Elektro, Universitas

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN PENGENDALI SISTEM JACKETED STIRRED TANK HEATER

BAB 3 PERANCANGAN PENGENDALI SISTEM JACKETED STIRRED TANK HEATER BAB 3 PERANCANAN PENENDALI SISEM JACKEED SIRRED ANK HEAER Prinsip kerja sistem kendali pada jacketed stirred tank heater ditunjukkan pada gambar 3.. ambar 3. Blok Diagram Sistem Kendali Pada Jacketed Stirred

Lebih terperinci

SIMULASI SISTEM UNTUK PENGONTROLAN LAMPU DAN AIR CONDITIONER DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

SIMULASI SISTEM UNTUK PENGONTROLAN LAMPU DAN AIR CONDITIONER DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY SIMULASI SISTEM UNTUK PENGONTROLAN LAMPU DAN AIR CONDITIONER DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Nesi Syafitri. N Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Islam Riau, Jalan Kaharuddin Nasution No. 3,

Lebih terperinci

Strategi Pengendalian

Strategi Pengendalian Strategi Pengendalian Strategi apa yang dapat kita gunakan dalam pengendalian proses? Feedback (berumpan-balik) Feedforward (berumpan-maju) 1 Feedback control untuk kecepatan 1. Mengukur kecepatan aktual

Lebih terperinci

Aplikasi Kendali PID Menggunakan Skema Gain Scheduling Untuk Pengendalian Suhu Cairan pada Plant Electric Water Heater

Aplikasi Kendali PID Menggunakan Skema Gain Scheduling Untuk Pengendalian Suhu Cairan pada Plant Electric Water Heater Available online at TRANSMISI Website http://ejournal.undip.ac.id/index.php/transmisi TRANSMISI, 12 (1), 21, 27-32 Research Article Aplikasi Kendali Menggunakan Skema Gain Scheduling Untuk Pengendalian

Lebih terperinci

Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy.

Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. LOGIKA FUZZY UTHIE Pendahuluan Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. Lotfi Asker Zadeh adalah seorang ilmuwan Amerika

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Kondisi Lingkungan Mikro Lokasi Penelitian

HASIL DAN PEMBAHASAN. Kondisi Lingkungan Mikro Lokasi Penelitian HASIL DAN PEMBAHASAN Kondisi Lingkungan Mikro Lokasi Penelitian Berdasarkan pengambilan data selama penelitian yang berlangsung mulai pukul 06.00 sampai pukul 16.00 WIB, data yang diperoleh menunjukkan

Lebih terperinci

PENGENDALIAN LINGKUNGAN PERTANIAN

PENGENDALIAN LINGKUNGAN PERTANIAN PENGENDALIAN LINGKUNGAN PERTANIAN Teknik Pengendalian Bio-Lingkungan Disampaikan untuk Kuliah Mekanisasi Pertanian di FAPERTA Outline 1 2 Pengendalian Berbasis Waktu 3 Pengendalian Denition Pengendalian

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Berternak ayam merupakan salah satu kegiatan yang masih banyak dilakukan oleh masyarakat desa ataupun masyarakat umum yang ingin berbisnis di bidang peternakan ayam,

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN SUHU PADA PROTOTYPE GREEN HOUSE BERBASIS KENDALI LOGIKA FUZZY

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN SUHU PADA PROTOTYPE GREEN HOUSE BERBASIS KENDALI LOGIKA FUZZY PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN SUHU PADA PROTOTYPE GREEN HOUSE BERBASIS KENDALI LOGIKA FUZZY Mulkan Azizi *), Sumardi **), Munawar Agus R ***) Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang Jl.

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KESEIMBANGAN BALL AND BEAM DENGAN MENGGUNAKAN PENGENDALI PID BERBASIS ARDUINO UNO. Else Orlanda Merti Wijaya.

PERANCANGAN SISTEM KESEIMBANGAN BALL AND BEAM DENGAN MENGGUNAKAN PENGENDALI PID BERBASIS ARDUINO UNO. Else Orlanda Merti Wijaya. PERANCANGAN SISTEM KESEIMBANGAN BALL AND BEAM DENGAN MENGGUNAKAN PENGENDALI PID BERBASIS ARDUINO UNO Else Orlanda Merti Wijaya S1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya e-mail : elsewijaya@mhs.unesa.ac.id

Lebih terperinci

VIII Sistem Kendali Proses 7.1

VIII Sistem Kendali Proses 7.1 VIII Sistem Kendali Proses 7.1 Pengantar ke Proses 1. Tentang apakah pengendalian proses itu? - Mengenai mengoperasikan sebuah proses sedemikian rupa hingga karakteristik proses yang penting dapat dijaga

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 1.1 Metode Pengasapan Cold Smoking Ikan asap merupakan salah satu makanan khas dari Indonesia. Terdapat dua jenis pengasapan yang dapat dilakukan pada bahan makanan yaitu hot smoking

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. PENGUJIAN ADC Program BASCOM AVR pada mikrokontroler: W=get ADC V=W/1023 V=V*4.25 V=V*10 Lcd V Tujuan dari program ini adalah untuk menguji tampilan hasil konversi dari tegangan

Lebih terperinci

SISTEM PENGENDALIAN SUHU PADA TUNGKU BAKAR MENGGUNAKAN KONTROLER PID

SISTEM PENGENDALIAN SUHU PADA TUNGKU BAKAR MENGGUNAKAN KONTROLER PID SISTEM PENGENDALIAN SUHU PADA TUNGKU BAKAR MENGGUNAKAN KONTROLER PID Raditya Wiradhana, Pembimbing 1: M. Aziz Muslim, Pembimbing 2: Purwanto. 1 Abstrak Pada saat ini masih banyak tungku bakar berbahan

Lebih terperinci

Materi 9: Fuzzy Controller

Materi 9: Fuzzy Controller Materi 9: Fuzzy Controller I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Introduction to Fuzzy Logic Kusuma Wardana, M.Sc. 2 Logika Fuzzy dapat diterapkan sebagai algoritma dalam sistem kontrol

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. kondisi iklim yang merugikan bagi pertumbuhan tanaman. Greenhouse atau yang

BAB I PENDAHULUAN. kondisi iklim yang merugikan bagi pertumbuhan tanaman. Greenhouse atau yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Greenhouse adalah sebuah bangunan yang berkerangka atau dibentuk menggelembung, diselubungi bahan bening atau tembus cahaya yang dapat meneruskan cahaya secara optimum

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini penulis akan menjelaskan mengenai landasan teori yang digunakan pada penelitian ini. Penjabaran ini bertujuan untuk memberikan pemahaman lebih mendalam kepada penulis

Lebih terperinci

Rancang Bangun Sistem Pendingin Mesin Mobil Menggunakan Pengendali Logika Fuzzy

Rancang Bangun Sistem Pendingin Mesin Mobil Menggunakan Pengendali Logika Fuzzy Rancang Bangun Sistem Pendingin Mesin Mobil Menggunakan Pengendali Logika Fuzzy Purwanto Priyojatmiko 1, Akhmad Musafa 2 1,2 Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Budi Luhur Jl.Raya

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

BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM. kelembaban di dalam rumah kaca (greenhouse), dengan memonitor perubahan suhu

BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM. kelembaban di dalam rumah kaca (greenhouse), dengan memonitor perubahan suhu BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah cara mengatur suhu dan kelembaban di dalam rumah kaca (greenhouse), dengan memonitor

Lebih terperinci

SISTEM MONITORING DAN KONTROL OTOMATIS INKUBATOR BAYI DENGAN VISUAL BASIC 6.0 BERBASIS ARDUINO

SISTEM MONITORING DAN KONTROL OTOMATIS INKUBATOR BAYI DENGAN VISUAL BASIC 6.0 BERBASIS ARDUINO SISTEM MONITORING DAN KONTROL OTOMATIS INKUBATOR BAYI DENGAN VISUAL BASIC 6.0 BERBASIS ARDUINO Oleh : Rayzah Nur Ilmiyati Pembimbing : Dr. Ir. Andi Adriansyah, M. Eng ABSTRAK Saat ini perkembangan teknologi

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. media cacing dengan metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)

BAB III METODELOGI PENELITIAN. media cacing dengan metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Studi Literatur Untuk memehami cara rancang bangun pengontrol suhu dan kelembaban media cacing dengan metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) dibutuhkan studi

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kondisi Lingkungan Mengetahui kondisi lingkungan tempat percobaan sangat penting diketahui karena diharapkan faktor-faktor luar yang berpengaruh terhadap percobaan dapat diketahui.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. berefisiensi tinggi agar menghasilkan produk dengan kualitas baik dalam jumlah

BAB II LANDASAN TEORI. berefisiensi tinggi agar menghasilkan produk dengan kualitas baik dalam jumlah BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Umum Didalam dunia industri, dituntut suatu proses kerja yang aman dan berefisiensi tinggi agar menghasilkan produk dengan kualitas baik dalam jumlah banyak serta dengan waktu

Lebih terperinci

Kontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika Fuzzy (DC Motor Speed Control Based on Fuzzy Logic)

Kontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika Fuzzy (DC Motor Speed Control Based on Fuzzy Logic) Terry Intan Nugroho., et al., Kontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika 1 Kontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika (DC Motor Speed Control Based on Logic) Terry Intan Nugroho, Bambang Sujanarko, Widyono

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. meluas keberbagai bidang kehidupan. Pada awal ditemukan teknologi tersebut,

BAB I PENDAHULUAN. meluas keberbagai bidang kehidupan. Pada awal ditemukan teknologi tersebut, BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dewasa ini kebutuhan untuk melakukan perancangan sistem kontrol sudah meluas keberbagai bidang kehidupan. Pada awal ditemukan teknologi tersebut, kebutuhan

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Perancangan Sistem Secara Umum Sistem pada penelitian ini akan menyeimbangkan posisi penampang robot dengan mengenal perubahan posisi dan kemudian mengatur kecepatan. Setiap

Lebih terperinci

Aplikasi Fuzzy Logic Pada Pengaturan Air Cooler Untuk Ruangan

Aplikasi Fuzzy Logic Pada Pengaturan Air Cooler Untuk Ruangan SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 Aplikasi Fuzzy Logic Pada Pengaturan Air Cooler Untuk Ruangan Riris Eka Lestari, Agus Maman Abadi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

Penggunaan Metode Logika Fuzzy Untuk Memprediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Berdasarkan Tingkat Kebisingan Lalu Lintas, Lebar Jalan Dan Faktor Koreksi

Penggunaan Metode Logika Fuzzy Untuk Memprediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Berdasarkan Tingkat Kebisingan Lalu Lintas, Lebar Jalan Dan Faktor Koreksi Jurnal Gradien Vol.3 No.2 Juli 2007 : 247-251 Penggunaan Metode Logika Fuzzy Untuk Memprediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Berdasarkan Tingkat Kebisingan Lalu Lintas, Lebar Jalan Dan Faktor Koreksi Syamsul

Lebih terperinci