KIPAS OTOMATIS MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC TUGAS AKHIR. Oleh : DIO ANDHIKA FERNANDA

Transkripsi

1 KIPAS OTOMATIS MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC TUGAS AKHIR Oleh : DIO ANDHIKA FERNANDA PROGRAM STUDI TEKNIK MEKATRONIKA JURUSAN TEKNIK ELEKTRO POLITEKNIK NEGERI BATAM 2017

2 KIPAS OTOMATIS MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC TUGAS AKHIR Oleh : DIO ANDHIKA FERNANDA NIM : Disusun untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan Program Diploma IV Program Studi Teknik Mekatronika Politeknik Negeri Batam PROGRAM STUDI TEKNIK MEKATRONIKA POLITEKNIK NEGERI BATAM 2017

3

4

5 KIPAS OTOMATIS MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC Nama mahasiswa : Dio Andhika Fernanda NIM : Pembimbing I Pembimbing II Arif Febriansyah Juwito, S.T., M.Eng : Ridwan, S.ST. : dio.andhika.f@gmail.com ABSTRAK Kipas angin merupakan alat elektronik yang berfungsi untuk menghasilkan angin. Pada umumnya kipas masih menggunakan sistem manual yaitu, menekan tombol yang telah disediakan oleh pabriknya. Dengan pengontrolan kipas angin yang secara manual ini memerlukan operator(orang) untuk mengganti kecepatan kipas angin. Maka dari itu diperlukan pengontrolan kecepatan kipas angin yang bekerja secara otomatis. Pengontrolan otomatis tersebut menggunakan mikrokontroller dengan metoda logika fuzzy. Dengan memanfaatkan metoda tersebut, kita bisa mengatur kondisi kipas sesuai dengan nilai dua buah sensor suhu yang akan menjadi input logika fuzzy. Hasil yang diperoleh adalah ketika inputan fuzzy suhu 1 bernilai 30,74ºC dan suhu 2 bernilai 29,77ºC, maka keluaran fuzzynya dalam range 0-100% bernilai 72,30% dari hasil range tersebut di mapping kedalam nilai PWM menjadi inputan rangkaian dimmer. Nilai PWM yang menentukan kecepatan dari kipas. Dan dalam waktu 10 menit sensor PIR tidak mendeteksi adanya gerakan, kipas akan mati hingga mendeteksi adanya gerakan kembali. Kata kunci : Kipas, logika fuzzy, dimmer. iii

6 AUTOMATIC FAN USING FUZZY LOGIC Student Name : Dio Andhika Fernanda NIM : Supervisor I Supervisor II Arif Febriansyah Juwito, S.T., M.Eng : Ridwan, S.ST. : dio.andhika.f@gmail.com ABSTRACT Fan is an electronic device which has function to produce wind. In general, fan still using manual system that need push button provided by manufacturer. By controlling fan using this manual system, it requires the operator to change speed of the fan. Therefore it is necessary to control the speed of the fan automatically. The automatic control used microcontroller with fuzzy logic method. By utilizing this method, we can adjust condition of the fan according to the value of two temperature sensors that will become fuzzy logic input. The result are obtained when the input fuzzy temperature 1 equals 30,74ºC and temperature 2 equals 29,77ºC, then output fuzzy it in the range 0-100% is 72.30% the result is mapped into PWM as input dimmer circuit. Then the PWM determined the speed of fan, and within 10 minutes if the PIR sensor did not detect any movement the fan will turned off until it detect any movement again. Keyword : Fan, Fuzzy logic, dimmer. iv

7 KATA PENGANTAR Alhamdulillah puji syukur penulis ucapkan kepada Allah SWT, atas limpahan Rahmat dan Karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul KIPAS OTOMATIS MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC. Tugas Akhir ini merupakan salah satu persyaratan akademis untuk menyelesaikan studi Diploma IV Teknik Mekatronika di Politeknnik Negeri Batam. Dalam pembuatan dan penyusunan tugas akhir ini penulis tidak terlepas dari bantuan dari beberapa pihak, untuk itu penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada : 1. Allah Azza wa Jalla Tuhan yang maha esa atas segala rahmat dan karunia-nya. 2. Bapak dan Ibu penulis, atas jasa didikan, dukungan, doa dan nasehat yang diberikan kepada penulis dalam menyelesaikan Laporan Tugas Akhir ini. 3. Bapak Arif Febriansyah Juwito selaku Dosen Pembimbing 1 Tugas Akhir. 4. Bapak Ridwan selaku Dosen Pembimbing 2 Tugas Akhir. 5. Seluruh Dosen dan Staf Teknik Mekatronika Politeknik Negeri Batam yang telah membimbing dan mengajari selama ini. 6. Seluruh teman-teman Teknik Mekatronika 2013 yang telah membantu penulis dalam proses pembelajaran selama kuliah. 7. Dan Seluruh pihak yang telah mendukung penulis yang tidak dapat disebutkan satu persatu. Penulis sangat menyadari bahwa dalam menyusun buku Tugas Akhir ini masih banyak kekurangan dan jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu penulis sangat menerima kritik dan saran yang berguna dalam penyempurnaan sistem alat dimasa yang akan datang dan semoga apa yang telah penulis lakukan ini menjadi hal yang bermanfaat bagi para pembaca pada umumnya dan penulis khususnya. Batam, 28 April 2017 Penulis Dio Andhika Fernanda v

8 DAFTAR ISI PERNYATAAN KEASLIAN TUGAS AKHIR... i LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR... ii ABSTRAK... iii ABSTRACT... iv KATA PENGANTAR... v DAFTAR ISI... vi DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR TABEL... ix BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Perumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan dan manfaat Sistematika Penulisan... 2 BAB 2 DASAR TEORI Logika Fuzzy[2] Sensor LM Passive Infrared Receiver ( PIR ) Mikrokontroler TRIAC Teori ADC AC Regulator Beban R Beban RL BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Rancangan Penilitian Perancangan Perangkat Keras (Hardware) Desain mekanik Perancangan Perangkat Lunak (Software) Perancangan flowchart pemograman Arduino Perancangan sistem Fuzzy Schematic rangkaian Instrument penelitian vi

9 3.4.1 Alat Pengujian yang digunakan BAB 4 HASIL DAN ANALISA Pengujian Sensor Suhu Pengujian sensor PIR Pengujian Rangkaian AC Dimmer Pengujian keseluruhan sistem BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN Lampiran A. Data pengukuran keseluruhan sistem dengan inputan manual Lampiran B. Program Arduino Lampiran C. Datasheet LM Lampiran D. Datasheet sensor PIR Lampiran E. Datasheet TRIAC BT Lampiran F. Foto Alat Lampiran G. Data sudut picu berdasarkan pengukuran dan program vii

10 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Flowchart logika Fuzzy... 4 Gambar 2.2 Representasi linier naik... 5 Gambar 2.3 Representasi linier turun... 5 Gambar 2.4 Representase kurva segitiga... 6 Gambar 2.5 Representasi kurva trapesium... 6 Gambar 2.6 Representasi kurva bentuk bahu... 7 Gambar 2.7 Pin pada kaki LM Gambar 2.8 PIR (Passive Infrared Receiver) [3]... 9 Gambar 2.9 Arduino Uno [4] Gambar 2.10 Sruktur dan simbol TRIAC Gambar 2.11 Karakteristik TRIAC Gambar 2.12 Skema Regulator AC 1 fasa gelombang penuh dengan SCR Gambar 2.13 Gelombang output Regulator AC 1 fasa gelombang penuh beban R[7] Gambar 2.14 Gelombang output Regulator AC 1 fasa gelombang penuh beban RL Gambar 3.1 Tahapan penelitian Gambar 3.2 Blok diagram perangkat keras kipas otomatis Gambar 3.3 (a) Kotak power supply (b) Kotak peletakan kontroler Gambar 3.4 (a) Kotak sensor suhu (b) Kotak sensor PIR Gambar 3.5 Flowchart program Gambar 3.6 Gambar alur proses Fuzzy Gambar 3.7 Fuzzyfikasi : (a) Himpunan Suhu 1 dan Suhu 2 (b) Himpunan TRIAC Gambar 3.8 Rangkaian powersupply Gambar 3.9 Rangkaian kontroller Gambar 4.1 Test point (TP) pengukuran rangkaian AC Dimmer Gambar 4.2 Gelombang tegangan keluaran zerocrossing (TP1) dan TRIAC (TP2) Gambar 4.3 Gelombang tegangan keluaran TRIAC pada kondisi fuzzy = 60% Gambar 4.4 Gelombang tegangan keluaran TRIAC pada kondisi fuzzy = 72% Gambar 4.5 Gelombang tegangan keluaran TRIAC pada kondisi fuzzy = 75% Gambar 4.6 Gelombang tegangan keluaran TRIAC pada kondisi fuzzy = 77% Gambar 4.7 Gelombang Tegangan keluaran TRIAC dan fuzzy = 75% viii

11 DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Rule Evaluation Tabel 4.1 Hasil pengujian sensor LM35(1) dan thermometer Tabel 4.2 Hasil pengujian sensor LM35(2) dan thermometer Tabel 4.3 Pengukuran PIR saat mendeteksi gerakan Manusia Tabel 4.4 Pengukuran PIR saat mendeteksi gerakan benda (Kipas) Tabel 4.5 Pengujian Alat di Kamar Tabel 4.6 Persentase Error Suhu ix

12 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Saat ini masih banyak alat elektronik yang bekerja secara konvesional dan masih diperlukan interaksi manusia dalam mengontrol alat tersebut. Alat elektronik tersebut masih sekedar untuk membantu manusia tetapi tidak bersifat cerdas. Padahal manusia sangat membutuhkan alat yang dapat membantu atau meringankan pekerjaannya tanpa sedikitpun mengeluarkan tenaga. Maka dari itu diperlukan inovasi dan pengembangan alat-alat elektronik menjadi lebih baik lagi. Salah satu alat elektronika konvesional yang digunakan sehari-hari adalah Kipas. Kipas yang dijual dipasaran sekarang, masih menggunakan sistem manual yang masih menggunakan interaksi manusia untuk mengontrolnya. Biasanya jarak antara kipas angin dan manusia cukup jauh, ketika suhu naik maka manusia harus berjalan ke tempat kipas untuk merubah tombol kipas tersebut. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka pada penelitian kali ini peneliti akan mengontrol kipas angin dengan berbasis mikrokontroller menggunakan dua sensor suhu. Dimana dua sensor suhu untuk membaca nilai suhu ruangan. Kedua sensor tersebut akan menjadi input pada mikrokontroller, sebelum output keluar, inputan sensor akan diproses menggunakan logika Fuzzy. 1.2 Perumusan Masalah Adapun masalah yang akan dibahas adalah bagaimana cara mengontrol kipas angin menggunakan metode logika Fuzzy dengan mengontrol kecepatan motor kipas menggunakan triac? 1.3 Batasan Masalah Adapun beberapa batasan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Pengujian hanya dilakukan pada kamar rumah. 2. Tidak membahas motor pada kipas angin. 1.4 Tujuan dan manfaat Adapun tujuan dan manfaat penelitian ini adalah untuk : 1. Pengaplikasian sensor suhu sebagai input pengendali kipas angin menggunakan metode logika Fuzzy berbasis mikrokontroller. 2. Mempermudah interaksi manusia dalam mengontrol kipas angin. 1

13 1.5 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan penelitian ini adalah sebagai berikut : BAB I : Pendahuluan Menjelaskan tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan dan manfaat, serta sistematika penulisan. BAB II : Dasar Teori Semua teori yang melandasi tugas akhir ini akan dibahas pada bab 2. BAB III : Perancangan Sistem Membahas tentang alat yang digunakan, langkah-langkah percobaan penelitian dan pengambilan data. BAB IV : Hasil dan Analisa Menjelaskan secara rinci hasil pengukuran dan pengujian yang telah dilakukan. BAB V : Kesimpulan dan Saran Berisikan kesimpulan hasil penelitian dan saran-saran yang belum dilakukan atau harus dilakukan untuk memaksimalkan sistem. 2

14 BAB 2 DASAR TEORI Penelitian pada kipas otomatis yang telah dibuat adalah sistem yang digunakan masih terpisah antar sensor. Artinya jika sensor PIR aktif barulah sensor suhu atau LM35 aktif [1]. Pada sistem yang akan dibuat nanti akan menggunakan sistem pemograman logika Fuzzy, sistem logika Fuzzy sangat berguna untuk menyelesaian permasalahan yang kompleks. Selanjutnya mengaplikasikan logika Fuzzy kedalam mikrokontroller, mikrokontroller tersebut akan menerima dan membaca sinyal dari sensor suhu, setelah itu mikrokontroller akan memberikan output kepada triac pada kipas angin, lalu triac akan aktif sesuai dengan pemograman yang sedang berjalan. Berikut akan dibahas mengenai beberapa hal yang berkaitan dengan permasalahan. 2.1 Logika Fuzzy[2] Logika fuzzy pertama kali dikenalkan kepada publik oleh Lutfi A. Zadeh pada tahun 1956, logika fuzzy digunakan untuk menerjemahkan satu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic), misalkan besaran kecepatan kipas angin yang diekspresikan dengan padam, pelan, normal, cepat, dan sangat cepat. Secara umum dalam sistem logika fuzzy terdapat empat buah elemen dasar, yaitu : 1. Basis kaidah (rule Base), yang berisi aturan-aturan secara linguistic yang bersumber dari para pakar. 2. Proses fuzzifikasi (fuzzyfication), yang mengubah besaran pegas (crisp) ke besaran fuzzy. 3. Satu mekanisme pengambilan keputusan (inference engine), yang mempergakan bagaimana para pakar mengambil suatu keputusan dengan menerapkan pengetahuan (knowledge). 4. Proses defuzzifikasi (defuzzyfication), yan mengubah besaran fuzzy dari inference engine, menjadi besaran tegas (crisp). Untuk struktur dasar pengendalian fuzzy dapat dibuat sebagai berikut : 3

15 Masukan Crips Fuzifikasi Masukan Fuzzy Evaluasi Aturan Keluaran Fuzzy Defuzifikasi Keluaran Crips Gambar 2.1 Flowchart logika Fuzzy Fungsi keanggotaan (membership function) Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai membership adalah dengan pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang dapat digunakan, yaitu : 1. Representasi linier naik Representasi linier naik digunakan untuk menghitung pemetaan kenaikan dari 0 (nol) ke 1 (satu), berikut rumus fungsi keanggotaan linier naik : 0; x a x a [x] = { b a ; a x b 1; x b (2.1) Gambar 2.2 menunjukkan representasi linier naik dari a yang bernilai 0 (nol) menuju b yang bernilai 1 (satu). 4

16 Derajat 1 Keanggotaan μ[x] 0 a Domain b 2. Representasi linier turun Gambar 2.2 Representasi linier naik [2] Representasi linier turun digunakan untuk menghitung pemetaan penurunan dari 1 (satu) ke 0 (nol). Berikut rumus fungsi keanggotaan linier turun : b x μ[x] = { b a ; a x b 0; x b Gambar 2.3 menunjukkan representasi linier turun dari a yang bernilai 1 (satu) menuju b yang bernilai 0 (nol). (2.2) Derajat Keanggotaan 1 μ[x] 0 a Domain b Gambar 2.3 Representasi linier turun [2] 3. Representasi kurva segitiga Representasi kurva segitiga adalah gabungan dari 2 garis linier (naik dan turun). Berikut rumus fungsi keanggotaan kurva segitiga : 0; x a atau x c (2.3) μ[x] = { (x a)/(b a); a x b (c x)/(c b); b x c Gambar 2.4 menunjukkan representasi kurva segitiga dari 2 garis linier naik dan linier turun. 5

17 Derajat 1 Keanggotaan μ[x] 0 a b c Domain 4. Representasi kurva trapesium Gambar 2.4 Representase kurva segitiga [2] Representasi kurva trapesium adalah gabungan dari 2 garis linier (naik dan turun) dan terdapat beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1 (satu). Berikut rumus fungsi keanggotaan kurva trapesium : 0; x a atau x d (2.4) x a b a ; a x b μ[x] = 1; b x c d x { d c ; c x d Gambar 2.5 menunjukkan representasi kurva trapesium dari 2 garis linier naik dan linier turun serta ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1. Derajat Keanggotaan 1 Gambar 2.5 Representasi kurva trapesium [2] 5. Representasi kurva bentuk bahu Representasi kurva bentuk bahu adalah daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan naik dan turun. Himpunan Fuzzy bahu, bukan segitiga, digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah Fuzzy, bahu kiri bergerak dari benar ke salah, sedangkan bahu kanan bergerak dari benar ke salah. kecepatan motor. μ[x] 0 a b c d Domain Gambar 2.6 menunjukkan representasi kurva bentuk bahu dalam aplikasi 6

18 Bahu kiri Bahu kanan Derajat Keanggotaan μ[x] 1 Slow Medium Half Fast Very fast 0 Domain Gambar 2.6 Representasi kurva bentuk bahu [2] x Fuzzyfikasi Fuzzyfikasi yaitu suatu proses untuk mengubah suatu masukan dari bentuk tegas (crisp) menjadi fuzzy (variabel linguistik) yang biasanya disajikan dalam bentuk himpunanhimpunan fuzzy dengan suatu fungsi keanggotaannya masing-masing Basis Aturan (Rule Base) Basis aturan berisi aturan-aturan fuzzy yang digunakan untuk pengendalian sistem. Aturan-aturan ini dibuat berdasarkan logika dan nalar manusia, serta berkaitran erat dengan jalan pikiran dan pengalaman pribadi yang membuatnya. Bisa dikatakan bahwa aturan ini bersifat subjektif, tergantung dari ketajaman yang membuat. Aturan yang telah ditetapkan, digunakan untuk menghubungkan antara variabel masukan dan variabel keluaran. Aturan ini berbentuk JIKA MAKA (IF THEN), sebagai contoh adalah: Aturan 1: JIKA x adalah A1 DAN y adalah B1 MAKA z adalah C1 Aturan 2: JIKA x adalah A2 DAN y adalah B2 MAKA z adalah C2 Aturan i: JIKA x adalah Ai DAN y adalah Bi MAKA z adalah Ci Dengan: Ai (i = 1,2,3,...) adalah himpunan fuzzy ke i untuk variabel masukan x Bi (i = 1,2,3,...) adalah himpunan fuzzy ke i untuk variabel masukan y Ci (i = 1,2,3,...) adalah himpunan fuzzy ke i untuk variabel keluaran z Defuzzifikasi Defuzzifikasi dapat didefinisikan sebagai proses perubahan besaran fuzzy yang disajikan dalam bentuk himpunan-himpunan fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaannya untuk mendapatkan kembali bentuk tegasnya (crisp). Hal ini diperlukan sebab dalam aplikasinya nyata dibutuhkan adalah nilai tegas (crisp). 7

19 Ada beberapa metode defuzzifikasi yang bisa dipakai pada komposisi aturan mamdani, antara lain : 1. Metode Centroid Metode centroid ini juga dikenal sebagai metode COA (Centre of Area) atau metode Centre of Gravity. Pada metode ini nilai tegas keluarannya diperoleh berdasarkan titik berat dari kurva hasil proses pengambilan keputusan. 2. Metode Bisektor Pada metode ini nilai tegasnya diperoleh dengan cara pengambilan nilai pada domain fuzzy yang memiliki keanggotaan setengah jumlah total nilai keanggotaan pada daerah fuzzy. 3. Metode MOM ( Mean of Maximum ) Pada metode ini nilai tegas keluarannya diperoleh berdasarkan rata-rata semua aksi kontrol fuzzy yang mempunyai fungsi keanggotaan maksimum. 4. Metode LOM ( Largest of Maximum ) Pada metode ini nilai tegas keluarannya diperoleh berdasarkan tingkat keanggotaan terbesar. 5. Metode SOM ( Smallest of Maximum ) Pada metode ini, nilai tegas keluarannya diperoleh berdasarkan tingkat keanggotaan terkecil. 2.2 Sensor LM35 Sensor suhu LM35 adalah komponen elektronika yang memiliki fungsi untuk mengubah besaran suhhu menjadi besaran listrik dalam bentuk tegangan. Sensor LM35 memiliki akurasi dan linieritas yang tinggi. Dimana output tegangan keluaran linier sebanding perubahan suhu. Secara prinsip sensor akan melakukan penginderaan pada saat perubahan suhu setiap 1ºC akan menunjukkan tegangan sebesar 10 mv. Untuk keterangan lebih lanjut dapat dilihat pada Lampiran C Datasheet LM35. Gambar 2.7 Pin pada kaki LM35[] 8

20 2.3 Passive Infrared Receiver ( PIR ) PIR (Passive Infrared Receiver) adalah sebuah sensor yang merespon energi dari pancaran sinar infra merah pasif yang dimiliki setiap benda yang terdeteksi olehnya. Biasanya yang terdeteksi adalah manusia. Dimana PIR (Passive Infrared Receiver) tersebut merupakan sebuah sensor yang berbasis infrared[3]. Tidak seperti sensor infrared pada umumnya yang terdiri dari IR LED dan fototransistor. PIR tidak memancarkan apapun seperti IR LED. Ketika manusia berada di depan sensor PIR dengan kondisi diam selama beberapa menit, maka sensor PIR akan menghitung panjang gelombang yang dihasilkan oleh tubuh manusia tersebut. Panjang gelombang yang konstan ini menyebabkan energi panas yang dihasilkan dapat digambarkan hampir sama pada kondisi lingkungan disekitarnya. Ketika manusia tersebut melakukan gerakan, maka tubuh manusia itu akan menghasilkam pancaran sinar inframerah pasif dengan panjang gelombang yang bervariasi sehingga menghasilkan panas berbeda yang menyebabkan sensor menerima respon dengan cara menghasilkan arus pada material pyroelectricnya dengan besaran yang berbeda-beda. Karena besaran yang berbeda inilah comparator menghasilkan output [3]. Datasheet sensor PIR dapat dilihat pada Lampiran D. Gambar 2.8 PIR (Passive Infrared Receiver) [3] 2.4 Mikrokontroler Arduino Uno [4] adalah board mikrokontroler berbasis ATmega328. Memiliki 14 pin input dari output digital dimana dari 6 pin input tersebut dapat digunakan sebagai output PWM dan 6 pin sebagai input analog, 16 MHz osilator kristal, koneksi USB, jack power, ICSP header, dan tombol reset. Untuk mendukung mikrokontroler agar dapat digunakan, cukup hanya menghubungkan board Arduino Uno ke komputer dengan menggunakan kabel USB atau listrik dengan AC yang ke adaptor DC atau baterai untuk menjalankannya. Uno berbeda dengan semua board sebelumnya dalam hal koneksi USB-to-serial yaitu menggunakan fitur Atmega8U2 yang diprogram sebagai konverter USB-to-serial berbeda dengan board sebelumnya yang menggunakan chip FTDI driver USB-to-serial. 9

21 Gambar 2.9 Arduino Uno[4] Arduino Uno dapat diaktifkan melalui koneksi USB atau catu daya eksternal (non- USB). Kisaran daya yang disarankan untuk board Uno adalah 7 12 volt. Jika daya kurang dari 7 volt, board Uno akan tidak stabil. Kemudian jika diberikan tegangan lebih dari 12 volt, maka regulator tegangan dapat panas dan merusak board Uno. Ada 4 pin power pada Arduino Uno, yaitu : - VIN, tegangan input pada Arduino jika menggunakan catu daya ekstenal. - 5V, catu daya yang digunakan untuk daya mikrokontroler dan komponen lain - 3v3, sebuah supply 3,3 volt yang dihasilkan oleh regulator on-board - GND, Ground pin. Seperti yang telah kita ketahui, Arduino mempunyai 14 pin digital input atau output yang beroperasi dengan daya 5 volt. Dan dapat menerima atau memberikan maksimum arus 40mA dan memiliki internal pull-up resistor dari 20-50Kohm. Selain itu beberapa pin memiliki fungsi khusus : - Serial : pin 0 (RX) dan 1 (TX), digunakan untuk mengirimkan (TX) dan menerima (RX) TTL data serial. - External Interrupts : pin 2 dan 3, Pin ini dapat dikonfigurasi untuk memicu interrupt pada nilai yang rendah, dengan batasan tepi naik atau turun, atau perubahan nilai - PWM: 3, 5, 6, 9, 10, dan 11. Menyediakan output PWM 8-bit dengan fungsi analogwrite (). - SPI: 10 (SS), 11 (Mosi), 12 (MISO), 13 (SCK). Pin ini mendukung komunikasi SPI menggunakan SPI library. - LED: 13. Ada built-in LED terhubung ke pin digital 13. Ketika pin bernilai nilai HIGH, LED on, ketika pin bernilai LOW, LED off. 10

22 Dan Uno juga memiliki 6 pin input analog, yang berlabel A0 A5. Dan masing-masing pin menyediakan 10 bit dengan resolusi (yaitu 1024 nilai yang berbeda). Selain itu ada beberapa pin yang memiliki fungsi khusus: - I2C: A4 (SDA) dan A5 (SCL). Dukungan I2C (TWI) komunikasi menggunakan library Wire. - Aref. Tegangan referensi (0 sampai 5V saja) untuk input analog. Digunakan dengan fungsi analogreference ()[4]. 2.5 TRIAC TRIAC merupakan singkatan dari TRIode Alternating Current, yang artinya adalah saklar triode untuk arus bolak-balik[5]. TRIAC adalah gabungan dua buah SCR atau Thyristor yang dirancang anti paralel dengan satu buah elektroda gerbang (gate electrode) yang menyatu. SCR merupakan piranti zat padat (solid state) yang berfungsi sebagai sakelar daya berkecepatan tinggi. Di Gambar 2.10 menunjukkan struktur dan simbol dari TRIAC. Gambar 2.10 Sruktur dan simbol TRIAC [5] Karakteristik TRIAC TRIAC memiliki karakteristik seperti pada SCR yaitu swicthing, kecuali TRIAC dapat berkonduksi dalam berbagai arah. TRIAC dapat digunakan untuk mengontrol aliran arus dalam rangkaian AC. Elemen seperti penyearah dalam dua arah menunjukkan kemungkinan dua aliran arus antara terminal utama MT1 dan MT2. Pengaturan dilakukan dengan memberi sinyal antara gate (gerbang) dan MT1[5]. Untuk datasheet TRIAC BT136 dapat dilihat pada Lampiran E. 11

23 Gambar 2.11 Karakteristik TRIAC [5] Karena dapat bersifat konduktif dalam dua arah, biasanya TRIAC digunakan untuk mengendalikan fasa arus AC. Selain itu, karena TRIAC merupakan bidirectional device, terminalnya tidak dapat ditentukan sebagai anode atau katode. Jika terminal MT2 positif terhadap terminal MT1, TRIAC dapat dimatikan dengan memberikan sinyal gerbang positif antara gerbang Gate dan MT1, sebaliknya jika terminal MT2 negatif terhadap MT1 maka TRIAC akan dapat dihidupkan dengan memberikan sinyal pulsa negatif antara gerbang G dan terminal MT1[5]. 2.6 Teori ADC ADC (Analog to Digital Converter) adalah suatu rangkaian pengubah informasi dari tegangan analog ke digital[6]. Pada board Arduino Uno, terdapat enam pin analog, yakni A0 hingga A5. Huruf A pada awal nama pin Arduino menandakan pin tersebut dapat digunakan untuk mengolah sinyal analog. Resolusi ADC menentukan ketelitian nilai hasil konversi ADC. Semakin besar resolusi ADC, maka semakin mendekati nilai analog dari signal tersebut. Untuk resolusi ADC pada board Arduino Uno adalah 10 bit, yang berarti mampu memetakan hingga 1024 discrete analog level. 2.7 AC Regulator Regulator AC digunakan untuk mengendalikan tegangan rms output. Aplikasi dari Regulator AC ini adalah untuk kendali kecepatan motor, untuk dimmer lampu, untuk pengatur suhu pemanas dan sebagainya[7]. Pengaturan nilai rms tegangan dilakukan 12

24 dengan cara mengatur sudut penyalaan saklar dayanya yang akan mendelay gelombang tegangan output, sehingga regulator AC ini disebut juga dengan phase delay control. Pada umumnya regulator AC menggunakan SCR dan TRIAC sebagai saklar dayanya. Ada dua jenis Regulator AC, yaitu setengah gelombang dan gelombang penuh. Pada Regulator AC setengah gelombang, yang didelay hanya gelombang tegangan positif. Regulator AC setengah gelombang ini umumnya menggunakan sebuah SCR dan sebuah diode yang dipasang antiparallel. Regulator AC jenis ini jarang diaplikasikan di lapangan. Pada Regulator AC gelombang penuh, Penundaan penyalaan dilakukan pada gelombang positif dan negatif. Regulator AC jenis ini menggunakan dua buah SCR yang dipasang anti parallel atau sebuah TRIAC. Gambar 2.12 menunjukkan skema Regulator AC 1 fasa gelombang penuh menggunakan dua buah SCR[7]. Gambar 2.12 Skema Regulator AC 1 fasa gelombang penuh dengan SCR [7] Regulator AC 1 fasa dapat dioperasikan dalam 3 mode, yaitu : 1. Sudut penyalaan besar dari sudut fasa ( α > φ ). Pada mode ini arus output tidak kontiniu. 2. Sudut penyalaan kecil dari sudut fasa ( α < φ ). Pada mode ini satu buah SCR akan gagal menyala. 3. Sudut penyalaan sama dengan sudut fasa ( α = φ ). Pada mode ini arus output akan kontiniu Beban R Bentuk gelombang output Regulator AC 1 fasa beban R ditunjukkan pada Gambar

25 Gambar 2.13 Gelombang output Regulator AC 1 fasa gelombang penuh beban R[7] Sudut penyalaan = α. Sudut pemadaman = β (β = π) dan sudut konduksi γ = β - α. Tegangan output rms : Vorms = Vm 2 2α 2(π α)+sin π (2.5) Arus rms : Iorms = Vorms R (2.6) Daya output : P =I 2 orms R (2.7) Faktor Daya : PF = cos φ = P VA = [1 α π + sin2α 2π ] (2.8) Dengan VA= IsVs Vs Merupakan tegangan rms input yang dirumuskan dengan Vs = Vm Arus rms yang mengalir pada setiap SCR dirumuskan dengan : Ioscr = Iorms Beban RL 2 2 (2.9) (2.10) (2.11) Gambar 2.14 menunjukkan bentuk gelombang output Regulator AC 1 fasa yang melayani beban RL. 14

26 Gambar 2.14 Gelombang output Regulator AC 1 fasa gelombang penuh beban RL[7] Sudut penyalaan = α. Sudut pemadaman = β (β = π + τ) dan sudut konduksi γ= β - α. Tegangan output rms : Vrms = Vmax 2(β α)+sin 2β 2 sinβ 2 π (2.12) Arus rms : Iorms = Vm z [sin( α) e{r( α) ωl } + sin( α)] (2.13) Daya output : P = Iorms. Vorms. cos (2.14) Faktor daya : PF = cos (2.15) Dengnan = tan 1 ωl R dan Z = R2 + (ωl) 2 (2.16) 15

27 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Rancangan Penilitian Penelitian ini akan dibuat suatu program menggunakan logika Fuzzy untuk mengontrol kipas angin berdasarkan suhu dan motion detection dengan tahapan penelitian sebagai berikut : 1. Studi literatur 2. Pengujian sensor suhu dan sensor PIR 3. Pembuatan program logika Fuzzy 4. Pengujian perangkat lunak logika Fuzzy 5. Perancangan perangkat keras (hardware) 6. Pengujian sistem 7. Analisa dan statistik 8. Penulisan paper dan buku tugas akhir Tahap penelitian ini ditunjukkan dalam Gambar 3.1 : Gambar 3.1 Tahapan penelitian 16

28 3.2 Perancangan Perangkat Keras (Hardware) Dalam penelitian yang akan dilakukan alat yang dibuat berupa kontrol kipas angin berdasarkan input suhu dan kelembaban memiliki blok diagram seperti gambar berikut: Gambar 3.2 Blok diagram perangkat keras kipas otomatis Seperti yang terlihat dari diagram blok diatas, ada dua buah sensor yang ada merupakan sumber data input. Setelah itu, data yang ada di inputkan ke dalam mikrokontroler yang akan diolah dengan metode logika Fuzzy. Selanjutnya, sinyal output dari mikrokontroler akan diteruskan menuju TRIAC sebagai pengendali aktuator sesuai dengan kondisi logika Fuzzy yang telah ditentukan Desain mekanik Desain mekanik pada penelitian ini menggunakan lima buah kotak dengan tiga ukuran yang berbeda, kotak kontroler dan power supply memiliki ukuran 185x113x67mm, kotak sensor PIR dengan ukuran 65x65x65mm dan dua kotak sensor suhu ukuran 30x20x20mm. Seperti pada Gambar di bawah ini : (a) Gambar 3.3 (a) Kotak power supply (b) Kotak peletakan kontroler (b) 17

29 Gambar 3.3 (a) pada titik A menunjukkan pin konektor yang berfungsi sebagai keluaran powersupply, untuk titik B menunjukkan sakelar on/off dari powersupply. Dan Gambar 3.3 (b) pada titik A menunjukkan pin konektor yang berfungsi sebagai masukan pada arduino, untuk titik B menunjukkan sakelar on/off 220VAC, sedangkan titik C menunjukkan konektor 220VAC, titik D menunjukkan rumah fuse, dan titik E menunjukkan tampilan nilai fuzzy. (a) (b) Gambar 3.4 (a) Kotak sensor suhu (b) Kotak sensor PIR Gambar 3.4 (a) pada titik A menunjukkan konektor female untuk sensor suhu. Dan Gambar 3.4 (b) pada titik A menunjukkan konektor female untuk sensor PIR. untuk melihat alat yang telah dibuat dapat dilihat pada Lampiran F Foto Alat. 18

30 3.3 Perancangan Perangkat Lunak (Software) Perancangan flowchart pemograman Arduino Gambar 3.5 Flowchart program Dari flowchart diatas, ketika arduino menyala maka seluruh sistem akan dimulai dengan membaca kondisi dari sensor PIR, jika kondisi PIR tidak aktif maka kipas padam, dan saat kondisi PIR aktif maka tahap berikutnya membaca masukan dari sensor suhu, dan 19

31 akan diolah datanya menggunakan logika fuzzy dengan keluaran berupa persentase dalam range 0% - 100% yang kemudian di mapping kedalam nilai PWM, tahap selanjutnya nilai dari PWM tersebut yang akan menentukan waktu penyalaan/membuka gate dari TRIAC untuk mengatur kecepatan dari kipas Perancangan sistem Fuzzy Pada proses pembuatan sistem Fuzzy terdapat beberapa tahapan alur proses dari fuzzyfikasi hingga defuzzyfikasi. Gambar 3.6 Gambar alur proses Fuzzy Fuzzyfikasi Pada proses fuzzyfikasi, inputan crisp (tegas) akan dirubah menjadi variabel linguistic (Fuzzy). Dalam penelitian ini, yang digunakan sebagai input adalah dua buah sensor suhu. Sedangkan output berupa triac yang mengontrol kecepatan motor kipas. Fungsi keanggotaan dari input sensor suhu 1 µ(x) 1 0,5 Dingin Sejuk Normal Panas Sangat Panas ,5 30,5 33, x (Suhu, Celcius) 20

32 Fungsi keanggotaan dari input sensor suhu 2 µ(y) 1 Dingin Sejuk Normal Panas Sangat Panas 0, ,5 30,5 33, y(suhu, Celcius) (a) Fungsi keanggotaan dari output kecepatan kipas Padam Pelan Normal Cepat Sangat Cepat (b) Kecepatan Kipas (%) Gambar 3.7 Fuzzyfikasi : (a) Himpunan Suhu 1 dan Suhu 2 (b) Himpunan kecepatan kipas Rule Evaluation Rule Evaluation dapat dilihat pada tabel 3.1. Tabel 3.1 Rule Evaluation SUHU 2 SUHU 1 Dingin Sejuk Normal Panas Sangat Panas Dingin Padam Padam Pelan Normal Cepat Sejuk Padam Pelan Pelan Normal Cepat Normal Pelan Pelan Normal Cepat Sangat Cepat Panas Normal Normal Cepat Sangat Cepat Sangat Cepat Sangat Panas Cepat Cepat Sangat Cepat Sangat Cepat Sangat Cepat 21

33 Defuzifikasi Proses defuzzifikasi merupakan proses terakhir dalam sistem Fuzzy. Proses defuzifikasi merupakan sebuah proses perubahan data input yang telah dimasukkan dalam himpunan-himpunan Fuzzy untuk mendapatkan kembali bentuk tegasnya (Crisp). Pada Fuzzy ini, metode defuzzifikasi yang digunakan adalah centroid atau center of area(coa). Dimana nilai tegas outputnya diperoleh berdasarkan titik berat dari kurva hasil proses pengambilan keputusan. Dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: Nilai_Min = (Suhu 1 Suhu 2) Nilai_Min didapat dengan mencari nilai terendah dari masing-masing keanggotaan fungsi antara suhu 1 dan suhu 2. COA = (Nilai_Min X Bobot) (Nilai_Min) (3.1) Untuk mencari COA dapat dilakukan dengan menjumlahkan perkalian Nilai_Min dengan Bobot keanggotan keluaran TRIAC kemudian dibagi dengan jumlah Nilai_Min Schematic rangkaian Gambar 3.8 Rangkaian powersupply Pada Gambar 3.8 merupakan rangkaian powersupply dengan keluaran 5VDC dan 9VDC, keluaran 5VDC dihasilkan oleh IC regulator 7805 dan keluaran 9VDC dihasilkan oleh IC regulator Rangkaian powersupply ini berfungsi sebagai sumber tegangan untuk arduino pada rangkaian kontroler. 22

34 Gambar 3.9 Rangkaian kontroller Pada Gambar 3.9 menunjukkan rangkaian kontrol dengan masukan berupa dua sensor suhu LM35, sensor PIR, dan terdapat rangkaian zerocrossing yang memberi nilai masukan dengan mode interrupt pada arduino, kemudian diolah oleh arduino dengan keluaran berupa PWM yang berfungsi sebagai masukan pada rangkaian dimmer MOC Instrument penelitian Alat Pengujian yang digunakan Dalam melakukan penelitian ini alat pengujian yang digunakan untuk pengujian alat dan sebagai referensi keberhasilan dari alat yang dibuat adalah sebagai berikut: 1. Multimeter Multimeter digunakan untuk mengukur nilai tegangan, arus pada rangkaian dimmer TRIAC. 2. Thermometer Thermometer digunakan untuk mengukur suhu dan sebagai pembanding hasil output dari mikrokontoler. 23

35 Pengujian Sensor Suhu BAB 4 HASIL DAN ANALISA Tujuan dari sensor suhu LM35 pada penelitian ini adalah untuk membaca suhu yang ada disekitar sensor. Ada dua buah sensor suhu LM35 yang digunakan pada penelitian ini, untuk pembacaan kondisi suhu pada dua sudut ruangan. LM35 disini sebagai inputan untuk sistem Fuzzy yang akan mengontrol output dari pwm pada Arduino Uno. Sensor suhu LM35 diuji dengan memberikan tegangan input 5V dan memberikan pemanas secara langsung, nilai suhu akan ditampilkan pada LCD sedangkan outp ut langsung diambil nilainya dengan voltmeter. Dari pengujian didapatkan data sebagai berikut. Dari Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa suhu yang terdeteksi oleh sensor LM35(1) dan thermometer nilai errornya cukup kecil tidak lebih dari 3%. Rumus mencari nilai error terhadap pembacaan suhu : Error = (Nilai praktik Nilai sebenarnya) Nilai praktik Tabel 4.1 Hasil pengujian sensor LM35(1) dan thermometer X 100% (4.1) No. Suhu LM35 (1) (ºC) Tegangan output (mv) Thermometer (ºC) Persentase Error (%) 1 24,89 245,9 24,4 2, ,86 257,6 25,1 3, , ,8 0, ,82 279,4 27,7 0, ,3 288,9 28,5 0, ,28 299,7 29,3 0, , ,4 1, ,23 319,3 31,6 1, , ,5 0, , ,7 0, ,16 349,2 34,4 0, , ,8 0,50 Dari Tabel 4.1 diatas hasil kalibrasi dengan cara pemanasan dan pendinginan manual suhu disekitar LM35(1) menunjukkan persentase rata-rata error tidak lebih dari 1%. 24

36 Tabel 4.2 Hasil pengujian sensor LM35(2) dan thermometer No. Suhu LM35 (2) (ºC) Tegangan output (mv) Thermometer (ºC) Persentase Error (%) 1 24,89 249,3 24,4 2, ,38 255,4 25,1 1, , ,8 2, ,53 276,8 27,7 0, ,56 287,5 28,5 0, ,4 296,4 29,3 0, ,23 305,4 30,4 0, ,72 317,5 31,6 0, ,7 328,2 32,5 0, ,18 337,5 33,7 1, ,16 343,5 34,4 0, , ,8 0,50 Dari Tabel 4.2 diatas hasil kalibrasi dengan cara pemanasan dan pendinginan manual suhu disekitar LM35(2) menunjukkan persentase rata-rata error tidak lebih dari 1%. Jadi kalibrasi program untuk dua sensor LM35 sudah benar. Pada Tabel 4.1 dan Tabel 4.2 menunjukkan hasil bahwa setiap perubahan 1ºC pada sensor suhu akan naik atau turun sebesar ±10mV pada kaki outputnya. Tujuan mengukur kaki output dari LM35 adalah untuk melihat hasil dari kalibrasi program berdasarkan karakteristik dari LM35 tersebut. Data perbandingan antara suhu dari sensor LM35 dan thermometer dengan pengukuran mulai dari 24ºC hingga 35ºC dapat dilihat pada Tabel 4.1 dan Tabel 4.2 Data di ambil setiap kenaikan 1ºC. thermometer yang digunakan adalah thermometer digital. 4.2 Pengujian sensor PIR Pengujian Sensor PIR dengan menguji sensitifitas atau respon ketika mendeteksi adanya gerakan manusia. Cara menguji respon sensor PIR yaitu dengan memberikan indikator LED dan mengukur pada Output tegangan pada kaki out PIR ketika adanya gerakan yang dideteksi. Ketika adanya gerakan yang dideteksi, LED akan meyala dan terlihat perubahan nilai tegangan PIR pada AVO meter. Berdasarkan hasil pengujian dan pengukuran pada Tabel 4.3, sensor dapat mendeteksi gerakan manusia dengan jarak maksimal antara sensor PIR dan objek yaitu ± 7 meter. Ketika mendeteksi keberadaan manusia indikator LED akan menyala dan mengaktifkan sistem fuzzy pada mikrokontroller. 25

37 Tabel 4.3 Pengukuran PIR saat mendeteksi gerakan Manusia Tegangan Input PIR Objek Jarak Sensor- Objek Tegangan output PIR Indikator LED 4,9 Volt Manusia 1 meter 3,2 Volt Menyala 4,9 Volt Manusia 2 meter 3,2 Volt Menyala 4,9 Volt Manusia 3 meter 3,2 Volt Menyala 4,9 Volt Manusia 4 meter 3,2 Volt Menyala 4,9 Volt Manusia 5 meter 3,2 Volt Menyala 4,9 Volt Manusia 6 meter 3,2 Volt Menyala 4,9 Volt Manusia 7 meter 3,2 Volt Menyala 4,9 Volt Manusia 7,42 meter 0 Volt Padam Pada Tabel 4.4 pengujian menggunakan objek Kipas angin yang bergerak, kemampuan alat dalam mendeteksi gerakan kipas yaitu dengan jarak maksimal 0,32 meter. Tabel 4.4 Pengukuran PIR saat mendeteksi gerakan benda (Kipas) Tegangan Input PIR Objek Jarak Sensor- Objek Tegangan output PIR Indikator LED 4,9 Volt Kipas Angin 0,15 meter 3,2 Volt Menyala 4,9 Volt Kipas Angin 0,32 meter 3,2 Volt Menyala 4,9 Volt Kipas Angin 0,33 meter 0 Volt Padam 4.3 Pengujian Rangkaian AC Dimmer Pengujian ini dilakukan dengan mengukur tegangan dan gelombang sinyal pada test point (TP) pada gambar 4.4 berikut. TP1 TP2 Gambar 4.1 Test point (TP) pengukuran rangkaian AC Dimmer 26

38 Pada Gambar 4.1 di atas, ada rangkaian Zerocrossing yang digunakan untuk mendeteksi gelombang sinus 220 Volt saat melewati titik tegangan nol yaitu pada saat diode bridge memberikan sinyal double phased rectified untuk optocoupler 4N25. Sinyal LED pada optocoupler akan menjadi low dan sinyal kolektor akan high bersama dengan gelombang sinus yang masuk. Sinyal dari optocoupler 4N25 akan dikirimkan ke pin interrupt arduino dan dikembalikan lagi menuju rangkaian TRIAC dengan sinyal yang masuk akan mengaktifkan LED pada MOC3021 yang memicu opto-thyristor sesaat. Kemudian pada output dari opto-thyristor masuk ke gate TRIAC yang memicu tegangan T2 mengalir pada T1. Dan pada T1 akan mengaktifkan kipas. Pada Gambar 4.2 menunjukkan garis warna biru sebagai titik awal atau mulainya keluaran pada TRIAC (CH2) dan warna orange sebagai kondisi keluaran dari optocoupler 4N25 (CH1) yang mendeteksi kondisi nol dari gelombang sinus. Gambar 4. 2 Gelombang tegangan keluaran zerocrossing (TP1) dan TRIAC (TP2) Pada gambar dibawah ini merupakan gelombang sinyal sudut picu dari hasil perbandingan antara sumber tegangan terhadap keluaran TRIAC : Gambar 4.3 Gelombang tegangan keluaran TRIAC pada kondisi fuzzy = 60% 27

39 Pada Gambar 4.3 diatas menunjukkan garis warna orange merupakan gelombang keluaran dari TRIAC (CH1) yang bernilai fuzzy = 60% dan warna biru menunjukkan gelombang masukan dari tegangan sumber 220 Volt (CH2), sedangkan garis yang berada pada merah adalah sudut penyalaan dan yang dilingkaran warna kuning adalah sudut pemadaman, dengan hasil pengukuran : Vmax = 340Volt Cycle RMS = 204 Volt Vpp = 684 Volt Sudut penyalaan = ( 3,9/1000 0,01 Sudut pemadaman = ( 2,5/1000 0, ) = 70,2º 180 ) = 45º Hasil output fuzzy pada program, sudut penyalaan akan mulai pada : Waktu Penyalaan = 60 x128 = 76,8 100 = 75 x 76,8 = 5760 us = 5,76 ms Sudut penyalaan di program = 5,76 ms 9,6 ms x π = 5,76 ms 9,6 ms x 180º = 108º Sudut penyalaan di osiloskop = 180º 108º = 72º Gambar 4.4 Gelombang tegangan keluaran TRIAC pada kondisi fuzzy = 72% Pada Gambar 4.4 diatas menunjukkan garis warna orange merupakan gelombang keluaran dari TRIAC (CH1) yang bernilai fuzzy = 72% dan warna biru menunjukkan gelombang masukan dari tegangan sumber 220 Volt (CH2), sedangkan garis yang berada pada merah adalah sudut penyalaan dan yang dilingkaran warna kuning adalah sudut pemadaman, dengan hasil pengukuran : 28

40 Vmax = 340 Volt Cycle RMS = 209 Volt Vpp = 680 Volt Sudut penyalaan = ( 2,8/1000 0,01 Sudut pemadaman = ( 1,3/1000 0, ) = 50,4º 180 ) = 23,4º Hasil output fuzzy pada program, sudut penyalaan akan mulai pada : Waktu Penyalaan = 72 x128 = 92, = 75 x 92,16 = 6912 us = 6,912 ms Sudut penyalaan di program = 6,912 ms 9,6 ms x π = 6,912 ms 9,6 ms x 180º = 129,6º Sudut penyalaan di osiloskop = 180º 129,6º = 50,4º Gambar 4.5 Gelombang tegangan keluaran TRIAC pada kondisi fuzzy = 75% Pada Gambar 4.5 diatas menunjukkan garis warna orange merupakan gelombang keluaran dari TRIAC (CH1) yang bernilai fuzzy = 75% dan warna biru menunjukkan gelombang masukan dari tegangan sumber 220 Volt (CH2), sedangkan garis yang berada pada merah adalah sudut penyalaan dan yang dilingkaran warna kuning adalah sudut pemadaman, dengan hasil pengukuran : Vmax = 336 Volt Cycle RMS = 237 Volt 29

41 Vpp = 676 Volt Sudut penyalaan = ( 2,5/1000 0,01 Sudut pemadaman = ( 1,7/1000 0, ) = 45º 180 ) = 30,6º Hasil output fuzzy pada program, sudut penyalaan akan mulai pada : Waktu Penyalaan = 75 x128 = Sudut penyalaan di program = = 75 x 96 = 7200 us = 7,2 ms 7,2 ms 7,2 ms x π = x 180º = 135º 9,6 ms 9,6 ms Sudut penyalaan di osiloskop = 180º 135º = 45º Gambar 4.6 Gelombang tegangan keluaran TRIAC pada kondisi fuzzy = 77% Pada Gambar 4.6 diatas menunjukkan garis warna orange merupakan gelombang keluaran dari TRIAC (CH1) yang bernilai fuzzy = 75% dan warna biru menunjukkan gelombang masukan dari tegangan sumber 220 Volt (CH2), sedangkan garis yang berada pada merah adalah sudut penyalaan dan yang dilingkaran warna kuning adalah sudut pemadaman, dengan hasil pengukuran : Vmax = 340 Volt Cycle RMS = 238 Volt Vpp = 680 Volt Sudut penyalaan = ( 2,4/1000 0,01 Sudut pemadaman = ( 1,2/1000 0, ) = 43,2º 180 ) = 21,6º Hasil output fuzzy pada program, sudut penyalaan akan mulai pada : 30

42 Waktu Penyalaan = 77 x128 = 98, Sudut penyalaan di program = = 75 x 98,56 = 7392 us = 7,392 ms 7,392 ms 9,6 ms x π = 7,392 ms 9,6 ms Sudut penyalaan di osiloskop = 180º 138,6º = 41,4º x 180º = 138,6º Hasil pengukuran dan program sudut penyalaan dapat dilihat pada Lampiran G. Data sudut picu berdasarkan pengukuran dan program. 4.4 Pengujian keseluruhan sistem Pada pengujian keseluruhan sistem ini diambil data sudut penyala, data pengukuran switching pwm terhadap keluaran dari TRIAC, dan data pengukuran tegangan dan arus. Dapat dilihat pada Lampiran A Data pengukuran keseluruhan sistem dengan inputan manual. Nilai fuzzy pada Lampiran A adalah persentase keluaran yang telah di defuzifikasi dari inputan dua sensor suhu LM35, dan di mapping kedalam nilai PWM arduino untuk masukan pada rangkaian dimmer TRIAC. Tabel 4.5 Pengujian Alat di Kamar m/d/yyyy Waktu Suhu 1 Suhu 2 Thermometer Fuzzy (HH-MM-SS) (ºC) (ºC) (ºC) (%) 11/20/ :00:00 31,72 31,23 31,4 88,69 11/20/ :05:00 31,23 30,26 31,4 77,7 11/20/ :10:00 30,74 29, ,3 11/20/ :15:00 30,74 30,26 30, /20/ :20:00 29,77 29,28 30,8 61,31 11/20/ :25:00 30,74 30,26 30, /20/ :30:00 30,74 29,77 30,7 72,3 Pada Tabel 4.5 menunjukkan informasi mengenai perubahan data sensor suhu dari kondisi awal alat off hingga dinyalakan selama 30 menit. Pengambilan data dilakukan setiap 5 menit sekali. Data suhu yang diukur mengalami perubahan sedikit. Tabel 4.6 Persentase Error Suhu Persentase error (%) Sensor Suhu No Suhu 1 Suhu 2 1 1, , , , , , , , , ,

43 Persentase error (%) Sensor Suhu No Suhu 1 Suhu 2 6 0, , , , Avg Error 0, , Tabel 4.6 merupakan persentase error dimana data perbandingan tersebut diambil dari data sensor suhu pada kamar, dan data yang dibandingkan merupakan data yang didapat dari nilai thermometer. Nilai error pembacaan sensor suhu pada range 0% hingga 5% tidak terlalu berpengaruh terhadap nilai masukan fuzzy. Pada gambar dibawah ini merupakan perbandingan gelombang keluaran sudut picu TRIAC terhadap gelombang keluaran fuzzy dari arduino. Gambar 4.7 Gelombang Tegangan keluaran TRIAC dan fuzzy = 75% Pada Gambar 4.7 diatas menunjukkan garis warna biru adalah keluaran dari arduino yang sudah di mapping dari nilai fuzzy = 75% (CH2) dan warna orange adalah tegangan keluaran dari TRIAC berdasarkan inputan suhu yang telah di fuzzykan (CH1). Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa keluaran pada arduino mempengaruhi sudut penyalaan dari TRIAC. Hasil pengukuran sudut penyalaan dengan output fuzzy program berbeda, karena pada sudut 0º di gelombang sinus tegangan yang mengalir pada beban masih penuh atau belum terjadi phase delay control, sehingga jika nilai output fuzzy tidak di mapping, pada kondisi fuzzy = 0% kipas akan menyala dengan kecepatan penuh dan pada kondisi fuzzy = 100% kipas akan padam. Maka dari itu, hasil mapping tersebut membuat kondisi fuzzy = 0% berada pada sudut 180º. Sehingga t yang terukur berbeda dengan hasil output fuzzy program karena pengambilan data pada osiloskop tetap dimulai dari sudut 0º sedangkan pada output 32

44 fuzzy program, titik awal t dimulai dari sudut 180º hingga titik akhir pada sudut 0º. Dengan hasil pengukuran : Vmax = 336 Volt Cycle RMS = 237 Volt Vpp = 676 Volt Sudut penyalaan = ( 2,5/1000 0,01 Sudut pemadaman = ( 1,7/1000 0, ) = 45º 180 ) = 30,6º Hasil output fuzzy pada program, sudut penyalaan akan mulai pada : Waktu Penyalaan = 75 x128 = Sudut penyalaan di program = = 75 x 96 = 7200 us = 7,2 ms 7,2 ms 7,2 ms x π = x 180º = 135º 9,6 ms 9,6 ms Sudut penyalaan di osiloskop = 180º 135º = 45º 33

45 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Dari seluruh pengujian yang dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan : 1. Kipas dapat dikontrol berdasarkan suhu sekitar dengan menggunakan logika fuzzy. Fuzzy sendiri berfungsi untuk mengatur kecepatan kipas sehingga ketika suhu naik atau panas kecepatan kipas akan semakin cepat, semakin meningkatnya kecepatan kipas, suhu ruangan perlahan akan turun sebesar ±2-4ºC. 2. Kipas akan mati dalam waktu 10 menit (bisa diatur) jika sensor PIR tidak mendeteksi adanya lagi gerakan. 3. Dengan adanya sistem kontrol ini, kipas akan lebih efektif dalam penggunaannya. 5.2 Saran Untuk pengembangan agar alat ini mendapatkan hasil yang lebih maksimal, maka disarankan untuk : 1. Melakukan pengujian dengan lebih banyak orang didalam ruangan agar didapat kondisi sensitifitas yang lebih baik untuk suhu dan PIR. 2. Merancang sistem kontrol kipas agar mempertahankan kondisi suhu yang nyaman. 3. Menambahkan kamera agar selalu mengikuti pergerakan manusia yang berada didalam ruangan. 34

46 DAFTAR PUSTAKA [1] Lingga, Topic : Otomasi Kipas Pada Ruangan Berbasis Mikrokotroler., Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Surabaya, [2] Sumantri K.R,.ST., MT. Class Lecture, Topic : Membership Function. RB 4, Politeknik Negeri Batam, Jalan Parkway Street, Batam Centre, September. 24, [3] Adrianto Aan, Pemanfaatan mikrokontroler dan sensor PIR sebagai pengendali alat pengering tangan, Ilmu Komputer, Universitas Sebelas Maret, [4] I. Puti Andini Setya, Pengaturan Takaran Air Untuk Mandi Bayi Menggunakan Metode Fuzzy Logic, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam, [5] Irmansyah Iip. Pengendalian Pintu Gerbang Dan Intensitas Lampu Ruangan Berdasarkan Jam Kerja Menggunakan Delphi." Internet: elib.unikom.ac.id/files/disk1/535/jbptunikompp-gdl-iipirmansy unikom_i-i, [20 Desember 2016] [6] Academia. Microcontroller: Analog Digital Converter (ADC). Internet: C_, [12 April 2017] [7] labkeftunp. Regulator AC 1 Fasa labkeftunp 2/10/regulator-ac-1-fasa.pdf, [17 April 2017] 35

47 LAMPIRAN Lampiran A. Data pengukuran keseluruhan sistem dengan inputan manual No Data pengukuran Keseluruhan Vin (V) Fuzzy (%) PWM Vout (V) arus (A) t (ms) Sudut picu (º) 1 229, ,4 0 9,3 167, ,45 1 2,55 6,6 0 9,3 167, ,45 2 5,1 9,5 0 9,1 163, ,45 3 7,65 11,2 0 9,1 163, , ,2 12, , ,75 14,3 0 8,9 160, , ,3 18,1 0 8,8 158, , , ,7 156, , ,4 22,5 0 8,6 154, , ,95 24,7 0 8, , ,5 29,5 0 8,4 151, , ,05 31,4 0 8,3 149, , ,6 33,9 0 8,2 147, , ,15 36,5 0 8,1 145, , ,7 38,9 0,03 8,1 145, , ,25 44,3 0,03 7,9 142, , ,8 47,2 0,03 7,9 142, , ,35 49,8 0,04 7,8 140, , ,9 52,2 0,04 7,7 138, , ,45 57,99 0,04 7,6 136, , ,04 0,04 7, , ,55 64,5 0,05 7,4 133, , ,1 70,3 0,05 7,2 129, , ,65 73,4 0,05 7,2 129, , ,2 76,4 0,06 7,1 127, , ,75 79,8 0, , ,3 83,05 0,06 6,9 124, , ,85 86,2 0,06 6,8 122, , ,4 92,83 0,07 6,7 120, , ,95 96,1 0,07 6,6 118, , ,5 99,87 0,07 6, , ,05 106,27 0,08 6,4 115, , ,6 109,28 0,08 6,3 113, , ,15 112,13 0,08 6,2 111, , ,7 115,3 0,09 6,2 111, , ,25 118,43 0,09 6,1 109, , ,8 121,46 0,

48 No Data pengukuran Keseluruhan Vin (V) Fuzzy (%) PWM Vout (V) arus (A) t (ms) Sudut picu (º) , ,35 127,49 0,1 5,9 106, , ,9 130,32 0,11 5,8 104, , ,45 133,28 0,11 5,7 102, , ,66 0,11 5,6 100, , ,55 141,28 0,12 5, , ,1 144,23 0,12 5,4 97, , ,65 146,53 0,12 5,3 95, , ,2 151,71 0,13 5,2 93, , ,75 151,88 0,13 5,2 93, , ,3 156,52 0, , , , , ,4 161,42 0,14 4,9 88, , ,95 163,68 0,14 4,8 86, , ,5 168,25 0,15 4,7 84, , ,05 170,3 0,15 4,6 82, , ,6 172,71 0,15 4, , ,15 177,06 0,15 4,4 79, , ,7 179,16 0,16 4,3 77, , ,25 181,34 0,16 4,2 75, , ,8 183,35 0,16 4,1 73, , ,35 185,59 0, , ,9 187,55 0, , ,45 191,53 0,16 3,8 68, , ,77 0,17 3,7 66, , ,55 195,83 0,17 3,7 66, , ,1 199,73 0,17 3, , ,65 202,13 0,17 3,4 61, , ,2 203,65 0,17 3,3 59, , ,75 205,48 0,17 3,3 59, , ,3 208,86 0,17 3,1 55, , ,85 210,47 0,17 3,1 55, , ,4 211,91 0, , ,95 213,68 0,17 2,9 52, , ,5 214,87 0,17 2,8 50, , ,05 217,29 0,17 2,7 48, , ,6 218,28 0,17 2,6 46, , ,15 219,4 0,17 2, , ,7 220,33 0,17 2,4 43, , ,25 221,79 0,17 2,3 41, , ,8 222,66 0,17 2,3 41, , ,35 223,3 0,17 2,2 39,6 37

49 No Data pengukuran Keseluruhan Vin (V) Fuzzy (%) PWM Vout (V) arus (A) t (ms) Sudut picu (º) , ,9 223,4 0,17 2,1 37, , ,45 223,85 0, , ,12 0, , ,55 226,94 0,17 1,9 34, , ,1 227,01 0,17 1,8 32, , ,65 227,59 0,17 1,7 30, , ,2 228,09 0,17 1,6 28, , ,75 228,18 0,17 1, , ,3 228,23 0,17 1,4 25,2 38

50 Lampiran B. Program Arduino #include <Wire.h> #include <LiquidCrystal_I2C.h> int keluaran1; float a,b,c; float suhu_1, suhu_2; float member_suhu1; float member_suhu2; float dingin, sejuk, normal, panas, sangatpanas; float dingin1, sejuk1, normal1, panas1, sangatpanas1; float min1, min2, min3, min4, min5, min6, min7, min8, min9, min10, min11, min12, min13, min14, min15, min16, min17, min18, min19, min20, min21, min22, min23, min24, min25; int PD=0, PL=25, NR=50, CP=75, SC=100; float A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N, O, P, Q, R, S, T, U, V, W, X, Y; float output=0; const byte interruptpin = 3; // kondisi pir melewati pin interrupt int pirstate = LOW; // we start, assuming no motion detected int val = 0; int state = 2; //buat millis unsigned long time; long lastime; LiquidCrystal_I2C lcd(0x27,16,2); int AC_LOAD = 11; // Output to Opto Triac pin int dimming = 128; // Dimming level (0-128) 0 = ON, 128 = OFF void setup() { lcd.init(); Serial.begin(9600); Serial.print("Suhu1 "); Serial.print("Suhu2 "); Serial.print("OUTPUT"); Serial.print("\tKEANGGOTAAN"); Serial.println(); //buat PIR pinmode(interruptpin, INPUT_PULLUP); attachinterrupt(digitalpintointerrupt(interruptpin), waktu, RISING); pinmode(ac_load, OUTPUT);// Set AC Load pin as output attachinterrupt(0, zero_crosss_int, RISING); // Choose the zero cross interrupt # from the table above } void loop() { if (state == 1) { dimming=map(keluaran1, 0, 100, 128, 0); //Serial.println("Motion detected!"); time = millis()-abs (lastime); Serial.println("PRGRAM JALAN"); 39

51 if (time>=10000) { state = 2; } else { } } else if (state == 2) { Serial.println("PROGRAM MATI"); dimming = 128; } suhu_1 = analogread(a0) * 0.488;// konversi kedalam derajat celcius suhu_2 = analogread(a1) * 0.488;// keluaran1=output; membership(); defuzifikasi(); Output(); elsidi(); } void zero_crosss_int() //function to be fired at the zero crossing to dim the light { // Firing angle calculation : 1 full 50Hz wave =1/50=20ms // Every zerocrossing thus: (50Hz)-> 10ms (1/2 Cycle) // For 60Hz => 8.33ms (10.000/120) // 10ms=10000us // (10000us - 10us) / 128 = 75 us (Approx) For 60Hz =>65 us // 128 = karena setengah cycle (256:2=128) kalau full cycle baru 256 int dimtime = (75*dimming); // For 60Hz =>65 us delaymicroseconds(dimtime); // Wait till firing the TRIAC digitalwrite(ac_load, HIGH); // Fire the TRIAC delaymicroseconds(10); // triac On propogation delay (for 60Hz use 8.33) digitalwrite(ac_load, LOW); // No longer trigger the TRIAC (the next zero crossing will swith it off) TRIAC } void waktu() { time =0; lastime = millis(); state = 1; } void defuzifikasi() { A = min1*pd; B = min2*pd; C = min3*pl; D = min4*nr; E = min5*cp; F = min6*pd; G = min7*pl; H = min8*pl; I = min9*nr; J = min10*cp; K = min11*pl; L = min12*pl; M = min13*nr; N = min14*cp; O = min15*sc; P = min16*nr; Q = min17*nr; R = min18*cp; S = min19*sc; T = min20*sc; U = min21*cp; V = min22*cp; W = min23*sc; X = min24*sc; Y = min25*sc; output = (A + B + C + D + E + F + G + H + I + J + K + L + M + N + O + P + Q + R + S + T + U + V + W + X + Y )/(min1 + min2 + min3 + min4 + min5 40

52 + min6 + min7 + min8 + min9 + min10 + min11 + min12 + min13 + min14 + min 15 + min16 + min17 + min18 + min19 + min20 + min21 + min22 + min23 + min2 4 + min25); } void elsidi() { lcd.backlight(); lcd.setcursor ( 0, 0 ); lcd.print("s1="); lcd.setcursor ( 3, 0 ); lcd.print((float)suhu_1); lcd.print(" "); lcd.setcursor ( 11, 0 ); lcd.print("fuzzy"); } lcd.setcursor ( 11, 1); lcd.print((float)output); lcd.setcursor ( 0, 1 ); lcd.print("s2="); lcd.setcursor ( 3, 1 ); lcd.print((float)suhu_2); lcd.print(" "); void membership() { //SENSOR suhu1 member_suhu1 = 0; Sensor_1(a=0, b=24, c=26); dingin = member_suhu1; Sensor_1(a=24, b=26, c=29); sejuk = member_suhu1; Sensor_1(a=26, b=29, c=32); normal = member_suhu1; Sensor_1(a=29, b=32, c=35); panas = member_suhu1; Sensor_1(a=32, b=35, c=80); sangatpanas = member_suhu1; //Buat Dingin //Buat Sejuk //Buat Normal //Buat Panas //Buat Sangat Panas //SENSOR suhu2 member_suhu1 = 0; Sensor_2(a=0, b=24, c=26); dingin1 = member_suhu2; Sensor_2(a=24, b=26, c=29); sejuk1 = member_suhu2; Sensor_2(a=26, b=29, c=32); normal1 = member_suhu2; Sensor_2(a=29, b=32, c=35); panas1 = member_suhu2; Sensor_2(a=32, b=35, c=80); sangatpanas1 = member_suhu2; //Buat Dingin //Buat Sejuk //Buat Normal //Buat Panas //Buat Sangat Panas min1 = min(dingin, dingin1); 41

53 min2 = min(dingin, sejuk1); min3 = min(dingin, normal1); min4 = min(dingin, panas1); min5 = min(dingin, sangatpanas1); min6 = min(sejuk, dingin1); min7 = min(sejuk, sejuk1); min8 = min(sejuk, normal1); min9 = min(sejuk, panas1); min10 = min(sejuk, sangatpanas1); min11 = min(normal, dingin1); min12 = min(normal, sejuk1); min13 = min(normal, normal1); min14 = min(normal, panas1); min15 = min(normal, sangatpanas1); min16 = min(panas, dingin1); min17 = min(panas, sejuk1); min18 = min(panas, normal1); min19 = min(panas, panas1); min20 = min(panas, sangatpanas1); min21 = min(sangatpanas, dingin1); min22 = min(sangatpanas, sejuk1); min23 = min(sangatpanas, normal1); min24 = min(sangatpanas, panas1); min25 = min(sangatpanas, sangatpanas1); } void Output () { Serial.print(suhu_1); Serial.print("\t"); Serial.print(suhu_2); Serial.print("\t"); Serial.print(state); Serial.print("\t"); if (output < 20) { Serial.print("PADAM");} if (output >= 20 && output < 40) {Serial.print("PELAN");} if (output >= 40 && output < 60) {Serial.print("NORMAL");} if (output >= 60 && output < 80) {Serial.print("CEPAT");} if (output >= 80 && output < 101) {Serial.print("SANGAT CEPAT ");} if (output > 100) { output = 100; Serial.print("SANGAT CEPAT ");} Serial.println(); } //============ SENSOR SUHU1 ============ float Sensor_1(float a, float b, float c) { if ((suhu_1 >= a) && (suhu_1 < b)) { member_suhu1 = (suhu_1 - a) / (b - a); } if ((suhu_1 >= b) && (suhu_1 < c)) { member_suhu1 = (c - suhu_1) / (c - b); } if ((suhu_1 < 2) (suhu_1 > 250)) 42

54 } { member_suhu1 = 1; } if ((suhu_1 > c) (suhu_1 < a)) { member_suhu1 = 0; } //============ SENSOR SUHU2 ============ float Sensor_2(float a, float b, float c) { } if ((suhu_2 >= a) && (suhu_2 < b)) { member_suhu2 = (suhu_2 - a) / (b - a); } if ((suhu_2 >= b) && (suhu_2 < c)) { member_suhu2 = (c - suhu_2) / (c - b); } if ((suhu_2 < 0) (suhu_2 > 250)) { member_suhu2 = 1; } if ((suhu_2 > c) (suhu_2 < a)) { member_suhu2 = 0; } 43

55 Lampiran C. Datasheet LM35 44

56 Lampiran D. Datasheet sensor PIR 45

57 46

58 Lampiran E. Datasheet TRIAC BT136 47

59 48

60 Lampiran F. Foto Alat 49

61 Lampiran G. Data sudut picu berdasarkan pengukuran dan program No Program Pengukuran Fuzzy (%) t Sudut picu t Sudut picu (º) (ms) (º) (ms) , , ,2 9, , ,4 9,3 167, , ,6 9,3 167, , ,8 9,2 165, , ,1 163, , , , ,4 8,9 160, , ,6 8,8 158, , ,8 8,7 156, , ,6 154, , ,2 8, , ,4 8,4 151, , ,6 8,3 149, , ,8 8,3 149, , ,1 145, , ,2 8,1 145, , , , ,6 7,9 142, , ,8 7,8 140, , ,7 138, , ,2 7,6 136, , ,4 7,4 133, , ,6 7,4 133, , ,8 7,3 131, , ,2 129, , ,2 7,1 127, , , , ,6 6,9 124, , ,8 6,8 122, , ,7 120, , ,2 6,6 118, , ,4 6, , ,6 6,4 115, , ,8 6,4 115, , ,3 113, , ,2 6,2 111, , ,4 6,1 109,8 50

62 No Program Pengukuran Fuzzy (%) t Sudut picu t Sudut picu (º) (ms) (º) (ms) , , , ,8 5,9 106, , ,8 104, , ,2 5,7 102, , ,4 5,6 100, , ,6 5, , ,8 5,4 97, , ,4 97, ,416 97,2 5,2 93, ,512 95,4 5,2 93, ,608 93,6 5,1 91, ,704 91, ,8 90 4,9 88, ,896 88,2 4,8 86, ,992 86,4 4,7 84, ,088 84,6 4,6 82, ,184 82,8 4, , ,4 79, ,376 79,2 4,3 77, ,472 77,4 4,2 75, ,568 75,6 4,2 75, ,664 73, , ,9 70, ,856 70,2 3,9 70, ,952 68,4 3,7 66, ,048 66,6 3,6 64, ,144 64,8 3, , , ,336 61,2 3,3 59, ,432 59,4 3,3 59, ,528 57,6 3,2 57, ,624 55,8 3,1 55, , ,816 52,2 2,9 52, ,912 50,4 2,8 50, ,008 48,6 2,7 48, ,104 46,8 2,6 46, ,2 45 2, ,296 43,2 2, ,392 41,4 2,4 43,2 51

63 No Program Pengukuran Fuzzy (%) t Sudut picu t Sudut picu (º) (ms) (º) (ms) ,488 39,6 2,3 41, ,584 37,8 2,2 39, , ,2 39, ,776 34,2 2,1 37, ,872 32, ,968 30,6 1,9 34, ,064 28,8 1,8 32, , ,7 30, ,256 25,2 1,6 28,8 52

64 BIOGRAFI PENULIS Nama : Dio Andhika Fernanda Tempat/tanggal lahir : Taeh Baruh / 07 Januari 1995 Agama Alamat Rumah ISLAM : Tiban Indah Mc.Dermott Blok R No 17 Batam, Kepulauan Riau : dio.andhika.f@gmail.com Riwayat Pendidikan 1. SMA : SMKN 1 Batam 2. SMP : SMPN 3 Batam 3. SD : SDN 015 Batam