Makalah Seminar Tugas Akhir PENGENDALIAN TEMPERATURE PADA PLANT ELECTRIC FURNACE MENGUNAKAN SENSOR THERMOCOUPLE DENGAN METODE FUZZY

dokumen-dokumen yang mirip
PENGENDALIAN TEMPERATURE PADA PLANT SEDERHANA ELECTRIC FURNACE BERBASIS SENSOR THERMOCOUPLE DENGAN METODE KONTROL PID

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGENDALIAN TINGGI MUKA CAIRAN PADA PLANT NONLINEAR MENGGUNAKAN METODE KONTROL FUZZY

Makalah Seminar Tugas Akhir

PENGGUNAAN FUZZY INFERENCE SYSTEM MODEL SUGENO PADA PENGENDALIAN SUHU RUANGAN

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

TEKNIK KENDALI HIBRID PI FUZZY UNTUK PENGENDALIAN SUHU ZAT CAIR

Sistem Pengendalian Suhu Dan Kelembaban Pada Mesin Pengering Kertas

Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Jalan MT. Haryono 167, Malang 65145, Indonesia

APLIKASI KONTROL PROPORSIONAL INTEGRAL BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA8535 UNTUK PENGATURAN SUHU PADA ALAT PENGERING KERTAS

RANCANG BANGUN OTOMASI SISTEM PENGISIAN DAN PENGONTROLAN SUHU AIR HANGAT PADA BATHTUB MENGGUNAKAN DETEKTOR FASA. Tugas Akhir

DAFTAR ISI. Halaman Judul. Lembar Pengesahan Pembimbing. Lembar Pengesahan Penguji. Halaman Persembahan. Halaman Motto. Kata Pengantar.

Rancang Bangun Sisteem Monitoring dan Pengendalian Suhu Pada Inkubator Bayi Berbasis Fuzzy logic

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN DEBIT ALIRAN MASUKAN PADA TANDON AIR DENGAN MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER ATMEGA 8535

APLIKASI FIS MODEL SUGENO PADA PENGENDALIAN VALVE UNTUK MANGATUR TINGGI LEVEL AIR. Wahyudi, Iwan Setiawan, dan Martina Nainggolan *)

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

RANCANG BANGUN SISTEM INKUBATOR PENETAS TELUR AYAM MELALUI PENGATURAN SUHU DAN KELEMBABAN DENGAN KENDALI PID. Tugas Akhir

PENGENDALIAN TEMPERATURE PADA PLANT SEDERHANA ELECTRIC FURNACE BERBASIS SENSOR THERMOCOUPLE DENGAN METODE KONTROL PID

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR APLIKASI TEKNIK KENDALI FUZZY PADA PENGENDALIAN LEVEL CAIRAN

BAB III PERENCANAAN DAN REALISASI SISTEM

LAPORAN TUGAS AKHIR. Untuk Memenuhi Persyaratan Mencapai Pendidikan Diploma III (DIII) Disusun Oleh : Choiruzzad Fahri NIM.

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

BAB III PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGONTROLAN SUHU MENGGUNAKAN METODE FUZZY-PID PADA MODEL SISTEM HIPERTERMIA

Makalah Seminar Tugas Akhir

BAB III METODE PENELITIAN

RANCANG BANGUN SISTEM PENGENDALI SUHU INKUBATOR TELUR AYAM BERBASIS MIKROKONTROLER ATmega8535. Skripsi

METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dilaksanakan mulai bulan Februari Instrumen dan komponen elektronika yang terdiri atas:

e (t) = sinyal kesalahan

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

RANCANG BANGUN SISTEM KONTROL SUHU RUANGAN BERBASIS MIKROKONTROLER AT89S51 TUGAS AKHIR

PENGEMBANGAN ALAT UKUR KADAR AIR TANAH BERBASIS MIKROKONTROLER AVR

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

BAB III PERANCANGAN SISTEM

IMPLEMENTASI MIKROKONTROLLER SEBAGAI PENGUKUR SUHU DELAPAN RUANGAN

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

Makalah Seminar Tugas Akhir

Pengontrolan Suhu Menggunakan Metode FUZZY-PID pada Model Sistem Hipertermia

Jurnal Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN : PERANCANGAN KONTROL OTOMATIS TEMPERATUR RUMAH KACA BERBASIS MIKROKONTROLLER AT89S51

ELECTRONIC LOAD CONTROLLER (ELC) PADA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA MIKROHIDRO (PLTM) ABSTRAK

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

Kontrol Kecepatan Motor Induksi Menggunakan Metode PID-Fuzzy

Sistem Pengendalian Suhu Pada Proses Distilasi Vakum Bioetanol Menggunakan Kontrol Logika Fuzzy

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

Makalah Seminar Kerja Praktek KONTROL TEMPERATUR PADA RICH SOLUTION HEATER (101-E) DI CO 2 REMOVAL PLANT SUBANG

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

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

RANCANG BANGUN SIMULATOR PENGENDALIAN POSISI CANNON PADA MODEL TANK MILITER DENGAN PENGENDALI PD (PROPOSIONAL DERIVATIVE)

Perancangan Graphical User Interface untuk Pengendalian Suhu pada Stirred Tank Heater Berbasis Microsoft Visual Basic 6.0

IDENTIFIKASI PARAMETER SISTEM PADA PLANT ORDE DENGAN METODE GRADIENT

III. METODE PENELITIAN. dari bulan November 2014 s/d Desember Alat dan bahan yang digunakan dalam perancangan Catu Daya DC ini yaitu :

DESAIN SENSORLESS (MINIMUM SENSOR) KONTROL MOTOR INDUKSI 1 FASA PADA MESIN PERONTOK PADI. Toni Putra Agus Setiawan, Hari Putranto

PERANCANGAN SISTEM PEMANAS BEARING MENGGUNAKAN KONTROL PI BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 8535

Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jln. Prof. Sudharto, Tembalang, Semarang, Indonesia

CHAPTER I PREFACE CHAPTER II BASE OF THEORY

PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN SENSOR ENCODER DENGAN KENDALI PI

III. METODE PENELITIAN. Penelitian, perancangan, dan pembuatan tugas akhir ini dilakukan di Laboratorium

PENGENDALIAN KETINGGIAN AIR PADA DISTILASI AIR LAUT MENGGUNAKAN KONTROLER ON-OFF PROPOSAL SKRIPSI

Ahmadi *1), Richa Watiasih a), Ferry Wimbanu A a)

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

RANCANG BANGUN SISTEM KONTROLTEMPERATUR BERBASIS LOGIKA FUZZY DESIGN AND CONSTRUCTION FUZZY LOGIC TEMPERATURECONTROL SYSTEM

Rancang Bangun Sistem Akuisisi Data dan Pengendalian Suhu Pada Rumah Kaca Menggunakan Pengendali Tipe PID Berbasis Mikrokontroler AT89S51 ABSTRACT

Sistem Pengendali Suhu Otomatis Pada Inkubator Fermentasi Yoghurt Berbasis Mikrokontroler Dengan Metode Logika Fuzzy

Rancang Bangun Sistem Pegontrolan Temperatur dan Waktu untuk Proses Heat Treatmet

KONTROL LEVEL AIR DENGAN FUZZY LOGIC BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 8535

Sistem Kontrol Suhu dan Laju Pemanasan Alat Pirolisis

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

Bab III. Operational Amplifier

II. PERANCANGAN SISTEM

SISTEM PENYIRAM TANAMAN JAGUNG PADA TANAH TANDUS BERBASIS FUZZY LOGIC

MONITORING KANDUNGAN KARBONDIOKSIDA (CO 2 ) DALAM SEBUAH MODEL RUANGAN BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA8535

Rancang Bangun Pengatur Tegangan Otomatis pada Generator Ac 1 Fasa Menggunakan Kendali PID (Proportional Integral Derivative)

ALAT PENCATAT TEMPERATUR OTOMATIS MENGGUNAKAN TERMOKOPEL BERBASIS MIKROKONTROLER AT89S51

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

Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy

Rancang Bangun Sistem Pendingin Mesin Mobil Menggunakan Pengendali Logika Fuzzy

TEMPERATURE CONTROL SYSTEM WITH AC-AC CONVERTER BASED ON FUZZY LOGIC CONTROL

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2012 sampai dengan Januari 2013.

yaitu : pengkondisi isyarat, mikrokontroler sebagai pengendali utama dari

PERANCANGAN PROTOTYPE ROBOT SOUND TRACKER BERBASIS MIKROKONTROLER DENGAN METODE FUZZY LOGIC

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI PEMANTAU SUHU SERTA PENANGANAN DINI KANDANG AYAM BOILER BERBASIS MIKROKONTROLER

EKO TRI WASISTO Dosen Pembimbing 1 Dosen Pembimbing 2

PENGENDALIAN TINGGI PERMUKAAN CAIRAN BERBASIS FUZZY (Fuzzy Based Liquid Height Controlling)

Makalah Seminar Tugas Akhir. Isi Ulang Cartridge Hp27 Secara Otomatis Berbasis Mikrokontroller ATmega 8535

MAKALAH SIDANG TUGAS AKHIR

RANCANG BANGUN SISTEM PENGATUR TINGKAT PENERANGAN RUANGAN BERBASIS ATMEGA 8535 DENGAN METODE LOGIKA FUZZY Tugas Akhir

Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian Masyarakat 2016, ISBN

IMPLEMENTASI KONTROL LOGIKA FUZZY PADA SISTEM KESETIMBANGAN ROBOT BERODA DUA

DAFTAR ISI. Halaman Judul. Lembar Pengesahan Pembimbing. Lembar Pernyataan Keaslian. Lembar Pengesahan Penguji. Halaman Persembahan.

BAB III PERANCANGAN. Pada bab ini akan menjelaskan perancangan alat yang akan penulis buat.

Makalah Seminar Tugas Akhir

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

PERANCANGAN PLANT PENCAMPUR AIR OTOMATIS MENGGUNAKAN PENALAAN PARAMETER PID DENGAN LOGIKA FUZZY UNTUK PENGATURAN SUHU CAIRAN BERBASIS ATMEGA 16

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT Flow Chart Perancangan dan Pembuatan Alat. Mulai. Tinjauan pustaka

RANCANG BANGUN TERMOMETER SUHU TINGGI DENGAN TERMOKOPEL

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

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

Desain dan Purwarupa Fuzzy Logic Control untuk Pengendalian Suhu Ruangan

III. METODE PENELITIAN. Penelitian tugas akhir ini dilaksanakan di Laboratorium Elektronika Dasar

Transkripsi:

Makalah Seminar Tugas Akhir PENGENDALIAN TEMPERATURE PADA PLANT ELECTRIC FURNACE MENGUNAKAN SENSOR THERMOCOUPLE DENGAN METODE FUZZY Indra Permadi. [1], Sumardi, S.T, M.T [2], Iwan Setiawan, S.T, M.T [2] Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jln. Prof. Sudharto, Tembalang, Semarang, Indonesia Abstrak Thermocouple sensor is a sensor that is used for oil processing industries or steel, where the sensor is able to measure high temperatures to achieve the specifications of the material to be processed. Thermocouple sensors have a very small output voltage with a big noise, so we need a signal conditioner for thermocouple sensor output can be read by the controller where the controller is stable in use is ATMEGA8535. Furnace is a place used for either heating oil or steel materials, which typically use natural gas or coal. The Final Project was used simulate an electrical plant furnace as a heating medium which is more environmentally friendly and safety. Final Project aims to implement the use of thermocouple sensor for temperature control of the plant electrical furnace. Method of control used is the fuzzy method is used to adjust the size of the control signal to the heater so the temperature can be controlled. Parameters used in the fuzzy method is the error and error change. From the results of research conducted found that the sensor output signal conditioner thermocouple on the results obtained are quite good and stable. For the fuzzy control method is also able to produce a fairly good system response. Kata kunci : Logika Fuzzy, Mikrokontroler ATmega 8535, Sensor Thermocouple, Furnace I. PENDAHULUAN Kebutuhan teknologi yang semakin maju, menuntut berkembangnya sistem kendali yang handal. Sistem kendali yang baik sangat diperlukan dalam meningkatkan efisiensi dalam proses produksi. Sebagai contoh, otomatisasi dalam bidang industri yaitu proses pemanasan pada Furnace. Salah satu jenis Furnace ditunjukkan pada Gambar 1.1. Gambar 1 Gambar proses pada Electric Furnace. Furnace adalah peralatan yang biasa digunakan untuk melakukan proses pemanasan feed pada industri pengolahan seperti minyak atau baja untuk mencapai suhu tertentu sehingga didapatkan karakteristik feed yang sesuai.logika Fuzzy ini menggunakan parameter error dan perubahan error, logika Fuzzy menerapkan suatu sistem kemampuan manusia untuk mengendalikan sesuatu, yaitu dalam bentuk aturan-aturan Jika Maka ( If Then Rules), sehingga proses pengendalian akan mengikuti pendekatan secara linguistik. Penelitian ini memfokuskan pada penggunaan thermocouple sebagai sensor karena dapat membaca suhu tinggi yang disimulasikan pada plant electric furnace sederhana. II. DASAR TEORI 2.1 Sensor Thermocouple Berasal dari kata Thermo yang berarti energi panas dan Couple yang berarti pertemuan dari dua buah benda. Thermocouple adalah transduser aktif suhu yang tersusun dari dua buah logam berbeda dengan titik pembacaan pada pertemuan kedua logam dan titik yang lain sebagai outputnya. Thermocouple merupakan salah satu sensor yang paling umum digunakan untuk mengukur suhu karena relatif murah namun akurat yang dapat beroperasi pada suhu panas maupun dingin. Fenomena termoelektrik pertama kali ditemukan tahun 1821 oleh ilmuwan Jerman, Thomas Johann Seebeck. Ia menghubungkan tembaga dan besi dalam sebuah rangkaian. Di antara kedua logam tersebut lalu diletakkan jarum kompas. Ketika sisi logam tersebut dipanaskan, jarum kompas ternyata bergerak. Belakangan diketahui, hal ini terjadi karena aliran listrik yang terjadi pada logam 1

menimbulkan medan magnet. Medan magnet inilah yang menggerakkan jarum kompas. Fenomena tersebut kemudian dikenal dengan efek Seebeck. Penemuan Seebeck ini memberikan inspirasi pada Jean Charles Peltier untuk melihat kebalikan dari fenomena tersebut. Dia mengalirkan listrik pada dua buah logam yang direkatkan dalam sebuah rangkaian. Ketika arus listrik dialirkan, terjadi penyerapan panas pada sambungan kedua logam tersebut dan pelepasan panas pada sambungan yang lainnya. Pelepasan dan penyerapan panas ini saling berbalik begitu arah arus dibalik. Penemuan yang terjadi pada tahun 1934 ini kemudian dikenal dengan efek Peltier. Sir William Thomson, menemukan arah arus mengalir dari titik panas ke titik dingin dan sebaliknya. Efek Seebeck, Peltier, dan Thomson inilah yang kemudian menjadi dasar pengembangan teknologi termoelektrik. penguat op-amp non inverting, caranya sama seperti menganalisa rangkaian inverting. Gambar 3 Rangkaian Non Inverting. 2.3 Logika Fuzzy Fuzzy berarti samar, kabur atau tidak jelas. Fuzzy adalah istilah yang dipakai oleh Lotfi A Zadeh pada bulan Juli 1964 untuk menyatakan kelompok / himpunan yang dapat dibedakan dengan himpunan lain berdasarkan derajat keanggotaan dengan batasan yang tidak begitu jelas (samar), tidak seperti himpunan klasik yang membedakan keanggotaan himpunan menjadi dua, himpunan anggota atau bukan anggota. Gambar 3 menunjukkan struktur dasar pengendalian Fuzzy. Gambar 2 Grafik thermocouple. 2.2 Op-Amp Operational Amplifier atau di singkat opamp merupakan salah satu komponen analog yang popular digunakan dalam berbagai aplikasi rangkaian elektronika. Aplikasi op-amp popular yang paling sering dibuat antara lain adalah rangkaian inverter, non-inverter, integrator dan differensiator. Op-amp dinamakan juga dengan penguat diferensial (differential amplifier). Sesuai dengan istilah ini, op-amp adalah komponen IC yang memiliki 2 input tegangan dan 1 output tegangan, dimana tegangan output-nya adalah proporsional terhadap perbedaan tegangan antara kedua inputnya itu. 2.2.1 Non Inverting Amplifier Prinsip utama rangkaian penguat noninverting adalah seperti yang diperlihatkan pada gambar 3 berikut ini. Seperti namanya, penguat ini memiliki masukan yang dibuat melalui input non-inverting. Dengan demikian tegangan keluaran rangkaian ini akan satu fasa dengan tegangan inputnya. Untuk menganalisa rangkaian Gambar 4 Struktur dasar pengendali Fuzzy. Kendali logika Fuzzy dilakukan dalam tiga tahap, yaitu fuzzifikasi, evaluasi aturan dan defuzzifikasi. Komponen Fuzifikasi berfungsi untuk memetakan masukan data tegas ke dalam himpunan Fuzzy menjadi nilai Fuzzy dari beberapa variabel linguistik masukan. Gambar 4 menunjukkan proses Fuzzifikasi Gambar 4 Proses Fuzzifikasi. Basis pengetahuan berisi pengetahuan sistem kendali sebagai pedoman evaluasi keadaan sistem untuk mendapatkan keluaran kendali sesuai yang diinginkan perancang. Basis pengetahuan terdiri dari basis data dan basis aturan Fuzzy. 1. Basis Data 2

Basis data merupakan komponen untuk mendefinisikan himpunan Fuzzy dari masukan dan keluaran. 2. Basis Aturan Fuzzy Basis Aturan Fuzzy merupakan kumpulan pernyataan aturan IF THEN yang didasarkan kepada pengetahuan pakar. Metode yang digunakan dalam penentuan basis aturan Fuzzy adalah menggunakan metode trial and error. Logika pengambilan keputusan disusun dengan cara menuliskan aturan yang menghubungkan antara masukan dan keluaran sistem Fuzzy. Aturan ini diekspresikan dalam kalimat: jika <masukan> maka <keluaran>. Metode ini mempunyai bentuk aturan seperti persamaan 7 IF x is A and y is B then z = C (7) Defuzzifikasi dapat didefinisikan sebagai proses pengubahan besaran Fuzzy yang disajikan dalam bentuk himpunan-himpunan Fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaan untuk mendapatkan kembali bentuk tegasnya (crisp). Gambar 5 menunjukkan proses pengambilan keputusan metode sugeno. Gambar 5 Proses pengambilan keputusan metode Sugeno. III. PERANCANGAN 3.1 Perancangan Perangkat Keras Blok rancangan perangkat keras sistem pengaturan suhu cairan pada Tugas Akhir ini dapat dilihat pada Gambar 6. Penjelasan dari masing-masing blok sistem pengendali suhu cairan sebagai berikut : 1. Sensor thermocouple merupakan sensor yang akan mendeteksi kenaikan suhu pada plant elektric furnace. 2. Sebuah elektric furnace dengan daya 1000 watt dengan sumber tegangan AC sebagai aktuator. 3. Keypad sebagai masukan untuk mengatur set point suhu cairan dan menjalankan proses pengendalian. 4. LCD (Liquid Crystal Display) dan driver LCD berfungsi sebagai media tampilan. 5. Zero crossing detector adalah rangkaian yang digunakan untuk mendeteksi gelombang sinus tegangan jala-jala AC 220 V ketika melalui persimpangan titik nol. 6. Rangkaian pengendali tegangan AC berfungsi untuk kendali tegangan beban dengan memberi waktu tunda pemicuan triac. Komponen utama pengatur tegangan AC berupa triac dan optoisolator MOC3021. 7. kipas berfungsi sebagai pendingin. 8. Catu daya berfungsi sebagai suplai sistem keseluruhan. 9. Mikrokontroller AVR ATmega 8535 yang berfungsi sebagai pusat pengendalian pada sistem pengatur suhu cairan ini dapat diprogram dengan menggunakan bahasa C embedded. 10. Pengkondisi sinyal berfungsi untuk menguatkan tegangan yang keluar dari thermocouple agar dapat terbaca oleh controller. 3.2 Program Fuzzy A. Fuzzifikasi Tahapan awal proses Fuzzifikasi adalah menentukan parameter-parameter fungsi keanggotaan pada setiap himpunan Fuzzy masukan. Pada pemrograman Fuzzifikasi ini digunakan parameter fungsi keanggotaan masukan berupa error dan d_error. Fungsi keanggotaan dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8. Gambar 6 Rancangan plant kendali temperatur. Gambar 7 Fungsi keanggotaan error suhu. 3

Gambar 8 Fungsi keanggotaan d_error suhu. B. Evaluasi aturan Evaluasi aturan adalah proses mengevaluasi derajat keanggotaan tiap-tiap fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy masukan ke dalam basis aturan yang telah ditetapkan. Basis aturan yang dibuat berdasarkan tingkah laku plant yang diinginkan. Keluaran Fuzzy akan menentukan nilai konstanta sinyal kontrol. Lima belas aturan yang digunakan terlihat pada Tabel 1. 3.3 Program Kendali Fuzzy. Program utama ini secara garis besar bertujuan untuk mengatur kerja sistem yang meliputi pembacaan masukan (keypad), pembacaan sensor thermocouple, menampilkan hasil pembacaan sensor, dan penerapan logika Fuzzy pada mikrokontroler ATMega8535 untuk diagram alir pengendalian ini ditunjukkan dalam Gambar 9. Tabel 1 Basis Aturan fuzzy. Metode pengambilan keputusan (inferensi) yang digunakan dalam pemrograman ini adalah metode Min. Setelah semua aturan fuzzy dieksekusi, dilakukan proses agregasi dengan mengambil nilai minimum dari masingmasing fungsi keanggotaan variabel keluaran. C. Defuzzifikasi Defuzzifikasi, yaitu mengubah himpunan Fuzzy keluaran menjadi keluaran tegas (crisp). Pengubahan ini diperlukan karena konstanta kendali fuzzy hanya mengenal nilai tegas sebagai variabel parameter.perancangan ini, menggunakan sebuah himpunan Fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaannya berupa singleton. Nilai tegas (crisp) keluaran diperoleh dari himpunan-himpunan Fuzzy keluaran dengan menggunakan metode rata-rata terbobot. Output N w. z i 1 N i w i 1 i i Gambar 9 Diagram alir pengendalian temperatur 3.4 Pengkondisi Sinyal Kendala utama dalam perancangan pengendalian temperatur ini adalah pada kestabilan output sensor thermocouple dan kecilnya tegangan yang dihasilkan oleh sensor sehingga di butuhkan suatu pengkondisi sinyal agar keluaran sensor dapat terbaca oleh mikrokontroler dan keluarannya lebih stabil. Rangkaian perancangan pengkondisi sinyal. IV. PENGUJIAN DAN ANALISA 4.1 Pengujian Sensor Thermocouple Pengujian Pembacaan sensor thermocouple dilakukan dengan mengukur 4

suhu pada plant yang di bandingkan dengan pembacaan pengukuran termometer. Pembacaan sensor untuk pengujian ini dibatasi pada range suhu 30 o C-100 o C dengan rata-rata error sebesar 0,365. Data hasil pengukuran yang dilakukan adalah sebagai berikut. Tabel 2 Hasil perbandingan suhu pembacaan termometer dengan pembacaan sensor Thermocouple. selisih antara referensi dan kondisi awal, pada Gambar 12 kondisi awal 83 o C dengan selisih suhu 27 o C sedangkan Gambar 13 kondisi awalnya 110 o C dengan selisih suhu 290 o C. B. Respon sistem kendali suhu dengan nilai referensi naik Pengujian nilai referensi naik dilakukan dengan memberikan referensi menaik yaitu dari 100 o C naik menjadi 120 o C. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan atau untuk kerja kendali logika fuzzy terhadap perubahan kenaikan referensi. 4.2 Pengujian Respon Sistem dengan PC. A. Pengujian dengan nilai referensi tetap Respon dengan nilai referensi tetap dapat dilihat pada Gambar 10 dan Gambar 11. Gambar 10 Respon sistem dengan referensi tetap 110 o C. Gambar 12 Respon sistem pada referensi naik 100 o C- 120 o C. Pemberian referensi 100 o C mempunyai waktu naik (t r ) 225 detik. Ketika referensi dinaikkan menjadi 120 o C, dapat dilihat bahwa waktu naik (t r ) sistem 125 detik. Hal ini menunjukkan bahwa waktu naik dengan referensi 100 o C lebih lama dibandingkan dengan ketika referensi dinaikkan menjadi 120 o C. Hal ini disebabkan karena selisih suhu awal 70 o C menuju 100 o C lebih besar daripada 100 o C menuju 120 o C. C. Respon sistem kendali suhu dengan nilai referensi turun Pengujian nilai referensi turun dilakukan dengan memberikan referensi menurun yaitu dari 120 o C turun menjadi 100 o C. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan atau untuk kerja kendali logika fuzzy terhadap perubahan penurunan referensi. Gambar 11 Respon sistem dengan referensi tetap 400 o C. Grafik respon kendali suhu dengan referensi 110 o C dengan kondisi awal 83 o C mempunyai waktu naik (t r ) 350 detik dan waktu penetapan (t s ) 375 detik. Pada pengujian grafik respon kendali suhu dengan referensi 400 o C dengan kondisi awal 110 o C mempunyai waktu naik (t r ) 775 detik dan waktu penetapan (t s ) 800 detik, perbedaan lamanya mencapai referensi disebabkan oleh kondisi awal yang berbeda dan 5 Gambar 13 Respon sistem pada referensi turun 120 o C- 100 o C. Ketika referensi diturunkan menjadi 100 o C, dapat dilihat bahwa waktu turun 200 detik. Kendali dengan logika fuzzy pada sistem yang

diuji sudah bekerja secara optimal, dimana respon sistem untuk referensi dapat mencapai keadaan stabil dan error yang dihasilkan sudah seminimal mungkin. D. Respon sistem Kendali suhu terhadap gangguan. Pengujian terhadap pengaruh gangguan pada sistem dilakukan dengan pengujian pengaruh gangguan sesaat pada sistem. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan atau untuk kerja kendali logika Fuzzy terhadap gangguan luar. Pengaruh gangguan sesaat pada sistem dilakukan dengan mengalirkan udara panas pada daerah pemanasan. Pemberian gangguan dilakukan ketika mencapai keadaan stabil, sesuai dengan referensinya. Gambar 14 Respon sistem dengan gangguan. Respon sistem kendali suhu dengan gangguan sesaat pada referensi 120 o C, gangguan diberikan dengan mengalirkan udara panas pada daerah pemanasan. Gangguan dilakukan pada detik ke 375 selama 100 detik sehingga mencapi suhu 125 o C dan mencapai waktu penetapan (t s ) pada detik ke 500 sistem dapat stabil kembali. V. PENUTUP 5.1 Kesimpulan 1 Pada pengujian perbandingan pembacaan suhu antara termometer dan thermocouple didapatkan rata-rata error sebesar 0,365. 2 Grafik respon kendali suhu dengan referensi 120 o C dengan kondisi awal 83 o C mempunyai waktu naik (t r ) 350 detik dan waktu penetapan (t s ) 375 detik. 3 Pada pengujian kendali suhu dengan referensi 400 o C dengan kondisi awal 110 o C mempunyai waktu naik (t r ) 775 detik dan waktu penetapan (t s ) 800 detik perbedaan lamanya mencapai referensi disebabkan oleh kondisi awal yang berbeda dan selisih antara referensi dan kondisi awal, pada pengujian dengan referensi 120 o C kondisi awal 83 o C dengan selisih suhu 37 o C sedangkan pengujian dengan referensi 400 o C kondisi awalnya 110 o C dengan selisih suhu 290 o C. 4 Grafik ujicoba respon dengan menaikan set point pada saat referensi 100 o C naik menjadi 120 o C. Pemberian referensi 100 o C mempunyai waktu naik (t r ) 225 detik. Ketika referensi dinaikkan menjadi 120 o C, dapat dilihat bahwa waktu naik (t r ) sistem 125 detik. Hal ini menunjukkan bahwa waktu naik dengan referensi 100 o C lebih lama dibandingkan dengan ketika referensi dinaikkan menjadi 120 o C. Hal ini disebabkan karena selisih suhu awal 70 o C menuju 100 o C lebih besar daripada 100 o C menuju 120 o C. 5 Grafik uji coba pada saat setpoint diturunkan menunjukkan respon pada saat referensi 120 o C turun menjadi 100 o C. Ketika referensi diturunkan menjadi 100 o C, dapat dilihat bahwa waktu turun 200 detik. Kendali dengan logika fuzzy pada sistem yang diuji sudah bekerja secara optimal, dimana respon sistem untuk referensi dapat mencapai keadaan stabil dan error yang dihasilkan sudah seminimal mungkin. 6 Respon sistem kendali suhu dengan gangguan sesaat pada referensi 120 o C, gangguan diberikan dengan mengalirkan udara panas pada daerah pemanasan. Gangguan dilakukan pada detik ke 375 selama 100 detik sehingga mencapi suhu 125 o C dan dan mencapai waktu penetapan (t s ) pada detik 500 sistem dapat stabil kembali. 1.1 Saran Untuk pengembangan sistem lebih lanjut, maka ada beberapa saran yang dapat dilakukan yaitu sebagai berikut: 1. Dapat dilakukan penggantian desain model sistem electrical furnace yang lebih baik. 2. Dapat dilakukan penggantian pengkondisi sinyal yang lebih baik agar lebih mudah dalam pengkalibrasian suhu. DAFTAR PUSTAKA (1) Heryanto, M. Ary dan Wisnu Adi P, Pemrograman Bahasa C Untuk Mikrokontroler AT MEGA 8535, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2008. (2) Jang,J-S.R., C-T.Sun, E. Mizutani, Neuro Fuzzy and Soft Computing, Prentice-Hall International, Inc, 1997. (3) Koestoer, R.A, Pengukuran Teknik Untuk Mahasiswa, Departemen Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Indonesia,2004. 6

(4) Kusumadewi,S.,Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya),Graha Ilmu, Yogyakarta, 2003. (5) Mashuri, Ahmad, Perancangan Sistem Pengandalian Suhu dan Akuisisi Data Tingkat Kelembaban Pada Mesin Pengering Kertas Berbasis Kendali Logika Fuzzy, Tugas Akhir Jurusan Teknik Elektro Universitas Diponegoro Semarang, 2008. (6) Naba, Agus, Belajar Cepat Fuzzy Logic Menggunakan Matlab, Andi, Yogyakarta, 2009. (7) Ogata, Katsuhiko, Teknik Kontrol Automatik Jilid 1-2, diterjemahkan oleh Edi Leksono, Erlangga, Jakarta, 1994. (8) Rindho S, Prestian, Tuning Parameter Proposional-Integral dengan Fuzzy Logic untuk Pengaturan Suhu Air pada Plant Heat Exanger, Tugas Akhir Jurusan Teknik Elektro Universitas Diponegoro,2011. (9) Purwaningrum, Netika, Aplikasi Fuzzy Logic Untuk Pengendali Penerangan Ruangan Berbasis Mikrokontroller Atmega8535, Skripsi Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang,2007. Indra Permadi (L2F 006 052) Lahir di Cilacap 30 Mei 1988. Saat ini sedang melanjutkan studi pendidikan Strata I di Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Diponegoro dengan mengambil konsentrasi kontrol. Mengetahui dan mengesahkan, Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II Sumardi, ST, MT NIP. 197005212000121001 Tanggal: Iwan Setiawan, ST, MT NIP. 197308262000121001 Tanggal: 7