BAB III PERANCANGAN SISTEM

dokumen-dokumen yang mirip
Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan Sistem Fuzzy.

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

BAB II LANDASAN TEORI

DT-51 Application Note

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI

Ada 5 GUI tools yang dapat dipergunakan untuk membangun, mengedit, dan mengobservasi sistem penalaran, yaitu :

ANALISIS PERBANDINGAN LOGIKA FUZZY DENGAN REGRESI BERGANDA SEBAGAI ALAT PERAMALAN

EKO TRI WASISTO Dosen Pembimbing 1 Dosen Pembimbing 2

Bab 1. Pendahuluan. ini dapat dilihat dengan kemajuan teknologi yang sangat pesat. Seiring dengan

BAB III METODOLOGI 3.1. PENDAHULUAN

JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi

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

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya

Studi Kasus Fuzzy Logic 2016

Sist Sis em t Fuzzy Fuzz Sistem Pakar

Model Kendali Samar Berbasis PC Menggunakan Port USB

LOGIKA FUZZY (FUZZY LOGIC)

KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana

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

BAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL. asing. Dalam pengalaman keseharian kita, permasalahan yang berkaitan dengan fuzzy

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

LOGIKA FUZZY FUNGSI KEANGGOTAAN

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom

Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy

MEMBANGUN PERANGKAT LUNAK PENENTUAN DAYA LISTRIK DENGAN LOGIKA FUZZY

BAB I PENDADULUAN. Suspensi pada mobil adalah kumpullan komponen seperti pegas, peredam

Pengaturan Kecepatan Motor DC dengan Menggunakan Mikrokontroler Berbasis Fuzzy-PID

Pemodelan Sistem Kontrol Motor DC dengan Temperatur Udara sebagai Pemicu

2.4. Sistem Kendali Logika Fuzzy 11

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

Himpunan Fuzzy. Sistem Pakar Program Studi : S1 sistem Informasi

Penerapan Fuzzy Logic untuk Pembatasan Jumlah Partikel Pada Aplikasi yang Menggunakan Sistem Partikel

BAB II: TINJAUAN PUSTAKA

: Sistem Pendukung Keputusan, Siswa berprestasi, Tsukamoto

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

SISTEM PENYIRAM TANAMAN JAGUNG PADA TANAH TANDUS BERBASIS FUZZY LOGIC

IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK MENGENDALIKAN PH DAN LEVEL AIR KOLAM RENANG

Pengaturan Air Cooler untuk Ruangan menggunakan Logika Fuzzy

BAB 2 LANDASAN TEORI

HALAMAN JUDUL LEMBAR PENGESAHAN ABSTRAK...

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

LOGIKA FUZZY PADA PROSES PELET PAKAN IKAN

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

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

PENGARUH IPK DAN MOTIVASI DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY

Cooperative Driving Pada Perempatan Jalan Berbasis Fuzzy Logic Menggunakan Komunikasi Antar Kendaraan

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

BAB III PERANCANGAN ALAT

IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC CONTROLLER PADA ROBOT LINE FOLLOWER

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Implementasi Kendali Logika Fuzzy pada Pengendalian Kecepatan Motor DC Berbasis Programmable Logic Controller

Solusi MATLAB. Double Click salah satu kotak input sehingga muncul Membership Function Editor. Pada Membership Function Editor:

BAB III METODE PENELITIAN. ruangan kandang brooding ayam sesuai keinginan user. Bisa dikatakan adalah

BAB I PENDAHULUAN. Sebuah toko komputer ingin membangun suatu database yang isinya tidak

LAPORAN PRAKTIKUM SISTEM KENDALI. Kontrol Putaran Motor DC. Dosen Pembimbing Ahmad Fahmi

LAPORAN PENELITIAN HIBAH BERSAING DENGAN BIAYA BOPTN

Analisa Fuzzy Logic Untuk Menentukan Kepuasan Pelayanan Kinerja Pegawai BAAK (Bagian Administrasi dan Akademik) di Universitas Internasional Batam

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

4. BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS. pengujian simulasi open loop juga digunakan untuk mengamati respon motor DC

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

KAJIAN SISTEM PAKAR DAN FUZZY LOGIC DALAM PENENTUAN JURUSAN

BAB 3 PERANCANGAN PENGENDALI SISTEM JACKETED STIRRED TANK HEATER

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

RANCANG BANGUN WHIRLPOOL DENGAN MENGGUNAKAN MIKROKONTROLLER

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

BAB 1 1. PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENERAPAN FUZZY LOGIC PADA SISTEM PENGATURAN JUMLAH AIR BERDASARKAN SUHU DAN KELEMBABAN

SISTEM CERDAS LATIHAN FUZZY LOGIC Dr. Fatchul Arifin, ST., MT. Phone:

BAB I PENDULUAN 1.1 Pengertian Digital

PREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA KONSTRUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC

PREDIKSI KECEPATAN ROTASI KOMPRESOR MESIN PESAWAT BOEING MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

BAB II TEORI PENUNJANG

KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY

SIDANG TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI FUZZY RULES UNTUK PERENCANAAN DAN PENENTUAN PRIORITAS DI PDAM KOTA SURABAYA. oleh: WINDA ZULVINA

BAB III ANALISA SISTEM

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III. Sub Kompetensi :

Fuzzy Logic. Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic.

BAB III METODE PENELITIAN

Penerapan Fuzzy Logic Sebagai Pendukung Keputusan Dalam Upaya Optimasi Penjualan Barang

BAB II LOGIKA FUZZY. Tujuan : Setelah mempelajari Bab ini Mahasiswa diharapkan dapat memahami. 1. a. Apakah Logika Fuzzy?

KENDALI KECEPATAN MOTOR DC DENGAN 4 KUADRAN. Skema konverter dc-dc 4-kuadran untuk pengendalian motor dc

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

BAB I PENDAHULUAN. Seiring dengan perkembangan zaman, dalam menyampaikan suatu media

LAPORAN AKHIR RANCANG BANGUN COOLING PAD LAPTOP OTOMATIS DENGAN METODE LOGIKA FUZZY PADA SISTEM PENDETEKSI PANAS

Tujuan dari proyek akhir ini adalah merencanakan, membuat dan menganalisa hasil alat sebagai pengembangan sistem kontrol suhu yang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) REPRESENTASI EMOSI MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA PERMAINAN BONNY S TOOTH BOOTH

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

Analisa dan Simulasi Model Kualitas Air pada Tambak dengan Menggunakan Kontrol Logika Fuzzy dan Kontrol ON/OFF

Jika kecepatan mobil adalah : 50 km/jam dan jaraknya adalah 0,75 m berapa posisi pedal yang harus di injak? Denganketentuan aturan sebagai berikut :

BAB III PERANCANGAN ALAT

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi:

BAB III PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dibahas perancangan serta penerapan pengendalian berbasis logika fuzzy pada sistem Fuzzy Logic Sebagai Kendali Pendingin Ruangan Menggunakan MATLAB. Dan simulasi pengendaliannya di lakukan dengan bantuan perangkat lunak Matlab 6.5 versi 13, yang dijalankan pada system operasi Windows XP. 3.1 Pengendalian Logika Fuzzy Jika suhu di dalam ruangan tetap stabil maka tegangan rpm motor yang dihasilkan juga dalam keadaan stabil. Tetapi jika di dalam ruangan dimisalkan temperatur rungan 25 0 C dengan jumlah orang didalam ruangan berbeda maka rpm itu akan berubah mengikuti jumlah banyaknya orang didalam ruangan. 3.1.1 Fusifikasi Pemilihan jenis dan banyaknya variable fungsi keangotaan baik untuk input maupun untuk output sangat bergantung pada plant yang akan di kendalikan. Jangkauan daerah input dan output sistem kendali tergantung pada batasan daerah yang akan dihasilkan. Berikut ini adalah blok diagram dari perancangan sistem : 29

INPUT Suhu Jumlah Orang SISTEM KENDALI FUZZY OUTPUT RPM Motor Gambar 3.1 Blok Diagram Perancangan Sistem Pada proses fusifikasi di lakukan pemetaan input temperature suhu mengunakan 5 buah variable linguistik, yaitu Sejuk, Dingin, Nomal, Hangat, Panas, dan input jumlah orang sedikit, Sedikit, Sedang/Normal, banyak, banyak. Untuk lebih jelasnya fungsi keangotaan input dengan metode fusifikasi yang dilakukan didasari oleh eksperimen simulasi sistem dan metode intuisi. 3.1.2 Pembentukan Fungsi Keanggotaan Pada variabel suhu (S), data yang dimiliki adalah 10 C, 16 C, 22 C, 28 C, 34 C. Dengan demikian pada variabel ini bisa dibagi menjadi 5 himpunan fuzzy, yaitu SANGAT RENDAH, RENDAH, NORMAL, TINGGI, dan SANGAT TINGGI. Pada variabel jumlah orang (J), data yang dimiliki adalah 4, 8, 12, 16, 20 orang. Dengan demikian pada variabel ini bisa dibagi menjadi 5 himpunan fuzzy, yaitu SANGAT SEDIKIT, SEDIKIT, SEDANG, BANYAK, dan SANGAT BANYAK. 30

Tabel 3.1 Fungsi Keangotaan Input Parameter Variabel Range Rendah 0 5 10 Input Suhu Rendah 5 10 15 Normal 10 15 20 Tinggi 15 20 25 Tinggi 20 25 30 Sedikit 0 2 4 Sedikit 2 4 6 Input Jumlah Orang Sedang 4 6 8 Banyak 6 8 10 Banyak 8 10 12 Gambar 3.2 Membership Function Input Suhu 31

Gambar 3.3 Membership Function Input Jumlah Orang Output dari pengendalian fuzzy adalah tegangan RPM motor. Fungsi keangotaan untuk tegangan ada 5 buah variable linguistic, seperti terlihat pada tabel dibawah ini. Tabel 3.2 Fungsi Keangotaan Output Parameter Variabel Range Lambat 0 1000 2000 Output RPM Lambat 1000 2000 3000 Sedang/Normal 2000 3000 4000 Kencang 3000 4000 5000 Kencang sekali 4000 5000 6000 32

Gambar 3.3 Membership Function Output RPM Motor 3.1.3 Menentukan Basis Aturan Untuk Pengendalian Fuzzy Setelah membuat fungsi keangotaan masukan dan keluaran, langkah selanjutnya adalah menerapkan pengetahuan dalam aturan IF- THEN. Aturan inilah yang akan memetakan masukan terhadap keluaran. Dengan mengambil asumsi bahwa : Krane bergerak dari posisi kiri ke kanan Besaran negative berarti ayunan bergerak searah jarum jam Besaran positif berarti ayunan bergerak berlawanan arah jarum jam Vo yang merupakan tegangan yang diberikan pada motor horizontal 33

Tabel 3.3 Basis Aturan Untuk Pengendalian Fuzzy Suhu Jumlah Orang Sedikit Sedikit Sedang Banyak Banyak Rendah Lambat Lambat Lambat Normal Normal Rendah Lambat Lambat Normal Normal Normal Normal Lambat Normal Normal Normal Kencang Tinggi Normal Normal Normal Kencang Kencang Tinggi Normal Normal Kencang Kencang kencang Basis pengetahuan pada tugas akhir ini mengunakan proses logika manusia adalah: Pada suhu 0 0-16 0 C 1. IF suhu Rendah and Jumlah orang sedikit Then RPM Lambat. 2. IF suhu Rendah and Jumlah orang Sedikit Then RPM Lambat. 3. IF suhu Rendah and Jumlah orang Sedang Then RPM Lambat. 4. IF suhu Rendah and Jumlah orang Banyak Then RPM Normal. 5. IF suhu Rendah and Jumlah orang Banyak Then RPM Normal. 34

Pada Suhu 10 0 22 0 C 6. IF suhu Rendah and Jumlah orang Sedikit Then RPM Lambat. 7. IF suhu Rendah and Jumlah orang Sedikit Then RPM Lambat. 8. IF suhu Rendah and Jumlah orang Sedang Then RPM Normal. 9. IF suhu Rendah and Jumlah orang Banyak Then RPM Normal. 10. IF suhu Rendah and Jumlah orang banyak Then RPM Normal. Pada Suhu 16 0 28 0 C 11. IF suhu Normal and Jumlah orang sedikit Then RPM Lambat. 12. IF suhu Normal and Jumlah orang Sedikit Then RPM Normal. 13. IF suhu Normal and Jumlah orang Banyak Then RPM Normal. 14. IF suhu Normal and Jumlah orang Banyak Then RPM Normal. 15. IF suhu Normal and Jumlah orang Banyak Then RPM Kencang. Pada Suhu 22 0 34 0 C 16. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Sedikit Then RPM normal. 17. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Sedikit Then RPM normal. 18. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Normal Then RPM normal. 19. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Banyak Then RPM kencang. 35

20. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Banyak Then RPM Kencang. Pada Suhu 28 0 40 0 C 21. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Sedikit Then RPM Normal. 22. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Sedikit Then RPM Normal. 23. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Normal Then RPM Kencang. 24. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Banyak Then RPM Kencang. 25. IF suhu Tinggi and Jumlah orang Banyak Then RPM sangat Kencang. 36