30-75-1-SM

7/24/2019 30-75-1-SM

1/13

26 Pengendalian Tinggi Permukaan Cairan (Agus M, Andi K)

PENGENDALIAN TINGGI PERMUKAAN CAIRAN

BERBASIS FUZZY

(Fuzzy Based Liquid Height Controlling)

Agus Margiantono, Andi Kurniawan Nugroho

Fakultas Teknik Universitas Semarang

Abstract

Liquid height control is a controlling system which use in many kind of industry such aschemical factory, paper factory, water treatment center, and hydro powerplant. Fuzzy control is analternative control which use the expert system (human logic) as the controller so the knowledgeabiut system parameter is no longer be used. This technique is also have the light computationalability.

This research is focused on making a Fuzzy control dan directly monitoring the height levelof the liquid in the reservoir and its respond is tranfered to the computer. the system is controlled

by arrange the valve position on the reservoir.Keywords: Monitor, Fuzzy Logic Control (FLC), Valve Control, Liquid Height

PENDAHULUAN

Perkembangan teknologi yangsemakin pesat telah membawa banyakpengaruh dalam berbagai aspek kehidupanterutama dibidang industri. Di dalam industri,sangat dibutuhkan sistem kendali yang baikuntuk meningkatkan efisiensi dalam proses

produksi. Masalah yang seringkali munculadalah tidak diketahuinya tangki penampungcairan tersebut kosong atau sudah penuh.Kalau tangki tersebut sudah penuh seringkalicairan di dalamnya meluap karena valve(katup) pada pipa pengisian tidak ditutupsehingga akan mengisi tangki terus-menerus.

Sistem kendali Fuzzymerupakan salahsatu alternatif sistem kendali yang sederhana,dimana pada sistem kendali Fuzzy tidakmemerlukan pengetahuan tentang parameter-

parameter dari sistem. Sinyal kontrol diperolehdari error(kesalahan) yaitu perbedaan antarakeluaran terharap dengan keluaran dari sistem,selain itu terdapat pula masukan yang berupaperubahan error sistem yang merupakanselisih antara error sekarang dengan errorsebelumnya.

Dalam penelitian ini dirancang suatusistem pengendalian tinggi muka cairandengan memanfaatkan mikrokontroler

ATmega8535 sebagai kontroler, dan logikaFuzzy sebagai metode pengendali. Keluarandari kendali logika Fuzzy akan mengatur posisimembuka atau menutupnya valve, sehinggalevel cairan dalam tangki dapat dikendalikan.

DASAR TEORISistem Kendali Logika Fuzzy

Logika Fuzzy dikenalkan oleh L.A.Zadeh pada tahun 1965, denganmengembangkan teori himpunan logika biner.Logika biner hanya mengenal dua macamkondisi yaitu 1 dan 0, sehingga terdapatbatasan yang tegas. L.A. Zadeh kemudianmemodifikasi teori himpunan dimana setiapanggotanya memiliki derajat keanggotaan yang

bernilai kontinyu antara 0 sampai 1 atau ditulis[0 1], seperti tampak pada Gambar 1.

Gambar 1 Himpunan Fuzzy.

7/24/2019 30-75-1-SM

2/13

JURNAL TRANSFORMATIKA, Volume 6, No. 1, Juli 2008 : 26 38 27

Fungsi keanggotaan adalah suatukurva yang menunjukkan pemetaan titik-titikinput data ke dalam nilai kenggotaannya (atausering disebut dengan derajat keanggotaan).

Ada beberapa macam bentuk kurva yang

sering digunakan untuk menyatakan derajatkeanggotaan pada suatu sistem Fuzzy, antaralain bentuk kurva S (Shape), segitiga,trapesium, dan sebagainya. Bentuk-bentukkurva yang sering digunakan untukmenunjukkan fungsi keanggotaan antara lainterlihat pada Gambar 2.

Gambar 2 Berbagai tipe fungsi keanggotaan.

Pengendali Fuzzy merupakan suatusistem kendali yang berdasar pada basispengetahuan manusia, dimana masukan,keluaran, serta tanggapan sistem diperolehberdasarkan sistem pakar yang berbasispengetahuan manusia. Pengendali logika

Fuzzy tidak memerlukan model matematis dariproses yang dikendalikan. Blok sistem looptertutup dengan kendali logika Fuzzyditunjukkan pada Gambar 3.

Gambar 3 Sistem loop tertutup dengan kendali

Fuzzy.

Gambar 3 menunjukkan dua masukancrisp (tegas), yaitu masukan error danperubahan error yang diperoleh dari nilaireferensi, keluaran plant, dan errorsebelumnya. Dua masukan tersebut akan

diolah oleh pengendali logika Fuzzy. Strukturdasar pengendali logika Fuzzy ditunjukkanpada Gambar 4.

Gambar 4 Struktur dasar pengendali logikaFuzzy.

Struktur dasar pengendali logika Fuzzy meliputiempat bagian utama yaitu fuzzifikasi, basispengetahuan, logika pengambilan keputusan,dan defuzzifikasi.Fuzzifikasi

Fuzzifikasi diperlukan untuk mengubahmasukan crisp yang bersifat bukan Fuzzy kedalam himpunan Fuzzy. Data yang berbentuktegas/nyata (crisp), dipetakan menjadi nilailinguistik pada semesta pembicaraan tertentuyang selanjutnya dinamakan masukan Fuzzy.

Proses fuzzifikasi dapat diperlihatkanpada contoh berikut ini, jika suhu airmerupakan suatu variabel linguistik, dengan

nilai linguistik T(suhu) = {dingin, hangat,panas}, dimana semesta pembicaraannyaterletak antara suhu 0 oC sampai dengan suhu50 oC, dengan distribusi fungsi keanggotaansegitiga diperlihatkan pada Gambar 5.

f

Gambar 5 Fuzzifikasi variabel masukan.

Jika masukan adalah suhu sebesar 32 oC,maka fuzzifikasi menghasilkan nilai linguistikdingin dengan derajat keanggotaan 0, hangatdengan derajat keanggotaan 0,6, dan panasdengan derajat keanggotaan 0,4. Syarat

7/24/2019 30-75-1-SM

3/13


jangkauan masukan untuk fuzzifikasi adalahberada dalam semesta pembicaraan Fuzzy.

Basis pengetahuanBasis pengetahuan berisi pengetahuan

sistem kendali sebagai pedoman evaluasikeadaan sistem untuk mendapatkan keluarankendali sesuai yang diinginkan oleh perancang.Basis pengetahuan terdiri dari basis data danbasis aturan Fuzzy.

Basis DataBasis data mencakup perancangan

fungsi keanggotaan untuk variabel masukandan keluaran, pendefinisian semestapembicaraan dan penentuan variabel linguistiksetiap variabel masukan dan keluaran.

Basis AturanBasis aturan kendali Fuzzy digunakan

untuk menghubungkan variabel-variabelmasukan dan variabel-variabel keluaran. Basisaturan Fuzzy merupakan kumpulan pernyataanaturan JIKA-MAKA atau IFTHEN yangdidasarkan pada pengetahuan manusia untukmengolah variabel masukan sehinggamenghasilkan variabel keluaran dalam bentukhimpunan Fuzzy.

Mekanisme Pertimbangan FuzzyProses pengambilan keputusan

dengan metode Sugeno ditunjukkan dalamGambar 6.

21

2211

ww

zwzwz

Gambar 6 Proses pengambilan keputusan

metode Sugeno.

Pengambilan keputusan dengan metodeSugeno dilakukan setelah proses fuzifikasiyang diolah berdasarkan basis aturan yangtelah dibuat. Langkah selanjutnya, keduamasukan diproses dengan operator AND yang

akan mengambil nilai paling minimal darikeduanya. Implikasi MIN akan memotongderajat keanggotaaan variabel keluaran padanilai keluaran setelah melalui operator AND.Setelah semua aturan Fuzzy dieksekusi,dilakukan proses agregasi dengan mengambilnilai maksimal dari masing-masing fungsikeanggotaan variabel keluaran.Defuzzifikasi

Defuzzifikasi adalah prosespengubahan besaran Fuzzy yang disajikan

dalam himpunan Fuzzy ke sinyal yangberbentuk crisp. Metode defuzzifikasi yangdigunakan adalah metode rata-rata terbobot(weighted average). Pada metode rata-rataterbobot, nilai keluaran tegas diperoleh dari

jumlah hasil kali keluaran Fuzzy untuk setiaphimpunan Fuzzy keluaran dengan nilaiparameter pada sumbu z dibagi dengan jumlahkeluaran Fuzzy untuk setiap himpunan Fuzzykeluaran. Rumus metode defuzzifikasi rata-rataterbobot adalah sebagai berikut :

Keluaran pada proses defuzzifikasimerupakan hasil dari proses kendali fuzzysecara keseluruhan. Keluaran ini berupahimpunan crisp yang akan mengendalikansistem yang dikontrol.

Plant Pengendali Tinggi Muka CairanPerangkat keras yang digunakan yaitu

sistem pengaturan tinggi muka cairan yangmeliputi beberapa rangkaian, seperti padaGambar 7.

)(

)()(

ii

ii

fuzzyKeluaran

zsumbupadaparameterNilaifuzzyKeluaranCrispKeluaran

7/24/2019 30-75-1-SM

4/13


Gambar 7Plantdan perangkat keras kendalilevel cairan.

Secara umum perangkat keras yang digunakanpada sistem pengaturan ketinggian air ini terdiri

atas :1. Inisialisasi semua port dan fungsi register

khusus pada mikrokontroller.2. Inisialisasi komunikasi serial USART 8

Data, 1 Stop bit, none Parity, 9600Baudrate.

3. PING low (tidak aktif) stepper off.4. Memutar stepper kekiri CCW untuk

mengatur posisi keran hingga kondisitertutup penuh atau hingga sensor limitswitch (LS Tertutup Penuh) berubah

logika.5. Memori posisi stepper bernilai 0 (tertutup

penuh);6. Menunggu karakter perintah dari

komputer jika karakter S berarti :

Proses Fuzzy tidak dilakukan.

Motor Stepper / keran otomatisdiputar hingga tertutup penuh.

Komputer akan memberikan datareferensi ketinggian air yangdiinginkan.

7. Karakter perintah dari komputer jikakarakter R berarti :

Mengaktifkan PING untuk prosespengukuran ketinggian air terukur /aktual.

Proses fuzzifikasi dari data tinggiterukur dan data tinggi referensi.

Proses evaluasi aturan-aturanFuzzy hingga data Crisp (nilaitegas output) diperoleh.

Banyak langkah motor stepper(Step) = nilai Crisp - memori posisi

stepper. Jika Step > 0 motor stepper

berputar searah jarum jam(kekanan / CW) sehinggamembuka keran.

Jika Step < 0 motor stepperberputar berlawanan arah jarum

jam (kekiri / CCW) sehinggamenutup keran.

Jika ( Step = Step 1 )

7/24/2019 30-75-1-SM

5/13


(a) Sensorping Ultrasonic Range Finder.

(b) Diagram pewaktuan sensor Ping.Gambar 8 Sensor Ping dan diagram

pewaktuan.

Memulai pengukuran sensor perlu dipicudengan sinyal high selama tOUT, kemudianmenunggu selama tHOLDOFF, sensormemancarkan sinyal ultrasonik dan siap untukmenerima kembali sinyal pantulan. Waktu yangdiperlukan gelombang ultrasonik mulai daridipancarkan sampai diterima kembalimenentukan besarnya jarak. Secara matematisbesarnya jarak dapat dihitung sebagai berikut:

2

t.vs (2)

dimana :

s = jarak ( meter )v = kecepatan suara ( 344 m/detik)

t = waktu tempuh (detik)

PERANCANGAN SISTEMPerancangan Perangkat Keras (Hardware)

Diagram rangkaian ditunjukkan pada

Gambar 11 dan rangkaian skematik kendaliFuzzy pada Gambar 12.

Gambar 11 Diagram blok kendali logika Fuzzydan pengontrol valve.

Gambar 12 Rangkaian skematik kendali logikaFuzzy.

Rangkaian utama pada pengendali

tinggi muka cairan terdiri dari rangkaian kendalilogika Fuzzy menggunakan komputer sebagaiperangkat monitoring, rangkaian pengontrolbukaanvalve menggunakan ATmega8535.

Perancangan Perangkat Lunak (Software)Perancangan perangkat lunak pada

pengaturan tinggi muka cairan ini meliputiprogram komunikasi serial, perancanganprogram pengukuran tinggi air danperancangan program algoritma kendali Fuzzy.

Perancangan program algoritma kendali Fuzzydan program monitoring menggunakan bahasaPemrograman Delphi 7.0 yang disimpan didalam komputer, komunikasi serial danpengaktifan sensor menggunakan bahasa Cyang disimpan di dalam mikrokontroler

ATmega8535.Kendali Fuzzy dirancang dengandua masukan yaitu errordan perubahan error,

7/24/2019 30-75-1-SM

6/13


serta satu keluaran seperti diperlihatkan padaGambar 13 dan Gambar 14.

(a) Perancangan fungsi keanggotaanerror

(b) Perancangan fungsi keanggotaanperubahanerror

Gambar 13 Perancangan fungsi keanggotaanmasukan.

Gambar 14 Nilai konstanta yang mewakilitingkat bukaan valve.

Masukan tersebut diolah melalui proses mulaidari fuzzifikasi hingga defuzzifikasi sehinggamenghasilkan sinyal kendali untukmengendalikan plant. Proses kendali Fuzzytersebut membutuhkan dua parameter utamayaitu fungsi keanggotaan (membershipfunction) dan aturan dasar (rule base).Kendali Fuzzy pada penelitian ini juga

dirancang dengan menggunakan 25 aturanseperti pada Gambar 15.

Gambar 15 Aturan Fuzzy.

Eksekusi aturan diprosesmenggunakan fungsi implikasi MIN yang akanmengambil nilai paling minimal dari keduamasukan. Setelah semua aturan Fuzzydieksekusi, dilakukan proses agregasi denganmengambil nilai maksimal dari masing-masingderajat keanggotaan variabel keluaran,

sehingga didapatkan nilai keluaran yang masihberupa himpunan Fuzzy.

Proses selanjutnya adalahdefuzzifikasi, yaitu mengubah nilai keluaranberupa himpunan Fuzzy menjadi nilai keluaranyang berupa data crisp. Proses defuzzifikasidirancang dengan menggunakan metode rata-rata terbobot (weighted average.

Diagram alir program utama teknikkendali Fuzzy terlihat pada Gambar 16.

Gambar 16 Diagram alir program utama teknikkendali Fuzzy.

7/24/2019 30-75-1-SM

7/13


Program akan membaca nilai referensi yangdimasukkan oleh operator dan nilai keluaranaktual ketinggian air, kemudian menghitungerror dan perubahan error sebagai masukanFuzzy. Langkah selanjutnya, menghitung

derajat keanggotaanerrordan perubahan errortersebut. Nilai derajat keanggotaan tersebutakan menghasilkan suatu nilai keluaran setelahmelalui logika pengambilan keputusan Fuzzyhingga didapatkan nilai keluaran yang masihberbentuk himpunan Fuzzy, maka dilakukanproses defuzzifikasi untuk menghasilkankeluaran berbentuk himpunan tegas.

Fungsi keanggotaan error danperubahan error yang telah dimasukkanselanjutnya dihitung nilai derajat

keanggotaannya. Diagram alir dari programpenghitung derajat keanggotaan ditunjukkanpada Gambar 17.

Gambar 17 Diagram alir program penghitungderajat keanggotaan.

Tahap selanjutnya setelah didapatkannilai keluaran Fuzzy, yaitu mengubah nilaikeluaran yang masih berbentuk himpunanfuzzy menjadi nilai keluaran crisp, dikenaldengan defuzzifikasi. Metode yang digunakan

untuk defuzzifikasi adalah metode rata-rataterbobot (weighted average).

HASIL PENGUJIAN DAN ANALISISPengujian dimaksudkan untuk

mengetahui hasil perancangan yang telahdibuat. Analisis dimaksudkan untuk mengujikelayakan sistem yang dibuat dengan teoriyang ada.Pengujian Pemrograman Logika Fuzzy

Kendali logika Fuzzy yang diolah, nilai

derajat keanggotaannya dapat ditampilkanpada PC. Tampilan pada PC melalui programCodeVision AVR dengan mengatur toolsterminal.Pengujian Pemrograman Fuzzifikasi

Sebagai contoh akan dicari derajatkeanggotaan dari suatu masukan yaitu error=0,2.Maka derajat keanggotaan dapat ditentukansebagai berikut :error NOL = 0

errorPKK = (0.3-error) / 0.2 = 0,1/0,2=0,5error PK = (error-0.1) / 0.2 = 0,1/0,2 =0,5errorPB = 0error PBB = 0Hasil keluaran error PKK dan error PKmenggunakan tools terminal diperlihatkanpada Gambar 18.

7/24/2019 30-75-1-SM

8/13


Gambar 18 Pengujian program fuzzifikasi untuk

error= 0,2.

Untuk delta errorsebagai contoh akan dicari

derajat keanggotaan dari derror(deltaerror) = -0,2.Maka derajat keanggotaan dapat ditentukansebagai berikut :derrorNBB = 0derrorNB = 0derror NK = (-0.1-derror)/0.2 = 0,1/0,2 =0,5derrorNKK = (derror+0.3)/0.2= 0,1/0,2 =0,5derrorNOL = 0Hasil keluaran derror NK dan derror NKKmenggunakan tools terminal diperlihatkanpada Gambar 19.

Gambar 19 Pengujian program fuzzifikasi untuk

derror= -0,2.

Dari hasil eksekusi program didapatkan nilaiyang sama dengan hasil fuzzifikasi secaraperhitungan.Pengujian Pemrograman Evaluasi Aturan

Sebagai contoh akan dicari derajat

keanggotaan dari suatu masukan yaitu error=0,2 dan derror = -0,2. Derajat keanggotaandapat ditentukan sebagai berikut :errorPKK = (0.3 - error) / 0.2 = 0,1/0,2=0,5errorPK = (error-0.1) / 0.2 = 0,1/0,2 =0,5derrorNK = (-0.1-derror)/0.2 = 0,1/0,2 =0,5derrorNKK = (derror + 0.3)/0.2= 0,1/0,2 =0,5

Gambar 20 menunjukkan evaluasi aturandengan menggunakan metode Max-Min,sedangkan Gambar 21 menunjukkan hasilkeluaran NUM pada tools terminal.

Gambar 20 Pengujian evaluasi aturan.

Gambar 21 Tampilan hasil Num padakomputer.

Dari hasil eksekusi program didapatkan nilaiyang sama dengan hasil evaluasi aturansecara perhitungan.

7/24/2019 30-75-1-SM

9/13


Pengujian Pemrograman DefuzzifikasiHasil keluaran crisp pada tools

terminal diperlihatkan pada Gambar 22

Gambar 22 Tampilan hasil deffuzifikasi padakomputer.

)(

)()(

ii

ii

FuzzyKeluaran

zsumbupadaparameterNilaiFuzzyKeluaranCrispKeluaran

=

Dari hasil eksekusi program didapatkan outputcrispbernilai 91 H atau 145 desimal, nilai yangsama dengan hasil defuzzifikasi secaraperhitungan.

Pengujian Sistem Kontrol Dalam PengisianAirPengujian Sistem Pada Berbagai Referensi

Pengujian sistem pada variasi nilaireferensi dilakukan dari 20 cm, 25 cm, 30 cm,35 cm dan yang terakhir 40 cm denganketinggian awal 15 cm. Respon tiap-tiapditunjukkan pada Gambar 23, Gambar 24,Gambar 25, Gambar 26, dan Gambar 27.

Gambar 24 Responplantpada referensi 25cm.


Gambar 26 Responplantpada referensi 35

cm.


Data pengujian selengkapnya ditunjukkan padaTabel 1.Tabel 1 Karakteristik respon sistem pada

beberapa referensi.

Masukan Waktu

Naik/t r

(detik)

Waktu

Penetapan/ts

(detik)

Ketinggian

Akhi r (cm)

Selisihtunak

(cm)

Referensi

(cm)

Ketinggian

Awal (cm)

20 10 49,9 52,4 19,9 0,1

25 10 81,3 84,2 24,93 0,07

30 10 103,9 106,5 29,96 0,04

35 10 120,5 123,2 34,94 0,06

40 10 161,2 163,

4

39,92 0,08

1455,05,0

)1925,0()1005,0(

7/24/2019 30-75-1-SM

10/13


Tabel 4.1 menunjukkan bahwa padasemua nilai referensi memiliki ketinggian akhiryang sama baik. Perbedaan terlihat padalamanya waktu naik, maupun waktupenetapan. Pada referensi 20 cm memiliki

waktu naik dan waktu penetapan yang palingcepat yaitu 49,9 detik dan 52,4 detik, tetapimemiliki selisih tunak cukup besar yaitu 0,4 cm(ketinggian air stabil pada 19,9 cm atau 0,1 cmdi bawah referensi). Saat referensi 25 cm,waktu naik 81,3 detik, waktu penetapan 84,2detik dan memiliki selisih tunak yaitu sebesar0,07 cm (ketinggian air stabil pada 24,93 cmatau 0,07 cm dibawah referensi). Saat referensi30 cm memiliki waktu naik 103,9 detik danwaktu penetapan 106,5 detik, dan memiliki

selisih tunak sebesar 0,04 cm (ketinggian airstabil pada 29,96 cm atau 0,04 cm di bawahreferensi). Pada saat referensi 35 cm memilikiwaktu naik 120,5 detik, waktu penetapan 123,2detik, dan selisih tunak yaitu sebesar 0,06 cm(ketinggian air stabil pada 34,94 cm atau 0,06cm di bawah referensi). Pada referensi 40 cm,waktu naik 161,2 detik, waktu penetapan 163,4detik, dan memiliki selisih tunak yang palingbesar yaitu 0,08 cm (ketinggian air stabil pada39,92 cm atau 0,08 cm di bawah referensi).

Dari kelima hasil pengujian padabeberapa referensi dapat disimpulkan bahwakendali Fuzzy bekerja secara optimal adalahpada saat referensi pada ketinggian 25 cmsampai dengan 40 cm. Hal ini dikarenakanrespon pada referensi 25 cm 40 cm memilikiwaktu naik dan waktu penetapan cukup kecildaripada respon pada referensi lainnya, danmemiliki selisih tunak yang kecil. Kendali Fuzzybekerja paling optimal pada saat referensi 40cm karena memiliki waktu naik, waktupenetapan dan selisih tunak yang paling kecildiantara kelima referensi yang di uji.

Pengujian Nilai Referensi TurunPenurunan nilai referensi dilakukan

tiap 5 cm, yaitu dari ketinggian awal 35 cmdengan nilai referensi 30 cm, lalu ketinggianawal 30 cm dengan nilai referensi 25 cm, danyang terakhir ketinggian awal 25 cm dengan

nilai referensi 20 cm. Penurunan nilai referensiberarti pengurangan jumlah air pada bakpenampungan yang dilakukan dengan caramembuka keran pada bak 2, sebesar 1/4bukaan penuh. Sebagai contoh pada Gambar

28 memperlihatkan ketinggian awal 35 cmdengan nilai referensi 30 cm.

Gambar 28 Responplantpada ketinggianawal 35 cm turun menjadi 30 cm.

Data pengujian selengkapnya ditunjukkan padaTabel 2.

Tabel 2 Karakteristik respon sistem padareferensi turun.

Masukan Waktu

Naik/t r

(detik)

Waktu

Penetapan/

ts

(detik)

Ketinggian

Akhi r (cm )

SelisihTunak

(cm)

Refere

nsi

(cm)

Keting

gian

Awal

(cm)

30 35 42,

4

43,

4

30,07 0,07

25 30 47,

2

48,

6

25,02 0,02

20 25 56,

1

58,

7

19,96 0,04

Tabel 2 menunjukkan bahwa padasemua nilai referensi memiliki ketinggian akhiryang sama baik. Perbedaan terlihat padalamanya waktu naik, maupun waktupenetapan. Pada referensi 30 cm denganketinggian awal 35 cm memiliki waktu naik 42,4detik, waktu penetapan 43,4 detik, dan selisihtunak 0,07 cm. Saat referensi 25 cm denganketinggian awal 30 cm, waktu naik 47,2 detik,

7/24/2019 30-75-1-SM

11/13


waktu penetapan 48,6 detik, dan selisih tunak0,02 cm. Saat referensi 20 cm denganketinggian awal 25 cm memiliki waktu naik 56,1detik, waktu penetapan 58,7 detik, dan selisihtunak 0,04 cm. Dapat disimpulkan bahwa

penggunaan Kendali logika Fuzzy, tidakberpengaruh secara signifikan pada responsistem dengan referensi turun.

Kendali Fuzzy akan memberikansinyal kontrol sesuai dengan besarnyamasukan yaitu errordan perubahan erroryangtelah diolah pada kendali logika Fuzzy. Padasaat selisih antara referensi dan ketinggian airtinggi, keran pada bak 2 akan dibuka secaramanual seperempat bukaan penuh dan kondisivalveyang dikontrol menutup. Jika ketinggian

air telah mendekati referensi maka valveakanmembuka secara linier sebanding denganbesarnya error, sehingga ketinggian air dalamkeadaan stabil pada referensi yang diberikan.Pengujian Sistem dengan Gangguan

Gangguan dilakukan denganmembuka keran pada bak 2, sebesar setengahbukaan penuh dan sepertiga bukaan penuh.Gangguan yang diberikan berupa gangguansesaat dan gangguan terus menerus.

Gangguan SesaatGangguan sesaat dilakukan dengan

membuka keran pada bak 2 sebesar bukaan penuh selama 35 detik sampai 45detik. Grafik respon pengujian gangguansesaat ditunjukkan pada Gambar 29.

Gambar 29 Responplantpengaruh pemberiangangguan sesaat pada referensi 25 cm.

Data pengujian selengkapnya pada Tabel 3.

Tabel 3 Karakteristik respon sistem padapemberian gangguan sesaat.

Masukan

Penurunan

Ketinggian(cm)

WaktuPemulihan

(detik)

Ketinggian

Akhi r

(cm)

Selisih

tunak

(cm)

Referensi

(cm)

KetinggianAwal

(cm)

25

15 0,96 8,7 24,21

0,79

30

15 1,08 9 29,95

0,05

35

15 1,57 9,69 34,53

0,47

Pengujian gangguan sesaat dilakukandengan 4 variasi masukan referensi, yaitureferensi 20 cm, 25 cm, 30 cm dan 35 cm. Saat

referensi 20 cm terjadi penurunan ketinggian0,48 cm, waktu pemulihan menuju referensisemula sebesar 8,4 detik dengan besarnyaselisih tunak 0,52 cm. Saat referensi 25 cmterjadi penurunan ketinggian 0,96 cm, waktupemulihan menuju referensi semula sebesar9,9 detik dengan besarnya selisih tunak 0,79cm. Saat referensi 30 cm terjadi penurunanketinggian 1,08 cm, waktu pemulihan menujureferensi semula sebesar 9 detik denganbesarnya selisih tunak 0,05 cm. Saat referensi

35 cm terjadi penurunan ketinggian 1,57 cm,waktu pemulihan menuju referensi semulasebesar 9,69 detik dengan besarnya selisihtunak 0,47. Bisa diambil kesimpulan bahwasemakin tinggi referensi maka akan semakinbesar pula penurunan ketinggian. Hal inidisebabkan, semakin tinggi air maka akansemakin besar pula tekanan yang dihasilkan,sehingga air yang keluar akan semakinbanyak. Karena penurunan ketinggian semakinbesar, maka waktu pemulihan juga akansemakin lama.

Gangguan KontinyuGangguan kontinyu dilakukan dengan

membuka keran pada bak 2 secara terus-menerus. Respon gangguan kontinyuditunjukkan pada Gambar 30.

7/24/2019 30-75-1-SM

12/13


(a) Respon pada referensi 25cm.

(b) Respon pada referensi 30 cm.

Gambar 30 Respon gangguan kontinyudengan 1/3 bukaan penuh.

Gambar 30 menunjukkan responsistem dengan gangguan 1/3 bukaan penuhsecara kontinyu. Pengujian dilakukan dengan 2variasi referensi, yaitu pada referensi 20 cm

dan 25 cm. Saat referensi 20 cm, terjadipenurunan ketinggian sebesar 0,36 cm denganwaktu pemulihan 8,9 detik, dan selisih tunak0,88 cm. Saat referensi 25 cm, terjadipenurunan ketinggian sebesar 0,36 cm denganwaktu pemulihan 22,99 detik, dan ketinggianakhir pada kondisi stabil 24,05 cm, sehinggabesarnya selisih tunak 0,95 cm. Setelahdilakukan pengujian dapat disimpulkan bahwasemakin tinggi air (referensi), maka gangguanakan semakin besar dan sistem akan sulit

mencapai kondisi stabil.

Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengujian dan analisa yangdilakukan didapatkan hal-hal penting sebagaiberikut:

1. Pada pengujian dengan nilai referensinaik, mampu menghasilkan responyang baik dibanding saat sistem diberigangguan, hal ini didukung dengannilai selisih tunak yang dihasilkan yaitu

0,1 cm untuk referensi 20 cm, 0,07 cmuntuk referensi 25 cm, 0,04 cm untukreferensi 30 cm, 0,06 cm untukreferensi 35 cm, dan 0,08 untukreferensi 40 cm dari ketinggian awal 10cm.

2. Pada pengujian pada referensi turunmenunjukkan bahwa sistem akanmempertahankan ketinggian sesuaidengan nilai referensi yang diberikanmeskipun ketinggian air mengalami

penurunan, hal ini didukung dengannilai selisih tunak yang dihasilkan yaitu0,07 cm untuk referensi 30 cm dariketinggian awal 35 cm, 0,02 cm untukreferensi 25 cm dari ketinggian awal 30cm, dan 0,04 cm untuk referensi 20 cmdari ketinggian awal 25 cm.

3. Pada pengujian dengan gangguansesaat, semakin tinggi nilai referensimaka penurunan ketinggian akansemakin besar dan waktu pemulihanakan semakin lama, hal inidikarenakan semakin tinggi air makaakan semakin besar pula tekanan yangdihasilkan, sehingga air yang keluarakan semakin banyak.

4. Pada pengujian dengan gangguankontinyu, besarnya ketinggian air(referensi) sangat berpengaruh padanilai akhir ketinggian air, dimanaketinggian akhir tidak dapat mencapainilai referensi.

DAFTAR PUSTAKA[1] Blocher, Richard, Dasar Elektronika,

PENERBIT ANDI Yogyakarta, 2004.[2] Hartono J, Konsep Dasar Pemrograman

Bahasa C, Penerbit Andi, Yogyakarta,2000.

7/24/2019 30-75-1-SM

13/13


[3] Kusumadewi, S., Analisis dan DesainSistem Fuzzy, GRAHA ILMU Yogyakarta,2002.

[4] Kusumadewi, S., Hari, P.,Aplikasi LogikaFuzzy Untuk Pendukung Keputusan,

GRAHA ILMU Yogyakarta, 2004.[5] Magori, Valentin, Ultrasonic Sensor inAir, Corporate Research andDevelopment, Siemens AG, Munich,Germany, 1994.

[6] M. Agus J., Belajar Sendiri BorlandDelphi 6.0, Elex Media Komputindo,Bandung, 2001.

[7] Ogatha, K., Teknik Kontrol AutomatikJilid 1, Erlangga, Jakarta, 1991.

[8] Ogata, K.,Teknik Kontrol AutomatikJilid

2, Erlangga, Jakarta, 1991.[9] Wardhana L, Belajar SendiriMikrokontroler AVR Seri ATMega8535Simulasi, Hardware, dan Aplikasi,Penerbit Andi, Yogyakarta, 2006.

[10] Widodo S Thomas, Sistem Neuro Fuzzy,Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta, 2005.

[11] ----------, ATMega8535 Data Sheet,http://www.atmel.com/avr/8535,Desember 2003.

[12] ------------------------------------------,Materitentang sensor ultrasonik secara umum(www.paralax.com).

[13] ----------, Dual Stepper Motor Controller,http:www.alldatasheet.com

[14] ----------, ICL232,Desember 1993I. ----------, Octal High Voltage,High Curruent

Darlington Transistor Array, MotorolaTokyo,Japan.

30-75-1-SM

Documents

Transcript of 30-75-1-SM