Aplikasi Fuzzy Logic pada Vacuum Cleaner
Referensi : Ciputra, D. T. (2012). Aplikasi Fuzzy Logic pada Vacuum cleaner. Bandung. http://www. elektroindonesia. com.
1. Abstrak[back]
Logic atau logika menurut kamyus Webster, adalah sebuah pengetahuan prinsip-prinsip pemikiran formal normatif. Fuzzy logic adalah sesuatu yang berhubungan dengan prinsip formal dari sebuah perkiraan pertimbangan, fuzzy logic tidak menangani sesuatu yang pasti dan eksak. Berbeda denga teori logika, dimana binary hanya memiliki dua nilai yaitu benar dan salah, variabel fuzzy logic memiliki nilai kebenaran yang berjarak antara 0 dan 1. Pertimbangan dari fuzzy logic mirip dengan pertimbangan yang dimiliki manusia. Meungkinkan untuk mengira-ngira nilai dan inferensi dan juga data yang ambigu dan tidak lengkap yang berlawanan dengan hanya bergantung pada data yang pasti. Salah satu contoh pemikiran pertimbangan manusia adalah saat mengoperasikan peralatan rumah tangga, hal ini kemudian bisa dimanfaatkan dengan mengimplementasikan fuzzy logic tersebut pada peralatan rumah tangga sehingga lebih efisien dan efektif.
2. Pendahuluan[back]
Fuzzy logic merupakan sebuah teknologi yang sekrang ini banyak digunakanpada embedded system. Vacuum cleaner mempermudah pekerjaan untuk membersihkan debu dari karpet, bahkan tidak hanya karpet tapi semua permukaan lantai bisa dibersihkan dengan menggunakan penghisap debu ini.
3. Definisi Permasalahan[back]
Secara sederhana vacuum cleaner terdiri dari enam komponen penting yaitu :
- sebuah port intake, dimana bisa bervariasi antara vacuum cleaner.
- sebuah port intake, dimana bisa bervariasi antara vacuum cleaner.
- sebuah port exhaust.
- sebuah motor elektrik.
- sebuah kipas.
- sebuah tes berpori.
- sebuah housing yang berisi komponen-komponen lainnya.
Cara kerja dari vacuum cleaner ini adalah ketika power dinyalakan maka motor elektrik berjalan, motor ini melekat pada kipas. Ketika kipas pisau berputar, mereka mendorong air keluar melalui port exhaust. Debu masuk dari port intake yang didalamnya terdapat sikat yang berputar. Seberapa banyak debu yang masuk ini tergantung dari kekuatan sedotan dan permukaan lantai yang ada.
Beberapa faktor yang mempengaruhi dari fuzzy logic control pada vacuum cleaner adalah sebagai berikut :
- Karakteristik permukaan lantai.
- Jumlah debu pada permukaan.
4. Pembahasan[back]
Karakteristik dari permukaan lantai yang akan dipakai disederhanakan menjadi tiga macam saja, tiga macam karakteristik tersebut yaitu sebagai berikut :
1. Permukaan lantai keras, contohnya adalah karpet yang tebal.
2. Permukaan lantai normal, contohnya adalah karpet yang tipis.
3. Permukaan lantai yang halus, contohnya adalah lantai dengan keramik.
Jumlah dari banyaknya debu yang akan menjadi input juga dibagi menjadi tiga macam saja, yaitu sebagai berikut :
1. Jumlah debu yang sangat banyak.
2. Jumlah debu yang masih normal.
3. Jumlah debu yang sedikit.
Hasil output besaran hisapan oleh vacuum cleaner akan terdapat empat variabel, yaitu sebagai berikut :
1. Kekuatan hisapan yang sangat besar.
2. Kekuatan hisapan yang besar.
3. Kekuatan hisapan yang normal.
4. Kekuatan hisapan yang kecil.
Rule-rule yang ada merupakan penalaran dari penggunaan vacuum cleaner biasanya pada kegiatan sehari-hari. Terdapat 9 rule yang akan menghasilkan output, yaitu :
1. If jumlah_debu is Banyak and permukaan is Keras then power_hisapan is Sangat Besar.
2. If jumlah_debu is Normal and permukaan is Keras then power_hisapan is Besar.
3. If jumlah_debu is Sedikit and permukaan is Keras then power_hisapan is Normal.
4. If jumlah_debu is Banyak and permukaan is Normal then power_hisapan is Besar.
5. If jumlah_debu is Normal and permukaan is Normal then power_hisapan is Normal.
6. If jumlah_debu is Sedikit and permukaan is Normal then power_hisapan is Kecil.
7. If jumlah_debu is Banyak and permukaan is Halus then power_hisapan is Normal.
8. If jumlah_debu is Normal and permukaan is Halus then power_hisapan is Kecil.
9. If jumlah_debu is Sedikit and permukaan is Halus then power_hisapan is Kecil.
Prosedur Percobaan
Step 1 : Bukalah Matlab pada laptop lalu buka command window
Step 2 : Ketik fuzzy pada commad window sehingga muncul tampilan tollbox seperti gambar dibawah ini:
sehingga akan muncul tampilan seperti pada gambar dibawah ini
Step 4 : Ubah nama input1 menjadi banyak_debu, input2 menjadi permukaan, dan output1 menjadi kekuatan_hisapan
Step 6 : Ubah masing-masing variabel pada input dan output
banyak_debu range [0 100]
nama mf1 menjadi sedikit, type trimf, Params [0 25 50]
nama mf2 menjadi normal, type trimf, Params [25 50 75]
nama mf3 menjadi banyak, type trimf, Params [50 90 10000]
permukaan range [0 100]
nama mf1 menjadi halus, type trimf, Params [0 25 50]
nama mf2 menjadi normal, type trimf, Params [30 50 70]
nama mf3 menjadi kasar, type trimf, Params [50 75 100]
kekuatan_hisapan range [0 100]
nama mf1 menjadi kecil, type trimf, Params [0 20 35]
nama mf2 menjadi normal, type trimf, Params [20 40 65]
nama mf3 menjadi besar, type trimf, Params [35 60 80]
nama mf4 menjadi sangat besar, type trimf, Params [62 85 10000]
buatlah aturan pada rule editor sesuai dengan yang dibuat sebelumnya. misalnya If jumlah_debu is Banyak and permukaan is Keras then power_hisapan is Sangat Besar dan seterusnya sampai g rules
Step 8 : Pilih view>>rules untuk melihat hasil rules yang dibuat
5. Kesimpulan[back]
Fuzzy Logic telah dicoba diterapkan pada vacuum cleaner. Walau hanya sebagai simulasi data, tidak dicoba pada benda yang sebenarnya, tetapi berdasarkan data yang didapatkan, output telah efektif dalam menangani beebagai kondisi yang ada.
6. Saran[back]
Berdasarkan percobaan dikarenakan percobaan yang dilakukan hanya menggunakan 3 variabel dari masing-masing baik input maupun output masih dalam bentuk simetris, maka dapat dilakukan penambahan membership function sehingga output dapat bervariasi.
7. Realisasi Saran[back]
Dalam melakukan saran ini dilakukan penambahan masing-masing input sebanyak 7 membership function.
Banyak debu (sangat banyak, banyak, agak banyak, normal, agak sedikit, sedikit, sangat sedikit)
Permukaan lantai (sangat halus, halus, agak halus, normal, agak kasar, kasar, sangat kasar)
Kekuatan Hisapan (sangat kecil, kecil, agak kecil, normal, agak besar, besar, sangat besar) dengan penambahan tersebut dengan dalam bentuk tidak simetris diperoleh hasil yang lebih mendekati nilai aktual.
8. References[back]
[1] Argawal, Manish. "Fuzzy Logic Control of Washing Machines,"Indian Institute of Technology., unpublished.
[2] Patanik, Amiya. "Fuzzy Logic Control of Air Conditionera,"Indian Instituteof Technology., unpublished
[3] Von Altrock, C., "Fuzzy Application Library/Technical Applications/ Fuzzy in Appliances" ., Embedded System Conferences in 1994, 1995, and 1996 in Santa Clara.
[4] A. Zadeh, Lotfi., "Fuzzy Logic"., University of California, Berkeley.
[5] Mitra, B, et.al. "Applications of fuzzy logic to the prediction of soil erosion in a large watershed"., Geoderma 86(1998), halaman 183-209
9. Video[back]
Video fuzzy menggunakan 3 membership function
Video fuzzy menggunakan 7 membership function
referensi : Sandy, Yunita Ari. dkk. (2022). Sistem Kendali Suhu dan Pengganti Air Otomatis pada Akuarium Menggunakan Fuzzy Logic Controller Berbasis Internet of Things. Jurnal Teknik Elektro. Volume 11 Nomor 01 Tahun 2022. Halaman 163-173.
Video fuzzy realisasi saran
10. Link Download[back]
Tidak ada komentar:
Posting Komentar