TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
DOI : 10.
34010/telekontran.
TELEKONTRAN,
p-ISSN : 2303 Ae 2901VOL.
NO.
APRIL 2021
e-ISSN : 2654 Ae 7384 Penstabilan Suhu Pengeringan Kopi dengan Kontrol Logika Fuzzy Stabilization of Coffee Drying Temperature with Fuzzy Logic Control System Rangga Al Arif *.
Yusrila Yeka Kerlooza Program Studi Teknik Elektro.
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia Jl.
Dipati ukur No 112.
Bandung Email : rangga90@mahasiswa.
Abstrak Ae Pengeringan kopi metode konvensional yaitu dengan cara dijemur di bawah sinar matahari langsung, memiliki kekurangan yaitu suhu lingkungan yang tidak bisa diprediksi.
Untuk meminimalisir kekurangan tersebut maka harus dibuat suatu alat yang mampu mengeringkan gabah secara optimal.
Tujuan penelitian ini adalah membuat sebuah alat pengering gabah dengan sistem rotary dryer yang mampu menstabilkan suhu pada ruang pengering sebesar 40 oC sehingga mampu mengeringkan gabah dengan hasil kadar air adalah 12%-14%.
Metode penelitian yang digunakan adalah sistem kendali logika fuzzy yang berfungsi untuk mengatur suhu di dalam ruang pengering dengan cara mengatur bukaan katup yang terhubung dengan motor servo SG90.
Diskusi pada penelitian ini tentang digunakannya metode logika fuzzy adalah metode logika fuzzy dapat memetakan nilai yang samar antara suhu panas dan suhu dingin pada ruang Hasil dari penelitian ini adalah jumlah anggota fuzzy yang tepat untuk digunakan pada sistem logika fuzzy adalah 5 anggota dan kadar air gabah setelah proses pengeringan adalah 13,7%.
Dampak nyata setelah melakukan pengujian pencarian jumlah anggota fuzzy yang tepat adalah, alat ini mampu menjaga kestabilan suhu pada ruang pengering disekitar 40 oC.
Kata kunci : Anggota Fuzzy.
Himpunan Fuzzy.
Logika Fuzzy.
Motor Servo SG90.
Rotary Dryer Abstract - The conventional method of drying coffee, which is by drying in direct sunlight, has a disadvantage, namely the unpredictable environmental temperature.
To minimize these shortcomings, a tool that is able to dry grain optimally must be made.
The purpose of this study was to make a grain dryer with a rotary dryer system that was able to stabilize the temperature in the drying chamber at 40 oC so that it was able to dry grain with a moisture content of 12%-14%.
The research method used is a fuzzy logic control system that functions to regulate the temperature in the drying chamber by adjusting the valve opening which is connected to the SG90 servo motor.
The discussion in this study about the use of the fuzzy logic method is that the fuzzy logic method can map the faint values between hot and cold temperatures in the drying chamber.
The results of this study are the number of fuzzy members that are appropriate for use in the fuzzy logic system is 5 members and the moisture content of the grain after the drying process is 13.
The real impact after testing the search for the right number of fuzzy members is that this tool is able to maintain a stable temperature in the drying chamber around 40 oC.
Keywords : Membership Fuzyy.
Fuzzy Logic.
Fuzzy Set.
Motor Servo SG90.
Rotary Dryer.
PENDAHULUAN
Kopi menjadi salah satu komoditas utama di Indonesia, kopi sangat digemari oleh masyarakat Indonesia karena memiliki rasa yang khas dan juga manfaat untuk menjaga kebugaran badan saat menagalami kelelahan, dan menjaga mata tetap terjaga saat sudah berapa dikondisi yang Karena animo masyarakat yang tinggi akan kopi, menjadikan Indonesia sendiri menduduki posisi ke empat sebagai produsen kopi tertinggi di dunia pada tahun 2016-2017.
Karena itulah kopi memiliki nilai ekonomi yang tinggi dan memberikan konstribusi yang tinggi untuk ekonomi di Indonesia.
Untuk menjaga kualitas kopi yang akan dikonsumsi, proses pengeringan kopi juga menjadi aspek yang penting untuk mendapatkan kualitas kopi yang baik.
Proses pengeringan kopi cukup rawan dilakukan dan cukup memerlukan tingkat kehati-hatian yang tinggi, karena pengeringan yang kurang baik dapat menyebabkan mikroba di dalam kopi masih hidup dan menjadikan kualitas kopi menjadi buruk.
TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
Latar Belakang Oven gabah digunakan untuk memenuhi kebutuhan pasar kopi yang semakin tinggi.
Banyak yang sudah membuat alat pemanas gabah, tetapi Harga pemanas gabah di pasaran cukup mahal, jadi para petani lebih baik Petani di Indonesia selama ini telah terbiasa melakukan pengeringan gabah dengan cara konvensional salah satunya gabah kopi, yaitu dengan cara dijemur langsung di bawah sinar Pengeringan gabah konvensional memiliki sebuah kelemahan yaitu sangat tergantung kepada cuaca yang sulit diprediksi, pengeringan gabah dengan cara konvensional membutuhkan waktu yang sangat lama, yaitu bisa mencpai 3-7 hari atau bahkan lebih.
Gabah yang dikeringkan tidak hanya cukup kering saja, tetapi harus memenuhi standar kadar air yang ada di dalam gabah.
Kadar air ideal gabah adalah 12-14%, jika lebih dari 12% -14% maka kopi akan mudah terkena cendawam/jamur sehingga gabah kopi akan mudah busuk sehinga bisa dibilang kadaluarsa, sedangkan jika kurang dari 12% maka gabah kopi akan mudah pecah.
Penstabilan suhu pada ruang pengering juga merupakan aspek yang penting dalam hal pengeringan karena itulah diperlukan sebuah kontrol untuk mengatur kestabilan suhu tersebut, karena itulah metode logika fuzzy digunakan pada Tinjauan State of Art Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Derisma, dkk menggunakan solar tracking system sebagai sistem kendali dengan nilai acuan sebesar 45 oC pada ruang pengering gabah.
Tetapi pada penelitian tersebut tidak menggunakan sistem umpan balik untuk mengurangi pemborosan energi pada saat peroses pengeringan gabah .
Penelitian yang dilakukan M.
Delele telah menggunakan sistem rotary dryer untuk mengeringkan gabah.
Tetapi pada penelitian tersebut tidak menggunakan sistem logika fuzzy sebagai pengendali suhu pada ruang pengering dan juga sistem umpan balik untuk menurunkan pembuangan energi yang terbuang sia-sia .
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh peneliti.
Kerlooza meneliti tentang alat pengering kopi dengan menggunakan logika fuzzy sebagai sistem pengendali suhu.
Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah mencari jumlah keanggotaan fuzzy yang tepat untuk diterapkan pada sistem logika fuzzy.
Dengan jumlah keanggotaan fuzzy yang tepat, diharapkan mampu menstabilkan suhu dengan acuan 40 oC.
Kadar air gabah setelah dikeringkan diharapkan sebesar 12%-14% dengan tingkat perhitungan kadar air yang ada di dalam gabah kopi.
Sistematika Pembahasan Makalah ini diorganisasikan sebagai berikut.
Bagian 2 akan menjelaskan mengenai perancangan pengendali sistem dari metode pengeringan rotary Bagian 3 akan menyajikan hasil pengujian dan analisa dari alat pengering gabah yang telah Adapun kesimpulan dan saran akan disajikan pada Bagian 4.
II.
METODOLOGI
Perancangan alat pada penelitian ini terdiri dari beberapa bagian, baik itu pemilihan sistem yang digunakan, perancangan sistem rotary dryer, perancangan perangkat keras, dan juga perancangan perangkat lunak.
Pada bagian pemilihan sistem meliputi sistem kendali yang digunakan, sistem penghalusan data, perancangan rotary dyrer meliputi perancangan tong pengering dan saluran udara, perancangan perangkat lunak meliputi pengaturan himpunan fuzzy yang Kontrol suhu pada ruang pengering adalah aspek yang penting dalam hal pengeringan menggunakan mesin, karena kestabilan suhu pada ruang pengering, akan berpengaruh pada baiknya mutu produk yang dikeringkan.
Logika fuzzy merupakan salah satu sistem kontrol yang umum digunakan, logika fuzzy berfungsi untuk mencari nilai samar diantara nilai 0 dan 1, karena umumnya komputer hanya membaca nilai biner yaitu 0 dan 1, karena itulah diperlukan sebuah sistem yang memetakan nilai antara 0 dan 1 tersebut, karena pada kondisi nyata, khusunya pada proses pngeringan gabah, tidak bisa hanya mengandalkan dua kemungkinan jenis kondisi, dingin atau panas, tapi tentunya membutuhkan penalaran unruk Pada pengendalian logika fuzzy tedapat beberapa bagian, yaitu bagian masukan, bagian proses fuzzyfikasi, penalaran/aturan dasar, defuzzyfikasi, dan terakhir bagian keluaran.
, bagian proses ligika fuzzy terdapat pada Gambar 1.
Masukan yang masuk ke logika fuzzy merupakan nilai suhu yang terdapat pada ruang pengering, yang telah dideteksi oleh sensor DHT11, masukan yang dibaca oleh sensor DHT11 merupakan nilai numerik yang berupa suhu menjadi nilai linguistik.
Setelah perubahan nilai TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
masukan terjadi, maka nilai tersebut akan dipetakan dan ditentukan ke dalam anggota fungsi Setelah itu nilai masukan akan diproses pada aturan dasar logika fuzzy dengan metode If-Then dimana If menggambarkan kondisi masukan fuzzy, dan Then merupakan reaksi sistem atas masukan yang telah mengalami proses penalaran, sehingga sistem dapat membuat sebuah keputusan tindakan yang akan diambil pada bagian .
Langkah selanjutnya dari proses kendali logika fuzzy adalah proses defuzzyfikasi, proses ini adalah proses merubah kembali nilai lunguistik yang telah didapatkan saat proses penalaran dan aturan dasar, menjadi nilai numerik kembali, sehingga nilai tersebut dapat dibaca oleh motor servo yang akan mengatur lebar bukaan udaran masuk sehingga tidak akan terganggu saat silinder pengering berputar mengeringkan gabah.
Gambar 1.
Proses Logika Fuzzy Metode penghalusan data merupakan metode yang penting demi mengurangi kesalahan pada saat proses pembacaan nilai masukan, karena itulah pada peneltiian ini digunakanlah sebuah metode penghalusan data berupa moving average.
EWMA
(Exponentially Meighted Moving Averag.
adalah sistem penghalusan dari suatu nilai, berdasakan pembacaan dari nilai sebelumnya, metode ini diperlukan karena jika ada kesalahan pada saat pembacaan nilai terbaru, maka data sebelumnya dapat menjadi acuan untuk mengurangi kesalahan pembacaan data.
Perancangan rotary dryer yang digunakan menggunakan bahan flat besi dengan ketebalan Dimensi dari ruang pengering adalah 30 cm dengan panjang 37 cm, saluran udara yang masuk ke ruang pengering menggunakan saluran PVC dengan diameter 3 inci dengan satu arah hembusan panas dari ruang pengering, silinder pengering diputar secara kontinyu oleh gabah motor menggunakan v-belt, bentuk dari sistem rotary dryer terdapat pada Gambar 2.
Pada Gambar 2 terlihat silinder pengering yang digunakan dapat menampung gabah yang dikeringkan sampai dengan 4 kg gabah.
Sensor yang digunakan akan ditempatkan di saluran Gambar 2.
Bentuk Rotary Dryer Komponen yang digunakan pada penelitian ini dipilih berdasarkan fungsi yang dapat menunjang untuk menjalankan tugas dari masing bagianbagian pada penelitian.
Pada bagian masukan terdapat sensor DHT11, bagian proses terdapat mikrokontroller Arduino UNO R3, pada bagian keluaran terdapat LCD dan Servo.
Sensor DHT11 memiliki keluaran sinyal numerik yangn akan diproses oleh mikrokontroller pada sistem fuzzy.
Arduino memiliki UNO memiliki 14 pin masukan/keluaran, yang mana 6 buah pin yang dapat digunakan sebagai keluaran PWM, 6 masukan nalaog, crystal osilator 16 MHz, koneksi USB, power input, kepala ICSP, dan tombol reset.
Dibanding dengan mikokontroller jenis lain, arduino memiliki kelebihannya tersendiri, seperti bersifat open source, bahasa pemrograman C, dan juga arduino memiliki loader yang memudahkan dalam memasukkan program.
Motor servo SG90 adalah salah satu komponen elektronika berjenis aktuator berbasis motor dan gearbox yang berfungsi untuk menambah torsi pada motor servo dengan cara memperlambat putaran motor.
Motor servo pada penelitian ini berfungsi untuk mengatur bukaan katup sebagai jalan masuknya udara segar dari luar pengering, sehingga dapat masuk kepengering dan menurunkan suhu pada ruang pengering jika melebihi 40oC.
Perancangan dilakukan sehingga alat dapat bekerja sebagaimana mestinya, pada sistem ini terdapat 3 bagian yaitu bagian masukan, bagian kendali dan bagian keluaran.
Pada bagian masukan terdapat sensor DHT11 untuk mengindra suhu pada ruang pengeringan yang menjadi masukan fuzzy.
Arduino Uno R3 digunakan untuk mengendalikan sistem logika fuzzy yang akan mengatur sebuah aktuator berupa motor servo SG90, bentuk dari blok diagram terdapat pada Gambar 3.
TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
Tabel I.
Saluran Kaki Komponen Gambar 3.
Blok Diagram Pada Gambar 3 blok diagram, bagian masukan sistem menggunakan satu buah sensor DHT11 yang ditempatkan pada saluran masuk ke ruang silinder pengering, data dari sensor DHT11 akan mengalami proses penghaslusan data terlebih dahulu, untuk mengurangi kesalahan pada saat proses pembacaan nilai pada sensor.
Bagian proses terdapat satu buah mikrokontroller arduino yang memproses suhu yang telah dibaca oleh DHT11 untuk nantinya digunakan segabai masukan logika fuzzy, pada bagian keluaran terdapat satu buah LCD yang berfungsi sebagai tampilan dari suhu yang dibaca oleh sensor DHT11 yang telah mengalami proses penghalusan data, pada bagian keluaran juga terdapat sebuah aktuator berupa motor servo SG90 sebagai pengatur katup sebagai jalan masuk udara segar yang digunakan untuk menurunkan suhu pada ruang pengering.
Setelah perancangan blok diagram untuk lebih jelasnya dapat melihat skematik rangkaian yang terdapat pada Gambar 4.
Kaki Komponen
Kaki Arduino
VCC DHT11 nomor 1
GND DHT11 nomor 2
Output DHT11 nomor 1
VCC DHT11 nomor 1
GND DHT11 nomor 2
Output DHT11 nomor 1
VCC Motor servo SG90
GND Motor servo SG90
Data Motor servo SG90
VCC LCD
GND LCD
SDA LCD
SCL LCD
VCC Arduino GND Arduino Kaki digital 2 VCC Arduino GND Arduino Kaki digital 3 VCC Arduino GND Arduino Kaki digital 11 VCC Arduino GND Arduino A0 Arduino A1 Arduino Perancangan perangkat keras adalah langkah awal pada penelitian, setelah perangkat keras bekerja maka dibutuhkan penjelasan yang cukup rinci untuk memaparkan cara kerja pada sistem Flowchart pada penelitian ini berfungsi untuk menggambarkan dan menyederhanakan proses dari baris program yang akan digunakan sehingga dapat mudah dipahami berdasarkan urutan langkah dari proses pengeringan gabah, bentuk flowchat pada penelitian ini terdapat pada Gambar 5.
Gambar 4.
Skematik Rangkaian Jalur kaki komponen akan saling terhubung untuk mnyalurkan tegangan antar komponen.
Dari perancangan komponen yang dirancang dapat diperjelas mengunakan penjelasan-penjelasan yang akan terdapat pada Tabel I.
Gambar 5.
Flowchart Sistem Penjelasan dari Gambar 5 adalah pertamatama menjalankan alat serta program, kemudian mendeteksi suhu pada ruang pengering yang dilakukan oleh DHT11, jika sensor dapat mengindra suhu pada ruang pengering, maka langkah selanjutnya adalah data akan dihaluskan melalui metode EWMA, sehingga bisa mengurangi kesalahan pada pembacaan suhu, dan juga nilai yang masuk sebagai masukan fuzzy menjadi lebih tepat, tetapi jika sensor tidak mendeteksi suhu, maka sensor akan terus mencoba mendeteksi suhu.
Nilai suhu setelah dihaluskan akan menjadi masukan fuzzy, yang akan menjadi acuan atau tolak ukur, untuk mengatur bukaan katup yang diatur oleh servo, nilai suhu kemudian akan ditampilkan oleh LCD sebagai pemberitahuan untuk pengguna.
saat proses pengambilan data, data hasil pengujian suhu ruang pengering setelah proses penghalusan data terdapat pada Gambar 7.
HASIL DAN PEMBAHASAN
2:37:22 PM
4:17:42 PM
5:58:02 PM
7:38:22 PM
9:18:42 PM
10:59:03 PM
12:39:23 AM
2:19:43 AM
4:00:03 AM
5:40:23 AM
7:20:43 AM
9:01:03 AM
10:41:23 AM
12:21:43 PM
2:02:04 PM
Suhu oC Pada penelitian yang dilakukan oleh peneliti, terdapat dua fokus utama yang jadi acuan untuk Pertama yaitu mencari nilai yang tepat untuk dijadikan nilai dari himpunan fuzzy dan juga jumlah fungsi keanggotaan dari logika fuzzy, kedua adalah mengukur besar kadar air dari kopi dan juga laju pengeringan kopi, setelah nilai himpunan fuzzy dan keanggotaan fuzzy yang tepat berhasil didapatkan.
Sebelum peneliti merancang sistem kendali logika fuzzy, peneliti mencoba mengukur seberapa besar suhu yang ada di dalam ruang pengering.
Nilai suhu ini akan menjadi gambaran seberapa besar suhu yang akan diatur oleh kontrol logika fuzzy, pengujian dilakukan selama 11jam 20 menit, hasil pengujian nilai suhu di dalam ruang pengering terdapat pada Gambar Waktu Real Temperatur Saluran Output C Gambar 6.
Suhu Ruang Pengering Terlihat pada Gambar 6 data suhu yang dibaca oleh sensor DHT11 masih terdapat gangguan yang cukup signifikan, dimana saat suhu berada di tiik tertinggi di 50 oC tiba-tiba bisa turun dan berubah menjadi 43 oC.
Karena terdapat lonjakan suhu yang besar tersebut, maka dilakukan pengujian pengukuran suhu kembali, tetapi data dihaluskan terlebih dahulu, sehingga diharapkan mampu mengurangi efek gangguan yang didapatkan pada 1:49:11 PM
3:29:32 PM
5:09:40 PM
6:50:00 PM
8:30:20 PM
10:10:40 PM
11:51:00 PM
1:31:20 AM
3:11:40 AM
4:52:00 AM
6:32:20 AM
8:12:40 AM
9:53:00 AM
11:33:20 AM
1:13:40 PM
Suhu oC TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
Waktu Real Temperatur Saluran Output C Gambar 7.
Data Suhu Setelah Penghalusan Pada Gambar 7 data setelah mengalami proses penghalusan menjadi lebih setabil, dan tidak ada lonjakan kenaikan dan penurunan suhu yang Karena data suhu yang dibaca sensor sudah menjadi lebih stabil, maka data tersebut dapat digunakan untuk melakukan pengujian Pengujian Kenaikan Suhu Pengujian kenaikan suhu ini dilakukan guna mengetahui waktu tercepat untuk mencapai suhu 40 oC dari beberapa variasi bukaan katup dan juga titik jenuh dari kenaikan suhu pada masing-masing variasi bukaan katup, data hasil pengujian akan dijadikan himpunan fuzzy yang tepat.
Pengujian ini dilakukan dengan suhu awal pengering sebesar 24 oC sampai 25 oC, dan suhu di luar pengering adalah 26 oC sampai 27 oC.
Pengujian pertama adalah pengujian kenaikan suhu dengan 2 variasi bukaan katup seperti terdapat dengan hasil pengujian terlihat Gambar 8.
Dari Gambar 8 terlihat bahwa pada bukaan katup 35oC - 20o katup & 40oC - 20o katup dengan garis grafik diarsir adalah yang tercepat mencapai suhu 40 oC dengan waktu 12 menit.
Dibandingkan dengan variasi bukaan 35 oC - 40o katup & 40 oC 60o katup yang tidak dapat mencapai suhu 40 oC setelah 17 menit pengujian.
Setelah mendapatkan hasil pengujian suhu dengan 2 variasi bukaan katup, selanjtnya peneliti mencoba melakukan pengujian kenaikan suhu denga 3 variasi bukaan katup pengujian dengan jumlah variasi katup yang berbeda dilakukan untuk melihat besar perbedaan antara jumlah variasi yang akan berpengaruh pada TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
0:16:30
0:15:00
0:13:30
0:12:00
0:10:30
0:09:00
0:07:30
0:06:00
0:04:30
0:03:00
0:00:00
0:15:00
0:13:30
0:12:00
0:10:30
0:09:00
0:07:30
0:06:00
0:04:30
0:03:00
0:01:30
Menit Menit Variasi bukaan 35oC-20o& 40oC-40o Variasi bukaan 35oC-40o& 40oC-60o Gambar 8.
Kenaikan Suhu 2 Variasi Bukaan Katup
0:16:30
0:15:00
0:13:30
0:12:00
0:10:30
0:09:00
0:07:30
0:06:00
0:04:30
0:03:00
0:01:30
0:00:00
Suhu oC
0:01:30
Suhu oC
0:00:00
Suhu oC jumlah anggota fuzzy, hasil pengujian kenaikan suhu dengan 3 variasi bukaan katup terdapat pada Gambar 9.
Menit Variasi bukaan 30oC-20o& 35oC-40o& 40oC-60o Variasi bukaan 30oC-20o& 35oC-40o& 40oC-80o Gambar 9.
Kenaikan Suhu 3 Variasi Bukaan Katup Dilihat dari hasil pengujian yang terdapat pada Gambar 9 variasi bukaan katup tercepat mencapai suhu 40oC adalah variasi bukaan katup 30oC Ae 20okatup & 35oC Ae 40okatup & 40oC 60okatup dengan waktu mencapai suhu sebesar 15 Dibandingkan dengan variasi bukaan 30 oC Ae 20okatup & 35oC Ae 40okatup & 40oC -80o yang memilliki waktu lebih lama untuk mencapai 40 oC yaitu 17 menit.
Variasi bukaan 25oC-20o& 30oC-40o& 35oC-60o& 40oC-80o Gambar 10.
Kenaikan Suhu 4 Variasi Bukaan Katup Pada Gambar 10 terlihat pada 4 variasi bukaan katup, setelah 17 menit pengambilan data, suhu pengering tidak mencapai suhu 40 oC.
Kondisi ini disebabkan karena katup sudah terbuka dari mulai penyalaan pengering, sehingga suhu udara dari luar bisa masuk ke pengering dari awal.
Setelah melakukan pengujian kenaikan suhu dengan beberapa variasi bukaan katup, dapat disimpulkan bahwa variasi bukaan katup 35 oC20o katup & 40o C Ae 40o katup, merupakan variasi bukaan katup tercepat mencapai suhu 40 oC dengan waktu 12 menit.
Dibandingkan dengan variasi dan jumlah bukaan katup yang lain, jadi dapat disimpulkan, pada proses kenaikan suhu ruang Semakin sedikit variasi bukaan katup yang digunakan dan juga semakin kecil katup yang terbuka, semakin cepat juga waktu untuk pengering dapat mencapai suhu 40 oC.
Pengujian Penurunan Suhu Pengujian penurunan suhu untuk mencapai suhu 40 oC dilakukan untuk mengetahui jenis dan jumlah variasi tercepat untuk mencapai suhu 40 oC, yang dimana nilai tersebut akan digunakan sebagai nilai himpunan masukan fuzzy.
Pengujian ini dilakukan dengan suhu di luar pengering sebesar 26 oC Ae 27 oC.
Pengujian pertama adalah pengujian dengan 2 variasi bukaan katup yang ditunjukan pada Gambar 11.
0:10:00
0:09:00
0:08:00
0:07:00
0:06:00
0:05:00
0:04:00
0:03:00
0:02:00
0:01:00
0:00:00
Suhu oC TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
Menit Bukaan Katup di 40oC-40o& 45oC-120o Bukaan Katup di 40oC-40o& 45oC-100o Gambar 11.
Penurunan Suhu 2 Variasi Bukaan Katup Pengujian penurunan suhu dengan 2 variasi bukaan katup yang terdapat pada Gambar 11 dilakukan sebanyak dua kali, dengan variasi bukaan 40oC-40o katup & 45 oC-120o katup, merupakan yang tercepat mencapai suhu 40 oC dengan waktu 9 menit.
Dibandingkan dengan variasibukaan katup 40oC-40o katup & 45 oC-100o yang setelah 10 menit pengujian, tidak dapat menurunkan suhu mencapai suhu 40 oC.
Untuk pengujian selanjutnya dapat adalah pengujian kenaikan suhu dengan 3 variasi bukaan katup, pengujian ini dilakukan sebagai pembanding antara pengaruh jumlah bukaan katup terhadap waktu penurunan suhu.
Pada saat pengeringan, suhu di luar pengering adalah 26 oC- 27oC, data dari hasil pengujian penurunan suhu dengan 3 variasi bukaan katup dapat dilihat pada Gambar 12.
Suhu oC Menit Bukaan Katup di 40oC-40o& 45oC-80o& 48oC-100o Bukaan Katup di 40oC-40o & 45oC-100o& 48oC-120o Gambar 12.
Penurunan Suhu 3 Variasi Bukaan Katup Pada Gambar 12 terlihat variasi bukaan 40oC - 40o katup & 45 oC-100o katup & 48 oC-120o katup merupakan yang tercepat untuk menurunkan suhu sehingga mencapai 40 oC dengan waktu 6 menit.
Dibandingkan dengan variasi bukaan 40 oC-40o katup & 45 oC-100o katup & 48 oC-100o katup yang tidak dapat menurunkan suhu di ruang pengering sehingga mencapai 40 oC setelah 9 menit Untuk lebih jelas melihat hasil pengujian kenaikan dan penurunan suhu mencapai 40 oC, maka langkah selanjutnya adalah melakukan proses penjabaran nilai dari masing-masing bukaan katup, baik itu pada proses kenaikan suhu, dan juga proses penurunan suhu untuk mencapai 40 oC.
Penjabaran ini berfungsi untuk melihat nilai bukaan yang tepat untuk dijadikan nilai himpunan Hasil penjabaran dari proses kenaikan suhu dan penurunan suhu mencapai 40 oC terdapat pada Tabel II.
Tabel II.
Penjabaran Kenaikan dan Penurunan Suhu Pengujian Kenaikan Suhu Jumlah Bukaan Variasi Bukaan Waktu 40 oC 12 menit 35o C- 20o & 40o C Ae 40o 30oC-20o& 35oC-40o& 15 menit 40oC-60o 25oC-20o& 30oC-40o& 17 menit 35oC-60o& 40oC-80o Pengujian Penurunan Suhu Waktu Jumlah Variasi Bukaan Bukaan 40 oC 40oC-40o& 45oC-120o 9 menit 40oC-40o & 45oC-100o& 6 menit 48oC-120o Dilihat dari Tabel II menunjukan bahwa pada pengujian kenaiksan suhu, jumlah variasi tercepat untuk mencapai mencapai 40 oC adalah 2 variasi bukaan katup 35oC - 20o katup & 40oC - 20o katup dengan waktu untuk mencapai 40 oC adalah 12 Sedangkan pada pengujian penurunan suhu, jumlah bukaan tercepat untuk menurunkan suhu menuju 40 oC adalah 3 variasi bukaan katup yaitu 40oC-40o katup & 45oC-100o katup & 48oC-100o katup, dengan waktu 6 menit.
Pengujian Jumlah Anggota Fuzzy Yang Tepat Nilai bukaan katup yang tepat yaitu 35oC - 20o katup & 40oC - 20o katup pada proses pengujian kenaikan suhu, dan 40oC-40o katup & 45oC-100o katup & 48oC-100o katup pada prores penurunan TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
suhu telah berhasil didapakan.
Maka langkah selanjutnya adalah menerapkan nilai-nilai tersebut menjadi nilai dari himpunan fuzzy, untuk mengetahui memperjelas nilai-nilai dari himpunan fuzzy, maka dibuatlah sebuah kurva input yang terdapat pada Gambar 13.
5 10 15 20Suhu
25 30 35 40 45 50 55
Dingin Sedikit Dingin Pas Panas Sangat Panas Gambar 15.
Himpunan Fuzzy Input dan Output Gambar 13.
Grafik Himpunan Fuzzy Input Setelah kurva himpunan fuzzy input dibuat, maka selanjutnya bisa dibuat sebuah fungsi keanggotaan fuzzy output, untuk memetakan nilai himpunan fuzzy.
Grafik dari kurva output pada himpunan fuzzy terdapat pada Gambar 14.
Suhu Sangat Sedikit Sedikit Sedang Lebar Langat Lebar Gambar 14.
Grafik Himpunan Fuzzy Output Setelah kurva dari nilai himpunan fuzzy input dan himpunan fuzzy output telah dibuat, maka pemetaan antar fungsi keanggotaan sudah bisa Berdasarkan kurva himpunan fuzzy input dengan nilai input yang didapat dari masukan suhu yang telah dibaca oleh sensor DHT 11 yang telah mengalami proses penghalusan data dengan metode EWMA dan juga himpunan fuzzy output yang berfungsi untuk mengatur nilai bukaan katup, maka nilai keanggotaan fuzzy dapat dilihat pada Gambar 15.
Setelah himpunan fuzzy telah dibuat, maka langkah selanjutnya adalah menetapkan aturan fuzzy yang berupa aturan If-Then.
Metode If-Then ini adalah sebuah metode yang berfungsi untuk memetakan ruang masukan himpunan fuzzy kedalam ruang keluaran himpunan fuzzy, sehingga nilai output dari fuzzy bisa didapatkan, dan berikut adalah baris program dari aturan fuzzy yang digunakan pada penelitian ini:
FuzzyRuleAntecedent *ifsuhudingin = new FuzzyRuleAntecedent().
ifsuhudingin->joinSingle.
FuzzyRuleConsequent *thenkatupsangatsedikit = new FuzzyRuleConsequent().
thenkatupsangatsedikit>addOutput.
FuzzyRule *fuzzyRule01 = new FuzzyRule.
, ifsuhudingin, thenkatupsangatsediki.
fuzzy->addFuzzyRule.
uzzyRule.
FuzzyRuleAntecedent *ifsuhusedikitdingin = new FuzzyRuleAntecedent().
ifsuhusedikitdingin->joinSingle.
FuzzyRuleConsequent *thenkatupsedikit = new FuzzyRuleConsequent().
thenkatupsedikit->addOutput.
FuzzyRule *fuzzyRule02 = new FuzzyRule.
, ifsuhusedikitdingin, thenkatupsediki.
fuzzy->addFuzzyRule.
uzzyRule.
FuzzyRuleAntecedent *ifsuhupas FuzzyRuleAntecedent().
ifsuhupas->joinSingle.
FuzzyRuleConsequent *thenkatupsedang = new FuzzyRuleConsequent().
TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
thenkatupsedang->addOutput.
FuzzyRule *fuzzyRule03 = new FuzzyRule.
, ifsuhupas, thenkatupsedan.
fuzzy->addFuzzyRule.
uzzyRule.
FuzzyRuleAntecedent *ifsuhupanas = new FuzzyRuleAntecedent().
ifsuhupanas->joinSingle.
FuzzyRuleConsequent *thenkatuplebar = new FuzzyRuleConsequent().
thenkatuplebar->addOutput.
FuzzyRule *fuzzyRule04 = new FuzzyRule.
, fuzzy>addFuzzyRule.
uzzyRule.
FuzzyRuleAntecedent *ifsuhusangatpanas = new FuzzyRuleAntecedent().
ifsuhusangatpanas->joinSingle.
FuzzyRuleConsequent *thenkatupsangatlebar = new FuzzyRuleConsequent().
thenkatupsangatlebar->addOutput.
FuzzyRule *fuzzyRule05 = new FuzzyRule.
, ifsuhusangatpanas, thenkatupsangatleba.
fuzzy->addFuzzyRule.
uzzyRule.
Himpunan fuzzy telah didapatkan, dan juga aturan fuzzy telah ditentukan, maka langkah pengeringan suhu dengan kontrol fuzzy yang telah diprogram peneliti.
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kestabilan suhu pada ruang pengering yang dikendalikan oleh logika fuzzy.
Pengujian ini dilakukan selama 12 jam dan juga gabah yang dikeringkan sebanyak 1,5 Kg.
Hasil grafik pengeringan suhu dapat dilihat pada Gambar 16.
Tabel i.
Aturan Fuzzy Masukan AC Keluaran A Katup Dingin Sangat Sedikit Sedikit Dingin Sedikit Pas Sedang Panas Lebar Sangat Panas Langat Lebar Kondisi sebab akibat pada metode If-Then terjadi setelah melihat nilai input terlebih dahulu.
Penjelasan dari Tabel i adalah jika suhu yang dibaca oleh sensor masuk ke kategori dingin, maka nilai output fuzzy yang akan diproses servo menjadi sangat sedikit terbuka, jika suhu termasuk ke kategori sedikit dingin, maka katup yang terbuka akan sedikit, jika suhu yang dibaca pas, maka katup akan terbuka sedang, jika suhu yang dibaca masuk ke kategori panas maka katup akan terbuka lebar, jika suhu yang dibaca masuk ke kategori sangat panas, maka suhu katup akan tebuka sangat lebar.
Suhu AC
18:24:26
19:14:51
20:05:16
20:55:41
21:46:06
22:36:31
23:26:56
0:17:21
1:07:46
1:58:11
2:48:36
3:39:01
4:29:26
5:19:51
6:10:16
Karena setiap himpunan fuzzy memiliki 5 fungsi keanggotaan, maka tentu aturan fuzzy sendiri memiliki 5 anggota aturan fuzzy.
Untuk lebih memudahkan memahami aturan fuzzy, dapat dilihat dati Tabel i.
Waktu real Gambar 16.
Pengujian Kestabilan Suhu di Ruang Pengering Hasil pengukuran nilai suhu ruang pengering pada Gambar 16 dibandingkan dengan nilai suhu yang tedapat pada Gambar 7, maka dapat dilihat sebuah perbedan dari nilai suhu, dimana pada Gambar 7, suhu diruang pengering rata-rata mencapai 46 oC.
Sedangkan pada Gambar 16, terlihat bahwa suhu stabil di angka 40 oC dengan titik maksimal suhu diruang pengering adalah 40,65oC.
Sebagai perbandingan, peneliti mencoba menggunakan jumlah keanggotaan fuzzy yang berbeda, untuk melihat besar pengaruh dari jumlah anggota fuzzy pada proses penstabilan suhu.
Peneliti menggunakan 4 anggota logika fuzzy dengan nilai himpunan fuzzy yang berbeda dengan grafik himpunan fuzzy input yang terdapat pada Gambar 17 dan grafik himpunan fuzzy output yang terdapat pada Gambar 18.
TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
Dingin Tepat Panas Sangat_panas bahwa logika fuzzy dengan 5 fungsi keanggotaan adalah jumlah fungsi yang paling tepat untuk menstabilkan suhu pada ruang pengering.
Dengan fungsi keanggotaan yang telah didapatkan, maka langkah selanjutnya adalah melakukan proses pengujian pengeringan kopi, massa kopi sebelum dikeringkan sebesar 1451 gram yang dapat dilihat pada Gambar 20.
Gambar 17.
Himpunan Fuzzy Input 4 Anggota Fuzzy Gambar 20.
Massa Gabah Sebelum Dikeringkan Sedikit Sedang Lebar Sangat_Lebar Gambar 18.
Himpunan Fuzzy Output 4 Anggota Fuzzy Pengujian dilakukan selama 12 jam, sama dengan pengujian 5 anggota fuzzy.
Hasil pengujian penstabilan suhu pada ruang pengering dengan 4 anggota fuzzy dapat dilihat pada Gambar 19.
Setelah pengeringan gabah kopi dilakukan selama 12 jam dan gabah diaduk secara kontinyu.
Penggunaan sistem kendali logika fuzzy yang telah didapatkan dari hasil pengujian bukaan katup setelah diaplikasikan pada proses pengujian, maka didapatkan massa gabah seperti pada Gambar 21.
Suhu AC Gambar 21.
Massa Gabah Setelah Dikeringkan 9:22:33 10:24:04 11:25:38 12:25:40 13:25:28 14:26:39 15:27:09 16:26:24 17:27:19 18:28:53 19:28:47 20:28:47 21:29:08 Waktu Real Gambar 19.
Pengujian Kestabilan Suhu 4 Anggota Fuzzy Dilihat dari suhu pada ruang pengering menggunakan 4 anggota fuzzy, suhu menjadi tidak stabil pada suhu 40oC.
Dengan 4 buah anggota fuzzy suhu pada ruang pengering bisa mencapai 41,69 oC, dan titik terendah adalah 38,98 oC.
Karena hasil tersebut, maka dapat disimpulkan Dilihat dari Gambar 21 bahwa massa gabah kopi yang dikeringkan adalah 1251 gram dibandingkan engan massa gabah kopi yang terlihat pada Gambar 20 yang sebesar 1451.
Dengan perbandingan tersebut, maka dapat dihitung kadar air gabah yang terdapat pada Persamaan 1 dan laju pengeringan tedapat pada Persamaan 2.
yco Oeyco ycAyc = yc ycc ycu100% = .
ycoyc 1451Oe 1251 ycAyc = ycu100%= ycAyc = 13.
7% Kadar air gabah TELEKONTRAN.
VOL.
NO.
APRIL 2021
yayayc OIycN ycA ycOyccycuyc = yc= OIycN ycOyccycuyc = ycOyccycuyc = .
ycOyccycuyc = 1,14%/jam Dampak dari penelitian ini setelah melakukan pengujian pencarian nilai himpunan fuzzy dan jumlah anggota fuzzy yang tepat, alat pengering gabah dapat menjaga kestabilan suhu disekitar 40 Dengan suhu yang stabil tersebut, alat ini dapat menghasilkan kadar air gabah setelah proses pengeringan sebegsar 13,7 %.
Setelah melakukan pengujian yang dilakukan pada penelitian ini, peneliti menemukan keselarasan antara penelitian yang dilakukan oleh peneliti, dan penelitian yang dilakukan oleh A.
Ramadhani .
Keselaran tersebut terdapat pada bagian jumlah anggota fuzzy yang didapatkan yaitu sama-sama 5 anggota fuzzy.
Tetapi perbeaan dari penelitian yang dilakukan oleh A.
Ramadhani tersebut adalah jenis pengeringan yang digunakan, jumlah komponen yang digunakan, dna juga nilai himpunan fuzzy yang digunakan.
IV.
KESIMPULAN
Variasi bukan katup tercepat mencapai 40 C adalah 35o C- 20o & 40o C Ae 40o dengan waktu 12 menit.
Variasi bukaan katup tercepat untuk menurunkan suhu mencapai suhu 40 oC adalah 40oC-40o & 45oC-100o& 48oC-120o dengan waktu 6 menit.
Dengan 5 anggota fuzzy yang digunakan pada sistem logika fuzzy, alat ini mampu menstabilkan suhu pada kisaran 40 oC dan dibuktikan pada Gambar 16.
Kadar air yang didapatkan setelah proses pengeringan gabah adalah 13,7% kadar air.
Saran pada penelitian ini adalah menggunakan penambahan sistem pemanas suhu yaitu sistem kolektor surya, sistem ini berfungsi untuk mengurangi pemborosan energi saat menggunakan alat pemanas listrik.
DAFTAR PUSTAKA