PENGEMBANGAN SISTEM MCST -MONITORING AND CONTROL IN SEA TRANSPORTATION PADA KONDISI KEPADATAN LALU LINTAS PELAYARAN DI ALUR BARAT TANJUNG PERAK (Ocky Noor Hillali, Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT., Dr. Ir. A. A. Masroeri, M.Eng.) Jurusan Teknik Fisika – Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih – Sukolilo, Surabaya 60111 Email :
[email protected] Abstrak Terjadinya beberapa kecelakaan kapal di perairan sempit selat Madura yakni alur barat pelayaran Tanjung Perak Surabaya melatarbelakangi penelitian tentang perancangan sistem kendali untuk menghindari adanya tabrakan antar kapal. Dalam penelitian Tugas Akhir ini dilakukan perancangan sistem logika fuzzy untuk mengendalikan sudut yaw (sudut belok kapal) dan kecepatan pada kapal KM Tanto Fajar II. Logika Fuzzy yang digunakan adalah tipe Sugeno Takagi. Pengujian dilakukan dengan sistem tanpa halangan, 1 halangan dan 2 halangan kapal di depannya. Simulasi dilakukan dengan menggunakan software Matlab2009. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pengendali fuzzy mampu untuk melakukan aksi pengendalian sesuai dengan set point, mampu melakukan aksi manuver untuk menghindari adanya halangan kapal lain, dan mampu mengatur kecepatan untuk mengikuti kapal yang berada di depannya. Pengendali fuzzy juga mampu melakukan aksi manuver menghindari dan mengatur kecepatan secara bersamaan. Jarak minimal antar kapal saat menghindar adalah satu kali lebar kapal,yaitu sekitar 17,5 meter dan jarak minimal yang harus dijaga oleh sebuah kapal saat mengikuti kapal lain yang berada di depannya adalah sebesar 8 kali panjang kapal, yaitu sekitar 800 meter. Kata kunci : Kontrol Logika Fuzzy, Kapal, Sistem Pengendalian, dan halangan kapal. digunakan tidak lebih dari 20 karakter, sering terjadi kesalahan display tentang dimensi kapal, kesalahan informasi tentang Heading, course overground (COG), speed overground (SOG) dan posisi, serta sering kali tidak kompetibelnya dengan hardware / instrument lain. [Aisjah, A.S, 2009] Pada penelitian Tugas Akhir ini akan dilakukan penyempurnaan sistem pengendalian dan perancangan monitoring transportasi laut di alur barat pelayaran Tanjung Perak Surabaya dengan kaidah kontrol cerdas berdasar logika fuzzy. Sesungguhnya, pengembangan sistem navigasi kapal yang efektif dan aman telah banyak dilakukan, hal ini terlihat dari berbagai penelitian dan pengembangan yang dilakukan oleh pemerintah maupun lembaga – lembaga penelitian di lingkungan kampus. Penelitian dilakukan dalam upaya menciptakan sebuah sistem pengendalian otomatis yang dapat mengurangi tingkat resiko kecelakaan dalam pelayaran. 1.2 Permasalahan Adapun permasalahan yang akan dibahas adalah: 1) Bagaimana menyempurnakan modul kontrol anti tabrakan pada MCST, berdasarkan logika fuzzy dengan bantuan software matlab? 2) Bagaimana melakukan simulasi terhadap MCST dalam kondisi padat laut lalu lintas pelayaran, dengan visualisasi sesuai kondisi geografis alur barat Tanjung Perak? 3) Bagaimana melakukan analisa tehadap hasil simulasi MCST? 4) Bagaimana melakukan identifikasi kelemahan dan kendala pada software
1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Negara Indonesia merupakan negara kepulauan diantara Samudera Hindia dan Samaudera Pasifik, total wilayah Indonesia 7,9 juta km2, dimana 77% dari wilayah Indonesia merupakan laut. Transportasi adalah sistem penggerak utama untuk niaga antar pulau dengan keunggulannya adalah economics of scale. Maka diperlukan modernisasi transportasi laut yang bersifat terpadu, salah satunya adalah pengaturan pelayaran dan keselamatan kapal. Tapi IMO (International Maritim Organization) mencatat Indonesia sebagai Negara dengan tingkat kecelakaan di laut yang cukup tinggi / high risk country. Sering terjadi kecelakaan di laut yaitu: 41% kapal tenggelam, tabrakan kapal 11%, kebakaran 14%, permasalahan di mesin 3%, dan kebocoran kapal. Tahun 2005 sebanyak 125 kecelakaan laut [Dirjen Hubla, Desember 2006], dan tahun 2007 terdapat 159 kejadian kecelakaan [Dirjen Hubla, Desember 2007]. Penyebab kecelakaan ini, 41% disebabkan oleh kesalahan manusia (human error), 38% bencana alam (force majeur) dan akibat struktur kapal (hull structure) 21%. Ini menunjukkan manajemen transportasi yang masih rendah. [Lukita, Bapenas, 2007]. Oleh karena hal – hal tersebut, maka diperlukan adanya suatu pengamanan kapal guna mengendalikan adanya tabrakan serta dapat memonitoring letak kapal yang strategis untuk memudahkan pemantauan kapal. Upaya peningkatan kualitas pada manajemen transportasi laut melalui penggunaan teknologi telah dilakukan, salah satunya upaya tersebut di berlakukannya pemasangan teknologi AIS (Automatic Identification System) untuk beberapatipe dan ukuran kapal. Tetapi disisi lain beberapa kelemahan yang ditemui pada teknologi ini anatara lain: Pada AIS
1
MCST agar dapat diaplikasikan secara riil terhadap pengguna? 1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalah yang diberikan pada tugas akhir ini adalah: 1) Jenis kapal yang dijadikan obyek peneletian adalah kapal niaga yang ada di Pelabuhan Tanjung Perak 2) Dalam perancangan sistem monitoring digunakan hasil penelitian sebelumnya 3) Jumlah kapal yang dimaksud dalam kepadatan mengikuti aturan yang berlaku 4) Perancangan kontrol anti tabrakan berdasarkan logika fuzzy 1.4 Tujuan Adapun tujuan dari proposal yang diajukan ini adalah: 1) Untuk menyempurnakan modul kontrol anti tabrakan pada MCST, berdasarkan logika fuzzy dengan bantuan software matlab 2) Untuk melakukan simulasi terhadap MCST dalam kondisi padat laut lalu lintas pelayaran, dengan visualisasi sesuai kondisi geografis alur barat Tanjung Perak 3) Untuk melakukan analisa tehadap hasil simulasi MCST 4) Untuk melakukan identifikasi kelemahan dan kendala pada software MCST agar dapat diaplikasikan secara riil terhadap pengguna.
Wireles
Database
server klien Gambar 2.2. Arsitektur Client Server 2.1.1 Pengertian Server Server adalah sebuah sistem komputer yang menyediakan jenis layanan tertentu dalam sebuah jaringan komputer. Server didukung dengan prosesor yang bersifat scalable dan RAM yang besar, juga dilengkapi dengan sistem operasi khusus, yang disebut sebagai sistem operasi jaringan atau network operating system. Server juga menjalankan perangkat lunak administratif yang mengontrol akses terhadap jaringan dan sumber daya yang terdapat di dalamnya. Fungsi server sangat banyak, misalnya untuk situs internet, ilmu pengetahuan, atau sekedar penyimpanan data. Dalam penelitian ini computer server digunakan sebagai penyimpan data yang berupa database yang dapat diakses oleh client 2.1.2 Pengertian Klien Klien adalah sistem yang mengakses sebuah sistem layanan yang berada di sistem atau komputer lain yang dikenal dengan server melalui jaringan komputer. Istilah ini pertama kali diaplikasikan ke perangkat tambahan yang di waktu itu tidak dapat menjalankan programnnya sendiri, tetapi dapat berinteraksi dengan komputer lain melalui jaringan. Dalam penelitian ini yang bertindak sebagai klien adalah kapal yang telah terintegrasi dengan software ini. Sehingga kapal tersebut bisa mengakses layanan info peta pelayaran di alur barat Tanjung Perak Surabaya. 2.2 Monitoring M&C Terdahulu (2011)
2. TEORI PENUNJANG 2.1 Sistem Monitoring Sistem monitoring merupakan sistem yang berfungsi sebagai monitoring dari posisi, kecepatan, arah dan lintasan kapal pada daerah pelayaran tertentu. Informasi dari data diperoleh dari stasiun monitor berdasarkan pengumpulan data mengenai transportasi kapal. Data tersebut memberikan informasi tentang posisi, dan waktu. Dari dua data ini dapat dihitung kecepatan dan arah kapal, sehingga dapat diinformasikan ke stasiun monitor di darat mengenai posisi, arah dan kecepatan kapal. Data yang tersimpan dalam stasiun monitor digunakan untuk proses dalam penentuan kinerja pengendali. GPS
dan radar
STASIUN RECEIVER GPS
• •
Pemrosesan Database Operasi monitoring kapal
RECEIVER (KAPAL) &
Responnya
STASIUN PEMANCAR
Gambar 2.3 Simulasi Kapal MV Karana Sembilan Detik ke 8,24[3]
STASIUN MONITORING
Gambar 2.1. Blok diagram sistem perancangan monitoring (M&C) untuk transportasi kapal [1] Teknologi client server muncul disebabkan karena semakin besarnya jumlah masalah dan data yang harus diselesaikan. Client-server mengoptimalkan jaringan dan resource komputer yang ada. Gambar 2.4 Simulasi Kapal KM Dewi Samudra XV Detik ke 3,83[3]
2
2.
Skenario Kedua
Gambar 2.5 Simulasi Kapal MV Sinar Bintan Detik ke 6,16[3]
Gambar 2.9 Simulasi Skenario Kedua Detik 9,22[3] Pada skenario kedua ini dibuat lintasan tujuan dari kapal MV Karana Sembilan menuju destination ke 2 yaitu Karang Jamuang, sedangkan untuk kapal KM Dewi Samudra XV adalah menuju destination 7 yakni pelabuhan atau dermaga Kamal, sehingga lintasan yang dilalui adalah berupa lintasan menyilang. Selain itu terdapat pula pengendalian anti halangan atau anti tabrakan. Terlihat pada gambar 2.9 ini, bahwa kapal MV Karana Sembilan (bawah) yang melakukan aksi belok secara halus, dan di ikuti oleh kapal KM Dewi Samudra XV (atas) yang juga melakukan aksi belok secara halus. 3. Skenario Ketiga Pada skenario ketiga dibangun dengan lintasan menyilang, yaitu lintasan tujuan dari kapal MV Karana Sembilan menuju destination ke 1 yaitu Tanjung Perak Surabaya, sedangkan untuk kapal KM Dewi Samudra XV adalah destination 7 yakni pelabuhan atau dermaga Kamal. Disisi lain pada skenario ketiga ini tidak diberikan adanya pengendalian anti tabrakan, sehingga untuk akibatnya kapal MV Karana Sembilan (atas) dan kapal KM Dewi Samudra XV bertabrakan, sebagaimana ditunjukkan pada gambar 2.10. Untuk hasil yang termonitor berupa tindakan dan peringatan tidaklah sesuai, seharusnya tindakan “belok’ dan peringatan “awas adanya kapal dewi samudra di depan”.
Gambar 2.6 Simulasi Kapal Sinar Jambi Detik ke 26,69[3] Pada Tugas akhir dari Devina ini dibuat suatu skenario monitoring, yakni berisi : 1. Skenario Pertama Pada skenario pertama, monitoring pada visual basic yang dibangun adalah dengan menggunakan data algoritma fuzzy yang telah dibangun dengan pengendalian anti halangan atau anti tabrakan, sehingga, tampak pada gambar yakni adanya penghindaran dengan haluan kapal di depannya.tampak bahwa kapal MV Karana sembilan (bawah) melakukan aksi belok secara halus, demikian pula untuk KM Dewi Samudra XV (atas) juga melakukan aksi belok secara halus.
Gambar 2.7 Simulasi Skenario Pertama Detik ke 11,98[3] Pada gambar 2.7, Kapal MV Karana Sembilan dan KM Dewi Samudra XV melakukan aksi belok secara halus pada detik ke 11,96 dengan arah heading MV Karana Sembilan -13,680 kekiri.
Gambar 2.8 Simulasi Saat Semua Kapal Telah Sandar pada Detik ke 77,14[3]
Gambar 2.10 Simulasi Skenario Ketiga pada Detik ke 9,55 [3]
3
Secara keseluruhan, data dari simulasi Matlab berupa, data kapal dan geografis letak alur barat pelayaran Tanjung Perak Surabaya, lintasan target, lintasan belok kapal, rule base fuzzy dengan adanya halangan dari Matlab dimasukkan kedalam monitoring M&C sehingga, respon kapal MV Karana Sembilan untuk menghindari tabrakan tersimulasi secara langsung pada sistem M&C. 2.3 Konsep Tabrakan pada Kapal Tabrakan pada kapal adalah suatu kejadian dimana suatu kapal pada lintasan tertentu berpotongan dengan benda lain, baik benda yang bergerak dan atau benda yang tidak bergerak pada satu titik yang sama dalam suatu waktu. Hal ini mengakibatkan terjadinya benturan atau tabrakan pada kapal. Terjadinya tabrakan pada kapal dapat disebabkan oleh tidak adanya sistem pengendalian pada kapal, kesalahan manusia yang mengendalikan kapal, faktor gangguan pada kapal, dan faktor-faktor yang lain. Menurut International Maritime Organization (IMO), faktor yang paling berpengaruh dalam proses terjadinya tabrakan pada kapal, yaitu sebesar 80% adalah karena adanya kesalahan dari manusia atau human error. Sehingga diperlukan suatu pengendalian otomatis untuk menanggulangi hal ini. Suatu pedoman yang disebut COLREGS (The International Regulations for Preventing Collision at Sea) merupakan suatu ketetapan yang mengatur gerak kapal ketika terjadi resiko bertabrakan di laut [5]. Seorang operator akan membuat suatu tindakan yang didasarkan pada ketetapan COLREGS untuk menghindari tabrakan, ukuran kapal, dan informasi jarak kapal dengan target yang diperoleh dari radar.
tersebut beroperasi pada daerah bahaya. Pada daerah aman, kapal harus kembali ke lintasan yang diinginkan melalui beberapa jalan sesuai dengan posisi halangan yang berpotensi tabrakan dengan kapal. Titik terjadinya tabrakan terlihat pada gambar yang diberi tanda titik warna merah. Dengan kecepatan yang sama dan jarak lintasan yang sama, maka tabrakan dapatlah terjadi. Sehingga, untuk mencegah terjadinya tabrakan tersebut, maka perlu adanya set kecepatan dan perhitungan jarak terhadap waktu, dapat pula termonitoring secara langsung melalui radar, sehingga dapat diketahui untuk antisipasi dengan segera mengurangi kecepatan masing – masing kapal. 2.4 Konsep Logika Fuzzy Logika fuzzy pertama kali dikenalkan oleh Lotfi A. Zadeh, professor ilmu pengetahuan komputer dari Universitas California, Barkeley. Pada tahun 1965, Zadeh memodifikasi teori himpunan dimana setiap anggotanya memiliki derajat keanggotaan yang bernilai kontinu antara 0 sampai 1. Himpunan ini disebut himpunan kabur (Fuzzy Set). Beberapa kelebihan yang dimiliki oleh logika fuzzy sehingga dunia ilmu pengetahuan memahami mengapa menerapkan penggunaan logika fuzzy, yaitu a. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti, dimana konsep matematis yang mendasari fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti. b. Logika fuzzy bekerja didasarkan pada bahasa alami. c. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat. d. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsifungsi nonlinier yang sangat kompleks. e. Logika fuzzy dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara konventional. Fungsi dari struktur dasar logika fuzzy adalah : Fuzzifikasi berfungsi untuk mentransformasikan sinyal masukan yang bersifat crisp ke himpunan fuzzy dengan menggunakan operator fuzzifikasi. Dalam fuzzifikasi terdapat fungsi keanggotaan himpunan fuzzy, merupakan sebuah kurva yang menggambarkan pemetaan dari masukan ke derajat keanggotaan antara 0 dan 1. Basis Pengetahuan berisi basis data dan aturan dasar yang mendefinisikan himpunan fuzzy atas daerah–daerah masukan dan keluaran dan menyusunnya dalam perangkat aturan kendali. Logika Pengambil Keputusan merupakan inti dari logika fuzzy yang mempunyai kemampuan seperti manusia dalam mengambil keputusan. Aksi atur fuzzy disimpulkan dengan menggunakan implikasi fuzzy dan mekanisme inferensi fuzzy. Defuzzifikasi berfungsi untuk mentransformasikan kembali nilai yang bersifat fuzzy menjadi nilai sebenarnya yang
Gambar 2.11 Resiko Tabrakan Dua Kapal (Lintasan Silang) [3] Dalam membuat suatu keputusan pengendalian untuk menghindari tabrakan, tiga hal penting yang dijadikan dasar oleh operator untuk mengendalikan kapal antara lain : a. Apakah aksi pengendalian anti tabrakan diperlukan. b. Pola dari pengendalian anti tabrakan. c. Kapan kapal yang dikendalikan harus melakukan aksi pengendalian. Pada umumnya, navigasi pada sebuah kapal memerlukan pengertian aturan dimana kapal tersebut beroperasi. Pada kondisi di lautan, daerah yang mengelilingi kapal dapat diklasifikasikan menjadi dua, yaitu “daerah bahaya” (danger region) dan “daerah aman” (safe region). Hal ini bergantung pada suatu perbatasan apakah kapal boleh memasuki daerah tersebut atau tidak. Oleh karena itu, pola dari navigasi otomatis pada dua daerah tersebut harus berbeda. Kapal harus kembali ke lintasan yang telah ditentukan secepat mungkin jika kapal
4
bersifat crisp dengan menggunakan operator defuzzifikasi. 3. Metodologi Penelitian 3.1 Pengolahan Data Penelitian Pengolahan data penelitian tugas akhir ini disusun melalui tahapan sebagai berikut : • Studi Literatur dan Pengambilan Data Berupa pemahaman secara teoritis dan geografis tentang zona-zona pelayaran alur barat Tanjung Perak Surabaya sampai pada pulau Karang Jamuang Simulasi pengendalian untuk menghindari tabrakan ini diperoleh dari pemodelan kapal KM Tanto Fajar II dengan spesifikasi koefisien hidrodinamika yang dibangkitkan dari spesifikasi fisik yang dimiliki oleh kapal yaitu: panjang (L) = 99 m, lebar (B) = 17.3 m, kedalaman (T) = 6.01 m , koefisien blok (CB) = 0.447, kecepatan maksimum = 14.72 knot, Xenter of Grafity XG = 6.2 m, dan displacement / massa ∆ = 9662.8 tons. LWT = 2552.53tons. Rudder yang digunakan ialah tipe Van Amorengen. Data spesifikasi ini, digunakan sebagai penentu crisp masukan yang berupa jarak (melalui radar), error sudut yaw, dan yawrate. Sedangkan untuk simulasi pada sistem monitoring yang dikembangkan berdasarkan sistem M&C sebelumnya, dibuat adanya data real situasi dipelayaran Tanjung Perak Surabaya untuk nantinya dapat di sinergikan dengan data pada simulasi pengendaliannya.
Gambar 3.2 Diagram Blok Pengendalian (I) Fungsi dari radar adalah sama halnya dengan sensor, yakni untuk mengetahui adanya halangan di depannya, misalkan kapal ataupun benda asing tak bergerak, dalam jarak yang bervariasi sesuai kemampuan kerja dari radar. Jenis radar yang sering dipakai pada kapal kargo di pelayaran Tajung Perak Surabaya adalah furuno dengan tipe bervariasi. Radar akan menghitung jarak kapal dengan halangan dimana jarak aman kapal dengan halangan adalah lebih besar dari 3-5nm. Sedangkan untuk GPS pada kapal berfungsi untuk monitoring atau pemantauan dimana posisi dari kapal itu sendiri saat berlayar. Dilakukan perhitungan course desire dari data posisi desire (set point yang di inginkan) xi dan yi melalui radar dan data posisi keluaran dari posisi aktual setelah melalui kontroller logika fuzzy, yang nantinya akan dibandingkan dan menghasilkan error sudut. Perancangan dari KLF yang akan digunakan adalah berdasarkan variabel masukan yaitu error yaw (error*), kecepatan yaw (r) dan jarak dengan halangan (d) yang terdeteksi melalui radar. Keluaran sinyal kendali KLF adalah sudut rudder yang diumpankan ke mesin kemudi dan kemudian mesin kemudi menggerakkan propeller (alat gerak kapal) dan kapal akan berjalan sesuai dengan aturan heading. Kecepatan belok kapal atau kecepatan sudut pada saat berbelok secara otomatis juga dikendalikan oleh pengendali fuzzy. • Simulasi Software Matlab R2009a Simulasi akan dilakukan menggunakan Matlab berupa dengan blok diagram Simulink menggunakan pengendalian logika fuzzy. • Uji Performansi Sistem Pengendalian Uji performansi sistem pengendalian dilakukan berupa tanpa gangguan, dengan gangguan dan dengan adanya penghalang bergerak. 3.2 Perancangan Sistem Kendali Berbasis Logika Fuzzy
•
Pemodelan Sistem Pengendalian Pemodelan pada plant kapal, Rudder dan gangguan arus akan digunakan untuk merancang sistem pengendalian dan melakukan simulasi uji performansi. Pada pemodelan yang telah dilakukan adalah didasarkan pada persamaan 2.5 yakni perbandingan antara sudut yaw dengan sudut rudder dan persamaan 2.26 yakni perbandingan antara kecepatan yaw dan sudut rudder, didapatkan nilai fungsi transfer untuk kapal kargo (perhitungan terlampir) adalah
ϕ 0,02413 + 0,35181s = δ s + 152,895s 2 + 2026,65s 3 r
δ
=
0,02413 + 0,35181s s + 152,895s 2 + 2026,65s 3
(3.1) (3.2)
Untuk Rudder pada kapal yang terpasang pada kapal kargo ini adalah tipe Van Amorengen dimana, berfungsi sebagai penggerak atau aktuator pada sistem kendali. Memiliki kemampuan kerja dengan range -35o sampai dengan 35o dan laju kerja rudder antara -2.33o sampai dengan 7o. 1 s
Gambar 3.1 Rudder Van Amorengen [8] • Perancangan Pengendalian Anti Tabrakan Sistem pengendalian manuvering untuk menghindari tabrakan pada kapal kargo KM Tanto Fajar II adalah berbasis logika fuzzy. Diagram blok sistem pengendalian manuvering untuk menghindari tabrakan dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.3 Diagram Alir Pengendali Logika Fuzzy
5
fungsi keanggotaan dan mempunyai range antara nol sampai satu. Setelah nilai masukan diubah menjadi sinyal crisp, maka dilakukan perhitungan oleh basis aturan. Dimana pada pengendalian arah ini mempunyai 49 aturan. Karena pada masukan terdapat dua variabel yang masing-masing mempunyai tujuh fungsi keanggotaan. Adapun basis aturan yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.1. Tabel 3.1 Basis Aturan Pengendali Fuzzy Arah Kapal YE NB NM NS Z PS PM PB YR NB Z PS PM PB PB PB PB NM NS Z PS PM PB PB PB NS NM NS Z PS PM PB PB Z NB NM NS Z PS PM PB PS NB NB NM NS Z PS PM PM NB NB NB NM NS Z PS PB NB NB NB NB NM NS Z Keterangan : YE = Yaw Error YR = Yaw Rate NB = Negatif Big NM = Negatif Medium NS = Negatif Small Z = Zero PS = Positif Small PM = Positif Medium PB = Positif Big
Logika pengendali fuzzy yang digunakan pada sistem ini ada 3 macam yaitu pengendalian arah, pengendali maneuver kapal untuk menghindar dan pengendalian kecepatan. masing – masing mempunyai masukan dan basis aturan yang berbeda. Untuk pengendali arah kapal digunakan fuzzy dengan tipe Sugeno. 3.2.1 Pengendali Arah Kapal Pengendali arah kapal mempunyai masukan berupa error arah (yawError) dan kecepatan perubahan arah (yawRate) serta mempunyai keluaran berupa setpoin sudut rudder yang dihubungkan dengan steering machine. Fungsi keanggotaan untuk “YawError” terdapat tujuh buah. Yaitu “negSmall”, ”negMed”, ”negSmall”, ”zero”, ”posSmall”, ”posMed” dan ”posBig”. Dan fungsi keanggotaan untuk tiap-tiap variable dapat dilihat pada Gambar 3.5.
Gambar 3.4 FIS editor Fuzzy Pengendali arah kapal
Konsep basis aturan dari pengendali fuzzy arah kapal adalah ketika error arah kapal positif (setpoin arah lebih besar daripada arah aktual) maka nilai arah rudder akan dibuat positif pula agar arah kapal dapat mendekati setpoin. Sebaliknya ketika error kapal negatif maka nilai rudder dibuat negatif sehingga arah kapal akan menurun. Sedangkan variabel “YawRate” berfungsi untuk mengoptimalkan pengendalian ini. Karena kapal memiliki respon yang cukup lambat. Solusinya ketika error arah positif dan kecepatan arah positif pula maka nilai rudder akan dikurangi hingga mendekati nol. Hal ini digunakan untuk mengantisipasi agar arah kapal tidak terlalu jauh melampaui setpoin. Profil keluaran dari logika fuzzy pengendali arah rudder ini dapat dilihat pada Gambar 3.7. Keluaran maksimum terjadi ketika masukan “YawError” bernilai sangat positif sedangkan masukan “YawRate” bernilai sangat negatif. Dan keluaran paling kecil terjadi ketika masukan “YawError” bernilai sangat negatif dan masukan “YawRate bernilai sangat positif.
Gambar 3.5 Fungsi keanggotaan variable “YawError” pada pengendali arah Pada masukan “YawRate” juga terdapat tujuh buah fungsi keanggotaan. Yaitu “negSmall”, ”negMed”, ”negSmall”, ”zero”, ”posSmall”, ”posMed” dan ”posBig”. Bedanya ada pada range pada variable ini yaitu antara -3 sampai 3. Karena pada respon dinamika dari kapal ini termasuk lambat. Jadi untuk perubahan kecepatan mencapai nilai 3 sudah termasuk sangat cepat untuk kapal ini. Jika dibuat grafik maka fungsi keanggotaan variable “YawRate” dapat dilihat pada Gambar 3.6.
Gambar 3.6 Fungsi keanggotaan variable “YawRate” Sedangkan untuk keluaran dari Pengendali ini (“SpRudder”) menggunakan parameter konstan dengan range -35 sampai 35. Nilai ini disesuaikan dengan batas maksimal dari kerja rudder (tipe Van Amorengen). Ada tujuh fungsi keanggotaan di dalamnya yaitu “negSmall” = -35, ”negMed” = -20, ”negSmall” = -10, ”zero” = 0, ”posSmall” = 10, ”posMed” = 20, dan ”posBig” = 35. Fungsi keanggotaan tersebut digunakan untuk proses fuzzifikasi, yaitu mengubah nilai masukan yang berupa sinyal analog dengan range tertentu menjadi sinyal crisp. Sinyal crisp merupakan hasil konversi yang dilakukan oleh
Gambar 3.7 Grafik keluaran dari logika Fuzzy pengendali arah rudder
6
fungsi keanggotaan dan mempunyai range antara nol sampai satu. Setelah nilai masukan diubah menjadi sinyal crisp, maka dilakukan perhitungan oleh basis aturan. Dimana pada pengendalian ini hanya mempunyai 5 aturan. Adapun aturan-aturan tersebut bisa dilihat pada gambar 3.11
3.2.2 Pengendali Manuver Kapal Untuk Menghindar Pengendali ini mempunyai 2 masukan berupa “jarak” dan selisih sudut yaw antar dua kapal (deltayaw), serta mempunyai keluaran berupa delta set poin (deltaSP). Fungsi keanggotaan untuk jarak terdapat dua buah. Yaitu “kecil” dan “besar”. Range dari fungsi keanggotaan “jarak” ini adalah antara 0-3000, untuk variabel “kecil” rangenya dibawah 0-1500, dan untuk variabel “besar” rangenya 1500-3000. Jadi disini kapal akan mulai bermanuver ketika jarak denga kapal halangan sebesar 1500. Fungsi keanggotan ini bisa dilihat pada Gambar 3.8
Gambar 3.11 Rule base fuuzy anti tabrakan Konsep basis aturan dari pengendalian manuver kapal ini adalah ketika arah kapal untuk menghindar ini dalah ketika jarak nya kecil 0 sampai 1500) dan “deltaYaw” nya kecil positif (0 sampai 30) maka sudut set poin kapal akan ditambahkan -90 sehingga akan bermanuver ke kiri (yaw <<). Dan apabila jaraknya nya kecil (0 sampai 1500) dan “deltaYaw”nya nya kecil negatif (0 samapai -30) maka sudut set poin kapal akan ditambah 90 sehingga akan bermanuver ke kanan (yaw >>). Tapi apabila “deltaYaw”nya besar,walupun jarak mereka sudah berdekatan, kapal tidak akan berbelok karena arah yang dituju berbeda dengan arah dari kapal halangan sehingga tidak menimbulkan ancaman untuk terjadinya tabrakan . Profil keluaran dari logika fuzzy pengendali arah ini dapat dilihat pada Gambar 3.12
Gambar 3.8 FIS editor Fuzzy kontrol anti tabrakan
Gambar 3.9 Fungsi keanggotaan variable “jarak” Pada masukan “deltaYaw” terdapat empat buah fungsi keanggotaan, yaitu “besarneg”, “kecilneg”, ”kecilpos”, “besarpos”. Fungsi keanggotaan yang sangat berpengaruh adalah “kecilneg” dan ”kecilpos”. Range variable ini yaitu antara -30 sampai 0 untuk “kecilneg’ dan 0 sampai 30 untuk “kecilpos”. Jadi apabila terdapat perbedaan sudut dengan kapal halangan sebesar -30 sampai 30 maka kapal akan bermanuver . Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar 3.10
Gambar 3.12 Grafik keluaran dari logika Fuzzy 3.2.3 Pengendali Kecepatan Kapal Pengedali kecepatan kapal ini mempunyai masukan yang sama dengan pengendali manuver kapal untuk berbelok, yaitu berupa “jarak” dan juga “deltaYaw”,otomatis fungsi keanggotaan dua variabel itupun sama seperti pengendali sebelumnya. Hanya saja keluaran dari pengendali ini berupa kecepatan. Fungsi keanggotaan untuk kecepatan ada dua, yaitu pelan dan cepat. Untuk “pelan” kecepatannya 2 dan untuk “cepat” kecepatannya 5. Tapi jika halangan kapal ada 2, maka masukkan dari pengendalian ini akan bertambah menjadi 4, yaitu “jarak”, ”deltaYaw”, ”jarak1”, ”deltaYaw1”. ”jarak1”dan”deltaYaw1” disini merupakan jarak dan perbedaan sudut yaw dengan kapal halangan yang kedua diman fungsi
Gambar 3.10 Fungsi keanggotaan variable “deltaYaw” ” Sedangkan untuk keluaran dari pengendali ini adalah delta set poin (“deltaSP”). Terdapat 3 fungsi keanggotaan, yaitu “negatif” = -90, “nol”=0, dan “positif”=90. Fungsi keanggotaan tersebut digunakan untuk proses fuzzifikasi, yaitu mengubah nilai masukan yang berupa sinyal analog dengan range tertentu menjadi sinyal crisp. Sinyal crisp merupakan hasil konversi yang dilakukan oleh
7
keanggotaannya juga sama dengan ”jarak” dan ”deltaYaw”
Gambar 3.13 Fungsi keanggotaan variable “jarak”
Gambar 3.16 Basis Aturan pengendali kecepatan Untuk memudahkan mengilustrasikan keluaran dari logika fuzzy ini, maka dibuat grafik yang mengambarkan keluaran logika fuzzy ini, yaitu pada Gambar3.17
Gambar 3.14 Fungsi keanggotaan variable “deltaYaw”
Gambar 3.17 Grafik keluaran dari logika Fuzzy pengendali kecepatan 3.3 Perancangan Simulasi Dinamika kapal KM Tanto Fajar II kemudian dimodelkan melalui Simulink-Matlab R2009a dan perancangan pengendali logika fuzzy (KLF) yang telah dibuat kemudian dilakukan penggabungan antara model dinamika kapal sebagai plant dengan pengendali logika fuzzy sebagai pengendaliannya. Perancangan dengan KLF ini adalah untuk menjaga agar kapal berada pada ketepatan arah dan juga lintasannya.Pengendali logika fuzzy berfungsi menjaga agar kapal memiliki ketepatan dalam arah dan lintasannya. Pada Simulink Matlab R2009a ini pertama kali dilakukan simulasi sistem open loop, seperti terlihat pada gambar 3.18
Gambar 3.15 Fungsi keanggotaan variable “jarak1”
Gambar 3.16 Fungsi keanggotaan variable “deltaYaw1” Basis aturan yang digunakan dalam pengendalian ini ada 9 aturan. Konsep dibuatnya aturan-aturan ini adalah kecepatan akan berubah menjadi pelan apabila jarak dengan kapal halangan 1 ataupun dengan kapal halangan yang kedua berada dibawah 1500 dan “deltaYaw” kecil (baik kecil negatif ataupun kecil postif). Dan untuk basis aturan selengkapnya terdapat pada Gambar 3.16
Gambar3.18 Model Simulink Dinamika Kapal Tanpa Pengendali (Sistem Open Loop) Setelah melakukan uji simulasi open loop dan menghasilkan respon pada keluaran scope, maka selanjutnya dilakukan simulasi model Simulink close loop untuk tanpa gangguan seperti terlihat pada gambar 3.19, model Simulink dengan 1 gangguan di depan seperti gambar 3.20. dan gambar 3.21 Simulink sistem kendali dengan 2 halangan
8
4.1 Pengujian Kapal KM Tanto Fajar II secara Open loop Dilakukan pengujian secara Open loop untuk mengetahui respon sistem kapal KM Tanto Fajar II yakni terhadap waktu dan sudut yaw. uji open loop dilakukan sesuai dengan model dinamika kapal dan blok diagram yang ditunjukkan pada gambar dengan masukan fungsi step 1 maka menghasilkan grafik respon sistem sebagaimana ditunjukkan pada gambar 4.2.
Gambar 3.19 Simulink Sistem Kendali tanpa ada halangan
Gambar 4.2 Grafik respon uji open loop antara sudut yaw dan waktu Hasil grafik respon uji open loop terlihat bahwa terjadi kenaikan fungsi garis berupa grafik eksponensial (garis merah), yang mana di berikan respon cukup lambat dalam tingkat sensitivitas. Terlihat bahwa nilai Td (Time Delay) adalah cukup besar, karena untuk mencapai set point di perlukan delay 2 menit kemudian mulai mengalami kenaikan. 4.2 Pengujian KLF_sugeno pada Kapal KM Tanto Fajar II Pada pengujian ini sistem sudah dipasang logika pengendalian yang dibuat dengan logika Fuzzy, dengan algoritma sesuai dengan yang telah diteragkan sebelumnya. Kemudian diberikan setpoin berupa sinyal setpoin, dimana setpoin adalah koordinat x dan y tempat yang akan di tuju oleh kapal(target). Disini dimisalakan setpoin dari kapal adalah pada koordinat x=-5000 dan y=20000. Kapal bergerak dari koordinat x=0 dan y=0 dengan sudut awal adalah 0 derajat. Selanjutnya disimulasikan sehingga diperoleh gambar seperti berikut
Gambar 3.20 Simulink Sistem Kendali dengan 1 Halangan
Gambar 3.21 Simulink Sistem Kendali dengan 2 Halangan 4.
ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN Pada Tugas Akhir ini, hasil simulasi perancangan pengendalian menggunakan logika fuzzy tipe sugeno d. Simulasi dilakukan terlebih dahulu dengan menganalisa kendali logika fuzzy yang telah dirancang. Selanjutnya dilakukan pengujian secara open loop dan kemudian secara close loop menggunakan kendali logika fuzzy dengan tanpa gangguan, dengan gangguan dan adanya halangan kapal lain (halangan bergerak). Tujuan Tugas Akhir ini adalah mampu menghasilkan rancangan sebuah sistem kendali untuk menghindari adanya tabrakan dengan penghalang berbasis logika fuzzy pada kapal KM. Tanto Fajar II secara simulasi matlab yang di sinergikan. Dan sudut yang terbentuk selalu berdasarkan pada arah utara (sumbu y)
Gambar 4.3 Grafik respon uji KLF pengendali arah Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa kapal KM Tanto Fajar II berhasil mencapai setpoin yang diinginkan yaitu titik (-5000,20000). Disini kapal bergerak keatas telbeh dahulu dikarenakan diasumsikan sudut awal dari kapal adalah 0 derajat. Sebelum kemudian sudut bergerak kearah 14,64 derajat. Untuk lebih jelasnya terdapat pada gambar 4.4
Gambar 4.1 Blok Diagram Pengendalian Kapal KM Tanto Fajar II
Gambar 4.4 Grafik keluaran sudut
9
Gambar 4.5 Respon dinamik tanpa halangan Jadi sumbu x dari gambar adalah waktu (t) dan sumbu y nya adalah sudut heading. Garis warna kuning adalah keluaran heading dari output, sedangkan garis merah muda merupakan grafik sudut heading yang menjadi set poin. Dapat dilihat kalau sistem menjadi stabil dan sesuai dengan set poin sudut headingnya yaitu sekitar 14,650 pada saat detik ke 1000 4.3 Hasil Output Simulink dengan Halangan Disini setpoit kapal dirubah menjadi (0,20000) dengan koordinat awal kapal adalah (0,0) atau dengan kata lain kapal KM Tanto Fajar II bergerak ke atas. Dan diberi halangan kapal x yang jalurnya sudut ditentukan, kapal x ini bergerak kebawah sehingga dimungkinkan kapal ini akan bertemu dalam satu titik pada waktu tertentu. Terdapat 3 skenario berbeda untuk pengujian ini Terlihat pada gambar 4 adalah salah satu rule viewer yang nampak sebagai keluaran dari simulasi Hasil dari rule viewer adanya penghalang :
Gambar 4.8 Respon dinamik sistem dengan halangan Disini terlihat bahwa kapal berhasil berbelok menghindar ke kanan. Sesuai dengan kontrol fuzzy yang telah dibuat, kapal mulai bergerak ke kiri setelah jarak antar dua kapal tersebut bernilai 1600. Setelah diplot di ms. excel jarak x kedua kapal tersebut adalah 50 meter. Sehingga kapal KM Tanto Fajar II dikatakan berhasil menghindari kapal x karena menurut aturan di Tanjung Perak jarak koordinat x minimal pada dua kapal adalah sebesar 1 kali lebar kapal dimana lebar kapal dari Tanto Fajar II adalah 17,5 meter. Disini kecepatan kapal berkurang saat berbelok. Dalam gambar 4.8 terlihat kalau sudut awal sistem adalah 00, dan pada saat akan terjadi tabrakan sesuai kontrol maka set poin akan ditambah 900 Tabel 4.1 Skenario 1 X Y X1 Y1 sudut heading Kec 43.17743 3983.876 0 4090 17.84865 2 43.2116 3983.865 0 4090 17.84865 2 44.16626 3986.841 0 4086.254 17.95391 2.93834 44.16626 3986.841 0 4086.254 17.95391 2.93834 46.02274 3992.459 0 4078.213 18.17913 4.077155 48.29664 3999.283 0 4070 18.40649 4.593962 50.93411 4007.086 0 4060.825 18.65595 4.83767 54.14433 4016.45 0 4050 18.94336 4.944891 56.41246 4022.96 0 4042.535 19.13698 4.974066 56.41246 4022.96 0 4042.535 19.13698 4.974066 60.25736 4033.875 0 4030 19.45355 4.992546 X= koordinat sumbu x kapal KM Tanto Fajar II Y= koordinat sumbu y kapal KM Tanto Fajar II X1= koordianat sumbu x kapal penghalang 1 (kapal x) Y1= koordinat sumbu y kapal x Sudut heading = sudut heading kapal KM Tanto Fajar II Kec=kecepatan kapal Setelah berhasil berbelok menghindar ke kanan, kapal KM Tanto Fajar II ini kembali ke jalur yang sudah ditentukan sesuai set poin (koordinat (0,20000)) setelah dirasa sudah terpisah jarak yang cukup jauh dengan kapal x. Terlihat juga grafik kalau kapal KM Tanto Fajar II berbelok sampai dengan 400 meter ke kanan. Ini dikarenakan respon kapal yang cukup lambat sehingga butuh waku untuk bergerak kembali ke jalur yang sudah ditentukan Skenario dua, kapal penghalang tetap bergerak lurus kebawah tapi dengan koordinat x awal (10,9000), yang berarti bahwa kapal halangan berada di sebelah kanan dari kapal KM Tanto Fajar II sehingga kapal harus bisa berbelok ke kiri tidak terjadi tabrakan Dan hasil simulasinya adalah se bagai berikut:
Gambar 4.6 Rule viewer KLF anti tabrakan Skenario pertama kapal penghalang (kapal x) bergerak di bawah dengan keadaan awal (9000,0) dan kapal KM Tanto Fajar II bergerak keatas dari koordinat (0,0). Dan hasil simulasinya adalah sebagai berikut
Gambar 4.7 Gambar halangan (kapal x)
Gambar 4.8 Grafik jalannya kapal KM Tanto Fajar II
10
Gambar 4.9 Grafik kapal halangan
Gambar 4.10 Grafik jalannya kapal KM Tanto Fajar I Hampir sama dengan skenario yang pertama, disini kapal KM Tanto Fajar II kembali berhasil berbelok ke kiri saat keadaan di rasa akan menimbulkan tabrakan. Dan setlah di plot di Ms. Excel jarak mereka saat koordinat Y nya sama dengan 60 meter. Kecepatan kapal juga berkurang saat berbelok Tabel 4.2 Skenario 2 X Y X1 Y1 Sudut Heading kec. -40.9794 3976.919 10 4110 -17.2916 2 -41.6938 3979.131 10 4103.724 -17.4663 2 -41.6938 3979.131 10 4103.724 -17.4663 2 -42.5995 3982.034 10 4100.09 -17.5677 2.91 -42.5995 3982.034 10 4100.09 -17.5677 2.5357 -43.3787 3984.434 10 4096.455 -17.669 3.0575 -44.1753 3986.893 10 4092.821 -17.77 3.234 -45.0254 3989.568 10 4090 -17.848 4.39 -47.551 3997.277 10 4080.601 -18.1052 4.741 -50.2603 4005.435 10 4071.122 -18.3592 4.885 -50.5838 4006.4 10 4070 -18.3889 4.87 -52.2358 4011.3 10 4064.389 -18.5361 4.942 -56.5195 4023.868 10 4050 -18.9042 4.98 -57.0371 4025.324 10 4048.336 -18.9458 4.98 -57.0371 4025.324 10 4048.336 -18.9458 4.98 -61.6977 4038.671 10 4033.044 -19.3198 4.99 Dengan begitu kapal KM Tanto Fajar berhasil menghindari kapal x. kapal ini juga berhasil kembali ke jalur yang di inginkan setelah melakukan manuver menghindar Dan skenario ketiga adalah kapal. Kapal x diberi koordinat x awal (-10,9000), yang berarti bahwa kapal halangan berada di sebelah kiri kapal KM Tanto Fajar II, sehingga diharusakan untuk bebelok ke kanan. Hasil simulasinya sebagai berikut:
Gambar 4.12 Grafik jalannya kapal KM Tanto Fajar II Tabel 4.3 Skenario 3 X Y X1 Y1 Sudut Heading kec. 41.69138 3979.135 -10 4103.714 17.46507 2 42.59697 3982.038 -10 4100.08 17.56645 2.9 42.59697 3982.038 -10 4100.08 17.56645 2.9 43.37609 3984.437 -10 4096.446 17.66774 3.55 44.17241 3986.896 -10 4092.812 17.76869 3.99 45.02025 3989.564 -10 4090 17.84647 4.23 47.54563 3997.273 -10 4080.6 18.10361 4.70 50.25417 4005.43 -10 4071.123 18.35759 4.88 50.57782 4006.395 -10 4070 18.38731 4.89 52.23109 4011.299 -10 4064.384 18.53468 4.94 56.51308 4023.864 -10 4050 18.90256 4.98 57.03188 4025.324 -10 4048.332 18.94432 4.98 57.03188 4025.324 -10 4048.332 18.94432 4.98 61.69257 4038.671 -10 4033.041 19.3183 4.99 Hampir sama dengan dua skenario awal, disini kapal KM Tanto Fajar II kembali berhasil berbelok ke kanan saat keadaan di rasa akan menimbulkan tabrakan. Dan setelah di plot di Ms. Excel jarak mereka saat koordinat Y nya hampir sama dengan 70 meter dan kecepatan juga berkurang saat berbelok. 4.4 Hasil Ouput Simulink dengan Halangan di depan Disini setpoit kapal dirubah menjadi (0,5000) dengan koordinat awal kapal adalah (0,0) atau dengan kata lain kapal KM Tanto Fajar II bergerak ke atas. Dan diberi halangan yang diberi nama kapal y yang berada di depannya tapi sama2 menuju kearah yang sama, menurut aturan yang ada di Tanjung Perak, kapal yang mendeteksi adanya kapal lain yang berada di depannya harus mengekor kapal tersebut dengan jarak minimal 8 kali panjang kapal. Jadi disini kapal KM Tanto Fajar II harus selalu berada di belakang kapal y dengan jarak minimal sekitar 800 meter, sehingga kecepatanlah yang diatur. Disini juga dirancang 3 skenario untuk pengujian kontrol kecepatan ini. Terlihat pada gambar 4.12 adalah salah satu rule viewer yang nampak sebagai keluaran dari simulasi Hasil dari rule viewer adanya penghalang :
Gambar 4.13 Rule viewer kontrol kecepatan
Gambar 4.11 Grafik jalannya kapal halangan
11
X= koordinat sumbu x kapal KM Tanto Fajar II Y= koordinat sumbu y kapal KM Tanto Fajar II X2= koordianat sumbu x kapal penghalang 1 (kapal y) Y2= koordinat sumbu y kapal y kecepatan = kecepatan kapal KM Tanto Fajar II
Skenario pertama, kapal y bergerak k atas dengan keadaan awal (0,3000) dan kapal KM Tanto Fajar II bergerak keatas dari koordinat (0,0). Dan hasil simulasinya adalah sebagai berikut
Skenario kedua, hampir sama seperti skenario yang pertama, akan tetapi yang membedakan adalah koordinat awal kapal y adalah (10,3000). Dan hasil simulinknya adalah sebagai berikut
Gambar 4.13. Grafik jalannya kapal halangan (kapal y)
Gambar 4.16 Grafik jalannya kapal y Gambar 4.15 Grafik jalannya kapal KM Tanto Fajar II Sesuai gambar rule viewer di atas, kapal KM Tanto Fajar II berhasil mengendalikan kecepatan untuk selalu berada di belakang kapal y. Kapal ini akan melambat pada saat jarak dengan kapal y sebesar 1500 meter. Setelah di plot di Ms. Excel,terlihat bahwa kapal KM Tanto Fajar II yang mulanya bergerak dengan kecepatan 5 kemudian menurunkan kecepatannya menjadi 2 sampai 3 setelah jarak mereka kurang dari 1500 meter Tabel 4.4 Skenario 1 X Y X2 Y2 kecepatan 0 3262.395 0 4761.004 3.317556 0 3266.097 0 4765 2.592648 0 3270.315 0 4770.129 2.212781 0 3271.518 0 4770.812 2.567092 0 3272.247 0 4771.244 2.768057 0 3272.247 0 4771.244 2.768057 0 3272.626 0 4771.927 2.670074 0 3273.389 0 4772.387 2.877662 0 3273.389 0 4772.387 2.877662 0 3273.743 0 4773.069 2.765695 0 3274.522 0 4773.561 2.968138 0 3274.639 0 4773.637 2.997605 0 3274.639 0 4773.637 2.997605 0 3274.87 0 4774.129 2.904194 0 3275.575 0 4774.572 3.087352 0 3275.575 0 4774.572 3.087352 0 3275.761 0 4775 2.998241 0 3276.248 0 4775.246 3.09264 0 3276.248 0 4775.246 3.09264 0 3276.836 0 4775.673 3.003096 0 3277.415 0 4776.101 2.92089 0 3277.816 0 4776.956 2.776136 0 3278.056 0 4777.053 2.818241 Tabel diatas hanya sebagian kecil dari data (data ke 207-222) yang di plot ke Ms. Excel. Untuk seterusnya kapal akan selalu bergerak dengan kecepatan hingga mencapai setpoin yang di inginkan (0,5000)
Gambar 4.17 Grafik jalannya kapal KM Tanto Fajar II Hasil dari skenario kedua ini juga tidak terlalu berbeda dengan skenario yang pertama. Kapal KM Tanto Fajar II tetap berada di belakang kapal y dengan jarak 1500 meter Tabel 4.5 Skenario 2 X Y X2 Y2 kecepatan 0 3262.47 10 4761.045 3.317016 0 3266.136 10 4765 2.597297 0 3270.359 10 4770.133 2.214304 0 3272.274 10 4771.229 2.768016 0 3272.274 10 4771.229 2.768016 0 3273.281 10 4772.958 2.543482 0 3274.531 10 4773.719 2.880374 0 3274.955 10 4774.004 2.9827 0 3275.211 10 4774.204 3.032251 0 3275.292 10 4774.279 3.043065 0 3275.369 10 4774.353 3.051418 0 3275.494 10 4774.477 3.063601 0 3275.618 10 4774.601 3.075408 0 3276.007 10 4775 3.108554 0 3276.207 10 4775.163 3.129028 0 3276.207 10 4775.163 3.129028 0 3276.696 10 4775.527 3.049668 0 3277.195 10 4775.891 2.975886 0 3277.767 10 4776.62 2.843516 0 3278.348 10 4778.078 2.630206 0 3279.63 10 4778.585 2.871849 0 3279.63 10 4778.585 2.871849 Terlihat bahwa kapal bergerak dengan kecepatan 2 sampai 3 untuk menjaga jarak dengan kapal y yang berada di depan
12
berada di depan kapal KM Tanto Fajar II, kapal penghalang pertama (kapal x) bergerak berlainan aran (bergerak lurus ke bawah) dan kapal penghalang kedua, bergerak ke atas (kapal y) dengan berada di depan kapal KM Tanto Fajar II. Setpoin posisi koordinat awal dari kapal KM Tanto Fajar II dikembalikan lagi menjadi (0,20000). Dirancang 3 skenario juga untuk pengujian ini Skenario pertama, posisi awal kapal x adalah (0,9000) bergerak ke bawah, posisi awal kapal y adalah (0,3000) bergerak ke atas, dan posisi awal kapal KM Tanto Fajar II adalah (0,0) bergerak ke atas (menuju setpoin). Hasil simulasinya adalah sebagai berikut
Skenario ketiga, dibuat posisi awal kapal y adalah berada di titik (-10,1500). Dan hasil keluaran dari simulink adalah sebagai berikut
Gambar 4.18 Grafik jalannya kapal y
Gambar 4.20 Grafik jalannya kapal x Gambar 4.19 Grafik jalannya kapal KM Tanto Fajar II Hasil simulasi di atas menjelaskan bahwa kapal KM Tanto Fajar II akan selalu bergerak dengan kecepatan normal (kecepatannya = 5), itu dikarenakan jarak x antar kedua kapal ini sebesar 20 meter atau lebih dari 1 kali lebar kapal, jadi kapal KM tanto Fajar II tidak perlu mengekor dan bisa menyalip kapal yang ada di depannya seperti yang terlihat pada tabel dibawah ini. Walaupun yang didepan menurunkan kecepatannya, kapal tetap bisa menjaga jaraknya. Tabel 4.6 Skenario 3 X Y X2 Y2 Kecepatan 0 3262.47 -10 4761.045 3.317016 0 3266.136 -10 4765 2.597297 0 3270.359 -10 4770.133 2.214304 0 3272.243 -10 4771.201 2.764043 0 3272.243 -10 4771.201 2.764043 0 3273.163 -10 4772.787 2.556324 0 3274.123 -10 4773.365 2.817548 0 3274.379 -10 4773.528 2.883589 0 3274.626 -10 4773.691 2.944294 0 3275.056 -10 4774.014 3.032926 0 3275.056 -10 4774.014 3.032926 0 3275.438 -10 4774.828 2.877672 0 3275.709 -10 4775 2.947296 0 3276.36 -10 4775.318 3.06362 0 3276.36 -10 4775.318 3.06362 0 3277.285 -10 4775.981 2.931408 0 3277.715 -10 4776.645 2.815631 0 3278.334 -10 4777.972 2.625462 0 3279.416 -10 4778.374 2.850387 0 3279.416 -10 4778.374 2.850387 0 3280.74 -10 4780.104 2.601593 4.5 Hasil Ouput Simulink dengan Dua Halangan Sekaligus Setelah dilakukan dua pengujian diatas, langkah berikutnnya adalah menggabungkan pengujian kedua kontrol fuzzy tersebut. Jadi terdapat dua halangan yang
Gambar 4.21 Grafik jalannya kapal y
Gambar 4.22 Grafik jalannya kapal KM Tanto Fajar II Disini kapal KM Tanto Fajar II harus bisa berbelok menghindari kapal x sekaligus mengatur kecepatannya agar selalu berada di belakang kapal y dengan jarak 1500 meter. Kapal y juga dirancang sendiri bisa berbelok (jadi tidak secara otomatis berbelok). Lalu di plot di Ms. Excel, didapatkan: Tabel 4.7 Skenario 1 X Y X1 Y1 X2 Y2 sudut kec.
13
Dari data yang ada di dapat dilihat bahwa kapal KM Tanto Fajar berhasil menghindari 2 halangan yang ada. Saat posisi Y antara kapal KM Tanto Fajar II dengan kapal x hampir sama (Y= 3924) jarak X antar keduanya yaitu 59 meter. Dan saat itulah pula kapal y berada sekitar 1500 meter di depan kapal KM Tanto Fajar II yang bergerak dengan kecepatan yang berubah-ubah untuk menjaga jarak tersebut Skenario yang kedua hampir sama dengan skenario yang pertama, yang membedakan hanya posisi awal kapal x menjadi (10,9000). Dan hasil yang di dapat sebagai berikut:
KM Tanto Fajar II juga berhasil menjaga jaraknya dengan kapal y sebesar 1500 meter di belakangnya. Dan yang terakhir, skenario yang ketiga, posisi awal kapal y berada pada koordinat (-100, 3000), posisi awal kapal x (10,9000). Hasil simulinknya sebagai berikut:
Gambar 4.26 Grafik jalannya kapal x
Gambar 4.23 Grafik jalannya kapal x Gambar 4.27 Grafik jalannya kapal y
Gambar 4.24 Grafik jalannya kapal y Gambar 4.28 Grafik jalannya kapal KM Tanto Fajar II Tabel 4.9 Skenario 3 X Y X1 Y1 X2 Y2 sudut kec.
Gambar 4.25 Grafik jalannya kapal KM Tanto Fajar II Tabel 4.8 Skenario 2 X Y X1 Y1 X2 Y2 sudut kec.
Hasilnya juga tidak terlalu beda dengan skenario yang pertama dan kedua, kapal KM Tanto Fajar II berhasil menghindari kapal x, ini terlihat di data Ms. Excel yang ada di atas, saat koordinat Y mereka sama (Y= 3927,454), jarak X antar keduanya sebesar 70 meter. Dan kapal KM Tanto Fajar II juga berhasil menjaga jaraknya dengan kapal y sebesar 1500 meter di belakangnya. 4.6 Uji Pengendalian dengan Menggunakan Lintasan Sebenarnya Karena Pengendalian dirancang di Matlab tidak bisa memasukkan set poin lebih dari 1, maka untuk pengujian di lintasan sebenarnya ini dipisah-pisah menjadi 4 bagian
Hasilnya juga tidak terlalu beda dengan skenario yang pertama , kapal KM Tanto Fajar II berhasil menghindari kapal x dengan berbelok ke kiri, ini terlihat di data Ms. Excel yang ada di atas, saat koordinat Y mereka sama, jarak X antar keduanya sebesar 55 meter. Dan kapal
14
kecepatan untuk menjaga jarak dengan halangan kapal yang bergerak. Terakhir di lintasan bagian 4 diberi halangan yang bergerak. Di dapatkan bahwa kapal berhasil mengatur kecepatan supaya bisa tetap terus dibelakang kapal halangan yang bergerak. Berikut ini adalah lintasan yang dilalui kapal KM Tanto Fajar II: Gambar 4.29 lintasan bagian 1
Gambar 4.35 Peta tanjung perak
Gambar 4.30 lintasan bagian 2
Gambar 4.31 lintasan bagian 3
Gambar 4.36 aksi belok menghindar dari KM Tanto Fajar II Disini kapal KM Tanto Fajar II akan berjalan dari Tanjung Perank menuju Karang Jamuang, lalu kapal mendeteksi adanya halangan di depan. Dari gambar 4.36 terlihat kalau kapal berhasil menghindari tabrakan dengan kapal lain yang ada di depannya dengan berbelok ke kiri. Sudut heading saat berbelok sebesar -52o. Pada saat kapal berbelok, kecepatan kapal berkurang menjadi 2
Gambar 4.32 halangan yang berjalan di lintasan bagian 3
Gambar 4.33 lintasan bagian ke 4
Gambar 4.34 halangan berjalan di lintasan bagian 4 Di lintasan bagian 1 diberi halangan kapal yang diam, terlihat kapal KM Tanto Fajar II berhasil menghindari halangan tersebut. Sedangkan di lintasan bagian 2 tidak diberi halangan. Pada lintasan bagian 3 diberi 2 halangan, halangan kapalyang diam dan halangan kapal yang bergerak. Dan hasilnya kapal KM Tanto Fajar II berhasil menghindari halangan kapalyang diam sembari mengatur
Gambar 4.37 Gambar 2 halangan yang terdeteksi Pada gambar 4.37 terdapat 2 halangan yang berada di depan. Bisa terlihat kalau kapal mengyrangi kecepatannya menjadi 2 untuk menjaga jarak dengan kapal di depannya. Selanjutnya pada gambar 4.38 kapal KM Tanto Fajar II ini juga berhasil berbelok ke
15
kanan untuk menghindari tabrakan dengan kapalyang berada di depan.
Gambar 4.35 kapal berhasil berada di belakang kapal halangan 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Kapal KM Tanto Fajar II dalam kondisi loop terbuka tidak mampu melakukan aksi pengendalian ketika diberikan masukan untuk melakukan aksi belok (turning). 2. Dalam simulasi didapatkan bahwa pengendali fuzzy mampu untuk melakukan aksi pengendalian sesuai dengan set point 3. Pengendali fuzzy mampu melakukan aksi manuver untuk menghindari tabarakan dengan halangan kapal lain 4. Pengendali fuzzy mampu mengatur kecepatan untuk menekor kapal yang berda di depannay 5. Pengendali fuzzy juga mampu melakukan aksi manuver menghindari dan mengatur kecepatan secara bersamaan 5.2 Saran Saran yang perlu disampaikan untuk pengembangan penelitian ini adalah dilakukan perancangan sistem kendali untuk menghindari tabrakan pada kapal dengan kombinasi basis aturan yang lebih kompleks, posisi halangan yang lebih kompleks, dengan adanya monitoring yang di integrasikan secara real time.
Gambar 4.38 aksi manuver kapal KM Tanto Fajar II Gambar 4.39 menyatakan bahwa setelah kapal melewati halangan pertama, kapal KM Tanto Fajar II tetap mengatur kecepatanya agar tetap berada di belakang kapal halangan yang kedua. Kecepatan kapal berubah menjadi 2. Dan saat jarak sudah melebihi 1500 meter kapal kembali bergerak dengan kecepatan 5, ini bisa dilihat di gambar 4.40
DAFTAR PUSTAKA [1] Effendi, Aries, 2010 “Perancangan Kendali Otomatis Haluan Dan Kecepatan Kapal Pada Jalur Pelayaran Karang Jamuang – Tanjung Perak Berbasis Logika Fuzzy” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. [2] Rahmad Hidayat, Arief, 2010 ”Perancangan Sistem Monitoring Pada Alur Pelayaran Kapal Di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. [3] Puspita sari, Devina, 2011 “Perancangan Sistem Monitoring dan Pengendalian untuk Menghindari Tabrakan antar kapal Pada Alur Barat Pelayaran Tanjung Perak Surabaya” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. [4] Zulkarnaen Ferdhi, 2009 “Desain Arsitektur Sistem Identifikasi Kapal Otomatis (Automatic Identification System)” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. [5] Ruri Anitasari, 2010 “Perancangan Sistem Kendali Manuver untuk Menghindari Tabrakan pada Kapal Tangki berbasis Logika Fuzzy, studi kasus : Kota Surabaya” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Gambar 4.39 Gambar kapal yang berada di belakang halangan Dan yang terakhir pada gambar 4.41 kapal KM Tanto Fajar II mengurangi kecepatan untuk tetap berada di belakang dari kapal yang ada di depan.
Gambar 4.34 kapal berada di belakang kapal halangan
16
[6] Aisjah, A.S., 2011 “Pengembangan Sistem Monitoring dan Kontrol Cerdas pada Kapal Untuk Meningkatkan Kualitas Manajemen Transportasi Laut” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya [7] Fossen, Thor I, “Guidance and Control of Ocean Vehicle”, University of Trondheim. Norwegia. 1994. [8] Zhou, Yongqiang., Hearnt, Grant E, “A Ship Based Intelligent Anti-Collision Decision- Making Support System Utilizing Trial Manouvres”. Dalian Fisheries University.Dalian,2008. [9] Kwik, K. H., “Calculation of Ship Collision Avoidance Manoeuvers : A Simplified Approach”. Pergamon Press. Hamburg. 1989. BIO DATA PENULIS: Nama : Ocky Noor Hillali NRP : 2407100045 TTL :Gresik,27 Oktober 1988 Alamat : Gebang Lor no.8 Riwayat Pendidikan : SDN Sidomoro I Gresik SLTPN 1 Gresik SMAN 1 Gresik Teknik Físika ITS
17
