LAPORAN PENELITIAN. Pengendalian Derajat Keasaman dan Kebasaan Air Berbasis Fuzzy Logic Controller ( Pengendalian Logika Fuzzy )

LAPORAN PENELITIAN

Pengendalian Derajat Keasaman dan Kebasaan Air Berbasis Fuzzy Logic Controller ( Pengendalian Logika Fuzzy )

Oleh: Andi Kurniawan, ST,MT Agus Margiantono, S.Si, MT

Proyek Penelitian ini dibiayai oleh Universitas Semarang dengan Surat Perjanjian Nomor 332.15 / USM.H8 / L / 2011

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEMARANG TAHUN 2012

Hal 0

HALAMAN PENGESAHAN 1. a. Judul Penelitian

: Pengendalian Derajat Keasaman dan Kebasaan

b. Bidang Ilmu c. Kategori Penelitian 2. Ketua Peneliti a. Nama Lengkap dan Gelar b. Jenis Kelamin c. Golongan/Pangkat/NIP d. Jabatan Fungsional e. Jabatan Struktural f. Fakultas/Jurusan g. Pusat Penelitian 3. Alamat Ketua Peneliti a. Alamat kantor/Telp/Fax/E-mail b. Alamat rumah/Telp/Fax/E-mail

Air Berbasis Fuzzy Logic Controller ( Pengendalian Logika Fuzzy )

: Lingkungan : Teknik/Kwantitatip

: Andi Kurniawan N, S.T, MT : Laki-laki : Penata Muda /IIIB/ 06557002101076 : Lektor : Kepala Lab. Elektronika Universitas Semarang : Teknik/Teknik Elektro : LPPM Universitas Semarang

4. Jumlah Anggota Peneliti a. Nama Anggota I

: Jl.Soekarno-Hatta Semarang/(024)6702757 : Jl.Gombel Permai VII / 181 Semarang [email protected] : 1 orang : Agus Margiantono, S.Si,MT

5. Lokasi Penelitian 6. Kerjasama dengan institusi lain a. Nama Institusi b. Alamat c. Telepon/Fax/ E-mail 7. Lama Penelitian 8. Biaya yang diperlukan a. Dinas Pendidikan Provinsi Jateng b. Sumber lain

: Lab. Elektronika USM ::::: 6 bulan : : Rp. 2.500.000 : Rp. -

Jumlah

: Rp. 2.500.000 (Dua Juta Lima Ratus Ribu Rupiah)

Mengetahui, Dekan Fakultas Teknik

Semarang, Pebruari 2012 Ketua Peneliti,

Ir. Supoyo, MT NIS. 06557003102026

Andi Kurniawan N, MT NIS. 06557003102076

Menyetujui, Ketua Lembaga Penelitian Univeritas Semarang

Wyati Saddewisasi, SE, M.Si NIP. 19600119 198703 2 001

Hal 1

LEMBAR REVIEWER 1. a. Judul

Penelitian

b. Bidang Ilmu c. Kategori Penelitian

: Pengendalian

Derajat Keasaman dan Kebasaan Air Berbasis Fuzzy Logic Controller ( Pengendalian Logika Fuzzy ) : Lingkungan : Teknik/Kwantitatip

2. Ketua Peneliti a. Nama Peneliti dan Gelar : Andi Kurniawan N, ST,MT b. Jenis Kelamin : Laki-Laki c. Gol, Pangkat, dan NIS : IIIB / Penata Muda Tingkat I / 06557003102076 d. Jabatan Fungsional : Lektor e. Jabatan Struktural : Ka. Lab. Elektronika f. Fakultas/Jurusan : Teknik/ Teknik Elektro g. Univ/Akademi/Sekolah Tinggi : Universitas Semarang 3. Jumlah Anggota Peneliti a. Nama Anggota I b. Nama Anggota II

: 1 Orang : Agus Margiantono,S.Si,MT :

4. Lokasi Penelitian

: Lab. Elektronika

5. Jangka Waktu Penelitian

: 6 Bulan

6. Sumber Biaya Penelitian

: Universitas Semarang Semarang , Pebruari 2012

Reviewer

(Ir. Akbar Nathief , MT) NIS : 06557003102032

Ketua Peneliti

(Andi Kurniawan N, S.T., M.T) NIS : 06557003102076

Hal 2

ABSTRAK Dalam kondisi aktualnya, pengendalian pH limbah cair ini menggunakan sistem PID (Proposional Integratif dan Derivatif) dan sebagai keluarannya adalah bukaan on-off valve untuk mengatur aliran larutan asam maupun basa. Dengan pengendalian ini, output dari valve hanya akan bergerak pada titik maksimum dan minimum saja, sehingga sangat susah untuk melakukan pengendalian sistem yang memiliki sifat non linier. Selain itu perubahan bukaan on-off valve yang terlalu cepat dan dapat mengakibatkan kerusakan dini pada valve dan pompa pengisi tersebut. Permasalahan pengendalian biasanya didominasi oleh ketidaklinieran dengan perilaku waktu yang bermacam-macam dan adanya interaksi antara beberapa control loops. Fuzzy Logic Control (FLC) merupakan salah satu metode pengendalian yang berkembang saat ini yang dapat meniru aksi kendali suatu operator manusia. Oleh karena itu FLC memiliki keuntungan atas fleksibilitas terhadap pengendalian proses nonlinier yang tinggi. Bukaan valve dalam simulasi menggunakan metoda COA (Center of Area ) dan MOM, (Maximum of Mean ) Kata – kata kunci : pH, PID, on-on valve, FLC, MOM, COA. Abstract In real conditions, this effluent pH control system using PID (Proportional Integrative and Derivative) and the output aperture on-off valve to regulate the flow of acid or alkaline solution. Using this control, the output of the valve will move at the point of maximum and minimum, making it very difficult to do the control systems that have non linear properties. Besides the changes on-off valve openings that are too fast and can lead to premature damage to the valve and the pump filler. Control problems are usually dominated by the nonlinearity in the behavior of time varying and the interaction between multiplecontrol loops. Fuzzy Logic Control (FLC) is one of the control methods developed at this time that can mimic the action of the control of a human operator. Therefore, FLC has the advantages of flexibility on the control of nonlinear processes are high. Open Valve in the simulation using the method of COA (Center ofArea) and MOM (Maximum of Mean) keywords: pH, PID, on-on valve, FLC, MOM, COA.

Hal 3

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL ..............................................................................................1 HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................2 ABSTRAK..............................................................................................................3 DAFTAR ISI .......................................................................................................... 4 DAFTAR GAMBAR ............................................................................................ 5 DAFTAR TABEL ................................................................................................. 6 I. PENDAHULUAN.............................................................................................. 7 II. PERUMUSAN MASALAH .............................................................................. 8 III. TUJUAN PENELITIAN ................................................................................... 8 IV. KONTRIBUSI PENELITIAN ........................................................................... 8 V. TINJAUAN PUSTAKA..................................................................................... 8 5.1.Power of Hydrogen (pH) ......................................................................... 8 5.2.P.H. Meter .................................................................................................. 9 5.3.Sistem Kendali Logika Fuzzy .................................................................... 10 5.4.Sistem Kendali pH Limbah Cair pada WASTE WATER TREATMENT ..... 11 VI. METODE PENELITIAN .................................................................................. 12 VII. HASIL dan PEMBAHASAN .......................................................................... 12 7.1.Variabel Fuzzy Sistem Pengendalian pH ................................................... 12 7.2. Fungsi Keanggotaan .................................................................................. 13 7.3.Perencanaan Matlab GUI ........................................................................... 15 7.3.1. Membuat Parameter Masukan dan Keluaran ....................................... 16 7.3.2. Membuat Fungsi Keanggotaan Masukan dan Keluaran ...................... 17 7.3.3. Membuat Fungsi Aturan Logika Fuzzy ( Rule ) .................................. 18 7.4.Implementasi Grafik ................................................................................. 26 VIII.

KESIMPULAN dan SARAN ...................................................................30 DAFTAR PUSTAKA ..............................................................................31

Hal 4

DAFTAR GAMBAR Gambar 1. Skala Ph .............................................................................................. 9 Gambar 2. pH Meter ............................................................................................9 Gambar 3. Diagram blok sistem kendali logika fuzzy ..........................................11 Gambar 4. Diagram blok pengendali pH secara umum........................................11 Gambar 5. Hasil Fuzzifikasi variabel masukan ....................................................13 Gambar 6. Hasil Fuzzifikasi variabel keluaran.....................................................14 Gambar 7. MATLAB Command Window ...........................................................15 Gambar 8. Sistem fuzzy dengan 2 buah input dan 2 buah output.........................16 Gambar 9. Membership function editor input.......................................................17 Gambar 10. Membership Function editor output bukaan control valve ..............18 Gambar 11. Rule Editor .......................................................................................19 Gambar 12. Rule Base dengan metode COA untuk masukan input E = -3 dan ∆E = -0,8.............................................................20 Gambar 13. Rule Base dengan metode MOM untuk masukan input E = -3 dan ∆E = -0,8 ............................................................21 Gambar 14. Fuzzyfikasi masukan Error pH untuk E = -3 ................................................................................................................................21 Gambar 15. Fuzzyfikasi masukan dError pH untuk dE = -0.8 .............................22 Gambar 16. Pemrosesan sinyal menggunakan aturan-aturan yang telah dibuat..23 Gambar 17. defuzifikasi........................................................................................24 Gambar 18. Surface Viewer untuk keluaran Acid Valve .................................................................................................................................25 Gambar 19. Surface Viewer untuk keluaran Base Valve .....................................25 Gambar 20. Bukaan on-off valve..........................................................................26 Gambar 21. Grafik perbandingan Error pH dengan bukaan control valve asam .27 Gambar 22. Grafik perbandingan antara Error pH dengan bukaan control valve basa.......................................................................................28 Gambar 23. Grafik perbandingan antara dError pH dengan bukaan control valve asam......................................................................................28 Gambar 24. Grafik perbandingan antara dError pH dengan bukaan control valve basa.......................................................................................29

Hal 5

DAFTAR TABEL

Tabel 1. Tabel aturan untuk bukaan control valve asam/basa ................................................................................................................................14 Tabel 2. Perbandingan nilai pH dengan bukaan control valve (set point pH=7) .................................................................................................................................27

Hal 6

I. PENDAHULUAN Jumlah industri untuk menghasilkan berbagai macam produk guna memenuhi kebutuhan manusia pada saat ini semakin meningkat. Seiring dengan peningkatan industri ini, juga akan terjadi peningkatan jumlah limbah. Salah satu limbah yang merugikan manusia dan lingkungan adalah limbah cair ( pH >7 sifat kebasaan dan pH < 7 sifat keasaman). Beberapa parameter fisika dan kimia dapat digunakan untuk mengidentifikasikan kualitas lingkungan hidup perairan yang dapat diukur meliputi kekeruhan, derajat keasaman, amoniak, fosfat, kalsium, magnesium, klorida, dan beberapa logam berat. Derajat keasaman dan kebasaan merupakan salah satu parameter limbah cair yang perlu dikendalikan nilainya sebelum dibuang ke sungai atau saluran pembuangan limbah. Kondisi asam/basa pada limbah cair yang dibuang sangat berbahaya karena dapat menyebabkan mutasi pada sel-sel manusia (kanker). Dalam kondisi aktualnya, pengendalian derajat keasaman dan kebasahan limbah cair ini menggunakan sistem PID (Proposional , Integratif dan Derivatif) dan sebagai keluarannya adalah bukaan on-off valve untuk mengatur aliran larutan asam maupun basa. Dengan pengendalian ini, output dari valve hanya akan bergerak pada titik maksimum dan minimum saja, sehingga sangat susah untuk melakukan pengendalian sistem yang memiliki sifat non linier. Selain itu perubahan waktu on-off valve yang terlalu cepat dapat mengakibatkan kerusakan dini pada valve dan pompa pengisi tersebut. Dalam proses industri permasalahan pengendalian biasanya didominasi oleh ketidaklinieran dengan perilaku waktu yang bermacam-macam dan adanya interaksi antara beberapa lop kendali. Fuzzy Logic Control (FLC) merupakan salah satu metode pengendalian yang berkembang saat ini yang dapat meniru aksi kendali suatu operator manusia. Oleh karena itu Fuzzy Logic Control (FLC) memiliki keuntungan atas fleksibilitas terhadap pengendalian proses nonlinier yang tinggi. Dalam penelitian ini akan dibahas dan dianalisa mengenai penggunaan aturan-aturan berbasis logika fuzzy yang digunakan untuk mengendalikan derajat keasaman dan kebasaan di dalam Waste Water Treatment plant. Nilai derajat keasaman akan dikendalikan dengan cara mengatur bukaan kontrol valve untuk menambahkan cairan asam (untuk menurunkan derajat keasaman) dan cairan basa (untuk menaikkan derajat keasaman).

Hal 7

II. RUMUSAN MASALAH Berapa tingkat derajat keasaman dan kebasahan zat cair berpengaruh terhadap pengendalian katup pada Waste Water Treatment plant ?

III. TUJUAN PENELITIAN 1. Memperbaiki karakteristik sistem pengendalian derajat keasaman limbah cair dengan cara menerapkan teknik logika fuzzy pada sistem kendalinya. 2. Mensimulasikan dan menjalankan sistem pengendalian derajat keasaman dengan menggunakan logika fuzzy pada perangkat lunak Matlab dengan menggunakan perangkat GUI (Graphical User Interface) yang disediakan oleh toolbox logika fuzzy.

IV. KONTRIBUSI PENELITIAN Sebagai masukan atau informasi yang bermanfaat bagi perusahaan dalam memperbaiki pengendalian derajat keasaman limbah cair yang telah ada sebelumnya.

V. TINJAUAN PUSTAKA 5.1. Power of Hydrogen (pH) pH adalah singkatan dari power of Hydrogen. pH atau derajat keasaman digunakan untuk menyatakan tingkat keasaman atau basa yang dimiliki oleh suatu zat, larutan atau benda. pH normal memiliki nilai 7 (netral) sementara bila nilai pH > 7 menunjukkan zat tersebut memiliki sifat basa sedangkan nilai pH < 7 menunjukan keasaman. pH 0 menunjukan derajat keasaman tertinggi, dan pH 14 menunjukan derajat kebasaan tertinggi.

Hal 8

Gambar 1. Skala pH

Umumnya indikator sederhana yang digunakan adalah kertas lakmus yang berubah menjadi merah bila keasamannya tinggi dan biru bila keasamannya rendah. Selain mengunakan kertas lakmus, indikator asam basa dapat diukur dengan pH meter yang bekerja berdasarkan prinsip elektrolit / konduktivitas suatu larutan.

5.2.pH Meter Prinsip pengukuran pH dengan cara membandingkan tegangan pada larutan dengan tegangan referensi.

Gambar 2. pH meter

Hal 9

Sistem pengukuran pH terdiri dari 3 komponen: a. pH elektroda: merupakan komponen dimana keluarannya berupa tegangan, dimana setiap perubahan pH akan mempengaruhi perubahan tegangan (59,2mV tiap perubahan unit pH).

b. Referensi elektroda: merupakan komponen, dimana tegangan keluarannya selalu tetap sebagai referensi/ acuan. c. pH meter: merupakan milivolt meter yang memiliki impedansi masukan yang tinggi dan rangkaian untuk mengubah tegangan dari elektroda menjadi pembacaan pH unit.

5.3 Sistem Kendali Logika Fuzzy Sistem kendali logika fuzzy lebih banyak menggunakan pernyataan-pernyataan daripada aturan numerik yang tegas untuk mengendalikan sebuah proses. Kendali logika fuzzy digunakan dalam suatu proses yang sulit untuk dikendalikan atau sulit dimodelkan dengan metode konvensional. Pengendalian fuzzy bergantung pada pernyataan aturan-aturan kendali, yang menetapkan sebuah langkah yang harus dijalankan jika memenuhi kondisi tertentu. Diagram blok sistem kendali logika fuzzy dapat dilihat pada Gambar 2.11. Masukan dari sistem berupa suhu setelah itu masuk ke logika fuzzy. Logika fuzzy akan memberikan aksi kendali kepada plant. Keluaran dari sistem diumpan balik dan dibaca oleh sensor kemudian masuk ke logika fuzzy. Umpan balik ini digunakan untuk menghitung kesalahan.

Hal 10

Gambar 3. Diagram blok sistem kendali logika fuzzy

5.4 Sistem Kendali pH Limbah Cair pada WASTE WATER TREATMENT Pada umumnya pengaturan serta pengendalian pH air pada Waste Water Treatment plant dapat dilihat dalam blok diagram berikut ini:

Gambar 4. Diagram blok pengendali pH secara umum

Sistem ini digunakan untuk mengolah data input, output dan proses pengendali logika fuzzy. Setpoint disini merupakan nilai pH yang diinginkan oleh operator WWT. Hasil pembacaan pH oleh sensor akan dikirim ke controller. Fuzzy Logic Controller membandingkan sinyal error dengan sinyal ∆ error dari pH air yang didapat dari level transmitter. Data yang dihasilkan oleh fuzzy logic controller dijadikan sebagai inputan untuk control valve atau biasa

Hal 11

disebut dengan final control element yang nantinya akan memutuskan apakah valve asam atau valve basa yang dibuka untuk mempertahankan kondisi pH mendekati netral. VI. METODE PENELITIAN Metodologi yang digunakan adalah dengan melakukan kegiatan-kegiatan : a. Studi Literatur Dilakukan dengan mencari sumber-sumber literatur dari buku-buku, artikel, jurnal sains dan teknologi untuk mempermudah mempelajari dan memahami teori-teori dasar yang berkaitan dengan ruang lingkup topik yang sedang diangkat, sehingga diperoleh pengetahuan dasar untuk pengolahan data dan pemecahan masalah. b. Perancangan Merancang sistem pengendalian pH limbah cair dengan cara menerapkan teknik logika fuzzy pada sistem kendalinya disertai dengan analisis. c. Simulasi dan pengujian Seberapa efektif dan baiknya spesifikasi sistem pengendalian pH limbah cair dengan memanfaatkan logika fuzzy yang akan diuji dan disimulasikan dengan menjalankannya pada perangkat lunak Matlab disertai juga dengan analisis.

VII. HASIL dan PEMBAHASAN

7.1 Variabel Fuzzy Sistem Pengendali pH Ada tiga variabel fuzzy yang ada pada sistem sistem pengendali pH, yaitu : 

Masukan 1

: Nilai error dari pengukuran pH



Masukan 2

: Nilai dError pengukuran pH



Keluaran

: Bukaan control valve asam/basa

Hal 12

7.2 Fungsi Keanggotaan variabel masukan dibagi menjadi 7 (tujuh) fungsi keanggotaan dan variabel keluaran dibagi menjadi 5 (lima ) fungsi keanggotaan.

Gambar 5. Hasil Fuzzifikasi variabel masukan

Gambar 6. Hasil Fuzzifikasi variabel keluaran

Fungsi Keanggotaan untuk masukan masukan error dan delta error pH akan dibagi menjadi 7 kategori very strong acid; strong acid; acid; neutral; base; strong base; very strong Hal 13

base . Range semesta pembicaraan masukan Error dari -5 sampai dengan 5,65. sedangkan range semesta pembicaraan untuk masukan dError dari -2 sampai 2,2.

Fungsi keanggotaan untuk keluaran bukaan control valve dibagi menjadi 5 (lima) kategori, yaitu Full Close, Low Open, Half Open, Middle Open,dan Full Open. Range semesta pembicaraan bukaan control valve dimulai dari 0 sampai 100%. Setelah fuzzifikasi dari sinyal-sinyal masukan dan keluaran telah dibentuk, maka dilakukan penyusunan aturan-aturan (rule) kendali dengan memanfaatkan daya penalaran perancang. Dalam hal ini dibuat 31 buah rule untuk menyatakan berbagai keadaan, seperti ditunjukkan pada tabel 1 berikut: Tabel 1. Tabel aturan untuk bukaan control valve asam/basa No IF Error AND ∆Error THEN

AcidValve

BaseValve

1

IF

VS. Acid

AND

VS.Acid

THEN

Full Close

Full Open

2

IF

VS. Acid

AND

S.Acid

THEN

Full Close

Full Open

3

IF

VS. Acid

AND

Acid

THEN

Full Close

Full Open

4

IF

VS. Acid

AND

Neutral

THEN

Full Close

Full Open

5

IF

S. Acid

AND

VS.Acid

THEN

Full Close

Full Open

6

IF

S. Acid

AND

S.Acid

THEN

Full Close

Med open

7

IF

S. Acid

AND

Acid

THEN

Full Close

Med Open

8

IF

AND

Neutral

THEN

Full Close

AND

VS.Acid

THEN

Full Close

Med Open Full Open

9

IF

S. Acid Acid

10

IF

Acid

AND

S.Acid

THEN

Full Close

Med Open

11

IF

AND

Acid

THEN

Full Close

Low Open

12

IF

Acid Acid

AND

Neutral

THEN

Full Close

13

IF

Neutral

AND

VS.Acid

THEN

Full Close

Low Open Full Open

THEN

Full Close

Med Open

14

IF

Neutral

AND

S.Acid

15

IF

AND

Acid

THEN

Full Close

Low Open

AND

Neutral

THEN

Full Close

16

IF

Neutral Neutral

17

IF

Neutral

AND

VS. Base

THEN

Full Close Full Open

18

IF

AND

S.Base

THEN

Med Open

Full Close

19

IF

Neutral Neutral

AND

Base

THEN

Full Close

20

IF

Base

AND

VS. Base

THEN

Low Open Full Open

Full Close

Full Close

Hal 14

21

IF

Base

AND

S.Base

THEN

Med Open

Full Close

AND

Base

THEN

Low Open

Full Close

AND

Neutral

THEN

Full Close

THEN

Low Open Full Open

22

IF

23

IF

Base Base

24

IF

S. Base

AND

VS. Base

25

IF

S. Base

AND

S.Base

THEN

Med open

Full Close

26

IF

S. Base

AND

Base

THEN

Med Open

Full Close

27

IF

AND

Neutral

THEN

IF

AND

VS. Base

THEN

Med Open Full Open

Full Close

28

S. Base VS. Base

THEN

Full Open

Full Close

THEN

Full Open

Full Close

THEN

Full Open

Full Close

29

IF

VS. Base

AND

S.Base

30

IF

VS. Base

AND

Base

AND

Neutral

31

IF

VS. Base

Full Close

Full Close

7.3. Perencanaan Matlab GUI Software Matlab harus aktif terlebih dahulu, sebelum menggunakan seluruh aplikasi dalam software Matlab. Toolbox fuzzy untuk mendefinisikan sistem fuzzy dengan memberikan nilai numerik bagi variabel yang diindikasikan. Setelah software matlab aktif, pada Matlab Command Window ketik “fuzzy”. Proses tersebut sebagaimana diperlihatkan pada gambar 7 berikut ini.

Gambar 7. MATLAB Command Window

Hal 15

7.3.1. Membuat Parameter Masukan dan Keluaran Setelah proses dilakukan maka secara otomatis perintah akan membuka GUI (GUI = Graphical User Interface) dan mengaktifkan window input. Karena pada sistem ini terdapat 2 (dua) buah masukan dan 2 (buah) keluaran maka dapat ditambahkan dengan membuka menu Edit dengan memilih menu Add Variable kemudian memilih input, demikian juga dengan output. Mengubah nama untuk masing-masing input dan output, sehingga hasilnya ditunjukkan pada gambar 8.

Gambar 8. Sistem fuzzy dengan 2 buah input dan 2 buah output

Hal 16

7.3.2. Membuat Fungsi Keanggotaan Masukan dan Keluaran Setelah parameter masukan dan keluaran ditentukan, langkah berikutnya adalah membuat fungsi keanggotaan untuk masukan dan keluaran.

(a)

(b) Gambar 9. Membership function editor input (a) Error pH (E) (b) Perubahan Error pH (∆E)

Hal 17

Gambar 10. Membership Function editor output bukaan control valve

7.3.3. Membuat Fungsi Aturan Logika Fuzzy (Rule) Langkah berikutnya adalah membuat aturan logika fuzzy (rule) yang akan diberlakukan untuk sistem pengendali pH. Aturan-aturan ini disusun berdasarkan analisis perancang sistem setelah mempelajari sistem pengendali pH. Rule base harus digambarkan dan diuji untuk melihat seberapa efektif dan baiknya spesifikasi sistem pengendali pH fuzzy. Input berbeda dapat dipilih untuk melihat seperti apa outputnya. Rule yang akan digunakan ditunjukkan pada tampilan gambar 11 berikut.

Hal 18

Gambar 11. Rule editor

Hal 19

Gambar 12. Rule Base dengan metode COA untuk masukan input E = -3 dan ∆E = -0,8

Hal 20

Gambar 13. Rule Base dengan metode MOM untuk masukan input E = -3 dan ∆E = -0,8

Dengan mengubah settingan range input menjadi [-3 -0,8] maka diperoleh besarnya bukaan valve acid dan bukaan valve base dengan metode COA (Center of Area )dan MOM, (Maximum of Mean ) seperti yang terlihat pada Gambar 14 dan Gambar 15. Untuk masukan Error pH:

Gambar 14 . Fuzzyfikasi masukan Error pH untuk E = -3

Hal 21

μ(-3) di linier turun(VS. Acid) b-x b-a

=

μ (-3) =

μ(-3) di linier naik (S.Acid) =

- 2.8 - (-3) - 2.8 - (-4.5) =

0 .2 1 .7

μ (-3)=

= 0,12

x-a b-a

- 3 - (-4.5) - 2.8 - (-4.5) =

1 .5 1 .7

= 0,88

Untuk masukan dError pH:

Gambar 15 . Fuzzyfikasi masukan dError pH untuk dE = -0.8

μ(-0.8) di linier turun (S.Acid) = μ (-0.8) = =

b-x b-a

- 0.49 - (-0.8) - 0.49 - (-0.98) 0.31 = 0,63 0.49

μ(-0.8) di linier naik (Acid) = μ (-0.8) = =

x-a b-a

- 0.8 - (-0.98) - 0.49 - (-0.98) 0.18 = 0,37 0.49

Hal 22

Selanjutnya masukan Rule yang digunakan : Error dError S.Acid S.Acid

Acid Valve Full Close

Base Valve Full Open

Acid Valve Full Close

Base Valve Full Open

Acid Valve Full Close

Base Valve Med Open

Acid Valve Full Close

Base Valve Med Open

AN IF

THEN D

Error S.Acid

dError S.Acid AN

IF

THEN D

Error S.Acid

dError S.Acid AN

IF

THEN D

Error S.Acid

dError S.Acid AN

IF

THEN D

Gambar 16. Pemrosesan sinyal menggunakan aturan-aturan yang telah dibuat

Hasil dari proses gambar 16 di atas masih berupa informasi fuzzy, karena itu perlu dilakukan perhitungan defuzzifikasi. Hal 23

μ(x) 1 MOM COA

0.63

0

7.5 12.5

x

25

Base Valve

Acid Valve

MOM Acid = 7.5 %

MOM Base = 73 %

COA Acid =

COA Base =

( 12.5 x 0.12 )  ( 12.5 x 0.12 )  ( 12.5 x 0.63 )  ( 12.5 x 0.37 )

(87.5 x 0.12)  (87.5 x 0.12)  ( 70 x 0.63)  ( 70 x 0.37 )

0.12  0.12  0.63  0.37

0.12  0.12  0.63  0.37

=

15.5 = 12,5% 1.24

=

91 = 73,4 % 1.24

Gambar 17. Gambar defuzifikasi

Dari proses defuzzifikasi di atas tampak bahwa karena hubungan antara variabel Error dengan dError pada pengukuran pH adalah menggunakan AND maka pada bagian consequencenya dipilih nilai minimumnya. Hal ini menggunakan prinsip yang sama dengan logika Boolean, bahwa untuk gerbang AND gate keluarannya adalah sama dengan nilai minimum dari masukan-masukannya. Gambar permukaan (surface viewer) dari rule-rule diperlihatkan pada gambar 18 dan 19 di bawah ini.yang dimana warna kuning itu menunjukkan valve membuka penuh, hijau

Hal 24

menunjukkan valve membuka sedang dan biru menunjukkan valve membuka kecil atau menutup.

Gambar 18. Surface Viewer untuk keluaran Acid Valve

Gambar 19. Surface Viewer untuk keluaran Base Valve

Hal 25

7.4. Implementasi Grafik Dalam kondisi aktualnya, pengendalian pH limbah cair ini menggunakan sistem PID (Proposional Integratif dan Derivatif) dan sebagai keluarannya adalah bukaan on-off valve untuk mengatur aliran larutan asam maupun basa. Dengan pengendalian ini maka bila tidak sesuai dengan set point output dari valve hanya akan bergerak pada titik maksimum (full open) dan minimum (full close) saja. Agar lebih jelasnya dapat digambarkan dengan grafik berikut

Bukaan Valve

ini:

Gambar 20. Bukaan on-off valve

Kekurangan dari on-off valve sebagai final element kontrol adalah susahnya untuk melakukan pengendalian sistem yang memiliki sifat non linier. Selain itu perubahan bukaan on-off valve yang terlalu cepat dan dapat mengakibatkan kerusakan dini pada valve dan pompa pengisi tersebut. Dengan menggunakan FLC sebagai pengendalinya dan bukaan kontrol valve sebagai keluarannya berdasarkan defuzzyfikasi terdapat perbedaan pada COA dengan MOM. Tabel 8 berikut menyajikan perbandingan antara nilai keluaran sistem hasil perhitungan yang menggunakan metode MOM (Maximum of Mean) dan COA (Center of Area). Agar analisisnya lebih mudah dan dapat dipahami, maka akan digambarkan dalam bentuk tabel data dan grafik.

Hal 26

Bukaan Control Valve (%)

Tabel 2. Perbandingan nilai pH dengan bukaan control valve (set point pH=7) Bukaan Control Valve (%) Bukaan Control Valve (%) E dE ASAM BASA ASAM BASA COA MOM COA MOM COA MOM COA MOM 9.02 5 91 95 9.02 5 91 95 2.5 4.5 10 7.5 76.1 73.5 10.4 8.5 77.9 72.5 3.6 5.07 9.02 5 71.7 75 9.02 5 71.7 75 4.2 5.18 10.1 7.5 53.9 73 10.1 7.5 45.9 27 4.73 5.4 9.02 5 28.3 25 9.02 5 28.3 25 5.62 6.11 10.4 8.5 21.4 8.5 10.1 7.5 23.4 27 6.34 6.64 9.24 5.5 12.3 5.5 9.57 6.5 15.8 6.5 6.88 6.98 9.02 5 9.02 5 9.02 5 9.02 5 7 7 13.6 5.5 9.36 5.5 16.5 6.5 9.65 6.5 7.21 7.1 17.8 7 9.81 7 21.2 8.5 10.4 8.5 7.47 7.25 28.3 25 9.02 5 28.3 25 9.02 5 8.63 8.16 52.3 73 10.2 8 50.4 72.5 10.4 8.5 9.54 8.89 71.7 75 9.02 5 71.7 75 9.02 5 10.21 9.39 77.4 72.5 10.3 8 79.3 92 10.3 8 11.3 9.7 91 95 9.02 5 91 95 9.02 5 12.65 10.45

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Nilai pH Data Error

COA Asam

MOM Asam

Gambar 21. Grafik perbandingan Error pH dengan bukaan control valve asam

Hal 27

Bukaan Control Valve (%)

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Nilai pH Data Error

COA Basa

MOM Basa

Gambar 22. Grafik perbandingan antara Error pH dengan bukaan control valve basa

Dari data Tabel 2, Gambar 21, Gambar 22 merupakan grafik bukaan kontrol valve untuk data Error,dimana dapat dilihat saat pH dibawah netral (0≤pH≤7) maka valve asam akan berada pada posisi Full Close, sedangkan valve basa akan terbuka secara linier seiring dengan turunnya nilai pH. Demikian pula dengan sebaliknya, ketika nilai pH diatas netral (7≤pH≤14) maka valve basa akan berada pada posisi Full Close, sedangkan valve asam akan terbuka

Bukaan Control Valve (%)

secara linier seiring dengan naiknya nilai pH. 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Nilai pH Data dError

COA Asam

MOM Asam

Gambar 23. Grafik perbandingan antara dError pH dengan bukaan control valve asam

Hal 28

Bukaan Control Valve (%)

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

Nilai pH Data dError

COA Basa

MOM Basa

Gambar 24. Grafik perbandingan antara dError pH dengan bukaan control valve basa

Hal 29

VIII. Kesimpulan dan Saran 8.1. Kesimpulan 1. Analisis pada sistem ini bekerja pada setpoint pH=7 maka kondisi control valve asam dan control valve basa full close (9.02 %). Sedangkan pada pH= 2,5 maka control valve asam akan full close (9,02 %) dan control valve basa akan full open ( 91%). Lalu pada pH= 12,65 maka maka control valve asam akan full open ( 91%) dan control valve basa akan full close (9,02 %). 2. Dari gambar grafik analisis dapat dilihat bahwa perubahan bukaan control valve mengikuti setiap perubahan nilai pH yang gerakannya berdasarkan pada aturan fuzzy yang disusun. 3. Fuzzy Logic Controller ( FLC ) dapat diterapkan sebagai pengendali pH limbah cair dengan bukaan control valve asam/basa sebagai final control element yang dapat memperbaiki karakteristik dari sistem pengendalian pH limbah cair dan juga dapat memperpanjang umur valve dan pompa yang digunakan karena bukaan valve dapat dikendalikan sesuai dengan perubahan nilai pH. 4. Setelah melakukan beberapa contoh kasus dan dianalisis hasilnya maka metode pengambilan keputusan (inferensi) proses defuzzifikasi Center of Area (COA) menghasilkan keluaran yang lebih halus dibandingkan dengan metode Maximum of Mean (MOM).

8.2. Saran Dalam pengembangan penelitian ini dapat digunakan metoda sugeno ataupun pengendalian menggunakan algoritma genetik sehingga dihasilkan pengendalian valve asam dan basa yang sempurna. Hal 30

DAFTAR PUSTAKA

[1] Rika Novita ST. MT, Logika Fuzzy, Modul Kuliah, Jayabaya University. [2] Kazuo Tanaka, Hua O Wang. Fuzzy Control System design and Analysis.

John

Wiley & Sons, Inc. 2001 [3] Frans Gunterus, Falsafah Dasar : Sistem Pengendalian Proses, PT. Elex

Media

Komputindo, 1994. [4] C S Rangan, G R Sarma, V S V Mani, Instrumentation Devices & Systems, Tata Mc Graw – Hill Publishing Company Limited, 1983 [5] S.B. Mohd Noor, W.C. Khoor and M.e. Ya’cob, Fuzzy Logic Control of a Non Linier pH Neutralisation in Waste Water Treatment Plant. International Journal of Engineering and Technology, 2004 [6] Ali, Emood, pH Control Using PI Control Algorithma with Automatic Tuning Method, Departement of Chemical Engineering King Saud, Riyadh, 2001. [7] Frans Gunterus, Falsafah Dasar : Sistem Pengendalian Proses, PT. Elex

Media

Komputindo, 1994. [8] Chou, Paoc. Process Control – A First Course with Matlab, University of California, 2002. [9] Situs http://id.wikipedia.org/wiki/pH yang didownload tanggal 20Maret pukul 19.23. [10] Naba,Eng Agus, Belajar Cepat Fuzzy Logic menggunakan MATLAB, Penerbit Andi, 2009.

Hal 31

Curriculum Vitae Ketua Peneliti Data Diri Nama Tempat/Tanggal Lahir Alamat Rumah Telp/Email

: Andi Kurniawan Nugroho : Semarang /03 April 1976 : Jl. Gombel Permai VII / 181 Semarang : 081 22859961 / [email protected]

Pendidikan Formal 1. S2 Teknik Elektro Universitas Gadjah Mada Tahun Masuk 15 September 2005 Lulus 7 Juni 2007 2. S1 Teknik Elektro Universitas Semarang Tahun Masuk 6 September 1994 Lulus 25 Mei 1999 Pengalaman Pekerjaan 1. Dosen USM Agustus 2001 hingga Sekarang 2. Ka. Workshop tahun 2003 hingga tahun 2005 3. Ka.Lab.Elektronika dasar tahun 2007 hingga sekarang 4. Ka.Lab Rangkaian Listrik 2006 hingga sekarang 5. Ka.Lab Pengukuran Listrik 2006 hingga sekarang 6. Ka.Lab Teknik Digital 2006 hingga sekarang Pengalaman Penelitian 1. Pengendalian Motor DC dengan Metoda PCM (2003) 2. Pengendalian Kelembaban Tanah Otomatis pada Tanaman Sayuran dan Tanaman Nilam Di Dusun Pedan Desa Kajoran Kecamatan Kajoran Kabupaten Magelang (2003). 3. Komunikasi Dengan Jaringan Berporos (2004) 4. Pengendalian Hipertermia Berbasis Fuzi ( 2007 ). 5. Akuisisi Pengendalian Hipertermia Berbasis USB ( 2007 ). 6. Aplikasi Visual Basic dalam Mengendalikan Duty Cycle pada Magnetron 450 Watt.(2007) 7. Peningkatan Citra Foto Sinar-X untuk mendeteksi Keberadaan Batu Ginjal Berbasis Visual Basic ( 2008 ) 8. Perbandingan Kualitas Suara Menggunakan Algoritma RMS dengan LMS ( 2009 ). Pengalaman Pengabdian 1. Pelatihahan Komputer Bagi Anak Putus Sekolah Di Tlogosari dan Sekitarnya (2002) 2. Pelatihan Menggambar Rangkaian Elektronika Berbasis ORCAD V. 9.1 Bagi Anak Putus Sekolah di Tlogosari dan Sekitarnya ( 2008 ) 3. Pelatihan Perakitan dan Pemasangan Jaringan Komputer Tingkat SMU/SMK se-Semarang ( 2009 )

Hal 32

Semarang,

September 2011

Peneliti Utama

Andi Kurniawan Nugroho,ST, MT NIS. 06557003102076

Curriculum Vitae Anggota Peneliti Data Diri Nama Tempat/Tanggal Lahir Alamat Rumah Telp/Email

: Agus Margiantono, S.Si, MT : Purwodadi /29 Maret 1971 : Jl. Sinar Harapan III/670 A Sinar Waluyo Semarang :

Pendidikan Formal 1. S2.Teknik Elektro ITB lulus tahun 2003 2. S1 Elektronika Instrumen MIPA UNDIP lulus tahun 1996 Pengalaman Pekerjaan 1. 2.

Dosen USM 1996 hingga Sekarang Ka.Lab.Fisika 1996 hingga sekarang

Pengalaman Penelitian 1. 2.

Pengatur Kenyamanan Pencahayaan berbasis Fuzzy ( 2005 ) Prediksi Debit Sungai Cikapundung Menggunakan JST ( 2006 )

Pengalaman Pengabdian 1. Pelatihahan Komputer Bagi Anak Putus Sekolah Di Tlogosari dan Sekitarnya (2002) 2. Pelatihan Perakitan dan Pemasangan Jaringan Komputer Tingkat SMU/SMK se-Semarang ( 2009 ) 3. Pelatihan pengunaan Matlab bagi lulusan SMU dan SMK (2009)

Semarang, September 2011 Anggota Peneliti

Agus Margiantono,S.Si, MT Hal 33

NIS. 06557003102039

Hal 34