1
Perancangan Sistem Kendali Manuver Kapal Berbasis Logika Fuzzy untuk Mengatasi Faktor Gangguan Gelombang, Angin, dan Arus Laut Dwi Isna Maria1), Aulia Siti Aisjah2), Agoes A. Masroeri3) 1) Jurusan Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri ITS Surabaya Indonesia 60111, email:
[email protected] 2) Jurusan Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri ITS Surabaya Indonesia 60111, email:
[email protected] 3) Jurusan Teknik Sistem Perkapalan, Fakultas Teknologi Kelautan ITS Surabaya Indonesia 60111
Abstrak — Kapal tangki banyak digunakan untuk pelayaran lintas negara untuk itu dibutuhkan suatu kendali yang dapat mengendalikan manuver kapal agar tetap pada alur lintasannya walaupun ada faktor pengaruh gangguan gelombang, angin, dan arus laut. Pada penelitian ini kendali logika fuzzy yang dirancang terdiri dari 3 masukan berupa error yaw (e), yaw rate (r), dan error lintasan (d), serta 1 keluaran berupa sinyal command rudder (δc). Ada 147 basis aturan yang digunakan berdasarkan 7 fungsi keanggotaan error yaw (e), 7 fungsi keanggotaan yaw rate (r), dan 3 fungsi keanggotaan error lintasan (d). Uji track keeping dilakukan dengan 57 kondisi. Hasil uji menunjukkan kendali logika fuzzy yang telah dirancang mampu mengendalikan manuver kapal dengan baik saat tanpa gangguan, saat ada gangguan gelombang, serta saat ada gangguan gelombang dan angin. )amun performansi aksi kendali tidak terlalu baik saat ada gangguan gelombang, angin, dan arus. Kata kunci: manuver kapal, kendali logika fuzzy, track keeping I. PENDAHULUAN
I
ndonesia adalah negara maritim dan kepulauan
6.
2, 3, 4, dan 5 m, angin dengan 3 variasi sudut datang yaitu 10°, 100°, dan 170°, serta arus laut dari arah depan kapal dengan kecepatan 1,5433 m/s. Perancangan sistem pengendalian dilakukan secara simulasi dan disimulasikan menggunakan perangkat lunak Matlab.
II. DASAR TEORI 2.1 Kapal Tangki Kapal tangki adalah kapal yang dirancang untuk mengangkut minyak atau produk turunannya. 2.2 Model Dinamika Kapal Bentuk umum persamaan kendali manuver kapal dinyatakan sebagai berikut : Mv̇ + Dv = τ (2.1) Persamaan kecepatan dan sistem kemudi kapal akan sesuai berdasarkan beberapa asumsi, yaitu: a. Distribusi massa homogen dan bidang xz simetris (Ixy = Iyz = 0) b. Mode heave, roll dan pitch dapat diabaikan (z = ф = θ =0) Maka persamaan gerak non-linear dari kapal adalah : Surge : m(u̇-vr-xGr2) = X (2.2) Sway : m(v̇-ur-xGr) = Y (2.3) Yaw : Iz ṙ + mxG(v̇ + ur) = # (2.4)
2.2.1 Persamaan Sistem Kemudi Kapal Linear terbesar di dunia yang dua per tiga wilayahnya adalah lautan. Persamaan sistem kemudi kapal linier berdasarkan pada Salah satu sistem pengamanan bagi lalu lintas kapal pada jalur pemodelan Davidson dan Schiff (1946). Dengan perairan dapat dilakukan dengan menerapkan teknologi untuk memperhatikan dinamika sistem kemudi linear dalam bentuk: mengatasi faktor gangguan lingkungan yang meliputi m(̇v̇+u r+x ṙ) = Y (2.5) 0 G gelombang, angin, dan arus laut. Sistem pengendalian ini Izṙ +mx r(v̇+u r) = # (2.6) G 0 digunakan pada kendali manuver kapal. Jenis kapal yang akan Teori linear mengusulkan bahwa momentum dan gaya digunakan sebagai model dalam penelitian Tugas Akhir ini hidrodinamik dapat dimodelkan sebagai: adalah kapal tangki. Y = Yv̇v̇+Yṙṙ+Yvv+Yrr+YδδR (2.7) Batasan permasalahan dalam penelitian ini adalah: # = #v̇ v̇+#ṙṙ+#vv+#rr+#δδR (2.8) 1. Kapal yang digunakan dalam penelitian ini adalah kapal Sedangkan untuk model state space nya yaitu [6]: tangki. ẋ = Ax + b1u (2.9) 2. Metode perancangan sistem pengendalian berdasar dengan logika fuzzy.
= − = 3. Variabel yang dikendalikan adalah sudut yaw kapal.
dan = = (2.10)
4. Analisa yang dilakukan berupa analisa tentang performansi sistem pengendalian untuk mengatasi faktor 2.2.2 Fungsi Transfer Dinamika Kapal gangguan angin gelombang, angin, dan arus laut yang Di bawah ini adalah fungsi transfer antara dan mewakili kondisi perairan internasional. dari model Nomoto [6] : 5. Gangguan lingkungan berupa gelombang dari arah depan kapal dengan 5 variasi ketinggian yaitu 0,1; 0,15; 0,6; 1,
2
K R (1 + T3 s ) ψ (s ) = δR s (1 + T1 s )(1 + T2 s )
(2.12)
Parameter – parameter dari fungsi transfer berdasarkan turunan hidrodinamik adalah :
det (M ) det (# ) n m + n22 m11 − n12 m21 − n21m12 T1 + T2 = 11 22 det( # ) n b − n11b2 K R = 21 1 det( # ) m 21b1 − m11b2 K R T3 = det( # ) T1T2 =
− Yv&′ C B B = 1 + 0.16 B − 5.1 T π (T / L) 2 L
2
− Yr&′ B B = 0.67 − 0.0033 π (T / L) 2 L T
2
(2.16)
(2.22c) (2.22d)
− Yv′ C B = 1 + 0 .4 B 2 T π (T / L )
(2.22e)
− Yr′ 1 B B = − + 2.2 − 0.08 2 π (T / L) 2 L T − # v′ 1 T = + 2.4 π (T / L) 2 2 L =
(2.15)
(2.22b)
C B − # r′& 1 B = + 0.017 B − 0.33 T π (T / L) 2 12 L
− # r′
(2.14)
(2.22a)
− # v′& B B = 1.1 − 0.041 π (T / L) 2 L T
π (T / L) 2
(2.13)
(2.22f) (2.22g) (2.22h)
1 B B + 0.039 − 0.56 4 T L
Sedangkan untuk gaya dan momen yang diakibatkan rudder : π Aδ (2.23) Yδ = ρ 4 LT
1 # δ = − Yδ 2 2.2.3 − − 0
(2.24)
Kemudi Otomatis pada Kapal Persamaan linier kendali gerak kapal adalah sebagai
berikut:
− ′ − 0
0 − 0 + − 0 1
"# − "# − −1
0 $ 0 = $ % 0 0
Dimana adalah kecepatan sway, r adalah kecepatan anguler dalam yaw, adalah sudut heading, dan % adalah defleksi rudder. Persamaan tersebut dalam bentuk state space adalah: = + % (2.26) ' = c) (2.27) dimana = * , , ,) dan ' = , maka: = 0
2.4
1
0 0 + % 0 0
(2.28)
Model Dinamika Gangguan Lingkungan pada Kapal Ada 3 gagguan lingkungan yang mempengaruhi dinamika kapal, yaitu gelombang, angin, dan arus laut.
2.4.1 Model Dinamika Gangguan Gelombang berdasarkan Pemodelan Gelombang Frekuensi Rendah Kecepatan gelombang frekuensi rendah dapat dideskripsikan melalui pemodelan dalam surge, sway, dan yaw, dengan Coriolis nonlinier dan redaman dapat diabaikan. Pemodelan yang disarankan adalah sebagai berikut: - + ./ - − 0 1 = τ- + 23 (2.29) dengan asumsi teori slender body, struktur matriks persamaan di atas adalah sebagai berikut: − 45 = 0 0
0 − −
−45 0 − dan 6 = 0 ′ − 0
0 − −
0 − −
dengan 7 = 0 diperoleh pendekatan: η - = (2.31) dimana η - = *- , '- , - ,) . Pendekatan ini baik diterapkan pada model kontrol DP karena - − 7 sangat kecil, sehingga dapat dituliskan: - = 8- - + 9- :- + ;- 2(2.32) dimana - = *- , '- , - , "- , - , - ,) dan 0 0 0 ; 9- = ; ;- = 8- = (2.33) 0 −< = < <
2.4.2 Model Dinamika Gelombang Angin berdasarkan Pemodelan Gelombang Frekuensi Tinggi Pemodelan gelombang frekuensi tinggi dapat dituliskan sebagai berikut: (2.36) > = 8> > + ;> 2>
) dimana > = ξ x , ξ y , ξ Ψ , - , H , 'H , ΨH , 2> = ?2@ , 2A , 2Ψ B , sehingga: x H xH E y H Ey H 2 H D G -2ςω0 0 0 HD HG 0 0 -ω0 wx DΨ H G E 2 D G DΨH G 0 -ω 0 0 -2ςω 0 0 0 D ξ G = D G D ξ G +Kw wy D xG D 0 0 -2ςω0 0 0 -ω20 G D x G wΨ ξ D ξ y G C I3×3 03×3 FD y G D G C ξΨ F C ξ F )
Ψ
2.4.3
Model Dinamika Gangguan Angin Pemodelan gaya angin dalam surge dan sway serta momen angin dalam yaw berdasarkan persamaan Isherwood (1972) yaitu: 4IJKL = MN /γO 1PQ R% 8)
IJKL = MS /γO 1PQ R% 8-
IJKL =
M /γ 1P R 8 U
T O Q % -
(N)
(2.38)
(N)
(2.39)
(Nm)
(2.40)
Delapan parameter yang dibutuhkan untuk memenuhi persamaan di atas meliputi: L = panjang keseluruhan kapal (m) B = kedalaman kapal (m) AL = area proyeksi lateral (m2) AT = area proyeksi transversal (m2) ASS = area proyeksi superstruktur lateral S = keliling kapal (m) C = jarak dari haluan ke pusat area proyeksi lateral (m) M = jumlah pembagian pembangun kapal dilihat dari proyeksi lateral.
3 Persamaan yang sesuai dengan parameter tersebut adalah:
V
V ] a MN = 8# + 8 XW + 8 XY + 8[ + 8\ + 8^ + 8b < (2.41a) Z Z MS = 9# + 9
VW
MN = M# + M
-X
+ 9
VW -X
VY ZX
+ M
+ 9[ + 9\ + 9^ + 9b
VY ZX
-
Z
] -
a -
+ M[ + M\ + M -
Z
] -
a -
Vcc VW
(2.41b)
(2.41c)
2.4.4
Model Dinamika Arus Laut Kecepatan arus rata-rata dapat diturunkan dengan menggunakan persamaan Gauss-Markov orde 1 yaitu: R0 /_1 + `# R0 /_1 = 2/_1 (2.43) dengan w(t) adalah zero mean Gaussian, µ0 ≥ 0 adalah konstan dan batasan prosesnya adalah Vmin ≤ Vc(t) ≤ Vmax. 2.5
Peralatan Kemudi Kapal (Steering Gear) UNIT KONTROL
UNIT KONTROL
UNIT TRANSMISI
UNIT TRANSMISI
UNIT TENAGA
UNIT TENAGA
UNIT KEMUDI
1. Tes berbelok: manuver turning circle . 2. Tes zig zag. 3. Tes pemberhentian. Kendali Logika Fuzzy (KLF) 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 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 fungsi-fungsi nonlinier yang sangat kompleks. e. Logika fuzzy dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara konventional. 2.8
III. METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan. Tahapan tahapan tersebut sesuai dengan diagram alir pada gambar 3.1.
Gambar 2.4 Bagan Unit pada Steering Gear [6] 2.6
Model Dinamika Rudder Rudder yang mempunyai kemampuan dalam menjaga arah sesuai dengan perintah. Salah satu yang banyak terpasang dikapal adalah tipe Van Amorengen, yang mempunyai spesifikasi kemampuan kerja antara -350 sampai dengan 350, dan laju kerja rudder 2,3 – 70/detik. Syarat untuk minimum laju rata-rata rudder ditentukan oleh klasifikasi perhimpunan. Hal tersebut disyaratkan bahwa rudder dapat digerakkan 350 dari port menuju 350 ke starboard tidak lebih dari 30 detik[7]. 2.7
Olahgerak / Manuver Kapal Berdasarkan standar IMO (International Maritime Organizaton) untuk manuver kapal: Kualitas manuver: 1. Stabilitas dinamik inheren 2. Kemampuan track-keeping (tetap pada jalurnya): kemampuan mengendalikan kapal untuk mempertahankan jalur lurus yang telah ditetapkan tanpa osilasi yang berlebihan pada rudder dan heading. 3. Kemampuan merubah jalur 4. Kemampuan mengecek yaw: respon rudder pada kondisi belok tertentu. 5. Kemampuan berbelok: kemampuan kapal untuk berbelok menggunakan rudder. 6. Kemampuan berhenti: tercapai saat “track reach” dan “time to dead in water”. Standar tes manuver meliputi:
Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian 3.1 Studi Literatur Meliputi pemahaman tentang karakteristik gelombang, angin, dan arus laut di perairan bebas di seluruh dunia, dinamika kapal tangki Cahaya Samudra, serta pemahaman atas jurnal-jurnal penelitian sebelumnya. 3.2 Pengambilan data Data yang digunakan adalah data dari kapal tangki kimia Cahaya Samudra berupa spesifikasi kapal, data skala Beaufort yang berlaku di perairan internasional, serta ketinggian gelombang, kecepatan angin, dan kecepatan arus yang berlaku di perairan lintasan. 3.3 Pemodelan Sistem Data spesifikasi kapal tangki kimia Cahaya Samudra adalah sebagai berikut :
4 Simbol Lpp U B T CB xG Aδ m r m' xG' U DWT
Besar 99 5,569 18,2 6,8 0,761 1,01 0,69 9559 14,85 1,94312x10-5 0,01020202 5,569 71326
Satuan Meter (m) Meter/sekon (m/s) Meter (m) Meter Meter Ton Meter/sekon (m/s) Ton
Keterangan Panjang Kecepatan Lebar Tinggi Pusat gravitasi Rudder area Displacement Yaw rate Kecepatan Berat angkut kapal
Data spesifikasi kapal tersebut digunakan untuk mendapatkan koefisien hidrodinamik yang berasal dari regresi Clarke berdasarkan persamaan 2.22a-2.22h, dari hasil perhitungan didapatkan sebagai berikut : ′ = −0,01709; ′ = −0,00147 ′ = −0,00137; ′ = −0,00547 ′ = −0,02688; ′ = 0,00459 ′ = −0,00985; ′ = −0,00373 ′ $ = 0,81585; $′ = −0,40793 ′ = 4,2392 ; ′ = 4,23902 Nilai –nilai yang sudah didapatkan dimasukkan sebagai elemen matriks pada persamaan 2.13-2.18 sehingga didapatkan variabel-variabel yang ada pada persamaan model Nomoto sebagai berikut : − − 0,03631 0,00167 = − ′ − 0,00257 4,2449 − − 0,01709 0,01464 = = − 0,00137 0,00392 <=
det M = 0,56717 det N = 0,00015 Lmn o #,^bqq l l = = = 3784,41327
Lmn p #,###^ rss tXX urXX tss rsX rXs rXs rsX
l + l = vO =
rXs ws xrsswX
vO l[ = l[ =
= 0,66965
Lmn tXs wsx tsswX
Lmn [,b#yz #,bbzb^
Lmn
= 13,60819
(3.3)
3,4996 9- = 0,0137 0
(3.4)
3,4996 ;- = 0,0137 0
(3.5)
Model frekuensi tingi merupakan pemodelan ganguan gelombang yang dibangkitkan oleh angin menggunakan persamaan (2.37) dalam bentuk state space sebagai berikut: x H E y H D H G -2ςω0 DΨ H G E D ξ G = DD 0 D xG D 0 D ξ y G C D G C ξ F
0 0 -ω20 -2ςω0 0 0 0 -2ςω0 0 I3×3 03×3
Ψ
0 -ω20 0
xH E H 0 H D yH G wx Ψ wy 0 G D HG ξ +Kw { wΨ | (3.6) 2G D x G -ω0 G D G ξ 03×1 FD y G ξ C ΨF
dengan } = 0.1; g = 9.8 m/s ; : = 3.16;
# = 0.4 = 0.4 = 0.4 × 3.13049 × H = 1.253H
z.y
-2ςω0 = −2 × 0.1 × 1.25219H = −0.25044H ; -ω20 = 0.63776H \ ; vQ = 2}# : = 2 × 0.1 × 1.25219H × 3.16 = 0.79H ;
sehingga model gelombang laut pada persamaan di atas menjadi:
= 145,01289
= 20,32146
x H E y H D H G −0.25044H
DΨ H G 0 D ξ G = { 0 D xG D ξ y G D G C ξ Ψ F wx wy
0.79138H { w | Ψ
Nilai koefisien hidrodinamika tersebut merupakan koefisien pada matriks M dan D sesuai dengan persamaan state space (2.25), dimana vc = wL = 0, − "# − 0 − − 0 $ − ′ − 0 + − "# − 0 = $ % 0 −1 0 0 0 0 1 0,03631 0,00167 0 0,01709 0,01464 0 0,00157 4,24469 0 + 0,00137 0,00392 0 = 0 0 1 0 −1 0 127095,8266 63547,91328 O (3.1) 0
Berdasarkan persaman (2.28) dalam bentuk state space, persamaan tersebut menjadi : 0 =
0 + % 0 1 0 0 −0,4076 −0,4030 0 3,4996 = −0,0001 −0,0008 0 + 0,0137 O 0 1 0 0
−0,4076 −0,4030 0 8- = −0,0001 −0,0008 0 0 1 0
(3.2)
Pemodelan gelombang frekuensi rendah ditunjukkan oleh persamaan (2.30) dengan variabel keadaan - = *- , '- , - , "- , - , - ,) adalah sebagai berikut:
0 −0.25044H
0
0.63776H \ 0 0 0 −0.25044H
0 I3×3 03×3
0 0.63776H \ 0
(3.7)
03×1
Model dinamika kapal dengan gangguan angin dinyatakan sesuai persamaan 2.38-2.40, dengan 8 parameter yang diperoleh dari data spesifikasi kapal dan perhitungan adalah sebagai berikut: L = 99 m B = 18,2 m AL = 673,2 m2 AT = 123,76 m2 2 ASS = 1801,8 m S = 95,04 m2 C = 0,761 M = 9559 Pada penelitian ini dilakukan penentuan sudut datang angin γR sebesar 10°, 100°, dan 170°. Kecepatan angin diasumsikan sebesar 25 knot atau sekitar 12,86 m/s (termasuk dalam bilangan Beaufort 7) berdasarkan data kecepatan angin maksimum di perairan Kepulaun Riau, dan ρw = 1,224 (kg/m3). Perhitungan CX, CY, dan CN dilakukan berdasarkan persamaan 2.38-2.40 dan nilai A0-A6, B0-B6, dan C0-C5 diambil dari tabel 2.1-2.3. dapat diketahui nilai CX, CY, serta CN sebagai berikut:
0 0 0.63776
5 Untuk γR =10°;
MN = 8# + 8
+ 8
VW -X
MN = 1,714 + /−3,331
MN = 0,62412 MS = 9# + 9
VW -X
VY
/bb ,zq1 /zz1X
+ 9
/bb ,zq1
MT = M# + M
+ M
VW -X
/zz1X
MT = 0,0596 + /0,0611
MT = −0,004778 4IJKL =
+ 8[ + 8\ + 8^ + 8b <
+ 0,145
VY
MS = 0,096 + /0,221
MS = 0,12576
ZX
ZX
-
Z
/ ,\z1 /y, 1X
]
a
-
-
+ /−0,1211
ZX
/bb ,zq1 /zz1X
+0+0+0
(3.8a)
+ 9[ + 9\ + 9^ + 9b -
]
Z
a
-
-
+0+0+0+0+0
VY
zz
y.
+ M[ + M\ + M^ -
Z
] -
VW
(3.8b)
Gambar 3.2 Lintasan Target Kapal di Kepulauan Riau [4]
(3.8c)
3.5 Perancangan Kendali Logika Fuzzy Perancangan kendali dilakuukan atas beberapa tahapan. Secara keseluruhan tahapan digambarkan pada diagram alir 3.2.
a -
+ 0 + 0 + 0 + /−0,0741
M γ P R 8
N O Q % )
Vcc
zq,q zz
4IJKL = /0,624121/1,2241/165,40011/21,491
4IJKL = 1357,6621 N IJKL = MS γO PQ R% 8-
Mulai Pembangkitan Data Input Output
Fuzzifikasi
(3.8d)
Membuat Aturan (Rule)
IJKL = /0,125761/1,2241/165,40011/662,971
IJKL = 8439,6337 N (3.8e) IJKL =
Interferensi Fuzzy
Defuzzifikasi
M γ PQ R% 8- U
T O
Output Model
IJKL = /−0,0047781/1,2241/165,40011/662,971/991
IJKL = −31744,0553 Nm (3.8f)
Model dinamika kapal dengan gangguan arus dinyatakan sesuai persamaan 2.43 dengan nilai µ0 = 0,1 dan nilai Vc(0) sebesar 3 knot atau 1,5433 m/s, maka persamaannya menjadi sebagai berikut: V̇c(t) + µ0Vc(t) = w(t) V̇c(t) = w(t) - µ0Vc(t)
Penyelesaian menggunakan deret Euler: /#1 R0 /_1 = + . #!
!
maka: Vc(t) = Vc(0) + t (w(t) - µ0Vc(0)) Vc(t) = 1,5433 + t (w(t) – 0,1.1,5433) Vc(t) = 1,5433 + t (w(t) – 0,7717) dengan w(t) adalah zero mean Gaussian white noise sequence. 3.4 Penentuan Lintasan Kapal Lintasan yang digunakan dalam simulasi manuver kapal adalah lintasan di perairan Selat Riau yang memisahkan Pulau Batam dan Pulau Bintan di Kepulauan Riau. Lintasan kapal dibagi dalam 19 titik koordinat yang berawal dari Pelabuhan di Citranusa Kabil, Pulau Batam dan berakhir di Pelabuhan Sei Kolak Kijang, Pulau Bintan seperti yang terdapat pada Gambar 3.2.
Validasi Sistem Kontrol
Kesesuaian dengan Kriteria Analisa
Tidak
Ya
Selesai
Gambar 3.3 Diagram Alir Kendali Logika Fuzzy 3.5.1
Pembangkitan Data Masukan-Keluaran Pada Tugas Akhir ini digunakan 3 masukan yaitu berupa error yaw (e), yaw rate (r), error lintasan (d) dan keluaran berupa sinyal aksi rudder. Selanjutnya dilakukan fuzzifikasi, yaitu mengubah himpunan crisp menjadi himpunan fuzzy. Pada proses fuzzifikasi ditentukan fungsi keanggotaan, range dan parameter dari setiap masukan dan keluaran fuzzy. Fungsi keanggotaan error yaw dan yaw rate masing-masing dibagi dalam 7 fungsi keanggotaan, dan error lintasan dibagi dalam 3 fungsi keanggotaan. Error yaw memiliki range -35 sampai 35 dan yaw rate memiliki range -7 sampai 7. Penentuan range ini didasarkan pada spesifikasi rudder yang dapat bergerak -350 sampai 350 dan laju rudder 70/detik sampai 70/detik. Sedangkan error lintasan memiliki range 0 sampai 460, hal ini didasarkan pada range error lintasan yang disimulasikan. Aturan fuzzy dibuat berdasarkan jumlah fungsi keanggotaan masukan dan keluaran. Pada perancangan Tugas Akhir ini digunakan 147 basis aturan. Selanjutnya proses inferensi fuzzy, proses ini merupakan proses pengambilan keputusan berdasarkan aturan-aturan yang telah dibuat. Pada Tugas Akhir ini digunakan inferensi fuzzy dengan metode mamdani max min. Defuzzifikasi merupakan proses mengubah himpunan fuzzy menjadi himpunan crisp. Pada
6 Tugas Akhir ini digunakan defuzzifikasi dengan metode center of area. 3.6.1
Fuzzifikasi Gambar 3.5 merepresentasikan fungsi keanggotaan segitiga simetri yang digunakan dalam perancangan fungsi keanggotaan error yaw (e) sebagai masukan fuzzy. Variabel masukan error yaw (e) dibagi dalam 7 fungsi keanggotaan yaitu NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB dengan rentang kerja yang digunakan untuk fungsi keanggotaan adalah -35 sampai 35. N adalah negatif, ZE adalah zero, P adalah positif, B adalah big. Pemilihan nilai range error yaw -35 sampai 35 adalah berdasarkan kondisi nyata rudder yang hanya dapat berbelok sebesar -350 sampai 350. Fungsi keanggotaan segitiga simetri yang digunakan dalam perancangan fungsi keanggotaan yaw rate (r) sebagai masukan fuzzy. Digunakan fungsi keanggotaan segitiga, karena sederhana, mudah dalam komputasi dan memerlukan kapasitas penyimpanan yang sedikit, sehingga fuzzifikasinya lebih halus. Fungsi keanggotaan yang digunakan adalah segitiga simetri (konstan), karena pada saat simulasi nilai masukan error yaw mendekati konstan, dalam artian perubahan nilai error yaw tidak terlalu besar. Variabel masukan yaw rate (r) dibagi dalam 7 fungsi keanggotaan yaitu NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB dengan rentang kerja yang digunakan untuk fungsi keanggotaan adalah -7 sampai 7. N adalah negatif, ZE adalah zero, P adalah positif, B adalah big. Penentuan range dari masukan yaw rate (r) ini berdasarkan laju kerja rudder Van Amorengen yaitu sebesar 70/detik. 3.6.2 Basis Aturan Basis aturan terdiri dari 147 aturan dengan 7 fungsi keanggotaan pada error yaw dan yaw rate; 3 fungsi keanggotaan pada error lintasan dan 5 fungsi keanggotaan pada keluaran fuzzy sinyal command rudder (s) dan aturan yang telah dirancang menggunakan logika and seperti tertulis pada Tabel 3.1. Tabel 3.1 Basis aturan kendali logika fuzzy aksi s [4]
Proses inferensi fuzzy adalah proses pengambilan keputusan untuk mendapatkan sinyal kendali logika fuzzy berdasarkan rancangan rule base. Nilai masukan (lintasan) yang teramati diolah untuk diidentifikasi aturan mana yang digunakan. Pada Tugas Akhir ini, teknik pengambilan keputusan yang digunakan adalah metode mamdani. Jika masukan fuzzy error yaw (e) = 0, yaw rate (r) = 0, dan error lintasan (d) = 0, maka keluaran fuzzy yaitu aksi kendali rudder sebesar -4,82e-016. Nilai keluaran fuzzy ini mengacu pada basis aturan yang telah dirancang. 3.6.3 Defuzzifikasi Defuzzifikasi adalah langkah terakhir dalam suatu sistem kendali logika fuzzy dimana tujuannya adalah mengkonversi setiap hasil dari inference engine yang diekpresikan dalam bentuk fuzzy set ke satu bilangan real. Hasil konversi tersebut merupakan aksi yang diambil oleh sistem kendali logika fuzzy. Karena itu, pemilihan metode defuzzifikasi yang sesuai juga turut mempengaruhi sistem kendali logika fuzzy dalam menghasilkan respon yang optimum. Dalam Tugas Akhir ini, metode defuzzfikasi yang digunakan adalah center of area. 3.7 Pengujian dan Analisa Pengujian dan analisa dilakukan terhadap hasil keluaran sistem kendali yaitu error lintasan, untuk mengetahui apakah sistem kendali yang telah dirancang mampu melakukan track keeping. Hasil dari pengujian akan dijelaskan pada bab selanjutnya. Pengujian kendali logika fuzzy ini dilakukan dengan uji simulink sebagai berikut: 3.7.1 Uji Open Loop Sistem Uji open loop ini digunakan untuk mengetahui karakteristik kapal Cahaya Samudra ketika tidak diberikan pengendali. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan kapal untuk merubah haluan sebesar 1°. Kualitas kemampuan tersebut ditinjau dari waktu yang diperlukan untuk merubah haluannya. 3.7.2 Uji Close loop Sistem Uji Uji close loop sistem terdiri dari 57 kondisi sebagai berikut: Tabel 3.3 Kondisi uji Close loop Sistem
Diagram blok simulink uji close loop ini ditunjukkan pada gambar 3.18. 3.6.3 Inferensi Fuzzy
7
Gambar 3.18 Diagram Blok Simulink Uji Tracking Kapal Cahaya Samudra IV. HASIL PENELITIAN 4.1
Analisa Kendali Logika Fuzzy Pada Kendali Lintasan Kapal Cahaya Samudra Kendali logika fuzzy lintasan kapal Cahaya Samudra terdiri dari 147 aturan didasarkan pada masukan kendali. Masukan terdiri dari 3 nilai yaitu error yaw (e), yaw rate (r) dan error lintasan (d). Error yaw (e) terdiri dari 7 fungsi keanggotaan yaitu NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB dengan range -350 sampai 350 yang didasarkan pada kinerja aktuator (rudder), dimana rudder hanya bisa bergerak membentuk sudut -350 sampai 350. Yaw rate (r) terdiri dari 7 fungsi keanggotaannya sama seperti pada fungsi keanggotaan error yaw. Range masukan error yaw berkisar antara -7 sampai 7 didasarkan pada range kinerja kecepatan rudder yang hanya mampu bergerak hingga 70/s. Error lintasan (d) dibagi menjadi 3 fungsi keanggotaan yaitu ZE, NE, FA dengan range antara 0 sampai 460, range ini didasarkan pada nilai selisih koordinat setpoint dengan koordinat aktual kapal. Inferensi fuzzy yang digunakan adalah metode max-min. Tolok ukur keberhasilan perancangan kendali logika fuzzy berdasarkan kemampuannya memenuhi tracking dari set point lintasan. 4.2
Pengujian Open loop Kapal Cahaya Samudra Uji sistem open loop dilakukan untuk mengetahui respon sistem tanpa diberikan logika kendali di dalamnya. Sinyal masukan yang diberikan berupa sinyal step untuk memudahkan mengetahui respon dinamik dari manuver sudut kapal Cahaya Samudra. Dari hasil pengujian akan ditinjau hubungan antara perubahan sudut kapal dengan waktu yang diperlukan. Berikut adalah hasil pengujian open loop kapal Cahaya Samudra:
Pada uji open loop ini model dinamika kapal Cahaya samudra diberi masukan arah rudder berupa sinyal step dengan amplitudo 1° dengan waktu 10 detik. Beberapa data hasil uji open loop juga disajikan pada tabel 4.1. Dari grafik 4.1 dapat diketahui respon dinamik kapal Cahaya Samudra 1° pada saat waktu tempuhnya 9,8 detik. Pada waktu tempuh 10 detik, arah kapal berubah sebesar 1,0325° ke arah kanan. Pada Tabel 4.1 nilai slope yaitu kecepatan perubahan arah, diperoleh dengan membagi selisih antara waktu sekarang dan waktu sesudahnya lalu dibagi dengan perubahan waktunya. Sebagai contoh untuk mendapatkan nilai 0.0212 pada waktu 1,5 detik yaitu dengan mengurangkan nilai arah pada 1,5 detik (0,0035°) dengan nilai arah pada 1 detik (0°) kemudian dibagi dengan dari hasil pengurangan antara 1,5 dengan 1 detik (0,5). Hal ini dilakukan untuk mencari waktu tempuh dimana kapal tersebut menghasilkan respon perubahan arah yang linear. Dari hasil uji dapat disimpulkan bahwa hingga waktu tempuh selama 1000 detik perubahan arah pada kapal Cahaya Samudra masih belum linear, tetapi semakin lama nilai kecepatan perubahannya hampir menuju ke arah linear. Tabel 4.1 Data hasil uji open loop Waktu (detik) 0 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10
Arah Kapal (°) 0 0 0.0035 0.0141 0.0317 0.056 0.0869 0.1244 0.1682 0.2181 0.2742 0.3362 0.4043 0.4778 0.5571 0.6415 0.7319 0.8268 0.9273 1.0325
Slope 0 0.007 0.0212 0.0352 0.0486 0.0618 0.075 0.0876 0.0998 0.1122 0.124 0.1362 0.147 0.1586 0.1688 0.1808 0.1898 0.201 0.2104 -
4.3
Pengujian Close loop Kapal Cahaya Samudra Uji close loop sistem dilakukan dengan 57 kondisi seperti yang tercantum pada tabel 3.3. Penamaan diberikan untuk beberapa bagian lintasan seperti pada gambar 4.2 untuk mempermudah analisa data. 5
1.3
x 10
1 Titik
Keberangkatan
1.25 Lintasan Lurus 1
Posisi y (m)
1.2
2
1.15 Lintasan Lengkung 1 1.1 3
1.05
Lintasan Lurus 2 Titik Pemberhentian
1
Lintasan Lengkung 2
0.95 0.9 1.159
Grafik 4.1 Uji open loop model dinamika kapal Cahaya Samudra
6
4
1.16
1.161
1.162 1.163 Posisi x (m)
Lintasan Lurus 3 5
1.164
1.165
1.166 7 x 10
Gambar 4.2 Penaman Bagian-bagian Lintasan Uji
8 5
1.3
XY actual XY desire
1.25
4
x 10
9.85
2
1.2
9.8
y (m)
9.75
1.15
9.6
9.55
1.1
9.5
9.45
3
1.1644
1.1645
1.1646
1.1647
1.1648
1.1649
1.165
1.1651
1.1652
x (m)
7
x 10
1.05
1
6
4 0.95 5 1.16
1.161
1.162 1.163 Posisi x (m)
x 10
1.164
1.165
1.166 7
x 10
Gambar 4.4 Lintasan Target dan Aktual Kondisi B
XY actual XY desire
1.25
9.7
9.65
0.9 1.159
1
XY actual XY desire
9.9
5
1.3
x 10 1
Posisi y (m)
4.3.1 Pengujian Tracking Tanpa Gangguan (Kondisi A) Dari gambar 4.3 terlihat bahwa lintasan target dan lintasan aktual berimpit pada lintasan lurus 1, tetapi saat melalui lintasan lengkung 1, mulai terdapat penyimpangan lintasan aktual meskipun sangat kecil. Selanjutnya di sepanjang lintasan lurus 2 tetap terjadi penyimpangan namun sangat kecil. Penyimpangan yang semakin membesar terjadi di sepanjang lintasan lengkung 2. Pada awal lintasan lurus 3 penyimpangan menjadi sangat kecil, namun kembali membesar pada pertengahan lintasan lurus 3 hingga titik pemberhentian.
4
x 10 9.95
XY actual XY des ire
9.9
2
1.2
Dari data pada tabel 4.3 diketahui bahwa error lintasan pada titik keberangkatan adalah 0 m, pada titik lintasan ke dua error lintasan bertambah menjadi 6,3 m. Error lintasan terus bertambah hingga mencapai nilai maksimumnya pada 167,1 m. Nilai ∆X minimum adalah 0 m dan ∆X maksimum adalah 139,1 m, sedangkan nilai Nilai ∆Y minimum adalah 0 m dan ∆Y maksimum adalah 150,4 m yang terdapat pada titik pemberhentian.
9.85
y (m)
9.8
9.75
Posisi y (m)
1.15
9.7
9.65
1.1
9.6 1.1647
3
1.1648
1.1648
1.1648
1.1649
1.1649 x (m)
1.165
1.165
1.1651
1.1651
1.1652 7
x 10
1.05
1
6
4
0.95 5 0.9 1.159
1.16
1.161
1.162 1.163 Posisi x (m)
1.164
1.165
1.166 7
x 10
Gambar 4.3 Lintasan Target dan Aktual Kondisi A Data hasil simulasi uji tracking kondisi A disajikan pada tabel 4.2. Dari data tersebut dapat dilihat bahwa error lintasan pada titik keberangkatan adalah 0 m, pada titik lintasan ke dua error lintasan bertambah menjadi 6,3 m. Error lintasan terus bertambah hingga mencapai nilai maksimumnya pada 167,1 m. Nilai ∆X minimum adalah 0 m dan ∆X maksimum adalah 139,1 m, sedangkan nilai Nilai ∆Y minimum adalah 0 m dan ∆Y maksimum adalah 150,4 m yang terdapat pada titik pemberhentian.
4.3.3 Pengujian Tracking saat Gangguan Gelombang dan Angin dengan Sudut Datang 10° (Kondisi J – Q) Pengujian pada kondisi J – Q dilakukan dengan 5 variasi ketinggian gelombang, seperti pengujian sebelumnya, sudut datang angin γR sebesar 10°, dan kecepatan angin sebesar 25 knot atau 12,8608 m/s (termasuk dalam bilangan Beaufort 7) berdasarkan data kecepatan angin maksimum di perairan Kepulaun Riau [4]. 5
1.3
x 10
XY actual XY desire
1 1.25
4
x 10
XY actual 9.6
XY desire
9.55
1.2
2
9.5
9.45
y (m)
9.4
4.3.2 Pengujian Tracking dengan Gangguan Gelombang (Kondisi B-I)
Pengujian tracking dengan gangguan gelombang dilakukan dengan 5 variasi ketinggian gelombang yang mewakili skala Beaufort 1-8 yaitu 0,1; 0,15; 0,6; 1; 2; 3; 4; dan 5,5 meter. Pada pengujian tracking dengan kondisi B sampai I ini dihasilkan respon sistem yang baik dan tidak jauh berbeda dengan pengujian kondisi A. Dari Gambar 4.4 terlihat bahwa lintasan target dan lintasan aktual berimpit pada lintasan lurus 1, tetapi saat melalui lintasan lengkung 1, mulai terdapat penyimpangan lintasan aktual. Selanjutnya di sepanjang lintasan lurus 2 tetap terjadi penyimpangan namun sangat kecil. Penyimpangan yang semakin membesar terjadi di sepanjang lintasan lengkung 2. Perbedaan dengan kondisi 1 terdapat pada lintasan lengkung 2 di mana pada uji kondisi 2 ini terdapat lebih banyak penyimpangan pada lintasan lengkung 2 dibandingkan dengan kondisi 1. Pada awal lintasan hingga pertengahan lintasan lurus 3 penyimpangan menjadi sangat kecil, namun kembali membesar pada pertengahan lintasan lurus 3 hingga titik pemberhentian.
Posisi y (m)
1.15
9.35
9.3
9.25
9.2
1.1
9.15
3
1.1618
1.1619
1.162
1.1621
1.1622
1.1623
1.1624
1.1625 7
x (m)
x 10
1.05
1
6
4
0.95 5 0.9 1.159
1.16
1.161
1.162 1.163 Posisi x (m)
1.164
1.165
1.166 7
x 10
Gambar 4.5 Lintasan Target dan Aktual Kondisi J Dari Gambar 4.5 diketahui bahwa lintasan target dan lintasan aktual berimpit pada lintasan lurus 1 dan mulai terdapat penyimpangan pada lintasan lengkung 1, namun berbeda dari dua kondisi sebelumnya, penyimpangan hanya pada lintasan lengkung dan ke arah sumbu x dan y negatif sedangkan pada lintasan lurus tidak terjadi penyimpangan. Namun, walaupun pada lintasan lurus 3 tidak terjadi penyimpangan, ternyata diperoleh bahwa titik pemberhentian aktual tidak mencapai titik target pemberhentian. Dari data pada tabel 4.4 diketahui bahwa error lintasan pada titik keberangkatan adalah 0 m, pada titik lintasan ke dua error lintasan bertambah menjadi 5,4 m. Error lintasan terus bertambah hingga mencapai nilai maksimumnya pada 167,1 m di akhir lintasan. Nilai ∆X minimum adalah 0 m dan ∆X
9 maksimum adalah 160,5 m pada titik pemberhentian, sedangkan nilai Nilai ∆Y minimum adalah 0 m dan ∆Y maksimum adalah 46,5 m yang juga terdapat pada titik pemberhentian.
4.3.4 Pengujian Tracking saat Gangguan Gelombang dan Angin dengan Sudut Datang 100° (Kondisi R – Y) Pengujian pada kondisi R – Y dilakukan dengan 5 variasi ketinggian gelombang, seperti pengujian sebelumnya, sudut datang angin γR sebesar 100°, dan kecepatan angin sebesar 12,8608 m/s. 5
1.3
x 10
XY actual XY desire
1 1.25 4
x 10 9.95
2
1.2
9.9
9.85
9.8
4.3.6 Pengujian Tracking saat Gangguan Gelombang, Angin dengan Sudut Datang 10°, dan Arus (Kondisi HH – OO) Pengujian pada kondisi HH – OO dilakukan dengan 5 variasi ketinggian gelombang, seperti pengujian sebelumnya, sudut datang angin γR sebesar 10°, kecepatan angin 12,8608 m/s, dan kecepatan arus 1,5433 m/s.
9.75 y (m)
1.15
9.7
Posisi y (m)
Hasil uji kondisi Z – GG ditunjukkan pada gambar 4.7, penyimpangan pada lintasan lengkung 1 dan lintasan lengkung 2 sangat kecil. Pada lintasan lurus 3 terjadi penyimpangan di sepanjang lintasan ke arah sumbu x positif dan y negatif, serta titik pemberhentian aktual tidak tepat pada target. Data hasil simulasi uji tracking kondisi Z - GG disajikan pada tabel 4.6. Dari data tersebut dapat dilihat bahwa nilai error lintasan minimum adalah 0 m yaitu pada titik keberangkatan, dan nilai error lintasan maksimum adalah 167,1 m pada titik pemberhentian. Nilai ∆X dan ∆Y minimum adalah 0 m, nilai ∆X maksimum adalah 153,5 m, sedangkan ∆Y maksimum adalah 65,9 m yang sama-sama terdapat pada titik pemberhentian.
9.65
9.6
1.1
9.55
3
9.5
1.1644
1.05
1.1645
1.1646
1.1647
1.1648 x (m)
1.1649
1.165
1.1651
1.1652 x 10
7
1
6
4 0.95 5 0.9 1.159
1.16
1.161
1.162 1.163 Posisi x (m)
1.164
1.165
1.3
1.166
x 10
5
XY actual XY desire
1
7
x 10
4
1.25
Gambar 4.6 Lintasan Target dan Aktual Kondisi R
Kondisi HH
x 10
XY actual XY desire
9.95 9.9
2
1.2
9.85
4.3.5 Pengujian Tracking saat Gangguan Gelombang dan Angin dengan Sudut Datang 170° (Kondisi Z – GG) Pengujian pada kondisi Z – GG dilakukan dengan 5 variasi ketinggian gelombang, seperti pengujian sebelumnya, sudut datang angin γR sebesar 170°, dan kecepatan angin sebesar 12,8608 m/s. 5
1.3
x 10
XY actual XY desire
1 1.25
x 10
4
9.88
1.2
2
9.86
y (m)
9.84
9.82
Posisi y (m)
1.15
9.8
1.1
9.75 9.7 9.65 9.6
1.1
9.55
3
9.5 1.1645
1.1646
1.1647
1.1648 1.1649 Posisi x (m)
1.165
1.1651
1.1652 7
x 10
1.05
1
6
4 0.95 5 0.9 1.159
1.16
1.161
1.162 1.163 Posisi x (m)
1.164
1.165
1.166 x 10
7
Gambar 4.8 Lintasan Target dan Aktual Kondisi HH Hasil uji kondisi HH – OO ditunjukkan pada gambar 4.8 dimana penyimpangan pada lintasan lengkung 1 hingga lintasan lurus 2 sangat kecil. Pada lintasan lengkung 2 terjadi penyimpangan yang cukup besar di sepanjang lintasan. Penyimpangan yang besar terus berlanjut hingga di sepanjang lintasan lurus 3, bahkan dari gambar perbesaran terlihat bahwa lintasan aktual berkelok-kelok tidak halus. Pada titik pemberhentian juga terdapat penyimpangan yang cukup besar. Data hasil simulasi uji tracking kondisi HH - OO disajikan pada tabel 4.7. Dari data tersebut dapat dilihat bahwa error lintasan pada titik keberangkatan adalah 0 m. Error lintasan terus bertambah hingga mencapai nilai maksimumnya pada 167,07 m pada titik pemberhentian. Nilai ∆X dan ∆Y minimum adalah 0 m, nilai ∆X maksimum adalah 152,9 m pada akhir lintasan lurus 3. Nilai ∆Y maksimum adalah 139,9 m terdapat pada titik pemberhentian.
9.78
3
1.165
1.165
1.165
1.1651
1.1651
1.1651 x (m)
1.1651
1.1651
1.1652
1.1652
1.1652 x 10
7
1.05
1
4
6
0.95 5 0.9 1.159
1.15 Posisi y (m)
Dari gambar 4.6 terlihat penyimpangan tidak hanya terjadi pada lintasan lengkung namun juga pada lintasan lurus di mana track aktual bergeser ke arah sumbu x dan y positif serta lebih besar daripada pengujian sebelumnya.Namun, walaupun pada lintasan lurus 3 penyimpangan cukup kecil, ternyata diperoleh bahwa titik pemberhentian lintasan aktual melebihi titik pemberhentian tujuan. Data hasil simulasi uji tracking kondisi R - Y disajikan pada tabel 4.5. Dari data tersebut dapat dilihat bahwa error lintasan pada titik keberangkatan adalah 0 m. Error lintasan terus bertambah hingga mencapai nilai maksimumnya pada 167,1 m. Nilai ∆X dan ∆Y minimum adalah 0 m, nilai ∆X maksimum adalah 103,4 m, sedangkan ∆Y maksimum adalah 131,2 m yang sama-sama terdapat pada titik pemberhentian.
Posisi y (m)
9.8
1.16
1.161
1.162 1.163 Posisi x (m)
1.164
1.165
Gambar 4.7 Lintasan Target dan Aktual Kondisi Z
1.166 7
x 10
4.3.7 Pengujian Tracking saat Gangguan Gelombang, Angin dengan Sudut Datang 100°, dan Arus (Kondisi PP – WW) Pengujian pada kondisi PP – WW dilakukan dengan 5 variasi ketinggian gelombang, seperti pengujian sebelumnya,
10
5
1.3
x 10
x 10
4
9.85
2 Posisi y (m)
9.8
Posisi y (m)
1.15
XY actual XY desire
1 1.25
x 10
4
XY actual XY desire
9.9
2
9.85
Posisi y (m)
1.2
1.15
9.8
9.75
1.1
9.7
3
1.1648
1.1648
1.1648
1.1649
1.1649 1.165 Posisis x (m)
1.165
1.1651
1.1651 x 10
7
1.05
1
6
4 0.95 5 0.9 1.159
1.16
1.161
1.162 1.163 Posisis x (m)
1.164
1.165 5
1.166 7
x 10
Gambar 4.11 Lintasan Target dan Aktual Kondisi XX Berdasarkan hasil uji tracking dengan 57 kondisi sebagaimana dibahas pada subbab 4.3.1 – 4.3.8 dapat dibuat tabel hasil uji secara singkat sebagai berikut.
Tabel 4.10 Data error lintasan dan selisih koordinat XY berbagai kondisi
XY actual XY desire
9.9
1.2
x 10
XY actual XY desire
1 1.25
5
1.3
Posisi y (m)
sudut datang angin γR sebesar 100°, kecepatan angin 12,8608 m/s, dan kecepatan arus 1,5433 m/s. Hasil uji kondisi PP – WW ditunjukkan pada gambar 4.9. Penyimpangan pada lintasan lengkung 1 hingga lintasan lurus 2 sangat kecil. Pada lintasan lengkung 2 hingga lintasan lurus 3 terjadi penyimpangan yang cukup besar di sepanjang lintasan. Dari gambar perbesaran terlihat bahwa pada lintasan lurus 3 lintasan aktual berkelok-kelok tidak halus dan menikung pada akhir lintasan. Data hasil simulasi uji tracking kondisi PP - WW disajikan pada tabel 4.8. Dari data tersebut dapat dilihat bahwa nilai error lintasan minimum adalah 0 m yaitu pada titik keberangkatan, dan nilai error lintasan maksimum adalah 167,1 m pada titik pemberhentian. Nilai ∆X dan ∆Y minimum adalah 0 m, nilai ∆X maksimum adalah 144,6 m pada akhir lintasan lurus 3, sedangkan ∆Y maksimum adalah 166,9 m pada titik pemberhentian.
9.75 9.7 9.65 9.6 9.55
Kondisi
9.5
1.1
9.45 1.1645
3
1.1646
1.1647
1.1648 1.1649 Posisi x (m)
1.165
1.1651
1.1652 x 10
7
1.05
1
6
4 0.95 5 0.9 1.159
1.16
1.161
1.162 1.163 Posisi x (m)
1.164
1.165
1.166 7
x 10
Gambar 4.10 Lintasan Target dan Aktual Kondisi VV 4.3.8 Pengujian Tracking saat Gangguan Gelombang, Angin dengan Sudut Datang 170°, dan Arus (Kondisi XX – EEE) Pengujian pada kondisi XX – EEE dilakukan dengan 5 variasi ketinggian gelombang, seperti pengujian sebelumnya, sudut datang angin γR sebesar 170°, kecepatan angin 12,8608 m/s, dan kecepatan arus 1,5433 m/s. Hasil uji kondisi XX – EEE yang ditunjukkan pada gambar 4.10. tidak jauh berbeda dengan pengujian yang dilakukan sebelumnya saat ditambahkan gangguan arus pada sistem, yaitu kondisi HH – OO dan kondisi PP – WW. Penyimpangan pada lintasan lengkung 1 hingga lintasan lurus 2 sangat kecil. Pada lintasan lengkung 2 hingga lintasan lurus 3 terjadi penyimpangan yang cukup besar di sepanjang lintasan. Dari gambar perbesaran terlihat bahwa pada lintasan lurus 3 lintasan aktual berkelok-kelok dan tidak halus. Data hasil simulasi uji tracking kondisi PP - WW disajikan pada tabel 4.9. Dari data tersebut dapat dilihat bahwa nilai error lintasan, ∆X dan ∆Y minimum adalah 0 m yaitu pada titik keberangkatan, dan nilai error lintasan maksimum adalah 167,1 m pada titik pemberhentian. Nilai ∆X maksimum adalah 156,7 m pada akhir lintasan lurus 3, sedangkan ∆Y maksimum adalah 154,6 m pada titik pemberhentian.
A B–I J–Q R –Y Z – GG HH – OO PP – WW XX - EEE
∆X min (m) 0 0 0 0 0 0 0 0
∆X max (m) 139.0566 139.0566 160.4540 103.4158 153.5215 152.9027 144.5517 156.7078
∆Y min (m) 0 0 0 0 0 0 0 0
∆Y max (m) 150.3821 150.3821 46.5499 131.2157 65.9054 139.8508 166.9220 154.6196
Dari tabel 4.10 dapat dilihat bahwa pada semua kondisi, nilai selisih koordinat x dan koordinat y minimum adalah sama yaitu 0 m dan terdapat pada titik keberangkatan. Nilai ∆X maksimum terbesar adalah 160,4540 m pada titik pemberhentian kondisi J – Q (kondisi saat gangguan gelombang dan angin dengan sudut datang 10°). Nilai ∆X maksimum terkecil adalah 103,4158 m pada titik pemberhentian kondisi R – Y (kondisi saat gangguan gelombang dan angin dengan sudut datang 100°). Nilai ∆Y maksimum terbesar adalah 166,9220 m pada titik pemberhentian kondisi PP – WW (kondisi saat ada gangguan gelombang, angin dengan sudut datang 100°, dan arus). Nilai ∆Y maksimum terkecil adalah 65,9054 m pada titik pemberhentian kondisi Z – GG (kondisi saat gangguan gelombang dan angin dengan sudut datang 170°). V. KESIMPULAN 5.1 Kesimpulan Dari pengujian dan analisa yang telah dilakukan pada pengerjaan tugas akhir ini diperoleh beberapa kesimpulan 1. Telah dirancang kendali logika fuzzy Mamdani untuk mengendalikan lintasan kapal tangki Cahaya Samudra yang terdiri dari 147 basis aturan, 3 masukan yaitu error yaw, yaw rate dan error lintasan, serta 1 keluaran berupa aksi kendali command rudder. 2. Kendali logika fuzzy yang telah dirancang mampu mengendalikan manuver kapal dengan baik saat tanpa
11
3.
4.
gangguan, saat ada gangguan gelombang, serta saat ada gangguan gelombang dan angin. Namun performansi aksi kendali tidak terlalu baik saat ada gangguan gelombang, angin, dan arus. Lintasan aktual yang paling buruk terjadi pada kondisi gangguan gelombang, sudut datang angin 100°, dan kecepatan arus 1,5433 m/s. Pada 57 kondisi uji tracking, error lintasan longitudinal maksimum terbesar adalah 160,5 m pada kondisi saat ada gangguan gelombang dan angin dengan sudut datang 10°. Nilai error lintasan longitudinal maksimum terkecil adalah 103,4 m pada kondisi saat ada gangguan gelombang dan angin dengan sudut datang 100°. Nilai error lintasan transversal maksimum terbesar adalah 166,9 m pada kondisi saat ada gangguan gelombang, angin dengan sudut datang 100°, dan arus. Nilai error lintasan transversal maksimum terkecil adalah 65,9 m pada kondisi saat gangguan gelombang dan angin dengan sudut datang 170°.
5.2 Saran Beberapa saran yang dianjurkan untuk melanjutkan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Penggunaan alur pelayaran lain sebagai lintasan uji tracking kapal. 2. Penggunaan sudut datang angin dan kecepatan arus yang lebih banyak. VI. DAFTAR PUSTAKA [1] Anitasari, Ruri, Aisjah, A.S, Masroeri, A.A., 2010, Perancangan Sistem Kendali Manuver Untuk Menghindari Tabrakan Pada Kapal Tangki Berbasis Logika Fuzzy, Surabaya. [2] Efendi, Moch.Aries, Aisjah, A.S., Iskandarianto, F.A., 2010, Perancangan Kendali Otomatis Haluan dan Kecepatan Kapal Pada Jalur Pelayaran Karang Jamuang – Tanjung Perak Berbasis Logika Fuzzy, Surabaya. [3] Fossen, T.I., 1999, Guidance and Control of Ocean Vehicles, John Willey and Sons, New York. [4] Rizianiza, Illa, Aisjah, A.S, Masroeri, A.A., 2010, Perancangan Sistem Kendali Lintasan Kapal Berbasis Logika Fuzzy: Studi Kasus Kepulauan Riau, Surabaya. [5] Sari, Devina Puspita, 2011, Perancangan Sistem Monitoring dan Pengendalian untuk Menghindari Tabrakan antar Kapal pada Alur Barat Pelayaran Tanjung Perak Surabaya, Surabaya. [6] Soemartojo, W.A., 2010, Teknik Permesinan Kapal III: Permesinan Bantu; Peralatan Kemudi (Steering Gear), Jurusan Teknik Sistem Perkapalan ITS, Surabaya. [7] _, 1996, Focus on IMO, Tanker Safety: The Work of The International Maritim Organization, IMO, London.
BIODATA PE)ULIS Penulis bernama Dwi Isna Maria yang dilahirkan di Situbondo pada tanggal 16 Januari 1989. Penulis menempuh pendidikan sekolahnya di TK Dharma Wanita Situbondo, SDN 1 Dawuan Situbondo, SMPN 1 Situbondo, dan SMAN 1 Situbondo. Kecintaannya pada fisika dan teknologi membuatnya memilih untuk melanjutkan kuliah di Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jurusan Teknologi melalui jalur Penelusuran Minat Dan Kemampuan (PMDK) Reguler pada tahun 2007. Pada saat menjadi mahasiswa, penulis aktif di beberapa organisasi yaitu Himpunan Mahasiswa Teknik Fisika (HMTF), Idjo Robotic and Rocketry Team, dan Pemandu FTI ITS, serta menjadi asisten Laboratorium Pengukuran Fisis Teknik Fisika ITS. Hobi penulis antara lain berenang, mendaki, dan menyanyi. Penulis dapat dihubungi melalui email
[email protected].
